互联网女王每年发布的、被全行业当圣经一样解读的趋势报告，时隔6年再次发布。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

互联网女王的互联网每年一度的趋势报告再次发布了。这位互联网女王呢，她叫玛丽·米克尔。1995年开始，她每年发布一份互联网趋势报告，到2019年疫情前发了最后一份。前面应该是发了20多份吧。隔了五六年以后，2025年的5月30号，她再次发出了最新的报告。

这份报告叫《人工智能趋势报告》，340页的PPT。他这个趋势报告每年都是一份，基本上都有300多页。形式呢全都是PPT，每一页都是图表，没有那么多字，大量的是各种各样的趋势图。它是通过行业数据，就是一些已经发生的数据。它很少说我去预测这个数据，也有，但是它会标的很清楚，哪部分是预测的，哪部分是已经发生的。

他收集很多已经发生的数据了以后，去判定未来几年可能发生的一些趋势。互联网行业都会认真的去解读，判定风口，并且尝试让这些预言成真。没有哪个人说你预言这个，我一定要跟你反着干。没有人找这不痛快的。有的时候不一定是预言有多准，而是大家看到预言了，就努力的冲上去，朝着预言能够实现的方向去奔赴了。实际上是个双向奔赴的过程。

那么今年的报告里都有些什么东西呢？300多页充满了数据、图表的PPT，看起来肯定是很累的啦。幸亏现在有AI可以帮忙解读。AI是读了原文，而且也读了各家的解读，并进行了总结。我稍微的去阅读了一下，阅读了Gemini Deep Research的，也阅读了OpenAI深度研究的，跟大家稍微的总结一下他讲了什么。

第一，AI以前所未有的速度获得了用户、资本和各种认可。这个确确实实是一个奇迹，一夜成名。ChatGPT上来几天上亿用户，这个从来没有过。实际上，互联网、移动互联网每一次的革命浪潮来的时候，都是以前所未见的速度席卷用户的。AI依然具备这个特性。原来互联网没有达到过这样的速度，移动互联网也没有达到过这样的速度，AI达到了。

免费加订阅的方式，商业变现上可能会有些跟不上。为什么能够获得这么大的用户量？一开始都是免费，后面我们再做增值服务。甭管是订阅还是收TOKEN费，都是用这样的方式。但是这样的方式最后到底能不能挣到钱，他也表示担忧。所以现在OpenAI的估值还是有一些风险的。实在是不太挣钱，而且估值太高了。3,000亿美金了，你一年的收入才120亿美金，你PS也没有这么算的呀。

PS就是你的收入跟你的市估值，或者市值之间的比例。这个有点太悬殊了，女王陛下对此表示了担忧。

然后讲到了中美双雄的斗争。美国他建议应该放宽签证，留下更多的留学生，这样才能够胜利。而且他讲到了AI基础设施建设的争夺战，正在如火如荼地展开。未来谁拥有更多的AI技术设施，谁有更多的算力，谁可以产生更多的TOKEN，谁可能就会在未来，就像现在掌握石油一样，掌握世界的命脉。这个是他提出的一个预测，我觉得这一点跟黄仁勋，跟很多业界的预测是相一致的。

他讲到了说范式正在改变。什么范式在改变？就是原来AI主要是进行补全的，而现在是到了整个行业开始逐步重构的时候了。很多的行业都需要用AI整个去改变。其实互联网就改变了很多的行业，没有什么行业加互联网，永远是互联网加行业。移动互联网也是如此的，AI也是这样。你说我原来的行业做得好好的，我加上AI可以干什么？别想这事，你要想AI上来以后，会怎么重塑你整个的行业。你要抱着原来那个东西必死无疑。

然后讲到了劳动力和就业。他说呢，AI不会消灭工作，但是会重塑工作模式。原来这些工作肯定就都没有了，以后的所有工作都会跟AI配合去工作。如果你没有学会跟AI一起配合工作，那可能是会被淘汰的。但是呢，他觉得这是一个过程，他并不认为这个事情马上就会发生。

AI正在打破屏幕，走向物理世界。这个实际上讲的是巨深智能正在走来。说以前的AI都是在屏幕里头，虚拟世界里头，我们通过一个对话框跟他聊天。而现在，大量的可以直接影响物理世界的AI，正在逐渐成为现实。

而且他还预测了一个很神奇的东西，就是原生AI住民即将诞生。这个所谓原生住民这件事，是很早以前我们发明的一个词。你比如说有叫互联网原生著民的，没有接触过PC软件。在原来没有互联网的时候，他压根就没有摸过电脑，进到这个PC上以后就只会用浏览器，所有PC里其他软件不会使，这个就是互联网原住民。还有移动互联网原住民，就这人连电脑都没见过，上来第一个智能设备是手机，每天举起手机来，使用各种的移动互联网服务。这个互联网到底怎么回事，PC到底是怎么回事，浏览器到底是怎么回事不知道，这个就属于叫做移动互联网原住民。

他说现在呢，还有26亿人是没有上过网的。这些人可能在非洲、在南美、在东南亚、在中东，在这些地方。他们可能一上来就直接接触AI了，前面那些东西他就直接略过了，不用接触PC，不用接触软件，不用接触浏览器，不用接触手机。

也没有APP，你上来了以后就是AI助手直接面对你。这些人就会成为叫AI原住民。他说现在大量的印度人在撑起OpenAI的用户量，OpenAI里边最大量的用户是来自于印度，因为他们确实人多。即使是DeepSeek以及其他的一些AI的平台，印度也都能排到用户的前三。未来他认为这一块还是可以产生巨大效益的。

他提到了一个时间点，你光预测不讲时间点，这会儿不是耍流氓吗？他提了个时间点，他讲到的是2030年，说AGI基本上就可以实现了。他认为在10个方向上会发生彻底的改变：

第一个是问答和知识获取，说AI将成为默认的知识接口。这个对于谷歌这些做搜索的人来说，就是晴天霹雳了。原来我们要获取各种知识是需要靠搜索的，谷歌通过搜索来挣其赚我们的广告费，以后这个就要发生改变了。

下一个就是写作内容生成，AI将撰写各类文本。我们现在还在纠结说谁的论文、谁的文档里头有多少AI率，我们还要去查AI率。说可能很快这个事情就不用再查了，大家就都需要用AI去写了。其实在很早的时候我们还去查过，说你这个画儿是不是计算机生成的，但是现在你说没有计算机，谁去给你画画去？可能很快就会发生改变了。未来就全都是这玩意儿写，特别是一些格式化的文档，一些重复性的文档就直接由AI生成了，人可能只负责检查就完了。

编码与开发，说AI能够根据自然语言要求编写应用程序和网站。到2030年可能会变得非常成熟，现在还是需要大量的人工监督，而到那个时候，可能真的是上帝说要有光，于是就有了光了，可能能实现这些东西。

然后是会议记录和事务跟进，AI将在商务和办公场景担任智能秘书的这种角色。以后我们可能几个人开会商量一个事儿，商量完了以后就由AI出所有的会议纪要。AI记着谁答应什么事了，谁要做什么，自动的去调整我们的日历安排，或者是各种的行程安排，来监督每一个事情最终的落实。这个听起来还是蛮有用处的。

然后是收发邮件和信息过滤，我们现在遇到了一个很严重的问题就是信息爆炸，大量的信息我们是看不过来的。所以未来AI会扮演助手的角色，充当邮箱管家。我们收到大量邮件以后，AI自动的去过滤这个是广告，那个可能比较有用，这是个账单，哪件事情是真的找你的。你问他说你给我做个总结，我最近收到哪些邮件，哪个重要，哪个不重要，有些什么样的事情我一定要看一眼。这个就跟以前的皇上的御书房似的，下边上来折子他先看，看完了以后说这不太重要，扔了吧。

这个我觉得还是很有用的。再往后就是复杂内容的解读，AI将扮演通俗的解释者。这个我已经用上了，当然未来可能它会做得更好一些。你像我现在还需要借助四个AI助手，去对这个文章进行了解读以后，自己再进行了思考和再总结，才能给大家讲这故事。以后可能就是：一个AI助手一次给我搞定，让我觉得很满意。我也希望这一天快一点到来。

再往后是个性化内容和服务推荐，AI将大规模自动个性化各种服务。其实我们现在的各种推荐引擎后边也都是AI。在这一块可能会由现在新的AI大模型，把整个推荐算法再一次的去革命掉。这个我觉得也还是可以期待一下的，因为这一块是可以真正挣到钱的。你一旦是对用户进行个性化推荐了，相当于是掌控了流量，也掌控了交易，就可以多出一些在订阅之外的收入出来。可能整个AI行业里头要想破局，找到真正的盈利点，还要在这里去思考。

然后是教练和习惯培养，AI将成为你的私人教练和督导。比如说我现在要低糖饮食，或者是轻断食什么，这些东西都可以由AI来去负责。有些人已经做出类似这样的半成品来了：你给他一个实物，拿手机一照相，告诉你说这是个什么东西，含多少糖、含多少能量、含多少其他东西，吃了以后应该如何去健身，或者说今天你吃了这个，晚上就可以少吃一点了。他现在已经有一些半成品，这一块彻底把它做成成品，我觉得会有很大的机会的。

然后是实施决策和导航，AI将在现实中为你提供情景化的决策支持。在这一块可能以后汽车这儿，就会有很多新的变现途径出来：我到底应该从这走还是从那走？不是简单的坐车要到达一个什么地方，而是在坐车的过程中，可能我要决定去什么地方吃饭，我还要去看什么样的风景。这些都会有新的现金流产生。

最后是模拟人类般的交流与记忆，说AI对话将更加拟人，具备长期的记忆。现在虽然OpenAI也好，Claude或者是Gemini也好，都在向这个方向走，但是离真正能够用，还是有一定距离的。这位女王陛下认为，2030年所有这些基本上都可以实现了。

那么女王到底何许人也？咱们讲了这么半天，这个人叫玛丽·米克尔，1959年9月出生于美国印第安纳州波特兰市，一个钢铁行业商人家庭，现年66岁，终身未婚。那我也通过AI去查了一下，他前面接受采访的时候说过终身未婚，因为实在是太喜欢投资、太喜欢金融、太喜欢技术了，没有时间出去社交，是一位把一生都献给事业的可敬女士。1981年，他以心理学学士学位毕业于印第安纳州迪保大学。

1986年，他获得了康奈尔大学约翰逊管理学院MBA学位，主修金融。1982年本科学位拿到以后，加入了美林证券做股票经纪人。1986年，他拿到了康奈尔大学约翰逊管理学院MBA学位以后，加入了所罗门兄弟，担任科技行业分析师，开始专注于新兴互联网领域。我们管这个领域叫TMT，它就是TMT里头的女王。

1991年，他加入了摩根士丹利，主导科技股研究，逐步成为全球最具影响力的科技分析师之一。1995年，他主导了Netscape的上市，也就是网景的上市是他主导的。后面就逐年开始去发布互联网趋势报告了。1998年12月，《巴顿周刊》以封面故事形式将米克尔称为“网络女皇”（Queen of the Net），盛赞她几乎主宰了科技股的发行和股价涨跌。“网络女皇”这个词就是这么来的。

那么，女王陛下的预言到底准不准呢？根据一些不太完全的统计，他讲的东西大概70%是准确的，但是肯定没有完全准确，也没有人知道到底是哪一部分准确，哪一部分不准确。你还是要靠时间来筛选。他通过过往的真实发生的业务数据来预测未来，这就是金融人才的一些天赋。当然了，也翻过车。在互联网泡沫破裂的时候，他努力推荐的很多股票最终都破产了。最后，女王陛下也不得不出来道歉，说：“实在对不起，我坑了大家。”这个事情也发生过。

女王陛下看趋势还是非常准确的。有些人就总结出来说，将女王的预言正负24个月，准确率会极大提升。什么意思？就是他预测2030年要发生什么事了，往前倒24个月，再往后倒24个月，基本上他讲的话就是在这四年之间会发生。有可能2028年就发生了，也有可能到2032年才发生，会有一些时间上的偏差。

2019年，女王的预测是远程医疗会在3-5年以后大爆发。这是当年他预测失败的一个案例。结果2020年疫情就爆发了，远程医疗这个事情一步到位了，直接就实现了。因为太多的人没有办法到现场去看病，很多的地方需要进行封锁，直接就远程医疗了。他原来想着还要3-5年，这个就叫人算不如天算。

大的趋势预测基本上还是可以参考的，但是如果以女王的预测为基础，进行精准的网络操作，就稍微有些危险了。有的时候，女王一些争议比较大的预测，可能要换一种方式来解读，才可以真正理解他在说什么。

举一个例子吧，比如说2014年，他曾经预测社交电视将极大的提升广告效果，而且还提出了一个什么东西——用户使用时长会极大的影响广告预算。你这个媒体能够非常长的时间占用用户的使用时长。

那么，广告预算就会极大的向你这边来进行倾斜。很多人就认为，前面社交电视提升广告效果从来就没发生过，这个算是打脸了。而且，用户使用时长影响广告预算投放这个事情也受到广泛的批评，认为其过度简化了媒体价值的评估，忽略了不同平台广告效果的差异、用户参与质量，以及媒体策划中复杂的主观因素。

但是，我要提醒大家一件事情：这是2014年提出来的。2015年年初，我投资了musically，也就是现在的TikTok。你们真的认为女王说错了吗？没有。他所讲的社交电视，其实是社交视频平台、社交视频广告，广告的效果极大提升。而TikTok作为一个用户日均使用时长超过一小时的平台，现在在碾压其他所有的平台，一点都没说错。

那么，我们应该如何来看待女王最新的预言呢？从趋势上理解，肯定又是一篇极大利好。方向指明了，咱们去干吧。一篇预言肯定是各自去解读，每一个人说我都要解读一下。有些人说我是做算力的，有些人说我是做SARS的，还有一些人说我是做电商的。

从我这儿的解读是解读到什么？开发者支持异常重要。他在很多页PPT里头都写到了，说你现在想要去赢得AI战争的未来，一定要去重视开发者知识。他讲到几个：

第一个叫复利效应。复利就是我们去存钱的这个复利。每个开发者用AI都能够让自己的产出提速，再把产出转化为新的AI应用或插件，网络效应叠加，行业进步呈指数加速。这是一个。

第二个是平台护城河。说历史上Windows、安卓、iOS是怎么赢的呢？就是因为有庞大的第三方开发者生态。AI平台也是一样，最开放、文档最全、API最友好的模型和云厂商会先站住心智，再拉大数据和算力投入的边界回报。你说我这有这么多数据，有这么多的算力，如果你没有一大堆开发者就是扯淡。这是第二个。

第三个是创新扩散。说AI是通用技术，但是创新总发生在垂直场景。把底层模型包装成易插拔的SDK、agent框架，才能让医疗、工业、游戏等行业的工程师快速落地，释放长尾需求。

他对所有这些AI平台提出来，说你们一定要去支持开发者。他对平台也提出了一些很具体的建议：

第一个是要降低门槛儿，降低TOKEN的价格。这个从DeepSeek出来以后，大家都做得很好。

第二个要有丰富的势力、文档、工具链和活跃的社区。这就是我的本行，做开发者关系的，说这个一定是非常重要的。

第三个开源，开放权重。你们还是要努力的推开源模型，像DeepSeek也好，千问也好。

就在努力做这件事情，然后给政策方面也提出了一些建议，主要是放宽顶尖人才和留学生签证，避免人才出走。我估计赶上川普这事，他就没戏了。

从我个人的角度怎么来看这些事情呢？我自己是做开发者关系社区、服务出身的，所以肯定对于像投资孵化呀，对于开源社区呀，非常非常感兴趣的。即使不能回归产业，从女王的预言中，这个方向也还是大有可为的。作为自媒体，也会有很多我熟悉的话题，可以给大家分享。当然，如果能够回归产业，我还是依然可以发光发热的。

最后总结一下，互联网女王再次发出了预告。大部分的预测放宽一些时限，通常还是可以实现的。互联网高速发展的节奏正在回归，这才是最重要的。为什么我们都这么激动的来去讲这件事情？因为前面20多年，他在每年的发预告的时候，就是互联网快速发展的时候。中间这一段时间因为疫情影响，因为其他的一些地缘政治影响，整个的互联网行业并没有得到特别高速的发展。现在它又回来了，我们希望整个的行业能够在它的预告节奏中，继续恢复高速生长，这个才是真正让人激动的东西。

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。

设计师这次是不是真的要失业了？咱们从Lovart这个为设计师专门设计的垂直agent来看看AI agent在垂直品类里的一些玩法儿。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Lovart又一个现象级产品出来了，设计师专用的一个垂直agent。它呢没有Manus当时引起的那么大的动静，但是呢，我用了一下，感觉比Manus这种泛agent还是要好用一些。

什么叫泛agent？就是它啥都能干。Lovart这种能够专门为设计师工作的agent呢，它就是垂类agent，它其它事干不了。你说你给我去写个文章，给我去做个总结，这它干不了。但是你说你给我画个画，做个视频，设计一个PPT，设计个海报，做的可好了。他们设计的产品在x上被马斯克亲自点赞。因为这种设计类产品嘛，一个图片什么的，你要设计的非常好的话，确实会引起大佬点赞。很多的使用者也是惊为天人，我去使了一下，确实是很神奇，能够解决非常多的问题。

什么叫设计师垂直agent？大家知道AI agent它可以自我规划，可以调用各种工具，然后完成一个完整的工作。最早的这种AI agent就是从生成图片开始的，Midjourney现在的话应该是Google imagine 4 GPT image，stable diffusion Flex这样的直接生图片的模型还是有很多的，最早也是从这开始。但是这个东西有一个很大的问题是什么？就是很难控制。你说我希望有稳定性，我每一次生成的这个人都要长成一样，我希望写字写对。即使是现在写字写的比较好的，比如说像吉梦模型或者是PPT的模型，但也经常还是会写错。所以我们使用这些模型的时候，经常的工作流程是什么样的呢？先画，画完了以后呢抠图，再到一些像Photoshop或者像我用Canva这种可画的平台里边儿再去拼，然后再把这个人把字儿重新拼在一起。既然这个流程已经确定了，找个agent把它整个儿都串起来，不就完事儿了吗？

再往后发展呢，就是一些可以进行串联，或者说进行一些工作流设定的一些产品。比如说像设计圈里的Confy UI这样的一些产品，你可以把这个工作流画好，它就按照这个工作流整个跑一圈下来。文字生成里头呢，用的像Defi code这种其实也是这种工作流设计软件。现在新的时代到来了，就是自我规划的agent。比如说像文档，各种的deep search。

Deep research这样的东西，你给他提出问题，剩下的该去查哪些网站、该怎么总结、该怎么去分析、如何去校对、如何减少幻觉、如何去把结果做得更漂亮，人家一次搞定。现在就是新的Agent的时代已经到来了。

这个为设计师工作的Agent呢，也走到了这一步。从最早的单模型Midjourney，到Confy UI这样的工作流设计的流程，到最后说干脆我一次给你搞定。现在Lovear就是这样的一个产品。

它呢，把一大堆的模型放在里头，比如说Flex、Google Imagine 4、PPT Image、Flex这些都放进去。这个里头没有Midjourney，Midjourney那个东西不是特别好控制。然后把音乐和音效生成搁里头，你说我最后要出视频，那我需要给你配乐都有，包括一些TTS的阅读也都放在里头，就是数字人的这种也都搁在里头。

视频生成模型，他掉的是可灵1.6，是快手做的视频生成模型，效果也还可以。我已经把模型搁这了，下一件事就是提要求就完了。你说我今天想要一个YouTube的封面，或者我想要YouTube里边的一个小的动画，你提要求就完了。

剩下的这个Lovart就自动地规划路径，还去调用一些推理的模型，比如说GPT O3这样的模型。它推理一下说，我到底怎么把这个路径规划得更好呢？再调用刚才我们讲的Flex呀、GPT Image呀、谷歌的Imagine，然后生成音乐，生成视频，配在一起。

最终呢，完成一个相对比较复杂的任务。而且还有很多Photoshop呀，或者Canva一些功能也搁在里头。这什么功能呢？就是图层。你说我现在要求在哪个图层上干哪些活，要求在什么地方写什么字，他就直接给你写就完了。不要让这个大模型再去费劲给你拼字去了，反正他也拼不对，咱们就别费这个劲了。

所以这个就是一个很完整的设计流程，一次搞定。真的是一个中国团队的产品，虽然这个团队在硅谷，但是呢，确确实实是个中国团队。他们最上面的一个公司呢叫Lab Lab AI。

这个Lab Lab AI呢，是中国最活跃的Stable Diffusion的社区。他们干嘛呢？就是把大量的Stable Diffusion上用到的Laura的这种微调的模型，都放在这展示。展示完了以后呢，我们去交换这些训练出来的这种微调模型就可以了。也有一定的商业模式，但是呢，发展的不是特别好吧，虽然很活跃。因为大家最后还是要去看说……

是不是能够形成正向的商业模式？好在是中国在做这个电商，做这个各种网红经济。在这一块，需要的设计师的量非常大，或者说设计师工作非常多。所以呢，他们也还是在运转。前面融资呢，也融了一些。后面呢，是找了一个很著名的创业者，开了美国的分公司。所以呢，Lovart这个产品是lablab.AI美国分公司做的。他们找的这个创业者，就是Lovart的创始人和CEO呢，叫陈冕，官冕的冕。他呢，是摩拜单车的产品总监。离开摩拜单车以后呢，是剪映和Capcat的全球商业化负责人。2024年离开剪映跑来去创业，做了一个叫Lovart的一个产品，做的还是相当不错的。

口说无凭，咱们来看Demo，看看我用这玩意干了些什么。这就是Lovart的首页。这个设计师做的页面确实是好看，比我们这些程序员直男做的东西要好看多了。这个它的页面就是lovart点ai。现在很多都是AI开始的域名。想要玩这个东西，要有一个邀请码，或者是加入等待链接。我是加入waiting list，等了一周左右得到的邀请码。我现在还有3个邀请码。get start就进来。我会把三个邀请码放在视频的简介里。如果大家想要去玩的话就拿三个邀请码去用啊。但是因为是会员先看到，所以可能公布到公众频道的时候，这个邀请码就已经用完了啊。也欢迎大家拿到新的邀请码以后，分享到我的评论区里头。

大家看到我现在已经没钱了，已经把所有的信用点都花光了。一共上来是给了1,000点。他是拿到邀请码给500点，每个月给500点。我要想再画要等下个月了。好，跟大家看一下他的一些干的活。这个就是我用了1,000点得到的这个结果。上来，请设计YouTube 16:9的封面视频。封面频道名是老范讲故事。视频题目是老范读评。这是每周三晚上8点的直播节目，读一周的观众评论。加上以我照片生成的皮克斯3D风格的角色设计。这是我写的提示词，给了一张照片，他就干活去了。说我先想想，我先思考一下这个活要怎么干，分析一下。说我应该是一个什么样的照片。可能呢，调的是GPT O3做的图像推理。推理完了以后再去调用这个知识库。我有哪些知识，是吧？这是一个哪样的一个设计建议啊？要用GPT image，要用这东西来去做皮克斯3D风格的角色，再加上这些文字要求，画到16：9的横纵比。结束了。这个是他做的一个规划。再去说，我这是一个创意了，我要去创意了。

这个皮克斯3D的东西应该怎么做？自己夸夸夸想去了。“老范读屏”这几个字55%高，要写在什么地方？周三，呃，20点直播，要写在一个什么样的字体？写在哪儿？底下，右下角要写“老范讲故事”。背景应该是一个橙金色的渐变色，而且是有一些什么样的要求？他就一个一个的去给你做去了。然后颜色，主颜色是什么？高亮颜色是什么？你做了一堆这样的要求。原型，一个什么样的东西啊？要写中文，要什么sans，应该是宋体，大概是写黑的。自己去研究了半天，就开始创建图片，干活去了，得到了这个图。现在不知道为什么他把这个大的删了，肯定还是成本问题。让我们来看一下图，就给你画成了这样的一个东西。这个还是很可爱的。“这个老范讲故事”这个“事”字写得稍微有些问题啊。“周三20:00直播”是“老范读评”。大家发现这东西有问题了没有？除了这个“故事”的“事”字写错了之外，还有问题。哪有问题？他不是16:9的，他是3:2的。它这个图的分辨率是1,500*1,000，实际上是3:2。为什么会成这样呢？因为它最后的这个背景图是拿GPT生成的，GPT到头就是3:2，再大的横纵比做不出来了。这是GPT的一个bug。也有问题，这个说你生成的是3:2的，不是16:9的。这是GPT 4o的一个bug，只能出3:2。我理解了，这个有个问题，让我再去做16:9。反正做了半天，他又做了个3:2的图出来，稍微改了改，大概是长成这样了。这个反正能使呗，到时候我再把这个脑袋抠下来，再把这字抠下来，回头下个礼拜读屏的时候，咱就用一次啊。反正也是挺好玩的，一个图就做出来了。但是大家看到的是什么？一句话，我真的是写了一句话，他就做了一个基本凑合还能使的东西。这就是这句话。你说设计师是不是要失业？你像我就是个写程序的直男，我就可以做到这样的结果了。设计师就会稍微有一点点痛苦了。他们的设计的一致性，这种反正我觉得还是有点美感的，设计出来还是可以用的。你看这个胖子还是有点点可爱的嘛，笑得多喜庆。好，咱们再看另外一个demo。这个demo是我让他去画，画视频去了，因为这东西是可以直接出视频的。看，我也是给了一张自己的美照，说：“给我一段视频，YouTube求点赞、关注、点击小铃铛的，用我的形象，生成泡泡玛特风格的人物形象，求点赞、求关注、求小铃当，时长5秒，绿色背景，方便抠图，统一用泡泡玛特可爱风格。”他就又想去了。这次他是使用了Flux，用了这个模型去生成的。这个像吗？

反正泡沫马特风格，大头，而且是这个。大家看这个塑料材质，至于像不像我，这个事就无所谓了，这个不重要。画成这样了，我也不好意思说它像我了。

调用可灵的视频生成，生成了5秒视频。你看，这个就是5秒视频，他就生成声音去了。这个声音其实做的很烂：“like subscribe and click the notification bell”。你看这是点赞、呃订阅、点击这个提醒的小铃铛，大概讲了这么一句话。把这俩东西给我拼一块吧：“like subscribe and click the notification bell”。我觉得不是特别满意，我说啊，别说话了，这个说的太难听了。

配音效加上3D的泡泡玛特风格的点赞，大拇哥的订阅小铃铛换成16:9的，人物要戴上眼镜。他又思考干活去了。这回呢，人戴眼镜了，这没毛病。给我生成了个音乐，这个是成出来的，它里头是有音乐生成的，大模型的，生成了一个视频。这次呢，有小铃铛，但是他这个小铃铛画的就很怪，他没法理解什么是点赞。这个看来可灵在这块还是稍微差一点点，5秒钟搞定。

我说这个做订阅的和小铃铛，这个点赞的3D形象太奇怪了，看不出来是做什么的。去网上搜索一下，它是可以搜索的，这个Agent可以搜索。而且也别来音乐了，改音效：鼠标点击声、气泡破裂声和铃音，给我改三个音效出来。他首先出去搜索了一堆，说这个是该干的，但是他并没有把它做得很漂亮。自己想了半天，又给我生成个头像，这样的头像。这次，他给你整了段音乐回来，说我来给你生成。你说他搜索了一大堆，你不知道他怎么想的，说我给你变成这样的点赞和订阅了。有的时候确实比较难以理解，让他自己配了段音乐给我加上了。不对，16:9你也没做出来呀，对吧？

我再接着提要求，我说这个按钮用这套，我干脆在网上搜了一套。其实刚才自己也搜出来了，用这套：订阅、点赞、评论、转发、小铃铛。静音，别给我配音乐了，后边我自己去配声音就完事了。把视频延长到8秒，但这个后来发现失败了，可灵最多也就是5秒，做不出8秒的来。他先分析一下，因为GPT-o3是可以进行图像推理的，他把我给他那张图片整个分析了一下，说没毛病。又生成了个头像，这次这个头发稍微长一点点，还是戴着眼镜的。说来给我生成，不知道他是为什么，整成这样了，就完全乱掉。呃我觉得已经可以用啊，怎么用啊？把这三个位置给它替换了就完，还是在剪映里，已经可以干活了，再生成。

他说：“我再稍微调整了一下，又换了一种。这次是生成四个小格了，这是四个小头像。到时候我到剪映里头，可以把这四个小头像换成点赞、小铃铛和叫做订阅，还有其他的，比如说评论啊，你就可以来做这个事。到时候自己去替换就好。”

他说：“我现在要去给你做8秒了，但是大家看下头，还是5秒，也就如此了。”他又给你稍微的细化了一下，各种生成。到这儿生成完了以后，又生成了一个版本。他说：“我给你做成这样了。”到这个版本生成完了，我就已经把这个给的1,000点就耗光了，就到这里就使完了。说：“你现在该交费了是吧？不交费不让使了。”

那么我们来看一下它的收费标准。这是零点儿，点击upgrade，这里就是收费标准了。我现在是0，它等于是上来给了500个信用点，有500个额外的限时的bonus，我就得到了这样的一个东西。下个月是不是还有啊？这个就不确定了，他反正没有写清楚。这个看吧，反正我现在把它使完了，是10个agent、125个GPT的图像生成、2,000个Flux图像生成、28个可灵的视频生成。我肯定没用到这么多，但是我确实把1,000点使完了。有限的模型使用，就是这个规则。

19美金一个月呢，是2,000点，每个月2,000点，再单独给2,000点。在第一个月单独给2,000点，就是你交了19美金就得到4,000点，下个月补2,000点。他是这样来工作的：40个agent、500幅GPT的生成、8,000幅Flux生成、111个可零的生成，无限的模型使用。这是可以有商业的license。你像我刚才这个就没有商业license，就是我生成的这些内容是不可以做商业使用的。那我交了钱以后，就可以去做商业使用了。当然还有更贵的了，这个收费标准我就不去评价。

Demo看完了，后边我们来讲一讲这种垂类的agent到底是不是一个方向的问题。现在呢，所有的泛agent的这种效果其实都差强人意。虽然我们使用文档、使用COS空间这样的这种泛agent，或者是grok的这种deep search、Deep research或者Deeper research，所有这些东西你都搁一块儿去使，你发现什么呢？就是你让他们去进行信息收集和总结的时候呢，效果还行，但是有的时候幻觉也是很厉害的。因为我被这玩意坑过好多次，生成的结果呢总是不是那么满意。而且像这种东西，你一开始提出任务，后边他就吭哧吭哧干去了嘛，而且干还干很长时间。

经常是干20分钟，你想在中间打断他，想在中间去补充一些信息，想在中间让他去调整个方向的话，没有办法。你必须让他把它干完了以后才能去调整，所以效果并没有那么好。虽然有很多人说：“你看我们给你一个什么筛选简历，给你一个什么样的案例，效果好极了。”但是这可能就是他们一开始设计的几个案例，就比较适合干这个事。大量的这种案例效果并没有那么好。

因为我现在是每天把各种的AI agent都跑起来，让每一家都给我去收集一遍，结果再去做比对，发现也还是挺累的。为什么？因为这东西话痨。就是你让他去收集了一堆信息了以后，啰里八嗦讲一大堆，而且经常里头是错的。你说你给我按照一个比较好看的方式给我展现出来，这个效果呢也就都将就吧，反正能算是有一点点设计，但是还是挺难看的。所以呢，这种泛agent效果真的不怎么样。

而且现在这些泛agent还面临着什么呢？就是这些模型厂商直接自己上各种深度研究、深度搜索的这种功能，直接把它覆盖掉了。你跟这些玩意比，你没什么优势，因为毕竟人家是模型厂商，对于模型更加了解。你在外面去做这种修修补补的事情，效果并没有那么好。你想说我出一个单独的这种视觉效果，或者出一个网页表现什么的，这块也都差强人意。毕竟咱们原来讲的叫模型及应用，谁做了模型谁就有应用。OpenAI、XAI、谷歌都在不断的去侵袭这些泛agent的这种领地，所以他们的日子其实并不好过。

那垂类的agent到底是不是可以逃脱被覆盖的命运呢？原来我们都讲说，ChatGPT更新了升级了，一堆人失业了，一堆创业项目死了。但是呢，垂类的agent会稍微好那么一点点。垂类agent干嘛？第一个就是专属知识库。我把一些特定的知识库专门总结出来，让他可以在里边去做RAG。就是我们通过一些特定知识库在里边去搜索，会得到更准确、更符合这个行业要求的结果，这是一方面。

第二个呢就是专属的提示词库，或者是干脆训练小模型。你可以让agent的规划做得更好。咱们以今天讲的这个Livechat来为例，他就完全可以做一个专门的提示词库。我就告诉大家说，咱们是如果是做哪些事情的话，应该先调用哪个模型，再调用哪个模型，哪个模型的这个提示词应该如何去写。这些东西是一堆设计师在里边去做的，他按照设计师自己的这个工作流程去给你设计这些提示词库。这个效果还是比这种你直接告诉一个ChatGPT，说来去给我设计提示词去吧。

给我设计流程去吧，要比这个效果要好。毕竟是真人有工作经验。在这里有些说，我需要大量的出这种规划，就是这种流程。规划的时候干脆就设计个小模型，你拿这些小模型直接出设计规划，效果会非常好的。

那么多公司的模型配合工作的，也是这种垂类agent的一个特性。因为刚才我们讲的就是大模型公司，想去覆盖这种泛agent的市场，它一定是什么？就只能调自己家的模型。openAI说我想去调谷歌的Gemini，这肯定搞不定，因为openAI它自己也不会干这个活。谷歌说想去调XAI的grok也不行。但是这些agent公司它是可以的，它是中立的。我可以把一大堆的模型串在一起，让各自干各自最擅长的事情。他这块还是有一定优势的。

特别是在做图像生成的时候，现在图像生成这个领域，还不像是比如说代码生成，或者文字生成。那些领域里头大家在你追我赶，而且跑得很快，相互之间也没有说谁会绝对领先，或者在哪一个领域里头特别的领先，其他人无可替代。所以你并不需要说，我把所有的模型都跑通，才得到一个最好的结果。都用openAI的也可以得到很好的结果，都用谷歌的也可以得到很好的结果。

但是图形这块儿不一样，midjourney、GPT、谷歌、Flex、stable diffusion各有各的长处。每一个模型有自己能够干的最好的这个事情。它把这些东西串在一起，能够去形成一个完整的agent流程的话，确实是可以解决很多用单一公司产品解决不了的问题。所以呢，这种垂类的，特别是像画图这样的这种工作，它的这种a站的产品，是有一些护城河的。它的护城河要比刚才我们讲的那种泛agent的要强一些。

其实有一个这种垂类agent的典型案例，到目前为止还是跑得非常快。这个典型案例叫cursor，就是AI编程现在跑得最快的。它真正强的地方不是它里头使用的cloud 3.7、cloud 4这些模型，它真正强的地方是它整个有一整套的符合程序员工作流程的提示词库，自己也训练了一些小的模型去配合各个模型在里边去工作。所以这种垂类agent确实是有机会的。

但是垂类agent的日子也没有那么好过。为什么这么讲？垂类用户，你既然叫垂直了，潜台词是什么？一定少嘛。你说我是泛agent，我什么都能干，那一定是很多的用户都有需求。你说我就是做设计的，那你说我没有设计需求，那肯定不是你的用户。所以它的用户量比较少，成本很高。

因为你调用的模型都是别人家的，像刚才我们讲的Lovart这种。你看看他这个收费标准你就知道了，他的不同的套餐收费标准里头，代表的是不同模型调用的次数。你像我现在已经把我的所有送的点都用光了，所以他的成本是非常非常难控制的，因为所有都在外边，也没法随随便便做补贴。烧钱他也烧不起，因为做这种特别是设计类的、多模态生成类的，这种模型本身对算力要求都非常高，必须要玩付费转化率。不付钱没法整，因为你没有办法说我大量免费，不停的吸引新用户进来转换，你必须要付费。那么它的启动就会比较难，它的收费规则制定也很复杂，因为你调用这么多家的模型，各家都有优惠，有什么其他的一些收费标准。你要把所有这些收费标准融合在一起，然后放到你这个整体的收费标准里头去，这个事也比较麻烦。

而且呢，他们还有一个成本非常高的地方在哪？他的研发成本也很高。你说这帮人都不去做自己的大模型，都调别人的模型，就是一帮写提示词的，他为什么研发成本高？他们需要干一个特别恶心的事情，叫跟模型。原来我们叫跟核，以前我们做，比如说浏览器底下是Chrome的核，我们需要去跟这个核。现在我们跟这么多的大模型一起打交道，这些模型每天在这升级，你就需要跟所有的模型。这两天比如说Flex新出了一个版本，叫K O N T E X T，可以实现一致性提升。而且他那个一致性提升，非常非常多的细节是掌握的更好。你现在想要把它用上，就要赶快派人去做研究，做研发，这个是非常非常累的。

原来我在Borland做Jbuilder的时候，也是这块儿非常累。为什么？因为当时我们需要去应对各种各样的j2ee的中间件，weblogic的、Oracle的、IBM的，还有Borland的自己的VC broker。这些东西他每天都在升级，那你升级了以后，谁升级了你都得跟着升级，要不然的话你没法支持最新的版本。他这个就很累，你等于非常多的研发成本要在里头，而且最后卖钱，你可能还卖不出这么多来。所以对于这种做垂类的agent的人，这一块的研发成本还是非常高的，而且是个辛苦钱。

还有一个比较讨厌的什么？就是烧钱。跟所有大厂比起来，他们都烧不过人家，所以这一块也是很麻烦。最后一点，如果做大了，容易被大厂惦记上。比如说现在编程这一块儿的垂类agent，windsuf已经被OpenAI收了，cursor现在长得很大，那微软说那我收拾收拾你吧。

GitHub Copilot直接集成到VS Code里头，而且GitHub Copilot直接把Agent的功能全加进去。我就要把你挤死，这个对于Cursor来说，也是有很大的这种压力的。而且其他的大厂，比如说像字节跳动出Trae，阿里也出了0码IDE，就是把它原来的编程插件直接集成到IDE里头来。那这一块的话，对于这些做AI Agent的厂商来说的话，也算是个幸福的烦恼。

什么叫幸福的烦恼？你做的小没人理你，做大了才有人去理你。

最后咱总结一下，垂类Agent其实就有点像中国人的移动APP。为什么是中国人的移动APP？移动APP这个市场里头，大量的排在靠前面的都是中国人做的。为什么呢？就是我们喜欢干这种工匠精神的事，叫知其然而不知其所以然。我也不去研究背后为什么，我就在前头去修修补补，去绣花。甭管是跟核也好，还是跟模型也好，做这个辛苦活，这个事是中国人擅长的。所以，干脆咱就拼勤奋，拼细节得了。

你说我吭哧瘪肚0-1去训练大模型，这事我们搞不定，而且现在芯片还不是那么好使。干脆你们都去训练大模型，我来想办法把这些模型凑在一块，解决一些实际问题。这一块确确实实是中国人比较擅长的。太多大厂懒得做，或者无法投入很多资源去做的领域里头，中国人就可以在里边找到机会。在某一些垂类领域里头，就可以做出一些有趣的产品来。

很多方向的机会，做这种垂类Agent的机会，就跟做APP差不多。举几个例子，比如说Keep这样的健身APP。你说我现在直接给你做成垂类Agent行不行？没有任何问题。营养师的健身教程，再加上训练私有的这种小模型，或者说我去做健身相关信息的这种垂类知识库，把这些东西搁在一起，再去做一些健身课程的规划和设计，健身数据的输入，再拿这个东西进行一对一的去指导。

或者是一些教学类的垂类Agent，比如学英语的，或者是学一些其他课程那种垂类Agent，都是可以做得出来的。或者是旅游行程规划。我最近因为有无人机了，老惦记出去玩儿去，那我就得用各种的泛Agent去测规划，发现巨难使。

我说我现在想规划一个从哪哪出发，到什么什么地方去，到那个地方怎么去玩，怎么去停车，怎么去充电，哪个地方是拍照打卡点，哪个地方是无人机的摄影打卡点，那有什么吃的什么玩的，有什么样的历史古迹，有什么故事，你去给我总结一下。每一次都啰里八嗦，给我整一个几万字的小作文。

弄完了，我连看都懒得看。看完了以后，发现也没有任何直接执行的可能性。为啥？因为写的非常多的东西都是错的。

如果这个东西你把它专门规划好了，做成一个agent，那肯定有人愿意用。或者拿机加酒挣钱就完了，就是买机票和酒店去挣钱，这个都是很好的创业方向。

医疗陪诊：我今天想去看个病，那你是不是可以调用各种医疗系统，帮我去挂号，帮我去选大夫，帮我去处理各种各样的检查结果？这个事是不是OK？

包括视频剪辑：Lovart的创始人叫陈冕，原来是剪映的。现在剪映也准备专门出垂类agent，叫百灵鸟还是叫什么，现在可能在安卓平台上在做，等他出呗。你像我们每次剪辑视频也可麻烦了，美颜一下，调个颜色，然后做音频的处理，这些东西直接上agent不就完事了吗？做一个垂类agent，这块可能在今年就可以看到。

而且在这块，剪映也好、快手也好，可能都会往前冲。因为剪映后边有吉梦，快手后边有可灵，他们自己这样的模型就已经做得很好。所以他们很有可能说，我把自己的剪映客户、快手客户，加上自己的这些模型，拼出一些垂类agent来，那这块也是可以期待一下的。

但这个大家就可能做的时候稍微小心一点。你跟剪映这种公司碰上，或者跟字节跳动这种公司碰上，比较痛苦。多选一些其他的品类，大家就可以在这儿去思考说，我这个行业里头，是不是有机会做一些垂类的agent出来，做一些有趣的、有价值的产品出来。虽然用户量不大，但是大家愿意付钱，让整个商业模式可以跑通。

这就是今天我们要讲的故事。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！

DeepSeek也玩“one more thing”，突然公布了它的推理利润达到545%，就像当初557.6万美金的训练成本那样，再次震惊了行业。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，DeepSeek结束了连续5天的开园周之后，到礼拜六玩了一次“one more thing”。这个“one more thing”呢，应该是当年乔布斯的梗。他每一次开发布会到最后的时候呢，都要说“还有一件事，等一等”，而且这一件事呢，往往是特别重要、特别颠覆性的事情。那么这一次又来了，DeepSeek公布了它的V1和R3推理系统相关内容，及大规模部署的成本和收益数据。就是说我部署了这东西以后，到底是挣了多少钱？非常非常让人震惊，因为所有人做这个东西都说我不挣钱，我亏钱，结果等到他这好，545%的利润，所有人都傻了，说你到底咋干的？

具体的实现方法呢，就不再跟大家详细分析了。简单来说，第一个负载均衡，你想他有这么多的GPU，这么多的核心，在他这种MOE的架构下，他把每一层的模型里边每一个专家，分配到不同的设备上面去进行运算。这个呢，就是一个负载均衡，尽量让所有的芯片都动起来，不要说有的芯片闲着呢，有的芯片在那排队。第二个，并行计算。并行处理是什么呢？所有的芯片一起来干活，这个速度肯定会变快。另外呢，一边干活的时候，另外一边呢，再同时进行数据的读写。你不能说我这需要数据了，你给我读，然后处理完了以后你再去写，这样就变慢了嘛。所以基本上在做这样的事情，负载均衡和并行处理。

另外还有一个什么样的事情在做呢？就是有一点点叫“驴粪蛋表面光”。这个也算是老北京的一个俏皮话，什么意思呢？就是这个驴粪球外边是很光滑的，但是里边呢，就是一堆的没有消化好的碎草。DeepSeek也是如此，他把很多的计算精度呢进行了调整，他尽可能的能够达到大家的要求，但是很多细节上的这些你看不到的环节呢，就给你忽略掉了。

所以，这个也可以极大地提高效率。他说：“我通过了这样的方式，达到了545%的利润。”当年给出的DeepSeek V3 557.6万美金的训练成本，已经成为了一个业内的计量标准，或者计量单位了。就跟你说这个东西是一牛顿，那个东西叫一瓦特，他这个557万的训练成本，也成了一个计量单位。OpenAI用了1,400万美金投超级碗广告的时候，很多人就说：“你这玩意够训练几次DeepSeek了？”这个已经成为一个业内梗了。

在制造话题这块，DeepSeek作为AI时代的顶级企业是合格的。大家注意，AI时代跟以前不一样。原来呢是酒香不怕巷子深，但是现在你从OpenAI、Anthropic，再到国内的DeepSeek，每一个都是制造话题的好手。必须要会讲故事，才可以在这个时代好好地玩下去。

那么，545%的利润和557.6万美金的训练成本，到底是一个什么样的概念呢？是真的还是假的？是不是吹牛？很多人一上来就会问这样的问题。事情呢，没这么简单。数据肯定有一定水分，咱们一定要承认这件事。但是呢，这个数据也是有参考价值的，不是说你这个东西是真是假，一刀切完事了。这个还是要具体来去分析一下。

咱们呢来看一看，545%的利润到底是怎么算出来的。说这个GPU都是7*24小时满负荷工作，然后呢把所有的优化手段都用到极致，就是他这5天发布的这些优化手段，我都给用上了。然后计算输出TOKEN的总量，就是我这么长时间，一共可以输出多少TOKEN出来。按照最贵的DeepSeek R1的价格来去收钱，这个是100万TOKEN 16块钱，这个是DeepSeek自己给的价格。国内的这些云服务厂商，基本上都是按这价格做的。等于就是说我一天24小时，满负荷输出这么多的TOKEN，能够说到多少钱。再以GPU租赁的价格，两美金一小时作为成本，把这俩数一除，就算出了一个545%的一个利润率来。他是这么算出来的。那这个水分在什么地方呢？

第一个GPU是不可能7*24小时满负荷工作的。就跟送外卖一样，赶上午餐时间大家都得去送外卖，午餐吃完了以后所有人都在那闲着，这个才是正常的状态。GPU也是如此的，你不可能说大家都商量好了，这个7*24小时达到均匀的来，我们让所有的GPU跑满，谁都别闲着。这个事是绝不可能的，而且距离现实情况相距甚远。

正常应该是什么呢？为了保障高峰时期的服务不崩，必须要容忍非高峰时期，可能有70%到80%的服务器是冗余的，或者在那闲置的。那你说到底有多少这个时间算高峰时间，有多少时间是非高峰时间呢？这个一天里头的高峰时间，可能能够有这么三五个小时也就到头了，不会到8个小时的。

像我们以前做游戏的时候，是什么时候高峰时间呢？中午吃饭的时候，还有吃完晚饭9点以后算是高峰时间。那你说我这是工作上班的事情，那他应该是在早晨10点、11点，你没准是个高峰，然后下午2点多到四五点钟，是有一个高峰。其他的时候这个服务器都是闲着的。所以千万不要觉得说，能够跑20个小时的高峰，想都不想，你能跑4个已经算很好很好了。

那么DeepSeek也不是所有服务都收费的，它是按最贵的那个算，按DeepSeek R1每100万TOKEN 16块来算的。你如果按照DeepSeek V3，每100万TOKEN也才8块钱，就肯定没有500%多的利润。而且DeepSeek上呢，比如说他的网页还有他的APP，这些都是不要钱的，你也得为人服务。那这一块他就没算在里头，都按这个R1去收费了，所以这个肯定是不对的。

而且现在DeepSeek呢，在晚上的非高峰时期，也就是凌晨3点到第二天8点这段时间，他还对这个API的价格打折。这块他也没算在里头。其实我觉得他真没必要打折，因为我在这个时间段试过，依然很慢，他的服务器依然是不反应的。所以呢，他做这样的事情，应该还是有一些奇怪目的的吧。他现在的这个成本呢，只计算了GPU的租赁成本。

这个肯定也是有水分的。当然了，GPU租赁呢，是包含服务器、水电、制冷、相关人员成本的，甚至还包括资金占压成本和一些利润。因为你找别人去租GPU来，人家还挣钱呢。所以这块呢，一个小时两美金这个事还是比较宽裕的。而且DeepSeek自己部署机房的话，可能它的成本还要比一个小时两美金要稍微低一点点。但是呢，他的研发、训练、数据准备等等这些成本都没算在里头去。所以呢，他在整个计算成本的时候呢，肯定是极大的降低了成本的总量。

这个呢，就跟前面咱们讲557.6万美金的DeepSeek V3训练成本其实是一样的，也是这么算出来的。它只计算了2,048块GPU运算了多长时间，其他的什么人员工资、数据准备这些全都没算进去。咱们这里的人员工资就是分两块，一块是机房维护的人员工资，这块呢，应该已经算到了GPU租赁的价格里边去；另外一块是他自己那帮科学家的人员工资，这部分那是没算的。

那么实际利润应该有多少呢？你说没有545%，那到底应该有多少？可以跟大家负责任的说，实际利润一定是亏损的，谁也不可能靠这玩意挣钱，按这价格都挣不回来。那么为什么还说这个数据是有参考价值的呢？大家注意在投融资的时候，或者是在做量化交易的时候，你需要一些简单快捷的方式去计算出某一个数值的极限范围。这个东西最多能挣多少钱，最多能亏多少钱，是要快速的算一下的。只有算完了这个以后，才可以去做一些决策。完全准确的数据说，我这东西算完了以后特别精确，就是挣这么多钱，就是亏这么多钱，这个数呢有时候没有什么意义，时间更重要。

DeepSeek呢就是做量化出身的，所以呢，他们很习惯这样去计算数据。你也不能说人家故意坑你。所以先计算极限，然后再向极限前进。如果发现没法到达，咱们再去分析原因调整数据。这个是甭管做投融资还是做量化，必须要干的事情。那么我们应该如何看待这样的数据呢？无脑吹，无脑喷。

一上来说看DeepSeek好厉害，中华之光。另外一帮人说你看这就是骗人的，这个不可能的。这个呢，您开心就好，您走错频道了，不应该来看老范讲故事。您去找一些更二极管一点的频道去看，会更加开心一点点。还有一些人呢，找出证据来论证他不靠谱，或者是让别人自证清白。你找出证据来呀，你自己列出这个数据来呀，你看你不靠谱吧。这些人呢其实也是一种无脑的表现，就是你要知道这个东西背后的逻辑是什么，以及它的价值在哪个范围内是有效的，而不是说上来体现一下自己的优越感。这种人也没什么意思。还有些人呢上来就说，哎呀，这个事情很复杂，一句两句解释不清楚，然后呢给你说一大堆的专有名词出来。这种人可能是骗子，他总是惦记从你身上得到一些什么的。

所以我们真正要做的是什么呢？就是理解这种数据产生的逻辑意义，以及呢价值，在其合理的范围内使用这些数据作为参考，但是不能迷信。为什么要有合理的范围内使用呢？真理还有适用的范围呢，没有哪项真理是放之四海皆准的。真理离开了他的适用范围就是谬误。同时呢我们要训练自己快速得出类似的这种数据的能力，或者呢，是加强我们对此类数据进行判断的这种能力。

那么DeepSeek为什么要公布这样的一个数据呢？这个目的和险恶用心何在呢？这个才是我们吃瓜的乐趣所在。第一个他要证明自己在H800下完全能够搞定所有的事情，还能挣钱。因为一直有人在质疑DeepSeek走私了H100，手里边有5万块H100，大家都在讲这个事。但是呢，DeepSeek自己不会去证明说我手里有还是没有，这个都没有任何意义。有呢，肯定有问题，可能会造成你这种技术在海外被彻底封禁。你就算是开源说，你这个技术因为是违法获得的，所以谁都不许用，他有可能会得到这样的一个结果。那你说我没有呢，你又很难证明这个事情，说我没有，自证清白这个事是挺难的。那么干脆我们就不证明了，我既不说我干了，我也不说我不干了。他干嘛呢？

他说：“我证明一下，我不需要H100，我用H800完全可以搞定。我把这个事儿证明一次就完事了。DeepSeek现在也没办法把这些H100拿出来，开足马力来为大家服务。现在突然服务的很顺畅了，说你是不是把H100拿出来偷偷用了？没有，你看我说都算好了。这个我是挣钱的，我不需要把他们拿出来。他现在需要给自己做这样的一个辩白，这是第一点。”

“第二点是什么呢？就是我没赚着钱，你们也别想赚钱，大家一起来卷。什么意思？这个学霸经常出来说：‘你看我没有复习功课哦，我就是天天玩，但是我考得很好。’他们是很气人的。可能这跟你说完了不复习功课，炫耀了一下我怎么去玩耍了，回家就苦读到半夜。这个是很多学霸的一种套路。DeepSeek可能也是这么搞的。他自己的网页、APP和API现在基本无法使用的一个情况下，国内的各大厂呢，都在拼命地接DeepSeek。但是呢，又没有给DeepSeek付钱。那DeepSeek只能出来阴阳一下说：‘看我还是挣545%呢，你们挣老鼻子钱了，是不是得意思一下？’那干脆大家一起卷就完了。然后在这个过程中，把这些不挣钱的小的卷死。大的也不是说就挣钱了，大的是有其他业务可以补贴，他赔得起。等到最后剩这帮大的的时候，咱们再来谈这个事情。咱先把这帮小的都卷死。他在干这样的一个事情。你想学霸上来说：‘我从来不复习功课，我上来就考第一。’他干嘛呀？第一个，心里要开心一下，要稍微秀一下优越。另外一个呢，就还是说，咱们这个各层次咱们分别卷起来，要干这个事情。”

“那么这个事情发布了以后呢，周末还炸出一个小瓜来。这只能算小瓜了，就是硅积流动跟路深科技两边掐起来了。这两家呢，都是做MAAS的，就是大模型作为服务。咱们做云计算，有IAS，就是基础架构作为服务；SAS是软件即为服务；PAAS是平台即为服务；MAAS呢，叫model as service，就是大模型就是服务。是这样的两个厂商自己就掐起来了，为什么呢？”

现在，他们都接了DeepSeek，但是肯定都不挣钱，而且亏得很厉害。路深科技呢，就卷不动了。这位CEO是UC Berkeley的博士，所以我看他的这个签名是伯克利什么什么。这个人我也不认识，所以这名字咱就不记了。他呢，算是有一些网红包袱。你说我卷不动这事呢，我又不能承认。我不能承认这个网红塌房了，别人能搞定，我搞不定。所以呢，一定要找一个出口说，你看他们其实也不挣钱，他们就想卷我们，他们也有问题。他找到了谁？找到硅基流动了。这个不能是自己的问题，也不能是DeepSeek的问题。DeepSeek现在是中国之光嘛，这事一定是你自己技术不好。而且这事还不能是华为的问题，这事跟华为有什么关系呢？就是路深科技跟硅基流动，他们接DeepSeek都是跑的华为云的升腾910芯片的，他们没有跑英伟达芯片。那这个事这几家都怪不了，不能怪自己，不能怪DeepSeek，也不能怪华为。那我们怪友商吧，怪这个硅基流动吧。他说硅基流动你春节加班，因为DeepSeek的发布是在春节期间发布的嘛，而且呢还在卷砍一刀的事情。因为这个硅基流动发了好多的代金券出去，赚了一波流量。你发了这个多少亿的代金券出去，你手里就1亿2亿的现金，你根本就没有办法兑现这个事情。这个其实也是有点骗傻子了，代金券出去并不是需要用你手里的现金去兑换的，你是要用服务慢慢地去把这些代金券消耗掉，跟你手里有多少现金本身是没有关系的。当然，卷这个事呢，在中国企业的竞争过程中呢，算是一种常态吧。现在硅基流动的DeepSeek R1也基本上处于不可用状态，我现在也不用他们家的，都是用火山的。待会咱们再讲为什么用火山的。到这了这两家就开始互相掐了，硅基流动说人家是已经发布了这些开源项目了，我们照着去学就完了，但是这个事很难，你搞不定，你不要说别人也搞不定，开始阴阳这个路深科技。这两边就开始相互的指责，说你挖我的人。

硅基流动说你抄袭，开始互相怼起来，这已经离开事实本身了。这个呢，稍微有一点点low。卷不动呢，你就默默地退出就完了。当然，内部人设立不住呢，你就需要在外边立靶子。我们也见到了很多这样的案例了，最后呢在外部还翻了车了，只能回去继续统一思想。

怎么在外部翻车了呢？因为路深科技呢，被硅基流动指责说你抄袭。然后路深科技说，抄袭的那个是原来我CTO干的，CTO已经把它开了。而且呢，CTO被开了以后，还去你硅基流动上班去了。现在这个CTO也出来回复了这件事情，他说我就是当年那CTO，我去的时候这项目就已经是这样了，那个代码也不是我抄进去的。说我去了以后呢，还整理了所有的代码，把所有引用的东西呢，给他写清楚出处。

这个开源项目怎么算抄袭，怎么算不抄袭？就是你违反了人家的开源协议，你用了人代码你没有写说这是哪来的，这就算抄袭。你说我用了人代码了，但是我写清楚我用了谁谁谁家代码，符合人家的协议，然后我在这个基本上做什么修改了，这个就算给开源做贡献。人家的CTO说压根跟我没关系。

然后第二个说我为什么离开呢，是因为他们用假的期权合同骗我，让我去的时候给我承诺了期权，结果最后呢没法兑现。因为这个事情我质问了他们，所以最后离开了。在其他的一些抄袭事件，因为这个路深科技，还有其他的抄袭事件，说这个就跟我完全没关系，等于又把这个路深科技整个放这了。

那么DeepSeek的推理市场，未来到底怎么走呢？首先腾讯去加单了，订购了10-20万块的H20，这个是现在允许向中国出口的型号，全线接入DeepSeek。在它的微信，IMA，还有元宝这些程序里边都接了。IMA呢是一个办公用的AI助手，元宝呢，是个人用的AI助手。现在元宝在疯狂的做推广，微信的搜索里边，现在也在进行灰度测试，直接在里边可以使用DeepSeek R1进行搜索推理。字节呢，本身就是算力大户，它是全世界第二名的算力大户，第一名是微软，第二名就是它。

DeepSeek只做ToB的服务，就是你可以在字节的火山引擎上用它。字节自己的产品里是没有去接DeepSeek R1的，他们还是比较骄傲的，希望这个豆包模型可以追上来。所以字节的DeepSeek R1是我现在用过的所有DeepSeek R1里头最快的，因为算力足够多，用的人不是很多，所以他最快。

阿里云呢，未来三年投入3,800亿人民币做算力投入，说那我们就疯狂去买就完了。至于这些MAAS厂商，就是叫模型及服务的厂商，这个背后都是华为云，价格又被DeepSeek给锁死了，这个就很痛苦。所谓锁死了什么意思？DeepSeek在中国给出的价格，咱们就说R1的输出价格吧，是最贵的一个价格，是每100万TOKEN 16块钱。现在甭管是路深科技还是硅基流动，或者是阿里云火山云，都是用同样的价格给的，100万TOKEN 16块人民币。但你知道国外多少钱吗？在together上刚才我查了一下，美国的服务器上部署的DeepSeek R1，它的100万TOKEN大概是七八块美金了，应该到50多块钱人民币，所以这个还是挺贵的。

他们的V3其实价格都差不太多，咱们的V3的输出呢，是八块钱人民币100万TOKEN，在美国的话是1.25美金100万TOKEN，这个是相差不多的。但是R1这个真的是差三倍的钱，国内这个锁死价格了，以后他们就必然会按照这个价格赔钱赔下去。

至于DeepSeek所开源的这些库呢，他们只能去借鉴一个思路，肯定用不上。为什么？因为DeepSeek所有开源库都是基于CUDA的，都是基于英伟达芯片的。这帮人看着一堆的华为升腾910，只能说，咱们看看这个大概思路是不是可以参考一下。那这个想去做的话难度就大了，而且整个的服务过程必然亏损。原因也很简单，就是你的服务器绝不可能7*24小时很均匀、很平顺的满负荷运转，这个事情从头到尾就是个伪命题，所以肯定是亏的。

而且，华为呢是不会承担这种亏损的。你跟华为合作，人家还忙着爱国呢。你亏了钱，肯定是你自己的问题。而且，人家DeepSeek说了：“我这能挣钱，你亏了，你不能怪我，你也不能怪华为。你看看你自己的技术哪不对。”

而且，这些MAAS的厂商呢，还没有大厂其他的业务可以补血。你比如像刚才我们讲，腾讯在这个IMA或者是元宝里边，去使用DeepSeek R1的时候，你是不用付钱的，免费的。但是，腾讯有游戏收入，有广告收入，还有各种电商收入。他有一堆收入可以补这个窟窿。他去买20万张的H20，花不了多少钱，对于他整个利润来说，都是可以承担的成本。

硅基流动，路深科技，你跟他卷，这你肯定卷不过他。更别说字节跳动了，字节跳动比腾讯还能挣钱呢。所以呢，跟大厂他们也卷不过。model as a service的这些厂商呢，只能看谁坚持到最后。坚持到最后，也不是说他们就能胜出。坚持到最后呢，也就是看最后谁能够下车，被这些大厂所收购。这应该就是他们的出路。

当然，你说我未来是准备被收购的，那也就不能长太胖。什么意思？你不能拿太多的融资，必须要自己挣钱。因为你拿了很多融资以后，你的估值会变得非常高。等到最后大厂去选择一家，把它收下来的时候呢，通常还是要去衡量一下性价比的。

那么，总结一下。首先呢，要感谢DeepSeek又给了一话题，又可以跟大家扯一会儿。如何理性地判断各种夸张数据背后的逻辑和价值，才是今天我们要讲这期视频的核心点。而不是说，我们来批判一下这东西合理还是不合理，这个没有什么意思。

AI正在走向新的时代，过去很多的商业逻辑呢会发生变化。过去的经验未必有效，但是依然是会有一定的价值。你像我给大家分析很多东西，都是根据我过去的很多商业逻辑来分析，但是也不能迷信这个东西。像我每次都会跟大家强调，这个东西呢，有可能分析的不全面，未来有可能会出现我们想象之外的东西。那这个才是我们这个频道始终跟大家所强调的东西。好，这期就讲到这里。

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。

大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲DeepSeek的母公司——深度求索，是不是正在融资？消息是什么时候出来的？是2月19号传出来的。而且这个消息呢，并不是某人突然发了一条推特，或者发了一个其他的社交媒体，而是有一份报道。这个是The Information这样的一个媒体，做了独家的报道。据说有人参加谈判了，那么是参加这种融资谈判的人出来报的料。

据说参加谈判的有哪些家？第一个是阿里巴巴，然后呢是一些国有资金，包括中投公司、国家主权财富基金、国家社会保障基金，也就是社保基金。在The Information发了邮件去质询DeepSeek，阿里巴巴、中投公司没有回复质询，两位直接了解会谈的人回复了信息。

看到这里，咱们先看看这个到底是在说什么。一共是几家来谈判？DeepSeek自己可能要去参加谈判的，阿里巴巴要去参加谈判的，中投、国家主权财富基金、国家社会保障基金，这些都要去参加谈判呢。现在没有评论的是DeepSeek、阿里巴巴和中投，剩下有两位直接了解会谈信息的人士回复信息。这两个人应该是国家主权财富基金和国家社会保障基金的。那你说是一边一个，还是说这两个人都是属于其中某一个基金的呢？这个就没有办法去判断了。

这种消息人士是怎么来的？第一个，他肯定是不方便透露具体的身份，因为大家要知道做这种投资的谈判，第一件事要注意什么叫保密。在谈判的过程中是绝对不能够去泄露的。The Information这样的媒体他也不可能说，我道听途说，就随便说这个事也不太会。所以这个人肯定是参加了谈判，而且这个谈判与会议应该是存在的，不是说我们拍脑袋想了一下，或者说跟谁提了一下，确确实实应该有一次正式的会谈，参加谈判的人出来去爆料了。

为什么会有泄露的信息出来，以及为什么会被辟谣，我们再去讲。通常情况下，参加类似这样的谈判，都还是要有一点点职业道德，要去保密的。你说这里头会不会有大嘴巴？一般不会。

因为像DeepSeek这样的状态已经达到了国运级别，在这个时候不会有人随随便便大嘴巴的。通常是为了什么？就是为了促成大势。在大势所趋的情况下，在里边去实现自己的一些目的。我自己其实遇到过类似这样的情况。有一个公司叫MusiCally，我投资了他的天使轮。后来他再去投某一个轮次的时候，大家在里边激烈地进行谈判。这个谈判的时候其实是谈几件事：第一个是估值，这公司到底值多少钱了；第二个叫谈份额，谁有钱或者有能力，在什么样的估值下，拿到一个什么样的份额。

看着他突然就开始见报，有一些媒体就开始报道这个事了，就开始查出这事谁干的。一堆人在那去谈判，你不可能说每个人都去爆料，肯定有一个人去爆料，或者说有这么几个人去爆料。大家就开始查，那查怎么查？要查动机。什么时候会有这样的动机？就是不希望估值继续上升，希望以现在的估值和现在的比例，能够进入到这一轮的投资里边去。如果这个谈判没有办法可以控制估值继续上升，谁的份额第一个有可能会被干掉。最后就问他说是不是你干的，最后这个人就承认说是他去爆料的。他爆料的目的，就是希望锁定当前的股值，锁定当前的份额，因为再往前涨这个股值他就投不起了。所以他就说我要先去爆这个料，但是最后我想不起来了原因，有很长时间了，好像这个估值还是会继续上升，这个人的份额就不见了。一般干这种事情的人，都不会有什么好的结果。

这一次深度求索再去融资的这个事情被泄露出来，大概率的原因就是深度求索自己其实还是在犹豫，或者说中间有很多的条款其实是谈不下来的。他也在想说不拿钱怎么办，拿了钱怎么办，如果拿了钱以后，我应该让渡哪些权益出去，估计还是在与讨论的一个过程。但是其他有一些公司，比如说像刚才我们讲的国家社保基金，或者是国家主权财富基金，这样的这种国字头基金，他们就有可能着急了，说我要把这事办下来，我一定要投进去。而且从我的经验来看，一般干类似这种事情的人，应该是国家社保基金的人。

可能性比较大。为什么？因为他们其实原来是不参加这种投资的。作为一个国家社保基金这样的机构来说，他就不应该去投一级市场，或者他投一级市场的这帮人可能就没有那么成熟。但是他又非常迫切地把这事按照他们所期望的方式把它办下来，所以就会去泄密。深度求索出来去辟谣，这个事情消息不实。但是消息不实这个事，他并没有否认是不是在有会议，他只是说我们近期内马上要拿钱，这个消息不实。这次泄露的原因就应该是有人希望借媒体和舆论造势施压，让他们按照自己所期望的这个价格和这个条款或者说权限，把这个协议签下来。也就是如此了。

现在，深度求索其实面临了很多的困境。第一个很大的困境是什么？就是是不是要转型。因为深度求索原来是一个研究型的机构，向完整的这个盈利型实体转向，这个事到底是不是要去做。其实我们看到OpenAI就在干这个事情，他原来也是一个研究性机构，但是现在就在向完整的盈利型实体在转型。而且在这个转型的过程中，还被马斯克去告，整个的过程是很痛苦的，非常不顺畅。研究型机构其实成本并没有那么高，它成本是有限的，然而收入也有限，而且通常是无法覆盖它的成本。在这个过程中因为没有外部投资进来，也没有说我必须要有一个什么样的增长性。因为拿投资这个事情，你拿到钱肯定很开心，但是你一旦拿到钱以后，其实是套上枷锁了。这个投资的基金自己都是有业绩要求的，我投进去以后，多长时间你要给我涨多少倍。不是说你今天这公司值100万，投进去以后过了两年你公司值120万，那我还不如存银行呢。所以这个投资基金进去了以后，都是希望你一年之内涨5倍或者涨三倍，都是这样涨起来的。而这个对于他们的压力是非常非常大的。如果是一个研究型机构的话，他就大家做自己喜欢的事情就完了，不需要背负这种压力，也不需要追求商业上的成功。我到底有多少用户了，到底有多少收入了，他不需要追求这个事情，继续研究底层技术就好了，其他东西开心就做。

不开心放在那里，还是让别人去做就完事了。但如果是完整的盈利型实体，OpenAI就要完成这个转变了。那就要向全方位去竞争。我要去做C端的应用，我要去做这个网站，我要去拉更多的用户进来，我要去收很多的订约费，好好地卖TOKEN。这就是要去干的事情，应对由用户量增长所带来的巨额成本。这个是马上要去应对的。

DeepSeek现在你问他任何问题，他不理你。我今天尝试问DeepSeek一个问题，发现第一个问题都没问出来。原来还每次能够问两个问题，到第三个问题才挂掉。今天就第一个问题直接挂掉了，肯定是还在有人向他施加压力。还需要干嘛？在C端跟B端，包括底层技术方面全方位启动，要见招拆招。因为你一旦是说站在排头兵的位置上，像国外的话OpenAI就是行业老大，那么国内现在无可争议的，DeepSeek就是行业老大。一旦行业老大说，我现在要开始盈利了，那你就要在所有的方面不能让人失望。那我们经常骂OpenAI你又在挤牙膏，你这个又做得不好，那个做得不好，为什么？他是老大。DeepSeek如果是向那个方向走，他也是要面临同样的压力。C端、B端、底层技术，哪一块事情都要做到最好。那这个其实也很讨厌。

虽然现在DeepSeek的流量大涨，但是在DeepSeek这样的免费模式下，这种流量上升只会带来成本，是带不来收益的。后面还有腾讯、字节、百度这样的流量巨头盯着他，所以他是非常非常麻烦的。而且在B端就是这种应用端，或者说是这种企业端，那太多非商业因素、非技术因素会影响交易了。你不能说因为我是DeepSeek，你要爱国你就来用我的东西。这个不是活成了我们讨厌的样子吗？而且B端的很多生意竞争是更残酷一些的，而且更灰色一些。

一旦DeepSeek准备向完全的商业实体或者盈利实体去转型的话，短期内其实带不来什么收益，但是会应对巨大的成本压力。一旦转型成盈利实体，研究方向一定会发生变形。

这个其实也是一个很麻烦的事情，因为我见过其实蛮多的AI初创公司。我们一般是有一条线去划给他，什么线？你现在是不是去给人做外包了？是不是去给人做项目做工程了？为什么要画这条线？你如果说这个AI公司，我还在很努力的研究技术，那么OK，你还是有机会的，眼睛里还是有光的。你一旦说这开始做外包了，就逐渐归于平凡了。因为你一个公司里边，大家就想说听谁的。当路线发生争议的时候，我是应该听盈利部门呢，还是应该让科学家们由着自己的兴趣爱好，自己随便乱走？盈利部门赚到了钱，到底应该拿多少出来支持科学研究呢？很多这样的公司里，他都会遇到这样问题。盈利部门说我明明挣了这么多钱，为什么第一我没有话语权，第二我没有地位，在里边都是听科学家的，第三，我挣的钱我为什么不能分？他会有这样的问题出来。科研项目到底多长时间不出成果，应该被砍掉呢？这个也是盈利公司需要去思考的问题。因为我们以前也遇到过这种公司，说我这边是盈利部门，那边是科学家。那科学家说我虽然做科学，没有这个盈利压力，那我的收入好像没有这个盈利部门的多。人家是有提成，做了项目以后可以分红，我就拿个死工资，或者说最多做点什么东西出来，给个奖金。但是真的不如这签了一个很大单，按比例分成这个事划算。很多科学家说我不想做科学了，我想上那个部门去做工程去。这个也是一个很麻烦的问题。我们现在希望DeepSeek可以一直产生很多的新技术出来，而不希望他们向一个盈利公司去转型。其实现在OpenAI转成盈利公司以后，如果没有DeepSeek在今年春节的时候，这样的一次刺激，可能现在还在挤牙膏。对于像的DeepSeek这样的公司来说，他有没有什么商业上的方式，可以解决刚才我们说的这种困境？我又不转成盈利公司，我还是做科研机构，或者说我只向那边稍微迈一小步，能不能把这个问题解决掉？其实最好的解决办法就是凉拌。什么叫凉拌？这个事等一等，等一段时间以后。

可能这个问题就解决了。为什么要等一段时间？就是各大公司现在的C端产品，实际上都在跟上深度求索的工具，流量就会逐渐下降下来。现在百度，你直接用百度搜索，上面DeepSeek的这个深度搜索，你可以去用。但是呢，我试了一下，百度那个效果极差。百度从来都是这样的一个情况，而且问了两个以后，居然百度自己也告诉你说服务器太忙，我不理你了。然后你现在用腾讯，他那个叫IMA那个软件，就是腾讯客户端IMA.QQ.Com，你就可以去试一试。它呢也是完完全全可以用DeepSeek的R1满血模型去给你做这个联网搜索了。这个是不限量免费的，都可以去做。当这些C端的大公司都上来以后，那深度求索现在这个流量就不要了。当然他要放得下才行，你是说我流量来了我放不下，我也还想要他，那就是不能这么玩。现在呢，各大云服务商都逐步部署了DeepSeek，将API用户整个瓜分完毕。深度求索自己家的API流量就会自然下降。现在的云服务商部署的DeepSeek，深度求索其实是一分钱也拿不到的。当前深度求索就应该走这条路，继续发论文。现在他也说了，说下个礼拜应该是会拿出一大批的开源项目来。不是说我要去赚什么钱，要去把我现在的服务器拥堵问题解决掉，我就不解决，我就生在这等着。未来的话他就是继续发论文，宣布所有国内外部署DeepSeek大模型都与他们自己部署完全一样没有差别。但是现在我去测试了一下，就是用百度的，用腾讯的，包括用DeepSeek自己家的，这个网站的搜索结果还是有差别的。就是DeepSeek的那个搜索结果会更好，会好很多。我估计原因也很简单，第一个，你套用了搜索引擎是谁；第二个，你搜索源是谁；第三个，你在搜索完了以后去进行搜索结果总结归纳的时候，到底开了多大的上下文窗口。有些公司可能就是在搜索结果去进行总结归纳的时候，开的上下文成果太短，这样是比较节省这个TOKEN的，但是那个效果就会比较差。

DeepSeek的那个官网效果就特别好，这个还是有一定定的差别。这是一种凉拌的方式，那就是等过完这段时间以后，风浪过去以后，DeepSeek的流量也都没有了，那我就接着干原来自己这些事情。这个是一种玩法。

还有一种玩法是什么呢？就是咱们稍微挣一点钱，但是呢，又不牵扯太多精力。怎么办呢？云服务商进行官方授权。现在都是你们随便就部署了，一分钱也没给我。未来呢，比如说我们做一定的部署规范，部署了DeepSeek大模型的云服务商呢，进行认证收费。不是强制的，你说你自己部署了，你没给我交钱没关系，你自己部署去。但是你说我想要得到一个深度求索的官方认证的DeepSeek的这个证书，那你要给钱。这个其实是可以收一部分的费用回来的。而且遇到了一些优化的问题，或者遇到了一些其他的一些部署问题呢，你可以进行优先的处理。这个其实有点像这种引擎公司，比如像Unity，Unreal公司，他们会去卖类似这样的服务。比如说你花钱找我买服务，我来帮你去解决一些技术问题。甚至呢，他们可以把一些流量通过DeepSeek的官网进行分发和售卖。比如说我是某一个云计算厂商，装了DeepSeek的满血大模型了，我希望在DeepSeek的官网上来卖我的服务。这个其实都是可以去挣钱的，而且对于DeepSeek自己的精力牵扯并不是很大。

很多开源软件公司其实都是这么活着的。我们现在看到包括像Mongo DB，像很多的类似这种开源软件公司，它都是靠收服务费活着的。就是说你们谁要用我的这个开源软件，你去用去没关系，但是你要想让我给你解决问题，你要交服务费回来。或者说你希望打我的一个logo，或者打我一个标上来，你要敲服务费回来。这个其实是正常开源软件公司的这种盈利方式。

还有一种方式是什么呢？就是系统集成商。因为很多系统集成商现在在使用DeepSeek的模型去给人做系统。这些系统集成商的话……

也是可以进行官方认证的。想要做系统集成了，必须过来考认证。那你说你不考认证行不行？没问题，你也可以做去。但是人家最后去选择系统集成商的时候，会选择这些有认证的系统集成商来去为他服务，一定是如此的。定期的举行一定的培训座谈，让这些系统经销商始终可以掌握最新的方向，去在这个里边去挣钱。这个也是一种收入。或者呢，就是组建一个体外的联盟，我不要放在体内，将授权的云服务商、认证的系统集成商聚集在一起，像社区一样去管理他们，定期呢进去指导指导工作，指导指导方向。其实谷歌有一部分是这么运作的。大家不要觉得谷歌就是老老实实在这挣广告费。你比如谷歌是有Google Developer group，它就是这样去运行的一个方式。谷歌还有另外一个社区组织是什么？它更像偏向商业的，就是帮谷歌去推他的什么Google Workspace，Google suits。谷歌有很大的一块的运营就是在社区里边去运营的。这个呢，应该也值得DeepSeek去思考，说是不是要采用这种方式。

现在的整个的环境是什么？就在逼迫这个深度求索就范。这个什么意思呢？就是目前深度求索自己家的API基本上是不可充值状态。我昨天看还是不可终止状态，应该呢，还是有人在攻击他。具体到底是谁也不好说了，到底是美国人在攻击他，还是某一些希望深度求索低头的公司在攻击他，这个事咱就没法去细究了。深度求索官方的APP呢，目前正在被全球封禁。因为你要想在全球去运营，你就要到全球去建这个机房。就算你不建机房，你也要到全球的这些亚马逊云上头去部署你的这个云主机，然后把他们各个国家的用户数据都放在这些云主机上去。甚至呢你可能还要到各个国家的云主机上面去部署你的DeepSeek满血模型，让他们的数据都在本国内就得到处理，然后进行返回。如果深度求索自己不想花这个钱，他就肯定会逐渐的被全球封锁掉，就是他的APP是没有办法做的。

然后，国内的话，也是基本上处于一个不可用的状态。因为他就是1万块显卡，但到底是1万块还是几万块，咱不管他了吧，肯定是不够他去用的。现在呢，深度求索本来是说拿着幻方量化的钱，自己做一些自己喜欢的事情，我也没有资金压力。那现在他就不行了，为什么？幻方量化的业绩也在急速的下滑，快速的缩水。幻方量化一直在被打压，从去年就在大量的被打压。为什么呢？大家说量化嘛，A股起不来怪谁呢？怪量化。你们这个靠机器，靠算法来去炒股票，让普通的民众没有挣到钱，你们有问题。然后每一次我们想把他拉起来的时候，就是你们这些量化在里边去做手脚，让这个股市下跌，你在里头挣这个钱，这事是不对的。所以去年其实打了很多了。而且这么多量化基金里头，原来幻方量的话是曾经在中国当过老大的，但是不断的打击，就跟这个什么似的，西游记里的似的，有老板的妖怪，最后呢都是让老板带回去了。孙悟空真正的打死的妖怪，都是没有后台的。西游记里边有这么一句话，就是妖怪上来了以后，如果说你是谁，这个人就死了；如果这个妖怪上来说弼马温，这个妖怪就活了，因为他认识孙悟空，也是这个天庭上有门路的人，他就能活下来。而幻方量化呢，在面对量化的打击里头，应该算是后台没有那么硬的，所以肯定是一锤一锤接一锤，都砸在他身上了。现在最大的一些量化基金，都是国资量化了，幻方量化已经没有什么机会了。2021年幻方炼化最高峰的时候，管理了1,000亿人民币的资金，到2024年的话，据说手里还有300亿的资金规模，到2025年的话好像又少了100亿，只有200亿的资金规模了，大概就是这样的一个状态。所以现在呢就是逼你就范，就是你深度求索必须要拿钱，第一个掐断幻方的现金流源头，限制自己造血的能力。大模型公司本身还是要烧钱的，就算他是一个研究机构，你也还是要烧钱的，对不对？是不是可以让喜儿去地主家里，做一段时间丫鬟了呢？这就是白毛女的故事嘛。所以就是我把上头掐了。

不断的给你施加压力，让你的这个服务跑不起来，让你的API也没法去为人服务。然后我们再来跟你谈说，你是不是就这样从了吧。那么融资方面呢，有可能的结果会是什么？第一个就是继续坚持下去，不融资，走自己的路。现在呢，深度求索出来辟谣，说这个消息不实。有可能他就可以一直坚持下去，就是你虽然压制他了，但是深度求索手里应该还是有一定的现金的。并不是说我就真的要被你弄死了，我最多就是现在的流量我不要了，现在进来的这些用户我就不要了。

还有一种方式呢，就是直接拿钱。如果直接拿钱的话，深度求索可能就失去自己的方向。未来的话我们也就不用再指望深度求索再做出什么奇怪的东西出来了，这也是一种可能性。那你说除了这两种可能性，拿钱或者不拿钱之外，有没有第三种可能性呢？有没有一个大家都可以接受，皆大欢喜的方式，就是我又拿着钱了，公司也发展了，然后呢又不影响我继续往前奔跑的态势？也有，怎么做？就是建立体外的信心，跟深度求索去协同这个事呢，就是等于你拿到了钱了，但是别人又没法管你。

那你说有人干成这个事吗？有，这个里头比较有名的呢有两个。第一个呢是雷军的顺维资本。雷军创业了以后说，我还需要一个基金，但是呢，我又不能牺牲更多的股份，牺牲更多的控制权了。那怎么办呢？他说我们再去募资，然后找了一个新加坡人，跟他一起募资，募了一个顺维资本。顺维资本有一部分钱就是要投给小米的，另外一部分钱呢，是跟小米去协同。小米投什么他投什么，包括我们现在看到大量的米链企业，或者是叫米家企业，都是顺维资本投的。就是小米也投一波，然后顺维投一波，有的呢就是上市了，大家一起去挣这个钱。这是一种运作方式。

还有一个运作的是谁呢？就是便利蜂。有很多人在国内是见过便利蜂超市的吧？便利蜂的创始人呢叫庄晨超，他呢是斑马资本的创始合伙人之一。他呢就是说任何人想去投资便利蜂，或者想去开便利蜂的这个店，你是不可以直接投资便利蜂的。

你要去入股斑马资本。斑马资本来替你们一起去投去，这也是一种方式，就是在体外建立基金。然后呢，跟这个母基金、跟这个创始人一起联动，这个是一种玩法，就是保持独立的方向，也可以同时获得周边的各种收益。最终呢，在反哺科技研发。从我们以前做过投资的这种方式上来说，咱们也是在这一边吃着瓜，一边给人支着招吧，大概也就如此了。

至于说DeepSeek，过一段时间会不会传出成功融资的机会了，还是按照一个什么样的方向融资，我觉得我们只管看就好了。作为这种叫国运级的创新了，他向各个方向发展，这个可能性都是存在的。而且呢，作为一个量化基金的创始人，他们对于钱的理解和认知，跟普通公司的创始人是不一样的。他们对这种东西的理解是更高一个层次的。像我们原来讲，你是一个没有创过业的人，就是打工的，你对这个资本的认知在一个层次上。你创过业了，融过天使轮、A轮了，你再上一个层次。你作为投资人去投过案子了，或者给人处理过这种并购、什么这种关停并转，再往前走一点点。然后做量化基金，就是做二级市场这些人，是完全在另外一个层次上的。所以我相信他可能还能再想出一些其他的处理方式，去处理当前深度求索所面临的难题。

这就是我们讲的第一个故事，就是深度求索到底是不是在融资，或者说他未来的融资可能向什么样的方向去发展吧。

SB OpenAI日本公司宣布成立，这怎么听怎么像是在骂人呢？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲SB OpenAI日本公司到底是一个什么样的情况。

孙正义上台宣布Softbank OpenAI Japan这个公司成立了，所以这个SB不是骂人，它是软银Softbank的意思。今年我们发现OpenAI的声音连续不断，这是为什么呢？原因也很简单，老大的位置不是很稳固了。你要想在这一个行业里面当老大，要么你技术特别好大家都服气，比如像谷歌这样的，各个行业里头，只要跟计算机技术有关的，大家都知道谷歌的技术最好；要不然你垄断，比如像苹果这样，或者像Meta这样的，在社交媒体里我直接垄断了，大家知道你是老大。

如果技术也被人质疑了，花了好多钱训练出一堆模型来，别人也都可以达到了Claude 3.5、Sonnet、Gemini 2.0、Flash这样的模型，其实现在已经跟GPT-4相差仿佛了。你新发布了一大堆乱七八糟的模型呢，都是很小众的高端产品，对于大众来说无感。在这种情况下，你的技术就会被人质疑。

垄断的话，现在OpenAI距离这个位置还相差甚远，因为现在整个大模型行业里的格局就没有确定下来，后边还有谷歌呢，还有亚马逊呢，还有一大堆中国厂商在这盯着呢，所以垄断也难。那么怎么办呢？占据舆论的制高点吧。这个道德现在他还占不住，他占据舆论的制高点。

OpenAI呢，本身是比较擅长于造势，比较擅长于占据舆论制高点的。咱们要看到去年的Sora、去年的GPT-4以及去年连续12天发布会什么的，OpenAI很会搞事儿。它呢，可以把有限的新产品、新特性通过一些非常戏剧化的手段，让整个的社会形成一个讨论风潮。因为DeepSeek出来了，大家对他的各种技术、各种挤牙膏更加质疑了。而且DeepSeek跟其他的所有这些竞争对手都不一样。

Claude 3.5是个闭源的，Gemini 2.0也是个闭源的。结果现在，DeepSeek可给了你一个开源的，还巨便宜无比。它跟原来的像Llama这样的开源还不一样，因为Llama对OpenAI基本上是行不成竞争的，而DeepSeek是可以完完全全跟OpenAI打个有来有回的一个状态。

现在，OpenAI必须要出来，不停地发出声音说：“来，公众们，虽然我现在发布的产品都是给你们的老板们用的，给这些真正的社会精英用的，但是请把眼光看过来，不要把眼光挪走。”这就是今年为什么OpenAI连续发声的原因了。

软银OpenAI日本公司成立，也是OpenAI连续发声的最新的一个声音。这个呢，是软银跟OpenAI各自出资50%成立的一个合资公司，但是具体出了多少钱，并没有对外宣布。为什么呢？因为这应该是星际之门整个资本运作中的一个环节。说了要给5,000亿造星际之门，那这5,000亿怎么变出来呢？你不是真的拿出5,000亿现金啪拍这儿，你肯定是可以用很多的方式让这个钱在里边转起来。你只要最后总的流动量达到5,000亿了就可以了。

所以呢，软银OpenAI日本公司应该也是在为这5,000亿添砖加瓦的一个事情。在这里面唯一确定的交易是什么呢？就是软银集团每年会向OpenAI采购30亿美金的服务，用于自己的子公司或者是下面的一些分支机构。这个是现在唯一确认的交易，每年30亿美金。

假设吧，在这个里边每家出了100亿美金，软银出了100亿美金，OpenAI出了100亿美金，200亿美金我们把这公司做下来了。OpenAI这100亿美金呢，估计他是拿不出来。那个钱自己在家里头烧显卡玩都不够呢。而且OpenAI拿到的大量的投资实际上压根就不是现金，而是什么呢？而是微软云的代金券。你不能说我跑到软银这来说我出100亿美金，咱们来做一个公司，结果掏出一堆代金券，这还不够人笑话的呢。

那怎么办呢？说我OpenAI出了100亿美金吧。我先欠着，我先不实缴。每年软银不是要给我30亿美金来买服务吗？把这30亿美金收到了以后，再填回到OpenAI的日本分公司去，不就完事了吗？你填个三年基本上填满了，剩下的钱再出一些别的技术也就搞定了。咱们就技术入股一下嘛，一里一外，这个钱不就赚过来了吗？

假设是这么赚法，这笔钱呢，完完全全可以成为OpenAI投资SB OpenAI Japan的一个代金券，就跟微软发给OpenAI这个130亿的代金券是一样的。说你OpenAI，你就拿着130亿代金券到微软去买这个云服务就完事了。它是这样的一个运作机制。这样运作起来以后，第一，OpenAI每年就多出30亿美金的收入来。他去年应该是40亿美金吧，但今年一下就多出30亿，而且每年都有30亿美金。这也是一个挺好的事情。

而且在这笔钱里头，就是每年他会转一圈，30亿从软银集团手里给出来，到OpenAI手里头。OpenAI说来，我再把这个钱填回去，到OpenAI日本的这个公司里头去，大家的销售额就都上升了。这是一个皆大欢喜的事情。

对于中国观众来说，软银是一个投资机构，或者是很多人说他是个银行吧，Softbank嘛，它后面有一个bank。但其实大家注意，日本最大的移动营销商之一就是软银，相当于像中国移动这样的一个公司似的。等于中国移动说，我这儿有很多的机房设备，有很多的这种可以作价的一些资产，我们把这些东西打包打包，然后搁在一块去整一个什么事情来。OpenAI，你的服务也打包打包，搁在一块放在里头，每年我们得30亿，来回倒腾一下，你的销售额也有了，我的销售额也有了，整个的资产也上升了。

我们5,000亿的星际之门，又盖出了一个小门槛来。他是这么玩的一个事情。而软银呢，这一次整的这个项目呢，叫SB OpenAI Japan，这个项目里头有一个核心产品叫水晶智能，这个产品呢，估计会让日本彻底掉队。

为什么呢？你说每年花30亿来回倒腾来倒腾去，但是最后日本的这些企业，你肯定还是能够用到一部分OpenAI的这个产能的呀，或者说他提供的这个服务，你还是能用得到的。按道理说呢，这些产能应该是部署在日本的软银机房里的。原来OpenAI的所有这些服务必须要部署到微软云的这个机房里边去，但是软银如果把新的一轮融资搞定的话，微软云应该就可以去松口。在这样的情况下，为什么会让日本反而落后呢？

其实所谓的水晶智能，就是以OpenAI的各种大模型为基础开发的AI agent，或者说是AI agent的一个集群。到目前为止，其实大家并不知道水晶智能到底是以一种什么样的方式来对外服务的。但是呢，以孙正义现在讲出来的话来说，应该是自上而下的创新，也就是首先为日本这些大手企业服务。他讲述我们要在未来一段时间里头，把1亿个大手企业里面遇到的这种场景变成AI agent，让AI agent来替代这1亿个场景。就是你一旦听他想这个话的时候，你就知道完蛋了。

为什么？我们继续讲，水晶智能这样的东西出来以后，大家知道大手企业肯定并没有那么容易就屈从，说来我就用吧。大手企业都是自己一帮老头坐在一块，开个会说，我们哪儿改一个什么东西，哪儿添一个什么预算，哪个地方稍微调整一下流程。那一定还是要有榜样的力量，谁是榜样呢？软银手里头还有一家公司叫ARM，说来你先用上，你先用水晶智能，把内部的各种研发管理环节都整个改造一遍，其他人说来你们参观一下，俺们就是这么干的，你们也照这样干吧。他大概是要这么去搞法。

我记得去年我从日本回来以后，做过一期节目，讲过日本在互联网、移动互联网的时候掉队了，而在AIGC时代会掉得更远。原因其实很简单，并不是日本人不聪明，也不是说他们不愿意花钱，或者说人家没有看到这块机会。唯一的原因，就是他们这种自上而下的创新，以及他们的这种劳务派遣制度。

这个是造成日本在每一次大的技术浪潮前都会掉队的一个核心原因。为什么呢？不打破旧的桎梏，就不可能产生新的交易。没有新的利润被分配，就没有办法到新的时代里去跟这些新时代大厂去竞争。

你比如说，原来都是大厂往下派单子，那他就没有办法去产生一个像谷歌那样的广告公司，去跟谷歌去打一仗。移动互联网时代，他也没有能力去产生像TikTok这样的产品，去跟YouTube、去跟Facebook去战斗。因为大厂永远不会有这种需求的。你越是维护大厂的利益，越是自上而下去创新，你就越没有机会参与到新的竞争里边去。

所以，摆在AI面前的实际上是两条路。第一条路是协助旧有势力，降本增效，稳固地位。那国内其实也有很多厂在干这个事。而另外一条路呢，就是创建新的用户体验，创建新的用户需求，寻找新的市场。一部分旧有势力呢，在这个过程中会沦为基础设施，已经退出新时代的竞争；而另外一部分就直接死掉了。

这个才是每一次技术革新真正带来的这种社会的改变，而不是说每一次技术革新了，我们把旧的体制、旧的这些既得利益者、旧的势力继续维护，让他们继续稳固的发展下去。很那个就已经放弃了在新时代竞争的这个入门卷了。

哪些旧有势力在新时代沦为了基础设施呢？其中有一个最典型的行业就是Softbank这个行业。移动运营商在3G时代的时候，移动运营商真的是如日中天，各种服务都是他们提供的。但是一旦到了4G时代，移动运营商马上就退居后台了。而在前台上叱诧风云的，就变成互联网企业，移动互联网企业再也没有移动运营商的任何事情了。

咱们现在看到站在前台、努力大放光彩的这些企业里头，有哪个是移动运营商出身吗？一个都没有。谷歌是吗？苹果是吗？Meta是吗？中国的BAT加上字节，谁是移动运营商出身？没有一个是。那难道移动运营商在这个转换的过程中没有挣扎过吗？挣扎过呀，他们也希望在移动互联网时代。

在互联网时代能够占有一席之地，但是这个是没有办法的，因为他原来的这个桎梏一定会捆绑他的手脚。你不打破的话，就永远掺不起来。所以孙正义搞的这套SB OpenAI Japan，一定会拉着日本进一步退出新时代的竞争。

那么现在孙正义他们要搞AI agent，AI agent也是今年整个AIGC行业里边必须要去冲的一个山头了。那么AI agent到底是应该怎么做呢？OpenAI为我们指明了什么样的方向呢？

OpenAI在今年实际上在AI这里头下了三部棋。第一部叫task，它可以为我们去创建各种定时任务。第二个呢叫operator，等于是用户可以直接操作远程的浏览器，通过网站解决各种实际问题。第三个呢是这两天发布的叫deep research，是干嘛的呢？就是你给了他一个命令以后，他去搜索几百个网页，然后再进行总结归纳之后，得到一份像财报一样的报告。这是OpenAI给出的三个样例。

我们现在要看到AI agent，去年大家都在努力的做，但是OpenAI指向了不同的方向。它指向了什么呢？第一个叫做手动规划跟自动规划。原来我们使用很多AI agent都是进行手动规划的，我们要去设置自己的私有的本地库或者是本地支付，要去设定工作流程，要去设定各种各样的工具，让这个AI agent可以去发邮件或者是执行交易，可以去做这些事情。

原来是这样的，但OpenAI说不，不是这样的。我们应该让他自动的去规划。你只要告诉他干什么，剩下的你就别管他了。哪怕是像deep research这样的功能，你只要告诉他我具体要去做哪方面的研究，他自己去找，去找完了以后自己给你总结。你不需要告诉他使用谷歌搜索，搜索这个财报，再去搜索学术论文，然后再怎么去进行总结归纳。你不需要告诉他，这个事情他自己就搞定了，然后就给你出一个很完整的报告出来。这是OpenAI给我们指明的方向。

然后，另外呢，就是综合能力和普世性。这个问题其实OpenAI也解决不了。OpenAI现在给出的这三个AI agent：task、operator、deep research，实际上都是分方向的。让某一个AI政策可以解决所有问题，解决不了，必须要术业有专攻。

OpenAI现在跟所有做AI agent的人一样，面临了一个新问题。是什么呢？就是普通人没法用这东西。他希望通过自动规划，让普通人能够用上这些AI agent。但是，咱们就这么说吧，财报，这是由专业人士直接替我们书写的内容。我们到底有多少人可以坐在这，把上市公司每年每季的这个财报看明白了？绝大部分人能够去看明白财报解读，就已经很不错了。

真给你一份财报，看着一大堆的Excel表格，在这里边找到各种的问题，这个是很难的。大家要注意，这个财报写的时候，并不是说我要把所有的事情都给你写清楚。这可能跟很多人想象的不一样，财报写的时候也是要粉饰太平的，也是要把很多的问题隐藏起来的。

虽然他有一定的规范和格式要求，要求你必须要去披露所有的信息，但是我们可以用很多的方式，让有些信息被你忽略掉。这个是所有写财报的人必须要掌握的一个技巧，既要合规，又要突出重点，隐藏一些问题。看财报的人也是需要训练的，这些东西对于普通人来说，其实已经距离很远了。

所以，像deep research这样的工具，就算给普通人了，他拿出来的东西，大部分人是看不明白的，也没有能力去阅读这种东西。那么，这样的东西对于普通人来说，就是无感。普通人也不会愿意帮他去传播这件事情。我看deep research出来以后，现在在推特平台上去讲这个东西很棒的，都是一帮老板。这些人可能会有需求，说我要去做这种深度的研究。绝大部分的人可能压根就没这个需求，或者说就算你花200美金一个月，开启这个功能了，进去search一次，那也就是说高山仰止，不明觉厉，这个东西写的好棒，完了。

这个事情也就不用普通人每一次都进去自取其辱了。现在我还使不了这功能，因为我是20美元一个月的这个账号。据说再过一个月，这个deep research会开放给我们使用，一天大概能用个几次的样子。但是大家要相信，这一份财报类的这种综合报告，一般人一天是看不完的。那么2025年大家努力的方向是什么呢？咱们先不研究AI agent的事情，咱们现在要看到山姆奥特曼，他们在干嘛呢？

2025年，星际之门是他们的一个最核心、最重要的事情。山姆奥特曼跟孙正义前面刚在川普面前去签了字。这两天呢，因为SB OpenAI Japan成立，山姆奥特曼跑去日本了，孙正义带着山姆奥特曼去见石破茂去了，日本首相。有来有回嘛，过两天山姆奥特曼要再带着孙正义回去见川大爷。大家要重新去运作起来。那么这个到底在干嘛呢？其实我觉得这是一个阳谋，这是在对抗国运级的DeepSeek。

很多人说DeepSeek是一个国运级的科技创新。那么为什么这是一个阳谋呢？如果DeepSeek真的跑去跟国家绑定了，那么OpenAI可能就真赢了。并不是说国家扶持DeepSeek或者国家主持DeepSeek的工作就会有什么问题。孙正义做水晶智能的时候，其实已经讲过了，到底新的技术是应该培养新的交易、新的大型公司，还是让传统的公司、传统的势力变得更加强大，这是两条不同的路。

而现在的话，OpenAI、孙正义这些人在日本美国之间，见完首相见总统，见完总统见首相的话，那么DeepSeek可能未来也会去跟最上层绑定，就不会有这么多的机会去扶植或者是孵化真正的新兴生产力。新兴的这些公司可能就不行了。大家要注意，新质生产力还是传统大公司干的活，而我刚才讲的这些新兴的是要找到新的场景，培植新的这种大厂出来，这个是完全不一样的。

好，这就是我们今天讲到的SB OpenAI Japan的故事。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。

大家好，欢迎收听老范讲故事。OpenAI的operator为AI agent指明了方向，这是一个新鲜热辣的事情。2025年1月24号凌晨2点做的直播，四个人在那尬聊了20多分钟。为什么尬聊呢？不停的翻车，这个AI agent翻车还是很正常的一个事情。

山姆奥特曼，好像是一个印度人加上两个中国人，也在那里，满脸尴尬而不失礼貌的微笑。因为他做的事情确实跨的这个步数有一点点大，导致有一些翻车吧。每年开始的时候，OpenAI都会出来指明一下方向。今年指明的方向就是AI Agent的方向。

咱们还记得2024年吗？2024年是2月15号，OpenAI指明了方向。当时，是做了Sora的演示，只是后来这个Sora没有特别成功。全世界非常多的公司围绕着视频大模型，烧了很多很多算力。今年，他就是为AI agent指明了方向。那么operator到底能干点啥呢？它里边有一个引擎，叫computer using agent（CUA），它们念叫“哭啊哭啊”，是这么来念这个词的。

这个引擎可以自动地实现鼠标跟键盘的操作，主要是操作浏览器。而且，它跟浏览器之间的这种沟通是靠视觉系统来沟通的。就是在浏览器里显示什么，它去看或者截图，然后通过OpenAI的这种视觉能力去识别这个浏览器里的内容。这样处理完了以后，再去通过鼠标键盘去操作。

大家注意，这个非常非常重要的是什么呢？它不是靠直接读数据的。正常情况下，这些AI agent去怎么跟浏览器打交道？他是直接把里边网页文件读出来，在对网页文件HTML文件进行各种各样的正则表达，或者说就是对它里头进行信息抽取，然后再去做后续的处理。而这一次OpenAI干的就不是，它是靠视觉直接截图下来。

然后他干了一个什么事呢？他是在云端放了一堆浏览器，跑在微软云的某一个机房里面。这些浏览器也是他们找的，最正宗的做浏览器的人做的。

因为近期他们也招聘了Chrome的团队人员，有一个叫Ben Oger吧，是Chrome创始团队成员之一，同时也是Firefox的首席工程师，现在已经加入了OpenAI。然后前Chrome资深工程师叫Darren Fischer也于近期加入了OpenAI。

把这些人招进来以后，说来，你们在微软云上让Chrome浏览器，或者至少是Chrome的内核给我跑起来，然后我要在这个内核里边去执行刚才我们讲的这个computer using agent，要跑这个东西。他通过一个自动判断用户意图的能力，你向他说：“哎，我要去哪订餐，要去什么地方玩，我要去看球赛。”你告诉他这个事情，他来判定你的意图。

判定了以后呢，自己进行行为规划，这个是很难的一个事情。因为像我们原来做AI证呢，好多都是我们要做好流程图，做好这个工作流。他按照这个确定的工作流往前走，就算在里边有一定的这个分支，也是我们要写好了说，判断一下他到底是要往东还是要往西，做一个判断。在这里的都没有，就完完全全是由ChatGPT自己去做的行为规划。

做完了以后呢，调用远程的浏览器，自动的完成所有任务，比如说去给人订餐桌、订球赛、定这些东西。他就干这个事。然后在前端呢，还可以重现渲染的这个远程浏览器上面的界面，因为他这边在输入信息，中间大的屏幕上就是可以看到一个浏览器在那里，页面打开了，页面在渲染，页面在往下翻动，然后自动订餐，自动做旅行的旅程调用。

而且呢，他们还给整个这些功能加了一个API，就是呢，你可以去通过API调用所有的API的能力。当然了，我们现在猜测的这些API应该是有进口跟出口两个方向。两套API什么意思呢？就是一方面，我们可以通过API去调用operator，另外一方面的话，也应该可以通过API为operator提供各种服务能力。这就是现在operator真正能干的事情，就是你给他写命令，写完命令以后。

你看到旁边，哎，开了一个虚拟的小的浏览器，然后呢，在这边再运转。他替你把所有的事情做完。这个事情困难在什么地方？为什么不停的翻车呢？现场翻车，现在这个网页大量都是动态渲染，千人千面，就是每一个人看到网页是不一样的。那么浏览的时候呢，就需要占用大量的资源，因为有前端的代码需要运行嘛。

Chrome在启动的时候，比如说吧，现在我做直播的，这一个页面就占了827兆的内存。我旁边的推特页面是占了300多兆的内存。我就要把旁边的这个页面关一关。很多人喜欢开Chrome，开一大堆页面，每一个页面可能都占着好几百兆内存，甚至有的是占着上G内存。你看看你电脑到底有多少内存，你就知道这事有多费劲了。

这个占用大量资源，所以现在呢，也只可以给美国地区的订阅了200美金一个月的Pro用户使用，其他用户现在都使不了。四个人做这个演示，山姆奥特曼坐在那了，这个演示人也是非常紧张，这是很正常的一个事情。像我要是在那做一个演示，大老板在旁边坐着，我肯定也会紧张的。

出了哪些错误呢？第一个就是他的订餐搞错地方。他一开始说我要订一个餐厅，但是呢，并没有找到他最近的餐厅，而是换了另外一个城市。什么样的原因会造成这种情况呢？订餐网站是通过什么样的方式来判断你在哪呢？是通过IP地址。你想，他通过远程启动了一个浏览器，那这个浏览器的IP地址是哪呢？是微软云服务器的IP地址。那么一算完了以后说，你可能在微软云服务器所存放的这个城市，我在就近给你找一个餐厅吧。他并不是说在他演示的这个机房的这个IP地址，所以这块就会出错。

后边的一些网购，抢勇士队比赛门票，预约清洁服务以及点外卖的，很多场景做的时候呢，都出现各种各样的问题，非常的不流畅。整个的演示过程，现在的OpenAI的operator呢，还非常的不成熟，只是指明了方向，还必须是跟人一起协作。那么这个协作的过程，第一个问题就是IP是谁的？你按道理说呢。

谁来调用这个Operator？你应该用谁的IP地址？否则的话，它里边所有的这个地址判定都是错的。还有很多的网站会去封锁这些机房的IP地址，最后看到说：“哎，微软机房来的IP地址，咔的封掉了。”你这事就没法用了。所以这块呢，估计他们还要再调整一下。

第二个呢，我们在浏览网页的时候，有一个东西叫cookie，还有一个东西叫session。那么这些东西的话，其实跟这个客户前端都是完全无关的。按道理说，你应该是把客户前端的cookie扔到后台去，他才可以说得到很多的信息，直接去处理。现在的话，等于他这个cookie是空的。cookie是空的话，相当于是做了一个什么东西呢？相当于是做了一个叫做无痕浏览。很多人去上一些奇奇怪怪的网站的时候，会去做这种无痕浏览，他们现在呢，应该也是如此去处理的。

而且这块呢，还稍微的有一点点尴尬，因为你真的敢把cookie传给他吗？在隐私保护这件事情上来说，我们宁肯把这些cookie传给各国政府，也不太敢把这玩意传给AI，总是觉得这个背后有点发凉的感觉。所以呢，在这块上用户体验不会特别好。因为现在虽然智能体是有记忆的，比如说ChatGPT，你去跟他聊天的时候，他是有记忆的。他记住你是谁了，常常说：“我怎么怎么怎么样的时候”，你就会在ChatGPT里头收到一条回复，说：“我已经更新了这个记忆库，我记住你是干这件事的了。”说我住在哪儿，他都会记下来。

那么在这样的情况下，就要干嘛呢？叫自动填表。我们使用大量的浏览器功能的时候，它有一个非常重要的功能，就是自动填表。当我现在要去填一个什么表格的时候，它就会在这个浏览器的一些后台记录里头，把我的什么姓名、什么信用卡号、手机号、邮箱，跨跨跨都给我填进去。要不然的话，你要都要手填一遍。像我们以前做抢火车票的时候，也是在做自动填表，就是每一次刷新，自动的把你要去哪、要选哪个车次就给你填下去，这个其实就是cookie。

如果没有了本地的这些信息，以后怎么自动填表，这功能就会差很多。这些敏感信息，还有一些什么呢？就是人机校验、双重认证，这些东西就没办法。OpenAI是搞不定这件事了。就算他能搞定了，他也绝不可能承认说我能搞定这件事。如果他承认了说我能搞定这个事的话，那就稍微有一点点吓人了。那么他这样的话必须是什么呢？就是要找人来去帮助，说我现在需要输入你的信用卡卡号了，现在我不能替你填表了，你要自己来输。

因为他当时演示的时候，突然蹦出一张信用卡来，信用卡后边要三位数嘛，然后说我回去把这信用卡注销了，因为整个直播掉了嘛。人机校验是什么？因为现在有很多的网站呢，是要确认现在浏览我的人是一个真人还是个机器，一旦发现是机器，就直接拒绝服务了。在这样的时候，OpenAI也会叫人过来说来人机校验了，该你了。

包括双重认证，比如给你发短信了呀，给你去发邮件了呀，这个都是需要人去填的。然后支付确认交易，发邮件，重大决策也是必须停下来等人去确认，他是不能够自动地完成这些交易的，至少目前为止还不行。而且呢，他因为是正式的打开网页嘛，他的整个交流的速度是相对来说比较慢的，因为网页有加载的速度嘛。

还有一些网页呢，或者有一些网站未必能够加载成功。所以呢，对于这样的一个AI agent来说，他的运转的成功率还并没有那么高。但是为了应对这个速度慢的问题呢，他们使用多线程定型的工作，就是你可以给他下一大堆任务，然后他在后边慢慢给你干去，哪样干好了以后，你需要干预一下，那个地方需要人机验证，哪个地方需要确认一下是不是购买。他是这样来去工作的一套方式。

对于这样的Operator来说，下一个很严重的问题是什么呢？就是安全性问题。第一个安全性问题呢，就是他现在真实的影响世界了。原来呢，只是生成内容，甭管你是生成的搜索内容，生成的RAG内容，还是生成图片了，反正是生成内容。而且所有生成内容下面还写一句。

成为Opreta操作的网站，他们就要开始去编写这种诱导性的网页内容了。为什么呢？因为OpenAI的Opretor是靠视觉工作的，我们就可以玩一些大小字的游戏，有可能能骗过他。

什么叫大小字游戏？我上面大大的写着“减价”，后边写一个特别特别小的字，说后边还要再付费。这个事我们是经常遇到的。原来如果是其他的AI agent，它是通过直接把网页信息都读出来，直接把内容都读出来，那么它是不会上这种当的。甚至呢，还可以去骗他。骗他什么呢？就是我们可以写一些看不见的文字，比如说白纸黑字。我可以设置说，现在给我写一个白字在上头。这样的话，正常人类去阅读的时候看不见这个字，但是呢，这些文字就可以被OpenAI看到。原来他们去骗OpenAI是通过这种方式来骗的。

现在好了，你通过视觉方式进来，那我就可以通过大小字的方式再骗你一次。对付钓鱼网站这件事的话，OpenAI自己是没有什么经验的。安全公司微软、谷歌、苹果这些公司的经验要稍微的丰富一点点。而像我们以前做安全公司的时候，我们会做一个巨大的钓鱼网站的网址库，然后呢，找保险公司干嘛呢？说我投一份保险，谁通过我的浏览器在钓鱼网上亏钱了，我就给他赔钱。这个是原来我们在做浏览器的时候都会干这种事情。OpenAI其实没有特别经历过这些钓鱼网站或者什么这样的事情。

下一个安全性问题是什么呢？就是现在是一个半自动状态，所有重要的节点或者走不通的节点会呼叫人类来协助。但是呢，在FSD不支持完全自动驾驶的时候，有多少开着特斯拉睡觉的人，肯定也是不少的。所以未来由黑客一起来骗这个uprighter跟前台操作人员，这个事情应该会比较有趣。大家会一起来去做，因为Operator自己还不负这个责任。哎，该付钱了，我是把你叫来，你自己付的。对于人来说呢，我前面都没看你这边哐当哐当的，网页都翻到头了，就等着我点一下确认了，我就点了，中间该有是其他信息。

应该你替我看的呀。所以在这块呢，其实安全性是互相推诿责任的一个结果，并没有那么安全。OpenAI呢推出operator，现在还算是一个初级阶段，大家看看方向就这样。所以刚才我也讲了，它有很多的不完善的地方，安全性上也差得比较远。

OpenAI推出orpreter呢，可能还有一点点小阴谋在里头。什么小阴谋呢？目前只能在美国区，200美金的Pro用户可以使用。但是前一段时间还记得吗，山姆奥特曼出来抱怨了，说我们这pro用户亏钱了。为什么200美金一个月的账号，这么贵的账号不共享出去，这不就没有天理了吗？一定是出去共享。一旦把这种账号出去共享了的话，它的使用量就会变得非常非常高。

而且所有要去跟O1模型去打交道的人，他是不会像咱们平时问他个问题，就跟他聊天，不是这么干的。跟O1打交道的时候，你是要像开这个项目进度会一样，把所有需要的东西都一把扔给他，他在后边吭哧吭哧吭哧地就给你算去。咱们在GPT4O都是我说一句他回两句，然后我再说两句他再回三句，都是这样来工作的。但是在O1上，如果你这样工作的话，你就得不到你想要的结果。

O1都是说我写好一整份报告扔给O1，然后O1去干活。再过个比如说5分钟、10分钟，他把这活干好了还给我。我去整个把系统看完了以后，再去写下一份报告，让他再接着干活。OpenAI的这个Pro账号亏了很多钱。如果像网飞这样的公司怎么办呢？他就大力打击呗。你们只要敢出租账号、出借账号共享了，我就直接把你账号封了。

OpenAI呢这次就干得比较绝。他怎么呢？我也不封你账号，我让你用这个Operator功能。用了Operator功能以后呢，你就会绑定一堆的私人信息进去，你的信用卡号、你的手机号、你家庭地址。那你输了这玩意以后，你还敢不敢把你的账号借给别人用呢？大家就不敢了。所以呢，他里头还是会有那么一点点的小阴谋在里面。国内的大厂，包括其他谷歌这些厂。

应该已经看到这个方向了，现在就应该可以行动起来了。现在最好用的客户端浏览器，在我的电脑上已经不再是Chrome了。我现在最好用的客户端浏览器是豆包。我每天都是在豆包上浏览，豆瓣上装好所有的那个Chrome插件，除了各种的沟通聊天之外，就可以直接当浏览器去用了。

阿里也在努力做他的跨客浏览器，再加上什么360浏览器、百度浏览器，百度有浏览器吗？我想不起来了，反正腾讯好像是有浏览器的。大家就照这个方向做呗，我们没有必要用远程的这个云端浏览器了。我就直接用这个本地浏览器去虚拟一个窗口出来，把这事干了不就完事了吗？

而且你使用本地浏览器去虚拟窗口，去做Operator的事情的话，你的IP地址跟这个地理位置还都是对的，还不像是放到云端去，以后他给你把IP地址搞错，这个可能还算好一些。而且还有一点是什么呢？就是你在本地做虚拟浏览器的话，并发就会变得大很多，因为不需要吃到云端的资源了。像我们做直播，就是光这一个页面一个G的内存就没了。如果都在本地的话，大家就吃的是客户端的这个内存，他就没有那么高的成本。

那么未来的方向已经确定了，后边呢其实就是中国人擅长的部分了，中国人擅长的是什么？挣钱呗，终于可以拿来挣钱了。你可以去谈商务合作，比如说我们去跟美团谈个合作呀。豆包后边是谁？直接跳动的，直接跳动说我不跟美团谈合作，我自己要去做即时零售，我自己要去做团购，我自己要去做订餐了。而且送餐的这个事情，我们已经跟饿了么合作了。我就只管在这边抖音上面把这个广告刷出去，今日头条把广告刷出去，再在豆包里聊聊天。

等你要吃饭的时候，我就自动把所有东西都给你做完了。这块我们自己干了，而且后面有一些他不做的事情，还可以去找商家进来，哎，你们谁愿意跟我合作？我可以把这个AI的流量导给你们，在你们的这个平台上直接把单子下掉。他就可以去做这个事情。而且呢，大数据杀熟，这个时候就可以来去启动了，后面流量的分发跟售卖。

又回到了传统的路径上去。大家都在我这卖饮料，那我到底卖张三的还是卖李四的？谁给我钱，我就卖谁的呗。这就这么简单的一个事情，大家就可以去干了。

今年呢，OpenAI给大家指明了方向，就是选AI agent。给出的方向具体是什么？就是眼睛、脑子跟手脚。自动识别用户意图，这就是眼睛；自动进行行为规划，这个是脑子。像我们原来做了一堆Codes、Defi这样的工作流的这种规划工具，就需要重新去思考，未来这些工具应该向什么方向走。是不是不需要做这么复杂的工作流规划？应该可以自动的规划一定的工作流。

比如说有一个模块，里面就可以进行自动的流程规划了，就可以把该做的事情做掉了。这个是工作流工具，未来的一个需要思考的问题。通过远程浏览器操作，在人的配合下完成复杂任务，这就是手脚。这就是他对AI agent定义的三个环节：眼睛、脑子跟手脚。而且他现在讲这叫AI agent 3.0。

第一步，AI agent是做这个问题的回答；第二步是我们做各种的工作流规划，以及周边辅助功能的这种配套。像我们做用Codes、用Defi也是可以做各种各样的周边动作的，比如说可以发邮件，可以去浏览网页，也可以去下单买东西。但是呢，那个工作流是我们写死的。

现在呢，他这个3.0做了一个完整的东西，你可以直接提要求，我自己思考该怎么办，然后去把最终的交易执行掉。在这个里边呢，他其实提了一个非常重要的点是什么？就是什么叫把这个任务做完了，叫完成交易。像原来我们做很多的工作流，其实最终的结果还是说要去产生内容。而现在说不，我们要完成交易。

对于所有这些做AI的人、做AI agent的人来说，又算是天亮了。为什么呢？因为原来他们都不挣钱。现在说好了，我们AI agent最终的结果是要完成交易。你一旦完成交易，那甭管是抽成、收手续费、流量售卖，还是说交易了以后进行贷款服务，都是挣钱的。这个传统套路就都可以跑起来了。

所以，一旦把AI agent最终的手脚定义为完成交易，那么大家做AI agent这件事情的积极性一下就上去了。OpenAI今年的方向呢，第一个是把O3好好做出来，甚至再往后去推他的推理模型，然后将更多的模型功能进行整合。现在，不管是OpenAI也好，Gemini也好，Claude也好，觉得很多的功能是分散的。有的模型是有视觉的，有的模型可以有语音，有的模型可以搜索，有的模型可以做canvas，还有一些可以，比如像刚才我们讲的Operator，它最近还发了一个模型是做日历的。但是这些东西，最后是很难结合在一起。怎么能够把所有东西通过agent的方式结合在一起，让它们所有这些功能能够顺利地跑起来，这就是今年OpenAI要去做的事情。

越来越多的AI agent的模式会到来，不是说Operator就是唯一的一个AI认证的方式了。前面那个日历方式也很有意思，你可以告诉他说每天几点，让我去做什么事情，或者告诉他说：“我想要健身，每天几点要提醒我去健身。”或者提醒我该吃药了，这些都是可以在日历功能里去做的。设置完了以后，每天到了你设置好的时间，它就会去执行一个agent。比如，我现在要求它每天早晨10点，把一天的AI相关的新闻总结出来，它就会给我发一个邮件。但是邮件里头没有内容，只有个按钮，这做得很烂。你点完了以后，还会进入到ChatGPT的界面里去，然后给你总结一下今天有哪些AI相关的新闻出来。

这个浏览器操作，今天我们讲的Operator，这是第二种AI agent。那么，下一个AI agent是做什么呢？我们有日历了，有浏览器操作了，下一个做什么？我觉得大家想一想，微软Office里面都有什么？Office里头有Word，那没问题，现在canvas基本上已经可以把Word很多功能做到了。Excel、PowerPoint这些东西呢？

未来可能在AI agent里面都会逐渐出来。再加上这个里面还有邮件的功能，是不是未来OpenAI会有自己的邮件系统？或者它可能不叫邮件了，叫一些其他的名字。还有，比如通讯录，或者说teams这样的功能，是不是这些东西就慢慢地向OpenAI的这个平台里边去整合起来？而这可能就是未来的AI agent一步一步的增加下去的过程。

这OpenAI自己是极其贪婪的。我记得我讲马斯克到底能不能做出超级APP来时候，我讲过这个问题。做超级APP的源头就是贪婪，OpenAI就属于特别贪婪。他要做全场景，要把所有的场景在OpenAI里通通都实现一遍。流量现在正在快速地从谷歌向ChatGPT进行迁移。我现在自己已经很久不开谷歌了，遇到各种问题，ChatGPT、Deepseak、豆包都会跑一圈，实在搞不明白了我才会去开谷歌。而且就算开谷歌，最后得到的效果也未必比ChatGPT它们强。

所以现在第一个要革谷歌的命，谷歌的Workspace这些东西肯定就一项一项地都进入到OpenAI ChatGPT的AI Agent里边去。也没准过两天OpenAI就会出网盘功能呢，甭管是微软的onedrive，还是Google Drive，或者是icloud，都将会有网盘功能。所以OpenAI下一个agent没准是个网盘，大家就等着一个一个看。

你现在看谷歌有什么产品，office里有什么产品，OpenAI就会一个一个往回搬。但这个过程中呢，谷歌就比较危险了。为什么？因为他始终无法舍弃搜索广告收入。谷歌的最核心收入就是搜索广告，还不是说各种广告，比如说我的这个网页广告、YouTube广告、移动广告，这些挣钱，但是挣的钱都没有搜索广告多。那么这就导致了一个很严重的问题，是什么呢？就是谷歌的大模型有很多新的功能，他不愿意给人用，因为大家一旦用了这个以后，他的搜索广告收入必然会下降，因为流量不从那走了吗？

谷歌的Gemini到目前为止也还在惦记找人收一个月20美金的这个费用，因为你广告收入没了。有了以后，你还是要有一个收入进来的，这个是谷歌比较无奈的地方。

所以现在大量的谷歌Gemini的新功能呢，它压根不给普通用户用。它给谁用呢？给程序员用。你在AI studio.Google.com这个网站里头，会发现，哎呦，谷歌的大模型已经往前发展得非常非常远了。但是你到Gemini.Google.com这个网站里去，发现还是那么笨，特别是你没有交20美金，那就完全没法使用的一个产品。这块其实是非常麻烦的。

那你说谷歌自己不知道这问题吗？他知道，但是呢，作为这么大的上市公司，百分之七八十的收入，你不可能说不要就不要了。这件事情呢，很像是日本人为什么做不好电动车一样，包袱太重。他坐汽油车这么挣钱，那你说我坐电动车，汽油车这事不弄了吧？所以他永远不舍得，包括他坐了半天氢能源，也没有把车推出来，原因也很简单，我汽油车卖得好好的，我为什么要去推这个东西？

所以这都属于是逐渐要被干掉的一个迹象，谷歌这块很难逃脱了。现在OpenAI的话，肯定是要逐步地用AI的方式，蚕食互联网里边所有的领域和方面，要去做超级APP，要去做顶级大厂，这是OpenAI的野心。

社交娱乐这一块的话，应该还有更多的时间可以喘息一下。他的DALLE3已经落后了，Sora也翻车了，也落后了。社交跟隐私跟AI之间呢，有一些难以调和的东西，这个事要稍微麻烦一点。而且现在OpenAI这帮人呢，更多的想的是，我怎么能够把公司做得有效一些、有用，比如说怎么去做科学研究，攻克人类所有疾病。

所以对于社交跟娱乐这一块呢，他们并没有投入那么大的精力。所以如果有一个小公司说，我今年还想创业，我想在AI上做点什么事，干点大厂不干的事情，OpenAI现在绝对已经是大厂，不用等那后边5000亿美金的星际之门，他就已经是大厂了。

你说我非要在他那块再折腾点什么事。我想做一个AI Agent，去跟他比一下Openriter到底行不行。除非你在中国可以。为什么？因为他进不来，他去不了的地方，你可以去做。如果他去得了的地方，就别跟他费劲了，去做一点他不干的事情。这就是今年OpenAI为整个行业指明的方向。OpenAI在今年可能已经在向着超级应用、超级APP的方向遗迹绝尘而去了。在这个过程中的话，谷歌就相当相当的危险，微软肯定也会被它蚕食掉一部分。中国的公司可能就又有腾飞机会了。如果有在美国的，你们交了200美金的用户，可以去试一试。如果没有的话，咱们等过一段时间，他把这个200美金用户共享的问题解决了以后，应该会把这个产品开放出来，给plus用户和teams用户。但是你说我在这个墙之内的话，用这玩意到底有什么意义，我也没太想明白。好，这是我们第一个故事。

深度求索的创新模式可以复制吗？既然他能做出来，而且也让美国人愿意接受我们的这种智慧，这个事是不是可以再来一次？这个事能复制吗？

首先呢，咱们要从幻方量化开始讲起。幻方量化呢，我其实跟他还稍微打过一点点交道。我自己个人的经历是，2009年到2012年之间，就职于盛大创新院。后来大概到11年、12年这两年呢，就开始分拆，分了很多的这个子院。其中有一个院呢叫多媒体院，多媒体院的院长呢叫陆坚。他呢是浙大的本科，后来到美国去读的博士，然后去了苹果公司。就是如果你现在用Final Cut，用QuickTime，这些东西就是他写的。后来呢，他在我们那里当了两年的院长，离开盛大创新院以后呢，是LinkedIn中国的总经理，现在应该已经进入半退休状态了。

他呢是浙大的，浙大呢其实在杭州，培养了大量的图形图像相关的这种人才。当时呢，做媒体院的时候，陆坚就带进了一大批浙大的学生，做各种的图形图像处理的事情。在15年还是16年的时候，有一次跑去杭州，找很多原来盛大的老同事去吃饭，因为好多人去阿里了嘛。吃饭的时候呢，就有一位老同事约了我，说你来了我也吃个饭呗。这位老同事呢就跟我讲，说咱们做个量化交易，说我们现在干这个事。但当时他们这种量化交易呢，还是私下里边做，自己有一些钱在做一些，挣一些小钱，并没有公开对外去募资。

我印象里是在18年、19年的时候，他们就开始公开的亮相，说哎，我们开始做AI选股了，用AI来进行交易决策了。这个公司实际上就是幻方量化。幻方量化里头最大的那个创始人，就是占85%股份的那个创始人，我没见过，但下边有一个占7.5%的，这个创始人是我以前的同事。他们呢是从私下里头几个人去做，逐渐正规化，开始向外销售产品，实际上也就是募资嘛。

他整个的幻方量化的团队呢，也是由一群浙大的算法天才凑一块干。幻方量化的发展呢，他算是中国首支达到1,000亿规模的量化基金，早期的业绩还是相当不错的。

有几只产品达到了400%的收益率，就是你给他一块钱，最后出四块钱出来，这个还是非常非常不错的。到2024年的日子就没有那么好过了，因为幻方量化里头有很多的这种基金，或者有很多的产品，是以中小盘股为基础方案的。因为你做大盘股，你是做不动的嘛，只有在中小盘股里边去做涨做跌，你才有这种盈利的机会。

所以呢，他们到2024年的有几只产品有10%的收益，但是呢，也有几只产品是以中小盘股为基础的，就直接亏掉了，大概亏了5%到6%左右的吧。我觉得以中小盘股的2024年A股的一个状态，只亏这一点点，他们已经很努力了。

现在呢，幻方量化已经不是国内最大的这种量化基金了，现在国内最大的量化基金都是玩大盘股的，就是已经是跟这个国家要一起往前走的这些基金，他们才可以长得更大一些。现在幻方量化下的应该有几只500亿或者几百亿这样的产品还在跑着，没有任何问题。

幻方量化下面的这个老大对整个的这个技术非常非常感兴趣的，2023年成立了叫深度求索的这样的一个新公司。他们这个公司呢，没有什么资金的压力，因为幻方就是投资方。这帮炒股票的人，做过量化交易的人，手里反正有的是现金，说我们投入就完事了，你也不用再去出去找钱了，也没有短期内的盈利目标。我也不是说做到哪天必须要挣到多少钱，也不需要出去跟人家显摆。

因为很多的创业公司，你不断的要拿出业绩出来，是为了融下一轮的钱，他们没有这个压力，说我们就是为了爱好，为了梦想，为了荣誉，去干一点自己喜欢的事情吧，就是这么一行的一帮人。所以呢，他们只做基础研究。那种既要又要不可取，什么叫既要又要呢？就是我又要做大模型，我又要去做行业应用，我又要去做ToC的产品。国内其实有几家公司是这么干的，但是对于这个深度求索，就是Deepseek这个公司来说，他们就做大模型，其他啥也不管，做开源，也没有ToC的产品。他们倒是有一些ToB的产品，北京有一个深度求索的公司。

是在去接一些ToB的这种集成单子，还是在做的？然后大模型开源了以后，开放API，大家就上那上面去用就完了，而且很便宜。他们呢是不做APP的，坚决不做APP。目前呢也没有多模态，未来应该会做，所以是一个很单纯的公司。咱们对比一下其他的公司，既要又要，比如说李开复的零一万物，一开始做开源，然后呢说不，这个开源不挣钱，我们要去做ToB系统集成去。说这个ToB系统集成，好像打不过别人，很简单，你一个台湾人，在中国现在这样的一个状态下，你想去接一些政府单，多费劲，这个就没法整。

说那咱们去做ToC吧，做了一个叫万知，一万两万的万，知识的知，做了这么一个产品。这种东西呢，你又没有流量，你跟这个豆包打，你根本打不过人家。别说他了，什么通义千问、文新一言、文小言，这些东西都打不过豆包，因为人家有流量，你没有。后面的开源也懒得做了，反正就在这一点点往前蹭，又号称拿了一笔钱，看他后面在做什么吧。

这是李开复的零一万物。Minimax呢，ToB的业务在做，ToC呢有一个叫Toky的产品，就是这种陪伴型产品，还做了海螺，就是可以做这个文生图、文生视频，这样的产品都做出来了。这个Minimax呢，就是ToB、ToC，他自己也有做API的，都在做。就是所有既要又要，还要也要的，这个就是他们。但是呢，他这几块做的还可以，不像这个李开复那个似的，哪块好像都没开出花来。

然后百川智能他们呢，是没有这个ToC的产品，除了模型研发之外，剩下就是行业解决方案了，什么银行、医疗什么开始做这玩意了。然后质谱呢，是模型研发订阅和授权，剩下也是行业解决方案了，也是没有ToC产品的。接月星辰呢，是模型订阅行业解决方案，也有ToC的产品。月之案面也是全活，什么都干。

以上咱们讲这个呢，就是号称的中国AI六角龙，就这六个。然后大厂呢，你做一些全活，这是合理的，小公司何必呢？哪个都不想放过，我ToC我也要做，ToB我也要做，模型我也要开发。

开发完了以后，我还要立个什么出去跑分什么的，都要去干。所以跟他们比起来，Deepseek就要单纯纯粹的多。我就去做模型，而后我还在模型的基础上做各种的改进。改进完了以后呢，跟全世界的大模型的圈子里头一起去建立新的方向，建立新的标准，一起往前走。

咱们回来讲这个Deepseek，他的领导跟这个领头人是很重要的。这个人呢叫梁文峰，这个人我没见过。我那个以前的老同事是下面的一个小股东，早期的三个人应该都是技术，主要就是做这种研发的。实际上，他们早期就是自己做，自己去炒这个股票，完全是自用的一个东西，所以早期并没有那么商业化。而且呢，做量化这种人呢，是隐士大侠，他也不愿意出来跟你见面，也不希望去跟你谈很多事情，所以这个人在外边露面的机会也不多。

我后来找了找，在网上找了两篇梁文峰的访谈。今天这个后边的故事呢，有很多是来自于访谈里边的信息。做量化的时候，一开始确实是比较隐蔽，而且呢，没有这个海外大厂经理。就是大家要知道，像国内的这些做AI的，这个六小龙里头，有很多是由海外大厂经理或者海外名校经历的。即使没有的话，可能还有清华呀，还有很多的什么百度或者是格林深瞳这样的国内AI大厂经历也是有的。

但是呢，梁文峰就没有，浙大毕业了以后，中间这段的生活就不太确定了，因为他也没有什么对外的披露出来。后边呢，就开始做幻方量化，炒了股票挣了钱以后，就去做Deepseek了，就是这样的一个情况。这个人呢，每天像极客一样去干活，或者像黑客一样去干活吧，也不怎么说话，每天就是看论文，写代码，参加小组讨论，也没有那么多的管理的事情。

肯定的天才是必然的，这种黑客型的天才呢，在中国各个角落里头还是隐藏了不少。这个愿意为理想荣耀去努力的人还是有的，有能力做自己想做的事情，还没有钱方面的限制。这个呢，就相对来说要难一些，因为我见过很多的黑客型人才，但是呢，他们都是在为五斗米奔波。

又有能力，又有想法，还有钱，他就会做出像Deepseek这样的奇怪的东西出来。他在前面讲过一个很有趣的话，是“务必要疯狂的拥抱雄心，且还要疯狂的真诚”。他是这样去要求的，而这个话呢，是2023年4月11号，幻方在发布大模型的时候，他们说：“哎，我今天要开始做大模型了。”做公告的时候，引用的法国新浪潮导演克里弗曾经告诫年轻导演的一句话，那咱们再说一遍：“务必要疯狂的拥抱雄心，且还要疯狂的真诚。”这种人，他们能够在钱财无忧的情况下，做出一些让人大吃一惊的东西出来。

因为幻方前面也是在做AI的大模型，就是在ChatGPT出来之前他们就在做，所以早早的呢，囤了1万张的A100。幻方他们应该是全国除了大厂之外，唯一的一家手里有一万张A100的公司。你想，A100这个东西刚出来的时候，一万美金一块，一万张A100，他就是一亿美金。他手里能够有这样的一个资产，还是非常非常吓人的。

那么招聘方面呢，因为老板自己并没有海外留学大厂工作，所以呢，他在招聘这块也对这块要求的没有那么重，因此招了很多的应届生回来。要求的是什么？第一个要感兴趣，你要喜欢这事；你要不喜欢就别费这劲了。第二个，除了喜欢之外还要什么呢？要有基本功，基本功一定要扎实。因此，他要求的第一个叫热爱，第二个要有能力完成项目。你不能说我光喜欢，但是我做不出来这事不行。

所以他们基本上是以这个标准去招聘的。当然，现在也有很多的清华北大的人被招进去了，原来呢，可能主要是浙大的人稍微多一些。他们的创新呢，是一种自下而上的创新，不是一种自上而下的创新。每一个人呢都可以提出自己的想法，而且他们不需要去提前分工，比如你去做数据标注，他去做哪块，谁去跟什么东西，没有这个。每个人呢都可以按照自己的爱好和路径去做事情。

像前面我们讲的那个MLA，叫多头潜在注意力机制，这个东西呢，就是一个很年轻的研究员提出来，提出来完了以后说：“那试一下。”谁都可以提出要求来，那试一下。

然后，试的时候呢，发现哎，有点效果。 有了效果之后，分配算力资源就开始继续往下做。 就是当大家初步验证成功了以后，就会从上而下的再投入资源。 这个呢，其实很像美军搞的那套东西。 美军说，司令部里边这些长官，他是不了解前线情况的。 所以怎么办呢？让这个小团队出去，你们现场侦查，然后向后边要各种支援：我要导弹、我要空投、我要撤退。 后边人只管给支持就完了，或者给他们各种信息，让他们到前头去。 打仗的人来决定这个仗怎么打。 这个是在美军海外战争以后决定的一种工作方式吧。 Deepseek也是使用的这样的一种创新模式。 像其他的都是老板是老大，他有经验，他一定说了算，下边人你就只管干活就完了，你们都是螺丝。 Deepseek在这块是有很大差异的。

Deepseek还干了一个什么事呢？就是很意外的挑起了价格战。 在Deepseek V2发布以后，他们就进行了大规模的降价，100万TOKEN一块钱人民币。 这当时的想法是什么呢？就是这事呢，不能赔钱。 当大家来去用我们的这个和算力的时候，不能赔钱，但是呢，也不要求赚很多的钱，不用求暴利，稍微赚一点就可以了。 所以呢，这帮人核算了一个成本，就直接把价格扔出来了。 也没想到整个的行业会对于这个价格这么敏感，没想着会有人跟进。 智谱马上就开始跟，将一个很小的模型降价了。 大模型呢，还是比较贵的，因为质谱其实还是小龙嘛，6小龙的小龙，就是他还是融资干活的，钱没有那么丰富。 但是后边字节的豆包，大模型就直接跟进了，全线降价，包括后面的百度的文新、阿里的通义千问，都在大规模降价，直接就把价格拉下来了。

所以呢，Deepseek就由此得名，叫AI领域里的拼多多，砍一刀嘛。 但是呢，Deepseek就说了，价格我是挣钱的，我虽然挣得不多，但是我是有利润的。 但是其他的这些大厂呢，就是赔本赚吆喝的一个状态了。 那你说，中国是不是有很多的聪明人可以来做这件事情？ 很多人说呀，有大智慧的，也有的是小聪明的。

我们现在讲Deepseek这帮人，他们算大智慧吗？在我当时看他们去做量化交易的时候，我想这些人就是一帮小聪明。这个说个实话，就是如果当时他们在做量化的时候找我去要投资的话，我应该不会投他们。即使现在可能有一些这样的人找我的时候，我应该也不会投。

这种大智慧跟小聪明是跟性格有关系吗？其实我觉得有一定的关系，但是没有那么大。这个东西更多的是跟环境有关系。在大的这个环境要求你必须要为五斗米去思考的时候，这些人就会去变成小聪明。当他们衣食无忧的时候，就可以去追求自己的大智慧。而且中国人还很多，在这么大的基数下面，总会有一些大智慧的人获得合适的环境，或者说有一些聪明人，在获得了合适的环境下可以去展现他们的大智慧。这是我觉得中国在这块比较强的地方。

没有说中国人就只会从1到100，不会从0到1，没有什么原创性的创新。这个事我是从来不信的，只要做出有价值的贡献，别人根本就不会因为你是中国人就歧视你或者怎么样，没这事。在海外做出最大贡献的很多人，其实都是华人，很多也是从国内培养出去的人。

所以智慧本身是不要想高低贵贱的一个事了。中国人的聪明人比例是不是比较高呢？首先这个说法呢，政治不正确，种族之间是不应该有这个差异的。但是呢，中国因为文化传承跟生存压力的问题，会更加的重视教育。所以更多的中国孩子在很小的时候承受了非常非常严酷的，或者残酷的非人的教育压力，这个是没有办法的。

中国的文化传承是什么？自古以来叫“万般皆下品，唯有读书高”，或者是“士农工商”。一旦成为士了，你连税都不用交。咱们接受了几千年这样的文化教育，所以我们知道说任何人，只要是稍微家里有口吃的，一定要送孩子去上学，不能耽误他。

另外一方面，就是我们的生存压力非常非常大，动不动就是输在起跑线上。所以我们的孩子自小接受的这种教育，可能对于老外来说，他们就直接告你虐待了。最终产生聪明人的比例自然就高一些。

可能大家生下来没有那么大差异，但是呢，我们每一个人，甭管你能不能成才，甭管你有多聪明，我们都去用巨大的教育压力把它压一遍。可能很多国外的人也很聪明，但是呢，人就快乐教育，开开心心的吃喝玩乐，混了一辈子也就出来了。

但是中国可能稍微有点能念书能力的人，都被我们的教育体系给塑造成了一个可造之材吧。那么这几十年，这个生活环境、信息流动肯定还是发生了巨大改变的。可以做自己喜欢事情的中国聪明人，肯定会变得更多一些。

咱们甭管怎么说，这几十年的改革开放，我们能够获得的资金资源数据，从来没有像今天这样多过。这个事大家还是要去承认的，也不是每个人都活得那么苦大仇深。像Deepseek这帮人做量化的时候，我挣着钱了，那我就可以去追求一些自己喜欢的事情。

其实我是见过很多聪明的中国人的。原来我们去做盛大创新院的时候，是聚集了很多很多的聪明人在一起。那这个里头跟幻方又有一点相像，幻方是炒股票，自己手里有一堆钱，盛大创新院是做游戏，公司手里有一堆钱，说来我们去追求一下梦想吧，也是如此一个状态。

而且很多公司里边，还窝藏了一堆的扫地僧，就是他会解决很多的很细节的、很具体的问题。那你说这些问题，为什么大家老觉得这就是一个工程上的改进，不是一个从0到1的改进？原因很简单，因为这些人没有聚集在一起，没有让他们自由的去追求他们自己想干的事情，所以他们就只能成为扫地僧，而不能成为像Deepseek这样一鸣惊人的东西。

社区里边也有很多为爱好和梦想而努力的人。有些人呢，没有那么好的环境，但是也在努力，比如说那些独立游戏的开发者，那些开源软件的创作跟维护者。我们是见过很多的，说我喜欢这个事情，我就是愿意做这个事情，我真的是吃了上顿没下顿，这种人挺多的。

我曾经有一个以前公司投的项目，那是一个游戏公司的CEO，那也是一个很强的geek，自己的这个游戏做的不怎么样，每天在UDT社区里头揪着人家CTO扯淡。

讨论最新的物理引擎该怎么做。那个CTO还经常跟他之间相互的启发，相互的促进，做这样的一个事情。我呢，很尊重这种天才，但是这种人不是一个好CEO。那个案子原来不是我投的，虽然是我们项目里边的案子，但不是我投的，所以我也不会去投向Deepseek这样的公司。

当社会有一个基础保障的时候，这些人呢就会更大范围的存在，而且呢，有可能会创造出璀璨的成就出来。他是有一定的偶然性在里边。对于不同的环境呢，就应该有不同的应对方式。有些人说我想挣个快钱，有些人说我现在钱挣够了，我想追求点梦想，这个呢都无可厚非。

总有人问我说：“哎，我现在想投资，我有笔钱，我应该投什么好？”因为我原来做个投资人嘛，所以有人来问我这个问题，或者说：“哎，我有一个朋友，他们需要投资，让我来投，你看看这项目行不行。”也有人给我做这样的咨询。我给的答案一般都是一样的。

什么呢？第一个，你准备投多少钱？你对于回报的预期是什么？多长时间回报？挣回多少钱回来？这是你对回报的预期。再回报第三个是什么呢？你对于风险的承受能力是怎么样？这个钱如果就没了，或者是如果就亏进去了，你是不是愿意承担这件事情？绝大部分人回答了这三个问题以后呢，这个投资就黄掉了。他们压根就想不清楚，我到底对这个投资的预期是什么，或者说我到底能够承受什么样的风险，这个其实是很难回答的。

离钱近的人，或者说我要挣快钱的人做工程，找到清晰明确的路径，定好目标，直接冲上去，寻找可以融资或者让公司价值上升的人和团队。为什么很多人说：“我一定要谷歌挖个人回来，我要到百度挖个人回来，我要到自己挖个人回来。”因为这样的话，你相对来说比较好忽悠投资人嘛。投资人绝大部分是不懂的，一看到这个人的履历，这个好厉害，我要给钱，就变成这样。

然后把这些团队凑起来以后呢，拼执行力，实际上也就是内卷了。然后寻找漏洞，细节不断的完善，卷死其他所有人，这就是快速挣钱的这个团队要干的事情。还有些人说，我钱挣够了。

或者说钱一时半会不用太担心，我只需要追求梦想就可以了。这些人呢，心思就会更单纯一些。在小说里边，有一个名词叫做“剑心通明”。我这个心里头只有剑，没有任何其他东西，那他就可以去做一些不一样的事情。

当然，不同的人呢，有不同的追求，这个里头没有谁对谁错，也没有谁高谁低。我们也不要去笑话中国AI、六小龙这些企业。你说既要又要，没做任何创新，模型架构就直接抄人家的，别笑话人家。大家只要自己的逻辑自洽了，说我就是要去做一个公司，我要把公司做上去，我要对投资人负责，我要在这个过程中做出一些有趣的东西出来，就可以了。这个事并没有什么问题。

那么，深度求索的未来会怎么样？人怕出名，猪怕壮，因为呢，资本已经盯上他们了。大厂呢，会快速的抄袭迭代他们的架构和模型。不用等美国人开源，中国人开源了以后，其他中国人也会自主创新、自主研发的，挖人是必然的。小米刚刚千万年薪，挖的这个叫罗福莉的人，就是Deepseek V2的一个主要贡献者。至于小米千万年薪把它挖回来以后，是否能给小米带来什么，这个我们拭目以待，不一定。

然后，中国呢，有一个特别有趣的名字，叫什么叫“黄埔军校”。百度就是推荐算法、自动驾驶这块的黄埔军校。盛大呢，原来是盛产大量的游戏人才，而金山呢，是早期大量的软件人才都从这出来的。路径清晰，想要做同样的事情，最简单的方式是干嘛？去挖人，把这个做过的人挖回来，这事不就搞定了吗？

所以，深度求索的技术呢，一定会快速的随着原代码的开放以及人才的流动，普惠到中国各大AI厂商里边去。而深度求索自己呢，未必最后能够挣到钱，这个我要跟大家讲清楚。跟大家讲一个故事吧，就是李开复早年做这个创新工厂的故事。当年，李开复招聘了大量的，他们叫“娃娃兵”，也就是没有毕业的这些硕士，因为他当时在中关村附近那边嘛，所以有什么北航的呀、清华北大的呀，很多这样的硕士或者是本科生，就在那干活。其实，创新工厂实际上最开始的两拨人，一拨是李开复从谷歌里边带出来的人。

然后，另外一拨干活的人，就是这帮娃娃兵。后来等李开复开始有一定名声之后，他们的整个办公室就被各大互联网公司进去疯狂的洗，慢慢的就分崩离析了。当时我们就干过这个事，坐在那个创新工厂楼下的咖啡馆里，挨着个给上门打电话来，一个一个叫下来面试。而且是分几摊，同时上四五个面试官在咖啡馆的不同的角落里坐着。只要聊着还可以的人，3倍薪水你来不来吧？当时盛大干了一次，后边的各大厂都去干这个事情。因为呢，我们发现李开复把这帮娃娃兵训练得非常好，每一个人都是心中有火，眼中有光，而且呢，执行力还很强。当时挖了好多那种回来，效果非常好。

希望呢，这个深度求索可以在资金充裕的情况下，继续进行探索和尝试。也只能这样的希望，我没法期望说深度求索这公司未来成长成一家非常巨大的这种大厂，最后能够挣到很多的钱。这个事呢，我是不抱期望的。希望经历各种风风雨雨的过程之后，不要把心态搞崩，这个是最重要的。因为呢，很多的时候人员离职或者是项目失败，有很多这样的事情出来以后的话，创始人的心态会崩的。那么，是不是还会有很多深度求索这样的公司，隐藏在水面之下呢？会有的，而且会越来越多。

AIGC时代大公司的优势其实没有那么大，更多的个人和小团队可以调用更多的资源、数据以及算力，做出大家意想不到的事情出来。像我现在也可以自己坐在家里头，使用各种搜索引擎，使用各种的大模型去进行工作。我交的钱实际上也就是一个月20美金给了OpenAI了，豆包还是免费的。我现在可能真的是一个人，相当于一个团队在干活了，我也可以做出一些可能别人意想不到的事情出来。

有了基础的社会保障之后，从小接受残酷学习训练的中国人，做出各种奇奇怪怪东西的概率肯定要比其他地方的人大得多。这是我的一个结论。而且，中国人本来就多。最终呢，咱们要给这个故事下一个结论，就是会不会有深度求索这样的创新模式被不断的复刻？而我的结论是这样：深度求索的创新模式。

复是不能复刻和模仿的。因为你一旦要去刻意学习什么东西，你就是有目的的。而这种目的的话，跟刚才我们讲的深度求索的这种研发方式，它是相互矛盾的。目标很明确，就应该像AI六小龙他们干活，什么都沾一点点。但是呢，会有很多很多类似的团队，还是潜龙在渊。就是大厂你学这东西你是学不了的，但可能会有一些小团队，在不定在哪个角落里，哪个旮旯里头，在做一些大家意想不到的事情。突然哪一天就冒出来了。这个事情我觉得还是可以去期待的。好，这就是今天的第二个故事。

埃隆·马斯克的 xAI 拿了 60 亿美金的投资，估值达到 500 亿美金，准备去追赶 OpenAI 了。他还追得上吗？

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。咱们今天来讲一讲 xAI 拿了 60 亿美金投资，追赶 OpenAI 的故事。这一轮的投资里面，英伟达、AMD 都在，还有一些上一轮的投资者。

大家注意，不是说谁想投资他谁就可以的，只有上一轮的投资者，才有资格去投资 xAI。还有哪些人呢？就是协助埃隆·马斯克去收购 Twitter 的这些人，他们是有资格去投资 xAI 的。但是有限制，协助埃隆·马斯克收购 Twitter 的这些人呢，占股不超过 25%。其他的说我是上一轮投资人，他是可以无限制地在里面去进行投资的。你说我这两个都没沾边，那对不起，这个事跟你没关系。

拿到这笔钱之后，现在 xAI 已经是行业老二了。现在整个行业里边最大的大佬是 OpenAI，估值 1,570 亿美金，500 亿美金的 xAI 是第二名，400 亿美金的 Anthropic 是第三名。那你说还有谷歌，还有梅塔，还有字节跳动呢？这个不算，因为人家还有很多的其他业务，是一个巨大的巨头，你不能单独的跟这些纯粹的大模型公司去比估值，这事是不划算的。

这个团队现在也就是一百来人，非常非常精简的一个团队。现在呢，说他拿到大量的美金之后，要干嘛呢？去采购 H200，就是上英伟达那去买显卡去，然后准备组建世界上最大规模的 AI 算力集群。年底了，AIGC 正在进行狂欢。前面 OpenAI 连续开了 12 天的发布会，虽然发布的东西让人觉得稍微有点点小失望，但是也为整个行业指明了方向，这个非常非常重要。

待会儿我们来讲，谷歌呢已经跟上了，出了 Gemini 2.0 Flash 以及 Gemini 2.0 Flash thinking，就是思考模型。谷歌呢还推出了 VEO2 和 imagine 3，一个视频模型，一个图像模型。特别是谷歌的视频模型，现在看演示的话……

要比OpenAI的Sora强非常非常多。其他的国内快手推出的可灵，出了1.6版本的模型，效果也是相当不错的。通义千问最近出了两个模型，一个是2.5版本的QWQ，一个是QVQ。这两个模型呢，一个是做推理的，另外一个是做多模态识别的，就是给他一张画以后，他来告诉你画上都画的什么，效果非常非常的好。

这是现在年底了，所有的大模型公司都在狂奔，然后融资，特别是到第四季度以后，大家也都在狂奔。9月份，Anthropic融了40亿美金，估值是400亿美金，主要给钱的是亚马逊。亚马逊估计实在不行，就把它收下来得了。Anthropic年收入是10亿美金，已经开始有收入了，但是距离盈利还非常非常远。现在所有大模型公司距离盈利都很远。

下面10月份，OpenAI融了66亿美金，估值1,570亿美金，年收入40亿美金。到12月份，xAI融了60亿美金，估值500亿美金。然后国内呢，大家也在折腾，智谱AI融了30亿人民币，街月星辰在上海，这个公司融了数亿美金。一般讲数亿美金的话，就一定是多于1亿美金，你比如叫1.1亿美金，他也敢叫数亿美金。面壁智能融了数亿人民币。这就是现在年底了，大家都在拼命的融钱。

那么xAI到底做成什么样了？首先，Grok 1基本上没什么响度，就说我做出来了，然后号称开源，开源完了丢上去，实际上也没有人去用这个东西，因为这个模型实在太大了，一般人也部署不起。就算你把它部署上来以后，它的各种性能什么的，其实跟现在其他的一些像LLama这种开源模型是完全没法比的，所以Grok 1是没有任何想用的。

Grok 2呢，在x平台上其实我已经用了很久了。现在呢是免费开放，原来你必须是x的付费用户，他才让你用，现在的话不用付费也可以去使用了。Grok 2呢是我在x平台上的主流搜索引擎。如果我想搜点什么事，我不会到x平台上面这个搜索框去搜的，我都会点一下Grok，来告诉我这个是怎么回事。

那个是怎么回事？效果呢算差强人意。为什么呢？就是他生成的内容其实还可以，但是他的输入内容的质量会差一些。为什么呢？你比如说我现在使用谷歌的这种带有搜索的AI引擎，或者是使用豆包，就是字节跳动的，或者使用OpenAI的GPT Search这样的引擎的话，它等于先去搜索，搜索完了以后呢，再根据搜索结果来给你生成相应的这个答案。但是呢，Grok 2的话，它只能够在Twitter里边搜索。

那Twitter里边搜索的话，就会遇到几个问题。第一个呢，就是Twitter的文章都很短，所以呢，它不会有那种特别长篇大论的东西。虽然现在Twitter允许我们发长篇，但反正我每次发推的时候，都尽可能地把它精简到不要折叠的这么一个位置上。否则的话，我总觉得后面的内容对于流量的获取或者对于信息的传递是没有帮助的。所以Twitter上大量的这种短信，搜索完了以后再去发出来的话，效果就没有那么好。

还有一个呢，Twitter上的信息时效性太强，你想去搜索一些以前的事情，其实经常效果不好。这就是我使用Grok的一个感受。那Grok另外一个感受是什么呢？就是比较敢说。你甭管是用Gemini、用Claude还是用ChatGPT，相对来说都比较文雅，说话这个前怕狼后怕虎那么个样子。但Grok的话就相对来说要虎一些，反正我是比较喜欢这种说话的语气语调了，这个不一定每个人都会喜欢。

现在呢，Grok已经开放了API，这个我也申请了。目前为止呢，不能算免费吧，但是它是这样，申请了以后给你25美金，每个新账号有25美金。你把这25美金使完了之前，他不会再找你要钱了。效果呢跟GBT4O比起来，还是稍微有一点点小差异，跟这个Claude 3.5、Sonnet呀、Gemini 2.0、Flash比起来，这个是有差异的，但应该已经可以去用了。你说跟国内豆包、千问，跟这些模型比起来。

基本上是不会有特别大的这个差异，但是呢，它的API里头也有一些缺陷。第一个缺陷是没有语音，包括Grok 2的这个聊天工具，也是没有语音的，必须是打字。因为现在其他的，甭管是Gemini还是ChatGPT，包括我们使用豆包，都是可以进行语音沟通了，他这还没做。

还有呢，就是没有推理。因为现在OpenAI在疯狂地带着大家往推理这条路上走，他没有好好去干这个事情。然后图片生成模型应该叫Arura吧，这个词的意思叫曙光女神。效果呢，还可以，可以接受，但是艺术水平呢，应该是没有MidJourney好。

这个曙光女神的图像模型呢，最大的好处就是百无禁忌。他倒也不至于说跟大家生成很多这个血腥暴力色情，但是你说你给我按照谁的风格生成内容，或者给我生成马斯克的头像，给我生成川普的头像，给我生成任何这种名人头像，这个他是不管你的，七差咔嚓就给你画出来了。

我现在Arura用的还是蛮多的，最主要的用法是什么呢？我用MidJourney去画背景，用Arura去画人物，然后呢，再用一些像Canva之类的这种工具进行抠图和拼接，就可以得到非常非常棒的效果，这个大家可以用起来。现在应该对免费用户也开放了，就是你要到Twitter上，或者是到x平台上，你是可以去拿它画图的，效果很好。

然后视频模型没做，coder模型也就是编码模型和i Embedding模型也没做，就是这种嵌入模型它也没做，没有提供微调RAG，索引增强生成的这个RAG，它都没有提供相应的支持，就相对来说还比较简陋。

然后x自己的API你是没法去调用的，因为刚才我们讲的是xAI的API。你说我希望它能够达到x平台里边Grok的直接的效果行不行，这事是不行的，因为那个里头是有x的数据的。想要用x的数据配合到xAI上Grok的API，想达到同样的效果的话，那个是非常非常昂贵的。

iOS的应用呢，目前据说正在测试，其实我并不认为马斯克。

应该去做一个单独的应用出来，因为你只要做了应用出来，就需要获取流量，这个事还是比较麻烦的。Grok 3 目前正在训练，这就是 Grook 当前的一个状态。然后呢，xAI 还是有收入的，挣了 1 亿美金，但是呢，这 1 亿美金应该是特斯拉给的。现在特斯拉的股东们正在为这个事起诉马斯克。为什么呢？特斯拉的股东们认为马斯克损害了他们的利益。你组建了 xAI，这个事情本身跟特斯拉的 FSD 的部门就是有利益冲突的。然后你还把原来应该属于 FSD 的显卡拨到了这个 xAI。当然是后来他们辟谣了，说我们并没有干这个事情，只是呢，xAI 是优先得到了这些显卡。然后这个该属于特斯拉的显卡呢，后面还是拿到了，并没有让特斯拉花钱买显卡，然后给 xAI 用，这个事情至少从账面上的做平了吧。

时间上呢，应该有一个时间差。马斯克还把很多的原来特斯拉的员工迁移到了 xAI 里边去。你原来在特斯拉这边做人工智能的，现在你到 xAI 那边去做，特斯拉的股东就不乐意了。然后你还让特斯拉向 xAI 去采购了 1 亿美金的这个研发服务，这个就有点过分了。等于你拿了我的显卡，拿了我的人，自己投筹了一公司，跟我还没关系，还得找我要钱。这个呢，有点让我们想起了陆正耀当年在瑞幸咖啡上干的这个活。他这头做了神州租车这样的公司，那头做了瑞幸咖啡，然后让神州租车向瑞幸咖啡买了大量的咖啡券，给瑞幸咖啡去充这个销售额。最后上市了以后，直接被揪出来，说你这个算关联交易，算做假账，七差咔嚓就给做退市了。现在这个官司还在打，还没有结果。

咱们来讲下一个问题，xAI 现在去追赶 OpenAI 还来得及吗？还能不能追上，有没有机会呢？首先咱们来看模型训练这一块。在这一块上呢，OpenAI 已经指明了方向。那么剩下的人呢，梅塔、谷歌、Anthropic 也都把这个雷趟过了，都试了一遍，而且证明了说这条路是走得通的。那么下一件事该干嘛？大力出奇迹嘛，至少在追平 GPT-4O 之前。

马斯克和他的xAI应该是不会有任何问题，因为方向已经确认了，别人都试好了。这个东西其实有点像什么呢？有点像新中国去发两弹一星似的，美国人都试好了，这个东西没有任何问题。我们不用再去担心说条路能不能走得通这个事，我们只需要照着原来已经试通的这条路，冲过去就完了。

在这个过程中，只要是大干快上，招更多的人。那你说很多的技术壁垒怎么判呢？咱们当时处理的方式，就是把这个华人华裔科学家从美国忽悠回来，来加入我们的团队，来去干活吧。然后对于马斯克来说也很简单，挖人呗，挖OpenAI的人呗。这个事总共圈子就没多大，而且OpenAI原来很多人就是他挖进去的，那现在再把他挖出来几个，这个并没有那么困难。

那么下一件事是什么呢？下一件事叫客户获取。你把东西做出来，还得有人用。在这件事情上，xAI是有天然优势的，因为后边有一个x平台，它有一个天然的流量池。x平台的月活用户数有多少呢？6.11亿，就是超过6亿吧。这些用户都是Grok或者叫xAI平台的天然用户，在用户获取上没有什么大问题。

至于收入获取上呢，SpaceX、特斯拉以及x平台都会给他花钱。花钱这里头只有特斯拉是上市公司，有可能会被起诉；SpaceX是不上市的公司，x平台呢更是马斯克一人说了算的。你把一部分的利润挪到这个xAI上来，应该是不会有人说三道四的。

至于应用开发这件事，马斯克现在在做iOS平台上的xAI的应用，这件事应该不是马斯克擅长的。其实谷歌也不擅长这个事，因为Gemini的应用做得简直像屎一样。OpenAI跟Anthropic在努力，做的好坏大家自己去评价，我感觉反而将就能使，但效果也没有那么好，这个主要是因为挂梯子的原因。挂了梯子以后，使用他们的APP的效果就会有问题。

现在谁做得最好呢？实际上是豆包和CC，国外叫CC，国内叫豆包。它目前为止用户量紧跟着OpenAI的，就是现在所有的。

这个AI应用里边儿，用户量最高的肯定是OpenAI，然后第二名就是豆包和CC，第三名的话可能是剪映。再往后应该是一个AI教育的，也是字节跳动出的这个产品。这个就没法整了。

按流量算前十名的AI应用的话，字节跳动大概占两三款，或者三四款的一个样子，而这个是非常吓人的。所以，做应用、做APP这一块，字节跳动是最强的。

现在xAI真正差在哪呢？它差在场景拓展。你可以进行文字聊天，可以进行图像生成了，但其实也可以进行图像识别了，因为Grok有一个杠v的这个模型，我们可以通过API直接去调用，效果我试了一下还可以。就这些事呢，他已经都做好了，但是其他的，甭管是RAG嵌入，还是说做推理、做视频生成，做一些更复杂的这种应用的话，现在这一块还缺乏场景。这个xAI还要往前冲，但这一块呢，就是耗人数，并没有那么大的技术难度，因为真正难的还是把模型往上推，这块是要更难一些。

那咱们稍微比较一下字节跳动跟xAI吧。第一个方向都确定了，因为OpenAI跑最前面嘛，连续12天发布会，给大家指明了方向。那么字节和xAI咱一块追就完了，这个不用再去探索了，也不用再去验证了，大家都去玩这个，大力出奇迹就行了。

在这一点里头呢，xAI的人少，但是呢，要更精一些，有很多顶级科学家在里面。说花钱这件事，肯定马斯克是最有钱的，因为他是世界首富嘛，但是呢，他真正能够直接动用的现金应该没有那么多。就是他想去花钱的时候，也要去融资，也要去找一些朋友们募一些钱回来。

字节跳动呢，就是手里头就有大量的现金，买显卡他们都是很努力的在买。甭管是xAI还是字节跳动，把全世界买到显卡的这些公司里边，第一名一定是微软，第二名就是字节跳动，第三名是腾讯，第四名是Meta，再往后才能是xAI。就是马斯克在这一点上，还是要稍微往后退一退的。

然后，甭管是xAI还是字节跳动，都有一个很棒的特性，自带流量和数据。

就是你想字节跳动有多少流量和数据，x平台有多少流量和数据，这块都是他们的优势。其他的呢，各自的长处。xAI是非常擅长融资，马斯克的名头在这，顶尖科学家的资源是xAI的优势。而字节跳动的话，第一个也还是比较有钱的。字节跳动其实有一点是比xAI强的，是它的场景要比xAI丰富。

像xAI实际上只有一个x平台在前面，是它的用户和它的数据。但是字节跳动的话，有今日头条，国外其实也有这种头条类的产品在运营，还有抖音和TikTok，然后还有很多的商业相关的东西，还有这个飞书，在国外叫Lark，就是办公场景，它也是很完整的。而对于像xAI来说的话，后边这些场景它是不存在的。就算你能把功能做出来，我希望找到相应的用户，然后把这个场景拓展过去，这个还是有些难度的。在这点上，字节跳动是具有相对比较大的优势的。

而且字节跳动在整个的商业化上，也要比x要强很多。大家注意x平台，我们这里讲的是原来Twitter，Twitter只有广告，然后有一些订阅，其他的呢，现在还没有尝试出来。而字节跳动里头，电商、直播、什么游戏，所有的这些东西都在里头跑着，而且跑的都很高。所以在整个的商业场景上，字节跳动要更丰富一些。

然后字节跳动还有一个优势，什么就是APP的开发和运营的能力，天下无双，全世界没有人跟他比好。这就是跟大家稍微比较一下，这两家在AI领域里头正在奋起直追的公司的一个情况。

好，最后总结一下，现在呢，肯定是更多的人参与追赶，这是一个好事。如果现在说都没人追了，剩下OpenAI一骑绝尘，所有人都看不到他跑哪去了，这个事就很麻烦。因为一旦出现这种情况，跑在最前面那公司会干嘛？会躺平，会挤牙膏。Intel前面给咱们演示过了，苹果也得给咱们演示。这件事情就是一旦遥遥领先了以后，他就躺平挤牙膏了。现在遥遥领先了以后，依然在疯狂的奔跑的只有一个公司，叫英伟达。他现在已经完完全全的把其他人都甩掉了。

但是还是在拼命地，不停地出这个新的显卡。像他这么拼命的人，全世界大概也只有他了。希望马斯克可以为AIGC领域贡献一些不一样的东西出来吧。

而马斯克真正贡献出来的AI工具，我对于他的这个能力本身其实并没有那么大的预期。你说马斯克一下推出了Grok 3，比这个GPT-4O或者比这个Gemini强多少，这个事儿我是不没有任何的预期的。但是，有一个什么事儿可以预期呢？就是在审核和对齐这方面。

因为Grok是以“什么都敢说嘴，还特别猛”而出名的，他们的曙光女神的图像生成器是以“百无禁忌”出名的。所以，这是对于AI内容审核、内容合规、内容对齐的一个不同方向的测试。因此，一定要让XI继续跑下去。否则的话，我们就会看到一堆温文尔雅的先生，在那里越来越说得不像人话。

有X AI在里边综合一下的话，也许整个AI平台说的更多东西还是会更像人话一点点。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。

2,000美金一个月的博士水平的AI助手，真的会有人去雇佣吗？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。这是谁说的呢？OpenAI的CFO，应该叫Sarah Friar。他提出来的，说我们已经准备了更强大的AI助手了，准备收更多的钱。

大家注意，OpenAI原来的ChatGPT是20美金一个月。我现在就是这样，20美金一个月的Plus用户。最近又推出了200美金一个月的O1 Pro用户，主要是在上面使用O1的这种更强的推理模型的。当然，我并没有去订阅这个，只是我的会员频道里，好像有一些朋友准备去做这块的订阅了，因为他们在写论文，确实是有用的。

O1 Pro用不到的话，200美金的Sora还是有用的。就是你如果订了200美金，Sora是允许你画更多的视频出来的。还有一个很重要的事情，我今天上Sora去画视频的时候被拒绝了，因为我提的提示词里边要求有人。我的账号是不能够画有人的视频的，必须是200美金以上的账号才可以生成带有人物的视频。今天又被人歧视了一下。

即使这样，我也不会去订200美金的Sora。那么，2,000美金的博士水平的助手，这瞧不起谁呢？反正我是订不起，不知道别人是不是订得起，以及2,000美金是不是已经达到博士的工资水平了，待会我们去查一下。他同时还提出了一些新的问题，什么呢？同时说要根据AI助手所提供的价值来收取费用。

大家注意，OpenAI的商业模式一直被大家所诟病，因为它是按照TOKEN或者是按照订阅的方式，比如包月订阅一个月多少钱，按这个来收费的。他提供的是垃圾内容，还是提供有价值的内容，这个收费都是一样的。那么在这种情况下，他就收不到太多的钱，所以他就讲说，我们能不能按照价值来收费。他这一席讲话出来以后，也算是一石激起千层浪。有些人说了，我干脆就雇一个博士就得了呗，我何必要用你这个玩意呢？但是博士到底是多少薪资呢？

我刚才上网查了一下，美国的博士生薪资的中位数呢，是85,000美金一年，大概一个月是七八千美金，还是要比2,000美金一个月要贵很多的。那么，中国的博士生一个月有多少钱的收入呢？我刚才查了一下，中位数是15,000人民币，大概也就是2,000美金。所以你到底是买一个OpenAI的这个2,000美金的订阅，还是干脆到中国来雇个博士算了？这个你就要自己掂量了一下了。

日本的博士生呢，收入要更低，1,600-1,700美金左右。印度的其实要高一些，印度是3,000多美金一个月。这个呢是印度博士学位者的平均工资。我并没有找到印度博士应届生的这个薪水，前面那个都是应届生的薪水。但是印度的这个博士生应该也跟咱们差不太多吧，就是2,000美金上下这个水平。

所以呢，你说我们到底是不是需要一个2,000美金的博士水平的AI助手，还是说我干脆雇个博士生得了？你在美国不雇不到，但是在日本、中国、印度这种国家，雇一个2,000美金的博士生是可以做到的。

还有些人在说，我不需要博士生，我需要实习生，该博士生该干的活我自己就干了，我需要有人去给我打杂，把各种各样的零七八碎的事情给我做掉。我记得当时OpenAI号称要出200美金套餐的时候，大家就开始炸锅了，说这怎么可以呢？现在说200美金的好像有人订了，那咱上2,000美金的又有人在炸锅了，这个也很正常。

因为OpenAI呢是行业老大，他提出各种的思考以后，或者各种想法以后，其他的公司有可能会跟的。而且呢，他们提出的很多想法最终还是会实现的。你像200美金一个月，其实挺早就提出来。我记得那时候还录了节目，当时觉得有点难度，但是现在看就实施了，发布了200美金一个月的这个套餐，还真的是有人去订阅。而且订了以后的人觉得还挺划算的。我们那位朋友，就是花了200美金一个月订他这个套餐的朋友，他去写论文，结果他前几天赶上OpenAI宕机。

那简直天都要塌了。说完了，完了，这个论文写不出来了怎么办？现在，2,000美金一个月的套餐正在向我们走来，2,000美金的博士级AI助手到底划不划算呢？首先给大家一个结论，这个事是划算的。就算是你在日本，雇佣一个博士1,600美金、1,700美金，应该是应届生，因为这个数据也是OpenAI通过搜索给我得到的，我并没有自己去问日本的博士生具体工资多少，这个我觉得应该还是比较靠谱的吧。

那你说我2,000美金雇一个AI助手，这个事为什么是划算的呢？第一个，这个AI助手是没有喜怒哀乐的，没有婚丧嫁娶，24小时工作，情绪稳定，这个就能够顶多少个真博士了。你博士他有劳动法的，你不能说你一天24小时不停的去给我干活去，你还是要让人休息的。而且人今儿高兴了，明儿不高兴了，后天说我要谈个恋爱或者是结个婚什么的，他还要休假，这个很麻烦的。

所以这样的一个系统，咱们就算是他的技能可以达到博士水平吧，他的这个工作效率也绝对是要比博士要高很多倍的。而且你要让他去做一个具体的事物，他的生产效率也很高。你比如说，你去给我查个什么资料，推理一个什么样的东西出来，真人的博士需要干一个礼拜的，没准这个AI助手的话，有个几分钟就给你搞定了。

所以这个是完完全全不在一个水平面上，大家不要去拿真人的博士生跟这种博士等级的AI助手去比，谁干得快。这个就跟咱们口算和计算机算数是一样的。你给我了一堆很复杂的数据，你让我去算，我可能拿着纸拿着笔，还得打着草稿算半天；这你要让计算机去算，这边按了回车，那头数就出来了，它不一样。

然后还有一个差异在哪呢？AI的博士呢，他可以进行信息和技能的不断的累积。你说人的不也可以吗？但是在这一块上，AI绝对要比人强得多。这个记忆信息的存取这一块，计算机是要比人强非常多的。你就算是博士很聪明，你给他一本书，说来给我把它背下来，这不是跟杀了他一样吗？但你说这是个AI。

咔，一本书扔进去，就不用跟他说背下来了。扔进去这个过程，人就已经背下来了。说现在根据这个书，给我去找具体什么什么地方，有哪些内容出来，人家马上就跟你告诉你第几行、第几页有什么什么东西出来。这个人是比不了的哈。而且他还会告诉你说，以前你研究过什么东西，都可以给你找得非常非常清楚。

这个你要让人干的话，人只能什么？就是我记得大概在什么地方，然后我还要去翻书，我还要到电脑里去搜索。搜索完了以后，再把一个完整的结果给你拿出来，说：“我这个是从哪里引用的什么东西，那个是哪天哪天，大家做了一个什么实验，验证过的还是什么东西，最后得出一个实验结果了。”所以，AI的这个技能是要比人强非常多。

而且AI，当你给了他这么多的信息之后，人家还能炼丹呢！就还可以对模型进行微调，输出效果会变得更好。所以，AI博士绝对要比真人博士能力要强非常非常多。但是，这个后边是更重要的部分，但是什么呢？想要物超所值这件事呢，也没有那么容易。你别看这玩意算得快，别看他记东西记得特别多，你到底需要什么样的使用者，才能够调动这样AI博士的这个效率，这个是大家需要去思考的。

不是说我有一个AI博士坐这了，然后就等着他给我挣钱去，没这么简单。你还得跟他说：“你今儿给我研究这个，明儿给我研究那个。”研究出来的东西，这个结果对不对，我还要稍微验证一下，或者说我们怎么去设计一个实验，然后做完了以后如何去进行结果验证。你还是要给他去沟通，还是要去提出问题的。

所以呢，在这个里头提出有价值的问题，这件事就会变得越来越难。我们给普通的实习生提问题，这个事是相对来说比较简单的。但是你要想给一个博士生提出一个问题来，就相当于开题似的，这个有多费劲。我记得我以前碰到过一些博士的朋友，我自己没读过这个东西，他们就跟我讲说，读博士最痛苦的一件事叫开题。我说：“什么叫开题呢？”就是你要选中一个题目，选中一个方向，好，要去做研究。我说：“这个这么费劲吗？”他说：“可难了。”

首先要去确认，说这块有没有别人研究，研究到什么样的一个程度了。然后你可以向哪个方向研究，可以研究到这个一个什么样的程度。这个是非常非常麻烦的一个事情。博士生导师就是需要给自己的博士生去做开题，论证完了以后，再带着他一起往前走。那么你想，现在等于大家都要当博士生导师了，要去给这个博士级的AI去开题，这对于每一个人的要求有多高，这是非常非常难的。而且就算你能够开题开出来，或者能够提出有价值的问题，让这个博士级的AI去帮你干活，但人是很难高强度、持续性地提出有价值的问题的。就算是博士生导师，人家也不能说我现在带一堆的博士，不停地给你开题，一天开10次，那博士生导师也会累死的。所以要让这个博士级的AI始终有产出，这个事很难。而且你想，他算的速度很快了，以后这些结果如何去验证，这对于使用这些博士级AI的，咱们就当博士生导师吧，也是一个巨大的挑战。

所以呢，2000美金的账号呢，大概率会被拆分，这样才能够把钱挣回来。什么叫拆分？就是大家轮着使呗。你说我这是一个很大的研究机构，或者是一个很大的公司，我们一堆人轮番去使唤这个博士级的AI，这个有可能还是把这个钱能够挣回来的。那你说我跨公司使用行不行？这个不太容易。为什么呢？就是你要想让这样的AI助手去干活的话，一定需要给他权限去阅读你公司内部或者是研究机构内部的所有文档。那么在这种情况下，你就没有办法让他去跨部门或者跨公司去使用了，你的这个机密就被泄露了。

所以未来可能就是一个公司买一个，然后大家轮流都上去使了就完了，就相当于是咱们买了一辆汽车，出去办事谁就把这车开着走。大概这样子。前几天呢，还出了另外一个故事，是什么呢？就是Devon出了一个叫智能程序员，500美金一个月。当时这个新闻出来以后，很多人也是炸毛了。你说中国好多程序员还挣不到这个钱呢，你咋就500美金一个月？你凭啥呀？而且呢，别人都叫AI编程助手或者叫副驾驶。

做的好一点的叫做AI IDE，比如像Cursor。结果你Devon就直接管自己叫程序员了，叫智能程序员，500美金一个月，这个有点太过分了。但其实呢，这是个噱头。500美金呢，就是企业版。他能干的活，跟前面我们讲的那些什么AI助手、AI IDE的这些功能，差的没有那么老远。他的意思就是，你每个企业交了这500美金，把它订阅了以后，整个企业就可以不限量使用了，甭管多少人用，我就不管你了。

AI现在是真的开始跟人抢工作了，这个人其实很难跟机器卷的，你是卷不过他。特别是刚才我们也讲了，这个博士级的AI助手跟真的博士之间的工作差异，那个博士是会被他卷死的。国内呢，现在也发生了很多的AI抢人工作的事情。最近刚刚曝出来的一个新闻，福州网龙，他是一个很大的游戏公司，也算是国内比较著名的游戏大厂。他们呢，就最近进行了一个裁员，但是他这个裁员跟其他所有公司裁员不一样。他是什么呢，把P8以下级别的人都裁掉。这个是多吓人的一个事情。

他的公司级别是从P1到P11，P8叫专家，从专家再往上还有这么几个小的级别。P8以下的，或者是说你短期内没有期望达到P8的，这些人就全裁了，然后他们的工作岗位通通由AI来替代。那你想，一个金字塔型的公司，咱们没有看他具体要裁多少人，但是绝大部分公司都是金字塔型的，就是越基层的员工越多嘛，越高层的员工越少。那么像他这种P8以下全干掉的话，那可能至少是要干掉公司一大半的人。

现在的游戏行业，还有广告行业，各种的外包、UI设计、美术、翻译、文案，都在快速的被AI所取代。这个形式已经形成了。那么大公司的裁员，也就是用AI来去代替普通人工作的，这个过程是不可阻挡的。但是呢，这些裁员的大公司未必会是笑到最后的那个人。为什么？因为你想，大公司本人都裁了，就像刚才我们讲的福州网龙似的，他把百分之可能七八十人都裁掉了，剩下的极少数人依靠AI，也就可以把原来这些问题解决掉了。

那么这个时候会发生一个问题：是什么呢？就是大公司的护城河就没了。大公司的护城河是什么？就是它大呀。你可以组织起这么多人来协作，去把旁边那些一两个人、两三个人凑在一块搞不定的事情搞定。这就是大公司的护城河。

那么现在它已经告诉大家说不用了，我们没有护城河了。这些事情几个人就都可以搞定了。那么被裁掉的这些人，就完全可以依靠AI打败原来的大公司。你说你也是用AI来干活，我也是用AI来干活。凭什么你那三个人，就比我那三个人好使呢？就算是你千挑万选出来的P8以上的专家级的人，跟刚才我们讲博士生导师似的，这帮人利用这些AI助手可以把活干出来。

但是大家要注意一点：甭管博士生导师也好，还是福州网龙这些P8以上的专家也好，他们都是用传统的旧方式来评定的。到了未来AI时代，应该如何来评价一个人？到底行还是不行？应该达到哪个级别呢？这个评价标准一定是跟以前不一样的。

所以大家都是两三个人、四五条枪的时候，谁能干掉谁，不一定。这其实很像是什么呢？很像是火药的发明。以前在火药发明之前，大家是需要靠骑士来打仗的。这些人需要训练一辈子才能成为骑士。等到火药发明以后，任何一个小孩举着枪，都可以把一个训练一辈子的骑士嘭一下崩在地上。这就是这样的一个时代。

所以，被裁员的人也不用想着说，裁员了怎么办。咱们还是可以干很多原来大公司可以干的事情，原来我们干不了，现在我们自己就可以干了。那么未来到底会变成什么样呢？前面我们讲过，很多人会变成自由职业者。大家不爱听，那现在换一个名字吧，叫超级个体。这事是不是好听一点了？

每个人都有可能成为超级个体，就是我们在AI的帮助下，工作效率极大提升。我们每一个人都是原来的一个大公司。我们像这样去上班或者去创造价值，是不是OK？上班的目的不也是创造价值吗？我现在没有人给我发薪水，我自己创造价值也挺好的。每个人呢……

还是要去思考一个问题：我们如何能够成为那个可以使用和驾驭2,000美金一个月的博士级助理的人？我们怎么能够成为这种博士生导师？怎么能够成为这种专家？这是每个人需要重新去思考、重新去修行的地方。

而且未来呢，这种小范围松散协作可能会变得越来越普遍。即使我们有了博士级的AI助手来协助，可能还是需要那么三两个人，大家凑合凑合才能把事干起来。但是呢，也不需要像以前公司似的，我们先商量好股份，商量好这个责权利分工，再如何去注册、如何注资，可能不需要这么复杂。大家可能凑在一块，一拍脑袋就干起来了。

在同一个AI的数据区里边，把所有的文件都存里头，大家说：“来，咱们就在这个里边，统一雇佣一个2,000美金一个月的博士，咱们三四个人一块使。”使完了以后呢，统一做出一套结果出来，或者相应的产品出来，这可能是未来的一个发展方向。

2,000美金一个月呢，也绝对不是终结。咱们从20美金升到200美金，现在OpenAI的CFO说了，我们以后有2,000美金的，在未来可能还有更贵的。AI所提供的价值呢，在TOKEN和包月的基础上，会逐步地接近AI所创造价值的这个价格。所以这两个数会逐渐接近。

那么大型的平台型公司和超级个体，会组成未来新的经济环境。像中间的这种中层公司，原来比如说几十个人、几百个人，甚至几千个人这种公司，他们只是提供一些产品的，甚至说我可以把底下这些人都干掉，我们剩下这些上面这几个专家就可以把事干掉的这些公司，他们会逐渐被淘汰掉，因为在未来的竞争中，他们是不具备任何优势的。

好，这就是从今天2,000美金一个月的博士级AI助手，到未来超级个体的社会经济环境，我们做的一个思考。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。

OpenAI的SearchGPT还没来，已经把AI搜索里边的唯一独角兽直接吓崩了。Perplexity已经要开始做广告了。大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲Perplexity突然宣布要开始做广告，到底是一个什么样的情况。

OpenAI已经证实说他一定会去做SearchGPT的，甚至已经开了SearchGPT的wait list。我也跑去排队，到现在也没排上，只是收到了一封邮件说对不起，你还没排到。他把wait list给关了，这个其实挺奇怪的。通常情况下，wait list都是可以开着的，大家还可以继续排队。现在说不许排队了，好像有部分人排到了。

那么在这种情况下，一定会对整个的搜索以及智能搜索行业造成一定的影响。现在我们看到的第一个大的影响，就是Perplexity原来承诺说我不做广告的，现在说我要去做广告了，发文说今年四季度开始提供广告服务。

Perplexity的整个转变过程是什么样的呢？首先，它是AI搜索的排头兵。AI搜索呢，也算是一个AIGC里边跑出来的赛道。当然你说它到底是不是一个伪需求，是不是一个伪赛道呢？我觉得可以值得我们重新去思考了一下。但是呢，在整个这个赛道里边，它就是老大。曾经承诺说我坚决不做广告，广告扭曲了搜索结果，让大家搜索了以后，得到的并不是你真正想要的东西，而是广告主想让你看到的东西。

它是依靠收取订阅费来去盈利的，就是一个月20美金的订阅费。而且这种Pro版本的收费，号称是可以达到年入3500万美金，还是挺多的一笔钱。它的主要收入就是20美金订阅，另外还有一些API收入，就按TOKEN来收费的。你可以直接调用Perplexity的API，然后使用它们的搜索结果，按照API的使用量去付费。这两个收入加一块，3500万美金。

但是呢，最近有人就发现了Perplexity偷偷的在官网上把相关的表述给改了。

什么表述呢？叫不受广告驱动模式的影响。把这句话删了，那意思就是我未来的搜索结果、搜索答案是会受到广告驱动模式影响的，一定会出现这样的情况。CEO也在最近接受专访的时候表示，广告才是伟大的商业模式，而20美元的订阅不是。为什么？20美元订阅其实是一个死数。你有10个用户，等于有10个用户给你交这20美元，而且还有续订率的问题，过一个月人家不定了，那你就没有这笔钱。而对于广告收入，它等于是大家去竞价排名。同样的一个位置，谁出的钱更多，谁有展示机会，这个是不一样的。而且你只要有展示，它就有收入回来。它跟整个20美元订阅还有一个大的区别，就在于你20美金，大家要想说我到底花还是不花。有些人说那我花吧，有些人就拉倒了。而这个免费模式，在上头看广告，没有人会去想说我要不要去用，要不要看这个广告，大家都先去用了再说，不要钱的。用完了以后，这个广告就凑合看看呗。它是这样的。等于你要去收订阅费的话，你在限制流量的上升，而做互联网底层就是流量，任何跟流量过不去的模式都是有问题的啊。所以这位CEO也自己想清楚了，20美元订阅这条路是走不通的。那么perplexity的具体广告策略是什么呢？三类广告：第一个叫页面广告；第二个叫含有广告的回答；第三个叫相关问题页面广告。就是你在这边去提问题，下面会给你回答，在这个页面的右侧有一个空白区域，是可以在这个地方做广告的。第二块是你在提问题以后，这个得到答案，最底下有一块是叫做相关的问题，他也把这一块给你做成广告。第三个，他直接在回答里边要给你加广告，但这个就属于有点过分了啊。像谷歌做了这么多年，已经成为全世界搜索广告，或者说整个广告行业里头当之无愧的老大，的时候都在不断的承诺，第一广告和付费是不会影响我的排序的，这个是必须出来承诺，你信不信是你的事，但是人家必须得说。第二个，谷歌也要承诺说，我的广告是不能出现在直接的结果里边的。

我必须要标明，这是广告。哪个是广告，我一定要写清楚。你不能直接给他塞在这个搜索结果里。现在这个perplexity就是说咱们魂不吝全上，包括perplexity问答的这个回答里头，都会直接包含广告，这个是有点吓人的。他准备做哪些广告呢？科技、健康、制药、艺术与娱乐、金融以及食品饮料，这些广告的方向其实不是特别好。为什么？大家都知道，广告里头有些品类是比较贵的，有些品类相对来说比较便宜。

那像perplexity选择的这些品类里头，科技其实是一个卖不上价的东西。你说我向你宣传了某一项科技，那你说到底应该给我多少广告费呢？因为他没有办法直接转换成购买，形成广告费是相对来说比较难的。艺术与娱乐呢，只要不是擦边的东西，其实也都是相对来说比较低单价的。广告擦边的，比如像OnlyFans那种，是相对来说比较贵的广告，那是另外一回事。

食品与饮料呢，其实在这个里边也不是一个比较贵的广告品类，因为食品饮料本身的价格其实是有限的。除非你是一些奢侈品，否则的话，这一块并不贵。在这个里头，你说有没有贵的？有啊，两个块。第一个呢，是健康与制药，这一块的广告费是比较贵的；还有一块是金融，比如说放贷款的，他们的广告费是很贵的，或者带着你去炒股票的，这个很贵。

医药为什么贵？大家想过吗？因为医药与健康本身审核比较严格，对大家怕担责任，所以这一块是比较贵的。你比如说壮阳的、健身的，而且很多健身的药其实是灰色地带，类似于兴奋剂啊，或者是一些增肌啊，很多的，并不一定可以放在阳光下，所以这一块相对来说是比较贵的。

另外，还有哪些广告品类比较贵，perplexity没选上呢？就是跟色情相关的，比如说约会软件，那是相对来说比较贵的；赌博以及一些比较重的游戏类广告。什么叫重游戏？就是愿意在里头充很多钱的这种游戏，这种广告相对来说是比较贵的。但是呢，这两类，不知道是他们注重名声还是怎么样，没有把它包含在广告品类里边去。

你都已经把放贷款的跟卖假药的送进来了，这个何必呢？既然要挣钱了，就不能太要脸啊。Perplexity广告的价格是很吓人的，它是按照千次展示来收钱的，千次展示50美金，是正常广告价格的十几到二十倍，这个是非常恐怖的一个价格。刚才我们讲了，愿意支付这样广告费的人，也就是卖假药的跟放贷款的。他所选择的其他所有的这些广告品类里头，都没有哪个广告品类的广告主会愿意支付这么高的广告费。所以大家可以想象，Perplexity开始上广告以后，我们可以在里边看到一些什么样的广告。

那你说正常的广告是什么样的价格？正常的广告首先有很多种收费方式，CPM只是一种。按照1,000次展示来收费是一种，还有CPC、CPA、CPS。那些广告计费一般是指的什么呢？CPM就是说按展示，我展示了这么多次，甭管你买没买，点一看反而我按次数找你收钱，这个是最不负责任的一种广告收费方式。使用这种收费方式的广告平台一般来说它的价格都会比较低，因为你是不对结果负责任的。

CPC是按点击，我看到广告以后到底点了多少次拿这个去付钱，那么这个总比CPM强一些吧？点击了以后，总还是有些意愿的吧？我要看一看里头到底说什么呢。CPI我按照安装，我点完了以后进去还把那游戏装上了，或者去真正购买了，或者真正形成交易了。还甚至有一些谷歌已经开始玩什么更靠后的，我按照最终成为付费用户的那个人按他收费。什么意思呢？我展示了广告，点击了，安装了游戏，安装游戏你还打了三级，打到三级以后我去付费了，最后有多少付费的人，我按这数来收钱，这个是可以收的，很贵很贵的。

为什么他都付费了，你还不赶快交交钱来？前面所有那些不付费的，我都不赚钱。没人付费不要钱，这个是真正能够卖上价的。这广告按CPM的这种广告去收费，他算是非常非常贵的。正常的这种文字广告或者叫图文广告，APM的价格一般也就是3美金到5美金，1,000次展示。

那你说有没有贵的呢？也稍微有一些，就是越擦边的，越是别人不让放的，会越贵一些。大家可以去想象，这个愿意花1,000次展示50美金的人，到底都是一些什么样的人啊？我们会看到什么样的牛鬼蛇神在上面表演。如果是视频广告，它呢会更贵一些，因为视频广告本身你的播放的成本就高。你还需要整CDN去放视频，还要去买带宽，你还要把视频播放的带宽的这个成本都要交出来，所以这个要贵一点。而且视频广告呢，它的转换率会高一些，因为最终做广告的人目标都是你来买东西，不是说你看我一眼就完了，你必须要来买东西，这个才是结果。视频广告一般签次展示能够到十几美金。当然像我们，比如说在YouTube里边去播这个视频，我们能够拿到的1,000次播放的费用，大概是五点几美金到六美金左右。你比如到年底的时候大概是六美金，而在淡季大概是五点几美金。但是这个数是怎么算出来的呢？就是YouTube里头有很多人会跳过广告，他把这个数平均完了以后，来给我们去算，说你这最终平均大概是五点几美金或者六美金，大概是这么算出来的。

现在perplexity选择在第四季度上广告，为什么？因为第四季度是广告旺季，又是双十一、双十二、圣诞节、元旦各种购物季，黑色星期五什么，全在这，所以它是一年里头广告最贵的时候。下一件事，perplexity它到底有多少广告展示机会？库存是你展示一次可以有一地方放广告，我们一般管它叫一个广告展示位。库存它到底有多少呢？号称这个perplexity的APP已经被下载了200万次，每个月呢处理的是2.3亿次查询。大家说这数大不大呢？很多人说哎呀好多呀。按照广告行业的标准来说，这个数字基本上可以忽略不计。你就算是把2.3亿次查询都给它匹配上广告，都每一个查询里头都给他放上一堆的广告，你最后算出来的钱都没有太多。而且他要真这么干的话，他的口碑，他的用户马上就崩掉了。

即使是像Perplexity说的那样，认为我的用户的质量很高，我的用户都是本科毕业。因为能够使用这种产品的人，相对来说，他们的素质还是比较高的。既然大家都已经是这么高素质的人了，都是本科毕业，消费能力是不是应该更强一些呢？真不是一定啊，因为这些人其实相对来说是比较难伺候的，相对比较矫情。他们在买各种东西的时候，冲动消费的几率就会降低。因此，给他们展示广告，最终的转化率一定是很低的。

那么，给什么人看广告转化率才高呢？就是那种一根筋的消费者，他们会想：“我一定要买，我就要冲动了，我就要买，谁劝都不听，我就非买不可。”你想想，Perplexity的用户是这样的人吗？按照他讲的，用户的素质高，都是本科毕业，都是一些有消费能力的人。那么，有消费能力的人，他们的消费水平到底是怎么体现的呢？

也有过成功的案例，比如在美国有一个超市叫Whole Foods，他们是亚马逊贝索斯收购的，专门卖各种有机食品。他们的各种食品价格大概是普通超市的两倍到三倍。我在美国的时候见过这个超市，特别是在硅谷，Palo Alto这种地方就有很多，在斯坦福大学门口就有。他们家的东西真的挺贵的，但确确实实卖得很好。整体是不是盈利了，我不确定，但至少在硅谷的这些Whole Foods生意非常好。

但是，这种直接看得见摸得着、能够吃到东西的店，跟这种展示广告我觉得还是有很大差异的。下一个问题是我关心的，但在所有的文章里，并没有写清楚。付费的Pro用户是不是会看到广告？Pro用户一定是他所有用户群里支付能力最强的一部分人，这些人是不是看不到广告呢？那么，对于你的广告主来说，如何交代呢？如果给他们看的话，那Pro用户到底是不是会继续订阅呢？这对于Perplexity来说也是一个非常两难的选择。而且，相信我，他一旦开始上广告，他现在的用户量就会快速下降。

那么，perplexity为什么要低头呢？从我坚决不做广告到现在做广告，到底发生了什么事情？就跟原来B站陈睿说的：“我们就不做广告。”再到老老实实做广告，可能还要上直播电商，这个头到底是怎么低下来的？哎，这叫形式比人强。你穷，这事就没什么好说的。

那你说perplexity穷吗？今年刚拿到2.5亿美金的投资，估值30亿美金，这可是妥妥的独角兽啊！你估值上10亿美金就是独角兽了。他还穷吗？还真穷。他的收入呢？原来讲的是一年3,500万美金，但这收入是怎么算出来的？他不是说我真的收到了3,500万美金啊。他这个收入是用最后一个月的收入算。

年化什么意思呢？你比如说现在是8月份，那我7月份的收入都算上来。算完了以后，我们看看。有些人呢，比如说订了一个月的会员，假设你下个月还订，那我就直接把这数乘12。有些人呢，可能直接上来是买了一年的会员，因为他们是这样，20美金一个月，200美金一年。有些人直接交了200美金，那这200美金呢，你是不能算的。这个月的你应该怎么办呢？应该算200除12，是这个月的收入。

我们把这一个月的收入都算清楚，交了单月的和交了一年的除12，以及消耗的API的钱都算在里头，就是这个月的收入。代表这个收入乘12，年化收入是这么来的。所以呢，他并没有实际挣到过这笔钱。他的收入反而也是这样，直的这么线性的长出来的。

所以他在今年年初的时候，1月份的时候年化收入才500万美金，到7月份的时候，年化收入就到3,500万美金了，这样这么长出来的。但是等他上广告的时候，这个就该往下走了。这是他的收入情况。而他的收入呢，应该是不太能够覆盖他的成本的。为什么无法覆盖成本呢？因为他所有的底层技术都是靠别人，而这个别人呢，还给他恶意涨价。因为所有的底层技术依赖方都是他的竞争对手，那你这日子多难过吧？他的搜索依靠的是Bing，那么Bing做copilot。

做AI搜索跟Perplexity就是竞争对手。那么Bing说：“来吧，每次调用我的API，我要给你涨价，涨10倍的价格。”这个你说你咋办？没有任何办法。然后另外一头，他搜索完了以后，你需要把结果进行总结归纳。那么这个掉的是谁？掉的是GPT-4。原来一开始调的是GPT-3.5，后来改成调GPT-4，那这是OpenAI家的。OpenAI说：“哎，我这SearchGPT该出了，你那个是不是也该涨涨价了？”所以，它相对来说，收到的钱难以覆盖它的成本。

再从Bing Copilot并没有给谷歌带来什么实际影响来看，真正使用这些AI搜索的人在整个的搜索人群中所占的比例其实是非常非常小的。大批的AI服务跟应用都带有搜索和总结的功能，而且还免费。要去跟他竞争，别看AI搜索里头Perplexity是老大，但是有很多新的应用已经在杀进来了。而且新的这些应用的搜索结果和效果跟Perplexity之间并没有特别实质的差异。

特别是在这个里边，还有一些中国应用已经祭出咱们的祖传法宝，什么呀，买量。上谷歌上、上Facebook上去投放，去跟Perplexity跟他们去竞争，难度就会变得大很多。谁去买量了？字节跳动的CiCi。CiCi这样的产品在国内叫豆包，在海外叫CiCi。你想去跟字节跳动去拼流量，或者你想去跟字节跳动拼一下APP的制作水平，我觉得，咱们还是找一些更轻松的方式去自杀吧，不要这么费劲了，好不好？

最后压死他的一根稻草是什么？就是OpenAI的SearchGPT已经在路上了。现在大家到ChatGPT.com/search这个页面上，你可以看到SearchGPT的waitlist。我现在在里头排着呢，只是比较奇怪的是waitlist关闭了。耐心等待，这个产品一旦上线了，对于Perplexity来说就是致命一击。搜索端用的也是病，再去调用GPT自己家的大语言模型。

进行搜索总结的话，这个效果肯定会比 Proplexity 好很多。最后，我们来总结一下 Proplexity 的广告策略，对于市场的影响会有什么？谷歌算稳了，这彻底证明了 AI 搜索作为一个商业模式比较难走通的。你靠纯纯的 AI 搜索，是打不平的，这个入不敷出。Open AI 的 SearchGPT 可能也还要难产一段时间，Perplexity 已经摆烂了，那你 SearchGPT 是不是还着急冲上来？哎，就没那么着急了。而且再次证明了 Open AI 所开创的这种 20 美金订阅、按 TOKEN 收费的模式是有毒的。这件事从他们开始做的时候，我就在喊，肯定是错的。

传统的搜索引擎公司还需要探索如何将广告与 AI 搜索结果进行混合的这种技术，这还需要去思考和探索。最后的一个影响，我相信没有太多人想到，广告价必然上升。这是为什么？因为谷歌现在也准备要去提供 AI 搜索，百度也要去做 AI 搜索，所有搜索引擎都是躲不过去的，都要去做 AI 搜索。AI 搜索里头未来必然会有广告。那么，AI 搜索跟传统搜索的最本质的区别是什么？不要告诉我说搜索完了以后我去总结了一个结论出来，不是这样的。

最本质的区别是展示页面变少。AI 搜索把一大堆的结果放在一个页面上，都给你展示出来了，你再去点击这些页面的机会就会变得少很多。很多 AI 搜索用户是不会去点击跳转结果页的，整个广告的展示库存量就会急剧下降，那么广告单价就会上。这是真正的未来变化。

好，这就是这一期跟大家讲的故事。Perplexity 终于低头被 SearchGPT 吓崩，开始转向广告。这个故事就讲到这里，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，这个事是有问题的。