ChatGPT搜索，OpenAI在万圣节给大家讲的鬼故事。这是一个什么样的情况？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲ChatGPT搜索。我使用一天以后的感受，以及为什么觉得它是一个万圣节的鬼故事。

11月1号，北京时间0:35，我收到了一封邮件。这个邮件上写了，说我们发布了ChatGPT搜索，这是OpenAI的官方邮件。首先感谢，我去注册了SearchGPT原型候补名单。这个里头大家注意有三个词：第一个是SearchGPT，第二个是原型产品，第三个叫waitlist。他首先感谢了这件事情，说我们很荣幸地宣布，这个ChatGPT搜索发布了，而且向您和所有候补名单上的用户开放访问权限。只要原来申请过的，现在还没有被批准的SearchGPT的候补名单里的这些人，通通都可以访问了。

现在，其实你即使不在候补名单里头，Plus用户和Teams用户都是可以使用的。免费用户可能要稍微等一等，但我不确定免费用户是不是可以在SearchGPT的候补名单里。这个事我不确定，如果是在里边，可能也能够使用。邮件是这么写的。

再往后一句话是，ChatGPT搜索将SearchGPT的最佳功能直接引入了ChatGPT。这句话大家要仔细琢磨一下，是可以通过单击设置开关开始使用。那这个意思就告诉你怎么用这个东西。它等于是插入GPT聊天窗口，最底下有一个设置，或者叫搜索的一个开关，一个小图标，长得像个地球似的。你点一下，它就点亮了，然后就可以进入搜索模式。再点一下，把它关掉，就不进入搜索模式了。

就是用GPT搜，给你瞎编了。现在在网页端、桌面端和移动端都是可以使用的。我也都试验过了。在我的MacOS上的这个ChatGPT的APP，在我的iOS、安卓上的这种APP，包括网页，都是有这个小图标了。移动端呢……

稍微好玩一点。就是一开始，这小图标没出来。你需要跟他聊一会，他发现你问的是一个需要去搜索的问题的时候，他就问你：“咱是不是搜索一下？”你这边同意一下，这东西就出来了。原因也很简单，手机屏幕小，寸土寸金。一开始他就先不给大家显示了。

那么后边鬼故事就要开始了。为什么说这是OpenAI讲的鬼故事呢？大家要注意，ChatGPT跟SearchGPT它不是同一个产品。我们加入的是SearchGPT的这个waitlist，我们没有加入过ChatGPT Search的这个waitlist。所以你看它的邮件里头写的是：“ChatGPT Search将SearchGPT的最佳功能直接引入ChatGPT了。”他也承认这是两个不同的产品。而且，它只是引入了SearchGPT的一部分功能，SearchGPT的功能很多的，他只把其中的很少的一点点带回来了。

这是一个很神奇的事情。而且大家注意，在前面，他讲的是这个：“感谢注册SearchGPT原型候补名单。”这里的还有一个词是什么叫原型？大家要知道，很多汽车厂会喜欢干什么事，发布原型车。他们经常在汽车展览会上发布一些原型车。原型车干嘛使？是展示一下他们的最高工艺和各种先进技术，以及对未来汽车的想象力。这种原型车通常是不卖的。有极个别的情况，原型车实在太受欢迎了，他们也会把原型车上线生产。但是在上线生产那个版本，还是会跟展示的原型车有一些区别的，因为直接生产原型车可能会亏死的。因为原型车通常是不计工本的，也不计算你最后的这种维护或者长期使用的一些情况。它就是属于很炫技的一个产品。

所以有两种可能。第一种可能，这就是个原型车似的东西，大家看过了以后，这个东西就没有了，以后永远不会量产。这是可能的。当然还有一种可能，没准再过个俩月的SearchGPT，它又冒出来了，说：“你看，我们现在把完整功能的SearchGPT拿出来了。”大家要注意，现在还有什么产品是这种。

叫原型产品。我们现在使用的 O1 模型也是原型。过一段时间，完整版的 O1 也会出来。所以我们现在使用的很多东西都不是最终的版本。按照 OpenAI 的调性，我觉得 SearchGPT 这个产品应该没死，过一段时间还会出来。

现在的 AI 搜索其实已经走得很远了，绝对不是现在的 ChatGPT Search 能够达到的高度。现在这些，甭管是 Perplexity 还是国内的很多 AI 搜索工具，他们会对不同的信息进行分类排序，然后再进行推理。这什么意思？其实咱们通俗地讲，这种 AI 搜索是很简单的。你给它一个搜索关键词，它跑到搜索引擎里去搜一把。搜完了以后，拿到前 5 个搜索结果或者前 10 个搜索结果，再跟你的搜索提示词一起，再加上一个大的提示词工程，然后说：“现在请根据这么多的搜索结果，找到与前面搜索关键词或者搜索内容相关的信息，给我写一个小作文出来。”再加上这样的一个提示词，就得到结果了。

像这种东西，我们在 AI agent 的这个模型里都是可以非常轻松搭建的。但是这种搭建完了的内容会有问题。这个问题是在哪？它是眉毛胡子一把抓的，根本不管什么样的内容，它都放在一起。而且搜索引擎的排序，它更多的是按热度、按照大家的点击率、按照时效性来去排的，所以它跟整个内容的质量以及正确与否是没关系的。如果你是拿这样的结果直接去做总结输出，最后的质量就会很差。

那你说我怎么提高质量？你要对输入的内容进行分类。进来的东西，这个是严肃新闻媒体，那个是维基百科，这个是学术期刊，哪些是论坛，哪些是一些社交媒体。他要分开去排序。然后你首先要去确认说，你需要一个严肃的答案，还是需要一个相对专业的答案，还是说更多搞笑的答案。如果你说你需要一个严肃的答案，我就应该把严肃新闻媒体以及这种学术期刊、维基百科排前头，把一些社交媒体或者论坛像 Reddit 这样的东西稍微往后排一排。如果你反过来说，我现在就想逗个乐……

这个内容正确与否无所谓的。那咱就把这排序反过来。你也可以在做提示词工程的时候，要求生成最终的小作文的时候，我们是优先使用哪一部分内容，更重视哪一块，这个都是可以去做的啊。那么如果你不做这些事，最后眉毛胡子一把抓，其实效果是会很差的。

做完了所有的这些数据准备之后，现在这些AI搜索还是会生成一篇，这个不能算叫小作文了，基本上算是个小论文的一个搜索结果。他会啰里八嗦给你写一大堆，甚至是有条有理的给你写一堆，让你觉得他非常专业。而且还有一些深度搜索的功能也上来。

怎么叫深度搜索？比如说你问了一个简单的问题，他首先会对问题进行理解，你到底想问什么。理解了以后，把他理解的问题跟你自己提的问题都去搜。搜完了以后得到一大堆的搜索结果，在对这些搜索结果进行总结归纳以后，再在里边找到新关键词，问你说：“我们是不是要进行下一步的搜索？”甚至有一些深度搜索压根就不问你，他在把第二层的搜索结果生成新的关键词以后再去搜索，最后把所有的结果放在一起，给你总结归纳出一个更长、更丰富的一篇论文出来。

他们是这么来干活的。所以现在的AI搜索其实已经稍微有点跑偏了。怎么叫跑偏？越来越阳春白雪了，跟普通用户的这个使用体验其实越差越远了，因为已经到炫技的状态了。

SearchGPT原来也泄露了一些视频出来，因为也确实是有人在waitlist里头，收到邮件了，进去使用了当时的SearchGPT。就像我刚才讲的这个AI搜索工具似的，功能非常完整，做的也还非常不错。而ChatGPT Search这个原来应该是比较简单的一个功能，其实ChatGPT Search在这一次发布之前，它也一直在陪伴着我们，在跟我们一起工作。在我们使用GPT-4o进行搜索的时候，他也会去引用一些网络原文，也会去放一些结果的出处出来，都会去做。只是现在多了一按钮，你一旦把这个开关打开了以后，你编出来的这个内容。

可能还不如原来不开开关的这个效果。为什么？因为原来那东西靠编，他给你的文章会比较长，也相对来说比较有说服力。而现在，基本上是一句对一句的这样的回复，他给你的内容都很简短。而且从现在的结果来看，它的GPT Search给出的结果，它所选用的内容并没有那么丰富。什么深度搜索这些东西，应该并没有特别认真的去做。为什么这么讲？因为这个里边幻觉还是挺厉害的。待会儿咱们再讲讲幻觉的事情，这个很难避免，特别是像这个ChatGPT Search这样工作的工具，实际上比较难避免幻觉。

那么，我现在使了一整天的ChatGPT Search了，体验如何？我昨天做直播的内容，就是用ChatGPT Search去准备的。说实话，不太好用。这个，他总是给出非常简短的答案，而且不时出现幻觉。出现幻觉的原因其实也很简单。我以前也被坑过，被当时是微软的Copilot去坑。我当时问他，我说跟Ofo的创始人一起在美国开咖啡厅的女士，在瑞幸和星巴克有没有任职过？就给我了一个回复，说有的，他原来是星巴克的哪个高管，瑞幸哪个高管。我就开开心心的把这东西做到我的演讲稿里去，后来在讲之前我还幸亏看了一眼，发现被骗了。

他这种幻觉怎么产生的？就等于是他搜索了一堆结果出来，有一个结果说是这位女士跟Ofo共享单车的创始人一起去开咖啡厅了。再去讲说这个事情对星巴克有什么影响，对瑞幸有什么影响，星巴克的高管对此事发表了什么看法，而瑞幸的高管对此事发表了什么看法。它等于是三篇文章，在你给了他一个问题之后，他就把这三篇文章给你揉一块，他就认为这位女士在星巴克也担任过高管，在瑞幸也担任过高管。这个幻觉好多的时候是这么来的。

现在的ChatGPT Search给出的出处相对来说会比较少。你比如你去用这个Copilot，他会给你非常多的处理。你问他一个问题以后，他会扫描很多东西去进行总结。如果一句话在不同的地方出来，他还会告诉你说……

这句话在哪些网站上都引用了。所以这一块上，我觉得还没有Copilot的好用。为什么会是这样的一个产品？它为什么会做成这样的一个样子呢？原因也很简单，其实它的底层Bing提供了这个基本的功能，微软的Bing搜索。但是OpenAI也自行购买了一些新闻源，一些严肃媒体，他去跟人做了内容合作。但总的来说，它的内容还是少了一些，信息分类、过滤和排序的过程应该做得比较粗糙。而且它的很多文章在进行总结的时候，也不是很准确，更多的是依赖搜索结果，而不是自己生成。

它下头不是有个小开关吗？你到底是ChatGPT Search这个开关开还是关？如果你把它关上，它也不是说就不搜索了，它也搜索，只是更多地依赖生成。如果你的开关打开，它就更多地依赖搜索结果，给你生成简单的一个回复。所以你会感觉到什么？你一旦打开搜索的这个开关，ChatGPT Search给出的答案会比原来的GPT-4显得简短和呆板。这个感觉，就像是被一众安卓手机所围攻的iPhone。为什么这么讲？基本盘基本功能还是相当牢靠的，绣花边的事情基本不屑一顾，iPhone基本上就是这样。很多奇奇怪怪的安卓手机上有的功能都没有，但是它的基本底子特别好。

现在ChatGPT的基本底子也很好，大模型现在应该还是第一梯队吧。虽然不断有评分说Claude怎么超越它了，Gemini怎么超越它了，或者其他人怎么接近或者超越它了，但其实大家使用下来以后会发现，ChatGPT还是最好使的。那么搜索的部分，如果是卷这个搜索流程，其实ChatGPT已经卷不过了。Perplexity做了这么长时间了，国内这么多厂商做了很长时间，把这个搜索整个的AI流程做得非常复杂，或者是在对于用户的体验，特别是很多深层的体验理解得非常透彻。所以在这块儿它卷不过。而且其他的产品狠抓搜索流程梳理，其实的原因是什么？他们自己的大模型不够强，所以我们只能是想办法。

把这个任务分解掉，让每一个小环节尽可能的清晰地完成一项任务。再把所有的任务凑在一起，进行这个大模型输出。是他们的模型弱，只能这么干。还有他们对自己的模型可能并没有那么熟悉，比如说这个perplexity，它后台用的也是GPT的模型，但是它对于GPT模型的各种属性一定是没有OpenAI自己熟悉的。那么到底能干哪些事，不能干哪些事，如何进行稳定的控制与输出，它没有那么大的信心，所以只能是在模型外边去绣花。

还有一点是什么，就是这些AI搜索的公司模型，对于他们来说成本比较贵，所以他们会尽可能的少用，或者尽可能的用小模型去处理一些简单任务，最终用大模型去输出一个结果。像我自己写的很多AI内容生成的这种AI Agent也是这样的，一些简单工作都是用7B或者是十几B的模型去做完了，只有在最后生成结果的时候，会挂上GPT-4o这种比较大的模型去折腾一次。

而OpenAI玩的东西，咱们叫“一白遮百丑”，这个也是比较有意思的。什么意思呢？就是底子好，那些涂涂抹抹的事咱就稍微简单一些，不那么重要了。现在道理是很清晰的，但是未必大家欣赏得来。你像我现在就欣赏不来这个ChatGPT Search，现在反对的声音也不少。

第一个反对ChatGPT Search的是什么？就是准确性和可靠性没有那么好。我自己其实使用的过程中也发现了。第二个内容的质量不是很高，他们买的这种严肃版权还是少。如果你问的问题没有被严肃版权内容命中，他可能真的靠一些比如Bing给的内容，然后由Bing来排序，他直接把最热门的内容拿回来，总结一下就完事了。这个效果和质量就没有那么好控制了。

像这里举一个Google的例子，Google原来做这种AI搜索的时候，就犯过这种问题。他买了Reddit的一大堆数据回来，只要这些数据像就是个论坛里头，各种的对的错的，妖魔鬼怪什么都有。在很多人去问问题的时候。

他就把这些问题，这些论坛上的内容，就作为正确答案扔出来了，让大家异常惊诧。比如说，在食物上涂胶水还可以吃，它就直接作为正常答案扔出来了。

那么，现在OpenAI肯定也会面临同样的问题，而且有很多人觉得搜索的质量堪忧。再往后是版权的问题，你只要是做搜索了，你不可能把所有人的版权都买下来。他买了一些版权，但是还有很多版权他应该是没有买的。大家对版权的情况也是感觉担忧，而且对于原始创作者，肯定也是有巨大的影响的。因为这玩意，如果没有买我的版权，然后又生成了相应的内容出来，那这事怎么办？我原来网站上是有广告的，我还能收点钱，现在这个钱就没挣着。你挣一个月20美金，你也不分给我，这个事大家就会感觉比较担忧了。

而且还有一个问题，就是幻觉比较严重，这个我现在发现是有的。但是反正从外边来报道上来说，它的幻觉还是不少的。这样的一个功能做得一般，它的野心并不小。Perplexity根本就没放在眼里，Perplexity实际上是个小众产品，阳春白雪，真正能用得起这玩意的人是比较少数的。

现在OpenAI还瞄准的是谁？瞄准的是Google的搜索引擎入口。我在开始使用ChatGPT Search之后，它就弹了个窗，弹窗说：“你是不是装一个ChatGPT Search的插件？”那我就装呗，这是从善如流一下。把它装上以后，这个再到Chrome的搜索栏里边去，输入任何信息的时候，一打回车，就是直接走到OpenAI的ChatGPT Search了，对吧？就不再去Google Search了。

在这点上，Google还算是比较高风亮节的。怎么讲？他发现了搜索接口被替代了，上来问我：“你知道吗？你的搜索的接口被替代了，你同意这么干吗？”我说同意，干呗。Google就没再说什么，就直接给替换掉了。我的Chrome现在地址栏上写任何信息，一回车的时候就去OpenAI了，对吧？是这样来工作的。我自己大概是使用了半个小时左右。

就把ChatGPT Search查件给删了。我还是回去用Google搜索了。原因其实也很简单，我还是喜欢看着一大堆的结果，自己一目十行的，把搜索结果稍微过滤一下，再决定点哪个、不点哪个，而不需要让OpenAI让我选择完了以后，直接给我一个它总结出来的结果。

但是我也蛮喜欢用Copilot。Copilot它会搜索很多的东西，它的阅读速度比你快。不像OpenAI似的，好像没出几条，它就直接给你总结出了一个东西，让你去用了，这个质量是堪忧的。

所以最终总结一下，这就是一个万圣节的鬼故事。OpenAI现在面临很多问题，GPT-5难产，Sora也就是它原来号称的视频模型，世界模型也难产。SearchGPT其实也难产了。我们今天拿到的ChatGPT Search，并不是SearchGPT，以后这个产品可能还会出，所以它需要一些声音来粉饰太平。

GPT-01以及ChatGPT Search其实都是类似这种顶缸产品。为什么这么讲？很多人说GPT-01那么厉害，你怎么可能一说它顶缸？对啊，后边还写着“Preview”这个词，这也是个原型产品。那未来还是会出正式版的。你现在既然着急忙慌地把预览版拎出来了，那你说它是顶缸，这就没有冤枉它。

现在对于OpenAI来说，它最大的困扰是什么？一方面是大量的东西难产，而且很多的元老员工离职。咱不是说元老离职了以后，这东西就塌了，也不是说新进来的人就没有元老那帮人厉害。而是什么？元老这些人走了以后，以前他们很多干到一半的事情，你让新人接，他接不上。对，你给这些新人说，我给你些新任务，你从新开始干，他没准接着咔嚓给你做出来了。你说你把原来那个人做的项目继续给我做下去，这个事是很难的。

现在既然新方向没法往前走了，那怎么办？抢流量。所以我们今天看到了ChatGPT Search出了个插件，直接开始跟Google贴脸开大。我上了插件以后，Chrome的默认搜索引擎。

就是我们家OpenAI的ChatGPT Search了。就不再是你们家的Google搜索了。从我的角度上来，感觉有点操之过急了。他完完全全可以等他的这个SearchGPT出来以后，再去做相应的替换，而不是现在就着急忙慌地把它换过来。

OpenAI手里头基于GPT-4或者GPT-4o的各种功能性模型，应该还有一堆。就是像我们现在看到的o1，看到的ChatGPT Search，实际上都属于是基于4或者4o的功能性模型。那么，今年剩下的时间，我们就看OpenAI继续给我们表演机器猫的次元袋就行了。他不停地从这个口袋里再掏出点什么东西来，待会又从口袋里掏出点什么东西来，但是都不会有什么大的变化。

也许在明年的什么时间，现在新交进来的人，就可以替换掉以前的这些元老们所做的这些工作，可以把原来吹过的牛慢慢圆上，或者再给我们一些眼前一亮的东西。好，这就是我们今天的解读。OpenAI的ChatGPT Search，就是万圣节的一个鬼故事。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。

OpenAI的SearchGPT还没来，已经把AI搜索里边的唯一独角兽直接吓崩了。Perplexity已经要开始做广告了。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲Perplexity突然宣布要开始做广告，到底是一个什么样的情况。

OpenAI已经证实说他一定会去做SearchGPT的，甚至已经开了SearchGPT的wait list。我也跑去排队，到现在也没排上，只是收到了一封邮件说对不起，你还没排到。他把wait list给关了，这个其实挺奇怪的。通常情况下，wait list都是可以开着的，大家还可以继续排队。现在说不许排队了，好像有部分人排到了。

那么在这种情况下，一定会对整个的搜索以及智能搜索行业造成一定的影响。现在我们看到的第一个大的影响，就是Perplexity原来承诺说我不做广告的，现在说我要去做广告了，发文说今年四季度开始提供广告服务。

Perplexity的整个转变过程是什么样的呢？首先，它是AI搜索的排头兵。AI搜索呢，也算是一个AIGC里边跑出来的赛道。当然你说它到底是不是一个伪需求，是不是一个伪赛道呢？我觉得可以值得我们重新去思考了一下。但是呢，在整个这个赛道里边，它就是老大。曾经承诺说我坚决不做广告，广告扭曲了搜索结果，让大家搜索了以后，得到的并不是你真正想要的东西，而是广告主想让你看到的东西。

它是依靠收取订阅费来去盈利的，就是一个月20美金的订阅费。而且这种Pro版本的收费，号称是可以达到年入3500万美金，还是挺多的一笔钱。它的主要收入就是20美金订阅，另外还有一些API收入，就按TOKEN来收费的。你可以直接调用Perplexity的API，然后使用它们的搜索结果，按照API的使用量去付费。这两个收入加一块，3500万美金。

但是呢，最近有人就发现了Perplexity偷偷的在官网上把相关的表述给改了。

什么表述呢？叫不受广告驱动模式的影响。把这句话删了，那意思就是我未来的搜索结果、搜索答案是会受到广告驱动模式影响的，一定会出现这样的情况。CEO也在最近接受专访的时候表示，广告才是伟大的商业模式，而20美元的订阅不是。为什么？20美元订阅其实是一个死数。你有10个用户，等于有10个用户给你交这20美元，而且还有续订率的问题，过一个月人家不定了，那你就没有这笔钱。而对于广告收入，它等于是大家去竞价排名。同样的一个位置，谁出的钱更多，谁有展示机会，这个是不一样的。而且你只要有展示，它就有收入回来。它跟整个20美元订阅还有一个大的区别，就在于你20美金，大家要想说我到底花还是不花。有些人说那我花吧，有些人就拉倒了。而这个免费模式，在上头看广告，没有人会去想说我要不要去用，要不要看这个广告，大家都先去用了再说，不要钱的。用完了以后，这个广告就凑合看看呗。它是这样的。等于你要去收订阅费的话，你在限制流量的上升，而做互联网底层就是流量，任何跟流量过不去的模式都是有问题的啊。所以这位CEO也自己想清楚了，20美元订阅这条路是走不通的。那么perplexity的具体广告策略是什么呢？三类广告：第一个叫页面广告；第二个叫含有广告的回答；第三个叫相关问题页面广告。就是你在这边去提问题，下面会给你回答，在这个页面的右侧有一个空白区域，是可以在这个地方做广告的。第二块是你在提问题以后，这个得到答案，最底下有一块是叫做相关的问题，他也把这一块给你做成广告。第三个，他直接在回答里边要给你加广告，但这个就属于有点过分了啊。像谷歌做了这么多年，已经成为全世界搜索广告，或者说整个广告行业里头当之无愧的老大，的时候都在不断的承诺，第一广告和付费是不会影响我的排序的，这个是必须出来承诺，你信不信是你的事，但是人家必须得说。第二个，谷歌也要承诺说，我的广告是不能出现在直接的结果里边的。

我必须要标明，这是广告。哪个是广告，我一定要写清楚。你不能直接给他塞在这个搜索结果里。现在这个perplexity就是说咱们魂不吝全上，包括perplexity问答的这个回答里头，都会直接包含广告，这个是有点吓人的。他准备做哪些广告呢？科技、健康、制药、艺术与娱乐、金融以及食品饮料，这些广告的方向其实不是特别好。为什么？大家都知道，广告里头有些品类是比较贵的，有些品类相对来说比较便宜。

那像perplexity选择的这些品类里头，科技其实是一个卖不上价的东西。你说我向你宣传了某一项科技，那你说到底应该给我多少广告费呢？因为他没有办法直接转换成购买，形成广告费是相对来说比较难的。艺术与娱乐呢，只要不是擦边的东西，其实也都是相对来说比较低单价的。广告擦边的，比如像OnlyFans那种，是相对来说比较贵的广告，那是另外一回事。

食品与饮料呢，其实在这个里边也不是一个比较贵的广告品类，因为食品饮料本身的价格其实是有限的。除非你是一些奢侈品，否则的话，这一块并不贵。在这个里头，你说有没有贵的？有啊，两个块。第一个呢，是健康与制药，这一块的广告费是比较贵的；还有一块是金融，比如说放贷款的，他们的广告费是很贵的，或者带着你去炒股票的，这个很贵。

医药为什么贵？大家想过吗？因为医药与健康本身审核比较严格，对大家怕担责任，所以这一块是比较贵的。你比如说壮阳的、健身的，而且很多健身的药其实是灰色地带，类似于兴奋剂啊，或者是一些增肌啊，很多的，并不一定可以放在阳光下，所以这一块相对来说是比较贵的。

另外，还有哪些广告品类比较贵，perplexity没选上呢？就是跟色情相关的，比如说约会软件，那是相对来说比较贵的；赌博以及一些比较重的游戏类广告。什么叫重游戏？就是愿意在里头充很多钱的这种游戏，这种广告相对来说是比较贵的。但是呢，这两类，不知道是他们注重名声还是怎么样，没有把它包含在广告品类里边去。

你都已经把放贷款的跟卖假药的送进来了，这个何必呢？既然要挣钱了，就不能太要脸啊。Perplexity广告的价格是很吓人的，它是按照千次展示来收钱的，千次展示50美金，是正常广告价格的十几到二十倍，这个是非常恐怖的一个价格。刚才我们讲了，愿意支付这样广告费的人，也就是卖假药的跟放贷款的。他所选择的其他所有的这些广告品类里头，都没有哪个广告品类的广告主会愿意支付这么高的广告费。所以大家可以想象，Perplexity开始上广告以后，我们可以在里边看到一些什么样的广告。

那你说正常的广告是什么样的价格？正常的广告首先有很多种收费方式，CPM只是一种。按照1,000次展示来收费是一种，还有CPC、CPA、CPS。那些广告计费一般是指的什么呢？CPM就是说按展示，我展示了这么多次，甭管你买没买，点一看反而我按次数找你收钱，这个是最不负责任的一种广告收费方式。使用这种收费方式的广告平台一般来说它的价格都会比较低，因为你是不对结果负责任的。

CPC是按点击，我看到广告以后到底点了多少次拿这个去付钱，那么这个总比CPM强一些吧？点击了以后，总还是有些意愿的吧？我要看一看里头到底说什么呢。CPI我按照安装，我点完了以后进去还把那游戏装上了，或者去真正购买了，或者真正形成交易了。还甚至有一些谷歌已经开始玩什么更靠后的，我按照最终成为付费用户的那个人按他收费。什么意思呢？我展示了广告，点击了，安装了游戏，安装游戏你还打了三级，打到三级以后我去付费了，最后有多少付费的人，我按这数来收钱，这个是可以收的，很贵很贵的。

为什么他都付费了，你还不赶快交交钱来？前面所有那些不付费的，我都不赚钱。没人付费不要钱，这个是真正能够卖上价的。这广告按CPM的这种广告去收费，他算是非常非常贵的。正常的这种文字广告或者叫图文广告，APM的价格一般也就是3美金到5美金，1,000次展示。

那你说有没有贵的呢？也稍微有一些，就是越擦边的，越是别人不让放的，会越贵一些。大家可以去想象，这个愿意花1,000次展示50美金的人，到底都是一些什么样的人啊？我们会看到什么样的牛鬼蛇神在上面表演。如果是视频广告，它呢会更贵一些，因为视频广告本身你的播放的成本就高。你还需要整CDN去放视频，还要去买带宽，你还要把视频播放的带宽的这个成本都要交出来，所以这个要贵一点。而且视频广告呢，它的转换率会高一些，因为最终做广告的人目标都是你来买东西，不是说你看我一眼就完了，你必须要来买东西，这个才是结果。视频广告一般签次展示能够到十几美金。当然像我们，比如说在YouTube里边去播这个视频，我们能够拿到的1,000次播放的费用，大概是五点几美金到六美金左右。你比如到年底的时候大概是六美金，而在淡季大概是五点几美金。但是这个数是怎么算出来的呢？就是YouTube里头有很多人会跳过广告，他把这个数平均完了以后，来给我们去算，说你这最终平均大概是五点几美金或者六美金，大概是这么算出来的。

现在perplexity选择在第四季度上广告，为什么？因为第四季度是广告旺季，又是双十一、双十二、圣诞节、元旦各种购物季，黑色星期五什么，全在这，所以它是一年里头广告最贵的时候。下一件事，perplexity它到底有多少广告展示机会？库存是你展示一次可以有一地方放广告，我们一般管它叫一个广告展示位。库存它到底有多少呢？号称这个perplexity的APP已经被下载了200万次，每个月呢处理的是2.3亿次查询。大家说这数大不大呢？很多人说哎呀好多呀。按照广告行业的标准来说，这个数字基本上可以忽略不计。你就算是把2.3亿次查询都给它匹配上广告，都每一个查询里头都给他放上一堆的广告，你最后算出来的钱都没有太多。而且他要真这么干的话，他的口碑，他的用户马上就崩掉了。

即使是像Perplexity说的那样，认为我的用户的质量很高，我的用户都是本科毕业。因为能够使用这种产品的人，相对来说，他们的素质还是比较高的。既然大家都已经是这么高素质的人了，都是本科毕业，消费能力是不是应该更强一些呢？真不是一定啊，因为这些人其实相对来说是比较难伺候的，相对比较矫情。他们在买各种东西的时候，冲动消费的几率就会降低。因此，给他们展示广告，最终的转化率一定是很低的。

那么，给什么人看广告转化率才高呢？就是那种一根筋的消费者，他们会想：“我一定要买，我就要冲动了，我就要买，谁劝都不听，我就非买不可。”你想想，Perplexity的用户是这样的人吗？按照他讲的，用户的素质高，都是本科毕业，都是一些有消费能力的人。那么，有消费能力的人，他们的消费水平到底是怎么体现的呢？

也有过成功的案例，比如在美国有一个超市叫Whole Foods，他们是亚马逊贝索斯收购的，专门卖各种有机食品。他们的各种食品价格大概是普通超市的两倍到三倍。我在美国的时候见过这个超市，特别是在硅谷，Palo Alto这种地方就有很多，在斯坦福大学门口就有。他们家的东西真的挺贵的，但确确实实卖得很好。整体是不是盈利了，我不确定，但至少在硅谷的这些Whole Foods生意非常好。

但是，这种直接看得见摸得着、能够吃到东西的店，跟这种展示广告我觉得还是有很大差异的。下一个问题是我关心的，但在所有的文章里，并没有写清楚。付费的Pro用户是不是会看到广告？Pro用户一定是他所有用户群里支付能力最强的一部分人，这些人是不是看不到广告呢？那么，对于你的广告主来说，如何交代呢？如果给他们看的话，那Pro用户到底是不是会继续订阅呢？这对于Perplexity来说也是一个非常两难的选择。而且，相信我，他一旦开始上广告，他现在的用户量就会快速下降。

那么，perplexity为什么要低头呢？从我坚决不做广告到现在做广告，到底发生了什么事情？就跟原来B站陈睿说的：“我们就不做广告。”再到老老实实做广告，可能还要上直播电商，这个头到底是怎么低下来的？哎，这叫形式比人强。你穷，这事就没什么好说的。

那你说perplexity穷吗？今年刚拿到2.5亿美金的投资，估值30亿美金，这可是妥妥的独角兽啊！你估值上10亿美金就是独角兽了。他还穷吗？还真穷。他的收入呢？原来讲的是一年3,500万美金，但这收入是怎么算出来的？他不是说我真的收到了3,500万美金啊。他这个收入是用最后一个月的收入算。

年化什么意思呢？你比如说现在是8月份，那我7月份的收入都算上来。算完了以后，我们看看。有些人呢，比如说订了一个月的会员，假设你下个月还订，那我就直接把这数乘12。有些人呢，可能直接上来是买了一年的会员，因为他们是这样，20美金一个月，200美金一年。有些人直接交了200美金，那这200美金呢，你是不能算的。这个月的你应该怎么办呢？应该算200除12，是这个月的收入。

我们把这一个月的收入都算清楚，交了单月的和交了一年的除12，以及消耗的API的钱都算在里头，就是这个月的收入。代表这个收入乘12，年化收入是这么来的。所以呢，他并没有实际挣到过这笔钱。他的收入反而也是这样，直的这么线性的长出来的。

所以他在今年年初的时候，1月份的时候年化收入才500万美金，到7月份的时候，年化收入就到3,500万美金了，这样这么长出来的。但是等他上广告的时候，这个就该往下走了。这是他的收入情况。而他的收入呢，应该是不太能够覆盖他的成本的。为什么无法覆盖成本呢？因为他所有的底层技术都是靠别人，而这个别人呢，还给他恶意涨价。因为所有的底层技术依赖方都是他的竞争对手，那你这日子多难过吧？他的搜索依靠的是Bing，那么Bing做copilot。

做AI搜索跟Perplexity就是竞争对手。那么Bing说：“来吧，每次调用我的API，我要给你涨价，涨10倍的价格。”这个你说你咋办？没有任何办法。然后另外一头，他搜索完了以后，你需要把结果进行总结归纳。那么这个掉的是谁？掉的是GPT-4。原来一开始调的是GPT-3.5，后来改成调GPT-4，那这是OpenAI家的。OpenAI说：“哎，我这SearchGPT该出了，你那个是不是也该涨涨价了？”所以，它相对来说，收到的钱难以覆盖它的成本。

再从Bing Copilot并没有给谷歌带来什么实际影响来看，真正使用这些AI搜索的人在整个的搜索人群中所占的比例其实是非常非常小的。大批的AI服务跟应用都带有搜索和总结的功能，而且还免费。要去跟他竞争，别看AI搜索里头Perplexity是老大，但是有很多新的应用已经在杀进来了。而且新的这些应用的搜索结果和效果跟Perplexity之间并没有特别实质的差异。

特别是在这个里边，还有一些中国应用已经祭出咱们的祖传法宝，什么呀，买量。上谷歌上、上Facebook上去投放，去跟Perplexity跟他们去竞争，难度就会变得大很多。谁去买量了？字节跳动的CiCi。CiCi这样的产品在国内叫豆包，在海外叫CiCi。你想去跟字节跳动去拼流量，或者你想去跟字节跳动拼一下APP的制作水平，我觉得，咱们还是找一些更轻松的方式去自杀吧，不要这么费劲了，好不好？

最后压死他的一根稻草是什么？就是OpenAI的SearchGPT已经在路上了。现在大家到ChatGPT.com/search这个页面上，你可以看到SearchGPT的waitlist。我现在在里头排着呢，只是比较奇怪的是waitlist关闭了。耐心等待，这个产品一旦上线了，对于Perplexity来说就是致命一击。搜索端用的也是病，再去调用GPT自己家的大语言模型。

进行搜索总结的话，这个效果肯定会比 Proplexity 好很多。最后，我们来总结一下 Proplexity 的广告策略，对于市场的影响会有什么？谷歌算稳了，这彻底证明了 AI 搜索作为一个商业模式比较难走通的。你靠纯纯的 AI 搜索，是打不平的，这个入不敷出。Open AI 的 SearchGPT 可能也还要难产一段时间，Perplexity 已经摆烂了，那你 SearchGPT 是不是还着急冲上来？哎，就没那么着急了。而且再次证明了 Open AI 所开创的这种 20 美金订阅、按 TOKEN 收费的模式是有毒的。这件事从他们开始做的时候，我就在喊，肯定是错的。

传统的搜索引擎公司还需要探索如何将广告与 AI 搜索结果进行混合的这种技术，这还需要去思考和探索。最后的一个影响，我相信没有太多人想到，广告价必然上升。这是为什么？因为谷歌现在也准备要去提供 AI 搜索，百度也要去做 AI 搜索，所有搜索引擎都是躲不过去的，都要去做 AI 搜索。AI 搜索里头未来必然会有广告。那么，AI 搜索跟传统搜索的最本质的区别是什么？不要告诉我说搜索完了以后我去总结了一个结论出来，不是这样的。

最本质的区别是展示页面变少。AI 搜索把一大堆的结果放在一个页面上，都给你展示出来了，你再去点击这些页面的机会就会变得少很多。很多 AI 搜索用户是不会去点击跳转结果页的，整个广告的展示库存量就会急剧下降，那么广告单价就会上。这是真正的未来变化。

好，这就是这一期跟大家讲的故事。Perplexity 终于低头被 SearchGPT 吓崩，开始转向广告。这个故事就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加 Disco 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，这个事是有问题的。

在上海人工智能大会上，我们目睹了中国AI发展的新高度。今天，我们将引用两位业界大佬的讲话，并附上一些个人见解。首先，李彦宏提到，无需担忧AI会夺走人类的工作，当前的AI技术，如百度的“文心”，更多地扮演着辅助角色，如辅助驾驶，而非完全取代人力。他指出，尽管某些职业可能会消失，但新兴职业，如数据标注师和提示词工程师，将应运而生。这些职业虽然门槛不高，但对逻辑思维有较高要求。然而，值得注意的是，消失的职业数量远不及新创职业，且“门槛不高”往往意味着收入也相对较低。

接着，严弘提出了避免陷入“超级应用陷阱”的观点。他解释道，移动时代的思维定势认为，超级应用是关键，但在AI时代，那些具有强大功能的应用，即便用户量不及10亿日活跃用户（DAU），也可能对产业和应用场景产生更大的价值。严弘的这一观点，或许反映了百度在超级应用领域的局限性，正如俗语所说，“吃不到葡萄说葡萄酸”。李彦宏强调，AI时代的核心仍旧是搜索，这是百度的强项。然而，百度自身从未成功打造出超级应用，这一直是其心中的痛。在AI时代，百度虽有雄心，但若无法突破超级应用的瓶颈，其盈利前景将受到限制。

总的来说，中国AI的发展正迎来新的挑战和机遇，而如何在AI时代找到自己的定位，对于企业来说至关重要。

Open AI虽未打造出超级应用，其盈利模式因此受到挑战。百度近期的讨论聚焦于超级应用的概念，试图解答为何缺少超级应用会影响盈利。百度旗下应用如百度搜索、百度网盘、百度地图及百度贴吧，用户基数庞大，但它们能否称为超级应用仍存疑。同样，Open AI的Chat CPT等应用虽广受欢迎，也未达到超级应用的标准。

超级应用的定义应涵盖以下要素：首先，需拥有庞大的用户群体，例如猎豹移动曾达到1.5亿日活跃用户和6亿月活跃用户，但即便如此，它仍未跻身超级应用之列。原因在于，巨大的用户量仅是必要条件之一，还需考量其他因素。

其次，超级应用应具备长时间的用户使用时长。用户在应用中停留时间越长，应用的吸引力和粘性越大。以百度的应用为例，其用户使用时长与微信、抖音等相比明显不足，这成为其未能成为超级应用的关键因素之一。

此外，完整的生态系统是超级应用的另一重要特征。用户在应用中不仅停留时间长，还能进行多样化的互动和交易，形成闭环生态。例如，微信不仅提供即时通讯服务，还集成了支付、游戏、小程序等多种功能，构建了一个自给自足的生态体系。

综上所述，超级应用的定义不仅限于用户量，更在于用户使用时长和生态系统的完整性。这为Open AI和百度等科技公司提供了新的思考方向，即如何在提升用户量的同时，增加用户粘性和构建生态体系，以实现超级应用的突破。

这个里边要有内容提供者，要有内容消费者。里头可能还有很多其他的，比如说有交易啊，有借贷，有很多的金融生态。你要有完整生态在里头。这是百度的应用，从来没有做到过。百度自己也惦记做电商，还惦记去做这外卖，还惦记去做金融支付，但都没做起来。你要想做超级应用，你就必须有完整的生态，有人靠你平台吃饭，还能吃的不错。这种超级应用呢，基本上是等同于操作系统的。

为什么马斯克那么羡慕微信？马斯克当时收购Twitter的时候，他说微信多好啊，大家可以在里边解决所有的事情啊。可以在里边聊天，可以在里边学习，可以在里边看八卦，可以在里边看视频，可以在里边买东西，可以在里边打车，可以在里边借钱，在里边做各种金融理财，都可以干。这是他喜欢微信的地方。这才叫超级应用呢。

贝特正在向这个方向发展啊，但现在还有一些距离。那我们常见有哪些超级应用呢？第一个呢，就是微信啊。QQ其实也算，但是没有微信那么完整的生态。支付宝其实是一个啊，淘宝的没有那么全，淘宝其实也算吧。然后抖音，快手都是完整生态的超级应用啊。滴滴跟美团呢，算bug。国外呢，Facebook工具群可以算一个，就是Facebook，Instagram，WhatsApp啊，Facebook message，把这几个加一块，你可以算一个。谷歌全家桶啊，Gmail啊，谷歌地图呃，Google Calendar，其他的一些，包括像咱们YouTube这种，全家桶你可以算一个。

安卓啊，你应该把这个东西算上。苹果全家桶，可以算一个。大家有没有发现，中国的这个超新应用都是单根一个，而这美国的这些超新应用呢，都是全家桶啊，或者叫工具群。为什么会这样？就是我记得，我当时去天津那个航母公园参观的时候，人家给我讲过，他说你发现这个航母跟咱们平时看的美国航母有什么区别没有？我说上头有好多炮啊，下头还有导弹，啥都有啊，这玩意怎么啊？他说对，他说美国的航母都干干净净的啊，这个上面的甲板是平的，而苏联的航母呢，上头是啥都有，有炮有导弹，还有各种东西都全啊。原因也很简单啊，美国航母呢，都是集群作战，一出去就是一航母战斗群啊，他不需要这些玩意，剩下有什么，驱逐舰巡航舰给他来提供，还有潜艇。俄罗斯呢，没有那么多海军，所以他出去呢，一条航母就出去了，所以他啥事都得自己管。中国的这些超级APP也是这样啊，我一关门啊，你们都不许上我这来啊，数用户都是我的，交易都在我这做，所以它呢，都是单个的，它就只能做一个超级APP。而到美国呢，你比如说Facebook啊，我有Facebook，有Facebook message，有Instagram，有WhatsApp啊，我各司其职，自己去做自己的事，他就可以做一对啊，他们是这么来做的啊。就是大家的玩法不太一样，就是必须要去做超级APP才有可能在AI时代挣到钱啊。那么百度我觉得又会错过这个事情，这是没有任何办法的。现在在AI时代，这是一个新的挑战和机遇。

国内在超级应用（Super App）领域有所建树的，可能还是以字节跳动为代表，其旗下的豆包等产品，作为超级应用（Super App）的典范，实际上已经初具规模。阿里的王坚，提及阿里云的王坚，他不仅是阿里云的创始人之一，也是阿里云的首席科学家。可以预见，未来一定会有新的大公司涌现，如同Open AI这样，原本默默无闻的小公司，可能会迅速成长为行业巨头。在国内，也必将有新的大公司诞生。

实际上，百度、阿里、腾讯，这些互联网时代的巨头，到了移动互联网时代，谁又是真正的领头羊？滴滴、美团、字节跳动，这些公司已经在移动互联网时代崭露头角。而在即将到来的AI时代，一定还会有新的巨头崛起，具体是哪一家，我们拭目以待。同时，也会有一些大公司经历浴火重生。

在互联网向移动互联网的过渡中，百度显然落了下风，而淘宝和微信则成功把握住了这一波机遇。在AI时代，阿里云似乎已经迎头赶上，阿里云投资了国内几乎所有的AI大模型，国内一半的AI算力都在阿里云上运作。因此，在AI领域，阿里云已经占据了领先位置。

AI对于大企业来说，相对友好，因为这需要大量的资金、算力、数据和计算中心，这些都是小企业难以承担的。然而，大企业拥抱AI也并非易事，因为这可能会打破原有的管理结构，大企业往往存在路径依赖。王坚曾说过一句引人深思的话，他认为在AI和GC时代，核心其实是人，而不是AI技术本身。这句话值得我们细细品味。

而大公司与小公司面对AI,确实持有不同的看法。大公司视AI为工具的革命，而小公司则认为AI是革命的工具，这二者之间存在巨大的差异。大家可以思考一下，话到底是怎么讲的。那么，关于人工智能呢？它拥有一个非常长的过去，但却只有非常短的历史。这是王坚的原话，意思是什么呢？就是我们可能从100年前就开始谈论人工智能，但是我们现在这一波人工智能，是从XGPT发布以后才真正开始的。因此，人工智能的历史实际上是非常短暂的。

接着，王坚提到了三个不等式，这三个不等式很好地概括了中国AI发展的现状。第一个不等式是什么呢？就是与基础模型相比，应用做得还不够好。你可以说中国有没有像GPT这样的模型？没有。中国有没有像Gemini那样的模型？也没有。更没有VLOG。那么，你可能会问，中国为什么就做不出好模型来呢？这确实是一个问题，但是，你的应用是否真的需要这些好模型呢？所以，不要总是抱怨中国的模型不好。实际上，中国的应用做得也不够好，但中国的应用已经算是全世界做得最好的之一了。与美国的AI应用相比，我觉得中国的做得还是要好很多的。但是，所有的AI应用对于大模型的各种能力的发挥，其实都是比较有限的。因此，现在的大模型其实已经够用了。你别看我们赶不上Open AI，但是我们的模型已经够用。

第二个不等式呢，有人在讲，和现有的算力相比，你老说美国幸运，我们没有算力了怎么办？显卡不够了怎么办？基础模型做得还不够好？这个问题与第二个不等式有关。什么意思呢？你说我缺算力，催显卡吧。然而，这并不是问题的全部。我们应当关注的，不仅仅是算力的差距，还有如何更高效、更智能地利用现有的资源。这是中国AI发展需要思考的问题之一。

就是，以咱们现在做的这些模型，咱们现在大部分模型，实际上就是几十亿啊，就是几百亿参数，这种模型，在现在咱们的这些显卡上已经足够了。你再给我更多显卡，我都用不上了。对吧，咱们现在是这样的一个情况，咱不缺显卡，咱们是模型不够好，这个也是大家觉得比较奇怪的地方。所以，中国从来不缺显卡，这是第二个不等式。第三个不等式是什么？以现有的电力相比，算力还不够。原来都说，AIHTC最后是拼的是电对，现在讲了，说咱们电有的是，咱压根就没有那么多显卡，所以也不需要花烧那么多电，要烧电的时候是以后的事了。所以他这三个不等式呢，我觉得是讲的非常到位啊。重复一下，跟基础模型相比，应用做的还不够好；和现有的算力比起来，基础模型做的还不够好；跟现有的电力比起来，算力也还不够啊。它的意思是什么呢？就是现在的能源咱们足够使，十年后的算力和电力，与现在肯定完完全是两个概念。不要用现在的现状，去思考如何解决10年后的问题啊。想的非常好，就是啊，王坚讲的。然后呢，我总结一下啊，中国现在的AI大模型，到底发展到什么状态？第一个呢，是方向是明确的啊，咱们就是需要有人指明方向，老大喜欢指明方向，这个也确实是中国民族性，没有人指明方向呢，咱们就做不出东西来。现在呢，真正救了中国AI的是谁？是梅坦，阿玛一喇嘛2，喇嘛3，这三个大模型的发布，绝对是让中国的大模型彻底走出来了。在喇嘛系列没有发布之前，比如像百度的文心妍是拿什么做的呢？

它是原来的 GBT2，是开源的。拿那个东西，再加上 GPT3.5 生成的各种数据，去训练，淘出来的。但是到拉玛系列出来以后，名义万物啊，通 1,000 分啊，等等，大量的这种模型就出来了。你不需要去抄它的模型，但是呢，啊，它把所有的参数，一些代码都公开了。我们就可以自己去训练。中国聪明人还是很多的，呃，方向只要明确了，我们就可以走通。我们从来都不缺乏跟随者，只要有人知道这条路是通的，就可以往前走。那么下一个问题是什么呢？就是刚才王坚讲的，说我们模型不够好吧，我们的算力也不需要太多算力不够吧，也不需要太多电。那么呢，我们就要想下一个问题，叫 scaling low 到底在这管不管用。什么意思呢？就是这种模型越大效果越好，这样的这种规模法则，在中国到底管用不？因为美国人呢，现在已经开始担心 scaling low 是不是会失效。因为现到目前为止还是你继续堆参数，继续堆机器，你还是可以做出更好的模型来。现在依然是有效的，但是一旦哪天无效了怎么办？因为这个涨上去的过程，是人自己搞不清楚到底怎么涨上去的。这个事是美国人现在最担心的。但是中国的大模型，都是千亿以内的模型，就是我们看到比较大的，比如通 1,000 问 72B 啊，72B 就是 720 亿参数的，这种模型其实足够大家用。这种 72B 的模型，加上 AIGC 的这种 AI gent，就是叫做 AI 智能体的帮助，已经可以解决绝大部分问题了。你就算是到比如说几千亿。不过，这个话题我们今天就先聊到这里，下次有机会再继续探讨。

甚至上万亿参数的这种模型，它的表现能力其实未必比千万三72B好多少。而且，现在的Lama三70币，包括谷歌最新出的GMA227币，微软出的F 34币，效果都很好。为什么需要那么大的模型啊？中国人说我们就实用主义，我们就这么使了。国内也不是没有千亿以上的啊，比如通信千份是出国110亿，也就是1,100亿的参数。还有一些做moe的这种逃课的玩法，逃课什么意思？就是作弊嘛，就是它号称是所有加在一起有1,000多亿，但是呢，它是moe的啊，就是每一次可能只调用其中两个，所以就是这每一次工作的可能，也就是只有二三百亿，三四百亿这样的一个参数水平在工作。所以呢，在中国，压根就轮不到讨论这个scaling low的，这个事情我们等美国摸明白了，接着往前走，一定是这样。

那么，我们在多模态识别图像跟语音识别，中国本身是具有数据优势，因为我们存了大量的图片，存了大量的语音，而且这些东西都已经做过了详细的标注。在这块上我们其实不比他们差。当Lama 3这样的基础模型能力提升的时候，我们现在做的图片识别，语音识别相关的这种大模型呢，能力自然也就上升了。所以我们现在好多的这种模型是什么？图片识别的，这种模型是在Lama 3的基础上进行微调，把这图像识别的部分调进去，这样效果还是可以的。我前面讲了一期视频，说斯坦福大学学生抄咱们清华的一个项目，也就是用拉玛三微调的图像识别，他们抄完以后，号称是自己做的。

现在，这个领域缺乏具体的应用场景，因此，对于多模态识别本身的要求，并没有那么高。在多媒体生成方面，首先，“Stability Fiction”已经表现得相当出色，我们目前在大规模应用上，国内多采用他们家的图像生成技术。在语音生成这一块，实际上，中国在此领域一直表现不俗，在GPT出现之前，国内已经研发出了许多高质量的语音生成模型。至于音乐生成，现在也有人在探索，类似于“Sora”这样的世界模型，经过大半年的积累，国内也开始涌现出相关产品，如快手推出的“快龄”等，效果尚可。

端到端的模型，虽听说一些车厂正在研发，但目前尚未见到实际成果。在政府和企业应用方面，或者说是政府企业对AI的拥抱，从目前的情况看，中国在国际上处于较为领先的地位，因为有大量项目正在推进。自媒体平台上，氛围同样热烈，诸如李易洲这样的人物，被誉为“中国AI第一人”，四处开设课程，因此，自媒体领域使用AI的人数众多，加之中国自媒体市场火爆，AIGC生成的内容，对于从事自媒体工作的人来说，是一个极大的助力。

所有AI功能在中国，最先被应用的场景，就是刷抖音和刷小红书，生成小红书爆款内容，生成抖音文案，这些是国内较为普遍使用的AI功能。中国的AI市场，正处于爆发的边缘，应用创新是我们所擅长的。比如，与Open AI竞争新的模型，我们并不擅长，我们更习惯于等待他们研发出来后，再沿着他们的方向努力，这是我们熟悉的路径。然而，如何让应用更加好用，提升用户体验，是我们需要思考和探索的方向。

中国人还是很厉害的。巴马3,000文2已经把这个基础模型的能力拉上来了。我们现在拿千文2，拿拉玛3这样的模型，去做这种应用的话，效果其实已经非常好了啊。基础模型的能力够了以后呢，就差赚钱了啊。咱不干别的，咱就赚钱就行了。而赚钱这个事呢，中国人是最熟练的啊。我记得以前我们做游戏的时候，人家讲说，你看全世界各国开发的游戏，差别在什么地方？他说欧洲人做的游戏好玩啊，我说这我承认啊。他说美国人的游戏呢，相对均衡啊，我说这个也承认吧，移民国家嘛，哪人都有。而日本人的游戏和韩国人的游戏好看，我说也行，他们呢有这个动漫的底子嘛，所以他们的游戏好看。我说那中国游戏呢啊，他说中国游戏挣钱啊。这就是全世界四大游戏游戏派别啊，中国游戏最挣钱啊。咱们在什么地方设收费点，怎么去让大家上瘾，怎么能够把钱掏出来，这件事中国人是最全的。

现在呢，中国也在努力的把中国的AI应用呢，推到全球去啊，也是要去做，出海全球。为什么呢？就是啊出去了以后，你就可以用叉h p t的这种海外模型了。而且呢到了海外，中国团队就又能够起飞了。这事儿是怎么讲的？因为AI这种东西啊，它有一个很大的问题是什么？就是它在国内面临了巨大的，叫审核成本。国内呢对版权要求不高啊，但是对合规，对审核要求很高。出了国以后正好反过来啊，人家对版权要求很高，对于合规来说要求比较低。说说错了，没什么太大关系啊，处罚有啊，不是特别严重。那么，接下来我们就可以看到，中国AI在海外的市场空间将会非常广阔，因为我们可以更加自由地去创新，去探索，而不用担心过多的合规成本。

以 AI 这种时不常的张嘴胡说八道，这个状态来说的话，这种东西送到国外去，效果一定是最好的啊。因为我们当年投过 music 啊，也是中国团队到国外去做的这种产品，也就是现在 TikTok 啊。现在我知道 music 的团队啊，就是已经离开了，字节跳动离开了，呃 TikTok 他们现在又在开始努力，用这些大模型，准备在海外做项目去了。所以，AIGC 可能真的是最适合出海的，而且在这一块的话，绝对产能过剩。你想，互联网公司离职了多少人啊，有多少 35 岁以上的朋友，毕业了，走向了社会，他们现在如果手里还有点钱的话，就会努力的用 AI 做一些应用去劝国外，这个是真正大家要去干的事情。

然后，内容创作就是未来的方向啊，最大的短视频内容生态就在咱们手里，top 生态抖音快手都在努力工作。现在抖音的很多工具，包括我现在每天在用的剪映，已经涨价了，原来一年大概是 100 多块钱 200 块钱，现在已经涨到一年 500 块钱了。为什么？就是把大量的 AI 功能都塞到剪映里边去了。啊，你们今天早上看的那个视频里头，字幕是有重点突出的啊，普通的字是白字，重点是黄字啊，还变大一点。这个就是剪映的 AI 干的活，干得还可以。现在的点映出字幕，还可以做一个什么事呢？他还可以把呃口语啊，一些哼哼哈哈的词直接给你去掉，对吧，他不出现在字幕里，这不也都是 AI 干的活吗？啊都已经做起来了是吧。

人形机器人这一块呢，啊中国现在发展的也非常快速，在这一次上海的 WAIC 上啊。

在世界AI聚会上，展出了可能几十台人形机器人，各种各样的，包括擎天柱二代都来了。甚至有一些公司，比如说斯碧池还是谁，他们现在已经跟一汽还是上汽签了协议，说我们的机器人已经要去打螺丝了。当然，这个消息公布以后，这个公司的港股马上暴跌了6%，还是暴跌了百分之多少，这也是比较诡异的现象吧，妖孽横生的一个时代，怎么办呢？

但是，做机器人那件事，特别是你想快速迭代开发机器人，那件事情，全世界必须在中国做，没有其他地方可以做。我记得原来在深圳有一个是蛇口一个地区，就是各种各样国家的人，在那个地方做硬件创新，为什么？因为所有的原配件都在那周围，周围全的一塌糊涂。后边呢，搞兼容机器人，因为马斯克搞这个，呃擎天柱就是兼容机器，兼容兼容机器人，什么意思？就是我把标准定好了，中间的零件是可以换的。你一旦兼容机器人了，中国华强北就有的是东西可以提上去，对吧。硬件生产的部分，中国肯定是遥遥领先，没准在机器人时代，我们会再出一家像大疆那样的公司，我觉得完完全全可以期待。

阿梅怎么说呢，中国人从自古以来，就是知其然而不知其所以然，我们从古只有鸡兔同笼，没有方程，只有算术，没有数学，这样的一个民族，遇到了自己都解释不清楚怎么来的LMM，遇到了AIGC的时候，这玩意简直是天生为我们打造的，里边这个原理反正你们也搞不清楚，我们也搞不清楚，那咱就猛着上呗，玩工匠精神这事很适合卷嘛。

一定是最适合咱们的啊。所以呢，最后我们还是讲一下王坚这句话啊：“不是工具的革命，而是革命的工具，这是我们对AI最大的预期。不要让AI这样高能的工具成为政府统治的工具吧。越是大的公司，越是政府，他们只能得到啊——工具的革命，是得不到革命的工具的。而只有个人和小公司，小团队才能得到革命的工具。就像很多国家，他们在工业革命以后，为什么这些贵族，这些政府搞不定这件事情？因为，对于他们来说，枪炮和机器都是工具的革命啊。只有对于这些新兴的阶层来说，这才是革命的工具啊。”所以我说，王坚这句话讲得非常好啊。这就是我们今天要讲的第二个故事，就是中国的AI现在发展的什么状态。