和文科生聊了一个小时的编程，我真的感受到了学文科是一件很重要的事情。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。前几天去字节跳动参加他们的TRAE发布会，和两个文科生——准确地说应该是一个文科生、一个设计师——聊了一个小时如何用AI做编程。我作为一个老程序员来说呢，很多时候还是偏保守的。我觉得现在AI编程还有很多事情没有做的那么好，但是产品经理是个文科生，另外一个是设计师，他们都异常兴奋，觉得哎呀这个实在是好厉害，一下就可以解决我们的很多问题。

今天呢，跟大家稍微的回顾一下下，然后再说一下我的感受。首先我感受到了深深的怨念。什么是深深的怨念？这个产品经理就说了，说你们这些程序员是不是很讨厌产品经理，每次看着我都很不耐烦，老觉得我什么也不会，只会给你们找事情。然后我每次提什么要求，你们这些程序员都不愿意给我做，总是找各种各样的理由。设计师也是满满的怨念，说我明明都设计好了，你为什么做出来就跟我设计的不一样呢？你们这些程序员还不停的来找我，说我能不能做出来跟你这个稍微差一点点，你为什么底下要画根线，我这根线能不能不做上去，你为什么要把这个按钮设计成这个颜色这个形状，下面还要有一个圈，我能不能不做这个东西，因为每次做这个东西都很费劲。

原来我们在猎豹移动的时候干过一个什么事情。当时的猎豹浏览器也是很多栏嘛，当时的设计师要求当你点击了某一个栏位，光标要从原来正在活跃的这个栏位上飘过来。但是这个东西很难做，大家知道我们写程序的时候是面对Chrome的底层去写程序，那个玩意不是从头就是我们做的。所以当设计师提出要求来的时候，程序员就会去问他说，你一定要这个光标飘过来吗？我直接把这个变亮，把那个变灭不就完事了吗？不要有这个中间飘的过程行不行？设计师说不行，我设计要有这种一致性，我整个的设计风格是什么样的。他们就会有这样的矛盾。

其实我跟产品经理和设计师打交道的机会并不多。为什么呢？因为我那个时代，程序员就负责所有的事情。我写程序的时候都是九几年，到2000年前后我在写程序，我写了10年的程序。然后，程序员开始跟产品经理、跟设计师打交道，是在后面大量的web应用、大量的这种移动应用上来以后，才会有后边的这个故事。像我们以前就是自己做就完了。我们那个时候做的产品都很难用，你必须要经过认真的培训，才可以把它用起来，而且都奇丑无比。因为我们那个时候，就是自己写就可以了嘛。我记得当时我去考大学的时候，学计算机不可以色盲。后来我说为什么学计算机不能色盲，说色盲的人设计出来的界面会大红大紫，红绿色盲嘛，你看不到这个颜色吗。后来，我上班了以后，就碰到了一位色盲程序员，本科不是学计算机的，他学了其他专业的本科，然后出来以后转行做程序员了。他设计出来那个界面就大红大绿的。但是后来的话，程序员、设计师跟这些产品经理，就成了三个冤家，必须要凑在一起才能干活了。他们讲完了那个话以后，我说哎呀我感受到了你们的怨念，你们都想把我干掉，然后他们也在那乐。这个沟通、适配、迭代，这是我们当时写程序的时候，团队里边解决怨念的方法。实在不行就出去喝一顿大酒，这个事情解决了，继续往前走。但是有的时候呢还很麻烦，为什么？因为有的时候这个程序员是男的，这个设计师和产品经理是女的，那个女生她不愿意出去跟你喝一顿大酒。当然也有一些程序员呢，就跟产品经理或者设计师，喜结连理了，吵着吵着就变成欢喜冤家了吧。产品经理呢给我们还讲了一个故事，产品经理他自己开了一个AI编程的课程，他原来一点编程都不会，然后写了一本书叫《AI编程蓝皮书》，开着课程开始去教课去了。然后一位60多岁的创始人，跑来学编程了，他就问人家说，您都这么大岁数了，您来学编程，而且您原来创业这个项目，也不像是公司里没有程序员的样子呀。这个老的创始人就跟他说了，我们原来公司里也有程序员，有十来个程序员的。

但是呢，我老信不过他们。每次向他们提点要求呢，他们就是：“哎呀，这个干不了，那个干不了，这个只能做成这样了，那个只能做成这样了，这个必须要一个月才能做完，那个还得再干俩月。”我老信不过他们，干脆我自己学一下，他们以后就不能再糊弄我了。

这就像什么呢？叫“非我族类，其心必异”。就像我们面对那些医生、律师、会计师那样，也是这么想的：“总有刁民想害朕，你们是不是都想坑我？”所以这位60多岁的老创始人，就跑去学编程去了。反正一个敢教，一个就真敢学。两人都不会编程，一个是产品经理，一个是从来没有学过编程的创始人，也是个团队的创始人嘛。两个人就开始学起来了。

我觉得等这位老创始人学成回去以后，估计会上演很多的狗血剧情。回头我再去问问他，这个老创始人学完了以后，他有没有做回访。但是我能够想象的出来，这种事情一定会鸡飞狗跳的。

那么，程序员到底在想什么？咱们来解答一下那位老创始人的疑问。你们来去跟程序员沟通，说：“把这个给我做一下，做不了；给我那个做一下，能不能打个折扣，稍微调整一下，找一个我熟悉的方式来做；你这个地方帮我改个小错误，就这么简单的一个错误给我改一下，这得改俩月，这可费劲了。”到底是发生了什么？

程序员思考的问题里头，完成功能只是很小很小的一部分。那你说你们做程序员的，你不给把功能完成了，你们都在想什么呢？第一个很简单的问题，技术选型。你要让我完成这个功能，我到底是用什么东西来去完成呢？你让我去炒个菜，那你说我是出去买个预制菜回来炒一下呢，还是说从现在开始耕地种粮食呢？程序员经常会想这样的问题。

而且有的时候为了做出最符合自己要求的这个功能来，他们真的会耕地种粮食，就是会从很根本的地方开始去做，而不是说用人家已经做的差不多了一半的东西，用现成的东西直接拼。这个用现成东西拼就是预制菜嘛。所以程序员经常会很纠结，到底选哪个呢？其实通常是选他自己熟的那个。然后程序员会想下一个问题是什么？代码复用。

我写完了这段代码了。我下次是不是还能再把它用上？或者我以前写的哪个代码好像跟这差不多，我怎么能把它用上？我为了让这个代码下次还可以用，我就要给这段代码里头写很多你当前这个功能所不需要的代码进去。为什么呢？因为我首先要写个注释吧，我要告诉他，我这个东西前面干什么了，后边干什么了，这个下回还能怎么用。然后还要写很复杂的这个架构吧，因为你想一段代码，比如说有1,000行，那我不能说我把这1,000行都用上，我要把它分好架构。而这个是50行，那个是30行，1,500行里头分成50行一段，30行一段。有人说你这不对，一开始说1,000行，怎么变1,500行了？因为凑这些架构又多出500行来。你说我只管把所有事都干完了，可能1,000行干完了，然后你说我为了有所有的这些架构，架构还很清晰，那我又多出500行来。那我下一次说，我用到这个里头的200行，我下次再用到另外那20行，他是这样来去规划的，叫代码复用。

然后还要思考什么？怎么进行效率提升？并行处理呗，哪两个事情之间不影响，让他们并行起来，这也是需要去思考的。还有一个很麻烦的是什么呢？环境适配。这个是什么东西？我这个程序能在PC上跑，能在网页上跑，能在安卓手机上跑，能在苹果手机上跑，或者我还有一部分是要到亚马逊云上去跑，或者到阿里云上去跑。那每一个系统后边都有一大堆的规范文档在那儿，那我要想适配他们，这个也很麻烦。还要避免各种各样的极端情况，什么极端情况？同时有30个人用这个事没问题，可以跑，同时有1,000个人用，程序崩了，这个也是需要在写程序的时候思考的问题。

而且写程序的人有的时候叫什么呢？叫江湖越老胆子越小。为什么？就各种坑都踩过了嘛，等下次再走的时候说，你怎么用这样奇怪的一个姿势在这儿走路？你不知道那里有坑，他是这样的一个发展过程。所以这就是导致为什么说这些文科生，这些设计师，这些产品经理，这些创始人。

觉得程序员那么不可理喻的一个原因，而且程序员想的刚才所有这些东西，其实都是可能在写程序的过程中很小的一部分。那你说剩下的时间你们都干嘛去了？这个程序员的工资不低，你们都天天在这摸鱼吗？不是，当然摸鱼肯定也要摸了。这个程序员真正用很多的时间去思考的东西，叫团队协作。这什么意思？我写完代码下一个人要改，下一个人可能还是我。那你说你这怎么又绕回来？明日之我不是今日之我，他是这样的一个过程。像我们经常写着写着程序说：“哎呀，这个程序是我三年前写的，当时到底怎么想的？”

我记得原来有一个故事，大夫写字不都写的特别潦草吗？有一次写了个药方子，到那个药房去抓药去了，实在认不出来是什么字了，然后就回去找这大夫，说：“大夫，您这字到底写的什么呀？”这大夫看了半天，然后一拍桌子：“何不早问？你早干嘛去了？现在你问我，我也想不起来了。”

所以呢，我们要做很多很多的事情是为协作的，即使是自己跟自己协作，也是需要写很多的代码，写很多的注释，做很多的加工设计。所以软件的本质是工程，不是软件本身。真正实现功能的部分只占很少很少很少的一部分，软件里面绝大部分的内容都是防止程序员迷路的。我们在这里钉个小牌牌，说：“你再往前走三步有一个坑。”这个是真正软件工程里边去做的。而且你钉完小牌牌以后，还要写某年某月某日，谁谁谁在这里钉的小牌牌。

所以呢，这就是屎山代码，什么意思？就是一大坨代码谁也不敢动。因为我们刚才讲复用嘛，你复用了以后，就会有这个代码依赖的关系，这个代码要依赖那个代码。那么你在这个东西想要再去调整，再去修改，就会变得非常非常难，叫牵一发动全身。你修改掉一个bug以后，可能带来10个bug。然后为了避免这个东西，我们还要有一堆人再去思考，再去研究。还有很多人硕士、博士学位，出来学什么软件工程学，人家学的不是说我要去实现什么功能，就是我们学习如何在可以接受的成本范围内，组织很多的人进行分工。

把一个巨大的软件工程完成掉，这也是一门专门的学问。那么，非程序员到底是怎么看程序员的呢？其实就像我们去看老中医。这些非程序员不愿意为功能之外的事情进行沟通。你说找个程序员来给我做个功能吧，这个程序员再去跟他讲效率，再去跟他讲兼容性，再去跟他讲，说你到底是要在安卓手机上用，还是要在苹果手机上用的时候，文科生、产品经理、设计师就会觉得很烦，而说这个就这么简单的一个事情，怎么搞不定呢？

我举一个最简单的案例。你比如说设计师设计了一个小动画，程序员就去问了，说你要安卓手机用还是苹果手机用。这个设计师说，你就都实现了不就完了吗？然后这个程序员就哭了。为啥呀？因为苹果手机好实现，你可能一句话把这事搞定了。安卓手机呢，可能就费劲，你可能需要写很多很多的代码才可以实现。而且你一旦要求安卓手机实践的话，他还要问你说，你这个到底是在2,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是4,000块钱以上的安卓手机上实现呢，还是要求1,000块钱以下的安卓手机也能实现呢？

很多人觉得这不是问题，没做过程序员的人完全无法想象这个。为什么？我告诉你，安卓手机算力是有限的。很多这种前端界面上的事情，到这个很便宜的安卓手机上是渲染不出来的，或者渲染出来会很难看，会有这样的问题。所以你作为设计师来说，你给我作出来不就完了吗？程序员说，您上下嘴一碰说出来了，但是到我这可费劲了。所以这个会有很多的沟通、交流上的一些障碍。

除了不愿意为了功能之外的事情进行沟通之外呢，这些非程序员还有一个问题是什么？他们不愿意为了功能之外的事情支付成本。比如说创始人来了说程序员，你给我去做一个什么什么功能。咱们依然是上面这个事情，你如果只做苹果的，很快就可以做完了。你要求把安卓的也做了，而且要求1,000块钱以下的安卓手机也能跑，那你要花很多的时间，甚至花很多的钱，那个程序员工资会上升的。

能够解决这样问题的程序员是很贵的。这种事情我们原来是真的发生过的。原来跟大家吹过牛，我们以前投资的Musically，他最早就只做了苹果的版本，安卓版本他没做。等到做安卓版本的时候，发现他做不出来了。为什么？他们做的大量功能，在苹果手机上一句话就搞定了，因为iOS系统其实是相当完善的。安卓系统呢？你说为什么不做那么完善呢？这个谷歌就笨吗？谷歌也不笨。他之所以不做那么完善的原因，是因为他没有办法控制硬件。他把这个功能都做的很完善了以后，你到不同的这个硬件厂商上，三星的、HTC的、华为的、小米的手机上，它不一定都跑得起来。所以呢，它就很多的功能它不能做，它一定要让手机厂商去把它完善出来。所以当时他们就搞不定了，说Musically这个软件要到安卓手机上实现，实现不了了。那怎么办呢？找我们说你作为投资人，微暴移动你投了我们了，这事你得搞定。那没办法，那上边我们就派了大量的程序员，坐到他们的办公室里来，我们替你搞定，每一个功能都可以实现出来。但这个就是成本。你要碰到这种不是那么明白的人去搞这个事情，这就费劲了。你像刚才我们讲的，60多岁的老创始人，找了一个不会编程的产品经理，学了半天AI编程以后，那回去不炒成一锅酱糊才怪嘞。最后一个问题是什么呢？就是这些非程序员，他们往往是以结果论成败的。很多东西在表面上他是看不到的。就像刚才我们讲的，你同样的功能，你在安卓手机上实现出来，可能还没有苹果手机上实现出来好看，但是呢，费老鼻子劲了。对于不懂程序的这些文科生或者设计师来说，你们这些苹果程序员好厉害，你们这些安卓程序员很笨。原因其实很简单，苹果自己做的好，安卓自己本身底层比较烂，那也没办法，他就会有这样的片面的认知在里头。而且后台的程序他看不到，他们就说前台的这帮人，你们这个功能一个一个实现的很好，后端的人你们程序怎么又蹦了。他只永远只看到这一个，因为后台嘛，只有这一个结果。

崩了，没崩。崩了，没崩。没有别的了。讲到这了，很多人会觉得，我是不是要为程序员叫屈？但是看看前面我的标题是什么？是我觉得学文科是很重要的。文科生非常非常重要。为什么我跟他们聊完了以后，他们对程序员有这么大的怨念，我反而会得出结论说文科很重要的？其实这就是设身处地的思考。

我用Midjourney画图，画了自己也很开心。画完了以后，我觉得我的情绪会得到了抒发，这个非常棒。我用DeepSeek写小说，写出来的东西呢，我看着也挺开心的。这一段看着不错，那段看着也不错。但是我在那天听完了他们讲之后，我突然意识到了一个问题是什么？我是没有能力将很多的画，按照统一的风格，或者说呢叫做一致性，把这些一致性的画，拼凑成一个完整的绘本呢。我也没有能力把这个几十万字、几百万字拼凑在一起，成为一本小说了。

像这个DeepSeek也好，或者各种的写小说的这个AI也好，你命令下去以后，大概就给你写1,000字出来。你要想让他写2,000字都很费劲。而且你命令他写2,000字的话，后面的1,000字的质量就会明显的下降。所以千万不要试图让AI一次性给你输出很长的内容。很多人说DeepSearch这样的东西，不是一次出来很多的东西吗？对，他那个东西不是一次出来，他也是拼成小段，一段一段出来的。所以呢，我是没有能力拼出小说来的。

而且呢，我也没有办法去判定一幅画，或者1,000字、1,000字的这种文字片段，到底好还是不好。术业有专攻。我上了四年大学，几十年的工作训练，掌握了非常多的技巧。那么我就可以去跟这些文科生去讲，跟这些设计师去讲，说：“哎，为什么你这东西能做？为什么不能做？你如果一定想做，到底需要支付多少成本？”这个事情我能跟他讲清楚。而且哪个东西会更好一些，更坏一些，这个事情我也可以给他讲清楚。

文科生、艺术生其实同样是这样。他们也是上了大学，也是经过十几年、几十年的工作训练。而且文科生跟艺术生……

他们所掌握的技巧是更难进行衡量、量化和迭代的。像我们其实一直在研究工程的问题，我们做的所有结果都是可以量化、可以进行迭代的。他们那些东西很多是感性的东西，比我们这个还费劲。所以在这样的一个情况下，我觉得他们更加重要一些。

所以现在很多人说，我们是不是应该把文科的取消掉，应该让更多的人去学理工科。这个事是错的。AI距离替代程序员目前还非常遥远，当然它在快速的向这个方向走。但是AI距离替代文科生和艺术生，应该更远。

很多人说不对，AIGC它生成内容了，它能生成图片、能够生成视频、能够生成音乐、能够生成文字了。但是这个东西距离诗和远方还非常非常遥远。就像文科生写程序一样，他们写出来的就是一坨坨屎。这个真的不是说看不起他们，因为AI现在所生成出来的这些代码片段，就像我们生成的图片或者写出来的文章是一样的，是没法拼凑在一起了。拼出屎山这件事本身是很难的，不是说你可以把一堆屎搁在一块，就是一堆屎山的。最后一大堆碎片，你可能连拼都拼不起来。

像我们写程序也是有风格化的，也是有一些代码编程规范的。现在AI生成的代码，它会在不同的文件里边生成不同规范、不同风格的代码。这种东西是拼不到一块的。还有就是我们没有办法去判断这些图片跟文字的好坏，这个时候还是需要这些文科生、需要这些艺术生，他们才可以去判断。

那么为什么大家都觉得可以取代对方呢？这个还是评判的标准不一样。我觉得我画的Midjourney很漂亮，让我的情感得到了抒发，让我的情绪得到了满足。我觉得我写的小说也挺好，这就是程序员在评判文科生跟艺术生的成就。而那边呢，产品经理教人写程序，大家都觉得挺好。这就是文科生跟艺术生觉得他们懂编程了。

其实是一样的，就是我们拿出来的这些画，我们拿出来这些文字，让文科生看了以后，让艺术生看了以后觉得很可笑。就跟他们拿出来的代码让我们看了，也觉得很可笑是一样的。

但是现在，8岁小女孩写游戏这样的故事，他很有传播性。大家对于AI也抱有了远远超越其能力的这种预期。AI创业者呢，其实也不愿意出来纠正这种误解。他希望说：“你们先误解着，我那头没准加加班赶赶工，这个AI就赶上来了呢。等你发现这个东西有问题之前，我就把功能做出来了。”这个是很多程序员喜欢干的事。所以这就是大家现在都觉得可以替换别人，各个公司都在这疯狂裁员，就是这样的一个原因。

Deepseek今年其实已经造成了大量的裁员。那么，应该如何面对未来呢？肯定还是要交叉学习对方的技巧。因为现在有了AICC以后，工作效率提升了，有了一些空闲的时间，多去学一些交叉的学科。但是与此同时，一定要心怀敬畏，千万不要上来说：“我懂了，你们都靠边站。”这个是要翻车的，是要出问题的。

而且，我们要准备迎接更加奇轨的未来，就是端道端。刚才我还在讲我们在吵架，文科生、理科生、美术生，三个人坐在这在吵架呢。等到最后端到端的时候，就连吵架的机会都没有了。到那个时候，就是上帝说要有光，于是就有了光。可能我们就真的不知道该去搞什么了。

那么，应该如何去迎接端道端这个过程呢？其实就像自动驾驶一样，先是给你一些提醒，最基础的是：“哎，前面有车了，我给你警告一下。”然后呢说：“我可以帮你去开一点，但是你的手要放在方向盘上。”再然后呢是说：“唉，手可以不用放在方向盘上了，但你人得坐着得看着，随时准备接管。”最后呢，是说：“人不用在这呆着了。”到最后一步就叫端到端了。这个也是一个一步一步往前走的过程。

端到端之后的话，我觉得我们可能应该学习日本人造汽车的方法。他们始终会保持一条纯手工的生产线，就是其他的都是用机器来生产，用流水线。绝大部分汽车也都是在流水线上做出来的。但是呢，始终有一条线是用纯手工生产。最后，他要确保生产线上下来的汽车跟纯手工组装的汽车品质完全相同。这可能是我们未来面对端到端的时候所必须去采取的一些措施。否则的话，万一出了一些问题。

因为一旦端到端了以后，出了问题你是一点办法都没有。你都不知道中间是发生了什么。这可能就是我们的未来。在未来的话，文科生、设计师都很重要，程序员也很重要。谁都不应该失去工作。好，这个故事今天就讲到这里。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

杭州六小龙里边，已经有人要去上市了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。咱们今天来讲一讲，最近正热的杭州六小龙里边，已经有一家公司要上市了。这个公司呢，叫做杭州群核科技。现在呢，他已经正式向香港提交了上市申请。

上市这个东西，首先你要去申请，申请通过了以后才能够上市。申请提交了，最后能不能上去还不好说。那你说还没能上的，你怎么就上来说了呢？大家注意，提交申请后边这个过程是很贵的，所以，没有特别大把握的人，也不会随随便便去提交申请。通常提交申请离上市就已经很近了。

那么这个杭州群核科技呢，是杭州六小龙中的一个。咱们现在所说的杭州六小龙，第一个是深度求索，也就是做Deepseak这个公司。第二个是游戏科学，做黑神话悟空的这个公司。然后宇数科技，在春晚上转手绢机器人的那个。然后强脑科技，这个呢，是智能仿生手，点燃了杭州亚残运会圣火，在脑机接口领域与Nerolink并肩，在国际医学和科技领域引起关注。第五个呢，叫云深处科技，他们做什么呢？觉影系列机器人，在复杂地形作业展示出强大性能，在国际上有一定的知名度。第五个也是一个做机器人的。第六个，就是今天我们要讲这个，叫群核科技。

群核科技到底是干嘛的呢？看一下这名字，群核很多个核心，它的英文叫Many core，就是多个核心技术有限公司。那你说叫核心，这公司是不是做芯片的呀？听这名字有点像，但是咱别瞎猜了，看看人家自己怎么说的。人家说了，我们做空间智能，支撑巨深智能的，是给巨深智能做一些底层支撑。AR，AR的空间认知能力训练，和英伟达的ISACSM这个系统，就是英伟达机器人仿真训练平台对接。看着是不是不明觉厉？是不是感觉跟李飞飞在搞的这个东西有些像？就是物理世界，3D空间里面的一些大模型训练，是不是这个方向的？咱们说人话，这公司到底干嘛的？

大家要注意，上市这件事，并不是什么高大上的事情。很多人都觉得上市很厉害，但是上市不是的。

如果可以高速发展，谁都不会选择上市的。为什么？因为高速发展的时候，你是不能够受到很多制约的。符合这么多规范，还继续保持高速发展，这事是不行的。一旦上市了，你就需要接受各种审计，就没有办法继续去按照超越规则的方式去发展下去了。我记得在电影《让子弹飞》里头有这么一句话：“好人谁写日记？写日记的能是好人吗？”就是这个意思。所以上市呢，通常是企业失去高速发展能力之后，最后的一次收割，至少在中国是这样的。而在国外，跟这个还是不太一样的，有机会咱们再去细细分说。

那么这个公司核心是干嘛的？它叫云设计软件系统，涵盖了全球200多个国家和地区，拥有超过5,100万注册用户。这个看着也行哈，到底干嘛的呢？他做这个东西叫酷家乐，酷炫的酷，家庭的家，快乐的乐。这仨字，那这个东西干嘛呢？实际上是线上家居设计SaaS系统。说白了，我现在有一套新房子，或者说我重新搬家了，我想设计一下，我就可以在网站上，在他的这个酷家乐系统里边，先把家里头的这个图纸扔上去。然后呢说，哎我这是个沙发，那是个桌子，哪个地方是装什么样的墙，什么样的这个地面，怎么样的窗帘，怎么样的灯。完了以后你给我出渲染图。个人上去的话是有一定的免费额度，你就可以直接去用。主要呢是收取装修公司的订阅费，大概90%多的收入都是来自于装修企业付的这个订阅费。就是我是个装修公司，客户上我这来装修来了，我就用这个酷家乐系统给人设计好，出好图片来。然后客户看完了以后，说，哎我很喜欢，就让你们去装修去吧。大概就干这个事。

怎么感觉一下就脚踏实地了呢，对不对？是不是有点太踏实了一点点？这个跟杭州六小龙好像有一点点小差距。人家是做Deepseak，做这个黑神话悟空，做机器人，做脑机接口的。怎么到你这，就一下变成了一个家装设计的出图工具了呢？杭州六小龙这样的江湖名号，到底是怎么来的？有没有想过这个问题？什么AI六小虎，杭州六小龙，这种东西怎么来的？

我记得看《神雕侠侣》看到最后的时候，有一段华山论剑。原来什么东邪西毒，这些东西都是华山论剑论出来的。他们又跑回去，结果发现一帮完全不知所云的人，自己在那也要华山论剑，也要去评一些这样的名号出来。然后这帮人就觉得非常非常可笑。这个呢，咱们倒也不至于如此来去说杭州六小龙、什么AI六小虎这个事情。但是呢，民众肯定还是需要一些简单的符号来强调某些认知的。就是你这个东西，帮助民众建立某种认知，是有帮助的。

现代的传播网络呢，其实有点像渔网袜。这个话不是我说的，这个话是罗振宇有一次讲的。他讲什么呢？说没有秘密可言，像渔网袜嘛，你想把这个东西拦住是拦不住的，漏的跟筛子一样。但是呢，也没有办法通过大块的信息，都是零碎信息。渔网袜，渔网袜，他肯定还是有很多眼的吧。但是你说我一整块腿，我是整个出不去的。也没有什么最新完整、绝对正确的信息可以被传递。就是你经过了渔网袜以后，你肯定看到的东西还是有变形的哈。这个就是现代传播网络的一个特点，都是故事。

我在我整个频道开宗明义的那条，就开始第一条的时候，我就讲过为什么频道叫“老翻讲故事”。原因就是我不能保证我给出的信息是最新完整绝对正确的，所以大家当故事听就完了。这个讲的远一点，华山论剑了以后，这些什么杭州六小龙、AI六小虎这个东西，主要目的是为了让民众加强认识。那么利用好这种传播特性，各种什么六小龙、六小虎就会应运而生。

大家注意在这个里边呢，第一名跟第二名其实并不想来凑这个热闹。你说我都是第一了，我为什么要跟你们去折腾这个事？那总有好事者说，来，咱们还是拉一下吧。光有你一个形之影单，你也没有什么力量。一看有6个，感觉周围兄弟很多，跟那个上来说谁敢打我，一帮人站起来来说谁敢打我们俩，这个力量就变得强一些。而且数字呢，也是一个很神奇的东西。你比如说四个、五个、六个，包括八个，都是很好的数字。为什么？太少了大家蹭不着。你比如说我最后说杭州。

二小龙、三小龙这样的东西呢，第一个，这个竞争太激烈。第二个呢，这个上去的可能都很厉害，其他人蹭不上这个东西，这个就没有意思了。如果太多了，比如杭州20龙，他这个就不值钱了。所以什么六个呀、八个呀，这都是很好的数字。

那么六小虎里头对谁最有好处？大家注意，原来有一个名字叫孙山，这个人是谁呢？就是说如果你考上进士了，你在孙山前面，他是最后一名；如果你没考上呢，叫名落孙山，后边的就是没考上。那么排这个什么六小龙、六小虎的，最好的这个人，就是得利益最大的这个人，就是这个孙山。他们呢叫做幸列末席，就是有幸正好在最后一位。那么对于一个要上市、收割最后一轮的公司来说，能够幸列末席，这肯定是有巨大的价值。并不是说这家公司就不够好，这家公司肯定还是有一定的这个能力的，否则你也排不上吧。

但是呢，这种排排坐的事情，各家的位置本身并不是一个线性分布的。你比如说第一名DeepSeek，然后第二名假设是这个游戏科学，那第三名假设宇数科技。那么这个里头到底谁高谁低，他们之间这个差异是不是都是等差数列，或者什么都是这样排开的？这个其实谁也没有说这个事对吧，也没有规定说他们必须是按照名次来去排队。很多企业之间呢，你也没有办法进行非常精确的排序，到底谁比谁高一点，谁比谁低一点，这事是没办法的。

那前面几个呢确实是很牛，游戏科学、深度求索、宇数，确实还是比较厉害的。但是后边的这么一两个的话，他们跟前面之间到底有什么样的关联，说不清楚。是不是其他企业比他们更适合这个位置，也不知道。你说你是到底应该是第六，还是应该是第七，是不是有人比你更适合第六，这个事呢也没有办法去细纠结。是不是只能六小龙，不能是五小龙或者是七小龙呢？不知道。第六个跟第七名往后的这个企业，有没有明显的差异？很多的时候，我们排一个什么什么六小龙的时候，那么通常是这六个在前面，到第七之间呢，会有一个这种断崖式的差异，或者这种下跌。但这个事呢我们也不知道。

所以呢，最后这一名放在这里了。他要去上市了，他不一定是最后一名，因为最后几名其实大家都不太好排名次。那么，请韭菜们注意，作为韭菜的自我修养，说回这家群核科技。他近几年的业绩呢，很稳，每年呢都稍微有一点点上升，但是呢，不多，绝对达不到互联网企业这种高速增长的标准。因为他做这个事情，就是一个SaaS平台，大家上我这来去提交设计稿，然后出渲染图，就干这么一个事。每年呢，都还亏损，这个扭亏的趋势呢也并不明显，每年亏，每年亏。

这个行业未来到底怎么样？那你说我现在认了，这个你既然在杭州，杭州六孝龙之一，甭管你到底排第几吧。那么，如果未来有发展方向那也行。你想想，什么人需要装修？什么时候需要装修？现在房地产景气吗？未来的房地产会景气吗？现在各个大学里边，那些建筑系、土木系招得到学生吗？这一个卖装修SaaS的公司，到底能不能未来借着房地产的东风再起来？这个事大家自己心里有数。所以呢，他们只能够通过上市，求得最后的一根救命稻草，我再融一笔钱进来，然后我又可以活一段时间，没准就可以度过周期了，我又可以等待春天了。这个是他们现在在干的事情。

那你说人家不还AIGC呢吗？还有空间智能、巨身智能，这些故事到底怎么回事呢？上市公司呢，主要是要看未来几年的发展，要看故事。这个事决定事实，你今天挣多少钱，昨天挣多少钱，这个事呢并没有那么重要。那你说这故事怎么样？这故事很好，没有任何问题。具身智能进入家庭的时候，也就是说机器人进我们家的时候，他需要什么呢？他肯定需要家庭装修的3D设计数据，这个事是没有任何问题的。那么这家公司呢，其实拥有很多的这种数据，因为谁家去装修，你只要挂在他那个平台上去装修的话，你肯定是要把你的平面图上上去，装修好了以后，你的立体图什么都在上的，要不然他没法做渲染吧。这个是他已经有的东西，只是呢，一个利用英伟达显卡光锥技术做家居渲染的公司，距离训练空间大模型还差那么一点点。

这一点点到底是什么？首先，看他有什么？他有的是数据。缺什么？缺人、缺钱、缺时间，他全缺，而且现在还每年在亏钱。你现在再给他融一笔钱，以后他到底能不能自己把这事搞定？这个呢，其实还是有很大难度的。

那么，他可以向Reddit去学习。Reddit怎么玩的呢？我直接卖数据吧，我也不自己去训练自己的模型了，我直接把这数据卖了不就完了吗？这个里头有一个很严重的问题是什么？就是隐私问题。我们各间的装修数据，每间自己的装修数据，你自己家装成什么样的，你家里头这个藏私房钱的地方在哪，你们家里头厕所用的谁家的马桶，你们家的这个橱柜到底有多高，是他把这些数据都留在手里头了。那如果拿这些数据去训练空间智能大模型的话，这个你乐意吗？他是还有一些这样的问题需要解决。

当然了，有这种叫做隐私问题呢，也可以帮助群核科技在最终的成果中拥有更大的话语权。他说，哎，这个数据是隐私的，我不能把它给你，咱们看看怎么合作一下，让他们在里头有更大的这个砝码吧。只是要看他们最终能不能活到他手里这些数据产生效益的时候。

说了半天，这股票到底要不要炒一下呢？首先，现在这个股票还没有上市，只是交表了，只提交申请我要去上市了，可能到最后上市还是需要个几个月的时间呢。如果上市了，请大家拿出镜子来照一照，如果你觉得从镜子里看自己比别人都聪明的话，那就跟着感觉走呗。反正咱们这个频道讲故事讲热闹，咱们并不是做具体的投资意见和建议，大家听个开心就可以了。

好，这一期就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

星际之门计划，好大的一张饼。大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲山姆奥特曼、川普、孙正义这些人给大家画的一张巨大的饼，叫星际之门计划。

其实呢，在拜登时期，山姆奥特曼就已经四处开始忽悠星际之门计划了。他要去掌控巨大的算力中心，而且这个算力中心应该主要在美国的。现在川普上台了，川普就亲自去宣布这件事情。孙正义、山姆奥特曼、Oracle以及另外一个中东土豪，他们一起组建星际之门计划。4年时间在美国要投入5,000亿美金，这只是在美国。

既然有中东土豪基金，那么可能在中东还会花钱，但是你要保证在美国花5,000亿。为什么是4年？川普的时任期就是4年嘛。而且呢，要在美国提供10万个高级就业岗位。做算力中心肯定不需要外卖员、快递员，但是一些IT维护人员算是高级就业岗位嘛。应该也算吧，IT蓝领这个还是需要一些的。

初期投资1,000亿，所有这种投资案子后期投资多少，4年以内投资多少，大家都不要太去关心。未来做得好就多投一些，做得不好就少投一些。我们现在先把这个决心表了，但是真认真了你就输了。

前期投入的1,000亿美金的这个数，还是要稍微靠谱一点的。可能在未来的一两年里头，这个1,000亿美金就要落地。而且这个1,000亿美金应该是会写在协议里的。你如果不落地的话，未来还是要再去找一些借口，才可以把这个协议推翻掉的。

但是后边那个四年之内5,000亿美金呢，基本上就是写在备忘录里就完了，但不会有什么法律约束的。直接的参与者呢，就是OpenAI、Oracle、软银以及一个叫MGX的公司。间接参与者呢是ARM，因为软银是拥有90%的ARM股份，所以ARM说我要去参与进来。而且你如果再去做新的算力芯片，你也要用到ARM的各种的IP，所以ARM在里面。

然后微软也在里面。为什么呢？他拥有OpenAI 49%的股份。而且为了这一件事情，微软还说我还要做一些让步来。

什么让步呢？就是原来OpenAI是必须从微软去采购云计算的算力的。现在我愿意放弃这个条款，你现在可以自己去搞算力去了。你不能说星际之门计划做完了以后，OpenAI不能用，因为协议约束你拿了我的钱，就必须都要买我的算力。这个事肯定微软要松口，否则的话后边就没有他什么事情了。

那么微软得到什么呢？OpenAI的所有这些云计算上的API接口，你还是要走微软云的。所以呢，这个里面应该有一部分的星际之门是使用的微软云的系统，微软也会参与进来。而英伟达这个你绕不过去，就算你未来可以整出自己的芯片来，但是你现在还是得老老实实地去买英伟达的芯片。所以英伟达还是可以坐在那数钱的，至少再数个两年没毛病。

那么这个计划一出来以后呢，肯定是几家欢喜几家愁。刚才咱们讲了，微软、英伟达、ARM股价就直接开始上升了。马斯克呢就要出来阴阳一下，因为大家知道，马斯克跟山姆·奥特曼以及OpenAI的官司还没完呢。一看说OpenAI你这星际之门计划一上来，这个5,000亿美金一砸下去，那我这整的这个巨大的算力池XAI买了这么多显卡就显不出来了。

这个一定要说来讲一下，马斯克讲的是什么呢？说孙正义最多也就100亿美金，他没钱。而且芯片产能的这个问题，你是解决不了的。目前你们讲这些事根本没法落地，因为你再多的钱都得上台积电排队去。现在能造这个玩意的只有台积电一家，三星也造不出来。Intel据说是有高级制程的这个生产工艺，但是呢，也现在只能给大家展示，并没有谁真正在它上成功留片的。Intel自己要去做这种高制程的芯片，还得上台积电那代工去呢。所以，你们都是胡吹牛。

另外一个竞争对手是谁呢？Anthropic，他也提出了质疑。Anthropic的CEO叫达里奥·阿莫迪伊，他讲的是什么呢？说这个项目的资金承诺和实现的进展有点乱，就是搞不清这个1,000亿美金也好，5,000亿美金也好。

他到底是怎么进来的？我们看不明白。而且呢，这个川普取消了拜登的AI监管政策之后，他也表达了一个喜忧参半的感受。为什么呢？因为大家要知道，川普取消了拜登的AI监管政策，绝大部分的AI公司都是很欢迎的，因为呢，他不再需要让AI公司去承担各种的后果了，或者说承担各种责任就不需要了。

但是大家要注意，Anthropic他们是以什么著称的？他们是以宪法模型著称的。他的模型比别人都安全，他希望说管得严一点，这样他可能还能够脱颖而出。川普说来，咱们冲，都不管了。他也只能表达了一个喜忧参半。谷歌呢，也算是一个重要的参与者吧，但大公司呢比较稳重，这个事他没说什么，但是他要用行动来表达一下，直接用钱投票，给Anthropic追加了10亿美金的投资，站哪队大家已经看明白了。

Meta呢，一直是在圈外面玩耍。其实，Meta做LLARMa模型一直也是有声音的，但是真正的顶圈的竞争，谷歌的Gemini、Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT，LLARMa其实一直没有进到这个圈子的竞争里面去。但是呢，Meta也算是为世界AI领域做出了巨大贡献，因为中国现在可以跑出这么多的AI大模型来，还是要感谢Meta的LLARMa模型开源的。

那么这个饼到底画得圆不圆呢？前面咱们也讲了，川普也好，山姆·奥特曼也好，孙正义也好，已经把这个胸脯拍得啪啪响了。但是呢，马斯克也好，Anthropic也好，谷歌也好，都不看好。那这个饼到底画得圆不圆？首先我们先研究一下，到底有多少钱的问题。马斯克说就没钱，你就撑死了100亿，因为这个里头孙正义负责搞钱嘛，山姆·奥特曼负责出技术，Oracle负责出底层的机房建设，微软可能也能够得到一部分的机房，英伟达负责提供早期的算力卡，未来是不是会被替换，那是未来的事情了，先不管它在这个里头有没有钱，这个是第一重要的。首先我们要讲清楚，钱不是现金。

而是融资能力，以及各种的资产拼接在一起来算，这个1,000亿美金。首先，融资能力呢，孙正义还是有的。有一段时间，孙正义的融资能力是下降的，因为投资人就是这样：你投了特别烂的案子，或者赔了很多钱以后，大家就不敢把钱给你了。但是你一旦说我要证明自己的能力了，大家又愿意把钱给你了。

前面他去玩Wework的时候，差点没把软银玩儿挂掉，大家就不敢给他钱了。后面把ARM成功弄上市，握有ARM 90%的股份，让ARM的这个股价每天蹭蹭蹭涨上去。现在ARM大概快2,000亿美金了，而且呢，软银手里边还有9.8%字节跳动的股份，这也是一个不可忽视的力量。

为什么呢？2024年，全世界买最多GPU的是谁？是微软。买第二多GPU的就是字节跳动。但是2024年呢，字节跳动买的大量的是H20，也就是英伟达允许向中国出口的这种芯片，买了大概是20多万块吧。虽然这个数量是第二多的，但这个芯片是被阉割过的，要稍微差那么一点点。

而且字节跳动现在也在有很多的传闻出来，2025年120亿美金的采购量，接着去买这些芯片。这120亿美金的55亿美金是在中国境内采购，其中55亿美金的60%是要买国产芯片，也就是华为升腾910这样的东西。这些芯片呢，主要是用来做推理，就是他们不是用这些芯片去做大模型训练的。剩下40%的钱呢，是去买H20，这些是用来做训练的。

整个的120亿美金里头，还有68亿美金是要在境外，这一部分钱就要去买英伟达的GB200、GB300这样的芯片去了。这些芯片有可能在哪里？有可能就在美国。所以这个里面，比如ARM的一部分市值，是不是就可以算到这个1,000亿美金里头来？其实是可以的。或者我把ARM的股票质押掉，然后拿钱出来行不行？也可以。孙正义你想，他9.8%的字节股东，那说我用这个字节的投票权，你们这个68亿美金的GPU算力采购，必须要放到美国来行不行？它也是说得上话的。

而且字节在美国的云计算中心是哪？是Oracle，这个是里面另外一个核心参与者。是不是可以放到Oracle云的这个机房里边去，把这个事搞定呢？都是可以把这个故事讲圆的。字节的这个68亿美金，肯定也是会花在这个项目里边来的。

还有一个公司，可能大家不是那么熟悉，叫MGX。这MGX呢，其实是阿联酋阿布扎比那边的一个巨大的基金，他们手里头就有上千亿美金。MGX的老大是阿联酋阿布扎比的副酋长。阿联酋叫阿拉伯联合酋长国嘛，阿布扎比就是其中的一个酋长国。副酋长就是这个MGX的总经理。这个项目呢，是阿联酋国家主权基金跟G42合资的一个基金，他们呢，手里面也是有非常多的优质资产。

最后一个是Oracle。Oracle是TikTok的股东，TikTok 12.5%的股份。TikTok有一个叫做TikTok国际的公司，这个公司呢，80%的股份是属于字节跳动的，20%的股份是在美国手里面。20%这里头12.5是Oracle的，剩下7.5好像是沃尔玛的。为什么很多人说，哎呀，TikTok为什么放掉了？看看，都是捆一块了，孙正义也在这呢，Oracle也在这呢，他们绑在一起也是非常合理的。

那么你说芯片制程工艺行不行？马斯克说了，你们没钱，这事我给你解释了。但确实这些钱怎么能够凑在一起，这个过程还是稍微有点混乱的。那么芯片制程呢，现在大家还要指望台积电，这个没什么办法。但是前几天有一个什么消息呢，在Intel把他们的老CEO干掉之后，就传出有神秘买家要下手买它。当然后来也并没有马上实现这个交易，但是呢，这个传闻在市场上跑了一段时间了。

咱们看看Intel值多少钱。Intel大概不到1,000亿美金，938亿美金。按照现在的这个估值的话，如果是星际之门项目冲上去把Intel买下来，这个可能性不大。因为一开始第一期投资1,000亿美金，如果你938亿美金把Intel买下来了，那就没钱了，不能这么干这个活。

但是，如果把Intel的芯片厂拆出来单独卖，这个可能性就是存在的了。大家要注意，这个里边还有一个烂账要处理。什么呢？Intel拿了拜登政府的一些钱，而且这个钱的话，最后可能是没有办法去平这个账。如果这个钱投进来了，把Intel的这个芯片厂买下来，那么整个这个账就平了。甭管最后这个芯片造的出来造不出来，所有在中间操作这个事情的人就稳了，这个可能会在未来看到。

另外，咱们刚才讲这个阿联酋阿布扎比的这个基金就是MGX，他们手里还有什么呢？他们手里有两个非常重要的标的，一个是AMD，还有一个呢叫Global Foundries。AMD大家知道是谁，苏妈苏兹风的公司。Global Foundries是谁？这个公司呢，其实原来是属于AMD的，它是AMD的芯片代工厂。MGX的母公司，也就是阿布扎比的国家基金，冲上去直接把AMD投资了以后，就帮他们做了这个分拆。所以呢，阿联酋上面的这个国家基金是AMD和Global Foundries的大股东，他是这样来的。所以他手里也是有一定的制程能力的。

所以呢，这个1,000亿美金、5,000亿美金到底怎么算，又没说一定是现金，各种股权、各种的价值合并，这个玩法其实是很多的。很多账目就可以平了。我前一段时间看了一个小说，讲的什么呢？说这个明朝为什么出去打仗，跟清朝打仗的时候，就动不动就整个编制就都没有了。原因也很简单，一帮武将在这吃空饷，拿了国家的钱来养兵，说我这有1万人，实际上可能两三千人。那一出去，全军覆没，哎，账平了。他们可以干这样的事情。

所以呢，这个星际之门计划里头应该会起到一定的类似作用，就是把一些原来的烂账把它处理掉。所以呢，纸面上这个饼是可以画圆的。这个星际之门计划说出来以后，其他国家会如何应对呢？第一个是中东国家。中东国家应该会积极的出钱，因为他们也知道石油总有挖光的一天，趁着现在手里有钱，算力就是未来的石油，他们肯定会去积极投入的。

甭管是阿联酋，可能未来沙特也会进来去给钱。而且呢，这个项目可能除了在美国本土落地的这些机房之外，还会有大量的算力中心落地在中东地区。因为现在拜登的AI限制行政命令应该已经被川普给取消掉了，中东国家就应该可以大力去建设这些机房了。

欧洲国家的话，应该会被美国狠狠地虹吸一波人才。只要你能够去做大模型相关的事情，你发现哦这么多的机房、这么多的算力中心都在美国，那咱们去吧。所以，欧洲我估计会有这样的一个变化。

中国呢，应该再搞一波基建，大基建再来一次。那你说中国搞这个大基建有意义没有？至少这个很多人会去买H20嘛，这个事还是要去做的嘛。国内这么多人也在做，国产GPU也要卖得出去吗？

郑国渠的故事大家应该了解吧，就是秦始皇要统一六国之前，有一个郑国人出来献策，说你要去建一条郑国渠，让整个秦国的土地都可以得到很好的灌溉。但这个过程一定会让秦国国力被极大的拖累。但是呢，很多人依然支持这件事情，原因也很简单：第一个，政治正确，可以国富民强；第二个是什么？太多利益在里边，我只要有大的工程起来，一堆人可以在里边挣钱。

所以，中国肯定会搞一波大基建，就跟当年的星球大战计划，让苏联也在里边做了一波大基建一样。当然，星球大战计划最后的结果是让苏联好像稍微有一点点捉襟见肘，这个我们就不去研究了。我们比他们有钱，比那时候苏联有钱多了。所以，大旗舰还是可以再来一波的。

这个计划之后，各个公司的短期的变化或短期的预期是什么样的呢？英伟达必然会出货，因为再怎么做芯片，新设计芯片这个事也不是一两年能做出来的。你从现在开始设计芯片，到最后能够装在机房里用，至少得2年。这两年怎么办？你就老老实实买英伟达的芯片就算了。

然后，台积电肯定是把订单排满，因为短期内其他公司的这种高级制程的工艺肯定还是不行的。Intel呢，据说在搞1.8纳米和1.4纳米制程，但是呢，未必能够在川普下台之前能做出来。

至于Globe Fountries的话，10纳米以下的基本上已经放弃了。它最高大概能做到12纳米。现在如果重新捡起来的话，也不是两三年能够搞得定的事情。谷歌XAI、亚马逊在这个时候必然会疯狂加大投入，这个没办法，因为OpenAI已经拿到尚方宝剑了。川普那直接宣布说星际之门开始了，剩下这些人想要不被踢下牌桌的话，只能是拼命的再去买卡，再去加大投入；否则的话，就有可能会被挤下桌。

至于微软跟OpenAI呢，其实稍微有一点点尴尬，就是OpenAI现在有一点点后继乏力了，并不是说真的把钱砸下来，他们就可以把产品做好的。这块呢，还需要在拭目以待。至少年前的连续12天发布会，还是让大家稍微有一点点失望的。那么字节呢，其实是有机会借机上桌了，但是呢，他还是要先把TikTok的大麻烦搞定，然后呢，再决定往哪头站队。他现在基本上应该是站OpenAI这一队的，因为里边所有的人都跟他有关系，甚至好几个股东都在里头呢。这件事情他应该没有什么别的选择。

那么星际之门到底行不行，到底是不是一个大饼，咱们来给一个结论，就是这种巨型的项目，如果没有领袖型的人才参与的话，基本上没戏。现在职业经理人是肯定不可能搞定这种事情的。孙正义呢算是董事长，但是这个项目到底谁是CEO，谁是执行者，不知道，搞不清楚。就算是山姆·奥特曼成为执行者，我觉得都未必可以把这个项目搞起来。像OpenAI这种项目，如果早期没有像马斯克这种人，在里边去冲杀的话，未必有后边的这个结果。山姆·奥特曼其实还是一个政治家，他并不是一个特别好的工程技术人员，也未必是一个特别好的CEO。

星际之门的话，我觉得在今年应该是要看到一些动作的。如果没有什么动作的话，那么后面大概也就没什么响动了，因为这种长期的项目，后续承诺都是走着瞧的。如果你前期没有什么响动，没有什么结果的话，那么后期咱们就哦，还有这个事吗？我想不起来了，就会变成这样。

至于新的推理芯片到底会不会有，咱们先不说训练芯片。训练芯片可能很长一段时间还是英伟达一家的天下。那么推理芯片是有可能能够做出来的，未来的话还是可以想一想，有谁能够做出比较好的推理芯片来。

因为以ARM为基础，做芯片设计这件事并没有那么费劲。关键难点是什么？关键难点是谁代工。如果还是台积电代工，咱们就接着跟大家一起排产能就完了。如果Intel真的说把芯片厂搞定了，然后叽哩咔嚓开始出这个1.8纳米、1.4纳米芯片了，那这件事就有的可看了。

一款新的芯片从设计到定型的话，可能比较快是18个月，慢了可能两三年都是很正常的。希望在川普同志离任之前，可以看到美国的芯片厂生产出芯片来，也可以看到新的推理芯片，或者为星际之门所设计的推理芯片能够真正装到德克萨斯或者哪个地方的机房里边去，给大家使用。

我的结论就是未必一定会失败，还是有成功的可能性的。但是呢，星际之门出来以后，会给我们留下更多的瓜，等我们慢慢地往后吃。好，这一期就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

GPT5如果再不出的话，可能就没有机会了。大家好，这里是老范讲故事的YOUT5频道。今天咱们来讲一讲OpenAI现在身上的压力到底有多大。再不出GPT5，可能真的要出事儿了，因为前面吹过的牛实在太多了，特别是Sola这样的模型，号称可以直接生成长的视频出来，到现在已经半年了，还没有真正拿出来，只是每个月放出几个视频而已。而其他各个公司，按照Sora方向做的产品，已经都开始在公众测试了，这对他们来说一定是巨大的压力。

前一段时间发布的Anthropic Claude 3.5 Sonnet，也把压力给到了OpenAI，因为这个模型的效果已经非常好，而且极其便宜。更不要说昨天刚刚发布的Llama3.1405B这样的一个开源模型。前面咱们讲的Anthropic的模型还是闭源的，而Llama可是个开源模型。405B的话，在各个层次上，都赶超了OpenAI的Chat GPT-4。老大的位置有可能会丧失。

大家注意，OpenAI这样的一家公司，可能不会轰然倒下，但对于一个领域的开拓者来说，丢失老大的位置是非常非常可悲的，基本上跟死掉了没有太大的区别。所以现在对于OpenAI来说，他们最害怕的就是把老大的位置丢了。

目前的应对方式也很怪，头一天先发了GPT-4欧MINI，第二天人家Llama3.1405B就开始偷跑。是谁在偷谁的家？我们现在看到了一个叫互相偷家的故事。

就是每一边都是在对方最强大的地方打了一根钉子。GPT-4o mini是打的Llama这样的小模型。原来很多人图便宜啊，我要用这种8币的模型，用70币的模型去进行微调，去进行各种各样的定制化开发，以后满足特定场景需求。那么好了，我现在推出GPT-4o mini啊，把这个市场抢过来。这边一个嘴巴子扇过去了，那头一看说：“哎，还有这事呢，老师来，我给你上个大的。你们原来不是说大模型厉害吗？PPT4O厉害，对吧？我直接给你上一个拉嘛，3.1405B超越你的碳模型。”所以叫相互偷家。

咱们还记得谷歌I/O开始的前一天，OpenAI在干嘛吗？啊，他发布了GPT-4o 端到端的语言训练模型。其实到现在为止，我们依然没有看到端到端的语言模型。现在看到的GPT-4o 依然是啊，要给它进行语音识别，处理完了以后，再给我们念回来的一个过程。这个端到端的模型，包括加上视觉的模型这一部分，现在也没拿出来。但是，就是要赶在谷歌I/O之前发，提前一天，导致了谷歌I/O上发布的Gemini 1.5 Flash，本来是做类似事情的模型一下就显得不香了，对吧？

那么这一次呢，我们看到的是非常神奇的GPT-4o mini，应该是啊，计划好了进行发布。阿克伯格那边说：“哎，我们原来虽然没计划好，但是咱们表演一个偷家吧，直接把磁力链放到Reddit里头，就直接偷跑出来了。”所以这一次呢，应该算是OpenAI被梅塔抄了后路了。

OpenAI GPT-4o mini 这样的一个模型，最初想去偷梅塔拉嘛的，后加的时候还有后续的动作出来。这个后续动作是什么呢？免费微调啊。什么意思呢？就是我们发布的这种预训练模型，如果想让它按照你所期望的方式去工作，是需要去微调的。微调这种模型本身是比较贵的，原来 GPT3.5 和 GPT4 都是允许微调的。

这个怎么干呢？就是说你上传一个文件上去，这个文件就是我说什么你回答什么，大概是这样的一个格式。当你把这个文件上传上去以后，就可以请求这个文件给你微调一个版本出来。那么这个版本的模型，是只有你自己能用的。原来也有这样的功能，现在到 GPT-4o mini 这儿，我们不是要抢Llama 38B 这样的生意吗？来，微调免费了，至少在一段时间内，微调是限时免费的。

本身这种小模型的微调就比较便宜，GPT-4o mini 就算是过完了限面，开始收费了。它的调试成本也是相对来说比较低的，100 万 TOKEN 的调试可能是 3 美金还是 5 美金。但是微调以后的那个模型，你再去使用就要贵一些了。GPT-4o mini 正常的输出 100 万 TOKEN 是 60 美分，而微调过的版本，因为这个版本只给你一个人用或者只给你一个团队来使用，这个成本就都要你自己来承担，100 万 TOKEN 是 1.2 美金，价格翻了一倍。这就是直接放出来的价格，这就是要抄家了。

大家知道Llama3这种东西的微调成本是多少吗？你说自己有显卡啊，或者说我用谷歌的云上，谷歌云上是可以薅羊毛的啊。你是可以免费开一个云主机，快速的调完了把它关掉，这个过程是不用付钱的。咱们不去参考这个价格，咱们看看gather上的价格是什么样的啊。

Llama3.18B的模型啊，咱们不要去调那个405B啊，那个东西很贵的。咱们调这个8B的模型，100万TOKEN，10次以内的迭代。因为你微调的时候，它会让你选你到底是调几次，10次以内的迭代，5美金啊，基本上是在同样的价格。所以我也在猜测GPT-4o mini的大小，应该也就是8币9币这样的一个程度，否则的话，这个价格是没法去比对的。

因为Llama3.18币啊，输出100万TOKEN的价格大概是0.9美金，微调100万TOKEN的价格是5美金。那GPT四O Mini输出100万TOKEN的价格是0.6美金，微调的话是3美金。当然现在是限免啊。

稍微在这里讲一下微调跟RAG之间的差别。以前我们讲了很多跟RAG自我、本地知识库相关的这种知识。那么什么时候上微调，什么时候上RAG呢？举一个简单案例吧，就是现在来了一个新的毕业生。微调相当于什么呢？叫入职培训。你来了以后，我先给你做个入职培训，看到领导要鞠躬，看到客户要说，先说你好，然后呢再给你一个入职手册，先把这东西都背下来。你以后就按照这个方式去工作。微调了以后，这样的版本。

我们经过了入职培训以后的版本。你问他相关的问题，就是入职手册写过的问题，他都会对答如流，按对入职手册回答给你，没有任何问题。而且呢，按照你要求的格式来输出。看见领导鞠躬，他会干的。

微调有一个问题是什么呢？就是超出手册的东西就没有了，这就是微调干的活。那你说RAG是干什么呢？RAG相当于给你发了一本字典，你随时需要查，随时可以查。说我现在需要查一下这个问题怎么办？那个问题怎么办？你随时在字典里去查。

我们一个新员工入职了，比如某位同学大学毕业，到公司上班来了，入职培训要做，对吧？字典也要发。这就是微调跟RAG之间的关系。RAG其实对于OpenAI来说，对于Llama来说没有太大的区别，大家都可以做。但是呢，微调原来GPT这块是要贵很多的，这个模型也贵。你微调了以后，整个微调的过程也都相对来说比较贵。

现在，OpenAI就在这一块跟Llama彻底找齐了。你说我们去调那个405B去，其实意义不大。一般微调就是调小模型，你去找一个大模型出来调，这实在太贵了。咱们还是以刚才这个新员工入职的过程来讲微调。你去找一个应届毕业生，让他做新员工入职培训，这个效果是相对来说比较好的。

对，我找猎头公司，从别的公司挖一大牛回来，或者我从其他公司挖一CEO回来，让他坐在这给新员工培训，这不扯淡吗？就这样，微调大模型的效果就是这样，又费劲效果还未必好。

所以，一般微调都是调小的。那么，OpenAI到底挣不挣钱呢？今天看了一些数据，OpenAI是真的不挣钱啊。前面还有人讲说OpenAI的收入已经很厉害了，今年可以达到30亿美金了。30亿美金的收入对于很多公司来说，是完全可望而不可及的一个数字。作为一个新创建没几年的公司，能够入账30亿美金的收入，这个非常厉害。

但是，挣的多，人家花的更多。花了多少钱呢？因为OpenAI不是一个上市公司，所以大家只能去根据各种蛛丝马迹去算它到底花了多少钱。基本上算下来的，它的成本大概是80亿美金，所以它一年亏50亿美金。

这80亿美金怎么算出来的呢？每年交给微软的钱就是去买算力的钱，大概是40亿。这个是微软内部的一些人，或者说了解OpenAI向微软付款的一些内部员工透露的，这个数基本认为是靠谱。第二块是什么呢？就是OpenAI还需要购买很多数据，比如说上Reddit里去买数据，包括一些其他的数据集，去购买和清洗加工，这个钱他是要去花的。

还有一块的钱是什么呢？人家那么多新员工，对吧？现在有1500人了，而且还在快速扩张，现在还有200个职位开着，准备再接着招人呢，这个也是一大笔钱。所以呢，他现在每年的成本大概在80亿美金左右，而且这个成本还在快速上升之中。你想，他还在疯狂的招人进来，前面还吹了那么多牛皮，还没有抹上呢。你要想把前面吹的牛皮补上，要干嘛？接着开足马力训练大模型啊。

Scaling啊，scaling low啊，接着跑啊。我进一步扩大模型的规模，进一步整更多的数据，然后整更多的人回来。而且现在整个行业已经热起来了啊，他这一千几百口的人，那一定得给到比较高的薪水，比较高的这种收益才可以啊，要不然别人会挖人的。全世界都在盯着他的人吧，哪怕是一个街边扫地的。你说我在OpenAI扫过地，那其他人说我把你请回来，是不是多给你点钱啊？OpenAI的人员成本一定是不低的。

微软呢，其实已经算是对OpenAI很好了啊，为什么呢？就是微软给OpenAI机房的价格应该是一个成本价，并没有真正的按照微软云的那种啊，对外报价去找OpenAI收钱，已经算是非常非常支持了。销售呢，这个没办法，特别是B端销售，大家都有KPI，谁也不能让着谁。所以微软在B端销售上，包括在Windows客户端的Copilot的这种产品的竞争上，肯定是跟OpenAI有一定的约定的啊。B端销售各打各的，你要能卖掉是你的，我要能卖掉是我的，Windows客户端你别碰啊，这个是我的。

所以现在OpenAI只有Mac版的客户端，没有Windows版的客户端啊，那边是留给微软自己家亲儿子Copilot的。作为一个公司来说呢，微软对OpenAI已经是非常非常好了啊，那么对比起Anthropic，OpenAI算是好的。这个玩意叫不患寡而患不均，那你说Anthropic后边是谁？是亚马逊。

微软对OpenAI好，这一定要有对比，那就要对比亚马逊对Anceropic。推理成本肯定是不低的，而且Anthropic其实并没有跑那么多的大模型。新的模型训练、新的模型的推理没有做这么多，而且用户量也没有OpenAI高。可是呢，以亚马逊找Asopic收的钱是不少的。

另外一个Anthropic，如果通过亚马逊云赚到了钱，比如说我把这个产品卖掉了一些弊端的用户买了我的产品，亚马逊是要在里边抽成的。所以Anthropic跟OpenAI比起来，属于过得更凄惨一点。Anthropic收入的话，大概是OpenAI的1/5。刚才我们讲了OpenAI是30亿美金，它大概有个五六亿美金的样子吧。

因为都不是上市公司，所以大家都不会说这个事。亏损也亏，他亏多少呢？亏大概是OpenAI的一半。OpenAI大概亏50亿美金，他亏25亿美金，就是这样的一个比例。所以前面我们也讲过，Isopic现在也快玩不下去了，玩不下去的话，亚马逊可以落袋为安了。

我记得以前有一个故事，电影院想去卖饮料，怎么能够把饮料卖得更多一些呢？我把空调开的小一点，让电影院里稍微热一点，这样我就可以多卖一些饮料出去。看看亚马逊跟Anceropic之间的故事，是不是有点像这个？当然了，OpenAI现在也很渴，也需要去买饮料喝了，像微软爸爸去买，现在山姆奥特曼的应该正在努力地找钱。

愿意给钱的人肯定不少啊，这个不用担心。毕竟是开拓一个新领域里边的老大，那这个时候肯定很多人都愿意给钱。那你说愿意给钱不就没事了吗？拿着钱接着烧呗。不那么容易啊，为什么？因为你要问微软同不同意。微软占49%，给了130多亿美金进来了。你现在再找，说我让苹果给钱啊，苹果愿意给，那微软说不行啊，这个必须排他。

像我们以前签很多这样的协议，进去的时候，特别是我成为大股东的时候，一定会有排他条款的，对吧？你让我的竞争对手进去，这事不行啊。微软就是说，我虽然愿意看着你努力成长，但我也更愿意看到你落到我的口袋里，在我这再多买些饮料。我说算了，我卖身给你得了，这个也是微软乐见其成的事情。

所以并不是谁的钱他都可以去拿的。一些微软的竞争对手，比如谷歌，比如说苹果是愿意给钱的时候，他就需要做微软的工作，说求求你让他们进来吧，他就会变成这样。那么下一个问题是什么呢？到底估值是什么样的？估值涨到多少，这个事微软才能乐意啊？其实还是跟微软有关。

现在OpenAI的估值是860亿美金，这个估值是OpenAI上一次进行内部的股票兑现的时候，或者说一些内部员工股票变现的时候的估值，并不是一个正式的估值。正式的估值的话，我觉得他现在有个大概两三百亿应该是合理的。嫁一个人进来，到底按什么样的估值进去，这个就很难去平衡。为什么？因为这个数已经很大了。嫁一个人，你说我为什么进去，投资这样的公司的目的。

一定是说你以后能够长得更高啊。然后呢，你去上市，我能够啊，多少倍啊，能够退出，至少是3-5倍能够退出，因为这么高的估值嘛，承担这么高的风险，一定希望能够尽快的按更高的倍数退出。现在已经是两三千亿了，你再往上翻这个数就不好翻了。而且如果真的是几千亿的估值，又拿了钱了，你上市怎么办？股市能不能支撑得住这样的公司？几千亿美金的公司上市，还是有一些难度的。

像AM上去，也就是几百亿上去，虽然上去了以后快速在增长，但是你说我直接就是按照几千亿，没准这一轮再上去了以后，大家就希望他上1万亿美金去上市。这个纽交所也好，纳萨克也好，虽然是注册制，只要是你提交的申请文件符合格式，你就可以去上市。但是这些地方啊，这些基金们啊，因为所有的美股大量的都是基金盘，很多基金经理会去看你这个产品到底值不值这么多钱，所以这个事对于所有人来说都是很有压力的。

那么现在怎么办呢？比当前的估值直接上市也许就是唯一的解决方案了。坚持到年底，Open I的业绩还是有爆发的可能性的。于现在，大家虽然预估他一年挣三十几亿美金，这事儿是怎么算出来的呢？是他每个月大概能挣到两点几亿美金，这两点几亿美金里头大概2亿美金，是他去卖那个20美金一个月的Plus的费用，在七八千万美金吧，是卖API的费用啊。他是这样来算的。那么，为什么到年底的时候会业绩大爆发呢？咱们想一想，9月份会发生什么大事情？9月份iPhone 16发布。

iPhone 16如果发布了，虽然它的成本会进一步上升，因为所有用iPhone的至少在国外吧，就可以去访问GPT-4了。但是，另外一方面，这些用户会大批量地转换成OpenAI Plus用户。那么它的收入也会爆炸式增长一下。所以到今年年底，还可以再大涨一波。

苹果算是OpenAI的一个救命稻草。如果它能够坚持到年底，数据再大涨一波，为所有的股民展示一下未来美好的前景，然后直接去上市，这个事还是有得救的。现在行业的心态肯定也是很矛盾的，竞争跟追赶这是必须的。甭管是谷歌、Anthropic还是Meta，都是在努力的竞争与追赶。但是谁也承担不起一个后果，就是老大倒下。

这是一个全新的行业，在全新的行业里头，一旦老大倒了，对于整个行业来说都是巨大的打击。每次开新行业的时候，有几件事是比较害怕的。第一是老大废了，一旦老大废了以后，就相当于是老大证明了跑得最快的人没跑出来，拼命往前跑，跑到头上是一条死路，撞在墙上，磕地上了。那后边紧追不舍的人该咋办，这事是很危险的。

另外一个是什么呢，就是老大上市了。上市了以后，发现业绩一般，因为大家一般在上市之前会冲业绩嘛。上市了以后，你要公布财报，很多东西变成公开透明了。那么下面的人也会觉得很危险。这就是一个新行业的宿命，至少要验证行业有未来。在这之前，老大是不能倒下的。如果说没有验证，直接就趴下了。

那么，整个行业都很麻烦啊。开天辟地的这种新行业，肯定都是非常困难的。这个呢，分几种情况。

第一种情况叫大企业开创新市场。举一个案例，比如说亚马逊，开创云计算这个新市场。这就是大企业开创新市场。但是，亚马逊也很痛苦。在开始的很长一段时间里，顶着非常大的压力，再往前走，也是用了好几年的时间，才慢慢地验证了说，云计算这个市场是一个真正的方向，大家要去向这个方向前进。这是大企业开创新方向。

当然，也有走得不是那么好的例子。比如说，梅塔做的梅塔Wars，原来叫Facebook，后来改名叫梅塔。他去做元宇宙这件事呢，就不是那么好。一直到现在，虽然名字还没改回来，但他得挂在那，挂上了还没有死掉。可是，他挂在那，所有人看着。在这么大一只半死不活的尸体挂在这个枝头上，所有人在想去做元宇宙的时候，都要稍微掂量掂量。而且，现在这个枝头上，还挂了另外一颗叫Vision Pro的东西，也挂在那了。在剩下的人就在这看着，在下面驻足观望，再也没有人敢往上冲了。这就是大企业开创的两种结果：坚持到底能够成功，或者跨在上面挂着。

那么，小公司开创新天地是什么样的呢？比如说，特斯拉、SpaceX，都是一开始的小公司。马斯克冲上来说，我要开创新天地了，开创一个新赛道出来。那是什么？就是耐心的，经历很长时间的亏损，十几年的亏损，不停地融钱，所有人都不看好，独自前行，慢慢把这个项目做起来。那你说，再举个失败的例子。

失败的例子没有啊。那么是不是小企业开创新天地就都能成功？错了，你只能看到成功的，剩下的全都不见了。我们没有机会看到，所以小企业开创新天地，我们只能看到幸存者。这是一种幸存者偏差。那你说一群人一拥而上，大家看好了方向，大家全上。这种事呢，通常是发生在商业模式创新上。如果是技术创新的话，这个机会不是特别大。

这种方式呢，也有成功的。你比如像国内的千团大战，最后就跑出了像美团这样的公司；滴滴共享单车大战，最后也是跑出来一些结果，是有能成功的案例的。但是呢，也有一些最后失败的，比如像刚才咱们讲的VR，所有人都冲，最后什么也没剩下。

现在的OpenAI呢，有点儿是骑虎难下的状态。按道理说呢，它应该是小公司，独自慢慢发展。但是它一下把这个热度炒太高了，现在搞成什么了？现在搞成一群人一拥而上了。这种乱拳打死老师傅的状态呢，一定是最危险的。

所以为了稳住阵脚，现在OpenAI必须拿出重量级的拳头产品出来，也就是咱们开篇时候讲的GPT-5，一定要拿出这种产品。如果在今年年底之前GPT-5还出不来的话，它的老大位置真的是危险了。而且它一旦倒下的话，可能整个行业都要至少颤三颤。不能说整个行业会为它陪葬，但颤抖一下是跑不了的。

好，这一期就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。