曾经一码难求的Manus宣布跑路新加坡了。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。中国AI产业在7月9号呢，应该经历了资本侵袭之日。为什么这么讲？第一个，稚晖君创建的智源科技跑去买壳上市去了，机器人还没造出来呢，先去收购了一个上市公司60%多的股份。这个要干什么，大家心里都明白。

另外一个就是Manus，算是在Deepseek之后，又炒起了中国AI热潮的一个品牌。他们当时是做泛AI agent，就是说可以解决各种各样问题的AI agent，突然宣布在国内裁员，直接关闭，然后搬迁到新加坡。事情没做多少，这个资本的吃相有点太难看了。

Manus到底怎么个跑法呢？原来团队也不大，120人的团队，留下三四十个核心技术人员迁往新加坡，剩下的原地解散了。给2N或者是n加3，估计有些人来的时间实在是太短给n加3，来的时间稍微长一点的可以给2N。反正手里有钱嘛，刚拿了7,500万美金的融资，也不在乎这一点，直接遣散了就完事了。

然后准备在新加坡设立新总部，在新加坡要设立研发中心，招聘AI工程师、数据科学家等职位，月薪高达8,000-16,000美金。不是人民币，是美金，因为这也没办法。你在新加坡没有这个薪水的话，你活不下去，那个地方生活成本很高的。然后准备在新加坡、东京、硅谷重新设立总部，重新开始。

Manus的爆火到底算不算是个意外呢？当时Manus突然火起来的时候，很多人就觉得这玩意有啥？你这个模型也不是自己家的，里头用的各种技术也不是最新的，你咋就火了呢？这是不是一个德不配位的项目呢？

Manus呢，是第一个能够完成各种炫酷工作的泛AI人工智能。原来呢，也有一些AI agent可以完成一部分工作，但是呢，能够完成各种工作的呢，Manus算头一个，而且它完成的很炫酷。注意，炫酷这两个字是非常重要的。

以前有很多开源项目说，你看我也能干，但是呢，他们做的方式相对来说比较工程师一点吧，或者比较实验室一点。你需要在字符界面，在一大堆代码在里头敲了半天，写了半天以后，给你出一个半半拉拉的结果。

Manus呢，第一次把它封装在一个界面和交互相当不错的产品里头，还录好了视频。这个说明什么呢？就是技术其实在AI时代不是第一生产力。在AI时代里头，最重要的第一生产力是什么？是拍视频跟讲故事的能力。我们现在看看OpenAI，那绝对是拍视频跟讲故事的大师。

Figure AI机器人。

这个也属于是拍视频跟讲故事的一把好手。咱再看看马斯克，那玩意儿全世界第一大网红，他这拍视频讲故事的能力也是没有边了。所以在AI时代，还是要好好的拍视频讲故事。

真正说我视频拍的一般，故事讲的不怎么样，产品做的特别好的，Anthropic算是一个。这个Manus属于是视频拍的很好，故事讲得很圆的一个项目。技术呢，你说真的有多先进？还真没有多先进。他用的是Anthropic的Claude大模型，连当时正在快速发展的MCP都没用上，自己就是把一些需求捆在一起。但是他的整个交互做的挺好，视频绝对很酷，产品设计和体验也还做的不错。算是呢，解决了一些问题，而且呢，给大家带来了新的思路。

这样的情况下，他突然就爆火了。但是爆火之后后边的发展呢，其实并不尽如人意。OpenAI这样的爆火了以后，不断的往前发展，不断的引领潮流，开创了新渠道嘛，然后一直站在这个渠道，带着大家一起往前走，一起探索新方向。大家都是有这样预期给它的。

但是Manus后边并没有那么好用。第一个呢，尝试在国内落地失败了。它本来是用的Anthropic的Claude大模型，你要想在国内落地，这事肯定不行嘛。因为这个规定了，你是不可以在国内使用了。包括像OpenAI的ChatGPT，谷歌的JGemini，这些都是不允许在国内使用的。所以呢，他们挑来挑去，挑中了通义千问的这个模型，说我们试一下，用千问模型能不能在国内落地。然后就没有然后了，估计效果很不好。

因为千问模型我们试过，就是它的指令依存度是比较差的。特别是当时的千问2.5，千问3呢还要更好一些。因为像你要做这么复杂的AI agent，你就需要是很多个AI大模型的运作过程前后相衔接。这个里头你到底说成什么样，说我才华横溢还是磕磕绊绊，这不重要。重要的是什么？就是你指令的依存度。我前面要求你向东，你就不能向西；我要求你撵狗，你就不能打鸡。但是在这块，千问其实做的不好。

Manus如果继续想向前发展的话，他必须要解决Claude、ChatGPT这些美国大模型的合法使用问题。这个问题对于他来说是无解的，因为模型不是他自己的。很多其他的厂商，你像Mini Max也开始做AI agent，那模型是他自己的，他就可以分好说，这个是国际版，那个是国内版，我们自己拆开来用就完事了。但是，Manus他没有这个能力。

而且呢，Manus在国内被一群的大厂去围殴。这种东西你在美国呢……

人家还没有这么多的工程师，这么多的研发力量聚集起来说：“有方向了，我们要出来围殴你一下。”还不会干这个事。

而且，就算你在美国，真的有人把类似的产品做出来，人家还得收费。你在收费的情况下，大家还可以拼一下：谁愿意亏更多的钱？谁愿意给更多的补贴和优惠的问题。但是国内大厂不跟你讲这个，我都免费，产品都差不太多。

国内阿里自己就做了类似这样的产品，也投资了类似这样的产品。字节跳动自己做了Coze空间，而且现在的豆包也支持深度研究了。百度也出了类似这样的产品，这都是大厂吧？直接上来围殴你，都是免费的。

Minimax、Kimi、智谱也都出了这种泛AI Agent，也在进行相应的尝试，而且都是不要钱的。那你怎么跟他打？包括像360的周鸿祎都开始表演了，说：“我们也开始做这种泛AI Agent，各种问题都可以解决掉。”而且为了开演示会，还说：“我要把市场部都裁掉，我让AI Agent把整个市场部的工作都替代掉，我自己一人搞定。”后来也就没有什么后来了，估计裁撤市场部这件事情，没有那么容易。

再往后，Manus开放注册和开始收费之后的话，数据就不再公布了。什么意思呢？因为前面在排队的时候，号称有260万人进去排队，后边说：“我们不需要排队了，大家来玩吧，我们开始收费了。”这个用户增长估计是废掉了。

如果用户增长依然非常迅猛的话，他会出来说：“我们又有多少人开始排队了，我们又有多少人等着去付费了。”如果他真的收到钱，他也会说：“你看我收了这么这么多钱，我盈利了。”但是后边的数据就没有了。

曾经有一个数据，号称是说他们的付费转化率有60%。但是这种数数呢，就是你看着一下就行了。ChatGPT自己也做不到付费转化率60%这样的事情。这个就属于是骗一些不是特别有经验的人吧？这是不可能的。任何行业付费转化率都不可能这么高。

因为这种泛AI Agent的收费模式其实是很难平衡的。为啥？因为它消耗的TOKEN特别多。每一次他提出要求以后，你就要消耗大量的TOKEN去干活。你还别说是这种泛AI Agent，我曾经把自己的一些AI大模型的账号挂到过编程的AI Agent里头去，这还是一个相对来说比较固定的垂类的AI Agent。那一会你问问几个问题，几美金就不见了，这个非常非常贵的。

而且，AI Agent产生的结果呢，是不可预估的。你最后不能说要抽卡吧？抽卡的意思就是你出多次的结果，然后挑一个可以用的。

这个是在AI绘图里边常用的一个新的名词。但是，AI agent出来的这些结果，可用的绝对不会超过一半。绝大部分的这个AI agent的结果都是不可用的。在这样的情况下，你让人去付费，甭管是十几美金、二十几美金，还是三十几美金。一方面，消耗的TOKEN这个钱数根本就cover不住；另外一方面，人家付了钱了，出来的结果基本上不可用，那就属于里外不是人的一个状态了。

这些大模型厂商自己搞AI agent，它还可以干嘛？左手倒右手，我只要在里边做这个账就完了。但是你像Manus这种第三方，你收了这些订阅费以后，你就老老实实的去给人按TOKEN付钱去。这个基本上是无解的。免费很香的东西，收费了以后立马就不香了。

现在关于Manus在国内的很多风评，其实没有那么好。一堆人说，怎么这么贵？当然，只要收费，就一定会有人嫌贵。吃不到葡萄说葡萄是酸的嘛。你像我收199，说大家来做个线下活动，一帮人说，老范你怎么可以割韭菜？永远有这样的声音，这个是没有办法。另外一方面，就是付了钱以后没有得到想要的结果。因为泛AI助理呢，本身你想获得想要的结果，就非常非常难。

拍视频没毛病，拍个视频给大家演示一下，这个事你是可以做的非常非常好的。因为都是摆拍嘛，你这一次没拍好再拍一次嘛。这些数据进去了以后效果不好，再来一批嘛。但是你真的实际使用的时候，所有的挫折和失败，就需要用户自己承担了。那这些人会去骂街的。人家希望付了钱以后一次搞定，你付了钱以后让我反复在这试，那这个肯定是不行的嘛。

为什么说资本是丑恶的呢？资本的丑恶嘴脸在哪呢？这个Manus拿了钱了，拿了谁的钱？叫benchmark给了7,500万美金，估值5亿美金。还没有到独角兽，10亿美金才独角兽呢，距离独角兽还差一半。7,500万美金拿到了，就是他搬离中国大陆去新加坡的一个核心原因。为什么呢？这个是拿钱的一个前提条件。benchmark这个7,500万美金的领投，是美国财政部进行了严格的审查。不搬离中国，搬到新加坡去，你这个投资就不允许落地。

这是为什么呢？美国在2024年10月份签署了行政命令，规定了美国资本对中国AI半导体领域的投资，需要报备和受限。这个命令是在2025年1月生效的。只要是美国资金投了中国项目，就需要去审核。他这个案子就审核了，最后通过的方式就是：这不是一家中国公司，我把中国公司的部分整个关掉，我搬到新加坡去。

而且呢，投资者就明确的要求 Manus 必须迁到新加坡，否则的话你这个审核通不过。而且呢，Manus 搬到新加坡以后，你也可以合规的去使用 OpenAI、Anthropic 这些美国的 AI 大模型了。

Manus 出走的原因，现在已经看得很明白了。不要想什么算力的问题，什么芯片的问题，他自己连大模型都没有，他要那玩意干嘛使？它也不是部署在开源大模型上的，它是部署在人家的 Anthropic 或者是 ChatGPT 这些闭源模型上的。所以它只需要往 Anthropic 或者是 OpenAI 这边去买 TOKEN 就完了，跟算力没啥关系。

Manus 出走的原因第二个，你要合法的使用 Claude 和 ChatGPT。第三个，要合法合规的为海外客户提供定制服务。因为未来的话，你继续去做这种泛 AI 人工智能，其实是有问题的。现在泛 AI agent 的所有服务，其实服务效果都不是特别好。在这样的情况下，只能去给人做定制的垂类的 AI agent。

最重要的一个呢还不是这些，最重要的一个，是避免跟国内这帮卷王继续内耗下去。国内的一众的 AI 真的都是免费的，就算你拿了 7,500 万美金的投资，一个这样的小公司，一百来人的小公司，你想去跟字节卷，还是想去跟百度卷？你卷不过人家的。别看百度现在市值还没有腾讯音乐高呢，但是依然是一个庞然大物。

现在国内的这些 AI agent，它的效果呢也都大差不差的。基本上呢，把国内的 AI agent 或者叫泛 AI agent 这条路给封死了。所以国内谁在说我要去做这个东西，别费劲，没有你任何机会。

那泛 AI 认证的这条路径到底对不对呢？大家都往里冲。前面我们讲了，泛 AI 认的这条路径，到目前为止还是有问题的。他算是一个美好的愿景，大家都希望把它做成，但是目前其实达成的效果都差强人意。

那么泛 AI 的既然解决不了大家实际应用的问题，为什么这么多大厂都进去卷，都免费的给大家提供大量的 TOKEN，让大家去使用呢？原因很简单，泛 AI agent 呢是可以吸引用户的。吸引了用户以后呢，你就可以进行垂直和定制的 AI agent 或者是 AI 应用的开发与销售了，这个是非常重要的。

而且呢，大模型只靠订阅和 TOKEN 是很难实现收支平衡的，必须要提供服务附加值。大模型厂商都在卷泛 AI agent，意思就是说，我再给你提供点别的服务，你再给我多交点钱回来。现在准备在这条路上一直卷到死的，也就是 OpenAI，收 200 美金一个月。

收2,000美金一个月。收2万美金一个月。我把这个东西给你做的非常漂亮。其他人其实也不太敢往这条路上生卷，都是吸引了用户以后，先说我包治百病。你包治百病完了以后，到医院门口的分诊台一看，你这个看个内科吧，你那个看个外科吧。他最后应该是这么来去，把整个的用户需求给消化掉。

那么最后呢，Manus的未来会怎么样呢？在新加坡招人组建团队呢，基本上是个伪命题。当一个人的薪资达到1万多美金的时候，在新加坡这样的一个城市，你想让他踏踏实实的做研发，难度其实是很大的。我有不少的朋友在那边做公司，你真的想让他在当地把研发整个跑起来的话，可能性很小。如果能够在新加坡、日本获得客户的话，估计还是要在大陆重新召集团团队，召集工程师，将项目完成掉。

现在呢，大张旗鼓的把它都裁掉。我现在是新加坡公司了。以后呢，再偷偷摸摸的招募，或者说招完了以后变成外包。这个也方便进行隔离。你到目前为止，字节跳动也没说我把这个研发团队都弄到新加坡去。他整个的研发还是要靠中国大陆。新加坡那边可能做一些运营，管理什么就可以了，或者说摆一些人，稍微给大家演示演示就行了。

要想继续引领潮流，开创新赛道，去新加坡呢，基本上就宣告了他已经放弃了这条路。如果他惦记着说继续引领潮流，说我要继续在泛AI agent这条路上接着跑下去，他就不会去新加坡，他会去美国。去了新加坡就肯定说，我怎么安安稳稳的把拿到手的投资把它消化掉，怎么把这些名声转换成我的客户，怎么变成我的利润和未来的一个发展。他一定是要做成这样的东西。

新加坡呢，当然还可以玩一些歪门邪道的东西。什么东西呢？比如说运营算力中心。我整一个算力中心，在这边做一些运营。比如说让国内的一些团队去使用他的算力，或者说是不是在偷偷的倒腾一点算力卡。这个都是可以在新加坡比较方便做的事情。日本东南亚呢，这种垂直的，定制化的AI agent的需求，其实是可以养活Manus。最后呢，在新加坡上个市，稳定的发展下去，应该也算是一个不错的未来了吧。

总结一下，地缘政治呢，正在割裂AI行业的发展。Manus跑路了。loveart，前面咱们介绍过的这个产品，还有一个叫Jinsmark，一开始就设立在美国。虽然都是中国公司，但是，都是跑到美国去开分公司。最早跑路的其实不是Medos，最早跑路的叫HEYGEN。大家还有没有印象前几年，郭德纲讲英文相声的这种视频，就是这个HEYGEN做的。

他呢，也是拿的benchmark的这个钱，拿了6,000万美金，然后就跑去美国去了。

美元资本呢，现在确实是有尴尬的地方。以前很多项目拿了美元投资以后，可以到美国去上市，滴滴什么这些。你在中国运营，拿了美元资本到美国上市。但是呢，也是滴滴，最后把这条路封死了。

再往后，拿了美元资本的人，就只能到香港去上市，或者说到新加坡、到美国去。这个是没有什么办法的。全世界一多半的AI，各个层级的开发者，其实都是华人，或者都是大陆人，大陆人居多。

美国非要在中间画一条线，那么未来这种神奇的故事就会一次又一次的上演。Manus呢，只是众多跑路的AI项目中的一个，不是第一个，也不会是最后一个。

好，这个故事就跟大家讲到这里。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。

机器人马拉松要在北京开跑了。大家好，欢迎收听老潘讲故事的YouTube频道。本周日4月13号，在北京的亦庄要开始一场人机混合马拉松大赛。

什么叫人机混合？就是它的赛道上中间隔着一个铁马，有一半是由人跑的，另外一半的赛道是由机器人跑的。两边等于跑同一个赛道，相同的路程。人呢，应该现在有上万人报名了吧。机器人现在应该有20多个单位，或者叫团队去报名了。

21公里的半马，并不是要跑完整的马拉松。现在机器人跑全马还是有些难度的。机器人呢，要求在3小时30分钟之内完成整个的赛段。如果完不成的话就没有成绩了。人类的话是3小时10分钟，要求完成赛段要关门。人类的记录呢是56分钟，平均大概是两个小时多一些吧。

机器人的话，我觉得可能有一部分可以在3小时30分钟之内跑完。但是应该不太可能说20多台机器人，都可以在规定的时间内跑完。这也算是一个新的人类盛举了。应该会有交通管制，我就不到现场去凑热闹了。他是从周五晚上8点就开始逐步的封路，进行检测了。

北京天气预报那天应该是有大风，有可能会到10级风。所以当天到底能不能跑，现在还不是特别确定。毕竟还有上万个真人要跟着跑。

对于机器人参赛，它的规则是咋制定的呢？这个我估计是很多人关注的。到底谁得冠军？到底跑多少分钟？现在第一次的话，关注这个事还稍微有点早。所以咱们先看看要求是什么。

第一个必须是双足机器人。四足的、轮式的、轮足的、履带的都是不允许的。你必须俩腿站那给我跑。身高呢，是0.5到2米之间。太小的、太大的都不要。你说我做个10米的机器人，没两步跑到了这事不行。所以，就是0.5到2米。

支持手动遥控，含半自主或者是完全自主控制。但是需要在赛前提交控制模式说明。因为现在的机器人呢，有全自主的，就告诉他你要去什么什么地方，顺着哪条路走，他就自己去了。自己去判断地面上有什么障碍，有什么这些坑坑坎坎的，自己可以迈过去。

也有的呢就是完全遥控的。你让它往前往后，或者是抬腿伸胳膊这样，完全遥控的。半自主是什么呢？就是你命令它开始动了，它就开始在原地踏步。然后你说前进，它就往前走了。在往前走的过程中呢，自己可以去避障，或者说可以深一脚浅一脚，爬个坡，下个梯子都是可以的。但是呢，你要想拐弯要想什么的，你还是得要遥控器。这就是半自主的。

所以现在都有，甚至有些机器人呢，是几种模式都支持。但是你在参赛之前，你必须跟人说清楚，说我这个今天是用全自主方式参加的。

还是用半自主方式参加的，还是完全手控的？你要去跟人说清楚。你说我这是全自主的，结果你举个遥控器站在旁边，前进后退，这个事是不行的。

如果是这个遥控器，那遥控的人呢，不能陪着跑。原来我们还想说，这个半马20多公里，难道说这机器人在旁边吭哧吭哧跑，旁边还一哥们抱着遥控器，在后边跟着跑吗？这事是不允许的。因为他这个人跟机器人之间，本身也是不允许混的。因为机器人你万一磕了碰了他，现在的机器人倒不至于伤人，但是你要踢他一脚也挺烦的，这机器人摔一跟头也挺贵的。

所以，人跟机器人就是完全隔离的，中间是有铁马来分割的。遥控者呢，要求站在补给点里头站，那遥控是不允许跟着机器人跑的。他这20多公里呢，应该也是七扭八拐的一个路线，有七个补给点。不是说你的遥控距离必须要超过20公里，应该有七个点，距离机器人最远的位置大概都是可能一公里两公里之内的这样的一个位置，大家是可以在这进行遥控的。

但是呢，也有一些团队呢，准备玩车队遥控，就是他开个车，跟着机器人跑也是可以的，但是操纵人不可以跟着机器人跑。这个路线呢，涵盖了城市道路、平坦的柏油路、坑洼的裂缝路段，就是有些路没那么好。然后呢，有坡度路段，长缓坡或者短陡坡都有，以及公园区域，有石板路、草地、石子路等，多种复杂路况。就是要求这个机器人，在所有的这个路况里面都要跑下来，你要跑不下来，这事是不行的。

中间呢，可以换电池，换电池呢是不罚时间的。但是你如果换了电池，到最后评分的时候，还是会稍微减一点分。因为他最终评的时候，你跑的时间是一个分数，大概占70%多。你到底换多少次电池，长得好不好看，大家是不是喜欢，都会占那么一点点分数。但是换电池，你不能说走到哪，跑着跑着哐当躺那了，然后你就奔奔过去给他换电池，这事不允许。还是7个补给点，你要想换电池，你就计算好跑到补给点换去。

那你说我机器人摔了摔坏了，或者哪个地方过热了咋办？也是到补给点去，可以换零件或者换机器人都行。这个机器人是可以接力的，比如说俩机器人，一个跑前半段一个跑后半段，没毛病，只要是同一个型号就行。但是呢，换机型罚时10分钟，加10分钟的时间。

这就是这一次的基本规则，也挺好玩吧。参赛和没参赛的都有哪些呢？就是一般到这样的比赛，大家就看哎谁谁谁来了，更重要的是谁谁谁没来。咱们看看20多个参赛团队，宇树科技肯定是要来，人家春晚都转了手绢了，这个要来。他呢，的型号应该是H1，1米八的大个子47公斤。

还是挺瘦的，这个机器人。它大概每秒钟可以前进三点几米，是这样的一个速度。但是我们要注意，3个小时30分钟跑完21公里的话，大概每秒钟至少要前进接近两米的距离，你才可以按照这样的平均速度把它跑完。这中间还不算摔跟头换电池。你换电池虽然不扣时间，但是你也得让机器人停下来，走到补给站里头去换个电池。你没有个三五分钟，你也搞不定这事。

另外一个种子选手呢，是北京人形机器人创新中心的天工机器人。这个机器人呢是1米63，43公斤。它呢是UB选联合研发的一个机器人。UB选是国内第一家机器人上市公司，现在他的机器人其实已经在很多的工厂里边干活去了。他的这个机器人呢，是一个开源机器人平台，就是他的软件硬件里头的模型都是开源的，大家都可以在这个平台上面去使用。这个天工机器人呢，就是一个全自主机器人。你告诉他去什么地方，他可以自己去识别道路，有坑有坎了，我怎么去迈过去，他他有这样的能力。但是具体怎么样咱们还要看了。

还有呢，上海清新艺创科技有限公司叫松岩动力。这个机器人身高1米2，体重呢是35公斤。还有呢是上海理工大学叫行者2号，体重28公斤。太虎机器人T170，身高1米5，25公斤重。猎豹移动也去了。猎豹移动这挺逗的，傅盛前两天刚发言，力挺朱啸虎的人形机器人短期没有商业化的言论，这自己就直接把自己的人形机器人派去参赛去了。

然后北京航空航天大学叫天鹰机器人，1米68，55公斤。你看他个矮还挺沉的，这玩意是液压的。其他的机器人大部分都是电驱动的，就是电机的。然后中国科学院自动化研究所叫凌志机器人，1米7，60公斤。还有一些大学的作品，就是像什么哈工大呀，都会有作品去参赛。

小米的铁蛋呢，是在赛道边上静态展示，但是不参赛。对于他来说，2022年开过一次发布会，再往后呢，就没有什么动态更新出来了。雷军着急忙慌的在那造车呢，这个机器人让他去跑21公里，估计够呛。稚晖君的智源机器人呢，目前并没有明确是不是要去参赛。因为稚晖君的机器人呢，比较大个的都是有轮子的，他不允许参赛。小个的呢可能也没有为这种快速移动去进行设计。他在一个房间内进行慢速移动，处理一些问题还可以，但是你让他这种长时间跑21公里，而且还要达到一个这么高的速度，他应该是没有做相应的产品。

车厂的机器人呢，应该都没有来参赛。像什么理想小鹏，都号称要做机器人。小鹏还号称说，我的机器人原型已经进车厂上班去了。

但是他们这一次应该都没有来。国际团队这次呢，并没有确认是否参加。像什么特斯拉的擎天柱，还有figure 01，或者是figure 02，以及波士顿动力这些呢，并没有明确是否参加，大概率是不会来了。

这个虽然号称是国际赛事，但是目前为止，确认的参赛团队都是国内的团队。机器人半马这种比赛，主办的目的是什么呢？

第一个就是全球首次，我们一定要把这个名声留在手里头。中国人是很喜欢这个的。第二个就是奖金，冠军奖金5,000元人民币，亚军是4,000元人民币，这个基本上可以忽略不计。所以大家肯定不是为了奖金来的，更多的呢是让大家看到，机器人行业到底发展到什么样的一个状态了。

以及呢，也创造一些标准，让这些做机器人的团队说，你就按照这个21公里，自己能够跑下来的这个模式来，去设计机器人就可以了。如果一个机器人可以在自主的情况下，在3.5个小时里头把这21公里跑完，有这个平面的柏油路，有水泥路，有坑洼路，有坡度坡路，草地石子路，什么台阶都可以搞定，那我觉得这样的机器人，它的应用场景就已经相当广泛了。

而且前面我们也讲过，不要看着这些机器人有个遥控器，就觉得它很笨。现在这些机器人，你虽然有遥控器，但是它的运动控制、自己的平衡，这些东西还是有很先进的算法，很复杂的算法来控制的。因为你的遥控器只是控制前进和后退，并没有控制说抬腿伸腿，并没有做这样的控制，已经是做了极大的简化了。

就像我们玩大疆无人机似的，大疆无人机，你会去控制四个螺旋桨速度吗？你不会的。但是你想，这种四旋翼无人机的控制，就是靠四个电机的速度去控制的呀。它是有飞控软件在里头，要考虑当时的风速，考虑你的飞行姿态，然后再去根据你的动作，根据你的操控，做出你意图中的这个动作出来。所以这个还是挺难的。

所以在这一块的话，中国应该还是会快速的发展。这就像早期的汽车比赛一样，有了一个目标，大家就去努力的改车、造车，让这个车可以参加竞速赛，跑圈的拉力赛，各种各样的环境的让它跑下来。这个也算是在整个的汽车技术与工业发展过程中，都是起到了非常重要作用的。

现在中国开始搞这样的机器人大赛，目的呢也是在机器人的硬件和标准上，要开始进行争夺了。美国人现在可能还在主要研究这些大模型，各个大学里面，特斯拉、figure 01、figure 02这样的机器，已经开始在去做大模型研究，而且在这块，应该会比咱们要稍微先进一些。

中国人需要干嘛呢？需要跟日本、韩国、欧洲……

去争夺机器人代工以及零配件生产制造的这张门票。你美国人造完了以后，你到底让谁给你造这个机器人？你让日本人造没问题，他能造得出来，而且可能很精准，但是很贵。但是你让中国人造，我可以给你造得很便宜，未必别人那好使，但是也能使。这个是我们现在要去争抢的。

而且呢，很有可能会在机器人行业里头，再造就第二家或者第三家的大疆这样的企业出来。大疆其实在全世界的无人机领域里头，也算是一个妖怪，别人跟他竞争还是非常痛苦的。机器人产业有可能会被中国人玩成第二个无人机产业。

什么叫第二个无人机产业？现在中国的无人机都在做什么？不光是有大疆控制板，中国大量的出口各种控制板。现在甭管是俄乌冲突，还是在中东的各种的战线上，很多的无人机控制板都是从国内出口出去的。现在美国FBI还在悬赏中国做电气元件的山东会计呢。所以我们是生产了非常非常多的底层零部件。

你比如说刚才咱们讲那天工机器人，它里边使用的激光雷达是大疆造的。大疆也造很多这样的设备出去，包括一些无人驾驶汽车上面的激光雷达和他们的主控系统，都是大疆造的。现在机器人上面，肯定也有很多类似这样的零部件，我们也希望能够在中国制造生产。

而且现在娱乐型的无人机，完完全全就是大疆独领风骚。其他人也有，但是你跟大疆竞争，根本就竞争不过你，价格你也打不过，整个的品质然后它的可玩性都差得很远。工业、矿业、电力、农业相关的无人机呢，现在除了大疆之外，还有几家中国公司也是在逐渐的垄断全球市场。在矿业上可能大疆还未必是老大，包括农业上，也还有国内的无人机厂商在跟大疆去竞争。你竞争来竞争去，最后就把其他人都打没了，因为它的成本还是很低的。可靠性在无人机这个领域里头，我们还是可以造到在工程角度上它是可用的。

包括现在的表演无人机，就是几百架几千架无人机呼呼一下飞上去，给大家拼个花看看，这玩意全都是在中国生产的。包括现在的载人四旋翼飞机，国内现在也是上的非常猛。现在在无人机这个领域里头，玩的叫什么？叫有枣没枣三杆子，吃干抹净。只要是有可能东西我们全造，我都造的比你便宜，也都能使。你说我达到一个多高的安全性可靠性，我们也不拼，反正我在可控的成本范围内，咱能使在全世界大卖。这就是我们现在无人机的玩法。

那以后可能整个机器人产业链也会变成这样。最后可能你做的像苹果手机这样，我们其他人都去做安卓。我们有一些这种开源的大模型，开源的控制系统搁进去。

我这还有开源的硬件，咱们拼起来一大堆的中国产，像安卓机器人。安卓本身就是机器人的意思，我们就可以围剿特斯拉。机器人这事都是可能出现的，它的各种零配件通通都在中国生产，就像果链企业一样。

未来就算有关税的这种战争，可能机器人这一块还是会有大量的产品在中国出来。而且现在看关税战争，虽然让很多的相对低端一点的制造业跑到东南亚去了，但是比较高精尖的制造业还是留在国内的，向那边转移的过程并没有那么快。

未来一段时间，像人形机器人的马拉松以及其他的各种赛事呢，还会快速的启动。下一次也就是2026年计划的人形机器人马拉松，会有一部分是人跟机器人一起协作完成的。这一次还是人跟机器人是分隔开的，中间有一个铁马，人在这头，机器人在另外一头。下一次可能有一些需要人跟机器人一起搬东西，一起协作完成一些任务，才可以完成马拉松。这个是明年可以去看的事情。

这些比赛呢，应该会以各种各样的形式展开。这一次的比赛呢是在北京亦庄开。北京亦庄呢，是北京人形机器人创新中心的所在地。刚才咱们讲那天工机器人就是开源的，还可以自主控制的一个机器人，就是从那出来的。所以，这是它的母厂。他就可以去设计，说我这个比赛要去考验这些特性，那么他就整了一个比赛。有些人就来了，有些人就不来了。

那么没准下一次说，这回规矩是你定的，比如像稚晖君这样的不是很公平。我们在室内更灵巧，下一次我们做一个新的比赛，按照我的这个能力去设计一些新的赛事出来。那咱们再去拉一帮人来比赛，可能是很快就会有新的这种赛事出来。而且这一块的话会变得非常非常热闹。

这一次可能那些没有来参赛的公司，他们就觉得你这个比赛定的对我不是那么合适。在这一块未来的一两年内，应该会看到很多有趣的赛事，有趣的表演。让我们一起来期待。

好，这个故事就讲到这里。而最好呢是下次比赛，希望可以看到国际的选手参赛。我们也希望国际的一些比赛，中国的团队可以送机器人出去，一起来去参加这些比赛。

好，这个故事就跟大家讲到这里。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。

Meta的Llama4发布之后，深陷作弊风潮。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲Meta的Llama4被人怀疑作弊，他到底是不是真的作弊了。

前面我们做过一期视频，说Llama4发布的时候没有太大的响动，因为它出来以后发现，虽然评测还不错，但是使用起来并没有感觉比现在主流的模型强到哪去。现在不行了，负面消息传出来了，说你大模型出来的时候跑分的成绩很高，但是我们使起来不是这么回事，有点名不副实的样子，特别是编程的效果极差。

为什么大家去比较编程呢？两个原因：
第一个，去玩这些开源大模型的，一般都是程序员。
第二个，编程是一个相对来说标准比较统一的评测。你编得出来编不出来，编完了效果怎么样，这个一眼就能看出来，没法作假。你说我写个诗或者写个小说，这个玩意还有仁者见仁、智者见智的时候。这编程这个东西，对就是对，不对就是不对，或者你做完了以后它的效果有问题，一眼就能看出来。所以现在被人质疑了。

当然了，国内很多大模型发出来以后也是去跑分，跑完分以后也有人质疑，但是呢，并没有那么大的声音。为什么？一般情况下好像分数稍微高那么一分两分，效果差那么一点两点，大家也就认了，不是说一定有什么大不了、过不去的事情。

但是为什么这一次质疑很多人要拿出来讲？
第一个，因为后边是Meta，是开源大模型的开山鼻祖，是个老大。你位置还在这呢，所以你干这样的坏事，我们要质疑一下。
另外一个呢，就是这一次提出了两项非常严重的质疑。这种质疑呢，有的时候说“哎，这个跑的不是特别准”，这个不是特别严重。什么质疑是比较严重的？

第一个是开源版本跟测试版本不一致。你自己测的跑分，那个版本你没拿出来。你出来说你开源了，但是呢，这个开源的版本比你测试的版本差。这是一个相对来说比较严重的指控。

当然还有一个更严重的是什么呢？就是数据作弊。什么叫数据作弊？大家要知道，所有这些大模型去进行跑分测试，它是有题库的。我是用什么什么样的题库去测，测到多少分以上，它是这样来做的。那怎么能够让它测得更高呢？咱们都懂，背真题呗。像国内你去考什么雅思、托福，或者去考ACT、SAT什么这些东西，他就是背真题。大模型其实也是一样的。

现在指控他把测试数据直接混在了训练数据里头，给他训练掉了。那么这个是非常非常严重的指控，因为你一旦这样的话，他等于是在学术不端，或者说你整个的品性是有问题的。

Llama 4呢，其实一共有三个版本。现在公开出来的呢，是中型版本和小型版本两个：一个是400B的，一个是105还是幺零几B的。最大的那个没出来，2万亿参数，也就是2,000多B的那个没有出来。那么，它这种中小模型呢，应该是蒸馏出来的，就是拿那个最大版本蒸馏出来。

现在出问题呢，就有两种可能。第一种可能是什么呢？就是他去跑分的时候，可能拿这个大模型去跑，或者呢，他训练了一个比现在的中模型和小模型要再大一些的模型，拿这个玩意去跑分了。但是，最后开放出来的模型并没有这么厉害。还有一种可能是什么？就是他在蒸馏的时候，直接把题库混在蒸馏数据里头，拿去做训练了，就直接背真题了。这是两种可能性。

而且呢，现在还有匿名爆料。有一个人号称是Meta内部的员工，说我爆料了，他就是用题库数据直接训练了。这个人呢，在Twitter上的账号叫滴溜滴溜，开个玩笑，他的名字叫DLIU DLIU，所以叫滴溜滴溜。这个人呢，说使用了数据作弊的方式进行训练，我很不齿这种行为，还因此辞职，而且拒绝署名技术报告。大家注意，这里有一个很重要的点，叫拒绝署名技术报告。

Meta在这一次发布的时候，跟前面Llama 123其实有很大的区别。区别在什么地方？就是他只发布了模型出来，然后发了个博客出来，并没有发论文，没有发白皮书，这些东西都没出来。那现在就有人说了，说这个技术报告我拒绝签字，所以他发不出来，讲了这么个话。而且这个人呢，前面讲的是匿名。

另外一点是什么？就是Meta AI研究副总裁，这个名字我们就不念了，已经申请于2025年5月份离职。但是呢，并不确定这个Meta AI研究副总裁到底是不是这个提溜提溜，也没法确认他离职这个事情跟Llama 4是不是有关。所以，并不确定这到底是不是爆料人了。

然后，除了他内部爆料之外，还有外部的质疑声音。比如，沃顿商学院的一位教授，这个名字我们也不念了，在评论中指出，AI模型的优化痕迹明显可辨，Llama 4似乎针对基准测试进行了过度调整，而非真正的技术进步。他们甚至做了很多测试以后发现，这东西可能连Llama 3.3什么405B连那个都达不到。这种质疑是非常严重的质疑。

针对这些质疑，Meta内部肯定说要出来辟谣。如果这事认了，那就不是说有一个人辞职就完事了，可能会有一帮人要被开除掉。而且这种一旦开除了的话，在圈子里名声就臭了，再去干这个事干不了了。

Meta的AI负责人埃哈迈德应该是个穆斯林。他是VP，AI生成这块的负责人。他出来明确否认了作弊指控。他表示：“我们听到了一些关于我们训练时使用测试集的指控，这根本不是真的，我们永远不会这么做。我们目前的理解是，大家看到的质量不稳定是由于快速发布导致的时限问题，需要几天时间来稳定所有的公开时限。”

这个老兄原来呢是苹果做自动驾驶的，是苹果汽车部门的一位负责AI的科学家吧。后来进入Meta，在Meta里面干了几年以后，生成了Meta的AI生成部门的老大。数据作弊这个实在是太严重了，绝对不能承认。所以前面讲了，说这个事不可能的，我们永远都不会做。而且也要甩锅，甩锅是什么呢？快速发布，肯定有人逼着我快速发布。谁逼着我快速发布，导致我现在没有办法把最稳定的版本拿出来。这个问题是你的，不是我的，这个锅要甩。

然后他讲的是一个什么呢？原因呢就是说这个是一个实现的问题。我们拿这个大模型去蒸馏小模型，他并没有说作弊。他讲的这个词叫不稳定，什么叫不稳定？就是有时候好有时候不好。这个话很重要，因为我们后边如何去验证他到底是不是作弊了，就要从这个点去验证他。他还讲了一个什么呢？我会在未来的几天的时间内（大家注意几天），会拿出一个稳定的实现出来。然后内部呢，也有一些员工出来实名辟谣，说我们没有作弊。前面那个你说我作弊的人，咱们来当面对质。

那么到底有没有作弊呢？这个事其实并不难验证。现在呢，有3种可能性，这三种可能性呢都可以验证。第一种可能性是什么？就是参加跑分跟测试的版本与对外发布的版本不一致。这种可能性呢是比较大的，内部呢使用了一个作弊的版本做的这个跑分测试，然后发出来的是一个没有用这些数据去训练的版本，这个可能是存在的。

还有一种可能是什么？就是像这个艾哈迈德讲的这样的，就是说他可能是不稳定。那不稳定呢其实是什么？就是你多次跑分，跑了好多次，然后取了一最好的成绩，或者干脆就是我给你一假的跑分成绩，这个可能性也是存在的。

第三种可能呢就是直接数据作弊。我给了大家一个用测试训练集训练出来的蒸馏的中模型和小模型。这个是三种可能。那你说我怎么验证这件事呢？很简单，用现在发出来这个版本再去跑分呗。如果你跑完了以后能够复现原来的成绩，比如说他原来发了博客了，说我这个大模型应该是什么什么样的成绩，排名是多少，然后是多少分，我接着跑呗。如果跑完了还是这么多分。

那你就是作弊做出来的，没什么好说的。如果你说，我跑完了以后不是那分了，怎么跑也跑不出来了，那就是你内部有作弊版本。我外边拿的这个版本是没有作弊的，但是你那个跑分数据也是假的。那么如果我拿出来去跑分，跑分的成绩呢非常不稳定，时高时低。有个别的时候，能够高到你公布的这个数据来，那就是这个艾哈迈德讲的，就是我发出了这个版本，它很不稳定。他实际上就是这样去测试了。

Meta辟谣的信息在什么样的情况下，才有可能是真实的？那你刚才不是讲了吗，就是你测试时高时低。这个可以这么去算，但是还要看什么？还要看刚才都讲了，未来几天我会发一个稳定的版本出来，或者叫稳定的实现出来。他用的这个词是实现，为什么这么讲？因为他这个中模型跟这个小模型，都是拿那个大模型直接蒸馏出来的。如果几天之后他真拿出来了，而且新拿出来的这个实现，是可以稳定的跑分，跑到他承诺的这个数据上的，那么这件事呢才算是说验证了。你们确实没有说谎，你也确实把东西做出来了。如果在这几天之内他拿不出来，或者拿出来这个版本跑分很烂，那么这个事情还是要算他作弊。而且他是有很大问题的，因为开放的版本你是抹不掉的。你说我这前面这个版本有问题，我把它回收出来，那没有，回收不回去的。即使后续开放出新的版本来，我们依然可以拿它前面的版本接着做测试。所以它到底有没有作弊，到底是作弊到哪一步，这个事都是可以验证的。自己说的话到底是不是真的，我们要等他过几天发的版本出来，咱们再去做测试。而且这个就不能等他测了，一定是外边社会上来测。测完了以后看看能不能稳定的达到一个可以接受的分数，这个才是能够让它整个的辟谣成立的一个过程。

而且从现在发出来的信息看呢，前面发行的版本在特定的测试中应该是成绩还不错的。但是在其他的领域里头，或者整体的应用过程中表现很差。这件事情呢应该基本实锤了。为什么？就是沃顿商学院的那个教授给出的结论其实就是这样。他讲的是什么？讲的是AI模型的优化痕迹明显可辨，Llama 4似乎对基准测试进行了过度调整，而非真正的技术进步。就是Llama 4现在给出的版本，进行特定的这种跑分的时候，还是可以跑出一个很高的分数来的。所以呢，这就是最糟糕的一个状态，就是他直接把一个用测试数据训练出来的这个作弊版本公开出来了。现在可能性比较大的是这个。

那么Meta有没有办法快速补救呢？现在肯定是准备快速补救嘛。第一个要去发技术文档。

前面Llama 123发布的时候，都是有论文、白皮书，还有一些微调的说明书，有一大堆这样的技术文档出来。这一次没给，那么你赶快要把这些东西补齐了，甭管是有没有人签字，还是要发出来的。

第二个就是尽快发新版本出来。如果想洗脱冤屈，一定要赶快，比如几天之内或者一周之内吧，把一个新版本发出来。发完了以后再去跑分测试，这个跑分还要能够稳定在一个大家可以接受的范围内。你别说发一版本出来，发现一跑分还不如Llama 3呢，这个事就丢人了，这肯定是不行的。这个还是要去看。

这种尽快发新版本这件事呢，其实难度是非常高的。为什么？因为大模型这个东西，它不是软件。大模型没法修修补补，你只能是拿一堆训练集重新训练，而这个过程其实是挺慢的。而且每一次训练完了以后的结果呢，他没有办法进行这种迭代更新，或者说迭代调优。这话什么意思？就是我们写软件的时候，你是有一大堆的参数指标，每一次改一点点，发现提高了一点，再改变再提高一点，它是可以干这件事的。

而大模型这种东西，你还是需要把完整的数据扔进去，然后去训练。训练完了以后，其实有点像开盲盒，有的时候行，有时候不行，不行也没有什么道理可讲。你只能是重新去整理和收集数据，然后重新训练。所以这个过程呢，没有那么快。这个也确实是对于Meta来说是一个很巨大的考验吧。

那你说有什么方法可以提高速度呢？就是投入更大的算力，上显卡。现在呢，Meta也承诺了，说我要放10倍的显卡进去，然后快速的出版本出来。这个呃，不是那么容易的，就是你真的有10倍的显卡放进去以后，你想要协调这十倍的显卡稳定的工作，这也是一个巨大的工程考验，没有那么容易。

Meta呢还承诺在2025年，会进一步的发布更多的模型出来。如果过几天大家不再找他要，说你前面那个承诺几天之后发这个模型没出来，或者出来的不好使，他也准备唾面自干了，说我今年接着准备发很多的模型出来。而且呢，这些模型呢，我准备提升语音以及推理的能力，因为现在的Llama 4不是推理模型，它就是一个文本生成模型。他准备在这一块再加强一些，也会呢推出一些商业应用场景的AI agent。因为别人现在也都已经开始卷这一块了，他还在发布原始的这种文本生成模型，这个真的是慢了两三拍了。所以说我这2025年还要接着往前跑。

那么结论是什么呢？结论就是，让子弹呢再稍微再飞一会。大概率呢，他们就是直接拿了作弊的模型出来，因为有人验证过了。

会有人再去做问题的复现，因为现在他已经站在风口浪尖上了，所以一定还会有人再去复现。这个过程盖子是捂不住的。

而且这个事情出来以后，后面比如说千问再去出3.0模型的时候，也会引以为戒，不敢再随便地在跑分的时候作弊。下一个模型出来，甭管是Llama 4的下一个模型，比如Llama 4.1，还是千问3出来，大家一定会更加谨慎地评测之后再拿出来。

“萝卜急了不洗泥”，我催你必须在哪天哪天把东西拿出来，这个事情应该是没有人敢干了。因为现在艾哈迈德说了：“我这一次翻车的原因，就是有人催着我必须在4月初把模型拿出来。”为什么必须在4月初？因为他再拿不出来，可能千问3就出来了，所以必须在这个时间点把他拿出来。他又没有进行很好的测试，就导致翻车，导致这种作弊被人抓了个现行。

所以科学这个事，还是要讲究科学方法的，太着急了是做不出来的。

好，这一个故事咱们就讲到这里。咱们也继续关注后续如何发展。这个故事就讲到这。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。

最终截止日期已过，特朗普又给TikTok续命了75天。拯救TikTok行动仍在继续。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。原来讲的是4月5号如果你不卖的话，就要封禁了。现在大家都盯着关税，没空理他了。特朗普说算了，你们也再续命75天吧，又往后延了一下。

TikTok呢在1月19号拜登的法令生效的时候，应该正式退出美国市场。在1月18号晚上主动宕机了14个小时，也就是在早晨川普要登机之前，宕机了14个小时。等到川普上台就职典礼的时候，正式开启了拯救TikTok行动，重新上线。但是呢，苹果和谷歌并没有重新恢复上架。我印象里应该是到2月初，苹果跟谷歌才重新把TikTok的移动端应用在他们的应用平台上上架。这个就是他前面被停机、被禁用的一个过程。

要注意，因为拜登当时的法案呢，他是正式的在国会两院通过、总统签字的，不是川普一个行政令就可以推翻的。川普唯一能干的事情就是推迟。我们推迟一下，前一次推迟了75天，75天是到4月5号到期。

那么川普的如意算盘落空了吗？原来他讲说上任100天要访华，如果TikTok达成交易，还可以考虑给中国免税。这都是川普这边传出来的消息。但是字节跳动就出来表示，说还在跟美国政府进行沟通，分歧很大，尚未达成任何协议。字节的这个说法非常有意思，他讲的是说我跟美国政府之间的分歧还很大，而不是说中国政府没有审批通过。我们一定要注意修辞，责任全在美方。协议呢应该基本上已经确认下来了，现在是在等待中国政府的审批。但是呢，字节应该不会像李嘉诚这样。李嘉诚就属于是我把事做绝了，等着政府来否决。字节就是正面典型，他比较聪明说哎，我跟美国还没谈好呢，还轮不到中国政府审批呢。中国政府肯定是要在最后去做好人的。

那么在这个里头谁买谁卖，应该已经基本确认了。具体花多少钱买多少股份，应该都谈完了。本来如果没有什么特别的情况，4月5号是有可能能够签约的。中国政府呢，我猜测本来应该也是计划签字的。但是呢，计划赶不上变化。

在川普刚上台的时候，双方沟通其实还是很融洽的。1月17号我们给他打去电话祝贺他就职，在2月8号呢川普也打过电话来祝贺我们元宵节快乐。在这段时间呢双方看着还不错的，结果后面就出问题了。第一个呢就是跟川普的会面不确定性实在太强，前面有人在白宫里边聊着聊着直接就出来了。那么去跟川普见面这个事，就需要重新去考量风险度了。还有一个是什么？

就是李嘉诚巴拿马港口的事情。李嘉成本来说：“哎，我们私下里把这事问问政府，同意不同意。”现在呢，传言是他也确实问了人了，只是呢，问错人了。问的人说：“你可以去处理这个事情。”但是呢，他问的这个人呢，应该位置不是很对，或者另外一边，就突然传出一些什么声音来，把这个事压下去了。

而且呢，有很多事情就是：你偷偷干其实没事，你不能上报纸。一旦上了报纸，这事就没法整了。就像明朝末年那位兵部尚书似的，本来偷偷去跟清朝议和去了，结果被传回来了。事从不密，那这个崇祯只能把他砍掉了。

所以李嘉诚这个事情，搞得大家没法继续往前谈了。特别是像TikTok这样的一个交易，如果大家什么也不说，说中美友好，咱们就继续往前做了，国内也不要做任何宣传，这事没准也能过去。但是川普说：“我给你加税了，你如果批准了这个TikTok交易，我就给你减回去。”咱们还是要面子的，这个事就没法继续往前走了。

福无双至，祸不单行。这个事是对于川普来说的。本来川普呢是惦记跟咱们的这种交易嘛，是喜上加喜。一方面通过关税讹诈，得到一些他想要的东西；另外一方面呢，也把TikTok的交易直接搞定，等于两边他都得着了。他原来想这个双赢赢两次的，这事哪成？双赢赢两次的事情一定是得咱们干，轮不上他干。

所以呢，TikTok交易还不是等待咱们审批，是跟美国政府之间分歧还很大，这个事谈不完。另外一个就是关税反制，咱们也是第一时间冲上去，反制美国关税。美国到华的所有商品，都加征34%的关税。你给我加多少，我给你加多少，一定是如此的。这个后面到底怎么发展呢？咱们慢慢吃瓜就完了，咱们在这再怎么猜，意义都不是特别大。

咱们今天呢，是说一下TikTok到底准备怎么个卖法，到底值多少钱。张一鸣到底是哪国人，现在还搞不清楚。前面有传言说，张一鸣已经加入了新加坡国籍了。字节跳动呢也出来辟谣，说张一鸣加入新加坡国籍这个事情是一个谣言。但是呢，他并没有去强调张一鸣依然是中国公民这件事情，只是说张一鸣现在是新加坡公民这个事情是个谣言。那么他有可能是新加坡的税务公民，或者是永居，或者也有可能既不是中国，也不是新加坡，是一个第三国的公民。

因为他如果出来辟谣的话，最强有力的说法就是：“张一鸣现在依然是中国公民。”但是他没有说这个话。大家注意他的辟谣的口径，里面还是藏着有细节的。那么先讲可能性最高的方案：Oracle直接增资。Oracle现在就是TikTok的股东，他如果再增资一些的话……

那么，他跟其他这些美国股东就可以占到TikTok 80%以上的股份，让字节跳动的股份降低到19.9%以下去。比20少，就19.9。这事就算过关了，你就已经是符合拜登当时签的那个法令的要求了。

为什么是20%？对于上市公司来说，超过20%叫做对于你的业绩有重大影响，少于20%就可以不需要出现在财报里了。所以这个数是有讲究的。

那么，其他那些美国股东呢？现在大部分是字节跳动的股东。他们只需要做一件事，叫股权穿越。什么意思？就是我原来是字节跳动占股百分之多少的股东，现在呢，字节跳动占TikTok百分之多少，那么他直接穿越过去。我就最后把俩数一乘起来，就相当于我在TikTok里占多少股份。至于我在字节的这个股份呢，再去根据这个数学公式重新算一下我应该还剩多少。它是这样来计算的一个过程。

这个如果能够实现呢，TikTok的估值大概是2,000亿美金左右。Oracle呢，也算是川普的支持者。他是要跟川普、跟山姆·奥特曼去玩星际之门的人。当时星际之门签约的时候，拉里·埃里森也是站在现场的。所以呢，这是川建国的嫡系部队。

国内呢，现在也在宣传阿里·埃里森是中国女婿的故事。实际上，大家已经把路都铺好了。所以为什么我前面讲说，中国政府原来有可能签字呢？虽然是猜测，但是呢，各种的风声其实已经有了。动作最小、最容易通过的方式就是这个。

然后，第二种方式是什么？就是Perplexity。他们呢说：“我愿意用500亿美金去买，直接把你买下来。”但是这种呢要注意，500亿美金跟刚才咱们讲的2,000亿美金之间就差很大了。那这个怎么算？就是我只买你美国这部分，其他的部分我就不要了。你欧洲的部分，或者国际的其他部分，你可以再形成一个总部。我们就要美国这部分。

这个呢，其实明显的是惦记以小博大。为什么？因为Perplexity自己的估值是九十亿美金，是在去年12月份刚融了一轮。现在正在以180亿美金的估值再融一轮新的。所以你想，他哪有500亿美金去买别人？他那个意思，其实并不是说我要去收购TikTok，而是什么呢？说来你买我吧，咱们两边合并吧。

Perplexity为什么会提出这样的交易呢？原因也很简单。他说：“你看，我是做AI算法的，我做AI搜索引擎的。我合并进去了以后，我来去控制TikTok的推荐引擎、搜索引擎。然后我把这个推荐引擎跟搜索引擎直接开源了，就像马斯克处理X处理那个方式一样。”

他是想去干这样的一个事情，实际上不是来收购的，而是说求收购。他干了这么个事。

还有一个冲上来的是谁？是亚马逊。在最后截止日期之前，突然跑出来说：“我要全资收购美国业务，450亿美金。”亚马逊450亿美金是拿得出来的，它是比较有钱的，不像刚才那个Perplexity，实际上是个穷小子。它呢，也是说只把美国的业务拆出来，把TikTok的业务从Oracle云迁移到亚马逊云上。这件事情亚马逊还是比较有动力的，所以他提出了一个这样的邀约。这块呢，也算是到美国政府那里去报备了。

但是这几个交易呢，都不是最有意思的一个。咱们前面讲的是最可能执行的，以及Perplexity和亚马逊的。还有一个更有意思的交易，这个是OnlyFans的创始人，叫提姆·斯托克利。哈哈，这个OnlyFans有些人听说过，有些人没听说过，现在是世界上最大的色情网站，或者叫色情服务吧。他还说：“我也要买。”他准备成立一个新的公司，与区块链基金一起提出了收购邀约，具体的价格应该是在300亿到400亿美金左右。

他提出的方案是什么呢？他说：“我们做创作者利益的一个新平台，通过区块链来计费，尽可能地将平台收益多分给创作者。”他准备干这样的一个事情，非常有意思。他呢，跟Perplexity一样，其实也是来求合作的。你直接把这个项目买下来也不好说，因为挂区块链嘛，所以它后边的估值就比较扑朔迷离了。

现在OnlyFans的一些网红呢，也在被TikTok所吸引，所以它跟TikTok之间其实是存在竞争关系的。OnlyFans呢，自己没有上市，所以并没有公开的市值。这公司也不怎么融资，所以它也没有公开的估值。2023年，OnlyFans的年营收是66亿美金，还是很挣钱的。他把其中的53亿美金分给了创作者，这个是非常吓人的一个数字，分了非常高比例的钱给创作者。在这样的情况下，它平台依然盈利了4.8亿美金，利润率达到了50%，就整个这个平台非常非常挣钱。

当然它挣钱的一个核心原因是什么？第一个，它的付费非常高，因为看黄色内容嘛，你肯定是要付很多钱才可以去看的。第二个呢，就是它不需要获客，这是人性的基本需求。它不像TikTok似的，你需要花钱去买流量，它完全不需要，所以它利润非常高，收的钱还非常狠。所以为什么他说：“我要去把TikTok收下来，我要让它变成一个以区块链技术来去计费的，尽可能把更多收益分给创作者的一个新平台。”

如果真的按照这样的一个模式跑通了的话，世界好魔幻。这个我们也拭目以待。

在这样的一个情况下，前面这75天，TikTok到底干的怎么样呢？发展势头如何呢？虽然动荡，但是TikTok的用户数量和广告收益、电商收益都在快速上升，所以势头猛猛的，真的是势如破竹在往前发展。

2025年3月，TikTok全球月活用户数16.9亿，较2024年增长了4.2%。你达到这样的规模，你不可能再涨20%了，就已经快涨到头了。美国仍然是核心市场，MAU是1.2亿，而欧盟地区的用户增长特别突出。德国、法国、意大利三国占整个欧盟增长的60%。

日均使用时长90分钟，就是TikTok最吓人的一个点。不是说它有多少用户，而是日均使用时长这个数实在是太高了。你的YouTube、你的Twitter，各种的这种平台，它的日均使用时长都很难超过一个小时，好多可能连30分钟都没有。但是它的日均使用时长是90分钟，你说你有多少广告机会，多少电商机会？这是非常吓人的一个数据。

TikTok Shop在2025年3月31号正式开放了德国、意大利、法国站，并推出了一店卖五国模式，允许卖家开通单一主体覆盖欧盟主要市场。西班牙站上线后，日均销售额环比暴涨了254%，就蹭蹭蹭就上去了。零食类目单日可以交易1万单，西班牙人看来还是很爱吃零食的。

2024年，TikTok的电商收入300亿美金，美国占70到80亿美金，是最大市场。2025年计划在这个基础上再增长200%，就乘3倍再乘上去。到目前为止，应该还是在按部就班地实现当前的这个计划。

所以，TikTok虽然并没有达成协议把它卖掉，但是呢，它整个的业绩非常的好，还在疯狂的往前走。而且TikTok也在通过其他的方式展现它的力量。

第一个，甲亢哥，就是iShowSpeed的这哥们，YouTube粉丝3,800万，TikTok快速的给了他3,800万粉丝，直接就达成了。在中国捞金直接捞的盆满钵满，而且所有相关中国行的内容在海外赚取了巨大量的流量，这已经做出了榜样了。前边我们讲过甲亢哥的故事，你以为这样的东西光有MCN机构就可以让它策划成型吗？那后边肯定是有TikTok在使劲。

现在另外一个哥们叫野兽先生MrBeast，YouTube粉丝3.8亿，TikTok粉丝1.15亿的一个哥们，说：“甲亢哥，你这挣的有点忒多了，这不行，我也得得着。”

他现在也已经开始计划访华，已经开始在他的社交媒体上发消息说：“我也要去中国转一转。”那后边是不是TikTok在使劲？大家自己想就可以了。这个非常非常有效，这就是TikTok现在的一个基本业绩。

下一件事是什么？就是6月份中美之间也该有个了断了。现在特朗普在玩关税，正是混乱的时候，千头万绪，不知道该拎哪一头的时候，短时间没空去折腾TikTok了。再延迟个75天，到6月18号是下一个交易截止日期。到那个时候呢，其他国家的关税问题、美联储降息的问题，也许就已经告一个段落了，就弄得差不多了。在那个时候呢，就可以把TikTok重新摆到桌面上来，把它解决掉。

不过呢，以懂王搞事的能力，后边到底还能搞出什么样的事情？后边这几个月会不会变得越来越热闹？也不好说。反正继续吃瓜，继续喝茶，咱们接着看后边TikTok的交易到底如何实现。在这个里边，反正onlyfans的那个交易，还是让我觉得很有意思的一种交易方式，虽然最终达成的机会不是特别大。

最后有可能就是跟Oracle之间达成交易，满足拜登法案的各种要求，再去与Perplexity和onlyfans之间做一定的合作。至少Perplexity的合作应该是能做，onlyfans这事儿真不好说。onlyfans本来想上市的，结果因为它做的这个比较奇怪的业务，现在上不去。最后可能也没有办法去跟onlyfans继续合作。

但onlyfans整了这么一个事情以后，大家一看，原来在那边去发节目的话，分成的比例这么高，也是算一种广告吧。好，我们未来的75天，继续去吃TikTok的瓜。好，这个故事就跟大家讲到这里。

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苹果也要做智能眼镜了，难道又有新方向了吗？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲苹果的阿特拉斯计划。

苹果做智能眼镜的事情并不是空穴来风哦，而是彭博社一个记者做出的报道。现在呢，苹果算是漏的像筛子一样了。以前苹果内部保密是非常非常严格的，苹果的办公楼原来跟其他的所有公司办公楼都不一样，它像是那种单元楼似的，一个人可以进入这个单元，竖着全是你们的办公室，然后下一个单元你进不去。所以他就为了保密做成这样。

但是现在的话，苹果内部的保密基本上已经形同虚设了。现在所谓的阿特拉斯计划呢，还仅仅是一个内部调研项目，就是在内部找了一堆人来说，唉，你们看看，现在市面上的这些智能眼镜到底是怎么样的，市场如何，我们是不是应该去模仿一款，或者应该去研发一款吧。

到苹果这里，你要说模仿的话，这个词就不太尊重了。他们主要的对标对象是谁呢？是梅塔的Rayban雷朋的眼镜。为什么呢？因为梅塔的Rayban已经卖了100万只了，对于苹果来说值得看一眼了。为什么说值得看一眼，待会咱们再去讲。但是呢，他要想把眼镜做出来，至少要到2027年了。

这个东西呢，就像苹果汽车，储备了一大堆的专利。你说现在苹果要去做眼镜，他有没有相关的技术储备？非常多，而且呢，也不断的会有新的风声冒出来。但是最终到底是不是能做出来，其实谁都没谱。像苹果汽车传了十年了，最后宣布说我们不干了。苹果虽然宣布了不干了，不一定哪天他说，哎，我又启动了。这就是苹果现在的一个状态。

那么我们回来看一看，梅塔的Rayban真的成功了吗？它是累计销售突破100万。其实呢，现在我们所看到的是Rayban的第二代，上一代呢大概是卖了30万台。这一代呢，应该是从2023年10月份开始卖的，卖到现在的话，差不多是一年的时间吧，卖了100万台。那你说这100万台这样的数据，对于苹果来说是大数还是个小数呢？咱们稍微比较一下。

苹果一年卖掉了2.346亿支iPhone，卖掉了5000万台iPad，接近5000万支的Apple Watch这个手表。他们的耳机的话，应该能够有可能六七千万。所以呢，折腾了一年，卖掉了100万只的Ray-Ban眼镜的话，对于苹果来说，基本上相当于没有。而这个数字完全不值得去说。这是一个巨大的市场，成功了我们要去折腾一下，完全不值当呢。但是呢，100万呢，也不是个特别小的数字了。

所以苹果说来，咱们启动一个计划，调研一下吧，也就如此了。硬件设备真正的数据，其实不是卖掉了多少，真正对硬件设备起作用的数据是什么？实际上是活跃数。给大家举一个当年的故事吧。当年呢，2015年有一个公司突然上市了，这公司是什么呢？叫暴风影音。它呢是当年最有名的一只妖股。为什么呢？这暴风影音已经出了VR眼镜，号称呢是找到了新的风口。2015年上市以后，两个月连续29个涨停板，多么恐怖的一个数据！为什么叫妖股呢？但是这29个涨停板之后，很快这个股票就崩掉了。为什么？因为你是把这些眼镜卖了，但卖完了以后呢，这些眼镜并没有活跃起来，并没有真的给你带来真收益，或者带来后续的内容消费，或者广告收益，都没有。

那这个你卖掉再多的眼镜，其实也没有什么意义。当年暴风大概也就是卖掉了可能一两百万只的这种眼镜。后来我有一个朋友在暴风影音内部上班，我说你偷偷给我看一眼后台，让我瞅瞅你们的日活数据到底是多少。瞅了一眼，大概也就是几万，可能连5万都到不了的一个数字，每天在这晃来晃去。我说这不扯淡吗？你卖了几百万只的这个眼镜，后台日活只有几万个，最终就是失败告终。暴风呢最后是苟延残喘了一段时间，2020年直接退市了。

所以对于智能硬件来说，卖了多少不重要，有多少活跃才重要。像暴风影音的这种VR眼镜，你卖掉了以后，后续的甭管是打游戏、看视频，还是说看广告，你都得有活跃，才能有后边这些收益。要不然的话，就没有。

那么，梅塔的Rayban到底有多少活跃用户呢？现在，它在第一期卖了30万只的第一代Rayban，大概有2.7万的一个月活跃数据，不到10%。但是，这个数据肯定是水分非常非常大的。刚才我讲的那个数据是日活，就是每天你要来活跃一下。而梅塔公布的数据是月活数据，你想，你买了个眼镜，每个月戴一次，就算活跃过一次了。那这种数据的水分能有多大，自己心里去想一想就知道了。因此，它的日活可能也就是几千，这样的数据可能更差。

至于现在的第二代100万只Rayban，并没有公开说它到底有多少活跃数据，但应该数据也不会太好看。为什么呢？因为Rayban的这种数据并没有那么容易隐藏。为什么呢？因为它跟VR眼镜还不一样，VR眼镜是个消费内容的设备，而Rayban这样的设备是一个拍摄内容的设备。它上头有摄像头，你可以拍视频，可以拍第一人称视角的视频。你到底有多少这种视频在市面上传播，不就知道这个东西有多少活跃了吗？从现在来看，实际上非常少的Rayban数据在市面上传播，而且这些Rayban数据能够造成的影响也非常小。

哪怕说大家都不传播，但有一两个Rayban拍出来的视频爆炸式传播了，这也行。因为一旦有爆炸式传播，其他人就会来抄袭，哦，拿Rayban戴在脸上，第一人称视角拍出来的，这么多人喜欢看，那我也得去买一个，也得去拍。就像我们很多人买了GoPro、买了大疆的这种运动相机，看到人家能够拍得这么漂亮，那我也得去试试，会有这样的活跃出来。

但是，Rayban现在的视频完全没有让整个视频社区活跃起来，它的视频没有传播性，这比它没有活跃性要更糟糕。首先，梅塔还是有两个相对来说比较有利的条件。第一个，梅塔想明白了说时尚，我戴个眼镜，这东西不能丑，一定要好看。在这件事情上，甭管扎克伯格自己。

每天戴着眼镜出来晃，还是找了一堆明星。这算是一种时尚的产品，没有哪个人说：“哎呦，我带了一个Rayban，觉得丑。”这个事还不至于。

然后第二个是什么呢？就是他自己是有社交媒体的平台，有自己的流量的。他有Instagram，有Facebook，所以呢，他已经算是得天独厚的一个位置了。但即使如此，Rayban的视频依然无法传播。第一个原因是它的硬件规格比较奇葩。它上头有两个500万像素的摄像头，一边一个，还有三个麦克风，和一个开放式的扬声器。就是你可以拿这个东西当蓝牙耳机用，还可以去拍摄。只是呢，它的摄像头的分辨率稍微差了一点。500万像素到底有多差呢？iPhone的分辨率是4800万像素，那安卓手机的分辨率就更高了，小米原来出过1亿像素的，现在至少也都是四五千万像素的一个水平。所以它这个像素就比别人差非常远。

电池倒是够用，6个小时的中度使用。就是你如果很重度使用这个，肯定盯不了这么长时间；你如果中度使用的话，这个眼镜里的电池可以撑6个小时。然后还有一个充电盒，这个充电盒可以反复充三次电。所以你出来18个小时，就是一天，基本上够用。当然了，这个东西不像耳机似的，就是咱们使用的蓝牙耳机，经常是使用充电盒的。因为耳机你可以把它摘下来，但是眼镜，你像我们这种戴眼镜的人，你把它摘下来，你看啥呀？两眼一摸黑嘛。

所以它这个设计呢，也没有那么合理吧，但基本上能用。还有一个什么东西呢？这个眼镜上还有一个灯，因为你拍摄嘛，总要开一个灯，告诉大家说我在拍摄。否则的话，你不就偷拍去了吗？这个是很危险的。

然后硬件如此的一个格式，其实已经比较奇葩了。因为现在大家都在卷画质，卷真率，卷码率。甭管是图片内容，还是视频内容，你要有感染力，就必须是在底层下一些硬功夫。它的硬件压根就不支持你干这个事。你想，500万像素的摄像头够干嘛的呀？所以导致什么呢？就是它的内容格式就很奇怪。

他的图片可以存500张，其实呢，这个数是够的。存500张，把它导出来，然后再去拍，这个事问题不大。但是呢，只有2,592*1,944的这样的一个分辨率，算是一个4:3的格式，这实际上也就是500万像素嘛。但你跟iPhone的这种照片比起来，就完全没法看。iPhone拍出来的照片，色彩很好，非常细腻，再加上夜景的这种增强，就会好很多。

但是你拿着Rayban这样的眼镜里，拍出来一个500万像素的照片，基本上相当于是咱们可能十年前的数码相机拍出来的水平。那你说你怎么可能有传播力嘛。视频呢，就更奇怪了。它不是1080P，也不是什么480P，不是任何一个咱们能够想到的这种通用的视频格式。它的视频呢，是1184×1184，30帧，最长只能拍30秒，一共可以存30段。这跟30干上了。

那这个里头有什么问题，大家想明白了没有？他这个视频是方的，他是1:1的。咱们电脑上是16:9的，手机上是9:16的。竖屏的什么时候用1:1的呢？只有Instagram上面的图片是1:1的。他给这个东西做了一个1:1的视频比例出来，那这个就导致一个什么问题呢？就是这种视频除了在Instagram里头之外，你没有任何地方可以传播它，导致这种设备所拍摄的内容极具缺乏传播力。他给你了一个方的视频，而且呢，视频没法传播，已经算是一个巨大的悲剧了。

还有一个比这个悲剧更悲惨的事情是什么，大家想到了没有？警察的执法记录仪为什么挂胸口上，为什么不戴头上，为什么不挂眼镜上？有没有人想过这个问题？那你说重量耗电，这个算是一个原因，还有一个很重要的原因是什么？搁胸口上稍微稳一点，即使是这样，执法记录仪拍出来那个视频，如果给一般人看，还是会晃动得很厉害的。你一旦放到头上了，这个视频拍出来是完全没法看的，抖得一塌糊涂。

哈，那你说我们第一视角，我们每个人每天戴着眼镜四处看，我们没觉得头晕，怎么搁个眼镜就头晕了呢？

这个原因也很简单。我们人呢，会有一个补偿机制，就是当我动的时候，眼睛捕捉信号的时候，会有一个补偿的机制，说：“哎，这个地方会动一下，那个地方会动一下。”我不会因为晃头晃脑袋，让自己的脑袋晕掉。但是，如果没有这种补偿机制了，你把别人眼睛看到的信息搁到眼前来看，马上就吐得满地都是了。我们原来是有一个预期的，说头动了，我们的视频也会动。甚至我头动的时候，我的眼球可能也在跟着发生变化。在这个时候，我看到的内容呢，相对来说并没有那么晃。

但是别人是不能这么干的。你想想，我们用大疆带云台的照相机去照相，或者是手持云台，你还需要去走那种叫云台步了。什么叫云台步？就是弓着腰、屈着腿、垫着脚尖，在地上小步的往前倒腾。为什么？就是保证你的手是稳的。另一种让这个东西稳下来的方式是什么？就是像INSA360这种360度全景了，后期输出的时候，再跟某一些物体的追踪，输出出稳定的图像来。否则的话，我们是没法得到稳定的视频的。

咱们去看看那些真正拍电影的人，他们会把这个摄像机绑在一个巨大的架子上，或者在地上搁一个轨道，在这个轨道上移来移去。目的是什么？就是为了得到的视频要稳定。这件事是很难的。所以像戴在眼镜上的第一视角视频，这件事情本身其实就是个伪需求。你拍出来这个东西根本就没法用。

那么梅塔的智能眼镜之路到底顺不顺畅呢？扎戈伯格讲了，说我们智能眼镜分四步走。第一步是蓝牙耳机，就是说我们没有摄像头，没有显示，只有麦克风和耳机。你可以拿它听音乐，可以拿它打电话，实际上就是做了一个长得像眼镜一样的耳机。这是第一步。

第二步呢，就是现在咱们讲的Rayban，这些东西是没有显示功能的，但是它有摄像头。你可以走到哪拍到哪。等到第三代呢，就是有一些有限的显示，它已经可以在眼镜里头显示一些东西了。就在今年9月份，梅塔开的connect大会上发布的，叫Orin这样的一个产品。但这个产品呢，现在只是一个原型产品。

最终到底能不能做出来不好说。等到第四代的时候，就是全景显示的AR、MR这样的设备了。等于我可以把完整的对外的视频、完整的外接视频都可以投到眼前，而且可以在这个上面加各种东西了。这是第四代。现在呢，第一代卖了30万，第二代卖了100万，第三代呢做了个原型机出来，第四代还遥遥无期，不知道在什么地方呢。而Orin最终到底能不能做出来，还真不好说。我记得有人看完Orin以后说：“哎呀，这个东西真棒，这就是未来的方向，一定要往这方向冲。”我当时录的视频就是说这个，大家看看就好了，肯定是做不出来的，这个也算是一种预言吧。

现在有什么新变化了呢？Orin的负责人刚刚离职了，加入了OpenAI。这个人呢叫凯特琳·卡利诺夫斯基，应该是东欧那边的人，斯拉夫人。这个人呢很厉害，他是MacBook Pro的设计师，也是梅塔·欧克勒斯产品的设计集成以及机械工程团队的负责人。欧瑞基本上是由他来负责带队去立项、带队去研发的，现在他跑了，后边欧瑞到底怎么去做还不好说。

他加入OpenAI干嘛去呢？负责机器人和各种智能硬件产品的协调。然后呢，准备先去跟一家OpenAI投资的公司协调起来，做一个新硬件。这个投资的公司呢叫做“Love From”，大概是这么一个名字。这个公司的创始人叫乔尼·艾维，也是非常非常著名的人物。这个人是干嘛的？iPhone 1的设计师，绝对是传奇设计师。他呢设计了iPhone的早期的所有版本，后来离开苹果公司，自己去做了一家专门的设计公司，苹果后来一直跟他有合作。

现在他做了一个新的公司叫“Love From”，这个公司呢还得到了乔布斯遗霜的资助。现在这公司呢得到了OpenAI的投资，准备去做一款新的设备。这个人到现在为止，他的很多设计依然在影响苹果。举一个例子吧，比如说，很多人都觉得非常诡异的一个设计，就是苹果Vision Pro上面那个眼神交流。

他通过内部摄像头，把我们的眼睛拍下来，然后呢，在前面的这个屏幕上给你投影出来，让外边的人可以看到，带着 Vision Pro 的这个人，你的眼神是什么样的。可以做这样的一个东西，这个专利就是这位乔尼·艾维的，所以设计师。有时候做出来的东西，有些超越我们的想象了。他呢，准备做一款利用人工智能创造计算体验的产品，其社交破坏性比 iPhone 要小。这个也是我看一篇文章上写的，应该也是个翻译腔。看完了以后呢，好像说了些什么，但我也没想明白他到底要做什么。

最终我们看到的肯定是一个跟 AIGC、跟 Open AI 相结合的产品。但是呢，什么叫社交破坏性比 iPhone 小呢？那边你举一个 iPhone，很多人觉得你很突兀。那么这样的一个产品呢，到底是个眼镜呢，是个耳环呢，还是个耳机呢，或者是一个什么样其他的产品？我们展开想象吧，这种传奇设计师，也许会让我们眼前一亮。

回过来说，苹果真的要做眼镜了吗？现在的苹果呢，其实已经不复当初了。乔布斯时代，或者我们讲叫乔尼·艾维在苹果的时代，当时呢，苹果是创新的引领者，各种的保密。苹果内部的保密机制，是所有互联网公司里面最强的，甚至你都可以说，苹果不是一家互联网公司，这就是一个非常注重保密的公司。而且每一个产品拿出来，都是让人眼前一亮，完全划时代的产品。

苹果也有拿出失败的产品的，但是呢，拿出来以后，你依然会让人眼前一亮，说这个事情还可以这样来做。而且呢，每一次拿出新产品都是孤注一掷，说我不成功则成仁，那样的一个水平。而现在的话，苹果已经变成了一个跟随者。跟随者呢，内部泄密非常频繁。今天说苹果申请了一个什么专利，明天说苹果在哪挖了个人，后天说苹果立项做了个什么事，这不 Atlas 项目苹果又泄露了嘛。

然后呢，市场上火什么就做什么，完全跟着别人走。最讨厌的是什么？就是犹犹豫豫、举棋不定。今天我要做，明天我又不做了，后天我又要做了，再后天我又不做了。这是苹果现在的一个状态。

现在这一次的Atlas项目呢，应该仅仅是苹果的一次试探。眼镜这个事情呢，未必是一个新的方向。刚才我们也讲了，在眼镜上做拍摄，这件事情其实是不靠谱的。如果你真的想在眼镜上做拍摄的话，除非是像Insta 360那样，你拍一个360度的场景，再在这个上面去做裁切，然后得到一个稳定的视频；否则这种视频是没法给别人看的，看了以后马上吐掉。

而且现在的整个科创行业也好，或者是互联网的IT行业也好，它是什么呢？小公司做创新，就很少有这种大公司说“来，我们做个创新吧，颠覆式创新。”你颠覆谁？颠覆你自己嘛，这事是不现实的。所以都是小公司创新。小公司创新完了以后呢，大公司冲上去收购，或者是我上去抄一个也行。

现在梅塔折腾了半天，试验呢还半成不成的，还在这死死挺着呢，赔了那么多钱，也没砸出任何响动来。生着往前挺，苹果说那我也进去试试，那真的叫难兄难弟。所以现在眼镜这条路，甭管是对于梅塔来说，还是对于苹果来说呢，可能都很艰难。

想想那么多人做出汽车来，苹果折腾了10年，最后算我不做了。苹果折腾了半天，做了个VisionPro出来，说算了，砍单了停产了，以后不玩了。所以在AI到来以后，到底应该做一个什么样的硬件跟人去交互，所有的互联网巨头其实都没想明白。

这一次呢，就是苹果又做了一个测试，让我们看一看，这些互联网巨头们有多么的无助，多么的无奈吧。好，这个故事跟大家讲到这里，感谢大家的收听，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，付费频道再见。

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。今天咱们来讲 GPT O1 发布，科技大爆发应该会到来。草莓模型终于发布了。今天我太太还问我说，这个模型发布了，对于你们这些科技圈的人来说，算是意料之外，还是算意料之中？这个事情直接把我问在那了。

其实，每一个人都希望赶快把草莓模型发出来。但是 OpenAI 从今年年初开始公布 Sora 到现在，他吹的牛有点太多了。到现在为止，这是我们真正见到的能够用的产品。虽然 GPT4O 也是能用，但完整的 GPT4O 其实到目前为止，一直没有彻底开放出来。而这个 O1 上来直接就开放了，今天早上凌晨 3 点突然上线，哐往那一挂，大家愿意用的都可以去用了。我自己也去用去了。他呢，也换了一个名字，叫 GPT-O1。所以呢，这就不是 GPT5。

未来可能会走两条路，一个是继续走这种直接进行语言生成的，而 O1 这条路，走的是深度思考，要去反思一个问题，要深思熟虑以后才去回答。所以他有可能两个路要分开走，而且两个模型可能会相互配合着使用。

现在的 OpenAI 呢，就跟 O 干上去了，OpenAI 以 O 开头嘛，它后边的仪态产品基本上都是 O。GBT4O 这个 O 叫 Omni，意思是全能。下一代大模型，也就是大家等待的 GPT5，它的模型的名字叫 Orin，猎户座。而现在的 GPT O1 意思是从零开始计数，从头开始。

这是一个什么样的大模型？他深思熟虑，具体里边是怎么做的，这个都是大家在猜，或者有一些很简短的文章，因为现在他也不开源，OpenAI 变成 Close AI 了。这个东西到底内部如何实现呢？大家只能猜。

现在就可以用 Plus 用户，像我就是 Plus 用户，一个月 20 美金，可以用到两个版本，一个叫 O1 Preview，预览版，应该是在正式的 O1 版本上裁剪出来的一个版本；另外一个叫 O1 Mini，O1 Mini 是要比 O1 Preview 还要再小一些的版本。但是这个额度非常少，少到什么程度？O1 Preview 一周 30 次，我今天大概已经用了有十来次了，后边几天我要省着点用了。Mini 是一周 50 次，真的是没见过这么抠搜的模型。以前的都是三个小时多少次，或者一天多少次，甚至有一个小时多少次，而现在这个 O1 都是一周几十次。所以用的时候一定要小心。

有人在去传说，准备上 200 美元一个月的 Preview 版本，这个属于传言。今天还去问了 GPT4O，被辟谣了，说我们不准备干这个事。
就是20美元一个月的这种Plus版本，我就让你用，只是数量少一些。未来，我们会想办法把这个数量提升上去的。这个O1的测试数据非常亮眼，数学能力极强。在2024年美国数学邀请赛上，能够达到全美前500名优秀学生的这个水平，这是非常吓人的。然而，他这个数学邀请赛应该是中学生，文中并没有说明到底是初中生还是高中生，但能够达到前500名的北美学生参赛水平的，已经非常高了。

物理、生物、化学方面，可以直接达到博士生的水平，这个也是很恐怖的一个能力。编程能力得到了极大的提升，在信息学奥林匹克竞赛里头，超过半数的参赛选手，如果是打开常考，让他慢慢的想，让他多试几次，是完完全全可以得到金牌水平的。在Code Forces平台做竞争性编程比赛上，已经超越了93%的程序员，已经算是一个比较资深的程序员了。

我自己也在里边做了一些编程的测试，确实非常的猛。我去向他提出一个很详细的要求，我说我现在要做什么事情，希望使用哪些技术，希望效率怎么提升，在界面上怎么去设计。当然，这个提示写的比较长，写完了以后，啪一回车，首先是漫长的等待。不是说啪一回车就出来了，这东西挺慢的。等一会以后告诉你说，应该在哪个地方，怎么去装环境，第一步做什么，第二步做什么，哪个里头有哪个文件，这个文件里写什么东西，啰里八嗦写了巨长的一段。我发现O1这个玩意是非常话痨的一个大模型。

而如果你不是像我这样用Plus版本去直接调用，而是说我要用API去调，那你就上了当了。他会啰里八嗦说半天的，而且他那个TOKEN的费用奇贵无比。那么，为什么讲这就是科技大爆发即将到来？O1其实并不是给普通人用的，普通人去玩GPT-4O就已经足够了。O1这种东西其实是给科学家、工程师、程序员用的工具。

现在限制科技发展到底是什么？其实数学是限制科技发展的一个很重要的因素。因为数学越往后发展，其实越反人性，必须筛选出极少数的数学天才，才能够继续往前面去前进。而且人类为了达到当前科技的高度，必须进行非常长时间的学习。你想，一个小孩从出生一直上到博士，可能研究才能研究点东西出来，这个时间得二十几年，甚至是三十年你才有可能能够学完。学习的成本是非常高的，而且筛选也很严格，因为学习成本很高，必须要选出最能够去学习的人去学。

但是筛选的过程又未必科学合理，不一定说一个筛下去的人，他就比进去读博士这个人差，也许你换一个人上来科技就发展了。
但是这件事我们不知道，没有任何可以试错的机会。在学习的过程中，也会扼杀创新力，因为我们不断地学习，实际上就在学习前任的方法，这会造成路径依赖。所以，其实是导致现在科技很难再往前走的一个很重要的原因。而且，我们必须要阅读大量的信息文献，才能够去做研发。为什么呢？如果不读，你只能重复造轮子。有没有人做过这个？没有查重，那你折腾半天做完了以后发现，哎，20年前有人做过了。这也是很正常的。而且，人的大脑不是说我读了大量的信息和文献，就可以去做新的创新的，而是什么呢？我们的大脑像掰棒子的狗熊似的，你把新的东西进来以后，就把旧的知识可能忘掉。你要想始终得到一个最新的知识，在这个基础上去做研究，这还是非常难的。

但是现在有了O1的帮助，这些问题其中一部分就可以解决了。我们不再需要进行严格的筛选，不再需要进行漫长的学习，让更多的人可以进来进行科学创造。整个科技大爆发，可以带来不同的变化。很多科技前沿的关卡，其实已经开始松动了。学习筛选的过程也必然会发生改变，以适应O1之后的科技研究。

我个人用的体验到底怎么样？首先说，个人使用O1的体验并不好。为什么？第一个是很慢，这刚才我讲了，一个回车下去，你要在那等。而且很贵，如果使用TOKEN API直接调用O1的成本，要比我们使用GPT的各种模型都要贵很大的一个比例。而且给的配额还非常少，你想，一个礼拜才给了你50次，这个事实在是让你不太敢打回车。

编程问题我去试了一个，刚才我们讲的说你给我写一段程序，他思考了多长时间？两分钟。你打完回车以后，两分钟他没理你，做完了以后再告诉你说我们整个用了两分钟，才给你输出了一个结果。每周三50次，这确实是有点费劲。

那贵到什么样的程度？O1 Preview的价格是GPT4O的3-4倍，输入100万TOKEN是15美金，输出100万TOKEN要60美金，这个是非常重的一个价格了。因为我们去写编程那个题的时候，刚才我说他写的特别话痨吧，直接输出了8,000多个TOKEN。按照100万TOKEN 60美金算的话，我等于那一次回车下去，我就已经花了大概0.5美金出去了，所以这玩意是非常贵的。

O1mini要稍微便宜一点点，100万的输入是3美金，输出是12美金，但是MINI可能有一些效果会稍微差一点。那比较一下4O，100万的输入是5美金，输出是15美金。
这个已经是现在大家可以用到的比较好的模型了，而4O mini就是4O蒸馏出来的小版本。100万的输入才0.15美金，100万输出是0.6美金。所以我现在大量的这种模型工作，都是使用的4OMini。而且现在API的调用还非常不完善。

怎么个不完善法？第一个，不允许加系统信息。你正常跟人聊天的时候，你说的话叫用户信息，他回复叫助理信息。正常我们去跟OpenAI聊天的时候，还有一个信息叫系统信息，我们先设定你是谁，张三李四，你擅长什么事，这叫系统信息。现在这个O1呢，是不支持系统信息的，也不支持函数调用，还不支持流式输出。

流式输出是什么？我们在GPT上跟人聊天的时候，GPT都是一行一行一个字这么出来的，因为它出的慢。如果你不是随想出来点什么，随出就会等很长时间。而这个O1压根就不支持这功能，你只能是打完回车生等，等到他彻底算完了以后，啪一把吐出来。Plus用户呢，直接就可以用，但不是很顺畅。为什么呢？他不能访问网页，现在只能是用他已经训练好的数据去给你回答，而且也没有搜索的接口。

思考的过程建议大家不要打开，因为你在这个Plus版本里头说，“现在O1不一给我去回答一个问题”，你打完回车以后，他告诉你说，“我现在在想，我在思考，我有一些什么样的问题。”他在不停的在变化。这个东西呢，如果你点他，给展开一个思考过程。我点开过，我问了一个问题以后，发现他思考的有中文的、有英文的，还有阿拉伯语的，讲的东西基本上是驴唇不对马嘴，完全在胡说八道。但是最后输出的效果并不差，只是中间思考的过程，我估计是什么呢，随便给你写一点信息，让你不要太着急。

所以这个中间思考过程大家就别点开看了。O1这一次的发布其实是非常匆忙的。为什么呢？第一个是钱真的不多了，要尽快完成融资，否则以OpenAI的尿性，肯定还是说我们再放个气球出来，放一个视频出来，让大家慢慢等，而不是说直接咔就把东西扔出来了。现在马上要融钱，据说他们准备融资60多亿美金，再贷款50亿美金。那么这些钱加一块，大概也就够他烧个半年或者八九个月这种水平，再往后可能还得再去找钱。

所以在这种情况下，有一个新的模型发布，对于他找钱来说是比较有好处的。而且O1的很多体验并不好，很多GPT上实现的功能其实都没有实现，包括刚才我们讲的不能接网页、不能接搜索、不能去做流式输出。
而且呢，还没有任何的多模态。比如，你要给他一张图，他认不出来。想让他去做题吧，你必须要先用GPT-4O把这个图识别好了，再把这个识别出来的题扔给他，再让他去做。他自己没有这个能力。而且O1其实并不太适合广大民众，广大民众真正需要的可能是他Orin猎户座大模型啊，而现在那个还没出来，到底什么时候出来不确定。OpenAI最近也不断有员工在离职创业，这对于吹了太多牛、拿不出产品的OpenAI来说，会造成非常多的困扰。

即使有这么多问题，GPT O1不是那么完善，但GPT O1依然是一个划时代的产品。O1应该怎么用？大家知道最早的程序员是怎么干活的吗？最早的程序员应该这样，首先在纸上写代码。那个时候这个机器是非常紧张的，不是说随时就有啊，个人电脑是很靠后才有的。所以呢，早期程序员都是在纸上写好代码，写完代码以后，拿打孔卡或者是打孔纸袋去编程。在这个袋子上打完眼以后，约时间，说我什么时间是要去上机。你要去约，约好了以后，到机房把这个纸袋也好或者是打孔卡也好，装到这个机器上，咔咔咔给你输进去，漫长的等待，在回收结果。回收完了以后，如果发现有错误或者不满意的地方，回去接着改程序去啊，然后再约下一次去上机。最早的程序员是这么干活的。为什么这么干？就是因为资源太少。

O1的使用其实可以参考刚才我们讲的过程。第一个，GPT Plus的账号上每礼拜只能使用几十次，所以一定要珍惜。第二个，就是很昂贵。如果你说我不希望被它限制，我要到这个API上直接调用，那么这个确实是可以突破限制，你愿意使用多少就使用多少，但特别贵。另一个就是反馈很慢，你不可能得到实时结果。

那么现在我是怎么用的呢？第一个，先用GPT-4O或者是4O MINI这样的模型整理提示词。我先要说我要干什么，请把提示词给我写好，要给你省一个非常复杂的提示词。在这个基础上你再改，改完了以后再让GPT-4O去给你修改，得到了一个完整的提示词，要把该问的事情都问好。做完了以后，满意了检查过了，一把塞给O1说行，这就是我要干的事，你去干去吧，进行漫长的等待，可能等个几分钟，接收完整的结果。因为他不能像4O似的，我随时聊，错了以后我再纠正你，我再告诉你哪错了，再给我改一改。他没有这个机会，因为交互次数实在太少，而且很贵。这是GPT O1的一个使用方法。如果你说我现在想用O1去解决一个问题了，建议你们像我这么干。
先用GPT-4O去整理提示词，整理完了以后，一把扔进去。这可以把这些珍稀的使用机会应用到最大价值。再往后，可能很多AI创业的厂商又该有噩梦了。现在，AI agent的创业公司，噩梦又轮到脑袋顶上了，因为每一次OpenAI发布产品，都会有创业公司突然死亡。

AI agent干的是什么呢？就是人工规划设计流程，将复杂的任务分摊到多个大模型，最终获得一个可用的结果。而GPT-4O基本上是把上面的活儿都替你干完了。你给它一个复杂任务，它替你分拆，分拆完了以后一步一步去思考，思考完了再反思，去检验结果，在结果里挑一个最好的，再把这个结论扔出来给你。

我们自己去设计的这些工作流，可能还没有O1内部设计的工作流合理。他这个可能又高效又合理，所以大部分当时做的AI agent，现在都没有什么用了。那么O1算不算一个端到端的系统呢？这个怎么说，响应速度和想一想的过程，说端到端稍微有一点点亏心。

那么现在GPT O1还不适合融入AI agent，因为它实在是太慢了。以前的AI agent要重新做，重新规划。怎么规划？原来的AI agent是很多小模型，通过一个流程处理一个明确的需求，然后再拼凑出结果来。那么现在就应该换了，还是用一堆AI小模型，在人工参与下，输出完整高质量的提示词。这应该是AI还可以干的事。

再把这个提示词扔给GPT O1，得到了结果之后再干嘛？再用那些小模型或者执行代码，再去把GPT O1的结果去分解。说到底要去做哪些操作，哪些的代码要去修改，哪个地方要去建文件，要把这个事情自己再去处理掉。因为这个O1后边的部分都没有，它只是负责把要求出进去，它把结果扔出来，它就干这件事。

GPT O1带来进步，肯定也会带来一些毁灭或者一些伤害，这个事永远都是这样。我们发明枪会有伤害，发明炸弹可能有伤害的，包括计算机也是对社会有伤害的。O1这样的东西，它会对社会带来什么样的伤害呢？第一个，原来我们一直思考的叫有钱人不作恶理论，这个事被打破了。很多人说不对啊，都讲万恶的资本，怎么有钱人就不作恶了呢？

大家想这样一个例子：一个有钱人跟一个穷人过独木桥，每次只能过一个人，这时候该怎么办？通常有钱人会向后退，让这个穷人先过去。为什么呢？因为有钱人身娇肉贵的，如果真的掉下去了，或者出点什么事，这所有的东西就都没法享受了。而穷人呢，一条烂命，其他啥也没有，他输得起。
但有钱人输不起。所以呢，以此为基础，很多西方人认为，只要财富积累到一定程度以后，就不会去做一些特别过分的事情。你会维护社会的规则，继续运转下去。这个也是很多西方人认为大模型不作恶的一个原因啊，因为大模型训练实在太贵了。有钱人是不会花了这么多钱去训练一个大模型，跑去干一些坏事。对于他们来说，没意思。

我记得以前，我们也遇到过类似这样的问题。那时是买瑞士军刀，一个东西一个刀好几百上千。我就问那个卖瑞士军刀的人：“我说这玩意这么老长，算管制刀具吗？”后来人家那个店长也跟我乐，说：“您见过买上千的刀出去挡人的吗？买上千的刀的人都是搁家里摆着的。有钱人是不干坏事的。”

但是GPT-01出来以后，这个就被打破了。为什么呢？失控了。现在不需要那么有钱，也不需要那么天才，每个人都有机会推动科技进步。那么，藏在深山或者地下室里的科技怪人，可能就会越来越多。甚至很多民科，我们管它叫民间科学家。以前这些人只能骗东西，他们是做不出真正的玩意来的。但是现在有了GPT-01后，这些科学怪人和民科，就有可能做出奇奇怪怪的东西来。

那么，社会就会从一个稳定的金字塔状态，变成了散乱的一团沙丘。原来你必须要汇集起整个社会的动力，来供养金字塔尖上的一点点人，成为大的科学家，汇集资源，才可以去做科研。现在不用了，我们拿这样的工具，每个人说：“哎，我想设计一个什么东西啊。”跟咱们看美剧有一个美剧叫《Young Sheldon》，人家小孩坐在家里捅吧捅吧，想去做核反应堆的，可能未来这个事情就会变得越来越容易了。

而且GPT-01其实依然会产生幻觉，他也经常会说错、忽视，认为经过反思、经过很认真的思考以后，他说的就不错了。而且GPT-01的幻觉，它的危害要比传统的这种幻觉要大得多。

咱们先讲一个著名的哈雷彗星笑话吧，大家理解一下这个幻觉是怎么产生的。这个故事是在1910年，当然也有一些其他年份的说法，反正就是哈雷彗星来的那年。故事的重点是信息传递的一个偏差。

说某部队一次命令传递过程如下：少校对值班军官说明天晚上8点左右，哈雷彗星将可能在这个地区看到。这种彗星每隔76年才看见一次，命令所有士兵着野战服在操场上集合。我将向他们解释这一罕见的现象。如果下雨的话，就去礼堂集合。我为他们放一部有关哈雷彗星的影片。讲的就是这样。

然后值班军官就对上尉说：“根据少校的命令，明晚8点，76年出现一次的哈雷彗星，将在操场上空出现。”
如果下雨的话，就让士兵穿着野战服列队前往礼堂。这一罕见的现象将在那里出现。上尉对中尉就说，根据少校的命令，明晚8点，非凡的哈雷彗星将身着野战服，在礼堂中出现。如果操场上下雨，少将将下达另一个命令。这种命令每隔76年才出现一次。

中尉对上士说明晚8点，上校将带领哈雷彗星在礼堂中出现。这是每隔76年才有的事情。如果下雨的话，少校命令哈雷彗星身着野战服，在操场上去。上士就对士兵说，在明晚8点下雨的时候，著名的76岁的哈雷少将，在少校的陪同下，身着野战服，开着他的彗星轿车，出现在操场前往礼堂的路上。

这个实际上就是一个幻觉产生的过程。当搜集更多的信息，而且在这个里边进行反复的推理、反复的传递的时候，那么，产生幻觉的过程就会几何级数上升。虽然GPT O1在推理的过程中，采用了一些手段来规避幻觉，输出一些内容以后，他自己会检查，会反思，但是你毕竟是经历了这么多的步骤，人家也是想了好几分钟才想出来的。综合算下来，他产生幻觉的几率还是在上升的。而且GPT O1也没有那么靠谱。

我用最传统的老虎过河的问题去问了GPT O1，依然是错误。老虎过河，就三只母老虎带着三只小老虎，从这个河的一岸要到另外一条岸去。三个母老虎会划船，三个小老虎里头有一只会划船。任何一个小老虎在没有母亲的陪同下，遇到其他的母老虎就直接被吃掉了。有什么方法可以让所有的老虎都过去？每条船上应该是可以走两个老虎，船上每一次至少要有一个会划船的老虎，而且呢，船必须是老虎划，不能自己从南岸到北岸，或者从北岸到南岸。

这个题呢，每一次GPT出什么新版本的模型了，我都会问，包括GPT Gemini cloud都去问了一遍这个GPO1。本来我是对他抱有巨大的这种期望的，你一个反思、推理这样的一个模型，做这种题还不是手到擒来的吗？结果依然是错的。在这一件事情上，他并没有比GPT4O强到哪儿去，还是到了第三步就直接出生错误。我就纠正他，这个特别有意思啊。第一次告诉我说我这样这样做，我说你哪哪有错。当你做成这样的安排以后，哪个小老虎就被吃掉了啊？他说对不起，我又搞错了啊。他又想了几分钟，告诉我说我换了一个思路你再看看。我告诉他，你这到同样的一步上，你犯了同样的错误，是另外一只小老虎被吃掉了。

这个时候特别逗，PPTO1就告诉我说，我发现了你这题有问题啊，这题是无解的。你应该调整一下这个题，让每条船上可以多坐几个老虎。
这给这个条件放的稍微宽松一些，否则这个题做不出来。那最后，我是把正确答案告诉GPTO1了。PO1把这个答案验证了一下，后来说：“你说的是对的啊，这个第一步应该怎么办，第二步怎么办。”整个都帮你验算了一下，都是没毛病的。

GPTO1并不能解决所有问题，而且像CPTO1这样的东西，为什么说它可能危害更大？所有要求把手放在方向盘上的自动驾驶，其实是最不安全的。你说我如果就要自己开车，这个事其实还是挺安全的，或者说我们符合一个驾驶安全的一个平均数。那你说我这已经彻底安全了，不需要方向盘，车上压根没方向盘，那这个事也没问题。

但是你说我现在有一部分副驾驶，你还要把手扶在这个方向盘上，你还不能睡觉，这个其实是安全隐患最大的。而现在的GPTO1呢，其实就是这样的一个状态。它能够解决一部分问题，但是具体哪一部分它解决不了，它自己也不知道。然后我们如果信任它，那就经常，它会把一些错误埋在整个的研究里边去，而且是很难被找到的啊，就会帮助大家去堆积“史山”。这是GPTO1绝对会干的。而且在这个过程中，如果它前面输出的效果非常好，那么它就可以累计人类对它的信任。后边它在输出错误结果的时候，被人类忽视，直接漏掉，直接放到研究报告里边，这个几率就会上升。所以现在还是一个比较危险的状态。

总结一下，GPTO1在今天早上凌晨发布了啊。这三点虽然并不完美，但是呢，依然是划时代的产品。之所以说划时代，是指明方向了啊，OpenAI老大的位置保住了。因为原来做到GPT-4、做到Gemini 1.5、做到Claude 3.5的时候，大家觉得没有前进方向了，我们把能干的活都干完了。现在O1出来，哎，大家向这个方向卷。当这个方向一指清楚了以后，谷歌、Anthropic，包括国内的各个厂商，就要开始去追赶了。

而且这一次OpenAI不一样，不是说上了一个，放个视频就完事了，而是真的让大家用上了。那么国内肯定会冲的啊。最后，英伟达应该会冲，因为一旦有这种新模型出来以后，所有的大模型厂商就会集中起来，更多的显卡进行训练。另外，GPTO1这样的模型进行推理，应该也是需要更多的显卡，而且可能只能上英伟达的，专门为Transformer优化过的那种LPU什么的，估计会有些捉襟见肘了。

在未来一段时间里，大家可以继续相信AIGC就是现在唯一的出路，大家可以继续在这条路上狂奔了。这就是我们今天讲的第一故事。

2,000美元一个月的ChatGPT还会有人用吗？

大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。

今天咱们来讲一讲OpenAI有可能给ChatGPT涨价的事情。消息哪来的？国外著名科技媒体Information上报道，OpenAI因为连年的亏损，而且新的模型成本快速上涨，所以有可能给ChatGPT涨价。涨多少呢？他们也是搜集了很多的信息以后，判定有可能会涨到100倍，也就是2,000美元一个月。这是不是幻觉呢？大概率是。

那你说Information上面怎么会有幻觉呢？需要注意，Information上面也是说，我们根据各种信息总结出来以后，有一种声音提到有可能会涨100倍。具体是哪个涨100倍并没有说。到底是每个月这个20美金的订阅费用涨100倍，还是说TOKEN的费用，或者其他的一些商业合作的费用，涨到100倍都没有说。而到底是涨100倍，还是说按照这样的一个级别去涨，现在也没有讲清楚。所以只是说，我们根据传言得到了这样的一个消息，这就算是一个幻觉。

咱们再讲一个幻觉的故事。前面有人提到，印度产的iPhone良品率只有50%。后来被富士康的人出来辟谣，说没有那么差。如果良品率只有50%，苹果也受不了。其实印度产的iPhone良品率比中国的低10%。郑州富士康的iPhone良品率大概是96%，印度大概是85%或者86%这样的一个水平，其实依然是可以接受的。

那么前面讲的这个iPhone在印度产，良品率只有50%这件事，完完全全是造谣吗？也不是。有人报道说，印度的某一个零部件工厂，生产的iPhone外壳送到富士康检测之后，发现两个里面只有一个能用，这就是50%。也就是iPhone的某些工厂生产的某些配件，一些批次里面，它的良品率是50%。但是这样的消息拿到国内来以后，大家就传了，印度产的iPhone良品率就是50%。它会变成一个幻觉。

这种幻觉，我们一般认为它不叫完完全全的谣言，它是有出处的。只是大家把不同出处的信息进行总结归纳以后，就会变成一个假消息。以前有人在苏格兰坐火车的时候，看到有一头牛是紫色的，说苏格兰的牛都是紫色的。这个时候旁边人说，你不能这么讲啊，你应该说你在苏格兰看到了一头紫色的牛，而不能说苏格兰的牛都是紫的。另一个人又上来说，你这个说的依然不准确，那应该怎么说呢？说你在苏格兰看到一头牛，一头牛有一面是紫色的，另外一面你没看着。你不知道，但是如果有人出去传，苏格兰的牛都是紫色的，你说他算造谣吗？咱们稍微扯得远一点，讲一下这种幻觉是怎么产生的。其实，人也会产生幻觉。苏格兰的牛都是紫色的，印度产的iPhone只有50%的良品率，这就是人类自己产生的幻觉。

所以我们不要光去嘲笑大模型。好，我们继续往下讲，OpenAI现在到底在干什么？其实很多人也很关心这件事情。这一段时间来，传出了很多的新名词，但这些新名词都代表什么意思？

比如说，去年山姆·奥特曼突然被干掉，失去CEO职位，失去董事会职位的时候，就传出来的Q星算法，这玩意到底干嘛使的？今年前几个月，山伯特曼突然放了一张草莓的照片，那么草莓算法到底干嘛用的？以及山姆·奥特曼号称马上要发布的Orin猎户座模型到底是什么，或者说非常强大的Orin猎户座模型到底是什么？

前面号称OpenAI要涨价100倍的这篇《Information》文章里面也进行了一定的解释，它把这三个算法串起来了。Q星算法是主要做科学和数学计算的。大家知道，大语言模型通过语言进行推导，它就比较容易犯9.1比9.9大的这种错误。它从语言上看，11一定比9大，但如果有一个数学相关的模型直接算，就可以避免这种错误。这就是Q星算法。

而草莓算法，其实是以Q星为基础做出来的，也就是以数学和科学比较强劲能力的算法为基础的。它主要的特性是有极强的推理能力，它可以直接拆解我们所需要的任务，而得到一个完整的结果回来。这就是草莓算法。据说这种强劲推理能力的草莓算法，今年秋天就会面世，应该没几个月了。

而下一代的大模型，非常强劲的大模型Orin，也就是猎户座模型，是使用草莓提供的合成数据进行训练的。它把所有这些东西综合在一起。

现在其实大家遇到了一个问题，是什么呢？就是scaling law快卷不动了。Scaling law就是缩放法则，所有的AI公司老板都信誓旦旦地拍着胸脯跟大家讲，我们依然相信scaling law是成立的。英伟达的股票涨成现在这样的一个状态，也是大家相信scaling law依然成立。

Scaling law是什么？我不断地往里加数据，加更多的数据，加更大的算力，也就是显卡，算更长的时间，得到更大的模型，一定效果更好。这就是scaling law，也就是我们以前讲的大力出奇迹，只要你不停地往里堆，总有一个更好的结果出来。虽然所有人都在喊这件事情。但其实，过去的一年里，这个 scaling low 基本上并没有被突破，没有更大的模型出来。虽然我们看到了拉玛 3.1405B 的推出，但因为前面有不公开参数的 GPT-4、GPT-4O 以及 Gemini 1.5 Pro 这样的版本，所以我们并不能确定拉玛 3.1405B 是否在 scaling low 上继续往前走。

Anthropic 的 Cloud，它们最强的模型叫 Opus，虽然也没有公布参数量，但大家普遍认为它应该是跟 OpenAI 的 GPT-4 或者 GPT-4O 的参数量级在一个水平上的。结果，Anthropic 推了一个 Cloud 3.5，大家觉得实在是太香了。现在可能使用 Cloud 3 Office 的人已经越来越少了，而 Cloud 3.5 的 Office 版本这么长时间也一直没推出来。

大家已经在这种大模型的基础上进行蒸馏之后，往回退了一步，并没有继续往前走去实现更大的模型。而现在，各种 70 币上下规模的模型，它们的能力已经接近 GPT-4O 了。无论是使用拉玛 3.1 的 70 币，还是使用通义千问的 72 币，或者其他一些公司训练出来的开源、闭源 100 币以内的模型，它们不能说完全超越或全面碾压 GPT-4O，但在某些特定场景下，已经接近或超越 GPT-4O 的能力了。

小模型结合各种场景之后，甚至比这些 70 币的模型表现还要更强一些。也就是这种 7 币或者十几币的模型，如果进行一定的微调，再结合特定使用场景的话，效果也很好。这导致什么呢？对于更大模型的需求在变弱，大家觉得现在这些模型挺好的。在这样的基础上，不断把这个模型变得更小，让它更加贴合具体的应用，效果也非常好。

还有一个原因是什么呢？就是 GPT-4 和 GPT-4O 指明方向以后，大家已经追赶了一年了。追赶到现在一个位置后，大家说我们已经基本上达到和超越 GPT-4O 的水平，再往前走没有方向了，没人指明道路。现在大家都在等待行业的老大，或者叫排头兵的 OpenAI，来告诉我们下一个方向在哪里。

现在 OpenAI 告诉大家，下一个方向有可能是 Orin。而 Orin 跟现在的 GPT-4O 比起来，它的差异是什么地方呢？就是推理能力更强，逻辑能力更强，幻觉更少。这是现在新的追求方向。但是 Orin 出不来，大家也不知道应该怎么做，还是要等它做出来。

阻碍 scaling low 继续发展的还有一大原因，就是数据枯竭了。训练现有的模型已经可以把当前能够找到的数据基本上都使完了。更多的数据进行清理和处理的话，成本非常高。我们直接找到过往的书籍和互联网上的信息，对这些数据进行清理，人工的这种加工成本是非常高的，因为数据量实在太大了。很多的低质量数据，拿去训练以后，可能幻觉会变得更厉害。

所以现在大家普遍使用的方法是什么？就是使用合成数据。所谓的合成数据，就是由大模型生成的数据，再去训练新的大模型。而这些数据又不是靠大模型直接生编的，而是什么呢？让大模型去取代做数据清理的人工。我们拿到大量的网络数据以后，把这些数据交给一个大模型，让它去做清理，清理完了以后重新生成一遍。

这些合成数据也不算是无根之木，它也是从现实来的，只是经过大模型的过滤和清理。拿这样的数据再去训练新模型，发现效果会更好。拉玛3其实就是这么训练出来的，这拉玛3里边的数据是用拉玛2进行清理出来的，也算是合成数据，训练大模型的一个典范。

而现在OpenAI的Orin大模型，就是准备使用它的草莓算法生成合成数据，然后再去进行训练。OpenAI自己玩的就是一个心跳。现在新一轮融资还没有关闭，新一轮融资就是已经有领投方了。据说有一家公司说，我们愿意出10亿美金，然后再等其他人跟投，希望可以凑个几十亿美金让OpenAI再活半年。

OpenAI这个几十亿美金，大概也就是活半年。他一年应该妥妥的会烧掉上百亿美金，而且这个数字可能还会快速上涨。因为去年呢，他亏了大概50亿美金，今年应该亏到上百亿美金是没什么问题的，等到明年可能就是几百亿美金的亏损。

现在大家预估OpenAI一年的收益是35亿美金，也就是这个里面大概20亿美金来自于一个月20美金的订阅，剩下的可能是做TOKEN，我们使用API买TOKEN的钱，以及其他的一些服务费。这个是OpenAI的收益预估，因为它毕竟不是上市公司，没有财报出来，所以大家只能去猜测。

而亏损，每年OpenAI大家预估的亏损额是50亿美金，这是一个非常恐怖的数字。OpenAI手里边的现金，你想微软给了100亿，再加上其他一些人给的钱，所以现在基本上是烧完了，再不融到这一轮就没得玩了。你融到这一轮以后，可能也就是再烧半年的。

那你说钱这么多都烧哪去了？第一个就是烧算力。你得上微软爸爸那里去交钱，买微软云上的算力，继续去训练大模型。第二个，你现在是1,500人团队了。而且，OpenAI现在团队规模还在不断扩张。那你人多了以后，肯定有很多的内部是是非非。有一个故事说，这个活原来一个人能干，现在不行啊，干着太累了。招两个人来，一共三个人来做这个事情。原来这个人变成领导了，后来发现比以前还累。说为什么？说我现在需要给他们做计划，让他们也做计划，回来我要审核他们的计划，看看这个数据应该怎么去分配，任务分下去。我还要调解他们之间的矛盾，还要去做考核计划。说这个比以前我一个人把活干了还累啊。

所以，这个人增加了以后，绝不是说我增加了一倍的人，生产的效率就提高一倍。经常是提高到一定程度以后，你的生产效率就不会再提高了，而开始下降。这个就算是一个边缘。所以，OpenAI内部现在是是非非，肯定是非常多的。作为当前最红的行业AIGC的领头兵，也就是当红炸子鸡，OpenAI自己招聘人才，以及他要留住自己的人，成本肯定会直线上升。投资基金、各种猎头公司，每天都趴在他外边等挖他的人。

那么，你要想让这些人留下来，一定要多给钱。新的模型，训练成本肯定也是几何级数上升的。你想让scaling low再次起作用，就一定是要投入更多的数据、更多的算力，这个事没有办法。而且，越大的模型，你的安全成本就越高。以前我们就都在讲，什么叫知识越多越反动？你这个模型变聪明了以后，他有可能给大家带来的伤害会变得更加惨重。我们想让一个更聪明的大模型成为安全的模型，所需要支付的成本也一定会更高一些。如果这玩意再出错了，那就是高智商犯罪了。

OpenAI现在真正的困境是什么呢？就是不赚钱。开始其实有一些路就走错了。聊天模式20美元的订阅以及TOKEN收费，不光是他自己走错了，还把整个的行业都带沟里去了。他有他强的地方，就是你通过聊天方式，一开始就震惊了全世界，让所有人，不管适不适合去用AI的，大家都冲上来用，成为了全世界关注的焦点。这是他使用聊天模式取得的成就。

但是，聊天模式是一个双刃剑。一面是说大家都关注了，每一个人都可以用；另外一面是什么？你要想从聊天模式再继续往前走一步，可以让大家能够更好地体验到AI的能力，这一步其实是非常难以越过的。另一方面，20美金订阅，那他出了这样的一个数据之后，导致整个行业只能跟他对标。微软的Copilot也是20美金，谷歌的Gemini你只能在20美金往下做，其他的一些cloud等等。
都是在20美金这个范围上下去波动。至于一开始，那个人到底为什么定他20美金，这个大家只能想破脑袋去想了。前人一定是有他的道理。就跟原来有一个笑话说，有一个大的印象派画家，他有一副名画，很多人搞不清是画什么的。一堆人在那去做研究，甚至有些专家专门去研究这幅画，还发表了很多论文，成为了学术态度。

第一个研究这幅画具体画什么的学术泰斗离开人世去了天堂以后，正好碰到这个画家，就去问他说：“您那画到底画什么呢？你看我研究了一辈子，都成为学术泰斗了，我也没研究明白，还跟很多个派系吵来吵去的。”那个画家说：“你到底说的哪幅画，我想不起来了。”最后他太太在旁边提醒了一下：“你说的不会是擦手布吧？你每次画完画，然后拿那个布擦手，形成了一副印象派的名画，让后人研究了很长时间。”

所以20美金有可能就是这么来的。而20美金跟token付费这种事情，其实会极大限制使用AI的人数，因为它会限制流量的上升，也会限制新的商业模式的爆发，这个其实是有毒的。现在OpenAI其实面临着当时谷歌的困扰。谷歌的困扰是什么？是分叉。当时谷歌把安卓做出来以后，所有人一看，这个东西实在太厉害了，我们拿它去分叉，就有安卓的各种智能家电的操作系统、安卓的手表操作系统、安卓的各种嵌入式操作系统、安卓的各种定制操作系统。谷歌说不行，你们不能分叉，我一定要把安卓的版本一直升上去，让你们所有分叉人都死掉。

OpenAI其实现在面临的困难是一样的，它指明了方向，大家各自去发展，长出了Anthropic、拉玛、Gemini，现在的标准已经不统一了。想要继续站在排头上，继续引领风潮，必须不断放出新消息，不断去指明方向。但是，手里边的钱又不够多，攻城能力也不够强，也没有盈利能力，只能是不停地放空话。你像从2024年年初到现在，OpenAI已经吹了多少牛，到现在都没有实现。

那么OpenAI的解决方法有哪些呢？第一个就是涨价，像刚才我们前头讲的，把这个费用涨100倍，涨到2,000美金一个月。这就是第一个处理方法，涨上去以后就可以达到盈亏平衡了。第二种方式就是不停的融资。山姆·奥特曼在斯坦福大学演讲的时候也讲过，说你们不要去研究挣钱的事情，我就不停的去找钱，反正我有这个能力。找完了以后呢，就把它烧掉，再去找。现在新的一轮钱找到了，这条路还是在往前走，而OpenAI准备去上市。上市的时候，你又可以圈一大笔钱吧。但是上市了以后，你未来还是要去盈利的啊。所以甭管是找钱也好，还是上市也好，算是饮鸩止渴，或者是寅吃卯粮，我们把未来的一些可能性把它消耗掉，那继续在亏损和越亏越大的这个道路上狂奔向前，这不是一个长久的解决之道。

还有一条路是什么？就是重新发明定义，走通一些新的商业模式。这可能是山伯特曼或者整个OpenAI，包括整个硅谷和行业，都在期盼的一个事情，就是说我们不再去依赖传统的这种流量商业模式了，而是做一个新的商业模式，像收税一样，把这个税收上来，让大家像一个基础设施那样去使用这些AI大模型。但是这种模式呢，到目前为止还没有走通。未来到底能不能走通这件事情，还是一个问号。

那你说，如果这个商业模式走不通，盈利呢？其实从短期来看，还是很难的。还有没有其他的方式？OpenAI难道就要倒在这里了吗？还有一个方式就是国有化，直接交给国家，让国家通过税收、通过印钱直接去使用这些大模型。现在Scaling Low继续往前走的话，可能迟早会走到国有化这条路上。

那么就看到底是大家能够先去找到合适的商业模式，让整个AIGC产业健康发展，还是最终让AIGC都沦为主权大模型。到底是走哪条路？因为主权大模型这件事情，是黄仁勋提出来的，是说我们以后每一个国家都去买自己的显卡，建自己的算力中心，每一个国家都拥有自己的主权模型。这是他提的这条路，不知道是光明还是黑暗，但也在我们的前方等待着我们。

好，这就是我们今天讲的故事。一OpenAI准备涨价100倍，为开始探讨一下OpenAI未来的一些发展方向。好，今天的故事就讲到这里，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。

iPhone 16跟微信要二选一了。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。最近网上关于iPhone 16将不支持微信的说法，甚嚣尘上。因为9月10号iPhone就要开发布会了，每年在这个时候，最新版的iPhone都是整个互联网上热度最高的词。微信呢，任何时候都是互联网上热度比较高的词。这两个词碰在一起，那这玩意简直是没有任何办法，大家一定要来蹭一下。

现在网上说什么都有，有的人说iPhone 16跟微信你必须二选一，有人说苹果一定要去收苹果税，微信不干了。还有人在讲，苹果做出了重大让步，也有说微信做出了重大让步。还有说微信你一定要挺住，甚至还有说中国拿到了全世界最高额的苹果税。也有人讲说微信咱就不装苹果了，去装鸿蒙，咱们去装华为吧，咱们不用它的了，行不行？咱们要坚持民族气节。现在说啥都有。

当然了，现在好巧不巧的，华为也宣布了，说苹果九月十号开发布会吧，那我也九月十号开发布会，我跟他一点关系没有啊，纯属巧合。苹果呢，要发iPhone 16，Apple Intelligence应该这次是十几的，这种最新的CPU一般就是这么几件套。华为现在大家传说，它要发这种三折屏的手机。咱们现在使用的折叠屏手机，甭管横折竖折，就是两块屏这么折在一起。他要把三块屏折两折，怎么折开了，这个我们也拭目以待。

而且现在很多人都在讲，9月10号华为的发布会，有可能发布出来的是鸿蒙next，就是彻底不支持安卓的第一个版本。这个我觉得也需要拭目以待，我个人不太相信。马上就可以见真章了。

目前官方对这个事的回应是什么呢？苹果的客服回应说，目前没有这样的消息，iPhone 16不支持微信，不用担心，iPhone手机都是可以正常使用微信的。然后微信给出的回应是什么呢？他说我认为大家对目前情况的本质有一些误解，那就是目前我们并没有通过内购绕开支付，对iOS上的小程序进行商业化，这事我没干。

他讲了这样的一个话，而且腾讯也讲了一个话去补充一下，叫什么叫希望以经济上可持续、同时也公平的条件来实现商业化。目前这一讨论正在进行中，希望讨论能取得积极的成果，因为这将是一个三赢的结果。这是微信的表态。

结论：大家在积极沟通，但是还没有结果出来。这就是现在苹果跟微信之间的一个状态啊。会不会二选一？大家相信绝对不会。虽然说现在苹果已经禁止微信更新了，但是你以前只要下载过微信，你还是可以去用的。哪怕说你以前从来没有下载过，或者你找了一个新的手机需要重新下载，你也可以下载上一个版本的微信。它并不是说这个产品下架了。苹果里头有一些应用会下架，一旦下架了以后，这个产品你就没有办法在新的手机上安装。微信并不存在这种情况。你现在去买一个新的iPhone 15 Pro Max，或者买一个iPhone 16，重新去安装微信都OK，就是装上一个版本而已。

那么这种谈判大家到底谈什么，可能跟大家想的不太一样。这个事呢，不是一个你死我活，非黑即白，正义一定要战胜邪恶，跟这个没有什么大关系。也没有哪件事说这个原则寸步不让，祖宗传下来的国土一寸都不可以丢失，跟这也没啥关系啊。

我们以前呢，参加过类似这样的谈判。以前我在猎豹的时候，跟Facebook之间有过类似这样的谈判。当时主要是一些广告相关的收益，双方有一些争议，那就谈呗。当时我记得，应该也是派了十几二十口的人，跑到美国Facebook的办公室里头去。大家对数据，实际上这种谈判最主要干的一个活，是对数据：哪些钱该给，哪些钱不该给，哪些钱该怎么给。它是这样的一个过程。

所以大家要注意，这种谈判一般是分成三块的，不是说上来寸步不让，这个事差一点我就丢人了。一般三块是什么呢？第一块叫大原则谈判。什么叫大原则谈判？就是收不收，收多少，这叫大原则谈判。我们的苹果税是收30%的，还是收20%的，还是怎么样啊，到底是不是应该给，这叫大原则。

第二块叫操作细则谈判。什么叫操作细则？哪些收，哪些不收？因为微信的情况是很特殊的，它上头有电商、有支付、有游戏，有很多这样的相关内容在里边，都要去支付。那么这些支付，到底有哪一部分是符合苹果税要求的？你应该交，哪些不符合，哪些属于灰色，有可能不符合。那么我们应该如何去界定，怎么去进一步界定？这部分算是一个相对细节。而且最后其实这里头有一个很关键的，就是如何对账，如何审核，你到底花了哪些钱，这个钱我们怎么来进行双方相互可以信任的一个对账？那么怎么去确认这个事，这个是很重要的。你不能说你倒数一数我就认了，这个事是不行的。而且在细节谈判里面，还有一个很重要的点，是什么呢？就是出了问题怎么解决，怎么处罚。我们现在已经规定好了，发现有人违规了，违规了以后，我们应该如何去解决这个问题，这都是细节谈判。

这是第二块了。第三块是什么呢？特殊案例谈判。什么叫特殊案例？这总有些新情况，谈的时候没谈明白，上次说这事的时候，有一些新的可能性我们没有考虑清楚，或者说原来有一些可能性我们也知道，但是呢，它占的比例很小，不太影响，我们就没有为它去费这个劲。现在这种新生事物，或者这种新的可能性的这种收费，它案例变多了，或者金额变多了，我们现在应该坐下来好好谈一下这个事了，这个叫特殊案例谈判。有的时候呢，是作弊，有的时候是系统有bug，或者呢，就真的有的时候是有一些新的玩法出来了，那咱们要重新坐下来再谈一谈。

通常这种特殊案例谈判是比较多的，过一段时间就与时俱进一下。而且这种谈判通常是以核对账目开始，一定是说账目上有一些差距了，对不上了。我觉得你挣了好多钱，你没分给我，或者是你让我花了好多成本，但是我又没挣到相应的钱，这个时候呢，我们就要启动一下，咱们看看是不是对一下账，是不是哪个地方有问题。这个可能很多人没有玩过类似这样的系统，他没有一个直观的形象。给大家举一个相对直观一点的案例吧，上岁数的人。

在以前的老小区里头，有可能收过水电费。那个时候收水电费啊，不是每家自己有水表。他也有，但是他算的时候，有一个总表。什么意思呢？我们要到每家去抄，你这个电表是多少，水表多少。你不是拿着这个数就直接去，一个电多少钱，一吨水多少钱就收钱去了，不是这样。你还有一个单元，或者整个楼的一个总表。他一般走的字会多一些，因为他还有走廊的灯，或者有一些公共的厨卫设施，他也走一些水。而且有时候线路跟管道的老化，他也会再走一些水。

所以通常这个总表会多走出几个字来。当然还有就是偷水偷电嘛，这个事以前的老小区里是存在的。那么如果这个数大差不差的，那我们以前处理的方式是什么？就把它摊掉，摊到每一户里头去。最后呢，让大家按照各自的比例，比如说我用的水多，你用的水少，最后多出三个字来，我也按照我这个比例跟你这个比例，咱们去把这个钱交掉就完事了。以前我们是这么处理的。

但是如果说差的特别多，那这个时候怎么办？那就要把这个住户们都叫出来。我们现在发现，这个数差的有点太多了，咱们是不是做一下线路排查，管道排查，看看是不是有跑冒滴漏，或者有人私搭线了，或者是有管道破裂了，那我们去处理一下。实际上这种大厂之间的谈判，更多的就是像我们以前收水费电费的这个过程。有些新情况了，我们来补一补，出现这种情况，就需要制定一些新的标准，或者是说我们拟定一下，这一部分应该算成是，我们给他算一个税率，我们怎么来处理一下，也就完事了。

那么腾讯跟苹果之间的谈判属于哪一种呢？咱们以腾讯官方的表态来看，第一个大原则，我们有意见，但是呢，我们在没有谈出新结论之前，在一丝不苟地执行。所以腾讯说，你们理解偏差了，我们并没有去偷逃这个税款，我们该交的都交了，也没有什么不合规的地方，我们都完完全全符合规定。在操作细节上呢，腾讯说我们也都认真执行了，双方可能理解会有一些偏差，比如说腾讯的具体某一项收费上，会有一些小问题。

是在特殊案例上，现在呢，估计应该是在对账，上下对不上。那咱们坐下来谈。对于苹果来说，就是腾讯你收了这么多钱，是不是应该有一部分是属于我的？按照大原则，这一块应该归我。那咱们坐下来谈一下这块。

在干这样的一个事情，腾讯也在讲什么。我对大原则，虽然现在我们执行了，但我也有意见。我们希望能够降低一些费率。我们长期的三方有利吗？腾讯、苹果和在腾讯上做开发的这些开发者，三方都要有利。那么你少收点，我也少收点，咱们让开发者可以在上面开发更多的游戏，可以让更多人在微信里头玩小游戏。这是腾讯整个的一个表态，但苹果就什么也没说了。

所以现在应该就是在处理腾讯里边，比如微信小游戏，或者是一些比如公众号订阅，这种虚拟物品的交易。这些东西到底应该怎么去算？如何对账啊？如何去确认这一部分销售额是什么？或者说我们这一部分到底算还是不算？现在在干这件事情。

那么这种谈判一般会有什么样的结果呢？首先大家要记清楚，这是个生意，这不是一个说你死我活的事。那么生意的最终结果通常是妥协，就是各退一步，或者我们就拖一拖。现在没有一个结论，回头再说这事也行。

那么平台跟超级APP之间的博弈，会一直存在下去，不停地谈，不停地妥协和让步，不断地寻找新的平衡点，这个才应该是常态。当然了，他也会不断地发现新的问题，不断地打补丁。一直也会有一些头脑简单的朋友喜欢这种话题，就像前面鸿蒙next跟微信之间也是，一开始没谈懂，那么大家就要上来谈。华为跟微信有二选一了，大家就会喜欢。

那这个事你说谈完了，谈好了是非黑白搞明白了，这一天其实永远也不会有。所以从来就不会说，大家彻底搞明白一件事，这个才是跟大厂之间打交道的一种常态。不会哪天说苹果你错了，微信怎么错了，苹果对了，以后我们就这样了，再也不改了。自古以来就如此，那我们以后不能动，这个都不是现代文明人或者现代这种大企业正常说话的语调。大家一定要注意，最后跟大家强调。

辟谣：iPhone 16可以使用微信，甭管他们弹成什么样，都可以用。还有人在鼓动大家说不要升级苹果操作系统，那就属于纯坏。为什么苹果操作系统升级，你微信在里头的版本依然是可以下载，依然可以使用，不会有任何影响。而且，苹果操作系统升级通常是改bug，或者说发现了有些漏洞，他给堵上了。

这些人建议大家不要去升级苹果操作系统，就是什么，他可能知道漏洞了。他建议大家别升级，他想办法钻漏洞去偷你东西。所以，该升级的升级，该买苹果的买苹果，该用微信的用微信。

当然了，也不妨碍咱们继续吃瓜吃下去。这也是一个可以给咱们不断贡献话题的一个事件吧。苹果税在全世界各国家的这种不受待见，全世界各个国家跟苹果税之间的抗争，这也是一个可以继续玩下去的话题。

好，这一期节目就跟大家讲到这里，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。

谷歌收购Character AI的奇葩交易方式，让我都涨知识了。大家好，这里是老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲，谷歌收购Character AI到底是用了一个什么样的奇葩方式。

前两周我们刚刚讲过，科学家创业的Character AI可能快混不下去了，正在有一些公司准备购买它。谷歌、XAI、梅塔据说都去谈了。而且前面还传出过马斯克的XAI收购了Character AI这样的假消息。其实也不算假消息，大家肯定谈判达到了不同的状态嘛。但是最终是谷歌抱得美人归，完成了交易。

但是这种交易方式还真的让我学到了很多的新知识点。我原来在上市公司的战略投资部里面，其实我们每年操作很多的并购案。并购的案子和投资的案子是一半一半，所以见过很多各种各样的并购案子。但是谷歌这样的方式，我头一回见。今天跟大家讲一讲，到底有什么不一样，这个交易方式到底是怎么做的呢？

所有的并购交易的第一个重要点就是兑价，是按什么价格来收。谷歌是按照25亿美金的项目兑价进行收购的。那么这25亿美金高了还是低了呢？有人说好多钱啊，也有人说好少钱啊。这个要看他的融资情况。Character AI实际上对外公布的融资只有这一次。它是2021年创建的，到2023年的3月份第一次对外公告了他的融资情况。以前的很多融资并没有讲，或者说是创始团队自筹资金。

他是融了1.5亿美金，估值10亿美金，实际上也就是这些人占了15%。那么本来2023年9月份准备再做第二轮，当时的估值呢是50亿美金。那我估计，8亿或者接近10亿美金就可以到手啊。但是呢，这一轮最后没有做下来，所以Character AI整个就有一轮融资。它的最后的一个可以验证的估值，可验证的估值就是最后签了协议，给了钱的。这一次融资，他是10亿美金啊，2023年3月份的。现在呢，等于是在这个基础上涨了2.5倍。这个价格呢算是，不多不少，不算丢人，但也绝对不算是出彩的一个价格。

交呢，一共分四个部分。第一个，收购投资人老股按2.5倍，也就是上一次融资10亿美金，这次按25亿美金来去兑价去收购。那么所有投资人在里边占股，我就按照2.5倍把它收回来啊。当然，这个是最后一轮投资人，前面虽然没有公开的讲，到底有哪些人投了，但是呢，他们也是按照最后一轮的2.5倍，把他们的手里的股份都变成现金收回了。

第二个呢，公司的创始团队和大模型研发的30个人的团队回归了。并不是说所有人原来都是谷歌的，但公司创始人原来是谷歌的。这些人回去了以后呢，到底拿到多少钱，到底怎么个拿法，这次呢并没有对外公布。大概的方式呢，应该是他们手里所持股份的相应的价值吧，应该会打折，不会按照原价就是25亿美金的这个价值去给他算去，会打一个折扣，打完折扣以后呢，会给他抵扣成谷歌的期权。

这个是通常这种并购的过程中去做的事情，里头可能也有一小部分，啊，很少的一部分，会作为现金兑价给他们。啊，那么一旦换成期权了以后，他们可能在未来的4到5年里头，就会被捆绑在谷歌。因为这些人都是研发人员，他不会说去承担所有的这种销售对赌，啊，他没有这个能力，所以他只能说：“我在谷歌这么长时间，是不可以离职的。”每过一年，我这些期权就可以去兑现一部分，应该是这么去处理的。

这是第二部分了，啊。那么第三部分呢，是公司还剩了100多人，司一共130来人，有30个人去了谷歌了，剩下的100人呢，继续作为Character AI这家公司运营下去，由原来的法务负责人担任CEO，继续去提供原来的服务。这些人里头呢，有些还是有期权的，就是有Character AI这家公司的期权。那么这些人的期权呢，也按照2.5倍逐步兑付。啊，什么叫逐步兑付？刚才我们讲了，期权是每年成熟一部分，每年成熟一部分。就算五年吧，就是20%。有些可能近期就要成熟了，有一些呢，未来几年还会逐步的成熟。

如果谷歌说我收购的时候，一把把他们都兑付了，那这事就天下大乱了，啊。这些拿了钱的人可能马上就跑掉了。他们的兑付的价格或者叫兑价，跟前面讲的这些投资人是一样的。但是呢，啊，谷歌留了一个基金，就等于是我在收购整个公司的时候，我留下一个基金，这个基金呢，就是用来兑付Character AI的期权，成熟的这个部分。啊，那你说这个基金兑付多长时间呢？兑付两年。

就是从现在开始，2024年兑付到2026年。2026年以后再成熟的部分怎么办呢？那我就不管了啊，由Character AI以后，你再挣到的钱再去给他们兑付了。所以这两年的归谷歌兑付啊，这是剩下的人。而且这些人呢，他们也不再继续使用Character AI原来研发的模型了啊，他们把那模型扔了，去使用梅塔的拉玛3.1的模型，接着干活去了。

最后一部分是什么呢？是谷歌跟Character AI之间签署了一个大模型的非独家授权协议。什么意思呢？就是Character AI自己是有一个模型的，模型虽然现在没人使了，但是这个模型是存在的。签了一个非独家授权协议就是，以后有权利来使用这个模型。那么未这种授权协议呢，他就会钱给到Character AI这家公司里边去，就是他会兑付一部分的模型授权使用费。

那为什么是非独家呢？那你不能说你独家签给谷歌了，人家Character AI自己万一想使不让使，这事不行。或者Character AI以后说，我再把这东西授权给别人也可以，也就是非独家授权使用啊。

好，我们总结一下啊：第一步，把投资人的钱兑付了，2.5倍兑付；第二步，创始团队和大模型团队30人去谷歌上班去了，去做Gemini AI了，Character AI也不做了，他们回去也是去加入Gemini AI的团队了；第三步，剩下的100人接着做Character AI；第四步。

谷歌再给Character AI一点点小钱，这个事就算做完了。咱们算一下谷歌到底花了多少钱吧。一串25亿美金，所有答这个答案的人蹲在角落里面画会圈圈，不是这么算的，对吧？这个钱是怎么算的呢？

就是1.5亿美金，是2023年的3月份，融资了1.5亿美金。那么这一轮出钱的人，他们一共可以拿到3.75亿美金。当时出的钱按1.5亿美金占15%，现在按25亿美金，你还是拿15%走啊，那么就是3.75亿。这部分钱，谷歌是要出的。而且正常情况下，应该是一次性出干净。

其他的人，还有一些早期未公开的股东，这些人应该是拿到更多的钱，因为他们进来的价格要比10亿美金的价格还要低。他们比2023年的3月份这一期进来的早，他们也会拿到一大笔钱。

期权池的兑付，就是Character AI期权池的兑付。假设Character AI有10%的期权池，那么这10%的期权池里头，可能在未来的两年里头，假设兑付掉10%，那么是2.5亿美金。就是2.5亿，这到头了，应该再兑付2.5亿。

所以呢，他整个花掉的钱，大概也就是五点几亿美金，然后得到了一个价值25亿美金的壳，或者说得到了这样的一个研发能力。因为壳给人留下来了，就是他这个交易模式确实是比较奇怪。那么整个这个25亿美金里头，大部分哪去了？你说我就花了5亿美金左右，我就得到了一个25亿美金的一个价值吧。咱们只能说价值了。

大头一定是在创始人手里头，对吧？所有的这种创业公司，最大的股东一定是创始人。那么你说，这些创始人回到谷歌了，他们的钱还是得出吗？其实不是这样。通常，这个创始人带着团队回到谷歌，他们手里所拿着的这些期权，兑价会打折扣，绝对不是按照25亿美金算的。而且回去以后，这个钱到底怎么算，应该是有一个很复杂的对赌算法。

你想，如果这些人回到谷歌后，干了两年，我不乐意，我又走了，谷歌可能也只需要给他支付两笔期权，剩下的三笔就不用给他了。所以，这个钱就比较难算了。一般我们是不把这些钱直接算到交易的金额里面去的。

传统的并购和鄙视链到底是怎么做的呢？第一个就是分层兑价。如果说我们是按统一兑价做的，我就25亿美金，所有人都25亿美金，不管你是创始人、团队，还是其他的普通员工、投资人，我们都按25亿美金一把把他都兑付掉，这个是最厉害的。

但是一般情况下说，我马上要钱的，我要现金的，准备上谷歌上班了，这些人就会做这种分层的兑价。这就受到一点点小鄙视，意思是你没有议价权，对吧？做统一兑价的一定是议价权比较高的一方。通常这个鄙视链都是有议价权的一方去鄙视那个没有议价权的一方，是兑价的问题。

第二个是什么呢？第二个是对赌、持后交付和捆绑。你说，我到这儿来，一把把钱都给了，我愿意在这待着就待着，不愿意在这待着我就走。

但是不影响我拿钱。这个呢是鄙视链的顶端。第二种呢，就是说，对赌了。对赌了以后呢，我不承担任何的销售业绩啊，但我只要在这呆着，你得给我钱。这个呢也算是还可以。然后还有些呢，就是对赌和迟付，交付的部分是给的谷歌股票。这种呢，有些人就是议价权稍微高一点的，就会要求啊，万一你的股价跌到多少以后，你要给我去呃，做保底的现金交易啊。以前也出现过这种情况，就是我把公司买下来了，买完了以后呢，10%的钱我付掉了啊，90%的钱我给你转成我们公司股票了。然后过一段时间啊，成熟一部分，过一段时间成熟一部分。但是在这个过程中呢，收购方的这个股价跌了90%。如果没有签这种保底协议的话，那你就哭都没地方哭去。

当然，我们以前做过最牛的交易是什么呢？我们说服投资人跟创始人一起接受这后交付的部分。投资人也不是说一把就把钱拿走啊，你们也在后边去啊，等着一年一年的跟创始人一起去拿钱啊。这种事情我们以前也干过哈。这个就属于鄙视链的，看哪头了。作为收购方来说，我们是鄙视链的顶端。但是对于这个被卖掉那一方，拿钱那一方来说，他们就是鄙视链的底端。所以永远是有定价权的一方鄙视没有定价权的一方。

然后呢，团队完整性。什么叫团队完整性？就是如果啊，这公司被收购了，收购了以后呢，说继续完整运营啊，不会拆分，不会上面有婆婆指手画脚，那是相对来说啊，鄙视链的顶端的啊。一进来以后直接团队拆了啊，产品有的留下了。

有的连产品都没留下。说来，你们这些人回来以后，产品也甭要了啊。这个你就进到我原来团队里干活去，这个就属于鄙视链的最底端。这个什么意思呢？就你如果是产品拆了，产品不要了，然后人进入我原来的产品里去，就说明你原来做的东西不值钱嘛，没有意义嘛。

其实现在Character AI干的这个活儿，就是这样，对吧？他的创始团队加上30个核心研发人员，进到谷歌以后，并没有继续去做Character AI的事情，而是直接加入Geminii团队了。这就说明Character AI的本身模型，对于谷歌来说，也没价值，是算是鄙视链底端的一种玩法啊。

通过我们去讲解传统的并购交易里的各个关键要素和交易差异中的鄙视链，大家能知道整个这一次的Character AI被谷歌收购的交易，其实属于鄙视链最底端的一种交易模式。团队也拆了，有一部分回到谷歌，有一部分还不要了，兑价是分层的。这个对赌的过程压根就不敢公布出来啊，到底怎么对赌，怎么去呃，时候交付这部分就没讲啊。

所以一般这块呢，就相对来说，呃，真是玩不下去了啊，走到实在走不下去了，才去走这一步。最后我们来讲一讲这个交易为什么会发生，到底是怎么发生的。从四个角度上来说，首先对于谷歌来说，他为什么这样选择呢？花最少的钱办最多的事。我花了5亿美金，我就把整个的价值25亿美金的一个价值包直接拎回来了啊。对于谷歌来说，还是划算的，或者至少是谷歌的投资部。

对于谷歌的股东来说，这个话可以解释了。为什么说得这么绕呢？这要讲到硅谷创建公司的另外一个小秘密。你想，他2021年创建的，到2023年融了1.5亿美金，中间这两年这公司是怎么活的？大家想没想过这个问题呢？

硅谷的公司通常是这样，他们会去找以前的老同事、老师、师兄、师弟等去筹一些钱。会签这种叫可转债协议的合同，比如说：“哎，你给我10万美金，我给你签一个这样的协议；你再给我几万美金，我再给你签一个这样的协议。”他们等于是这样零敲碎打地弄回来。

像我们以前也去投资过硅谷的一些公司，给他们做第一轮投资的时候，你会发现，他们原来有一个特别长的股东表，可能有五六十人，甚至有的有上百人，每个人出的钱都很少，做的都是这种借款协议。

那么，这些协议一般是怎么做的呢？咱们这么讲吧，比如说Character AI在创建之初，我先给了他1万美金，这个1万美金的股份在这个协议里是不规定的。他一般的规定是这样的：如果你后边融资了，融资的估值低于多少的时候，比如说低于1,000万美金，我就按照你新融资额的8折来计算。如果我是给了1万美金，他只得了1,000万美金的估值，我应该是占1/1,000，对吧？但八折怎么算呢？就算是我得了千分之一点二，大概就是这样的一个数。

如果他的估值超过了1,000万美金，那怎么办呢？比如说他直接整了个1亿美金。

去融资去了。我就先按1,000万美金转成他的这个股份，然后呢，再去跟着这个公司一起升值。我等于先占了1/1,000，然后涨到1亿美金的时候呢，我就变成了10万美金了。等于我占的里头的股份价值就是10万美金啊，但我在里头占的还是1/1,000啊。他是这样算的。

所以呢，像Character AI这样的公司里头，一定是有非常非常多的一种小股东，就是签了CB进去的。那么这些人，他们到底手里拿了多少股份，这个股份到底值多少钱啊， 并没有公开出来。因为这一部分一般是不公开的，只有在前面1.5亿美金投资那一轮，他们进调的时候会去核实这些账目，但核实完了以后，也不会把它公开出来啊。这些人也不会进入董事会，因为他们占股都非常少，可能千分之几啊。就算有百分之几的，一般也都达不到5%啊，进不了董事会。

这些人对于Character AI来说都是什么人，大家有没有想过啊？就是他早期给他小钱的这些人，绝大部分是谷歌员工。对于谷歌的人出去创业，他以前的老同事、老朋友、老同学、他的老师教授，大部分就是谷歌里边的员工。这些人可能还是在谷歌里边有一定自己的地位啊，或者说管理权限的人，他们就会去推动这种交易的执行。

所以这个交易对于谷歌自己来说，其实未必划算，但是呢，他会把他包的冠冕堂皇的，哎，你看挺划算的呀。他要让自己进去投资的这些员工，或者其实是中高层管理者，得把钱挣回来。实际上这个故事是这么发生的。

如果是梅塔把他收了，如果是XAI把他收了，他这个价格一定会压得更狠。而且在这个过程中呢，他可能会更加需要的是你这个公司里边的数据啊，你公司里边的用户啊。我还要对原来的投资人好啊。至于其他东西，我就不要了。所以，不同的公司收的时候是不一样的。这个里头核心的关键点在这呢。

谷歌收购了以后呢，还有一个好处是什么？就是可以避免反垄断调查。对吧？我就收了一核心团队，完了公司还在那转着呢，你也没法说我去对谷歌做一个反垄断调查。这个事其实算是擦边。现在呢，美国反垄断调查的这些机构呢，已经说新的交易模式我们已经发现了，我们要研究一下这个会不会造成垄断。对吧？这个事情呢，已经引起政府关注了。

再往后一个原因是什么呢？就是避免客户纠纷。他说，Character AI一个月10美金，也很多人订阅的呀。如果说我直接把他收购了，收购完了以后，等于所有的这些订阅协议就谷歌收了。但是你说，开瑞的AI的公司还在，你接着跟他们旅行去啊，跟我没关系。我只是把团队拿走了。他等于把最烂的一块麻烦给避免掉了。你的所有的客户协议，还是跟以前的公司继续执行，跟我没关系。

这是从谷歌这一头，他为什么要做这个交易啊？下一个，对于投资人来说，投资人呢，其实没有任何问题，现金回来了。而且呢，还有盈余。我投了1.5亿，回了3.75亿，而且只用了一年多的时间。2023年的3月份签的协议，你在做完交割以后，可能也就四五月份。

或者没准可能六七月份了，也就是过了一年。哎，我就涨了2.5倍。其实对于投资人来说，算是个说得过去的交易啊。为什么说得过去的呢？就是对于投资人来说，可能真的是涨很多倍的那种，才是他们真正追求的事情。

对于创始人来说呢，也很简单，玩不下去了。但是呢，我要保住在基金面前的这个颜面，或者说叫信誉，那我下次出来创业的时候呢，还有人愿意给我钱啊。你看，我对得起你们吧。而且呢，他也要保住他在谷歌里面给他钱的这些老前辈、老领导的口袋。下次我要再出来创业，你们还会借给我钱的，对吧？对他来说也没有任何损失，还赚到了。

对于Character AI来说呢，他们其实是没有发言权的。你想，整个谈判的过程中，一定是谷歌跟投资人跟创始人谈判，法务是在里边做执行的人。最后这帮人跑了，把法务的老大留下来，来这摊子里给我看着啊，把所有的问题给我解决掉。他这么整了一个事，所以他们就相当于是一帮人上来，瓜分了以后，最后剩下来等着结果的那个被瓜分者，就是Character AI。

这就是我们今天解析的，Character AI跟谷歌之间的并购案，到底让我学到了什么啊？这个也算是一种很新奇的玩法。好，这一期故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们，付费频道再见。

微软和苹果相继退出了Open AI董事会观察员的席位，这背后到底是几个意思呢？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天，咱们来讲一讲Open AI这个当红榨汁机，他们的董事会上，到底发生了一些什么样的事情。

首先，要讲微软挺冤的。为什么呢？花了130亿美金投资了Open AI，在里边占股49%，居然没有混到董事会席位，只混到了董事会观察员席位。观察员席位跟董事会席位有什么区别？就是开会你也可以去啊，也不说不让你说话，你该说你也可以说，但是最后在表决的时候，不许举手啊，你不能说我同意，我反对，这事跟你没关系。这叫观察员席位。那你说他为啥冤呢？你说花这么多钱，占这么多股份，只得了一观察员席位，有点冤啊。还不算最冤的，最冤的是什么情况呢？苹果一分钱没花，1%的股份都没有，也整了一个董事会观察员席位。就是不患寡而患不均嘛，对吧？如果原来只有我一个出了钱的人，成为了董事会观察员，那这事呢，也不算是丢人的事。现在来了一个恨拖一下的，来了一个一分钱没花的，呃一点股份不占的啊，我们俩都是董事会观察员，他丢不起这个人啊，对吧。那么微软就愤然宣布说，我放弃这职位了，那苹果说，那你放弃了，我也不干了，咱们就都不去了。

Open AI本身的董事会结构呢，就比较奇葩。为什么呀？它上面有非盈利组织，底下呢，我们暂时不讨论。但这个结构导致了微软和苹果的尴尬位置，最终选择了退出观察员席位。

这个公司真正的控制权在于其上方的非盈利组织，正是这一组织掌控着 Open AI 的运作。我们之前提到的董事会，以及董事会中的观察员席位，皆隶属于这个位于顶层的 Open AI 非盈利组织。Open AI 的管理架构独特，允许采用推举制产生董事，这与常规的盈利公司有所不同。在后者中，董事的产生通常依据股东的持股比例，持股比例决定推举董事席位的权利，有时董事席位的决定权为一票，有时则按股份比例进行投票，具体规则取决于公司设立时的协议。

在我们过去设立董事会的经验中，董事席位可能被设定为三票对五票，每位成员一票，或特别约定创始人或某位成员拥有两票的特权。然而，在 Open AI 的案例中，由于其上方为非盈利组织，不存在传统意义上的股东，董事的产生更接近于推举制，类似于古代的推举让贤。不论投入多少资金，该非盈利组织都有权决定是否给予董事席位，即便像微软这样投入巨资的公司，也只能获得观察员席位，而非正式的董事席位。

总结来说，Open AI 的控制权由其上方的非盈利组织掌握，董事的产生机制独特，采用推举制，与常规盈利公司的股份制选举董事大相径庭。微软虽投入巨大，但在董事会中仅能获得观察员席位，而非正式董事席位。

坐着个小板凳，我听一听行不行？他是这样来产生的：如果不是非盈利组织的话，是不会产生这样的董事会的。董事会观察员都做什么啊？刚才我们讲了，人家开会，你在旁边听，也可以说话，也可以发言，但不能举手。正经的公司事务决策的过程是什么样的？大概是这样：普通正常的事务呢，CEO决定啊。什么时候要去过董事会呢？啊，你比如说有一些重大事项，超出了市场权限范围内的，你就要去过董事会了。然后呢，每个季度一般会到董事会去汇报一次。按照咱们中国人比较方便理解的，这个运作方式来说，董事会相当于什么呢？叫人大常委会。哈哈，一个季度开一次，除非说我这有一个紧急事项啊，超出了我的权限范围了，我到人大常委会上处理一下。正常情况下，他是不开会的啊。你一个季度开一次，看看财务报表，看看一些重大事项，就完事了。其他的时候呢，有时候会去做一些这种预算审批，计划审批啊，也就完事了。如果这件事董事会批了，那么只要不超出这个范围，大家就可以正常去执行。正常就是每个季度开一次啊。那你说我还有一些更重要的事情，怎么办呢？世界和平了，或者什么，这样的事情，我记得以前经常讲，说你们家大事都谁决定啊？啊，说我们家的一般的大事都是我决定啊，一些鸡毛蒜皮的小事，是我老婆决定。那他说你老婆管什么事呢？家里吃什么穿什么，家里怎么花钱啊，旅游上哪去。

买什么东西，都是我老婆决定。他说：“那你管什么呀？”我管世界和平——这个就是大事小事。那你说，这种公司里头，有时候也有这种世界和平的大事啊。那谁管呢？这个时候，一般叫开股东大会，就是所有股份的人都要出来投票。这个玩意，用咱们中国人比较方便的理解是什么呢？就是人大会，一年开一会。咱们代表全体人民坐这投个票，这个是整个公司运转的一个过程。人大会还经常会干什么呢？选举人大常委会。所以呢，股东大会有的时候会对董事会上面席位进行一些投票。像我们以前啊，投资很多公司，也会给他们设置董事会啊。但是设置的就是啊，少于5%股份的就不给董事会席位了啊。有可能会保留董事会观察员席位。那你说，如果一个股东有观察员席位，跟没有观察员席位的区别在哪呢？区别就在于人家开董事会的时候啊，你可以在旁边听。如果你没有观察员席位了，那只能是在开股东大会的时候，你才可以到旁边去看。或者说，你可以质询。大概也就如此了。这就是正常公司的治理的三层结构：正常失误，CEO就决定了；超出正常范围的，找董事会。董事会一个季度开一回啊，国家大事了啊，或者说什么世界和平了，这些重大事项，包括董事会席位的调整，就是股东大会。基本上是这么几层结构。

那么我们来讲一讲，微软跟苹果相继退出Open I董事会观察员席位，到底是几层意思？4层意思啊。第一层：

反垄断调查，这是给出的官方的回应。这是一个比较冠冕堂皇的回应，因为现在，美国的FTC，包括英国，都开始对微软、苹果、谷歌、英伟达、Open AI进行反垄断调查了。他们质问：“你们是不是在AI行业，AI时代要重新垄断啊？”这个事不行。为什么要去对他们进行这样的调查呢？也很正常。因为刚才讲到的这几个公司，就算是全世界AI行业里边的领军人物了。如果说，你们进一步的扩大这些大公司的这种影响力，万一这个大公司变得更大了，阻碍创新了，这事不行啊。就是垄断，最大的问题是阻碍创新。

咱们以谷歌现在正在遭受的反垄断调查为例，来看看他们都在讲什么。谷歌呢，是在向苹果付钱，说我每年给你一百几十亿美金，你的Safari上就默认的使用谷歌的搜索引擎，每年都给钱。这个里头呢，一方面是你给钱了，进行了捆绑，这是美国FTC去告他的一个主要的点。然后另外一个点是什么呢？你阻碍了苹果内部再去做同样研究的这种机会。本来苹果说我自己想研究的啊，苹果说我当时还想收购“病”呢啊，现在“病”是被微软收购了吧。说是不是跟这个微软一块，我们把“病”收下来，我们做一个联合机构怎么怎么样啊，我们都研究过这事啊。但是呢，因为谷歌给的钱实在太多了啊，难以拒绝。算了，这个计划就放弃了，我们就不去研究自己的搜索引擎了。这个是反垄断调查的关键点。

现在的情况也是如此：微软在 Open AI 里占 49% 的股份，而且这个大头的钱都是微软给的。那万一，一回头微软把 Open AI 吞并了，直接给收购回来，这玩意儿，微软不就变成老大了吗？啊，这是反垄断调查所不希望看到的。对吧，你一旦成为老大了以后，可能其他人就没法跟你竞争了，就放弃相应的研究了，啊，这事也不行。

然后另外一头，苹果跟 Open AI 之间，又在玩当年苹果跟谷歌之间那个把戏。我啊，在这个 Siri 里头给你带 Open AI 的 GPT-4，我自己就不做了。这不是熟悉的配方，熟悉的路径嘛。所以啊，他说我们害怕反垄断调查，所以呢，我们退出了啊。这是官方回应。

第二层意思就比较有意思了。苹果仅仅宣布派驻观察员席位 8 天之后，就放弃了这个计划。因为他说我要去派了啊，然后微软说我退了，我不干了啊。那苹果说，那算了，我也退了。实际上呢，苹果的这位观察员，也就是 APP Store 的这位总裁，从来没有开过任何一次董事会。刚才我们说，董事会不是天天开，董事会正常一个季度开一次。当然，大家也不要觉得开董事会一定是找一山清水秀的地方，什么住在酒店里头，或者找一大会议室，大家坐在这泡上茶，开个会啊。没有，其实我们以前开了大部分的董事会，都是在微信群里开的，或者有的时候稍微正式一点的是在电话会议上。电话会议就有录音嘛。

只有极其个别的董事会会说：“我们要坐在一起，坐下来开会。”现在，苹果这位人士说：“我一次都没开过呀，对吧，我就挂了个名，挂了8天，我就退了。”这事也很奇葩。这个原因呢，其实也很好解释。为什么你想，微软自己孵化的一个项目啊，再怎么说，它是非盈利组织，一半的钱是你给的。你虽然占了49%的股份吧，但是大部分钱都是微软给的啊。那么，微软在开董事会的时候啊，虽然它没有投票权，但是它可以发言啊。大家想一想，他里头是不是说了一些对苹果不是那么礼貌的话呢？或者说我们有针对性的，哎，我们要这样干苹果一下，我们要那样干苹果一下啊，我们怎么针对他一下。相信我，一定会有的。对吧，大家一旦关起门来啊，说我们来说个悄悄话吧，背着人说点话。那你说，我们对这个没有在现场的这个人，说的话能有多好听呢？能够说啊，抱拳拱手以示礼貌吗？所以呢，微软可能也是害怕了啊。这是第二层意思，就是说苹果进来啊，太多不能让他看的东西了啊。原来大家都在脸上看得过去的。如果苹果的观察员上我们这开一次会，结果发现啊，这么多东西都是针对他的，或者说有这么多啊，内部运转的这种项目，或者以后未来的方向，实在没法给他看啊。这个丢不起的人，算了，咱们一定要在他开第一次会之前啊，哼，咱们都退啊。我也退，你也退，咱们谁也别看，不就完事了吗？哎，搞得这样的一个事。

那么，第三层意思是什么呢？第三层意思是，Open AI可能在“驱虎吞狼”。为什么这么说呢？他要摆脱微软的并购风险，拉来苹果，实际上就是为了促使微软主动退让一下。Open AI现在已经没有退路了。什么意思呢？想象一下，微软占股49%，再差一点就控股了，达到50%就控股了，对吧？在这样的情况下，如果我能够持续挣钱，然后把微软的钱还回去，因为这个协议，并不是说让微软正常退出的协议。它是什么呢？它是我盈利挣了多少钱以后，我要去给微软还钱，还到多少多少钱以后，微软就自动放弃股份了。这是一个对赌协议。它与正常的公司投资完全不同，比如公司上市了，我到股市把股票一卖，或者说你回购一部分股票，这样玩的。它是一个分红对赌协议。现在，他不太可能完成这个事。你要分红，首先得盈利吧？Open AI并没有盈利，这个亏钱亏得跟爷爷奶奶似的，现在还要不断地再烧钱，再把钱烧光了，以后还得再去化缘。化缘时，微软肯定会说：“哎，我愿意给啊，你要不要啊？”但是你再要的话，上次是49%，这一次你觉得我应该是多少？这话你没法接啊。你说：“那您再给点，我让你到51%吧。”那五十一了，这个事人家就可以派各种管理，就可以来管公司了。你再怎么非盈利组织，你说：“我都占51%了。”

这个也不能接着往前走了。所以呢，吴鹏恩爱说：“咱们是不是稍微平衡一下，把苹果拉进来。当时苹果得到这个董事会的观察员席位的时候，就很奇葩。微软给了这么多钱，占了这么多股份才得到了一个观察员席位。苹果一分钱没给，这种事不会有哪个公司说：‘我主动邀请你来，哎叔，我求求你给我们这当个观察员吧。’不会有人看这事的，大家都是说：‘我们花了钱了，交尽了脑袋往里钻，还未必能钻得进去呢。’而且 OpenAI 的股东很多，除了微软之外，还有一大堆股东呢。对吧，他们都没得上，因为他们得上了以后对于微软没有什么威胁。一定要找一个微软能够抗衡的公司，挂下来恶心他一下。所以从这看呢，苹果之所以能够得到这个席位，应该是 OpenAI 的一个计谋在里头。你进来了以后，微软呢可以制衡一下。而且现在看来，这个计谋还起效了。微软一看苹果进来了，“哎呀，原来在干了太多糊糊事了，说了太多不能说的话了，有很多话说的时候没注意。咱们算了啊，我也不去了，你也别去了。这个 OpenAI 算是达到目的了。这是第三层意思啊，还有最后一层意思啊。第四层意思是什么呢？OpenAI 最近在改变公司治理结构，就是刚才咱们讲非盈利组织，这个结构是有问题的。你是非营利组织，你只能是跟下边这些投资人对赌。他现在对赌方式就是：我挣了钱先还微软的啊，微软还完了以后。

我再还其他人的。等我把你这个投资的钱，按照一定的倍数还回来之后，你们就纷纷退出。我接着当我的非盈利组织啊。原来是这样。现在呢，看这条路走不通，钱也眼看花完了。再要钱的话，结了那个结构肯定就没法要了。那现在呢，Open AI就准备换了。换什么呢？我们作为一个彻底的盈利型公司，我们要去上市啊。我们要去正式的IPO了。这条路呢，你说完了以后，微软不就妥妥的进来，就拿董事会席位了吗？他占49%，而且一拿可能拿好几个席位。

这个事情呢，对于Open AI来说也是一个解决方法。为什么？因为你一旦上市了，我就不用再去跟大家执行分红对赌的这个协议了。我可以干嘛呢？上市上市了以后啊，微软你可以到股市上去卖这些股份。而且呢，我一旦上市了以后，我就可以从股市上再募一大堆钱回来啊。我就不需要再从现在这种几个大的投资人手里再去拿钱了。我可以从那些散的小股民手里去拿钱。啊，他会变成这样的这种格式。

而且一旦上市了以后呢，啊，他的融资渠道就变得很宽。很多银行啊、债务系相关的这种投资机构呢，都会愿意说哎，我借你点钱啊，或者说我去给你做一些贷款，或者做一些什么其他的抵押，还有很多其他的融资方式就可以跑起来了。

总结一下啊，就是四层意思。第一层反垄断啊，大家为了避嫌，所以退出了。第二层，微软在原来的董事会里头说了很多呃，对苹果不利的话，或者不希望苹果看到的话，咱们就都退啊，都甭玩了。第三层是 Open AI 驱虎吞狼啊，把苹果拎进来恶心微软一下，目的也达到了。第四层啊，Open AI 准备变阵啊，准备变成盈利公司，那么到那样的话，微软就在新公司里头占董事会席位就完了，那苹果在里头就不会有这个机会了。因为你一旦到那种情况下，苹果再想去得到董事会席位，微软不点头，他进不来。这是总共的四层意思。

那么最后呢，咱们再看一下 Open AI 现在遇到了什么问题。第一个呢，就是他牛吹的有点太多了啊，现在有吹破的可能性。为什么呢？因为他一直要站在 AIGC 的最前面，那个位置啊，排头兵要站在这。那你站在那呢，你始终要吸引流量，吸引舆论，要关注你。那你不可能说我不停的发布新产品吧，他也没有这个技术实力，也没有这么多的钱去不停的烧大模型。怎么办呢？只能说“我计划要发新产品了，我计划要怎么怎么样了”，他不停的要放这种消息出来。你看现在放了多少消息出来了，Sora 年初放的消息，到现在别人都做完了，他还没信了。GPT4 欧啊放完消息，还在谷歌 IO 上，谷歌要发布的产品给截了个弧，到现在也没拿出来。现在虽然大家可以看到 GPT4 欧的模型，但是真正的端到端的这种 GPSO，就是语音进语音出的，这个东西，现在其实并没有出来。包括他演示的大量啊，这个演示的效果，其实并没有真正的产品化，这也是他面临的一个问题。

这种可以带视觉、可以带视频这样输入的，其实都没有出来。现在又有一堆的人冲上去说：“我也做了一个类似GPT4O的东西，对他也很痛苦。”但是GPT4O应该不会太远，iOS 18整个上线那一天，GPT4欧就应该已经成熟了。现在OpenAI为了让GPT4O彻底成熟起来，还在不断地招兵买马，不停地在干活。现在又在传言Q星，我们在做一些别的什么新系统，GPT5又怎么怎么样了。吹的牛有点太多了啊，有可能吹破啊。然后四处指明方向，而且大家还听他指明完什么方向，一般人冲上去说：“哎，我试出来了啊，是这样的。”OpenAI自己没做出来，或者产品没出来。过两天他又指明了一新方向，又一帮人冲上去：“哎，我也做出来了，这效果挺好的啊，那个说的不错。”他自己又没做出来，花钱如流水，叽里咔嚓花钱。因为他们相信Skylink，只要规模不断放大，你的效果就会变好。那怎么办？买显卡呗，对吧，训练呗，上更多的数据呗，不停地干这件事。其实呢，挣钱呢，又没挣回多少来。而且更重要的是什么？人家都是已经挣到足够多的钱了，公司盈利的，呃，现金都堆出来了，才会面临反垄断调查。他这还在亏着钱呢，反垄断调查都来了。这个对于他来说，是非常悲催的一个消息。如果OpenAI倒下了，当然谁也不希望看到他倒下了。如果他倒下了，那可能整个AICC的泡沫就会捅破。

现在，也有很多人开始讨论 AIGC，或者说叫生成式 AI，AI 2.0，是不是面临着当年互联网泡沫那样的事情啊。大家太多的热情，太多的钱，太多的聪明人塞在里头了，但是又没挣出真金白银来。大家现在开始有那么一点点担心了啊。关于 AIGC 到底是不是泡沫这个事情，我觉得回头我们可以单独再开节目去聊啊。这一期呢，我们就不再详细跟大家展开了。

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 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。