ChatGPT的桌面应用更新了，直接可以跟应用结合了。这又是什么新方向吗？大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲11月15号ChatGPT桌面版的一个更新。大家注意，这次更新的不是网站，而是桌面端，就是你要有Windows或者是MacOS才可以使用的这个版本。

在这个里面，MacOS永远是走在Windows前面的，因为MacOS的操作系统其实相对来说要简单一些。为什么呢？因为MacOS的硬件简单，它没有那么多兼容性问题，所以它整个的操作系统，或者说整个的操作系统环境也相对来说要更单一一点点。Windows呢，现在也在跟上，但是Windows的所有功能对于ChatGPT的桌面版来说，都要稍微滞后一些。

现在的Windows上呢，已经有APP了，而且可以上传文件，可以拍照，可以截屏，可以做高级语音，这些都可以干了。MacOS是这些功能早都有了。这一次增加的是什么？这一次增加的叫跟应用相结合。那么跟什么样的应用相结合呢？不是所有应用都可以的哦，主要是跟编程工具一起干活。

Xcode就是苹果自己家的这种编程工具，然后是文字编辑器。很多人写程序是不会看IDE的，IDE叫集成开发环境，他们会直接开一个文字编辑器就干活了。然后是VSCode，这个是最常用的一个IDE，这是微软做的。还有Terminal，Terminal是叫终端，Linux也好，MacOS也好，有大量的操作是在终端里边干的，所以呢，你也可以跟终端直接结合。还有一个比较高级一点的终端程序叫ITerm2，也是支持了。

现在呢，就是支持这5个应用，其他都不支持。那这是不是要去抄Github Copilot的后路去了？那是不是有没有必要去花一个月10美金去订这个Github Copilot呢？我赶快去测试了一下，首先测试第一步，检查梯子，因为呢，我们的网站上去其实还是比较容易的。

但是呢，你使用他的桌面客户端，有的时候还需要对梯子做一些特殊的设置。如果你自己没有这个问题，这块可以越过。再往后呢，就是更新你的桌面客户端，就是ChatGPT在MacOS上的这个应用。当然，这个很神奇，他这个更新居然是手动的，这要稍微吐槽一下。为什么呢？因为我们以前做APP的时候，有一个重要的指标，就是当你每一次新版本出来以后，用户是不是都更新了。因为你的新版本更新经常是要换这个广告商。如果用户不跟着更新的话，一旦更新了以后，你就没法挣钱了。你的广告商换了以后，用户没跟着更新，这事是不行的。可能前面那个广告商的广告服务协议已经到期了，你必须要更新，这个事是一个很重要的指标。

但是呢，ChatGPT是要手动更新的，它不会说一启动了以后，哎呀，我发现有新版本了，咱们更新一下吧。反正这个他没提醒我，我是手动更新了一下。更新了以后呢，需要去点设置，设置是在这个应用的左下角，有一个人脑袋的地方。点一下，然后要允许使用应用，他那个名字是这样的一个名字，叫“允许使用应用”。我显示的都是中文，因为我已经把我的ChatGPT的桌面版换成中文的了。

然后呢，就是去授权。对于一个要去操控你电脑的程序来说，所有操作系统都是会有严格管理的，因为你不管的话，这就要出病毒了，有可能会给你造成损失。授权是什么呢？就是在设置里边有个叫辅助功能，在这一项里头，允许下面的应用程序控制你的电脑。这边有这么一项，在里头找到ChatGPT，把它打开就可以使用了。

后边呢，就是管理应用，就是我到底要用哪些。Xcode因为我自己不使，所以呢我就没有测试。Terminal只要是你把上面授权开了，你的Terminal窗口打开了以后，就可以在ChatGPT的应用程序下边，这个对话框底下多出一个图标来。这个图标呢是一个小方块，中间有一个指针。哈哈，这个我就不跟大家截图了，就是你点完了这个图标以后，就可以选中你的Terminal的这个窗口。

他就会根据你Terminal窗口里面的信息进行问答了。他会把Terminal窗口里的最后200行读出来，根据这200行的信息去给你做各种回复。这就是连接这个terminal窗口的一个操作方式。而且呢，这个terminal大家知道，我们经常通过SSH连接到远程的云服务器上去，或者连到我们的NAS上去。那么这个的话，它依然是可以工作的。我在云服务器上做各种操作，报错了或者什么的，你就可以直接问ChatGPT说：“哎，报了一个什么错，该怎么改呀？”他会给你去解决问题。

文本编辑器也是可以的。我试了一下，打开文本编辑器，里面有内容，它就会根据内容进行回复。VScode这个是我的主力IDE。在使用VSCode的时候，先需要装一个插件。在VSCode里头下载一个VSIX的文件，这个是从OpenAI的网上下载。下完了以后呢，到VSCode里头去安装这个插件。装上以后就可以使用了。但是要注意，这个插件在VScode的插件商店里没有。这也是一种“萝卜急了不洗泥”的方式。就是说，按道理说应该把这个插件上架到Vscode的插件商店里去，但是呢，它就没有上架。有可能是因为太着急了，没上去；也有可能呢，是因为他们惦记抢这个GitHub Copilot的饭碗，去上微软那里去上架的时候，因为VSCode是微软家的嘛，去上架的时候被微软横挑鼻子竖挑眼，说：“你这不行，这个不太安全，回去接着改去。”要给他拖一拖，所以干脆他们就自己升级了功能，自己做了个插件，从外面让你去装上去。

这个系统呢，是可以在本地工作的。什么意思呢？就是VScode在编辑代码的时候，你可以编辑本地的代码，也可以通过SSH编辑远程云服务器上的代码。但是如果要去编辑远程代码的话，你需要重新装所有的插件，这个搞不定，所以它只能在本地工作。这个系统呢，是只能够查看当前窗口的代码，因为VScode里头是可以开好多窗口的，它只能查看当前的。

如果你在当前窗口里头选中了一些高亮代码，他会优先专注于高亮代码进行解析，也就是这样的一些功能。所有生成的代码，比如说我这哪错了，那些代码是有什么问题，他会生成很多的代码来帮你去解释，帮你解决问题。但是呢，这些代码必须要拷贝粘贴，他不会直接把这些代码应用到你的程序里边去，也不会直接把这些指令送到Terminal，就是命令行终端里边去执行。你要自己手动地从这个聊天窗口里头把他给你建议的代码也好，命令也好，粘贴到相应的地方去，打回车。这呢，也是让大家觉得很不爽的一个地方。

那么这东西到底能不能替换GitHub Copilot呢？我试了几下以后就换回去了，我接着使用GitHub Copilot。为什么呢？第一个，ChatGPT不能直接修改代码，每一次都需要你去拷贝粘贴，自己去改，很有可能改错呀。你再问他说这对不对，操作起来非常麻烦，这是第一个原因。第二个，不能处理远程代码，这是我不能接受的。我是经常需要处理云服务器上的代码，他只能在本地工作，这个不行。第三个，他不能使用不同的模型，现在甭管你是用Cursor也好，还是用GitHub Copilot也好，你都可以选不同的模型。但是OpenAI的ChatGPT只能选OpenAI自己家的模型。你说我想去选Anthropic下边的Claude行不行？我想去选谷歌的Gemini行不行？不行，没有这个能力，所以这个也是让人不太爽的地方。

还有一个很烦的是什么，他只能处理当前的文件，没法去处理workspace上的东西。我们做一个程序，这个程序都是一个很复杂的目录结构，这个目录结构我们要管它叫workspace，就是这个工作空间，这里头会有很多很多的文件。如果说不能够根据整个的workspace一起去给我建议，只有根据我当前打开这个文件去建议，那这个完全没有意义，改程序会越改越乱的。

我们推崇的是每一个程序尽可能短，每一个程序之间相互配合，而不是说我们写一个特别长的程序。因为特别长的程序不好维护。你使用ChatGPT的APP，直接调用当前窗口的代码进行提示，那这个效果应该是很差的。我的Cursor呢，是过期了，所以我就没有再回去测试。现在我主要的编程工具是GitHub Copilot。从用户体验上来讲，Cursor应该是最好的，其次是GitHub Copilot，再差的就是今天我们讲的这个ChatGPT。

你说ChatGPT为什么会选择这样的一条路出来，明明做得又不好，还要去跟GitHub Copilot、Cursor去硬刚呢？其实很多做大模型的公司，他们预期的方式就是这种。什么叫全能助理？就是你不需要在编程的时候打开GitHub Copilot，在Office里头去打开Office Copilot，在浏览器里面去打开Web Copilot，在操作系统里头去打开操作系统的Copilot。他们希望你有一个统一的全能助理，打开什么样的工作我都给你搞定。这是这些做大模型的公司，无论是Anthropic还是OpenAI，他们想干的活。

所以你看他的应用，可以截图、截屏、照相、上传文件，还可以听到你的声音，现在还可以直接从IDE页面里把代码拎出来。他们希望说我都干了，你不用再去烦别人了。但是这里面有一些困境，就是不能直接操作电脑。原来Anthropic不是演示过直接操作电脑吗？我上一次出去参加活动，还有人问我说这太可怕了，他就直接操作电脑了。我说这个没有那么可怕。第一个，Anthropic演示的直接操作电脑的那个程序是一个实验室版本，他们也不敢把这种东西直接给用户去用。因为一旦给用户用了，咱不说他有恶意或者什么的，他弄坏了以后你咋给人修啊？这个是没法整的。

所有的公司里边的IT人员，最害怕的就是：“哎呀，我的电脑不行了，我有一个程序找不到了，哪个东西起不来了。”你要到现场去部署，现场去看当时的环境是什么样，可麻烦了这个过程。这是不允许Claude直接操作电脑的。现在用户能够用到的还是Claude从电脑上读东西，操作的过程还要你自己拷贝粘贴，都是如此的。ChatGPT也是这么干，所以它不能操作电脑。

那么用户体验，到底什么是用户体验？或者这种大模型应用的用户体验到底是什么样的？这里头其实有两个关键点。第一个关键点叫做找到合适的内容，第二个关键点是在可预期的范围内进行操作。

咱们先说第一个，找到适当的内容。那么什么叫找到适当的内容？就是我们要解决一个问题，你需要解决问题所需的所有内容。就像刚才我们说，我们要改程序，你要改程序的话，你需要在Workspace里，这个工作空间里边的所有程序、所有代码，然后你才能够去改这个程序。甚至你还需要什么？就是很多的环境信息。你说：“我这个电脑是Oracle云上面的一个乌斑图的主机，还是一个Oracle OS的主机，还是一个什么样的主机？我这个主机是什么样的CPU？什么样的内存？”你说：“我是arm的CPU，还是Intel的CPU？”你都要告诉这个大模型，否则的话，它给你的很多建议就会是错的，所以你需要全部的信息。

第二个呢，还有一个问题是什么？你不能被其他没用的信息干扰。什么叫被没用的信息干扰？这跟大家讲一个小故事：以前的杀毒程序在这个硬盘里杀病毒的时候，最怕的是什么，知道吗？最怕的是别的杀毒程序。为什么？因为杀毒程序干活的方式是拿病毒库去比较。我读了这段代码了，谁到我病毒库里比较一下是不是病毒。但是他一旦遇到了别的杀毒程序，在硬盘里安装着这个杀毒程序，里头也有一个病毒库，那你拿出来一比较，哎呦，跟我这里一样，接着往下比还一样。到最后几个字节可能不一样了，这个不是一个完整的病毒，不用管它。

再到下一个，哎，又一样。因为人家那病毒库里头所有病毒都有一遍，他就到人那去检索，说这个好好厉害。你看你这个病毒库里边所有的毒都有，这就是被无用信息所干扰了。我们硬盘里也是这样，各种各样的信息是非常多的。当你这个大模型需要去给我回答问题的时候，你不能把我硬盘里所有的内容都找出来，然后来给我回答。有些是我希望你看到的，有些是我不希望的，或者有些是我不希望你这一次拿去参考的，这个一定要搞清楚。

而且还有一点，什么叫不能让用户害怕，这个是很关键的。如果一个用户告诉他说，现在大模型来了，我要把你硬盘里头所有的内容都搜索一遍，我来给你解决问题，用户说那算了，咱别费劲了。我这个里头还有一些什么学习强国呀，或者这种目录里头放的文件，是我不希望你拿来解读它，可能是一些宝藏、小电影什么的。他还是要让用户知道，你这个大模型是在他允许许可的范围内在工作，不能吓着他。

这个是找到适当的内容。下一个呢，在可预期的范围内操作。什么意思？第一个先要保证做对，这个其实很难。为什么呢？现在给出来的答案，甭管是GitHub Copilot还是ChatGPT，还是Claude，或者它的Cursor这样的产品，它给出来的答案基本上很难一次正确。原因也很简单，就是他们得到的信息不够完整，环境信息不完整，其他的代码没有研究。

就算你告诉他说，你根据我所有代码去做处理，其实他也没有办法真的这么干，因为大模型是有上下文窗口的。你不可能说我把一个程序的所有代码都塞进去，这个是非常非常费劲的。就算他的上下文窗口足够大，你还有大量的网络传输的开销，这个也是很麻烦的。

所以现在的这些大模型处理这种workspace的方式是什么呢？就是做嵌入。他把你所有的代码拿去做这个embedding的处理，做完了以后再根据你的命令，在embedding之后的代码里头找到相关的内容，然后再去回答他们。现在只能这么干，所以他们给出的答案。

其实，通常都是错误的。你拿到了以后，还要人工判断，然后再去调整，才有可能把它做对。这个第一个要做对，这事很难。第二个，什么？你还是不能让用户害怕。一上来说，我们执行一个命令叫“RM -RF *”，那这个什么意思？就是把硬盘上所有东西都删光。执行命令这件事，有很多是比较吓人的。所以，为什么现在 ChatGPT 和 Claude 都不敢直接去执行命令，就是这样。他怕吓着用户。而且，如果真让他执行了，万一出错了以后，他又没有补救措施，这个也是一个很大的开销。

为什么呢？就是你要看正规的工程师，或者叫网络工程师，他们的操作手册都是什么？你做任何的升级，做任何操作之前要备份。备份完了以后才能做操作，万一做错了以后还能恢复。但是这个操作的开销就非常大了。所以，现在他们这两个应用都不敢直接下手。

那么，这算不算是一种纯视觉方案？咱们想的稍微远一点，什么叫纯视觉方案？就是特斯拉在推自动驾驶的时候，就推这种纯视觉方案。别人还在研究什么毫米波雷达、激光雷达的时候，马斯克说不，我就要纯视觉方案，我不跟你费劲了。那么，什么时候上纯视觉方案呢？就是要去对抗各种雷达，对抗车路协同系统。雷达还算是一个相对来说比较简单的玩法，车上加毫米波，加这个激光雷达，这还算简单一些。车路协同是什么？就是在路上加各种传感器，加各种各样的处理终端，加各种标记，让你的车在这样的智能公路上可以畅通无阻。

但是，这条路看来现在应该不是主流方向。就算是国内的国产新势力们，也没有向车路协同的方式走。大家还都是惦记说，我怎么在车上把这事搞定就完事了。那么，这个事情跟咱们今天讲的 ChatGPT MacOS 上的这个客户端到底有什么关系呢？我们来类比一下，现在的 ChatGPT 和 Claude 这种桌面客户端，干的活是什么？就是给桌面应用增加眼睛、耳朵、嘴和手脚。什么意思呢？原来这个东西叫聊天工具，但现在我们希望这个聊天工具自己可以看到你电脑上的屏幕。

它可以截屏，可以看到你的代码，可以听到你说话，也可以对你说话，甚至可以做一定的操作。那么在这个过程中，如果是走纯视觉方案，实际上就是ChatGPT和Claude现在用的这个方案。什么意思呢？就是看到用户能够看到的部分，用户看不到的部分就算了。然后呢，通过摄像头截屏以及与IDE结合，不需要做其他的改造了，我们只需要做最简单的一个改造，就可以使用了。甚至只是说我给你一个授权，你就可以使用了，也不需要跟操作系统的厂商进行深度的整合。你要做这种很复杂的底层操作，你一定要操作系统厂商给你授权才可以，否则他是不能去做的。

最终是要像人一样工作。什么意思呢？大家想，马斯克为什么推纯视觉？两个原因。第一个，你跟各个国家的公路系统去打交道，说你给我在公路上加一标签吧，或者加一牌子吧，或者加一个什么传感器吧，这个事就没法整。你万一走到没有传感器、没有经过改造的公路上，你智能驾驶系统是不是就没有了？这是一个原因。说我们不愿意跟你打交道，我在车上自己都解决完就完了。

第二个原因是什么呢？他希望这个车像人一样工作，因为你的大模型还是在不断地迭代、不断地升级的。那么到底向哪个方向升级呢？比如说我升级了带有车路协同系统的、带有激光雷达和豪美涡雷达的这样的大模型，那这个到底对不对？其实很难去衡量。但是说，哎，我就向人的方向去转变。人是怎么开车的？我怎么开车？人反正也没有毫米波雷达，也没有激光雷达，也没有什么车路协同。我们走到哪，这路甭管认不认识，我都可以开走。那么我们就以此为基准进行训练就完了。这是纯视觉系统的一个核心底层逻辑，就是我们以人为标准，向这个方向不断前进。

那么这是纯视觉方案。如果是车路协同方案是什么样的呢？就是Github Copilot走的这个方案，还有各种操作系统，像什么AIPC、AI手机，新带Copilot的Windows 11。

带有这个 Apple Intelligence 的 MacOS 和 iPhone 16，以及咱们国内号称带大模型的各种安卓手机，这就是标准的车路协同系统。在这个过程中，那你就需要对基础设施进行改造。反正这个微软没事，他说：“我是做操作系统的，我就在操作系统上改呗。”苹果说：“那我也在操作系统上改。”安卓这帮手机，甭管是小米还是华为，说：“我们也上操作系统 IC，直接底层修改，这样用户体验才最好。”它就变成这样的方式了。

在这块，操作系统厂商跟 IDEE 的这些厂商有一些天然的优势。你那些做大模型的厂商，你就过不来了，因为你搞不懂这个操作系统到底是怎么运作的。就算你能搞懂了，我不给你授权，你越过我的授权也是病毒。他是这样来工作的。

那么，我们在电脑上是不是需要这种纯视觉方案？这个路是不是对的？你说马斯克在做 FSD 的时候，做纯视觉方案，大家都觉得这条路是对的。那么在电脑上，我们是不是也该这么干？除了环境方的配合度之外，模型发展方向才是最重要的考核。自动驾驶这件事，其实相对来说还比较简单，纯视觉方案是可以搞得定的。人就向这个方向走就行了，你只需要让自动驾驶的汽车达到驾驶员的高度就可以了。我不需要达到 F1 方程式赛车，也不需要达到修车老师傅的程度，你只要能够达到一个正常驾驶员的程度就 OK 了。

所以，自动驾驶可以走纯视觉方案，但在电脑上这事不行，为什么？因为我们需要专家模式，我们需要解决很多我们自己解决不了的问题。这个跟刚才我们讲的自动驾驶是不同的。自动驾驶是，你只要模型变成普通驾驶员就够了，而我们去操作电脑是需要电脑上辅助，我们的专家模型能够达到比我们更高水平。那你如果是这样的话，去做纯视觉就不合适了。

现在摆在 OpenAI 和 Anthropic 面前的困境是什么呢？他们需要克服什么？就是操作系统厂商不愿意配合他们。你说：“我希望有更多的功能给用户用起来，我明明可以做更多的事情，可以做得更好。”

但是，你没有操作系统厂商的配合，就做不了。用户量上去了，但是用户也没法使用全部的功能。大家还是在跟你聊天，那用户的付费意愿就低。他们这两家公司最后能够实现盈利的可能性，就基本上等于零。他现在是遇到这样的问题，原来还想着说：“哎呀，微软你就向OpenAI老老实实地交授权费就完了呗，我就让你去用去了。”结果，GitHub Copilot现在不仅能够用OpenAI的GPT-4，还是能够用Anthropic的Claude，人家还可以用谷歌的Gemini。

这个OpenAI说那不行，你们不在一棵树上吊死，我也不能在一棵树上吊死，咱们双向奔赴了。你们这个不忠诚，我们也不忠诚，搞成这样的一个事情。那么，大模型厂商还在解决用户需求的路上继续前进。甭管最后他的商业问题是不是能够解决，是不是能够挣到钱，这个事我们不管他。但是，如果你没有办法把用户的需求解决掉，这条路注定是条死路。

现在呢，就是两条路。刚才咱们讲过了，一个是车路协调的路，一个是纯视觉的路。纯视觉路实际上就是我关起门来自己把事搞定了，你们不用管我，我也不用配合我，我自己能搞定。车路协同的方式就是我从底层把基础设施改掉。现在车路协同的方式就是AIPC、AIPHONE，这条路是车路协同的方式。

纯视觉方式，现在甭管是OpenAI的ChatGPT，还是Anthropic的Claude，都在尝试走这条独立的路线。我不需要你跟我配合，我自己搞定。我就看到用户能看到的东西，然后我在用户可眼见的范围内去解决问题。用户看不着东西，我也看不着。至于哪条路能够走通，咱们拭目以待。

好，这个故事跟大家讲到这里，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。

扎克伯格跟黄仁勋凑一块，除了换皮衣，还讲了点什么呢？他们是在SIGGRAPH大会上进行的访谈。黄仁勋是访谈主持人，而扎克伯格是被邀请的嘉宾。因此，在他们的访谈中，扎克伯格是逗哏的，黄仁勋是捧哏的，这一点首先要搞清楚。

这一次访谈，主要是扎克伯格在输出。SIGGRAPH大会是一个历史非常悠久的大会，叫计算机图形图像特别兴趣小组（Special Interest Group on Computer Graphics），小组成立于1967年，1974年第一次开会。今年是第50届，参会的人中有90%都是博士。当我看到这个消息时，一开始想，黄仁勋应该是个博士吧？扎克伯格是中途退学的。后来查了一下，发现并不是。黄仁勋是硕士，而扎克伯格是2002年入学于哈佛的心理学和计算机科学专业，2004年辍学，实际上上了两年学，之后在2017年被哈佛授予了荣誉法学博士学位。他好像跟某位伟人的学位差不多。

正常来参加这种活动的人，主要是引擎公司，比如Unreal、Unity，图形软件的公司Photoshop、Adobe，以及显卡公司AMD、英伟达。原来Meta也参加过，大概参加了有十几年了，他们以前是作为VR、AR公司来参加的。这一次则是出来抢AI的。

老黄跟扎克伯格算是天作之合，为什么呢？因为只有开源模型，才是英伟达显卡的绝配。

那你说微软不也买了好，OpenAI也在用，对吧？但是呢，大厂的必元模型啊，它是有能力去招聘一帮叫适配工程师或者叫配置工程师。他们可以绕过扩大算法这个事，是可以跑的。增加的这点成本对于他们来说是可以去承担的。只有开源模型的应用者，通常是支付不起这些配置工程师的工资的，所以他们会老老实实地使用英伟达的显卡，是吧？所以他们俩绝对是天作之合。

扎克伯格自己访谈的资格，也是因为买了足够多的H100才换来的。他是号称拥有60万块H100的男人。老黄就问扎克伯格说：“你是怎么来的呀？”而我是作为VIP客户，专门被黄日勋邀请来的，就是显卡买太多啊，被请来了。而且他在恨苹果这件事上来说，俩人绝对有共同语言啊。就是黄仁勋也好，扎克伯格也好，现在所有的CEO里头，所有的这种创业者里头，最恨苹果的两个大概就是他们了，找不出其他人了。

扎克伯格在会上飙脏话啊，直接说了一个f word，甚至说有可能直播都会被掐掉的这种脏话。其实骂的不是OpenAI，骂的其实是苹果。为什么要去骂苹果？OpenAI做了半天，未来有没有可能伤害Meta，伤害扎克伯格，有可能，但是现在其实没有给扎克伯格带来任何的伤害。而苹果当时是差点没把Facebook给玩死。扎克伯格自己也讲，Facebook最早是个网站嘛，我们是完全开放的啊，没人管，我们在里头爱干嘛干嘛。然后移动时代呢，发现要到苹果上面去啊，发布软件。

苹果这也不让你做，那也不让你做。关键是把他们进行精准广告推送所需要的用户信息给他屏蔽了。以广告收入为基本收入的 Facebook 差点没被他弄死。扎克伯格痛定思痛，说：“我一定要去做一个新的平台，绝对不能靠 APP 这种东西，而让苹果把我掐死。”所以他才做元宇宙，才把公司从 Facebook 改名叫 Meta。他做了所有这些事情，实际上都是为了应对苹果。这是扎克伯格为什么恨苹果，为什么恨这种封闭的大平台。

说英伟达为什么恨苹果呢？就是英伟达跟苹果之间是有恩怨的。英伟达给苹果提供过一款显卡，后来这个显卡不是特别稳定，被苹果直接起诉了。一开始苹果要他退钱，老黄不退，后来苹果直接起诉了老黄。苹果是在所有的应用里头都不使用英伟达显卡，而这个梁算截下来了。

而这一次，苹果直接给大家演示了用谷歌的 TPU 去训练大模型。这个消息传出来以后，英伟达的股价直接崩了。当然，英伟达的股价崩掉了，还有很多原因在里头，包括老黄自己在疯狂的套现，以及他到 120 以上的这个价格，大家觉得确实有泡沫了，直接崩掉了。但是英伟达昨天晚上涨了 13%，整个又窜起来了。

为什么苹果可以用 TPU 去干活呢？就是它是自己大厂，我只要招够足够的工程师，我就可以去改底层算法，让这些模型在 TPU 上运作。苹果演示了这件事情以后，谷歌、OpenAI 上都可以往这个方向走。这对于英伟达来说就是非常危险的。

英伟达一定要来找一个更恨苹果的人，找到Meta，找到扎克伯格。说来咱俩聊一下。扎克伯格呢，就是因为被卡过脖子，所以必须开源啊。看到别人作弊源啊，想要成为新的基座平台，就open i想做这个啊。那么想做规则的制定者啊，所以只能气得骂街了啊。这就是两个最恨苹果的人，天作之合，凑在一起。

那么Meta呢，对于大模型的开源是有非常大的贡献的。当然，最大的贡献并不是拉玛。咱们一直都说啊，拉玛1、拉玛2、拉玛3算是奠定了开源大模型的基础，但是Meta做的最大的贡献是另外两个东西。一个东西呢，PyTorch。PyTorch是现在非常主流的一个大模型，本地把它架起来的一个架构框架，这个东西是Meta开源出来的。现在在很多的服务器上，大家开始进行本地部署的时候，都是用的这个东西啊。

PyTorch的基金会里头大佬云集，哎，大型的开源的项目都是有基金会的。他们的大佬里头，Meta自己是啊，他贡献了代码，那么他是大佬。第二个呢，就是芯片厂商都在里头，英伟达、AMD、英特尔都在里头。然后所有云计算厂商都在里头啊，谷歌云、微软云、亚马逊云都在里头啊。再往后，新生的AI社区与工具，Hugging Face、Lighting AI啊，都在里头。

还有两个全能型拳手在里头，一个叫IBM啊，他所有的都做，也做云也做主机，也做芯片，什么他都干，所以他也是基金会的高级会员啊。还有一个高级会员是大家所熟悉的，遥遥领先啊，华为。

就PyTorch基金会里头，唯一的一个中国会员就是华为。在这一点上，我觉得华为做的还是很厉害的。它在各种开源的基金会里头，老老实实地交钱，老老实实地去遵守规章制度。它不像国内很多的公司，比如百度，使用所有的开源东西，但却偷偷使用，使用完了以后直接一闭源，啥也不看了，然后下一个。

Meta对AI做的贡献是什么呢？OCP（Open Computer Project）叫开放计算工程，这是什么呢？就是自己有大量的服务器，而这些服务器应该如何构造、如何去建设、如何去连接，这也是一个开源项目，这是Meta开源出来的。现在英伟达推出的NVIDIA HGX，就是在这个模块上去拓展出来的，已经都用上了。这是对整个开源事业真正做的两大贡献。

第三大贡献，才是刚才我们讲的拉玛模型，拉玛1、拉玛2、拉玛3、拉玛3.1，这才是第三大贡献。而且我觉得他所谓的拉玛模型的贡献，真正改变的其实是中国，彻底追上来了。可以拉着中国的一众小伙伴，把这OpenAI打翻在地，这个我觉得是可以的。

扎克伯格也为未来指明了方向，而且他指的这些方向，我觉得还是非常有价值的。第一个，他讲到了一点是原来我们很多人没有想到的，就是要去修改推荐算法。因为互联网的最底层其实就是推荐算法。推荐算法是什么？就是过滤与排序，你到底应该看这个还是不应该看这个，谁排前头，谁排后头。

这就是整个互联网的底层逻辑。在信息过载之后，我们只能依靠推荐算法来工作。在推荐的时候，它只能是说：“我按照一些大家的喜好，或者做协同过滤，做一些传统的AI的推荐。”现在就不一样了，它可以通过Transformer的模型，通过嵌入来重构整个算法，这是一大创举。而且这个东西真正运转起来以后，可能我们会看到完全不同的信息流。

在推荐的时候，他们也希望直接在信息流里进行总结与归纳。原来我们在Facebook和Instagram里看到的所有信息都是用户生成的，那么以后可能我们看到的一些信息就是归纳的一些信息。比如说，你最近有三个朋友感冒了，你最近有五个朋友感冒了，而这些朋友你可能连名字都想不起来。如果真的给你发一条说这个朋友感冒的信息，在信息流里你也不想看到，但是你又希望知道这朋友里边感冒的人多不多。

会把信息分层处理。什么叫分层处理？就是跟我关系最好的人，你们要把这个信息完整地展现出来。大家讲的就是150个人之内的，我们可以互相叫出名字，可以知道他的喜怒哀乐。这些我们可能希望知道他所有的信息。然后朋友的朋友就是中层圈子，可能只是需要知道一个概况就可以了。再往外层的话，可能有一些大事件发生的时候，我们需要知道一些国际大事，也就可以了。它需要分层处理，那么分层处理就可以对这些内容进行总结归纳，并可以发出来。

而且在这个过程中，推荐算法就会有更大的权利。这是什么意思？原来肯定是看你关注了谁，你跟谁是好友，你可以看到谁的信息更多。不可能，你虽然关注了一个人，但你未必看得到他的信息。如果你们之间很少互动，他就认为这可能就是一个普通的朋友。他的一些大事你知道一下，小事你可能就不需要知道了。他会通过这样的方式来过滤你的信息。

包括我们现在在推特里边也是这样的，可能看到一些大事的时候，我们会看到，那一些小事可能就看不到了。后面的话，Meta准备统一他的推荐系统。原来推荐系统是什么呢？就是各个分支，比如我要先看到朋友的，然后看到这个朋友的朋友的，再看到国际大事的和重要媒体的，所有的这些推荐的东西搁在一起，然后再进行混合。以前是这么工作的，而现在上大模型，我们要让整个的系统用统一的模型进行推荐，一次性给你推出来。

这个也是一个很大的创举，可能以后我们就会看到一个完整的模型推荐出来的图文信息、视频信息都混在一起的，而不像现在似的，Instagram就是Instagram，Threads就是Threads，Book就是分开的。以后，我们可能就在一个统一的信息流里看到所有的一切了。这是真正会改变互联网底层逻辑的事情。Meta、谷歌、Twitter、TikTok基本都是靠这个东西活着的。如果真的能够把大模型应用到推荐算法里边去。

我们可能就真的会看到新的一次AI革命，真正能够产生效益了啊。这是非常重要的啊。 这是讲的第一点啊。第二点是什么呢？就是AI studio啊。他也要上一个AI studio，因为AI studio谁都上啊。微软有AI studio，谷歌有AI studio，Meta也做了一个AI studio。而Meta做的AI studio就干一件事啊：给每一个人做一个自己的AI助手。使用社交媒体的时候啊，直接用Meta自己的内容进行训练，微调一个小模型，再配合RAG或者叫做本地知识库，可以不断地补充新的信息，拿这个小模型去替我们回答问题啊。

像我现在，我每周会去处理一次大家的评论，周三下午一般会处理。处理完了以后跟大家念一遍。如果我有了这样的一个工具，我就可以随时随地地处理大家的评论。我出去玩的时候，AI机器人都可以给大家回复啊。我们的Disco群有这么多的分支，我没有办法在里边去照顾到每一个分支。这样，我就可以让我的AI助手在里边去回复。哪怕说他不回复，我过一段时间总结一下，最近大家都在聊这几个事呢，你是不是要去参与一下啊？或者他可以来征得我的同意，或者在我的授权之下进行回复啊。

这件事我就替你回答了啊。那件事情你准备怎么回答，还是说就不说了。这样的话，我就可以更多地千手千眼、无处不在地参与到各种社区的讨论里头去。这个真的是我很需要的一个东西啊。

每个人呢，其实都需要分饰不同的AI角色，有不同的AI助理模型。你比如说，在Facebook的回答问题里头有一个，在Discord里头有一个，是不是在Twitter里应该再有一个？这个可能才是真正我需要的东西。甚至未来我可能照了照片以后，就直接把这些照片都放在优酷里，让它自己去挑选好的照片，给我发到Instagram上去，这个不也是一个挺有趣的事情吗？这个是非常有用的。

那么在所有的平台里边，就会成一个新的风向，就是大家开始把这种AI机器人用起来。以后是什么呢？就是所有的平台都会变得热闹起来，因为每个平台都有我们的替身在替我们回答问题。所有的平台都会产生信息大爆炸，所有的平台也就都失去壁垒。

我们经常有人说：“哎，你有Telegram没有？你有微信没有？你有这个Twitter没有？”那以后这些东西我都有。你们在任何地方提了问题，我可能都可以去回答。这是多么有趣的一个事情！他们就不可能说再把一个人限制在某一个特定的小平台里头。当这些小平台失去壁垒之后，这些大平台就可以依靠成本和变现能力直接把小平台都挤死，对吧？这也对于Meta来说是有商业利益的吧。

在网络上，每一个人都可以依靠这种小模型的帮助，成为超人。这也是在不久的将来就可以实现的东西。扎克伯格也讲了，未来他的这种AI触手不会是文字，而应该会成为虚拟形象。你们以后可能再去聊天的时候就发现……

长坐着一个长得像老范一样的人，在这跟你回答各种问题了。甚至他可以开出这样的直播，挨着把大家的评论都点出来，挨着跟大家解释。这也是一个很有意思的事。

这是第二点。第三点是什么呢？第三点是开源是未来，不受限制的构建，恢复开放的黄金时代。这是他讲开源的内容，我们就不在这里详细去讲开源到底好在哪，坏在哪。这对于中国的AI行业来说，没有拉玛，就没有中国AI现在的风起云涌。如果没有PyTorch，中国的整个AI体系也是难以发展的。

它开的这个叫Open Compute Project，对整个中国的互联网云建设都是有重大意义的。再往后一个讲的是模型不会一家独大，从小到大的模型都有应用场景。OpenAI就认为你都应该在我这儿用，不要用其他人的。虽然它有GPT-4O Mini这样的模型出来，但它还是说你都要在我这儿用。

现在Meta就讲了说没必要，405B的模型我们就是做这种相对来说比较复杂的任务。当然，405B也给英伟达提供了一个非常大的考验，因为405B这种模型在英伟达的单块显卡上跑不起来。你还是要用NV Link这样的成熟技术，才可以把这些显卡连接起来，把这个405B跑起来。黄仁勋也是乐得嘴都合不上，跑405B就老老实实到英伟达来买显卡来。

势币的基本上处理各种业务是够的，因为我前一段时间也是使用各种大模型，基本上到70B。

绝大部分的问题都可以解决了。8B的在各种的AIPC里就可以用了。微调之后可以成为各种专材，比如说编程的，法律咨询，AI客服，绝对够了。今天谷歌还新发了两币的模型，叫JMAR2，两币，这个叫2B，在AI手机上完全可以跑起来，效果还不错。

这是讲的第二块，就是不同步大小的模型，大家自己去用。而且大家要去用八臂的模型，去训练各自的专用模型。只要这样，才会有不同的模型去完成不同的事情。

然后呢，讲的是叫segment everything two。是这样的，一个大模型又更新了，更新到第二版。这个模型叫做分割一切。这个segment everything呢，在去年是发布过一版，做的事情就是你给他一张照片，不需要标注，不需要训练，他就可以把照片里的所有物体都识别出来，挨着个儿给你列出来。

而everything to呢，它是可以把所有视频里的内容直接都给你分拆出来。说这个是牛，那是马，这个是猪，那是羊，他都给你认得清清楚楚的。扎克伯格还在现场炫富，他说：“你看啊，现在认出了一个视频上面这些牛，叫考艾岛牧场的牛，是扎克伯格自己牧场上的牛。”对吧，把这些牛认出来以后，伯格跟这个黄仁勋准备把这个牛杀掉了，好好吃一顿。

这种可以分割和识别视频内容的大模型，未来是有非常大的应用场景的。而且注意啊。

Segment Everything Two是开源模型，大家现在就可以当下来使用了。扎克伯格在现场举的案例是什么呢？就是监控能力可以极大提升。以前，公司丢东西的时候，我是去看过监控的，那经历实在是太可怕了，对吧？你需要长时间盯着监控去找这个片段，这非常困难，因为视频是线性的。

现在，当你有了这种分割一切模型以后，你就可以直接问模型：“什么时间点你看到有人进来了？”或者“什么时间点这个门动了？”他就可以直接通过语言和文字对视频进行检索。这是非常强大的，很多工业上的东西可以被极大赋能了。

前一段时间，马斯克其实也演示过一个视频，在他的推特账号里，演示了用AI模型观察一个咖啡店。他会算好哪个店员在聊天，哪个店员做了几杯咖啡，哪个店员在休息，对吧？店员和顾客之间是如何沟通的，这看起来有点吓人。

当然，这种模型肯定会被中国的厂商第一个拿来用。用完以后，就可以让这些牛马们老老实实地干活，没有任何私下里的自由空间，这完全可以实现。所以，中国一定会快速应用起来。

再往后，两个老直男讨论了一下时尚问题。为什么讨论时尚呢？因为扎克伯格去做智能眼镜了，眼镜上有摄像头。他说这个东西很漂亮，而且可以不停地换衣服，始终穿一件，但这个眼镜可以换来换去。

这就是两个老直男对于时尚的理解吧。这一次呢，他们两个人还是换了皮夹克。黄仁勋标准款的皮夹克给了扎克伯格，扎克伯格呢，这一次用的是自己那种很厚的半长的皮衣，戴帽子的这种，比较宽松。这就是两个直男对于时尚的所有观点。

最终的总结是什么呢？就是扎克伯格还算是为AI指明了方向。而且扎克伯格指明的这几个方向，都是AI未来有可能挣到钱的地方，有可能能够在这块有正常的商业模式的地方。这个是非常可贵的，它比山姆·奥特曼的那种大空话还是要落实得多。

那么新的时代就要到来了，互联网的底层真的要被AI重构了。原来互联网底层是没有被AI去改变的，还是推荐算法。现在AI要进入互联网底层了。一个人都可以被AI赋能，这也是非常棒的一件事情。所有的场景都可以被AI渗透，对世界的理解也可以进一步给各种系统赋能。当然，也可以给中国这血汗公司赋能，或者给中国政府赋能。

我发现做监控这件事情上，中国如果说是第二，全世界没有任何国家敢说是第一。这块我们还是做得最好的。全世界大概绝大部分的监控摄像头都是中国人造的。最终呢，大家都去买英伟达的显卡，都去用Meta的开源系统。这就是他们两个进行了一晚上的访谈所得出的最终结论。好，这就是我们今天讲的第二个故事。