大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。我们现在开始讲第一个故事：阿斯麦崩盘。

是不是AI大模型要迎来郁金香时刻？什么是郁金香时刻？就是我们认为有一个大的崩盘即将到来的时候，我们管它叫郁金香时刻。因为当年荷兰人去卖郁金香的时候，就遇到了郁金香崩盘这样的事情。后面每一次大的这种泡沫破裂的时候，你可以认为它是一个郁金香时刻。

那么阿斯麦是怎么崩盘的呢？算是意料之外，情理之中。为什么叫意料之外呢？因为由于某个技术原因或者某一个技术故障，导致了应该是晚一天发布的财报提前一天泄露了。但是呢，这个泄露出来的财报并不是说虚假的或者说有错误的，就是正确的财报，只是他看到的时间稍微早了一点，或者是大家意料之外的这个时间看到了。早看到一天、晚看到一天，里面的数据都不会发生任何变化。

所以呢，算是有一点点意料之外。所谓的意料之外的这个部分，唯一起到的作用就是放大了这个财报的各种情绪。原来财报里边写着我哪块做得不错，哪块做得不好。如果你是按正常的时间去放，大家就按正常的心理状态来看就好了。但是你突然提前泄露了它，那么这个里头一定是有一些奇奇怪怪的东西，大家心理被放大了。

现在呢，股市其实更主要是看未来的。股市不看今天的消息面，不看今天具体的什么，你今天多卖了几个硬盘，明天多卖了几个光刻机，人家是看你未来发展的。这其实也是大妈盘跟机构盘之间的差异。机构盘一般要看你未来三年的这种发展的状态，或者有什么样的新的方向，所以他允许你现在是赔钱的，你未来只要是能够发展的好，他就愿意来买。而大妈盘的话比较情绪化，他不会看那么远的事情，当前有什么变化我当前就要马上见钱，这是不一样的。

而股市里边，特别是欧美股市，机构盘要更重一些。现在阿斯麦提前透露出来的这个财报，它的收入跟利润其实还算是上升的，或者叫又创新高吧。但是呢，未来的订单只有预期值的一半，这个是非常非常吓人的。

因为像阿斯麦这样的光刻机，不是说像手机似的一年造几亿台，它一年大概也就是四五百台，不会太多了。所以，接到多少订单，就决定了未来的生产安排。现在，他只接到了20多亿欧元的订单，大家预期大概能有40多亿，所以差了一半的钱。这个数字让整个市场感觉到异常震惊。而且，仔细去看阿斯麦的财报，还会发现，在上一个季度的收入中，中国的收入占了一半，他有一半的东西都卖给中国了。中国购买的主要是28纳米以上的产品，真正的精密制程或高端制程的设备是不允许卖给我们的。

如果美国不管他，荷兰政府不管他，我估计他未来的订单还是能爆炸的。但是现在这个情况已经没有了。台积电、英特尔都在努力出货，就是要赶快把答应给我的机器交给我，我该付的钱付掉，你该给我的机器装上，再努力做。那么，问题出在哪里呢？韩国和存储市场崩了。韩国原本像三星要买一堆光刻机来用，但现在韩国的出货量没跟上去，未来的订单也不怎么样。

存储市场方面，我刚刚又去看了一下，淘宝上长江存储颗粒的SSD硬盘4T，现在价格已经回落到1,000多一点儿了，最便宜的时候大概能到900多，现在是在往下掉。阿斯麦这一部分的光刻机没有卖出去，未来的订单也就不存在了。

那么，芯片市场到底发生了什么变化呢？手机和电脑的需求其实都没起来，全球的需求相对来说比较疲软。这个锅谁来背呢？这个锅必须是AI来背，没有第二家能背的。因为现在大家能够让他换手机、换电脑的唯一理由就是AI。你现在要用AI手机，要用AI电脑，你要去买iPhone 16，要去买三星的AI手机，要去买谷歌的AI手机，国内的各种安卓手机都要去配AI。这两天，联想在拉着AMD、英特尔的老大、英伟达的老大在开会，就是要去卖AIPC，大家对这些AI手机的期待正在增加。

AI的PC都没有什么购买欲望，没有刺激起来嘛。原因只能是一个，就是AI对于普通用户来说没用。普通的用户没有觉得AI给我解决了什么问题，我需要付很多的钱重新更换设备，必须要来使用这些AI产品，没有。所以这个锅只能是AI来背。

阿斯曼他也在讲，说我们现在所有的逻辑芯片，就是CPU这些东西，存储芯片现在都不行，需求都很差。现在最后的一个亮点是AI了，也就是现在还有人在去买它的光刻机，去做SDM，就是算力卡上面用的这种内存，或者是去做H100、B200，或者是MI300这样的这种算力卡，这个东西还是有需求的。

但是大家要注意一点是什么呢？就是这种AI芯片，它呢很贵，一个H100五万美金，一个B200可能更贵，具体价格我没有去查，但是这种芯片总的量其实是很小的。它跟CPU，比如说高通的CPU、苹果的CPU比起来完全不可比。你想苹果每年要卖掉几亿只手机，PC你像英特尔、AMD每年大概几千万，也还是要出去的。但是你像H100这样的芯片，每年能够有个几十万撑死，应该到不了100万，也就是这种水平。

所以他那个量差得非常非常远。AI的这些东西呢，它可能现在还有很高的需求，但是大家就预测说，崩溃这种事情是带有滞后性的，也许下一个就轮到AI芯片崩了，因为前面是已经把CPU崩掉了，已经把存储芯片崩掉了。AI芯片是不是再过个比如说一年，或者再过个一两个季度就会崩掉，这个大家也在观望。所以他为什么股价就会崩掉。

现在呢，市场上的投资者心理已经站在悬崖边缘上了，因为AI整个的行业来说，投入实在太巨大了，而且看不到任何收益。这个东西呢不怎么挣钱，全世界所有的AI公司都不怎么挣钱。还有一个问题是什么呢？就是AI大家都觉得这就是未来的方向，但是现在AI给整个行业带来的变化是只见裁员，没有看到哪有新的企业快速成长，新的企业爆发，或者是有什么样的公司快速的招人。所以他这个AI会不会说，就是豁楞一下就跑掉了。

或者说，他就一个泡泡就破掉了。大家现在都很担心这件事。现在呢，还有另外一个让大家担心的，AI有可能泡沫破裂的原因是什么？就是H100的租金崩了。H100这种东西呢，是英伟达上一代的算力卡，也是现在的主力算力卡。现在虽然有B200出来了，但是真正用上的人还非常非常少。现在出来进行测试的B200，可能还有一些问题，在交货上还需要再等一等。

H100这样的算力卡，一张是5万美金。原来呢，说你们有人买不起吧，怎么办呢？你们可以租用这些算力卡，像云计算一样，去开一个这种带算力卡的主机，我们去用就完了。英伟达给的建议呢，是4.7美金一小时。去年的供不应求的时候，这个价格涨到了8美金一小时。但是现在呢，这个价格已经降到了两美金一小时，就是已经掉下来了。大家不需要了。

H100按照5年的寿命，5万美金价格，如果降到了3美金一小时以下的话，这个收益率可能就未必划算了。你可能最后挣的钱，还不如你把这钱存银行里收利息，收挣的钱多呢。如果这个价格降到2美元一小时以下，你可能连成本都收不回来。你把这个H100租用一年，收回来的租金不够这块卡钱呢，会出现这样的问题。

怎么又感觉像咱们原来挖矿的感觉？买了4090插在机器里挖矿，以太坊的价格一下跌，然后你觉得，哎呀，这个成本回收的时间又变长了。他现在变成这样的一个状态。而且呢，H100的这种租用的收益，你还不能按这样来算。为什么呢？因为你挖矿，只要把机器开着，它就一直在挖，不会说现在有人挖，待会没人挖，它有开机率的问题。它不会这样的，你只要开着机，它就一直挖。

但是像H100这种东西，你把它买回来以后，没有人租用的时候，它就有利用率啊。你比如说，现在虽然是能够卖到2美金一个小时，但是你可能开机率不足10%，不足20%。那你多少钱你都挣不回来。这个事是非常非常危险的。现在为什么H100的单价会掉得这么厉害呢？这个其实是真正反映到整个大模型。

这个产业整个行业的这种创业热情，现在舍得花钱去训练新模型的公司，其实已经很少了。在早期的时候，大家都愿意说：“我们花钱去训练了个新模型吧。”现在已经不愿意干了。独角兽零一万物的CEO李开复刚刚出来讲了，他说我们一定要继续坚持训练新模型。为什么他会出来讲这样的一个话？因为李开复他们已经好久没有新模型面世了，现在他终于又拿出了一个新模型，这个新模型叫e Lighting。这个模型呢，是一个Moe的模型，在很多的跑分里头已经超过了GPT4O以及GPT4O MINI。

现在又出来开了个发布会，他就讲说训练一次这样的模型需要3-4百万美金，还是很贵的。就是一般的公司你根本就玩不起。你不是独角兽，不是有10亿美金的估值，身上可能有个几亿美金的投资的话，你根本就没法弄这事。你想把这个钱挣回来也挣不回来。就是他们现在这些人，用几百万美金训练了一个模型，像他训练的模型应该还是相对比较小的模型，还不是像open AI那种大模型。那么这三四百万美金，你需要做多少服务能把它挣回来，非常非常难。

现在呢，基础大模型本身的同质化也很严重。open AI的GPT、claude、Gemini这三个模型，你说它到底有多大的差异，其实到最后差异都没有那么大。而且大模型呢，也不是针对普通用户的。他很多的大模型用户最终还是开发者。如果是开发者使用这些大模型的话，那最后这些大模型的竞争就会形成一个很悲观的结果，那就是赢者通吃。谁做的最好大家都去选他。

如果是你面向普通用户了，大家说：“哎呀，这个甭管好不好使，我用习惯了，我不换了。”它会有这个用户忠诚度的问题。但是你一旦是大模型，最后用户是开发者，是B端用户的话，随时有新的人家随时就换掉了。现在很多公司已经停止在训练自己的模型了，比如像Character AI这样的公司，就是说我们自己的模型以后不训了，以后我就用别的了，用Gemini就完事了。

普通人其实就直接聊天就可以了。更进一步的，其实普通人现在用不到现在的大模型。御三家也是跟游戏机似的，御三家OpenAI、Anthropic和谷歌，这三家是算最强的。国内的产品呢，通义千问、Moonshot、Deepseak、Yi，这些其实还是比较常见，我用的还比较多。其他像什么Mini Max呀，还有另外几个主要ToB的产品，基本上没用过。

咱也不止评论开源的这种，或者开放模型吧，Lama呀、Mistra呀，这些也都是可以使用的。当然这里还有一个比较奇葩的是XAI。为什么说它奇葩呢？融钱融的很多，名声也很响，顶上顶着马斯克，手里的算力也足够多。只是呢，现在大家所看到的结果，也仅仅是平台上面的一个聊天窗口，其他什么都没有，什么API啊、什么AI agent呀，所有这些东西它都没有。

号称是开源了Grok1.0的版本，也把这个原代码扔出来了，但是呢，放出来以后也没有任何人再去看他一眼，也没有任何后续的更新，什么都没干。他怕做了这么一样的一个东西出来，所以我觉得最后可能他会比较难看。

那么应用以及对于算力的需求呢，现在其实已经没有那么高了。除了刚才咱们讲的这几家之外，其他人其实用不了多少算力。对于大部分人来说，只要问答一下就行了。但是问答的时候呢，你用推理算力就行了，你并不需要去训练模型的那种算力。这个推理算力的话，有一个卡叫GROQ，用这种卡的效果其实比H100好，它非常便宜，非常高效的把你的推理结果给你送出来。

现在很多的公司，包括谷歌、亚马逊、微软，都在自己定制类似这样的卡。我们不再需要英伟达这些东西了，我们只管去回答人家聊天问题就行了。至于更进一步的开发AI agent呀，这些东西现在还在找方向。虽然很多人觉得这个东西很美，但大规模的使用现在其实并没有那么成熟。至于其他的AI应用方式，RAG这东西其实也没有大家想象的那么美好。

有些人说：“那我们上微调小模型吧。”现在确实这么干的人越来越多了。但是呢，大家要注意，很少有人去把一个比如说405币的模型拿出来微调一下，或者把七十几B的模型拿出来微调一下，很少啊。绝大部分人微调也就是去调这种，比如7B、9B这样的模型，甚至有人去调那个1B的、3B的模型。这种模型调起来的成本是非常低的。你到这种租用H100的平台上去调这种7B的模型，调一次可能花不了几百美金。

所以，对于他们这些做H100租赁的人来说，这个就真的是卖不出去了。因此，这些H100的租金就直接崩掉了。而且还有一个什么原因呢？很多购买H100的人其实买的是期货。什么叫期货？就是去年人家拿了投资，然后就花钱买了，买完了以后一直交不了货在这等。等到现在呢，开始逐步的交付，整个市场容量等于需求在下降，供给在上升，那它价格就只能崩掉。

而且，大模型训练这个事其实并不能一直跑。你只有像OpenAI、Anthropic、谷歌这样的公司，会不停地在去训练大模型。训练大模型这个过程，其实有点像造大炮。我造了一门大炮出来，但是呢，你得不断地开炮。你这一根炮管，你说我可以打500发炮弹，还是打300发炮弹，你把它打掉。你不能说我炮弹造大炮造出来了，炮弹没打两发，以后咱再造一门大炮吧，或者咱们过两天再造一门大炮，然后每天不停地造大炮，这个事不行。

现在大家其实对于算力的要求已经没有那么高了。当这一件事情真正传递到英伟达身上，传递到台积电身上的时候，可能整个AI大模型的这个泡沫就彻底捅破了。现在还没有传递到他们身上，现在还在喊说：“哎呀，我的H100这个订单很好啊，大家都在拼命地买啊。”马斯克说：“我要去买啊。”这两天好像是Oracle说：“我要去买一大堆100回来，大家赶快来使啊。”现在大家还在相信什么？就是谁买了一大堆的这个英伟达显卡，谁的股价就会涨。但是他们并没有想清楚说，你买了这些东西以后，部署到云计算机房，到底能不能用这个东西挣到钱？或者最后价格下滑了以后，是否这个生意依然是划算的？现在大家还没有想到这个事情，但应该很快就会想到。现在呢，整个行业也都比较迷茫。行业的老大OpenAI也没有给出什么新方向。现在，OpenAI还在不断地去训练新的大模型，但是不断训练新模型这件事情肯定是亏钱的。

其他人也不敢停下来。如果停止训练新模型，开始卷应用，可能最终在模型层次就会落后。那么，这有什么问题吗？这个问题很大。因为我们看看历史，云计算也好，广告也好，最后都是赢者通吃。最后剩下的，不管是亚马逊、阿里，还是广告平台上的谷歌、Facebook、苹果，这都是最后的赢者通吃。

他们都是靠说：“我从广告到云计算，再到最前端的应用，还有自己的用户，我要都有，然后才能把整个市场吃下来。”这些大厂是不敢去放弃，说“模型我不做了，我就只管把应用做好。”他们不太敢去干这个事了，因为一旦干这个事，最后就有可能被别人拿捏。人家说：“哎，平台是我的，广告也是我的，或者大模型是我的。我给你用的时候，就给你在里边放一些小的障碍，或者是让你觉得使用得不是那么舒服。我再出一些新的产品的时候跟你竞争，你就竞争不过我。”这个是大家所害怕的。

所以对于巨头来说，他们依然要去训练，但也没有什么方向。OpenAI今年亏了50亿美金，明年预计亏损140亿美金。而且过去五年，据说已经累计亏损了440亿美金。像OpenAI这样的公司，未来一段时间还会亏钱，可能预计到2029年才有可能盈利。现在是2024年，要再过个五年才有可能挣上钱，这个还是路很遥远。

像我们以前去投案子的时候说：“哎，你做个三年的财务规划吧。”人家说：“这玩意咋做？”我说：“你做呗，做完反正我也不看，我知道你是拍脑袋瞎猜的。”你像OpenAI想五年以后盈利，有人信吗？反正你愿意信，你就信就好了。

现在呢，整个行业其实都是非常非常纠结的。要不要继续卷？大模型这个东西看起来很美，但具体到应用的层次上，其实是脱节的。我们前面讲到说，大模型可以改变百分之多少人的工作，可以改变所有的应用，所有的应用环节都值得用大模型重新做一遍。但是到目前为止，没有谁说因为我用大模型重新做了应用以后，我就突飞猛进，我一把就封了，就涨起来了。并没有这样的公司出来，或者说这样的公司，比如说像 Character，大家觉得哎，你在用大模型做一些陪伴类的应用，这个好厉害。然后呢，这公司就不行了，核心团队被谷歌买走了，自己也不再训练自己的模型了。

有人说 Perplexity 很棒啊，人家做这个搜索很好用啊。但是大家看，看看谷歌，看看国内的豆包或者是 Kimi，大家都在往这一条路上挤。最后挤上去以后，他其实没有什么自己优势了，赢者通吃。一定是最后握有大模型的那个公司能够把它干掉。Perplexity 的模型不是他自己的，他的模型是 OpenAI 的。那么在这样的情况下，OpenAI 说来，我做 40 GPT 了，那就没你什么事儿；谷歌 Gemini 说来，我也把这个东西提升进去。那么在这样的情况下，Perplexity 是没法跟他们竞争的。

所以这个呢，现在大家也是非常非常苦恼的一个问题。大家都看到了裁员，但是没有看到新兴行业的崛起。而且这一次裁员呢，跟以前历届的裁员都有巨大的差异。以前裁员，比如说就跟军队裁军似的，他们会干嘛呢？把士兵干掉，把这个有经验的军士长留下来，把军官尽可能的留下来一些。为什么这么裁军呢？就是万一以后打仗，还可以以此为骨干，快速的再建立起新的军队来。但是这一次裁的都是中层管理干部。亚马逊现在已经透露出来，准备在未来一段时间里头裁员 1.4 万名中层管理干部。国内各大厂裁员的重灾区，不是底下干活的人，当然也不是说 35 岁毕业的人，而是什么呢？就是中间沟通环节的职位，不像什么 HRBP 啊，什么这些都重灾区。

把他们都干掉。我们不需要你去沟通了。以后的公司都是扁平化，底下的人用AI把能完成的工作尽量完成，上层的人用AI去尽可能地收集数据，进行判定或者做出决策就完事儿了。不需要中间有一大堆的人去制定规章制度、执行规章制度，然后去进行沟通。这部分的事情通通由AI来干。

现在变成了这样的一个状态，所以未来的大企业可能会更加的扁平化一些。而且现在很多的AI行业的这些公司也在思考问题：我到底是ToB还是ToC？我是给商业用户去做呢，还是给个人用户去做呢？ToB肯定是短期能够挣到钱的，因为商业用户只要是你能给他改变一点点的效率，他就愿意给钱。但是长期这样的公司大概率是会被淘汰的，混不下去的。

那么如果ToC的话，那是真卷不起，太贵了。现在流量都是握在大平台手里面。咱们就以做AI应用、AI桌面应用这一个赛道来看，国内Kimi肯定是做得相当不错的一个应用，而且声音也很响亮。他有多少月活？几百万。豆包6,000万月活。为什么？因为流量在字节跳动手里头，你Kimi想要流量，花钱买去，人家字节跳动说我自己有流量我自己上。当然，豆包也挺好使的，因为我现在每天主力的AI工具就是豆包，还是非常好用的一个东西。

在这个过程中，是没有中间状态的。我要么ToB，要么ToC。现在是不是有可能成为有一些新的中间态？我们来为他服务。现在呢，大家其实也在思考这个问题：什么是中间状态？就是ToB跟ToC的中间状态。我呀，我就是中间状态啊。我们这种人叫什么？叫自由职业者。我既不是B也不是C，我虽然是个个人，但我肯定不是一个大的商业。但是呢，我又不是说用这些AI工具去解决日常娱乐问题，我是用这个工具在上班在挣钱。

所以呢，可能未来的这些AI工具要思考一下，怎么为ToB与ToC中间的这部分人去服务。也许未来会有一些新的不同的方向出来。AI可能会替代80%的工作，这80%的人失业了以后，不会再在未来一段时间里再回到大企业里面去就业。他们可能就会像我一样，成为新的这种叫做自由职业者。这有可能才是未来的一个广大业态。明年呢，有可能是整个AI行业至暗时刻，更多的创业企业会崩盘，就像咱们前面讲的Character AI这样。而且国内的这些AI企业也会有大量崩盘的，这个没有任何办法，因为你花了太多的钱，做了太高的估值，你又挣不到钱，也没有办法解决实际的问题，也没有办法真正的去提高社会效益，这些企业一定会崩。

英伟达的B200交不了货，与台积电现在也在扯皮。这个事本身其实问题并没有那么大，台积电说英伟达，你这用了太多的新技术，给我们的时候又太着急，所以我们做出来的芯片是有问题的。英伟达就是说，台积电你们的技术有毛病，给我的芯片不好，那我们要去晚一些再去交付。这个其实不重要啊，真正重要的是什么？算力需求下降。如果大家发现没有那么多的算力需求了，你把这个卡造出来卖不掉了，这个才叫吓人，这个有可能就会在2025年发生。而且应用如果还是起不来，新的商业模式、新的交易、新的利润还是没有产生的话，那么这个崩盘就必然会到来。

但是呢，我觉得也不用太悲观，崩盘是一定会来的，但是呢，不破不立，必须要经历这次崩盘，最后呢才可以去说再继续往前走。当然最好在这个崩盘的过程中能够保住open AI，不要让这个老大倒下，这个老大倒下，可能整个的行业就爬不起来了。而如果能够保住它的话，那没准未来还是可以说经历一个大的起伏之后再慢慢的起稳回升。

在明年呢，更多的人应该会去做应用，更多的人会去思考新的商业模式。不要再去搞什么狗屁的UBI，就是全民基础收入，那东西搞不通的，不要脱离商品经济的底层逻辑。在这个逻辑上，大家去想有什么新的商业模式，有什么样新的业态。如果80%人失去工作了，都在外面做自由职业者，我们又需要什么样的东西为他们服务，这是明年真正需要想的东西。在这个过程中呢。

我们就要等待新的巨头产生。这个新的巨头有可能是OpenAI，它有可能会指明新的方向，或者说它能够为这80%的人提供新的平台，能够让他们在OpenAI的平台上去盈利、去生活。那么OpenAI就会成为新时代的谷歌。

Anthropic的话比较难，因为他们有可能最后会逃不脱收购，可能被亚马逊直接收掉就算了。谷歌的话，这一次应该不至于掉队，这应该就是上一个时代的微软，虽然没有赶上新的时代，但基本上也跟着了。这就是谷歌在这个时代要扮演的角色。

梅塔做的拉玛，有可能就是这个时代的安卓，所有的开源模型的标准制定者，这就是梅塔在这个时代的定位。在国内，现在看，三家跑得比较快的，一个是阿里，一个是字节跳动，还有一个是Kimi。至于其他的，还需要再努力一些才能被我看到，否则的话看不到他们。而这就是现在的一个状态。

整个AIGC的行业，有可能泡沫会经历一次爆破，但从我个人的观点来看，这一次爆破并不会把整个行业炸翻，但也会重新做一次洗牌。就在明年2025年，应该会重新洗一下，洗完了以后大家再慢慢地往前发展。在这个过程中，一定会有很多的痛苦，很多的动荡会发生。大家一定要安下心来，或者说要坚定信心，继续在AI的这条路上往前走。

而且在走的过程中，也要采取更加理智、更加稳妥的策略，比如小团队以盈利为核心。如果你真能融到钱，再去研究是不是去训练大模型。其实在今年的可能第一季度，三四月份的时候，我们去参加一些创投会的时候，所有的投资人和一些大厂的老大都在讲，现在不要再去训练大模型了，这个已经时代过了。现在训练大模型这件事情，就交给刚才提到的这几家就可以了：OpenAI、Anthropic、谷歌、梅塔、阿里、字节、Kimi。其他人大家努力去找到新的应用就好了。这就是现在由阿斯麦这一次的股价暴跌，我们去聊一下。

说AIGC的泡沫到底是不是该挤一下？好，这就是我们今天的第一条。

谷歌DeepMind做出来打乒乓球的机器人了。很多人开个玩笑说，这东西应该叫阿尔法乓。因为当时下围棋叫阿尔法Go，这个东西应该叫阿尔法乓。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天我们来讲一讲谷歌做出来的阿尔法乓的故事。

今年整个的奥运会里头，我唯一观看的比赛就是乒乓球男团，大概看了一场吧，就是咱们国家的一位男单选手，也叫小胖，去打这个瑞典的一个小帅哥，这个还是看着很过瘾的，叫樊振东。对，不能光想人家的外号。咱们算乒乓球的传统强势国家，整个的奥运会，我们得到了全部的五枚金牌，银牌铜牌我们也得到了其中的一部分，当然也漏了一部分。都得了这事了，没法玩了。下一届奥运会说，算了，我们把乒乓球这个项目给你取消了，不跟你玩了。

谷歌这一次做的乒乓球机器人长什么样呢？长得一点都不像人，这个没办法，长得像人的成本实在是太高了。他使用了一个机械手，这个机械手是ABB的IRB 1100。它等于是把这样的一个机械手固定在一个轨道上。ABB是瑞士苏黎世的世界机器人行业的领军企业之一。

ABB的这种IRB 1100是一个什么样的机械手呢？我们以前去做机器人项目投资的时候，也去研究过这个问题。就是说机器人最后这个人字呢，是大家一般比较纠结的地方。因为现在很多叫机器人的东西，其实只有一个胳膊，就是它里头有几个关节可以动的，一条手臂，并没有一个像人一样的东西。但是你也管它叫机器人。在国外应该都是robots，但在国内就都是叫机器人。

而另外一种叫机械手。IRB 1100这个机械手呢，它是一个最紧凑、最轻的六轴机器人，六轴就是它有六个活动的关节。

它的承重是4公斤，再重了它也拿不起来了。工作区间就是半米乘半米的这样的一个平面上，它可以在这个范围内去工作。最高的速度是5米每秒，5米每秒的话应该是18公里每小时，大概是这样的一个速度吧。它是可以按照这个速度去运作的。价格的话大概是10万块钱左右一台。它这种机器人在国内是有组装的，瑞士ABB在全世界有三大工厂，其中有一个就是在上海。它的价格其实跟特斯拉的擎天柱差不多。马斯克现在讲的说我的特斯拉擎天柱大概是十几万到二十万，他讲的是2.5万美金嘛，这样的价格一台可能接近20万吧。所以它这个光有一根手臂的价格跟整个擎天柱的价格是接近的。

它固定在一个轨道上，这轨道可以横向移动。前面是一个乒乓球台子，后边是一轨道，可以横向动，因为它的覆盖范围就是半米，半米乘半米的纵深的一个范围，是它可以去覆盖的工作范围。但是这个乒乓球台子我印象里应该是一米多宽吧，因为我并不怎么打乒乓球，所以对这个数据不熟悉。它还是需要移动的，而且还有正手反手的，所以它会去分说我是在哪个方向把球打回去的。有旋转等等，这个它都会有。

谷歌真正做的是什么呢？谷歌做的是软件，硬件是瑞士ABB的。这个软件就是视频捕捉，我通过摄像头把它捕捉下来。它还是分两个摄像头去捕捉，一个是捕捉人的动作，可以通过人的动作来确认说我这个球应该是怎么样去前进的。另一个摄像头是捕捉球的轨迹。对一些特别旋转的球，可能处理得没有那么好，因为这个球真的转起来以后发过来，靠捕捉球的这个摄像头其实是看不太出来它的旋转的角度、速度或者说测量得没有那么准。

然后，他会制定策略。这个策略呢，也是分两期。第一个呢，是我的战略是什么？我要如何去调动你，如何去发现你的长处短处，如何针对这个人去制定战略。另一个层面是战术性的。我现在到底是正手的回正，还是反手的去搓，还是怎么去旋转？这个是两层的策略制定。

然后再可以去把这个轴接回去。速度和效率呢，其实才是这一次谷歌展示了这个机器人最重要的一点。他是可以告诉大家说，你看，我们可以通过摄像头去捕捉，完了以后可以接到这个球的。因为大家知道，乒乓球本身速度是很快的，但它不是最快的，最快的是羽毛球。乒乓球的这个速度也是相对来说比较快的，而且乒乓球还需要在台面上去弹跳。

所以，它的这种物理引擎计算，对算力的要求还是比较高的。因为像这样的机器人，如果效率达不到的话，是没有任何意义的。其实像阿尔法Go是不需要效率的，对吧？我这边下完棋以后，你那边慢慢的等就完了。但是打乒乓球这个事，你是必须有效率的。你这边球发过来以后，我算完了以后球过去了，这个事是不允许的。

我记得原来有一个故事，讲这个抗美援朝的时候，美国的战斗机上就已经开始有火控系统了，但他那个火控系统的速度就不够快。所以，当时咱们开的喷气式战斗机上去以后，就会看到他那个机炮永远在咱后头追，老追不上咱们。这就是电脑指挥的这种设备，如果效率不够会怎么样。

现在谷歌做的阿尔法乓呢，应该还是停留在论文和实验室的阶段，可以跟普通人打成平手，但跟职业运动员比，基本上还是没戏的。跟普通选手打成平手，就是互有胜负，应该这么去理解。为什么跟职业选手搞不定这个事呢？第一个就是说，机械手的运动范围跟速度还是受限制了。

另外的话，职业选手的这种假动作，包括他这种旋转，对于摄像图和算法能够处理的范围，还是稍微有些超纲了。但是呢，谷歌已经把这种可能性跟大家展示出来了，这还是很棒的。那么未来会是什么样的呢？未来肯定要上难度嘛。大家想一想，现在它只是一根手臂放在一个横向的轨道上了，对吧？如果变成腿会怎么样？如果真的是变成人形机器人，变成两条腿站，那会是什么样的一个情况呢？

现在，马斯克还有像Figure 02这样的机器，他们的人形机器人每个小时也就能走5公里，基本上也就是人类正常步行速度。但是我们看看这个乒乓球比赛的时候，那真的是上窜下跳，那是要跑，要跳的，所以这个应该还达不到。如果真的可以在这种机器人下面做成两条腿，那么步行机器人就算是彻底成熟了。我觉得可能还要个三五年吧。

即使不是两条腿，您给下边装轮子，这事都搞不定。为什么呢？因为轮子你就可以前后左右地动了。他的速度、重心这个事就没法整。轨道的话，你是不需要研究重心的问题的。我挥了拍以后，你不会能从轨道上出去，我轨道是给你固定在这了。而且现在的比赛，乒乓球是可以干这个事，其他的都没法整。

你说我弄个网球、羽毛球，那网球你得满场子跑啊。你不可能说我在地上给你固定一条轨道，或者固定几个轨道就搞不定这个。要是羽毛球的话，第一个速度更快，第二个羽毛球你也需要满场的跑。你不可能说我站在台子后面，只要横向移动就搞定了。

至于其他的，比如说篮球、足球这些东西，你需要面对面对抗了。不是说中间立一个网，大家站两边，这个就已经是太危险了。你真的跟一个机器人面对面的冲撞一下，他是个铁疙瘩，对吧？

这个事现在还比较难以想象。现在有没有这种机器人陪练呢？其实是有的啊，乒乓球机器人的陪练呢，欧姆龙公司已经做到第八代了，叫Forpheus，应该这么念：FORPHEUS。有这种叫做乒乓球教练机器人的，国内也有啊，上海体育学院跟新松机器人做了一个，叫Pangbot，就是打乒乓的一个机器人。

但是这种机器人呢，主要做的是什么呢？主要做的是发球机器人。我只管发球，一个球一个球发，发完了以后，你那球给我打回来。而且呢，他可以根据运动员打回来的这个过程，通过传感器去判断，你现在的姿势对不对，回的球是不是有质量，然后再去发下一个球。现在呢，也是有AI辅助的，这块现在都做出来了。

增加接球的部分的话，谷歌做的阿尔法乓跟现在这种发球机器人的最大区别，就是他可以接到球给你打回来。这个增加的成本就实在是太高了。而且呢，他能够实现战术变化，以及实现的功能，其实是要比原来的发球机器人要少的。

那么在未来，阿尔法乓是不是有可能像阿尔法Go那样，整个提高某一项运动的这种竞技水平呢？因为阿尔法Go出来以后，人类现在已经彻底放弃了战胜机器人这种想法了。现在呢，我们只是不断地通过阿尔法Go的训练，来提升人类棋手的棋力，最后比赛还是人跟人之间的去比赛。

那你说，阿尔法乓这样的机器人出来以后，是不是中国就不会再得到这么多的乒乓球金牌了呢？他们可以把所有中国队的选手做成程序，然后让这个机器人去训练。说来，现在我们让樊振东去陪你打一场球，或者让以前已经退役的很多球员，比如像邓亚萍、张怡宁，让他们来陪你打一场球，这个是完全可以做到的。

未来会不会向这个方向走？我觉得我们可以拭目以待。阿尔法乓呢。

真正的意义在于，它为整个行业指明了方向。我们可以通过机械手进行这样的操作，而且我们的算力已经可以进行这种多层级的策略制定了。这是它真正的价值。它的价值未必产生在乒乓球上，甚至比如说我们以后在飞船上整一个机械手，举一拍子，有陨石过来啪啪打走。这开个玩笑，但未来肯定会有很多新的不同的用法。这是阿尔法乓给我们的一些新的启示吧。

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。