大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲美国科技股，这是怎么了？本周亏钱了，AI泡沫难道要破了吗？

首先，讲这个故事的原因很简单：我自己亏钱了，出来稍微惆怅一下。一些老听我节目的人知道，我是去买这种美股ETF的，而且是盯着科技股买。因为这个呢，就比较省事，你没有那么多的时间去研究股票，也没有那么多的时间去追他的财报，所以扔给这些科技股基金的话，相对来说要省事一些。前面涨得快的时候，涨得呀那可开心了，每天拿出那个银行余额来瞅瞅，多少账面盈余。这几天，就是都不敢拿出来看了。

涨了，一定是我英明神武；跌了呢，咱们要分析原因。是不是很多人炒股票都是这样的？一涨了以后，“我就是股神，巴菲特是谁？”跌了以后，“怎么回事？”

这个一方面的原因，也是最大的原因，其实就是前面涨太多了。今年包括去年，都是这些科技股在涨，稍微调一调呢，是合理的。还有一个原因是特朗普对半导体加税，但是具体有多大的影响，还有待观察。

有一篇文章，据说是对于这一次下跌起到了很大的作用，就是MIT（麻省理工）写了一篇关于“AI建设95%都失败”的文章，很多人认为这是一个原因。我记得我是周三读评论的时候，专门有一位网友还问我说，你怎么看这篇文章？当时还没看，后来发现自己亏钱了，不行，我得把这文章拎出来看一看，到底说了啥。然后呢，是Palantir被香橼资本做空。Palantir也算是AI里边比较有代表性的一支股票吧，直接被做空了大概百分之九点几，这个是非常非常吓人的。做空报告出来以后，直接那股价就下去了。最近呢，还有一个比较有意思的事情，就是Meta的AI抢人大赛。它本来是个行为艺术，我从来不认为Meta的AI抢人大赛是一个正常的商业操作，但是这个表演呢，现在出现了不和谐的声音，抢了一堆人以后，说咱们暂停招聘吧，把所有head count都锁住。

所以呢，是这么几个原因：前面涨太多了；特朗普加关税，这个咱就没什么讨论的了，因为这个超出了咱们的能力范围；后边这几个，MIT的文章、Palantir的做空和Meta的AI抢人大赛，这个咱们稍微去聊一聊。

首先咱们来讲一下，MIT的AI建设无效的文章吧。这个文章呢是8月18号周一，MIT麻省理工学院发表的。文章的名字呢，叫《生成式AI鸿沟：2025年商业AI现状》。它里边讲的是什么呢？就是尽管企业对生成式AI充满期待，但绝大多数项目未能产生实际的财务影响。核心观点就是，高达95%的企业从其生成式AI投资中获得的回报为零，光投入了没有收益。

数据呢，也不是MIT拍脑袋就来了。像我现在可以拍拍脑袋跟大家讲东西，但是MIT人家不能干这事。数据是怎么来的呢？对150名企业领导者进行访谈，对350名员工进行调查，对300个公开的AI部署案例进行分析，得到了这样的一个结论。当然人家那个结论要相对来说文雅一点，人家写的是：“只有约5%的AI试点项目实现了收入的快速增长，而绝大多数项目停滞不前，对公司的损益表没有产生任何可衡量的影响。”

那咱们呢，分析一下吧，文章里的一些原因。他说为什么会出现这样的事呢？当然首先要讲，很多里边的原因是我不认可的。第一个，企业内部的工具和组织的学习差距，以及存在缺陷的整合策略。这话解释来说，就是现在很多企业的号称要去做AI化，其实连数字化都没做。我记得那时候去听周鸿祎讲，他们去给企业做AI转型，上来说我们现在需要把数据拿出些来，去微调模型，或者去做这种本地知识库，人家“夸”拿出一本来，你这玩意咋弄？就完全没法整。而且很多企业里面的管理者和员工的话，也不知道拿AI干点什么，这个是To B去做AI转型的一个很大的困扰。

许多高管将失败归咎于监管和模型性能，但是MIT的研究直指企业集成过程中的一些问题。高管认为不是我的毛病，一定是你这个模型性能有问题，但其实不是那么回事。然后ChatGPT无法从特定的工作流中学习和适应，因为ChatGPT呢，它是一个无状态的模型，让它有状态这个事是非常危险的。你让它去这个在企业里头很专业的领域里干活的时候，就会一本正经的胡说八道，这个咱们已经领教过好多年了。

我的观点是什么呢？用不好AI的企业就应该被淘汰，就完事了。我们没必要让所有的公司都用好AI。我们曾经尝试做一些公司内部的制度实验，当时呢是在盛大创新院，想做一个制度实验室，看看到底什么样的制度对公司更有好处，然后让大家去想办法。后来说你要有一个制度实验的话，你必须要去有一些观察的角度和衡量的标准，才能知道什么样的制度对一个团队或者对一个项目来说是有利的。最后发现的是什么呢？制度根本就没有负责人重要。牛逼的负责人可以搞定各种制度，很烂的负责人，什么制度给他都是扯淡。所以呢，最后那个制度实验失败了，咱还是好好地找创始人吧，不要说这个公司制度是什么样的，他就可以成功或者可以失败，没有那回事。

所以制度是不可能事无巨-细的，总是人的发挥空间会更大一些。但是呢，大公司，特别是大到一定程度以上的公司呢，制度已经强大到难以战胜了，他也没有办法。因为你如果没有这么严苛的制度的话，这种公司它也长不大，它是会分崩离析的。在这样的情况下，这样的公司在转型调头的社会变革中就应该被淘汰。会有一些新的公司发明新的制度，或者说在一开始快速增长的时候没有制度，发展到一定程度以后再去创造一些新制度，把这些老公司完完全全挤到角落里去。而不是说，我们真的要给这些传统的老大公司，让他们能够在原来这个很刻板的制度下把公司做好，让他把AI用起来，这是不可能的。像日本这样的由上往下创新的，搞什么IT外包派遣的，这种公司在AI时代必死无疑，或者说基本上发不出什么声音来，也就可以直接拜拜了。

然后，成功的5%是怎么做到的？你看95%失败，那还有5%成功的呀，人家是怎么干的呢？第一个，小公司，公司很小。第二个，管理者比较年轻。他们呢，喜欢选择一个痛点，出色的执行，并与使用其工具的公司建立明智的合作伙伴关系。就是你大公司搞不定这事，老老的管理者搞不定这事，但是小公司、年轻人是比较容易接受新事物的。而且呢，你惦记说一碗水端平、四平八稳地把所有的地儿都照顾到，你搞不定这事。我们只能是先把一个地儿搞定，其他的有些什么样的这种连带损失，或者有一些其他的看不着地方碎了个瓶子、丢了个碗什么的，拉倒了，咱们就不管了。而且呢，要跟这些给你提供工具或者是其他的一些合作伙伴呢，要去建立新的这种关系。为什么要专门强调这一点？因为大公司都是想着，我所有事都自己干，你们谁跟我竞争，我弄死你。而新公司的话，有新的商业合作模式，所以它是不一样的。

那你说还有什么其他的原因呢？这个文章里还写了，他们钱花错方向了。超过一半的生成式AI预算被用于销售和营销工具，但是最大的投资回报实际上是来自后台办公自动化，如削减业务流程外包和外部机构成本。就是你不应该拿这东西去做销售，应该拿这东西去降本增效。这个呢，是我绝对不认可的一部分。为什么呢？钱绝对不是省出来的，而是赚出来的。销售跟营销这方面的AI投资，如果没赚回来，说明选择赛道了，你还可以再选，还有机会再去尝试。但是如果是内部降本增效的话，那这种企业大概率会被新生事物干掉。因为你做得再好，你做的还是原来那个事。你说我这个产品本身不创新，销路本身也不创新，商业模式也不创新，我就把成本降下来了，这种企业一定会被收拾掉的，因为它并不适应于新的行业。所以AI花钱就应该花在销售跟营销工具上，而不是去搞一大堆什么降本增效的事情。

再往后说，这个企业呢，喜欢自建，自建基本都废了，还不如花钱去买。这个是我比较赞同的一个文章观点。说从专业供应商处购买AI工具并建立合作关系的成功率约为67%，而企业内部自行构建系统的成功率仅有1/3。文章指出，尽管许多公司倾向于构建自己的专有工具，但数据显示，这种单干的模式的失败率要高很多。

这个我是完全可以理解的。因为你想这样的一个事情，虽然现在大家没有那么好找工作，但是你想真的找一些把AI工具彻底玩明白、玩透的人，工资很高的。你要让这些人上你的公司里头来去做劳务派遣，来去做外包，别开玩笑了，他才不理你呢。你只能找一些比较差的人去给你干这个活，这些人对于最新的技术、最核心的一些新的观点，肯定是接受不了的，没有这个能力。他们拿着你的数据去搞很多的重复建设吧，那一定会失败。

而且还有一点是什么？以前做这种软件工程的时候，西方的很多公司呢，会根据软件去修改公司的流程和制度。这个软件是这么设计的，我为了把这软件用起来，我把公司流程制度改了，改变一些组织架构。但是呢，在中国或者是一些东方的国家呢，大家比较习惯干的活是什么？我这的制度就这样，你必须按照我的东西重新改改你的软件，就是定制你的SaaS系统。所以呢，西方人做的SaaS相对来说呢，会比较好用，但是东方人做的SaaS呢，通常会有很强大的后配置功能，就是你买完SaaS以后，后边进行各种各样的配置和调整以后，保证可以照着去把原来的组织架构装进去，把原来的整个的流程都装进去。很多的公司惦记自己去做系统的原因，就是不希望打破原来的管理体系。

当然我的看法呢，就是这个作者还是只看到了表象，并没有看到本质。为什么呢？就是可以选择购买的，通常都是新公司，包袱小，没有历史数据。选择自建的，通常都是有过完善系统，大量的历史数据积累的这样的公司。这些数据的梳理和清洗成本是极高的，而且失败的概率极大。所有现在在帮企业做AI化转型的公司，现在遇到的最大问题，都是企业传统数据的清洗和梳理。而且这是一个欠账，原来好多东西它是个本，或者说我们能不能把老师傅的经验流传下来，让新的人直接照着就可以学？老师傅的经验在哪呢？老师傅朝你乐一乐，拍拍脑袋，在这呢。你说这玩意咋弄？他连个本都没有。

所以这个非常非常费劲。历史数据呢，参与大模型运算以后，对于结果的改进其实是非常非常有限。你把它很多的数据搁进去，生成的时候参考这些东西去生成，没有多大提高，但是处理的成本极高。有些价值不大的这些数据建议什么？尝试把这些数据直接封存舍弃，扔了完了，或者是以后有空的时候再处理。而这些价值特别巨大的数据，你说我这东西必须有这数据才能跑，就赶快去找Databricks或者是Palantir去签合同就完了。有专门干这个的公司，而且还很挣钱，人家提供专业的服务，不要想办法自己去搞这事，因为成本极高。

AI企业呢，是应该自下而上创新，而不是反过来。我们这里讲的AI企业，并不是说OpenAI这样的公司，而是说我们想去应用AI、改变自己公司的这些公司。AI呢，实际上是让每一个人成为英雄，而不是让老板成为英雄。有些企业是老大说了算，老大决策，下面只管执行，这种企业压根就不适合进行AI改造。上面支持，下面一线干活的人做决策，这种才适合AI改造。这个呢，是美军在海湾战争之后发明出来的一种新的战争模式。原来呢，都是这些将军们坐在这个办公室里边，“运筹帷幄之间，决胜千里之外”，下边人只管执行就完了。到海湾战争的时候呢，将军也不知道沙漠里发生什么了，说你们挨个去吧，背着电台去，缺什么你找我要，需要空中支援你找我要，需要坦克你找我要，我来帮大家做协调就完事了。他把整个的决策流程给你反过来。AI以后的这种企业就要这样去工作。如果你是正向的说老大决策，他掌握最多的信息，他做所有决策都英明无比，他这个不适合AI改造。

另外呢，就是当估值起飞这么久，发现这东西没赚到钱的时候，于是呢，就开始回调，这个事其实是正常的。现在呢，就相当于汽油机已经发明了，但是呢，现在的汽车都是谁造的呢？都是一帮马车车厢厂在造汽车。原来我是造马车的，车厢厂还不是厂，是马车车厢作坊。这些人呢，尝试再将汽油机安装到原来的马车车厢里边去。在汽车发展的有一个时期，确实是这样干的，但是最后发现效果不好，然后就有人出来写了一篇文章，说你看这个效果不行，汽油机装到马车车厢里头以后，并没有办法让这些马车的作坊挣到更多的钱。实际上他这个文章，归根结底就是这样的一个东西。

那么最终会怎么样去改变呢？一定是马车车厢厂全倒闭掉，新的汽车厂建立起来，专门设计和生产汽车，而不是在原来的马车车厢里边去装汽油机，这个才有可能起飞。这是我对于MIT这篇文章的一个简单观点。

第二个呢，是香橼资本做空Palantir。首先呢，咱们想一下香橼资本。“香橼”这个“橼”字呢，是一个“木”，然后是“缘分”的“缘”。香橼实际上是一种特殊的香水柠檬的意思。香橼资本呢，是一个挺有名而且也很有争议的做空机构。他过去的战绩是什么样的？2020年做空瑞幸，导致瑞幸退市。但其实瑞幸是一个非常好的标的，很好的公司被他做空了，而且给做废掉了。现在瑞幸在国内、在包括美国都快速地在往前发展。第二个，2012年做空特斯拉，做空完特斯拉以后，特斯拉马上股价大涨。香橼呢，一直争议比较大，他呢敢说，听起来也很有道理，但是实际呢，很多数据停留在表面上，也不是非常准确，最终呢，做空的成功率其实并不高。这就是香橼这样的一个机构。

另外呢，咱们再讲讲这个Palantir。Palantir其实很早，去年就有观众在我的直播的时候提说，你了解这事吗？当时真不了解，也没看。今天呢，为了做这个节目，还稍微地去学习了一下。Palantir呢，是美国AI国防供应商，专门给国防部做AI数据清理服务的一个公司。主要呢，提供国防敏感数据的梳理和清洗工作，以及呢，在里边去建模，协助一些决策辅助吧。他们最有名的一个战绩是抓住本拉登。本拉登肯定藏起来了嘛，他把各种的数据梳理起来以后，最后找到了蛛丝马迹，然后说他可能在这个地方。这是他们成名之战。

这个公司的创始人是非常非常有名的，叫彼得·蒂尔。这哥们是一个什么样的传奇人物呢？他是PayPal黑帮的精神领袖，真正的老大。PayPal黑帮就是PayPal当时创立以后的一群创业者，当时他们还收购了x.com，也就是马斯克的公司。所以这些人都是硅谷里边呼风唤雨的一帮人，管他们叫PayPal黑帮。PayPal被eBay收购了以后，这些人就相对来说财富自由了吧，拿着钱自己去干自己想干的事情了。现在PayPal黑帮里头大家比较熟悉的，第一个就是老大彼得·蒂尔；第二个呢是马斯克，因为他也是原来PayPal被卖掉的时候挣到钱了，才有第一桶金拿去做特斯拉；另外一个在PayPal黑帮里大家比较耳熟能详的人是什么人呢？就是在彼得·蒂尔中间有一段时间做投资基金，投资基金的法律顾问叫JD Vance，这个人现在是美国的副总统，可能也是下一个美国总统。而且JD Vance能够被特朗普选中，也是彼得·蒂尔出的钱，从一开始就支持JD Vance去选举。马斯克可以站在特朗普、站在JD Vance后头去参加这一次的选举，也是彼得·蒂尔牵线搭桥的。所以这是一个极其传奇的人物。

香橼资本这次做空Palantir，它的理由是什么呢？第一是市值太高。它呢跟OpenAI比，说你看OpenAI 5000亿美金还是很贵的，但是呢，OpenAI挣多少多少钱，你才挣几个钱，你就值这么多的吗？而且OpenAI这个钱都是To C的钱，20美金、20美金收回来的。你这个用户太集中了，或者收入太集中。对于我们来说，如果一个项目的收入非常集中的话，确实是一个很高的风险。一朝天子一朝臣吧，你这一次混得风生水起，等下回不是这帮人在台上的时候，你是不是还能接这单子不知道了。所以这个呢确实是风险。

但是跟OpenAI去比较，这个是非常非常不职业的。为什么？因为在行业里头不同角色进行比较，这个事没有任何意义。OpenAI是行业里边提供底层模型的，Palant-ir是做上层应用的，而且是专门做特定行业敏感数据应用的，别人也没法跟他竞争。你说我现在也想干这个活，你到国防部那边去，通过一大堆的安全认证，可能公司就直接挂掉了，这是没法整的。所以呢，他直接把这样两个公司进行比较，这事是很不职业的一个做法。

另外一个是什么呢？就是任何公司去跟行业老大做比较也是不合适的。为什么俩公司比呢？OpenAI是5000亿美金，Palantir是4000亿美金，两个公司市值已经比较接近了。其实不应该这么讲，Palantir是上市公司，所以它是市值；而这个OpenAI呢，是没上市的公司，它是估值。那你要知道，像OpenAI这样的公司，如果上市的话，可能就不是5000亿美金了，可能直接就一两万亿美金就去了。所以你拿一个没有上市的这种行业老大的公司、有巨大增长潜力的公司的估值，去跟一个已经上市了的这种老牌公司、还是做系统集成的、或者说做特殊行业服务交付的这样的一个公司，你拿这俩公司比，有啥可比性吗？像我们以前做投资的时候，看到这样的比较就会乐的，这个香橼又出来制造话题来了。

第二个就是收入太单一，这个我其实认的。就是他的政府订单是占了这个Palantir主要收入，这个确实是有一点点的小的瑕疵。香橼资本跟这个Palantir算是一直不爽，他有些个人恩怨在里头。Palantir是2020年上市，到现在应该是5年。2020年上市的时候他是直接上市。大家注意上市有很多种，第一种呢就是我们叫IPO，IPO的时候我们一定是干嘛？要增发一部分股票，卖给外面的这些股民。所以呢，很多人在IPO的时候是要圈钱的，等于你整个公司的现金上升了。第二种上市呢叫SPAC，就是我们直接做一个基金，把这个基金做起来以后，再把外面那个公司买下来，这是一种上市。还有一种上市就是直接上市，上市的过程中呢，没有股市股票需要稀释，我也不需要你们去买我的股票，反正我就上市了，想去买的人自己上股市上买去，我也不会增发这个东西。

2020年Palantir上市的时候，就被香橼做空了，原因一样：就是收入跟你的估值不符，你的收入来源太单一。上次做空其实没什么效果，你想2020年200亿美金，到现在2025年4000亿美金。2025年了，这一次做空报告出来以后，股价从173.64美金下跌了9个点，达到了156.18美金，就直接掉下来。它的市值呢，从4133亿美金掉到了3705亿美金。

那你说Palantir到底值不值这么多钱呢？首先呢，这事没什么可比性。就像刚才我讲的，彼得·蒂尔这哥们到底值多少钱？他能够去跟马斯克、跟JD Vance、跟川普去攒局的人，这样的一个人到底值多少钱？而且他吃的就是政府饭，他跟这个马斯克还不一样，马斯克做的是什么？X，做的是特斯拉呀。当然SpaceX是一个相对来说比较政府的项目，因为它需要跟NASA打交道，但是Palantir它本身就是个政府的项目，彼得·蒂尔干这个活实在太合适了。只要川普这帮人还在，接着在台上晃荡，他就没什么大毛病，可以接着玩。

国防确实是收入来源单一，这个事是真的。但是呢，其他人想闯进来也不容易，这东西门槛很高。不是说谁我往这一坐，比如Databricks，Databricks现在是1000亿美金，跟它算是竞争对手，Databricks上来以后说，我们也去接这单子吧，你光建立信任、通过各种认证，估计就脱一层皮了，谁有这空？还不如出去接一点To C的单子，或者一些小B的单子。因为国防部和CIA，他的客户迁移成本极高，你让他换一个，杀了他一样，非常非常费劲。AI时代需要处理的数据一定会彻底爆炸的，所以这一块的需求呢，肯定还会继续上升。所以我觉得，这个Palantir不用担心做空的事情，未来还是大有发展的。你就看看彼得·蒂尔的现在这个位置就可以了。这是我们讲的第二个原因。

第三个原因是Meta的AI抢人大战的行为艺术演砸了。抢人大战呢，只能算行为艺术，小扎演的还不错，大家呢也鼓个掌，开心一下就可以了。这些年呢，像小扎这样的人，马斯克这样的人，川大统领这样的人，愿意给大家出来表演，让大家开心一下，我觉得真的是一个蛮幸福的时代。

真的被小扎1亿美金、2亿美金、10亿美金抢的这些大牛聚集在一起，其实是很难管理的。而且呢，这你就算是再大的大牛，你真看到1亿美金的时候，人是会心态失衡的。就跟那范进中举似的，一说你中举了，人一下就疯了，必须有人上来“啪”打一个耳光，说你还知道你是谁吗？“哦，我知道我是谁。”然后咱们再才能干活。他是这样的一个过程。那你说有没有人拿了1亿美金就疯了？有很多人拿到这个钱就觉得自己是神了，就已经不是人了。这帮人已经开始去做人生导师了，开始四处发表什么哲学见解去了，那就已经心态失衡了。好几个拿了1亿美金的人就开始去说，我要去指点一下江山，我觉得应该怎么怎么样。

这是赚到钱的人，还有没赚到的呢？你进去40多个人，不是每个人都给1亿美金，还有那没赚到的呢。那没赚到的人就会看看身边的人，肯定不服气：凭什么你有我没有？谁差哪了？中国人的民族性是什么？王侯将相宁有种乎？我不服。而这次小扎找来的人里头呢，华人的比例极高。有些人拿到了1亿美金，剩下的没拿到的人，一定会觉得心里不舒服的。这也是为什么好多地方搞保密薪资制似的。你到底是哪强？哪比我强？你要求各种配合，我才不理你呢。我到底要看看你到底能到什么程度去拿1亿美金。中国人一般是这样来思考问题的。

还有老员工呢？Facebook那么多老员工，Meta那么多老员工，那肯定人心里也是这样：“我倒要看看，你能做出点啥不一样的东西出来。你有没有那金刚钻揽这瓷器活？1亿美金是那么好拿的吗？”老员工一般心里是这样的。说前面吃苦的时候没有你，最难的时候你没在，我们是跟着企业一起成长出来的。到现在了，你这趁人之危，直接1亿美金到手，哪有你这样的？我到底看看你行不行。甭管是中国人还是外国人，都是这样的。

在这呢，给大家讲一故事吧。当年呢，可牛跟金山合并的时候，傅盛这帮人也是度过了极其艰难的难关。可牛是一个50人的公司，金山当时大概有三四百人吧，俩公司合并了。合并完了以后呢，就觉得你们这帮人是啥呀？啥也不是。你50人的公司，凭什么跟我们就这么合并了？而且上来以后是CEO制度，俩CEO，傅盛是一个，还有一个CEO一起来管理这公司。那肯定什么也不管，不给你，你要办公室都没有，你要各种的服务都没有人给你，大家都看着你。

当时金山去收购可牛，去跟金山网络合并的原因很简单：雷军觉得打不过周鸿祎，打不过360，我一定要找一个对他的套路比较熟悉的人去跟他们战斗去，去把傅盛这公司收进来了。那傅盛怎么办呢？他就把北京团队的人，就是他原来可牛团队的人，带到珠海去。金山在珠海嘛。你不是办公室没有给我位置吗？也没有给我会议室，我们不在你办公室里待着，租房。你把你们不要的产品给我，我们租房封闭开发。在他们那个金山大厦旁边小区里头租了几个房子，吃饭我们自己做饭吃，我也不要你食堂，我也不要你的办公室，什么都不要你的。咱比看这个产品到底谁强谁弱。这个产品上来就特别牛，才能站住脚跟，才慢慢地把另外一个CEO干掉。这个是当年我们比较风光的时候，跑到海上去坐游轮，傅盛喝了酒给我们讲的故事。

所以外来的和尚，想在这种老公司里边能把经念下去，你是要前面要闯关的，你要过五关斩六将的，上酒桌你要一个一个喝酒，要打通关打过去才能可以干活的。否则的话，谁服你？谁愿意跟你干活？所以呢，Meta他们遇到的新问题，是在任何一个大公司里都会有的。

什么叫做冻结招聘呢？很多人的理解，冻结招聘就是不招人了。这个呢，其实不对。冻结招聘并不是不能招人了。我原来在猎豹移动的时候，每年到3月份、4月份的时候冻结招聘，然后过几天发现，人数怎么又涨了一倍呢？其实冻结招聘，特别是在这种大公司里的意思，一定记住了，叫“只许州官放火，不许百姓点灯”。什么意思呢？就是你们大家都别招了，让老板招。你们都放着，老板亲自来。

所以问个问题，如果冻结招聘的时候，您不是老板，但是呢，正好有一个特别牛、特别适合某个岗位的朋友，应该怎么办呢？是不是现在冻结招聘了，我让他等一等？还是冻结招聘了，我一定要跟老板闹，说一定要把他弄回来，这人太合适了？不是这样的。冻结招聘的时候要私下去找老板推荐：“我有一个朋友，特别适合干这活，人可厉害了。”这个时候如果你能把老板说明白了，他就会开特例说：“这没问题，再怎么难我也要把这个面子给你，把这个人招回来。咱们冻结招聘了也没关系。”如果老板没看上呢，也没毛病，也有一个冠冕堂皇的理由可以来拒绝你，大家都不丢面子。老板会回复说：“这个人真的很好，我特别想把他招进来，但是现在冻结招聘了呀，太可惜了，我也没有办法。如果不冻结招聘的话，我绝对把他招进来，我是信任你的。”老板一般会这样来去处理这个问题。所以冻结招聘意思就是招聘权上收，不要把这事理解偏了。

那为什么要冻结招聘呢？大家想一想，花大价钱挖回来的人，到底是干活的人呢，还是指点江山的人呢？其实要想清楚，真的能够拿到1亿美金的人，都是指点江山的人，没有哪个吭哧吭哧干活的人能拿到1亿美金的。所以招了一堆指点江山的人回来，这些人招回来以后要干活，怎么办呢？说您原来是一个将军，现在请扛着枪上那战壕里挖沟去，这不行，这个将军还有将军肚呢。所以下一件事干嘛呢？要给这些人凑齐部众。你是个将军，我给你凑两个师，你去打仗去吧。

那凑齐部众的过程中呢，每个人肯定还都有亲朋故旧，小山头一片一片的。而且他们招这些人进来的目的也是说，你可以把原来能够看顺眼的人给我带回来。但是呢，你要让大家自己眉毛胡子一把抓，都开始来拉山头了，这是不行的，会乱套的。我记得以前这个军阀混战的时候，军阀就给下边人挨个开委任状，拿到委任状的这帮土匪就挨着个地去拉枪杆子，拉完了以后，就一堆的散兵游勇就出来，这些人是打不了仗的。所以呢，这个时候就一定要去控制一下。而且呢，你想大家都那么多钱招回来的，自古以来中国人还讲究一什么东西？招了这么多华人回来，咱们就讲中国人的理论：“文无第一，武无第二”。谁服谁？他们自己之间互相怼的话，还不太好意思，但是呢，别人招来的人，“就这人你也看得上他？”一定是这样的一个态度。所以一定要去冻lge招聘。

下面才是真正考验Meta的时候。什么叫真正的考验？就是如何管理好梦之队，以及如何给梦之队配齐干活的这个班底，最终呢，把有竞争力的产品和服务交付出来。这个是后面的事情，前面那个就真的是行为艺术。这个做出成绩来固然可贵，但是呢，我个人感觉吧，Meta翻车的概率会更大一些。因为表演这种行为艺术的，通常最后都翻车了，包括我前面讲的盛大创新院，最后也翻车了。

但是呢，不要担心说Meta翻车了，是不是AI不行了。没事，Meta翻车了，对于整个行业来说，其实是巨大的利好。有没有人没顺过这个概念来呀？为什么Meta砸了这么多钱，给我们表演行为艺术，让大家看着开心，最后他翻车了以后，反而对行业好呢？

给大家讲几个故事。第一个呢，是百度的移动互联网战略。百度呢，是最早发现要做移动互联网的。安卓刚出来的时候，他说这我得得着呀，那边做安卓的公司叫谷歌呀，人做搜索引擎的呀，我也做搜索引擎的，他能做出安卓来，对号入座嘛，我得上。以前咱们做投资的时候都问，说你对标美国哪公司？百度说我对标谷歌。谷歌做出安卓来，我上。所以百度花了大钱，也是玩抢人大战，组建了一个特别豪华的百度移动互联网的一个事业部。但是呢，他特别着急，过了一段时间没有出什么成绩，直接就把项目给解散了。

所以百度的移动互联网战略呢，大概是做了三次还是两次。每过一段时间就说了，我们要all in移动互联网了，我们招人。招人嘛，肯定涨薪水，给所有人涨薪水。过一段时间说，呀，实在不行搞不定，你们散了吧，把整个的解散。又过个一年，说我们再来一次，我们又要all in移动互联网了。他干了好几回。当时我们讲，说整个中关村或者说海淀吧，移动互联网程序员的工资就是由百度抬起来的。整个中国的移动互联网大潮拉起来，我觉得百度在里边功不可没，虽然他自己没捞着，但是功不可没。

第二个，百度的AI战略其实也是一样的。百度有大量的算法人才，推荐算法人才，各种的AI人才都有。那后来说，咱们谁需要AI人才，上百度挖去不就完了吗？他自己也没得着。刚才我们讲的盛大创新院的故事也是如此的。当时盛大创新院在全国各地，甚至全世界，把这个最牛的一些工程师凑集在一个院子里头，说来，大家干活吧，咱们来碰撞一些各自想做的事情。在那做了三四年吧，也是散掉了。

这个对于盛大、对于百度，可能自己没有什么捞着什么好处，但是对于整个行业的推动力量是巨大的。一群大牛，平时是没有机会凑在一起的，现在你给它凑到一块了，而且还配齐了资源相互碰撞。这个呢，基本上就是在为下一个时代培养班底。再过一段时间，发现一帮创业的人，原来咱们都是哪哪同事，原来在那个地方我们合作过，大家知根知底。没有这样的碰撞，其实是没有办法让整个的时代往前翻篇的。所以Meta现在做的事情，对于AI行业来说是有巨大帮助的。可能没有像我这样这种在盛大创新院混过的这个经验的人，真理解不到这一层。

我们把三个原因讲过了，下面要说服自己有信仰，继续坚持。不能说股票跌了我们就跑，我们一定要说服自己，这就是未来20年唯一的主题，没有之一。

为什么英伟达能涨到4万亿美金？我出去做线下活动，上一次去天津也有人上来问，说为啥只有英伟达涨了，其他人都不涨？原因很简单，通过前面讲的3个故事，其实大家已经看到了，在整个的AI发展过程中，非常非常多的不确定性，而英伟达是所有不确定中唯一的一个确定。就甭管谁干，你都得买他的卡。你下去挖井、挖金子，你挖得着挖不着，你都得买把镐，下去得喝水。他就是这个卖镐卖水的人，所以他是唯一的确定性，所以大家都去买，这个资本是用脚投票的。

而且我也相信呢，AI革命就是人类最后一次技术革命了，再往后就不叫人了。我可能也会成为硅基永生的第一代，如果有机会的话，我一定要去。我要继续看看人类文明怎么发展，这就是我的性格，相对来说比较乐观。

AI现在的距离黎明前的黑暗还有差距。为什么这么讲呢？很多人说你看AI回调了，AI泡沫破了，是不是黎明前的黑暗，马上该涨了？还没到呢，最黑的时候。首先呢，AI的道路是非常曲折的。第一个，我们赶上了经济下行。互联网、移动互联网都是经济上行，而且是全球化推进的时候。而AI呢，正好赶上反过来，经济下行，全球化倒退的时候。而且呢，简单的增量已经消失了。什么叫简单增量？互联网上来的时候，上网的人快速增加；移动互联网上来的时候，使用手机上网的人快速增加，而且使用手机的用户时长快速增加。而AI上来的时候，没有原来有这么多个人用手机，你现在还是这么多人用手机；原来一个人一天用8个小时手机，现在还是8个小时。你也不可能说现在有了AI了，我一天用25个小时的手机。所以呢，简单增量消失了，这个就是对AI整个这一次创新的一个最大挑战。

而且呢，一开始的AI呢，有点选错商业模式了。其实我反复强调，使用订阅跟TOKEN的这个方式，其实并不太适合大规模底层革命的早期阶段。这后边有好几个定语。咱们来讲，小规模创新，我做了一个小而美的东西，你上TOKEN跟订阅，这事是没毛病的。你说我打个游戏做个订阅，在里头买点什么小装备，这都OK的。但是如果最终AI变成了一个基础设施了，你说我做个TOKEN，做个订阅，也没毛病。但是现在呢，我们又要做这种大规模的底层革命，又是早期阶段，你直接上来就是TOKEN跟订阅这样没有吸引力、没有利润的方式的话，很多的艰难险阻未必过得去。就相当于什么呢？比如我这闹革命了，革命胜利了，大家有一个固定薪水，这事有吸引力吗？没有吸引力。那什么样有吸引力？“皇帝轮流做，明天到我家”呀！这玩意才有吸引力呢，可以让整个社会一起动起来，冲过各种艰难阻碍。所以一定要用一些更有吸引力的方式来去喊口号，上来就玩TOKEN和订阅，这事一定是错的。

现在的泡沫呢，还没有到破的时候，现在泡沫还在往前走，未来应该会有真正破灭的时候。什么是真正破灭的时候？还记得我一开始讲马车车厢厂装汽油机这故事吗？当巨头倒下的时候，诸神黄昏的时候，就是真正的该破灭的时候了。互联网泡沫破的时候，那是有很多饱受关注的公司直接死了，最后才把互联网泡沫渡过去。所以一定是要有巨头倒下，微软、谷歌、亚马逊、Oracle、Meta这样的公司，是要经历磨难的，最后肯定会倒下几家，才能把剩下的公司往前走。所以一定是等他们倒的时候，才是真正最难的时候。

未来的预测是什么样的？咱们吹着口哨绕坟头，自己给自己壮个胆，说这事一定是行的。还要强调，本频道不提供具体的投资意见和建议。咱们聊股票、聊聊金融没毛病，听了老范讲的故事，你赚了是你的，亏了也别来找我。

第一个，短期内应该会有变化。董王最近没空搭理科技，现在都盯着俄乌呢。董王后续的操作，可能会有一些新的玩法。比如说吧，拜登上台是给补贴，你Intel要补贴吗？我给你补贴。董王呢，可能说，补贴你也拿了，你不能白拿。就跟当时跟泽连斯基说的似的，你看这个欧盟给的都是贷款，只有美国给的是补贴，直接给钱了就没了。前面那个太傻，不能这么干。泽连斯基说，前面那个拜登挺好的呀，直接给轰出去了。所以呢，董王的大概率是什么呢？补贴我今儿给，但是呢，你给我股份。我给你补贴，你给我股份。我们以前管这活叫“债转股”。所以我给你的算你欠我的，转成股份给我就完了。

现在呢，就是Intel可能就要成为第一个典型了。出来我给你补贴，接着做下去，你就直接给我股份就完了。原来不还有很多的厂，像什么台积电呀，包括ARM呀，孙正义这些人，他们都说我要给美国投资。投资行，你投资这个钱算是美国政府占的股份，或者说我们共管的一个账户，算我的股份。那以后呢，比如说台积电在美国那个厂里，美国政府就持股了；孙正义在美国做的各种投资，美国政府直接持股了。他可能在向这个方向发展，直接债转股了。

美国呢，正在向国家资本主义的方向前进。“川建国”不是白叫的。以后这些AI企业，美国可能会有一个国资委这样的一个机构，占股分红，在董事会里边投票。就像我们现在讲，你像字节跳动里头是有国资的，虽然它就占1%，还是可能连1%都没有，但是呢，它有投票权，还有一堆一票否决权，该分红你也得人分去。它是这样的一个架构，川建国同志可能也在往这块走。

另外的话，等待董王访华吧。看董王访华的时候带着谁来，这个还是可以期待一下的。等这边他把贸易协议都签得差不多了吧，俄乌冲突也收拾得告一段落了，等董王访华的时候，我觉得股票还可以再快速地起飞一下。

但是呢，这都是小波段。真正的起飞是什么？真正的起飞，是找到真正的增量的社会价值，找到新的利益创造的通道，才有可能起飞。就是我们要造出汽车来，而不是在马车车厢厂里装汽油机。所以呢，改变社会结构和社会财富分配方式的时候，新的AI的投资逻辑才会真正显现。现在我们使用的依然是传统的互联网、移动互联网的投资逻辑，并没有上真正的AI投资逻辑，因为AI现在创造出来的价值还不够，还没有办法成为主流。

这就是今天我们讲的这个故事，美国科技股跌了，老范赔钱了，要出来给自己打打气，也顺便给听节目的人讲一些故事。

深度求索的创新模式可以复制吗？既然他能做出来，而且也让美国人愿意接受我们的这种智慧，这个事是不是可以再来一次？这个事能复制吗？

首先呢，咱们要从幻方量化开始讲起。幻方量化呢，我其实跟他还稍微打过一点点交道。我自己个人的经历是，2009年到2012年之间，就职于盛大创新院。后来大概到11年、12年这两年呢，就开始分拆，分了很多的这个子院。其中有一个院呢叫多媒体院，多媒体院的院长呢叫陆坚。他呢是浙大的本科，后来到美国去读的博士，然后去了苹果公司。就是如果你现在用Final Cut，用QuickTime，这些东西就是他写的。后来呢，他在我们那里当了两年的院长，离开盛大创新院以后呢，是LinkedIn中国的总经理，现在应该已经进入半退休状态了。

他呢是浙大的，浙大呢其实在杭州，培养了大量的图形图像相关的这种人才。当时呢，做媒体院的时候，陆坚就带进了一大批浙大的学生，做各种的图形图像处理的事情。在15年还是16年的时候，有一次跑去杭州，找很多原来盛大的老同事去吃饭，因为好多人去阿里了嘛。吃饭的时候呢，就有一位老同事约了我，说你来了我也吃个饭呗。这位老同事呢就跟我讲，说咱们做个量化交易，说我们现在干这个事。但当时他们这种量化交易呢，还是私下里边做，自己有一些钱在做一些，挣一些小钱，并没有公开对外去募资。

我印象里是在18年、19年的时候，他们就开始公开的亮相，说哎，我们开始做AI选股了，用AI来进行交易决策了。这个公司实际上就是幻方量化。幻方量化里头最大的那个创始人，就是占85%股份的那个创始人，我没见过，但下边有一个占7.5%的，这个创始人是我以前的同事。他们呢是从私下里头几个人去做，逐渐正规化，开始向外销售产品，实际上也就是募资嘛。

他整个的幻方量化的团队呢，也是由一群浙大的算法天才凑一块干。幻方量化的发展呢，他算是中国首支达到1,000亿规模的量化基金，早期的业绩还是相当不错的。

有几只产品达到了400%的收益率，就是你给他一块钱，最后出四块钱出来，这个还是非常非常不错的。到2024年的日子就没有那么好过了，因为幻方量化里头有很多的这种基金，或者有很多的产品，是以中小盘股为基础方案的。因为你做大盘股，你是做不动的嘛，只有在中小盘股里边去做涨做跌，你才有这种盈利的机会。

所以呢，他们到2024年的有几只产品有10%的收益，但是呢，也有几只产品是以中小盘股为基础的，就直接亏掉了，大概亏了5%到6%左右的吧。我觉得以中小盘股的2024年A股的一个状态，只亏这一点点，他们已经很努力了。

现在呢，幻方量化已经不是国内最大的这种量化基金了，现在国内最大的量化基金都是玩大盘股的，就是已经是跟这个国家要一起往前走的这些基金，他们才可以长得更大一些。现在幻方量化下的应该有几只500亿或者几百亿这样的产品还在跑着，没有任何问题。

幻方量化下面的这个老大对整个的这个技术非常非常感兴趣的，2023年成立了叫深度求索的这样的一个新公司。他们这个公司呢，没有什么资金的压力，因为幻方就是投资方。这帮炒股票的人，做过量化交易的人，手里反正有的是现金，说我们投入就完事了，你也不用再去出去找钱了，也没有短期内的盈利目标。我也不是说做到哪天必须要挣到多少钱，也不需要出去跟人家显摆。

因为很多的创业公司，你不断的要拿出业绩出来，是为了融下一轮的钱，他们没有这个压力，说我们就是为了爱好，为了梦想，为了荣誉，去干一点自己喜欢的事情吧，就是这么一行的一帮人。所以呢，他们只做基础研究。那种既要又要不可取，什么叫既要又要呢？就是我又要做大模型，我又要去做行业应用，我又要去做ToC的产品。国内其实有几家公司是这么干的，但是对于这个深度求索，就是Deepseek这个公司来说，他们就做大模型，其他啥也不管，做开源，也没有ToC的产品。他们倒是有一些ToB的产品，北京有一个深度求索的公司。

是在去接一些ToB的这种集成单子，还是在做的？然后大模型开源了以后，开放API，大家就上那上面去用就完了，而且很便宜。他们呢是不做APP的，坚决不做APP。目前呢也没有多模态，未来应该会做，所以是一个很单纯的公司。咱们对比一下其他的公司，既要又要，比如说李开复的零一万物，一开始做开源，然后呢说不，这个开源不挣钱，我们要去做ToB系统集成去。说这个ToB系统集成，好像打不过别人，很简单，你一个台湾人，在中国现在这样的一个状态下，你想去接一些政府单，多费劲，这个就没法整。

说那咱们去做ToC吧，做了一个叫万知，一万两万的万，知识的知，做了这么一个产品。这种东西呢，你又没有流量，你跟这个豆包打，你根本打不过人家。别说他了，什么通义千问、文新一言、文小言，这些东西都打不过豆包，因为人家有流量，你没有。后面的开源也懒得做了，反正就在这一点点往前蹭，又号称拿了一笔钱，看他后面在做什么吧。

这是李开复的零一万物。Minimax呢，ToB的业务在做，ToC呢有一个叫Toky的产品，就是这种陪伴型产品，还做了海螺，就是可以做这个文生图、文生视频，这样的产品都做出来了。这个Minimax呢，就是ToB、ToC，他自己也有做API的，都在做。就是所有既要又要，还要也要的，这个就是他们。但是呢，他这几块做的还可以，不像这个李开复那个似的，哪块好像都没开出花来。

然后百川智能他们呢，是没有这个ToC的产品，除了模型研发之外，剩下就是行业解决方案了，什么银行、医疗什么开始做这玩意了。然后质谱呢，是模型研发订阅和授权，剩下也是行业解决方案了，也是没有ToC产品的。接月星辰呢，是模型订阅行业解决方案，也有ToC的产品。月之案面也是全活，什么都干。

以上咱们讲这个呢，就是号称的中国AI六角龙，就这六个。然后大厂呢，你做一些全活，这是合理的，小公司何必呢？哪个都不想放过，我ToC我也要做，ToB我也要做，模型我也要开发。

开发完了以后，我还要立个什么出去跑分什么的，都要去干。所以跟他们比起来，Deepseek就要单纯纯粹的多。我就去做模型，而后我还在模型的基础上做各种的改进。改进完了以后呢，跟全世界的大模型的圈子里头一起去建立新的方向，建立新的标准，一起往前走。

咱们回来讲这个Deepseek，他的领导跟这个领头人是很重要的。这个人呢叫梁文峰，这个人我没见过。我那个以前的老同事是下面的一个小股东，早期的三个人应该都是技术，主要就是做这种研发的。实际上，他们早期就是自己做，自己去炒这个股票，完全是自用的一个东西，所以早期并没有那么商业化。而且呢，做量化这种人呢，是隐士大侠，他也不愿意出来跟你见面，也不希望去跟你谈很多事情，所以这个人在外边露面的机会也不多。

我后来找了找，在网上找了两篇梁文峰的访谈。今天这个后边的故事呢，有很多是来自于访谈里边的信息。做量化的时候，一开始确实是比较隐蔽，而且呢，没有这个海外大厂经理。就是大家要知道，像国内的这些做AI的，这个六小龙里头，有很多是由海外大厂经理或者海外名校经历的。即使没有的话，可能还有清华呀，还有很多的什么百度或者是格林深瞳这样的国内AI大厂经历也是有的。

但是呢，梁文峰就没有，浙大毕业了以后，中间这段的生活就不太确定了，因为他也没有什么对外的披露出来。后边呢，就开始做幻方量化，炒了股票挣了钱以后，就去做Deepseek了，就是这样的一个情况。这个人呢，每天像极客一样去干活，或者像黑客一样去干活吧，也不怎么说话，每天就是看论文，写代码，参加小组讨论，也没有那么多的管理的事情。

肯定的天才是必然的，这种黑客型的天才呢，在中国各个角落里头还是隐藏了不少。这个愿意为理想荣耀去努力的人还是有的，有能力做自己想做的事情，还没有钱方面的限制。这个呢，就相对来说要难一些，因为我见过很多的黑客型人才，但是呢，他们都是在为五斗米奔波。

又有能力，又有想法，还有钱，他就会做出像Deepseek这样的奇怪的东西出来。他在前面讲过一个很有趣的话，是“务必要疯狂的拥抱雄心，且还要疯狂的真诚”。他是这样去要求的，而这个话呢，是2023年4月11号，幻方在发布大模型的时候，他们说：“哎，我今天要开始做大模型了。”做公告的时候，引用的法国新浪潮导演克里弗曾经告诫年轻导演的一句话，那咱们再说一遍：“务必要疯狂的拥抱雄心，且还要疯狂的真诚。”这种人，他们能够在钱财无忧的情况下，做出一些让人大吃一惊的东西出来。

因为幻方前面也是在做AI的大模型，就是在ChatGPT出来之前他们就在做，所以早早的呢，囤了1万张的A100。幻方他们应该是全国除了大厂之外，唯一的一家手里有一万张A100的公司。你想，A100这个东西刚出来的时候，一万美金一块，一万张A100，他就是一亿美金。他手里能够有这样的一个资产，还是非常非常吓人的。

那么招聘方面呢，因为老板自己并没有海外留学大厂工作，所以呢，他在招聘这块也对这块要求的没有那么重，因此招了很多的应届生回来。要求的是什么？第一个要感兴趣，你要喜欢这事；你要不喜欢就别费这劲了。第二个，除了喜欢之外还要什么呢？要有基本功，基本功一定要扎实。因此，他要求的第一个叫热爱，第二个要有能力完成项目。你不能说我光喜欢，但是我做不出来这事不行。

所以他们基本上是以这个标准去招聘的。当然，现在也有很多的清华北大的人被招进去了，原来呢，可能主要是浙大的人稍微多一些。他们的创新呢，是一种自下而上的创新，不是一种自上而下的创新。每一个人呢都可以提出自己的想法，而且他们不需要去提前分工，比如你去做数据标注，他去做哪块，谁去跟什么东西，没有这个。每个人呢都可以按照自己的爱好和路径去做事情。

像前面我们讲的那个MLA，叫多头潜在注意力机制，这个东西呢，就是一个很年轻的研究员提出来，提出来完了以后说：“那试一下。”谁都可以提出要求来，那试一下。

然后，试的时候呢，发现哎，有点效果。 有了效果之后，分配算力资源就开始继续往下做。 就是当大家初步验证成功了以后，就会从上而下的再投入资源。 这个呢，其实很像美军搞的那套东西。 美军说，司令部里边这些长官，他是不了解前线情况的。 所以怎么办呢？让这个小团队出去，你们现场侦查，然后向后边要各种支援：我要导弹、我要空投、我要撤退。 后边人只管给支持就完了，或者给他们各种信息，让他们到前头去。 打仗的人来决定这个仗怎么打。 这个是在美军海外战争以后决定的一种工作方式吧。 Deepseek也是使用的这样的一种创新模式。 像其他的都是老板是老大，他有经验，他一定说了算，下边人你就只管干活就完了，你们都是螺丝。 Deepseek在这块是有很大差异的。

Deepseek还干了一个什么事呢？就是很意外的挑起了价格战。 在Deepseek V2发布以后，他们就进行了大规模的降价，100万TOKEN一块钱人民币。 这当时的想法是什么呢？就是这事呢，不能赔钱。 当大家来去用我们的这个和算力的时候，不能赔钱，但是呢，也不要求赚很多的钱，不用求暴利，稍微赚一点就可以了。 所以呢，这帮人核算了一个成本，就直接把价格扔出来了。 也没想到整个的行业会对于这个价格这么敏感，没想着会有人跟进。 智谱马上就开始跟，将一个很小的模型降价了。 大模型呢，还是比较贵的，因为质谱其实还是小龙嘛，6小龙的小龙，就是他还是融资干活的，钱没有那么丰富。 但是后边字节的豆包，大模型就直接跟进了，全线降价，包括后面的百度的文新、阿里的通义千问，都在大规模降价，直接就把价格拉下来了。

所以呢，Deepseek就由此得名，叫AI领域里的拼多多，砍一刀嘛。 但是呢，Deepseek就说了，价格我是挣钱的，我虽然挣得不多，但是我是有利润的。 但是其他的这些大厂呢，就是赔本赚吆喝的一个状态了。 那你说，中国是不是有很多的聪明人可以来做这件事情？ 很多人说呀，有大智慧的，也有的是小聪明的。

我们现在讲Deepseek这帮人，他们算大智慧吗？在我当时看他们去做量化交易的时候，我想这些人就是一帮小聪明。这个说个实话，就是如果当时他们在做量化的时候找我去要投资的话，我应该不会投他们。即使现在可能有一些这样的人找我的时候，我应该也不会投。

这种大智慧跟小聪明是跟性格有关系吗？其实我觉得有一定的关系，但是没有那么大。这个东西更多的是跟环境有关系。在大的这个环境要求你必须要为五斗米去思考的时候，这些人就会去变成小聪明。当他们衣食无忧的时候，就可以去追求自己的大智慧。而且中国人还很多，在这么大的基数下面，总会有一些大智慧的人获得合适的环境，或者说有一些聪明人，在获得了合适的环境下可以去展现他们的大智慧。这是我觉得中国在这块比较强的地方。

没有说中国人就只会从1到100，不会从0到1，没有什么原创性的创新。这个事我是从来不信的，只要做出有价值的贡献，别人根本就不会因为你是中国人就歧视你或者怎么样，没这事。在海外做出最大贡献的很多人，其实都是华人，很多也是从国内培养出去的人。

所以智慧本身是不要想高低贵贱的一个事了。中国人的聪明人比例是不是比较高呢？首先这个说法呢，政治不正确，种族之间是不应该有这个差异的。但是呢，中国因为文化传承跟生存压力的问题，会更加的重视教育。所以更多的中国孩子在很小的时候承受了非常非常严酷的，或者残酷的非人的教育压力，这个是没有办法的。

中国的文化传承是什么？自古以来叫“万般皆下品，唯有读书高”，或者是“士农工商”。一旦成为士了，你连税都不用交。咱们接受了几千年这样的文化教育，所以我们知道说任何人，只要是稍微家里有口吃的，一定要送孩子去上学，不能耽误他。

另外一方面，就是我们的生存压力非常非常大，动不动就是输在起跑线上。所以我们的孩子自小接受的这种教育，可能对于老外来说，他们就直接告你虐待了。最终产生聪明人的比例自然就高一些。

可能大家生下来没有那么大差异，但是呢，我们每一个人，甭管你能不能成才，甭管你有多聪明，我们都去用巨大的教育压力把它压一遍。可能很多国外的人也很聪明，但是呢，人就快乐教育，开开心心的吃喝玩乐，混了一辈子也就出来了。

但是中国可能稍微有点能念书能力的人，都被我们的教育体系给塑造成了一个可造之材吧。那么这几十年，这个生活环境、信息流动肯定还是发生了巨大改变的。可以做自己喜欢事情的中国聪明人，肯定会变得更多一些。

咱们甭管怎么说，这几十年的改革开放，我们能够获得的资金资源数据，从来没有像今天这样多过。这个事大家还是要去承认的，也不是每个人都活得那么苦大仇深。像Deepseek这帮人做量化的时候，我挣着钱了，那我就可以去追求一些自己喜欢的事情。

其实我是见过很多聪明的中国人的。原来我们去做盛大创新院的时候，是聚集了很多很多的聪明人在一起。那这个里头跟幻方又有一点相像，幻方是炒股票，自己手里有一堆钱，盛大创新院是做游戏，公司手里有一堆钱，说来我们去追求一下梦想吧，也是如此一个状态。

而且很多公司里边，还窝藏了一堆的扫地僧，就是他会解决很多的很细节的、很具体的问题。那你说这些问题，为什么大家老觉得这就是一个工程上的改进，不是一个从0到1的改进？原因很简单，因为这些人没有聚集在一起，没有让他们自由的去追求他们自己想干的事情，所以他们就只能成为扫地僧，而不能成为像Deepseek这样一鸣惊人的东西。

社区里边也有很多为爱好和梦想而努力的人。有些人呢，没有那么好的环境，但是也在努力，比如说那些独立游戏的开发者，那些开源软件的创作跟维护者。我们是见过很多的，说我喜欢这个事情，我就是愿意做这个事情，我真的是吃了上顿没下顿，这种人挺多的。

我曾经有一个以前公司投的项目，那是一个游戏公司的CEO，那也是一个很强的geek，自己的这个游戏做的不怎么样，每天在UDT社区里头揪着人家CTO扯淡。

讨论最新的物理引擎该怎么做。那个CTO还经常跟他之间相互的启发，相互的促进，做这样的一个事情。我呢，很尊重这种天才，但是这种人不是一个好CEO。那个案子原来不是我投的，虽然是我们项目里边的案子，但不是我投的，所以我也不会去投向Deepseek这样的公司。

当社会有一个基础保障的时候，这些人呢就会更大范围的存在，而且呢，有可能会创造出璀璨的成就出来。他是有一定的偶然性在里边。对于不同的环境呢，就应该有不同的应对方式。有些人说我想挣个快钱，有些人说我现在钱挣够了，我想追求点梦想，这个呢都无可厚非。

总有人问我说：“哎，我现在想投资，我有笔钱，我应该投什么好？”因为我原来做个投资人嘛，所以有人来问我这个问题，或者说：“哎，我有一个朋友，他们需要投资，让我来投，你看看这项目行不行。”也有人给我做这样的咨询。我给的答案一般都是一样的。

什么呢？第一个，你准备投多少钱？你对于回报的预期是什么？多长时间回报？挣回多少钱回来？这是你对回报的预期。再回报第三个是什么呢？你对于风险的承受能力是怎么样？这个钱如果就没了，或者是如果就亏进去了，你是不是愿意承担这件事情？绝大部分人回答了这三个问题以后呢，这个投资就黄掉了。他们压根就想不清楚，我到底对这个投资的预期是什么，或者说我到底能够承受什么样的风险，这个其实是很难回答的。

离钱近的人，或者说我要挣快钱的人做工程，找到清晰明确的路径，定好目标，直接冲上去，寻找可以融资或者让公司价值上升的人和团队。为什么很多人说：“我一定要谷歌挖个人回来，我要到百度挖个人回来，我要到自己挖个人回来。”因为这样的话，你相对来说比较好忽悠投资人嘛。投资人绝大部分是不懂的，一看到这个人的履历，这个好厉害，我要给钱，就变成这样。

然后把这些团队凑起来以后呢，拼执行力，实际上也就是内卷了。然后寻找漏洞，细节不断的完善，卷死其他所有人，这就是快速挣钱的这个团队要干的事情。还有些人说，我钱挣够了。

或者说钱一时半会不用太担心，我只需要追求梦想就可以了。这些人呢，心思就会更单纯一些。在小说里边，有一个名词叫做“剑心通明”。我这个心里头只有剑，没有任何其他东西，那他就可以去做一些不一样的事情。

当然，不同的人呢，有不同的追求，这个里头没有谁对谁错，也没有谁高谁低。我们也不要去笑话中国AI、六小龙这些企业。你说既要又要，没做任何创新，模型架构就直接抄人家的，别笑话人家。大家只要自己的逻辑自洽了，说我就是要去做一个公司，我要把公司做上去，我要对投资人负责，我要在这个过程中做出一些有趣的东西出来，就可以了。这个事并没有什么问题。

那么，深度求索的未来会怎么样？人怕出名，猪怕壮，因为呢，资本已经盯上他们了。大厂呢，会快速的抄袭迭代他们的架构和模型。不用等美国人开源，中国人开源了以后，其他中国人也会自主创新、自主研发的，挖人是必然的。小米刚刚千万年薪，挖的这个叫罗福莉的人，就是Deepseek V2的一个主要贡献者。至于小米千万年薪把它挖回来以后，是否能给小米带来什么，这个我们拭目以待，不一定。

然后，中国呢，有一个特别有趣的名字，叫什么叫“黄埔军校”。百度就是推荐算法、自动驾驶这块的黄埔军校。盛大呢，原来是盛产大量的游戏人才，而金山呢，是早期大量的软件人才都从这出来的。路径清晰，想要做同样的事情，最简单的方式是干嘛？去挖人，把这个做过的人挖回来，这事不就搞定了吗？

所以，深度求索的技术呢，一定会快速的随着原代码的开放以及人才的流动，普惠到中国各大AI厂商里边去。而深度求索自己呢，未必最后能够挣到钱，这个我要跟大家讲清楚。跟大家讲一个故事吧，就是李开复早年做这个创新工厂的故事。当年，李开复招聘了大量的，他们叫“娃娃兵”，也就是没有毕业的这些硕士，因为他当时在中关村附近那边嘛，所以有什么北航的呀、清华北大的呀，很多这样的硕士或者是本科生，就在那干活。其实，创新工厂实际上最开始的两拨人，一拨是李开复从谷歌里边带出来的人。

然后，另外一拨干活的人，就是这帮娃娃兵。后来等李开复开始有一定名声之后，他们的整个办公室就被各大互联网公司进去疯狂的洗，慢慢的就分崩离析了。当时我们就干过这个事，坐在那个创新工厂楼下的咖啡馆里，挨着个给上门打电话来，一个一个叫下来面试。而且是分几摊，同时上四五个面试官在咖啡馆的不同的角落里坐着。只要聊着还可以的人，3倍薪水你来不来吧？当时盛大干了一次，后边的各大厂都去干这个事情。因为呢，我们发现李开复把这帮娃娃兵训练得非常好，每一个人都是心中有火，眼中有光，而且呢，执行力还很强。当时挖了好多那种回来，效果非常好。

希望呢，这个深度求索可以在资金充裕的情况下，继续进行探索和尝试。也只能这样的希望，我没法期望说深度求索这公司未来成长成一家非常巨大的这种大厂，最后能够挣到很多的钱。这个事呢，我是不抱期望的。希望经历各种风风雨雨的过程之后，不要把心态搞崩，这个是最重要的。因为呢，很多的时候人员离职或者是项目失败，有很多这样的事情出来以后的话，创始人的心态会崩的。那么，是不是还会有很多深度求索这样的公司，隐藏在水面之下呢？会有的，而且会越来越多。

AIGC时代大公司的优势其实没有那么大，更多的个人和小团队可以调用更多的资源、数据以及算力，做出大家意想不到的事情出来。像我现在也可以自己坐在家里头，使用各种搜索引擎，使用各种的大模型去进行工作。我交的钱实际上也就是一个月20美金给了OpenAI了，豆包还是免费的。我现在可能真的是一个人，相当于一个团队在干活了，我也可以做出一些可能别人意想不到的事情出来。

有了基础的社会保障之后，从小接受残酷学习训练的中国人，做出各种奇奇怪怪东西的概率肯定要比其他地方的人大得多。这是我的一个结论。而且，中国人本来就多。最终呢，咱们要给这个故事下一个结论，就是会不会有深度求索这样的创新模式被不断的复刻？而我的结论是这样：深度求索的创新模式。

复是不能复刻和模仿的。因为你一旦要去刻意学习什么东西，你就是有目的的。而这种目的的话，跟刚才我们讲的深度求索的这种研发方式，它是相互矛盾的。目标很明确，就应该像AI六小龙他们干活，什么都沾一点点。但是呢，会有很多很多类似的团队，还是潜龙在渊。就是大厂你学这东西你是学不了的，但可能会有一些小团队，在不定在哪个角落里，哪个旮旯里头，在做一些大家意想不到的事情。突然哪一天就冒出来了。这个事情我觉得还是可以去期待的。好，这就是今天的第二个故事。

大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲第一个故事。Open AI进一步开放了GPT-4欧的免费功能和范围，留给苹果的时间真的不多了。所以，这一个话题里我们会讲两件事。

第一个是Open AI进一步开放了很多免费用户可以使用GPT-4，主要是4欧了。另外呢，就是苹果现在的日子并不好过。虽然我们前面反复在想说，大家万众瞩目，万众期待WWDC，6月5号吧，大家都在等这一天。但是，呃，越是大家期待的事情，可能最后啊，越让大家失望。

最近Open AI呢，肯定是消息不断。为什么呢？山伯特曼本人是一个呃，政客或者说他政治手腕非常的强大。前面闹出了很多的负面，比如说伊利尔走人，超级队旗团队的负责人走人，而且这两天呢，超级队旗那个负责人已经去了anceropic，还在跟瓦解，也就是斯嘉丽约翰逊才在这打着官司。各种的负面都很多，所以呢，一定会放出很多消息来，去纠正这些负面信息啊。

先跟大家讲，他们去跟斯加利约翰逊诉讼的这个事情啊，非常有意思啊，因为瓦解说了，说他们来找到我，在这个GPT-4欧里头有很多角色，有一个角色叫sky啊，叫天空啊，说希望用我的声音去做这个sky，但是呢我拒绝了。结果呢，他们就找了一个跟我声音很像的人，去把这个声音录了。现在呢，我们要求他马上下架，而且起诉他。现在呢，是找到了配音的人，也找到了跟他联系的经纪人，整个一串，都找找到了。找到完了以后呢，人家作证说，Open AI找到我们，只是因为我们的声音很好听。在整个的沟通和谈判过程中，以及签协议的里头，没有提到斯嘉丽约翰逊的名字，一次都没提。只要你没有任何的证据证明，说确确实实照着戴着约翰逊的声音样本去找的人啊，那么在诉讼过程中呢，就还是占有一定的优势。现在就是这样的一个情况。当然了，另外一方面呢，Uki已经这个sky这个声音，也就是使用斯嘉丽约翰逊的这个声音，下架了，现在听不到这个声音了。也是教了大家一个漏洞吧，就是下次再想抄谁的声音的时候，你千万不要在纸面上落下任何字了。说因为你的声音像谁谁谁，所以我用你的，对吧？只要落下来，这事就不利啊。

那么现在，open AI放了些什么样的新消息出来呢？第一啊，我们又开始训练下一代大模型了。到现在为止，GPT5咱没看着呢，现在人家说我开始宣传GPT6了。叫什么名字不重要啊，但是消息放出来了，而且呢，以open AI前面做了这么多次的宣传来看，就是他放了消息，大家还是信的啊，不是说你发完消息大家都不信了，所以现在又欢欣鼓舞。

再往后就是GPT4O进一步免费开放。那么现在，到底免费用户可以得到些什么样的东西呢？第一个，我们现在如果拿到一台新的电脑，或者打开一个新的浏览器，里头没有登录过的，你进去以后，你能够看到，上面只有一个标题叫GPT，没有3.5，没有4，没有4O，没有任何标记了，就叫GPT。其他的宣传的功能通通都没有了，但是你可以用GPT，在没有登录的情况下。

下面你去登录或者注册一个新用户，也没有付费的情况下，你呢就会看到一个呢叫GBT4。如果你想选择GBT4，它就要求你去定位plus。如果你不选择，你就使用GBT。实际上就是GBT和GBT4O。你说，我就跟他随随便聊聊天啊，这个是没事的，你就像原来用3.5一样。但是现在3.5已经不再显示了，没有了。

那你说我想用一些新的功能，我想跟他语音对话啊，想去上传照片，让他去给我啊，做一些这个图像识别啊，想去调GPS啊，那个呢就要去遵守它的啊，频度限制。就是你一分钟可以钓多少次。当然了，它这个频度是，比较低的，3个小时16次。这三个小时之内，你调够16次了，他就退回到GPT 3.5。但是呢，这上面不会有任何的变化，你还是在PPT里面啊，他不告诉你哪个版本了。当然呢，3个小时16次这个事呢，稍微有点玄学。因为很多人上去测，去发现呢，有些人用了10次就被踢出来了啊，有些人用了5次啊，还有些人说用的次数更少，或者更多一点。但是应该没有超过16次的。现在呢，官方的数据呢，也不是特别明确，说我3个小时到底让你使多少次。相信呢，应该还是跟用户的热情相关，比如现在用的人少了，我就让大家多用几次；用的人多了，他少用几次。付费用户，像我们这样的plus用户，3个小时呢，可以调用80次，也就是GPT 4。语音相关的功能吧，可以调84啊。但是现在呢，其实4里面啊，这些语音功能，还是用的传统方式啊，就是先做语音识别，后台文字处理，然后再回来做说的部分，并没有真的实现所谓的端到端语音。他的这种开摄像头这个功能对吧，我们看了很多演示，都是开摄像头说哎，这个怎么回事，那怎么回事，对吧这件事情呢，跟大家想象的也还是有一些差别的，并不是这么干的，而是什么呢，你可以用摄像头去拍一张照片，照片传给他，然后他去解释这是怎么回事，这个工作已经可以干了啊。但你说我这个实时摄像头都开着，这事干不了，哈哈，可能未来也未必能干啊。那么现在呢，在免费用户里的还可以用什么，用GPTs啊，就是各种定制开发的这个GPT，你比如说啊，我在里边去开发了一个如何去英语学习啊，如何去比如Canva，或者让他去给我做一些设计。对吧，这些呢，现在都允许去调用了啊。这个是这一次开放出来的新功能啊。但是你调用GPTS的次数呢，也是受刚才我们讲这个39264限制。然后呢，还可以关联应用啊，你可以在GPT里头关联你的Google Drive啊，或者是微软的one drive，可以从这里边去上传文件。你比如说，现在给我做一次数据分析，你可以上传一个文件上去，给我分析下这个文件啊。或者说你让他给你做一个图像识别啊，拿着摄像头拍一张照片上来，哎，这是个什么菜啊。我上次试了一下，出去吃饭啊，拍了一个这个菜，已经吃了，大概还剩一两口了，那个菜拍完了以后问他这什么菜啊，这个我认得好好的，说啊，你这个是酸菜鱼啊。为什么呢？里头有白色的鱼片，绿色的酸菜，金黄色的汤和红色的辣椒，所以这个菜一定是酸菜鱼，还是很厉害的啊。就算你是免费用户，也是可以用到这些功能的，前提是要注册，但是不登录就没有啊，不登录就只有GPT聊天啊，其他的都没有了。这一次，免费用户呢，跟付费用户之间还有一个差别，是什么？不能出图啊，就是你想让他给你画画，这事画不了。你说我3个小时16次也好，3个小时多少次也好，你给我画画去啊，这事不行。它里头有一个GPTS叫达利三啊，包括呃，图像生成这些GPS都是让你使用的，但是呢，你向他下完命令以后，你会看到那个圈儿在转，说我在画图，我在画图画图，然后等这圈儿转完了以后，呃，说对不起，我现在还干不了啊，你去定一个plus吧。对吧，它会给你出这样的提示。你说都已经到这样的状态了，这20美金还值不值得付呢？对吧，我现在是每个月在付20美金，在用这个东西啊。首先要想清楚啊，GPT4欧呢，虽然多模态相对来说要强一些，但是单纯的文字处理能力，其实并没有GPT4强。PT-4还是能力最强的模型。如果你要做一些复杂的工作，还是要用GPT-4。我也在Gemini里试了Gemini Flash和1.5 Flash，虽然很快，但是它的功能是没有Gemini 1.5 Pro强的，还是要差很大一块的。所以，你付了费，可以好好的去使用GPT-4。付费用户呢，GPT-4达到极限次数以后，会降级使用GPT-3.5。这样大家就知道谁强谁弱了。

我有时候使用GPT-4的时候也会超限制，对吧，它就会自动降级。而且呢，20美金还可以画画，还可以自己创建GPTs。你说我想调教一下GPT，让他给我干一些特殊的事情，想上传一些数据，让他给我做一些专门结合这些数据的一些工作，那你就老老实实的去订阅就好了。

前面我们讲的GPT-4，那些免费的用户，他们可以用现有的GPTs，但是你不能自己做，不能自己去定制。另外，使用额度这件事，也还是很重要的。就是三个小时80次这件事，基本上其实是够用的。前几天，我老婆拿这个东西去试验英语口语练习，用免费的版本，发现没聊两句他就被踢下来了，觉得非常不爽。但是他觉得80句呢，可能也差一点，因为拿这个东西做英语口语练习，一个来回就算一次。所以，他那个80句，可能3个小时也不是那么够用吧。但是这块呢，80句至少对于像我这样比较懒惰的学生来说，应该是已经够够的了。聊一会呢，懒得跟他说了。

那么，OpenAI为什么会在这样的一个时间点里头，进一步的推出免费的GPT-4呢？因为GPT-4前面就告诉大家是免费，但是里头很多的功能是没有的，比如上传图片、上传布局文件、使用GPS这些功能都没给大家。为什么现在要来做这件事？呃，先问大家一个问题啊。大家知道云计算厂商赚钱最大的秘密是什么吗？你上了阿里云，上了腾讯云，上了亚马逊云，这里面最大的秘密叫迁移成本太高。你一旦上去以后，你很难搬走啊。云计算厂商基本上靠这件事来挣钱的。所以他们一开始那个价格都很便宜，吸引你去了。等你要搬的时候，费劲了，咱就别搬了，就这么凑合着吧，对吧，将就过吧。

OpenAI也在干这个事啊。就是当用户习惯了OpenAI之后，再想迁移到其他平台上去，就会有巨大的成本。所以呢，现在就一定要来搞。那你说为什么原来不搞？原来呢，他比其他人其实强好大一块，没有任何人能赶上他，所以呢并不着急。但是现在，甭管是Cloud3 Opus，还是GMDI1.5 PRO，已经基本上赶上他了。而且Cloud后边有亚马逊，Gemini后面呢，是有谷歌，有固有的用户群体。万一让大家最后觉得哎，Gemini也挺好使，我就这么使着吧，那他这个用户等于就抢不回来了啊，就没法再去培养这种用户行为习惯了。所以必须要在现在这个时间点啊，要去稳住霸主的话语权。就是他要制定规则，而且呢在现在，大家其实都是按照OpenAI的规则在做事情。

OpenAI其实是在整个的行业里边，是做了很多坏事的，起到了很多非常差的作用。第一个就是上来做对话，所以现在好多人都说，我也要去做对话啊，这个事不那么容易啊。做对话这个方式并不容易去变现，也没有办法去进行深入的用户产品的研发。但是呢，这个OpenAI开了头了，任何人做这个大模型都没办法老老实实的去做对话框去。第二个是什么呢，就是按这个20美金收费啊，一个月收这个月费。这个里头呢，百度就属于被忽悠了，上去收费去了，其他人上来都免费。功能比他那收费的还好。然后第三个，就是按TOKEN收费啊，就是open AI在张掖这些三板斧啊，都不是那么好使。再往后就是什么，就GPS啊，就是第四个GPS，这种模式呢，到底好不好用，我觉得也还有待商榷。因为他太追求什么呢，就是无代码化了。按道理说呢，使用API去做很多东西是挺方便的，但是呢他说不，我不推这个东西啊，我要推GPTS，我要让大家无代码去把各种事做掉。因为我最近也在尝试，各种无代码的方式，使用PT使用各种大模型，哇那叫一个酸爽啊，不不替都费劲了，而且最终的结果很难进行控制。像我们这些程序员，最喜欢干的事是什么，就是结果可控啊，这不对了，我把这数改大点，把这数改小点啊，或者把这个语句怎么调一下顺序，但是你通过GPTS也好，通过流程控制也好，或者工作流也好，你去控制这一大堆大模型，干活的时候你会发现，你的结果每一次都不一样，你想去调试，想去调优，这个真不是一般的费劲。这就是啊，PPT给大家留下了这么多刻板印象，但是呢大家没办法，只能跟啊，现在大家都在这条路上，慢慢的往前跟着往前走。现在GPTS GPT4欧的这种多模态端到端，就是open i希望进一步推进的标准啊。前面它做的这个对话框的啊，做的这个按TOKEN收费的，做的这个一个月20美金的啊，这些标准大家都已经认了啊，现在再推下一步，GPT4O呢迟迟无法交付，现在呢大家也在着急，大家用的还都是语言模型，其实呃我们在国内使用的很多的呃，这种工具，已经接近了GPT4O的这种水平了啊，这个回头有机会再跟大家分享。那现在呢，GP 4 o，最后能不能变成像他们演示的那样，不好说我觉得难度还是蛮大的啊，真的到他那样了，这个东西实实在在开着了。你还能看到后边有没有人走过去。这个对于网络，对于前端算力的要求都是非常高的。现在的GPT搜肯定是达不到啊，或者说，现在我们使用的ChatGPT的这种APP，绝对是达不到的。这是GPT4欧啊，现在免费开放出来的一个原因了。当然还有一个原因是什么，DC越来越近了，PPT4O呢也要站稳自己的脚跟。

这个话是什么意思呢？就是很多新闻都已经讲了，open AI跟苹果之间已经达成协议了，准备呢在手机上实现啊，类似于GPS Siri这样的功能啊。那苹果呢，同时也没有放弃跟谷歌的谈判，来咱接着谈啊，这个Gemini还是有机会的，他并不希望GPT4O在苹果手机上，一家独大，或者成为唯一解决方案。为什么呢？因为你一旦成为唯一解决方案，它这个价格就不好谈了，对吧这两边就可以谈嘛，哎谷歌你现在是一什么价格啊，这个另外一头啊，GPT4O你是一个什么价格啊，咱们就可以来谈功能啊，哪些功能有啊，哪些权限你是不是可以少要一点，对吧大家可以来谈判，有一个平衡的过程。

苹果其实也喜欢干这种，你比如说现在苹果设备上的所有搜索，还是多选一啊，我在这个Safari上我没有一个搜索的，苹果搜索可以用啊，这个是没有的啊，但是呢我可以使用谷歌搜索，可以使用Beam，可以使用达克达go还是什么东，国内你还可以选百度，所以未来的苹果设备上，大模型估计也是这样，大家选就完了啊，我到底是要用谷歌，还是要用open AI你去选，谷歌Gemini如果和苹果的合作也能达成，那这个费用大家就要好好算一下了，对吧假设苹果是向open AI付费的啊，或者苹果是t open AI，向它的用户付收费的啊，叫扣费外接这种服务，一共三种服务方式嘛，谷歌搜索。现在跟苹果的服务方式是什么呢？是谷歌给苹果钱。你只要是苹果设备上，使用了谷歌搜索，点了广告，我这个广告收益我跟苹果分。而这个钱很大，每年可能几十上百亿美金的给。

然后第二种方式呢，就是大家免费。你也别收我钱，我也别收你钱。

然后第三种方式呢，就是苹果说来我付钱。这个钱我苹果付了，你拿去用吧。早期三星是特别喜欢干这个事，跟什么Joe box啊，跟很多这样的公司，三星付了钱，说来只要买了三星手机的第一年，让他们白用这个钱，三星付了以后的钱呢，让他们自己付去。

当然最可能的方式是什么呢，就像icloud这样。比如说苹果出了一个新套餐，叫智慧icloud套餐。原来呢，需要用每个月两美金，或者多少钱，你可以买一个空间。现在你说我还需要用open AI的功能，或者用Gemini的功能，那我还需要再去付一个钱在里头，每个月多付10美金。然后他就把这个东西集成在Siri里，让你去用去了。哎，如果你说我不愿意付，那你买了苹果手机说哎，我给你一个基础的版本可以用，比如说GPT-4，3个小时18次，没准你在苹果手机上，我让你多用10次。这个也可以对吧，这个有可能是未来的一种服务方式。

你说我想敞开的使，我就想拿苹果手机这么使了，行不行啊？那你就再多买一个套餐，买完了以后，苹果自己收一部分钱，扣个30%苹果税，剩下呢跟open AI，跟谷歌的Gemini去分取。这个我觉得是未来比较大可能性的这种复位方式。

那么现在开放出来，这个免费的GPT-4的这些功能在干嘛？其实是告诉谷歌，告诉苹果，你要想搭进去，你至少应该有这些功能，你才能搭进去。而且这些功能，我已经免费可以给大家用了。谷歌你再去签协议的时候，你也得小心点。要钱少要点。现在，其实是在干这样的一个搅浑水的事情。啊，但是呢现在开放出来的免费GPT-4，肯定是不够iOS 18去用的啊。谷歌现在呢，也还是在里边在谈到底怎么弄。但比较悲催的是什么？就是作为iPhone全世界第二消费国的中国，哎呀估计可能是要用百度了啊，因为甭管是OpenAI还是谷歌，我们都用不了，甭管他们是不是在中国落地，中国是不是允许，现在美国政府也不允许他们给咱们用，咱就凑合用百度吧。

苹果其实今年一季度的销售是很烂的，在中国，到4月份就疯狂降价，由苹果官方降价。4月份苹果iPhone在中国区的出货量，比去年同期增长了52%，这也是一个很大的数据啊。那我们疯狂的买完苹果以后，没有OpenAI，这也是一个啊比较悲惨的事情。

苹果今年的WWDC呢，感觉翻车的可能性还是蛮大的。为什么这么讲？因为这边OpenAI还在闹幺蛾子呢，那边呢，谷歌合作协议也还没签下来呢。你等于这边OpenAI搞个幺蛾子以后，苹果谈判代表说来，咱们再谈谈吧。谈呢一般就谈这三件事啊，第一你提供什么功能给我，第二，我给什么权限给你，第三怎么收钱。现在OpenAI做完这个事情以后啊，谷歌那边的谈判就会变难一些。而且大家要知道，往年开WWDC之后啊，马上就该开始干嘛，推送iOS的下一个版本，比如去年吧，iOS 17的第一个测试版，什么时候推的呢？2023年的6月6号。去年可能也是6月5号，6月6号开的WWDC，当天就退。然后正式版什么时候出呢？2023年的9月19号就要出正式版。但今年这事就困难了啊，叫没有困难，我们制造困难也要上，OpenAI就属于制造困难。你想还剩一个礼拜，这会就要开了，开完了以后马上就要发版本。那这边啊，open i还在这说，我今儿免费这个，明儿免费那个，后天改改功能，再后天我再扩充点功能，还得干这事呢。谷歌那边协议还没签下来呢。那你说下礼拜他发的版本里，到底长啥样，这个事真的是不太好说啊。而且就算是他把这版本发出来了，三个月能够做出真正能用的版本，推送给所有人用吗？真不好说啊。所以大家还是要拭目以待一下。

而且苹果内部呢，很多事情推动起来，其实也并没有那么容易啊。他也是这种天微不可测模式。什么叫天微不可测啊？就是你上面有一大老板啊，或者有一皇上，这个皇上有一些喜好啊，你是知道的。你有遇到一些事情，比如说有可能处到皇上逆鳞的时候呢，你说我到底上去问一罪呢，还是不问一罪呢，还是说这事我猜皇上不喜欢这个，我猜皇上喜欢那个，然后我就这么办，去了。这个到底怎么办，这种事情的选择其实也很简单啊，就是如果啊，你上去报一下啊，发现也没什么损失，你肯定上去报。如果你上去报一下，发现损失很严重啊，你比如像以前皇宫里这些太监，知道皇上有可能不喜欢某样东西，你还上去说去哎，这个事是有可能丢性命的。那在这样的威权统治下呢，很多的事情大家都不敢说，怎么办呢，都是猜哎，老板今天喜欢这个吗，喜欢那个吗，啊不喜欢啊，不喜欢我就不干了，我也不告诉老板有这个事啊，很多都是这么干的。

先跟大家讲一故事吧，我原来在盛大创新院，盛大创新院的老板呢叫陈大年，是陈天桥的弟弟。当时呢我们在内部就流传啊，说陈大年不喜欢李开复，咱们就当八卦，我讲的大家都不要太当真。有些时候啊，我们就需要跟创新工厂合作啊，要跟李开复合作。然后这事呢，我们就先去问下边人，哎呀我说这个事情，要跟李开复那边合作一个啊，咱们到底谈不谈啊。通常大家说别弄啊，别弄啊。\n老板不喜欢李海福啊。你这上去不是找骂吗？然后这个事就放弃了。

甚至呢，有很多本身就是谈一个合作，就可以很容易搞定的事情，我们最后没办法，只能绕着走啊，而且连问都不敢问的。这种事情在苹果里头有没有呢？也有啊。举一个案例，大家知道，iPad上马上要发的是iOS 18和iPad OS 18。iPad OS 18里头有一个重大的更新，是什么呢？是加入了计算器。现在反正，已经不是乔布斯时代了。再过一个礼拜开WWDC，现在能够发的东西，其实已经被曝光的差不多了哎。所以iPad OS 18里头有计算器。那你说iPad号称生产力工具，里头为什么没有计算器呢？

2010年iPad一代发布的时候，里面本来是有计算器的啊。但是乔布斯呢，把软件部门的高级副总裁叫过来问，说新设计的计算器在哪啊？他就一直觉得，iPad上的计算器应该有新的，不应该把那iPhone上的计算器，就直接搬过来。结果对方就回答说，没有新设计啊。哎，这就是要发布的版本就长这样。乔布斯就愤怒了，说不行啊，把他给我拿出去，我们不能发布这样的东西啊。咱其实说的，基本上就是这样的一个原话，相对来说也比较模糊。

现在14年过去了，2010年的事情，iPad一代发布，乔布斯呢，是2011年就去世了。这14年里头，iPad就一直没有计算器。为什么你连问的地方都没有？乔布斯已经不在人世了。你现在在问，他说，您看我把这计算器做成这样行不行呢？没地问去了。人家已经说了，我们不能发布这样的东西。那你说这事怎么弄？我们只能理解，乔布斯如果活着的话，他会怎么看这事呢？当然了，2024年了，提姆库克呢，又做出了违反祖宗意愿的事情啊，把计算器又加回去了。这些年呢，其实提姆库克做了不少。这个违反祖宗意愿的事情，比如说把这个iPhone的屏幕做大了。原来乔布斯说，我这个屏幕就必须这么巧，一个手要能操纵得过来啊。但是现在，我们已经可以有这巨大屏幕的iPhone了。但是这个计算器，真的是等了这么多年才加回来。那你说我讲这个故事，跟我们今天讲WWDC，跟我们今天讲AIGC大模型，有什么关系呢？哎，这个就涉及了苹果另外一个祖先的这个遗愿啊。这个遗愿是什么呢？这个故事要从2009年开始说起。

2009年，苹果出了一批Mac电脑，在这个电脑的型号上，加装了英伟达的显卡。结果这些显卡的兼容性很差，散热也不好。就只要是做大型的这种图像渲染的时候，就直接的冒烟，或者说就直接卡顿，就不干了，就死机，出现这样的问题。英伟达呢，一开始拒绝承担责任。苹果、戴尔和惠普等都买了他这款显卡嘛，一起对他提起了集体诉讼。最终，迫使英伟达同意更换有缺陷的GPU。

从此以后，苹果跟英伟达的关系，就可以说是彻底决裂了。苹果再也没有买过英伟达设计的任何产品。苹果甚至选择了这个性能和功耗更差的AMD的GPU——就是苹果有一些MIC Pro里头是有GPU的，它用的是AMD的，包括苹果有时候会让你去带这种叫做外接GPU盒子，但那个里头都是AMD的啊，英伟达的一律没有。后来苹果定制一些GPU，也是去跟AMD去合作啊，这英伟达我就不玩了。

但是现在呢，大模型时代了，这不买H100吗，你不买英伟达的设备吗，这不没得玩了吗，这个事是很大的问题所。以现在大家也明白，为什么苹果电脑从来不能打游戏了，它压根就没法往里头插英伟达的GPU，因为祖宗已经留下这个话了啊，我们这辈子不跟英伟达合作了，他有这样的一个祖训在里头。那你说咋弄？那现在你说苹果怎么办呢？彻底不买吗？这个肯定也不行啊。现在呢，据第三方猜测，苹果还是少量的购买过英伟达的算力卡，就是H100这种东西，组建了自己的算力中心。但是即使买了第一个，数量非常少啊，苹果并没有买很多这个东西。第二呢，偷偷买啊，也不能说啊，自己用一用就算了。但是现在呢，要o in AI了，怎么办？

这个苹果又做了一个特别奇葩的决定，他呢，去订购了一大堆的叫MR Ultra的芯片，嘛呢，拿这个M2 Ultra去填计算中心去啊。这个呢就很危险了啊。大家要知道，M2系列的芯片，应该2022年出来的啊，包括2023年也还卖了一段时间。到2023年，呃，年底的时候就开始出M3系列的芯片，现在的M3 Max都出来了，M3 Max就是最大的这个芯片，一般叫Ultra的，是把两个Max粘一块，那东西叫Ultra啊。这M3 Max呢，现在在MacBook Pro上已经开始卖了。本来呢，按部就班，到今年呢，应该发布M3 Ultra的Mac mini，Mac studio这样的台式机。但是呢，到现在你到苹果官网上去看MacBook Pro，你可以买到M3 Max，你说我现在想买Mac studio，你还只有M2 Ultra，它压根就没有M3 Ultra这个产品，M3 Ultra这个产品型号被取消了，没了。为什么呢？因为太着急，现在iPad都用上M4了，所以也许到明年的这个时候，我们会看到M4 Ultra的Mac studio，但是现在不赶趟了。所以赶快把M2 Ultra再造一批，拿去藏数据中心就完事了。那你说，这个M2 Ultra挂数据中心行不行呢？这个东西在Max studio上，那绝对足够。即使是性能超级过剩的一个芯片，比如将两个M2 Max粘在一块。印象中，一个M2 Max已经非常好用了，在本地做推理完全没有问题。但是，如果你想用它来训练大模型，对不起，搞不定。为什么呢？因为它的内存带宽不够宽。苹果发明了统一内存，将电脑上的内存与缓存合二为一，速度相对较快，能够达到家用游戏显卡的速度，但与真正的算力卡如H100或AMD的MI300相比，差距非常大。而且，它能够挂载的内存数量也不够多。在这种情况下，依靠M2 Max搭建的苹果数据中心，算力堪忧，可能只能勉强完成推理任务。想自己训练新的大模型，基本不现实。苹果可能在研发新的算力芯片，但即使现在开始研究，至少两年后才能用上。而两年后，大模型会发展成什么样，大家已经无需惦记了。苹果可能已经放弃了大模型，但小模型还是会做，就像iPhone手机和Mac电脑上的本地搜索引擎，大型搜索引擎则直接识别。WDC现在感觉翻车的可能性还是有些大，因为剩余时间不多，合作伙伴都不是省油的灯，尤其是谷歌，虽然算是中规中矩的合作伙伴，但也这么多年了。\n也相对稳重一些了。Open AI呢，经常是不按常理出牌，属于性格还不是很稳定的一个公司。你跟他去合作，反正日子不是那么好把握吧。

苹果自己的AI这一块上呢，因为遵从了祖训啊，不跟英伟达合作，后边的日子肯定也不好过啊。你像马斯克的AI，人家还是老老实实的，买了一大堆的英伟达的这个H100，回去做算力中心去了吧。任何的其他人，包括谷歌，你说我有TPU，他也老老实实的去买H100。哎，只有苹果说不，哈哈我不买啊，祖训传下来了。

而且苹果这些年呢，挤牙膏已经挤的太多了，现在有点无处下手了，对吧？现在以大家曝光出来的WWDC上有可能发布的东西来说，呃，我觉得计算器算个惊喜，就是也没有什么惊喜了。这个里头，one more thing，大家都已经在开会之前的一个礼拜都说完了，看看他们到底弄点什么啊。这种WWDC的话，应该不会又整了个什么大地之母出来晃一圈吧，啊我估计应该不会。

我这里头可能唯一可以one more thing的，是不是给题目顾客指令一接班人可以斑驳适应一下，啊，没准大家还可以稍微的开心一点点。好啊，这就是我们今天讲的第一个话题，就是Open AI把GPT-4免费范围放大，苹果WWDC翻车的可能性还是蛮大的。