9 月 09
Luke Fan AIGC 2000美元每月 , AIGC , AI发展 , AI算法 , Anthropic , API , ChatGPT , Gemini , Information , iPhone良品率 , OpenAI , OpenAI团队 , Orin猎户座模型 , Q星算法 , Scaling law , TOKEN费用 , 上市 , 主权大模型 , 云计算 , 人工智能 , 人才招聘 , 价格上涨 , 传闻 , 信息传播 , 印度制造 , 合成数据 , 合成数据训练 , 商业合作 , 商业模式 , 国有化 , 大模型 , 大模型训练 , 安全成本 , 富士康 , 幻觉 , 微软 , 拉玛模型 , 数据处理 , 数据枯竭 , 数据清理 , 数据生成 , 显卡 , 显卡销售 , 未来展望 , 未来方向 , 模型成本 , 盈亏平衡 , 盈利模式 , 科技创新 , 科技媒体 , 科技新闻 , 科技趋势 , 算力中心 , 算力成本 , 英伟达 , 草莓算法 , 融资 , 行业分析 , 行业领导者 , 谷歌 , 连年亏损 , 高智商犯罪 , 黄仁勋
VIDEO 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。
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8 月 20
Luke Fan AIGC , Musk传奇 AIGC爆发 , AI产品 , AI大模型 , AI市场策略 , AI应用 , AI竞争 , AI绘画 , Anthropic , API集成 , Chat GPT , Copilot , DALL·E 3 , Elon Musk , Flux 1 , Gemini , GitHub项目 , GPT-4 , Grok 1开源 , Grok 2 , IP保护 , MidJourney , MOE架构 , Open Cloud , OpenAI , RAG架构 , trump , Twitter Premium , Twitter互动 , X AI估值 , XAI , 互联网互动 , 会员收入 , 使用政策 , 偏右AI , 八美元订阅 , 内容审查 , 名人肖像 , 商业模式 , 商标侵权 , 图片生成 , 多模态理解 , 大模型比较 , 实时回复 , 广告展示 , 广告收入模式 , 广告收益 , 开源项目 , 微调功能 , 微软创新 , 性能测试 , 推特 , 推特内容 , 推特活跃度 , 数据处理政策 , 数据收集 , 数据透明 , 数据隐私 , 文档支持 , 梗图 , 法务部 , 涨粉 , 版权问题 , 特斯拉 , 社交产品开发 , 社交媒体 , 社交应用 , 社区支持 , 社区活跃 , 算力中心 , 美塔 , 苹果 , 订阅费 , 诉讼 , 话题热点 , 谷歌 , 谷歌Gemini更新 , 谷歌Jax , 贺锦丽 , 跨平台集成 , 风格独特 , 马斯克
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。
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8 月 18
Luke Fan AIGC , Google的故事 AI人才 , AI发展的未来 , AI基金 , AI大模型 , AI对环境影响 , AI对社会影响 , AI战略 , AI技术 , AI技术创新 , AI技术落后 , AI竞争 , AI经济效益 , AI芯片 , AI行业发展 , AI设施建设 , Alphabets公司 , Anthropic , CUDA , GitHub上传 , GitHub信息流出 , GitHub演讲记录 , MISTRAL , OpenAI , SEO优化内容 , YouTube直播 , 人工智能 , 企业管理 , 企业管理理论 , 全球制造业 , 全球流行语 , 全球直播事件 , 公司组织创新 , 创业创新 , 台积电管理模式 , 员工在家上班 , 商业模式 , 商业竞争 , 增加生产力 , 大数据分析 , 大模型算法 , 工作和生活平衡 , 工作文化 , 布鲁塞尔科技 , 技术工程师 , 提高工作效率 , 斯坦福大学演讲 , 法务创始人 , 法国大模型公司 , 演讲摘要 , 演讲直播 , 特斯拉 , 社会生产力提升 , 科技公司决策 , 科技公司管理 , 美国工作文化 , 美国科技产业 , 美国科技创新 , 艾瑞克·施密特 , 英伟达 , 规则破坏者 , 谷歌 , 谷歌AI策略 , 谷歌前CEO , 谷歌员工政策 , 谷歌大股东 , 谷歌失利内幕 , 谷歌疫情政策 , 谷歌股价 , 谷歌董事会 , 谷歌董事会成员 , 马斯克 , 高效沟通 , 高端制造 , 高端制造业的未来 , 黄仁勋
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？
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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
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。
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8 月 12
Luke Fan Google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
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。
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8 月 04
Luke Fan AIGC AIGC , AI工具 , AI市场 , Anthropic , BAT , Chat GPT , Facebook , OpenAI , 互联网泡沫 , 亚马逊 , 交易方式 , 内容互动 , 商业化 , 技术与市场 , 投资估值 , 新市场 , 消费方式 , 生成式AI , 盈利增长 , 科技泡沫 , 美联储 , 英伟达 , 薪资水平 , 谷歌 , 资本市场 , 飞轮效应 , 高利率
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。
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7 月 28
Luke Fan AIGC 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
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。
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7 月 16
Luke Fan AIGC 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
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。
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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
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。
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6 月 04
Luke Fan AIGC , 英伟达，黄仁勋的故事 1.8万亿参数 , 2.7万亿美金 , AI , AIPC , AI工厂 , AI工厂时代 , AR , Blackware , COMPUTEX , GPT-4 , GPT4 , GPU , GPU技术大会 , GPU核心 , GTC , H1 , H100 , MoE , NVIDIA , NVlink , RTX , scoring low , SERVER , stable diffusion , TOKEN , TX , VR , 云计算 , 人工智能 , 内存 , 军备竞赛 , 分析 , 参数 , 参数量 , 台积电 , 合作伙伴 , 商业 , 垄断地位 , 大模型 , 工程师 , 市值 , 应用开发 , 开发者 , 微软 , 戴尔 , 技术大会 , 投资人 , 推理 , 推理能耗 , 支架 , 数据中心 , 显卡 , 机器人 , 机箱 , 模型 , 模型训练 , 游戏助手 , 版本 , 生态链 , 用户 , 硬件 , 科技 , 移动互联网 , 竞争 , 竞争对手 , 竞争者 , 算力 , 算力成本 , 算力芯片 , 缩放定律 , 股价 , 能耗 , 芯片 , 英伟达 , 苹果 , 行业秘密 , 计算机 , 计算机大会 , 训练能耗 , 设计 , 谷歌 , 贷宽 , 超威 , 车载芯片 , 软件 , 铁皮 , 黄仁勋
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。
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