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OpenAI或将ChatGPT涨价至2000美元/月，未来发展何去何从？

9 月 09

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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。

马斯克Grok-2登场，可订阅才8美元，真的划算吗？推翻AI市场的游戏规则，Elon Musk的肖像被拿来玩儿梗图！

8 月 20

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Grok 2出来了，老板马斯克就是拿来开涮。马斯克各种梗图突然开始满天飞了，这是什么东西呢？就是XAI做的Grok大模型的第二版，Grok 2发布了，包括特朗普跟贺锦利的各种梗图也在飞了。其中有一张是特朗普去抚摸贺锦利怀孕的肚子呀。但其实玩的呢，并不是Grok 2，而是什么叫Flux 1。

首先分析下时间点，为什么在这个时间要去出Grok 2呢？第一个，3月份我开始测试了，Grok 2已经开始测试了，测试到8月份呢，也差不多开始出了。而且3月份，Grok一开源了，然而开源之后就再也没有更新过任何的代码，也没有去回答过任何的issues或者是Pull request，这个都再也没有动过，完全死水一潭。马斯克的开源就是这么开的，我开了，用不用是你的事，我反正不理你，我也不会再更新任何代码。

包括推特，原来开源的推荐算法，包括Grok 1都是这样的，开了就挂在这了，爱使不使。而且它开出来以后，你自己到底能不能部署得上去，能不能把他们这个用起来去测试，他就完全不管了。你提任何问题，他也不理你啊，这就是马斯克开源。

谷歌前CEO艾瑞克·施密特演讲意外直播：吐露谷歌内情与失利真相，全球嘱听瞠目结舌

8 月 18

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谷歌前CEO艾瑞克·施密特跑去斯坦福做演讲，本来以为是个私密演讲，结果被告知在直播的时候，直接就吓傻眼了，马上删视频出来道歉。这到底是个什么情况？他到底说啥了？

大家好，这里是老范讲故事YouTube频道。2024年，应该是8月15号爆出来的消息，谷歌的前CEO艾瑞克·施密特跑去斯坦福大学做了一个演讲。他自己以为是私密演讲，我跟你们说啊，这事千万别出去讲。结果被告知说这是一个公开演讲，而且正在对全世界进行直播。在YouTube上直播的时候，直接就愣在那了，说赶快删掉，这个事不能出去瞎说。

大家注意啊，在不同的层次里头，或者不同的扩散范围内说，它的影响是有很大的差异的。或者有些事你可以在小范围说，但是不能在大范围说。这位艾瑞克·施密特到底说了些什么？

英特尔股价暴跌30%：下个季度指引更差，AI和数据中心业务双重打击，顶不住的老牌科技巨头如何自救？揭秘英特尔滑坡的根源：传统电信企业命运重演，错失GPU、移动和AI三大机遇，未来在何方？

8 月 12

Luke Fan互联网商业故事 13代CPU, 14代CPU, AI, AI业务, AI时代, AMD, ARM CPU, ARM PC, BIOS, CUDA, Facebook, G1, G2, Google, GPU, IDM2.0模式, Intel, iPhone, M1, M2, M3, M4, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, 下个季度指引, 主板厂商, 乔布斯, 互联网泡沫, 产业链, 传统, 全球, 内在矛盾, 出货量, 制程工艺, 台积电, 基辛格, 安卓, 市值, 市值蒸发, 微代码, 性能瓶颈, 投资, 持续下滑, 故障检测, 故障率, 数据中心, 新公司, 新兴领域, 显卡, 显微镜, 晶体管, 智能手机, 未来走势, 极限, 氧化问题, 泡沫, 渲染, 游戏, 游戏开发商, 游戏本, 潮流, 电信企业, 电压限制, 科技巨头, 科技股, 移动互联网, 算力核心, 美国公司, 股价暴跌, 苏妈, 英伟达, 英特尔, 苹果, 营收, 蓝屏问题, 裁员, 谷歌, 财报, 超薄本, 超频, 逆风翻盘, 金融机构, 长远, 预期, 频率限制, 驱动, 骁龙X Elite, 高通, 黄仁勋 英特尔股价暴跌30%：下个季度指引更差，AI和数据中心业务双重打击，顶不住的老牌科技巨头如何自救？揭秘英特尔滑坡的根源：传统电信企业命运重演，错失GPU、移动和AI三大机遇，未来在何方？已关闭评论

刺破AIGC泡沫的难道是英特尔吗？大家好啊，这里是老范讲故事。今天咱们来讲一讲英特尔崩了。

英特尔崩的原因其实非常非常多。有些人说，财报不及预期，亏损加大了；还有人说，下个季度的指引更差。什么叫下个季度的指引呢？就是你每次发财报的时候，会有一堆的金融机构说，我预期他要达到多少多少。你现在不超过预期，就认为是不及格，你就要去下跌。如果你超过了预期，但超过的不够多，也是不行的。如果你超过了预期，超过的姿势和方法不太对，或者各种的比例不太好，大家也不乐意。

下个季度的指引是什么呢？一般情况下，这个公司发当季的财报的时候，会说：“我下个季度大概是一个什么样。”这叫下季度指引。在下季度指引发之前，肯定还有好事者说：“来，我也给你预期一下，你下季度怎么样吧？”英特尔的下季度指引呢，更差，比这个季度亏的钱还多。

从AlphaGo到AlphaPong：Google DeepMind推出乒乓球机器人。使用ABB IRB1100，可以和普通人打得有来有回，中国的乒乓优势，还能保持多久？

8 月 12

Luke FanGoogle的故事, 机器人与具身智能 ABB, AI技术进步, AI辅助, AlphaGo, AlphaGo训练, DeepMind, Figure 02, Forpheus, IRB 1100, Pangbot, 上海体育学院, 中国乒乓球, 乒乓球发球机器人, 乒乓球台, 乒乓球接球, 乒乓球教学, 乒乓球机器人, 乒乓球模拟训练, 人工智能, 人工智能算法, 人形机器人, 人机合作, 人类与机器人对决, 奥运会乒乓球, 实验阶段, 战斗机火控系统, 战术制定, 战略分析, 摄像头捕捉, 新松机器人, 智能机械手, 智能系统, 智能陪练系统, 未来发展, 未来应用, 机器人价格, 机器人发展趋势, 机器人学习, 机器人工场, 机器人技术, 机器人投资, 机器人比赛, 机器人策略, 机器人算力, 机器人组合, 机器人编程, 机器人装配, 机器人覆盖范围, 机器人速度, 机器人陪练, 机器学习, 机械手发展, 机械手控制, 机械手臂, 机械手臂技术, 樊振东, 欧姆龙, 混合现实, 物理引擎计算, 特斯拉擎天柱, 科技进步, 算力配置, 算力需求, 算法, 航空航天, 视频捕捉, 谷歌, 谷歌新技术, 轨道移动, 辅助机器人, 运动员训练, 运动技能模拟, 运动范围限制, 速度与效率, 阿尔法乓, 陨石防护, 飞船机械手, 马斯克, 高精度传感器, 高速运作 从AlphaGo到AlphaPong：Google DeepMind推出乒乓球机器人。使用ABB IRB1100，可以和普通人打得有来有回，中国的乒乓优势，还能保持多久？已关闭评论

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。

从互联网泡沫到AIGC：历史的教训与未来的机会，你不得不知的六大特征

8 月 04

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AIGC，或者说生成式AI的这一波浪潮，到底是不是一个泡沫呢？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来探讨一下，AIGC到底算不算泡沫。

首先，我们要讲清楚什么是泡沫。泡沫通常讲的是，大家对某一项技术或者市场的估值，或者预期，远远超过了它的实际价值，而且这个泡泡最后还破掉了。如果说最后泡泡没破掉，一直涨上去了，那么它不算泡沫。通常是破掉了才算。

一项科技在市场中应用的过程，其实经常都会有泡沫产生。一般这种泡沫会有三种结果。第一种结果就是没有破掉，继续慢慢夯实发展下去了。第二种，破掉了，过了一段时间以后重新又发展起来。其实很多的技术应用都是这样的。说我们一开始上升，上升到一定阶段以后，会有一个瓶颈期，会下跌，或者是叫梦想的破灭，夯实基础以后再去起飞。这是第二种。

一年亏损50亿美元，OpenAI压力山大：再不推出GPT5，可能没有机会了——GPT-4面临Anthropic Claude 3.5 Sonnet和Meta的LLama 3.1 405b的挑战

7 月 28

Luke FanAIGC Aceropic Cloud 3.5 Sonnet, API销售, ChatGPT, GPT-4 Mini, GPT-5发布, GPT5, GT5推出, iPhone 16发布会, Microsoft OpenAI合作, OpenAI, OpenAI Plus, OpenAI估值, OpenAI压力, OpenAI发展策略, Redit, Steal the home, 上市计划, 云服务成本, 云计算, 亚马逊因素, 人员成本, 估值, 商业模式创新, 大模型之争, 小模型调试, 市场份额, 市场机制, 市场竞争分析., 市场策略, 市场验证, 开放AI生态系统, 开源模型, 微调与RAG, 微调免费, 微软, 微软销售策略, 投资风险, 拉玛3.1405B, 数据处理, 新兴竞争者, 新技术应用, 未来科技趋势, 核心竞争力, 梅塔, 模型训练, 特斯拉案例, 研发经费, 竞争力提升, 竞争激烈, 端到端语言训练模型, 苹果, 融资需求, 行业前景, 行业开拓, 行业新趋势, 行业规范, 行业震荡, 计算成本, 谷歌, 谷歌I/O, 高性能计算, 高质量训练数据 一年亏损50亿美元，OpenAI压力山大：再不推出GPT5，可能没有机会了——GPT-4面临Anthropic Claude 3.5 Sonnet和Meta的LLama 3.1 405b的挑战已关闭评论

GPT5如果再不出的话，可能就没有机会了。大家好，这里是老范讲故事的YOUT5频道。今天咱们来讲一讲OpenAI现在身上的压力到底有多大。再不出GPT5，可能真的要出事儿了，因为前面吹过的牛实在太多了，特别是Sola这样的模型，号称可以直接生成长的视频出来，到现在已经半年了，还没有真正拿出来，只是每个月放出几个视频而已。而其他各个公司，按照Sora方向做的产品，已经都开始在公众测试了，这对他们来说一定是巨大的压力。

前一段时间发布的Anthropic Claude 3.5 Sonnet，也把压力给到了OpenAI，因为这个模型的效果已经非常好，而且极其便宜。更不要说昨天刚刚发布的Llama3.1405B这样的一个开源模型。前面咱们讲的Anthropic的模型还是闭源的，而Llama可是个开源模型。405B的话，在各个层次上，都赶超了OpenAI的Chat GPT-4。老大的位置有可能会丧失。

CharacterAI，赛博伴侣，即将倒下。科学家，全域AI创业，为什么就这么难呢？面对中国AI伴侣程序的竞争，寻求收购，才是正确的退出方式。

7 月 16

Luke FanAIGC AI产业发展, AI产品市场化, AI伴侣, AI伴侣未来发展, AI创业, AI初创公司, AI商业化, AI市场前景, AI应用, AI技术, AI模型训练, AI研发, AI行业收购, AI行业趋势, AI陪聊工具, Character AI, Facebook, Meta, X.AI, 上市公司并购, 上瘾问题, 中国AI应用, 互联网产品, 互联网创业, 产品推向市场, 伦理问题, 全栈AI, 全栈选手, 创始人, 创新创业, 初创公司生存, 变现能力, 名誉权, 商业化瓶颈, 商业策略, 大模型, 小模型, 市场竞争力, 市场退出, 市场退出机制, 并购, 广告投放, 微调模型, 心理依赖, 情感类AI, 情感陪聊, 技术伦理, 技术创业, 技术创新, 投资人, 投资风险, 数字助手, 数据安全, 数据隐私, 未来AI, 极限投放, 模型升级, 法律困境, 海外竞争, 游戏变现, 版权问题, 用户体验, 用户依赖, 用户保护, 用户数据, 科学家创业, 科学家创业失败, 科学家创业特质, 科技伦理, 科技创业失败原因, 科技创新, 科技行业, 细节设计, 终极用户体验, 肖像权, 股票收购, 虚拟角色, 虚拟角色聊天助手, 谷歌, 谷歌AI, 赛道竞争, 隐私政策, 青少年使用, 青少年保护, 青少年用户, 风险投资, 马斯克, 马斯克AI CharacterAI，赛博伴侣，即将倒下。科学家，全域AI创业，为什么就这么难呢？面对中国AI伴侣程序的竞争，寻求收购，才是正确的退出方式。已关闭评论

大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天，咱们来讲一讲AI伴侣，就要倒在黎明前的黑暗之中了。咱们讲的AI伴侣是什么呢？是Correct点AI，这是现在欧美最流行的情感类AI陪聊工具。这呢，是一个科学家创业的项目。两个创始人，原来都是谷歌的科学家，算是AI的全站选手。什么叫全站选手？像我们讲全栈工程师，就是说你从后端到中间的中台，再到前端，你程序一个人全写了。AI呢，也是这样。你说我只会写前端啊，我不会训大模型，我用别人的模型，对吧？那你是做AI应用的啊。有些人说我就会训大模型啊，前端应用不会做啊，那你算后端。但Correct AI呢，算从前到后全是他自己的啊，模型也是自己训的，前面的整个的应用层，也都是他自己搭的。这个在现在的AI创业中，算是比较难得一见的吧。

他们呢，专门提供情感陪伴类的AI聊天助手啊。像有些AI聊天助手就是搜索用的啊，有些是助理类型的，我给你写个文字啊，给你画个画啊啊，还有一些呢，就是我可以有这种角色扮演，可以聊个天的，比如说你进去说我想跟伏地魔聊聊啊，我想跟哈利波特聊聊，或者我想去跟埃隆马斯克聊一聊啊，他专门干这个事。从用户数据来看呢，这个项目做的还是不错的啊，用户量也很大，大家也很喜欢。只是呢，从商业和现金流的角度上来说，打不正对吧。这个项目一直在赔钱啊，亏了很多钱，再融资也有些难度啊，所以现在他可能快要玩不转了。像类似这样的。

腾讯意外成为焦点:鸿蒙开发者大会背后的利益之争与生态构建之路

6 月 24

Luke Fan华为很厉害 APP开发, iOS, iPadOS, macOS, OPPO, Tizen系统, tvOS, Unity, Unreal引擎, VisionOS, Vivo, watchOS, 三星, 人工智能, 华为, 商业博弈, 商业模式, 商业竞争, 商业策略, 备案管理, 头部应用, 安卓, 实体支付, 小米, 市场份额, 应用分成, 应用商店, 应用生态, 应用迁移, 开发者大会, 微信支付, 微内核, 手机市场, 手机更新换代, 技术创新, 技术方向, 技术独立, 技术领先性, 操作系统兼容性, 政府官员, 智能家电, 智能设备, 民族大义, 民族自主, 汽车操作系统, 流量垄断, 流量获取, 消费者群体, 消费者行为, 游戏开发, 游戏引擎, 物联网, 生态构建, 生态系统竞争, 用户体验, 用户时间, 盘古大模型, 硬核联盟, 纯血鸿蒙, 老年用户, 联想, 腾讯, 芯片算力, 苹果, 荣耀, 虚拟消费, 谷歌, 资金分配, 跨平台开发, 轻应用, 阉割版软件, 高端算力, 魅族, 鸿蒙操作系统, 麒麟芯片 腾讯意外成为焦点:鸿蒙开发者大会背后的利益之争与生态构建之路已关闭评论

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，咱们来讲一讲在华为鸿蒙开发者大会上，腾讯意外走红的事情。6月21号，在华为开发者大会（HDC）上，主要讨论的是他们的鸿蒙操作系统，或者叫纯血鸿蒙。什么叫纯血鸿蒙？就是他把安卓系统、把Linux内核全都干掉，完完全全是自己重新写的鸿蒙系统。在这个里头，现在已经支持了5,000多款主流的应用，其实已经不少了，只是比安卓稍微少那么一点点。安卓大概有110多万种，现在应该是还活跃的应用。

而且，也感谢了部分的支持者，说欢迎你们的支持。因为你们跟我们一起做出了原生应用，我们才可以有100%的国产鸿蒙，混血鸿蒙出来。余承东啊，亲自上去感谢。感谢了谁呢？淘宝、支付宝、美团、京东、抖音、今日头条、钉钉、小红书、微博、B站等。那么这个里头没提到腾讯啊。对，所以他红了呢。谁没提到谁红了，就像以前有一位领导说：哎呀我生病了，一大堆人都来看我。旁边的老伴就问他说：这么多人来看你，你记得住吗？哎，这领导就说了：谁来了我记不住啊，但谁没来，我记得清楚着呢。哈哈，他是这样的一个故事。腾讯没被提到，所以他就意外走红。

黄仁勋AI时代英伟达GPU革命：一场市值2.7万亿美金的狂欢，COMPUTEX 2024重磅发布Blackware GPU，1.8万亿参数GPT4揭秘！

6 月 04

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大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天，咱们来讲一讲黄仁勋在COMPUTEX上的狂欢。COMPUTEX是一年一度在台湾举行的计算机大会。黄仁勋，作为现在真正AI时代的当红炸子机，可能是唯一靠AI赚了大钱的人。虽然微软也在赚钱，但是微软整个靠AI挣的钱并没有那么多。真正靠AI赚了大钱的公司只有他一家——英伟达。刚才我看了一下，英伟达现在市值2.7万亿美金。大家知道，再往前就是微软的3.2万亿，第二名是苹果，2.9万亿，还差那么一点点。可能稍微一哆嗦，英伟达就有可能成为世界第二市值的公司了。那么，黄仁勋上面都讲了什么呢？作为网红，肯定还要先暴露一下行业秘密，别人都不知道他知道的事情。上来先说一下他现在讲的是什么——就是GPT-4到底有多少参数。GPT-3.5大家知道是1,700多亿参数，就是一个170多亿级别的模型。但是到GPT-4的时候，OpenAI就再也没有出来说它到底有多少参数。很多人说你是不是超过万亿了，对OpenAI来说，这个数据不是很准确。我来辟谣了，但是具体有多少，从来没有讲过。黄仁勋在前面的GTC，就是GPU技术大会上，每年一次的英伟达自己的开发者大会上，上面也讲了……

说起来1.8T，这个1.8T指的是什么呢？其实就是1.8万亿参数，而且它是一个Moe模型。当时OpenAI并没有对此多说什么，但这一次，在《Computer Text》上，他们又反复强调了这个事情，明确指出GPT-4的训练参数达到了1.8T。这让人们意识到，想要达到GPT-4的水平，还有很长的路要走。尽管现在大家都在努力研发号称能达到或接近GPT-4水平的模型，比如几百亿参数的模型，比如梅塔的拉马3可能会有一个400亿参数的模型，国内也出现了很多一两百亿参数的模型。但事实是，即使提到的1.8T参数，如果考虑到是Moe模型，分成八份来看，那么单个模型可能也就相当于200多亿参数的水平。