我們親歷的AI激蕩1000天: 從ChatGPT到未來

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節目開始之前 ，先跟大家說一個重大通知。咱們大內密談2025年終見面大Party來啦！！12月26日跳海酒館（上海市永源路店）晚上7點，由劃水怪親自打酒，更有圓桌對談環節，聽劃水怪、米地、黎叔聊聊旅游和自駕的那些故事，還有大內DJ派對等你來嗨！本次活動感謝“神州租車”和“跳海酒館”的大力支持（關愛生命，拒絕酒駕哦！），神州租車攜手18家品牌摯友送出年度重磅好禮，詳情請見海報！一起來玩吧~

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前段時間，劃水怪用AI生成了兩張圖——在白板上的涂鴉！他把這兩張圖發到社交媒體上，獲得了四五十萬的瀏覽量，結果居然沒有人發現圖是AI生成的！這引發了他對AI的一連串的思考，那今天，咱們就好好聊聊“AI”這個話題。

▲劃水怪用AI生成的圖

既然要聊AI的前世今生，來龍去脈，就無法繞開2022年11月30日，正是這一天，ChatGPT橫空出世，在播客「屠龍之術」的主播莊明浩老師看來，這個時間點極為重要。在此之前大家提到AI，想到的都是AlphaGo、深藍，用來打游戲或者下棋，還有人臉識別。

▲柯潔與升級版AlphaGo進行三番棋較量告負

而如今的AI已被OpenAI重新定義，至今我們仍在延續這個范式。2024年OpenAI提出了通往通用人工智能AGI的5個level，這個邏輯有點類似于自動駕駛。

L1是“Chat Bot”，以聊天為交互的階段；L2叫“推理”，我們看到了機器在“思考”，比如當用戶提出問題后，Deepseek不會馬上回答，有一個打引號的“思考”的過程，雖然從某種程度上來說這是一種“表演”，但在此之前，AI是沒有這個“思考”過程的，回答問題的速度極快，而讓AI從快思考變為慢思考，可以說參考了人類的思考方式。

與L1、L2的語言交互范式不同，L3階段AI需要執行具體的指令，例如現在很多人都在用AI做PPT、打開網頁、叫車，從語言跨越到了行為，情況開始變得復雜。這不再是一家AI公司的事情，變成了AI跟整個環境進行交互，而現存的互聯網環境是按照人類思維和使用習慣去設計及運行的，這就解釋了為何AI無法進行更多交互，因為它沒辦法繞過反爬蟲驗證碼的機制。

L4階段被稱為“研究者”，意味著AI可以自己訓練自己。L5則是“管理者”。目前后兩者是未來趨勢，而AI目前還處于L2、L3階段。就像自動駕駛，也卡在了現實層面，實際路況遠比模擬、demo演示復雜得多。“跟人類環境做交互是一個長期的事情，不可能大力出奇跡。”明浩老師在節目中這樣說道。

針對經常在科技新聞里出現的一些專有概念，明浩老師在節目中也一一作出了解釋。比如LLM、LUI、Token等，就算一時無法全部記住，但也值得了解一二。

劃水怪也在節目里引出了關于目前AI主桌玩家有哪些的討論。根據剛才的信息來看，我們可以清晰地發現，不光有多位玩家，也有多張“桌子”，除了Chat自然語言模型，還有近期大火的多模態，比如一句話生成一個“空間”。

▲3D空間生成平臺Marble生成的圖片

還有一桌是Coding（編程），這本來就是人類與計算機交互的語言，所以被AI“吃掉”似乎特別的順理成章。毫無疑問，今年AI CodingD 發展近乎瘋狂，大部分頭部的科技互聯網公司，超過一半以上的新生成的代碼都來自AI。

有趣的是，雖然AI技術得到了突飛猛進地發展，但人類也面臨了新的問題——我們如何給AI模型打分？只要有固定答案的領域，無論是數學還是代碼，AI交出的答卷已超過人類的預期。但對于一張照片、一首歌、一張圖，沒有固定答案的領域，AI還有很長的一段路要走。

▲今年可口可樂圣誕宣傳片由AI制作完成

當然也有行業人士站出來表示AI發展的方向錯了，現在這種堆能力、拼數據的方式培養出的都是研究模式的AI，與之前設想的通用型AI截然不同。針對此類觀點，明浩老師表示要冷靜看待，每種聲音背后大概率都代表著資本利益。

美國目前主要的AI廠商是：OpenAI、Anthropic、谷歌、X-AI。劃水怪關心的微軟并未缺席，據明浩老師介紹，在2025年11月前，我們可以把OpenAI看成是微軟的化身，因為兩者業務完全綁定在一起。

而中國的情況則復雜一些。OpenAI剛誕生時，國內出現了被稱為“國產大模型六小龍”的六家公司：智譜AI、MiniMax、百川智能、零一萬物、階躍星辰和月之暗面。而現在這些公司有的已退出，有的轉型做醫療，原因在于AI產業前期需要巨額資金和資源的投入，不斷“輸血”。

中美之間的紛爭其實也是開源、閉源之爭。這里就必須談到一家被明浩老師認為非常傳奇的公司——DeepSeek。DeepSeek是第一個真正意義上實現開源的項目，毫無保留地將自己的多項核心技術開放給了全球開發者，包括人工智能L2階段所有的訓練方法、數據模型的搭建等。這一舉動無疑讓世界震驚，至此L2成為標配。

▲1月26日，游戲科學創始人、CEO，《黑神話：悟空》制作人馮驥評價DeepSeek

第一次，在AI板塊出現了開源、閉源的議題。美國建立的趨勢是基于美國金融市場的支持，需要投入大量的錢，DeepSeek在論文里提到它的最后一次訓練，花費了128萬美金，美國這邊新聞里提到的則是十幾億美金。

與此同時，中國也倒逼著美國模型廠商開源部分模型，從應用生態的角度來看，盡管有中美“對抗”的事實存在，但一些美國頭部公司承認自己在用中國的開源模型。

“中國開源會發展得更快，全世界前15都是中國廠商，美國最好的AI模型，基本3至6個月后中國的公司也能做到。”明浩老師這樣總結了一番，節目里劃水怪也提到“大國傲慢”的觀點。實際上，AI產業的發展確實只有大國才有資格去談。背后涉及的不光是技術研發，還有能源博弈。人類在AI發展這條路上已走出太遠，資源變成了破局關鍵。

縱觀世界，所有的科技巨頭都在建數據中心，怎么去形容一個數據中心的大小呢？今天的單位是電的單位，原來不錯的數據中心是幾百兆瓦，今天變成GW,深圳這個體量的城市差不多是10-15GW，世界上最大的正由Meta創建的數據中心是2.7GW，其CEO扎克伯格曾表示要建造多個“比曼哈頓島（約59平方公里）還大”的AI數據中心集群。光是電力需求就抵得上一個小型國家的耗電量。

▲Meta創建的數據中心對比曼哈頓島

與中國豐富又便宜的電力資源相比，美國電網沒有中國這么發達。就像英偉達CEO黃仁勛說的那樣：“AI競賽的終極戰場，不在芯片，在電廠。”基于迫在眉睫的電荒，我們頻繁看到美國科技巨頭投資核電的新聞，試圖從“電費繳納者”變身為“發電站主導者”。

除了電力，還有水資源和硬盤等儲存設備的大量投入。幾個月前，雷軍回應紅米K90價格爭議時就表示“內存漲價太多，希望大家能理解我們的這份誠意”。節目里明浩老師也提醒了各位聽眾老爺，明年手機肯定會比今年貴。

從另一個角度來看，本輪AI敘事無非就是猶太人的金融加華人的攻勢，要知道，在美國最頭部的AI公司里面有一半以上的員工都是華人。美國視AI為“救命稻草”，而中國則有其他更多故事可以去講。在AI應用拓展方面，中國比美國更值得期待一些，會走出不太一樣的路，比如AI玩具等等。

此前節目里，劃水怪就和黎叔聊過AI產業是否存在“泡沫”的話題。這次他也再次和明浩老師進行了討論。

首先要明確什么是“泡沫”？在狹義定義的層面，它指的是資產在一定時間內的價格遠超它的實際價值。嵌套在AI這件事上，AI相關公司的股價一定存在一些“泡沫”，但話說回來，任何資產在金融體系上都存在“泡沫”。

“AI泡沫”是什么時候變成輿論焦點的呢？回顧一下，Q2和Q3大眾在討論AI是不是存在“泡沫”，Q4的討論就變成了——這是什么“泡沫”。可見已默認確實存在“泡沫”，而這一輪討論的導火索的核心詞是：循環融資，始于英偉達、OpenAI、甲骨文的萬億“三角游戲”，透支的是未知的未來。

那么目前“泡沫”處于什么時期呢？根據經典讀物《危機速成課》的觀點來看，危機前奏一般分為三個階段：泡沫形式、資產錯配、崩潰開始。現在差不多處于一至二階段之間。

節目里明浩老師也提到，根據債務還是股權，是生產性還是非生產性，就可以劃分出四象限。大家比較公認的是今日AI 產生的“泡沫”是最不危險的第一象限，是由股權與生產性的技術引發的。

每次有“泡沫”出現，都會有一種聲音隨之而來——“這次不一樣”。不例外，這次也真的出現了。大眾最常拿出的對比案例是2000年的互聯網泡沫。當年賣路由器的公司思科（Cisco Systems）和今日的英偉達一樣，在互聯網泡沫最巔峰的時期，思科的市盈率達到過100倍，意味著這家公司每年賺1塊錢，但這家公司值100元。

今天市面上這些最頭部的AI初創公司，包括英偉達在內，平均市盈率差不多是28倍，可以說很健康。當年互聯網泡沫時期，還有個很重要的指標——暗光纖。很多公司鋪了光纖進去，但光纖沒有被點亮，因為沒有用戶需求，這樣的情況占到了97%。“這次數據中心的卡接上就亮了，供不應求，說明我們的需求明確且強勁。”明浩老師如是說。

當然這些動輒上億的字眼距離我們普通人似乎過于遙遠。因此節目里，明浩老師給到大家的建議是不需要關注這些科技圈內的新聞，也不要被此裹挾，無需焦慮，好好生活，如果真的想了解，不妨每年聽兩次明浩老師的播客「屠龍之術」。

至于年輕的孩子要不要去報考AI專業呢？明浩老師也表示，在大學選專業這件事上一定要謹慎，或許沒有完全準確的答案，但選擇“熱愛”，選擇能獲得正面反饋的事，總是沒錯的。

主播 / 相征

嘉賓 / 莊明浩

封面設計 / 劃水怪

音頻后期 / 陸凱BBBBUDDHA

音頻上傳 / 恬恬

⊿ 00:01:02 / 大內年終大PARTY，等你參與

⊿ 00:04:33 / 劃水怪用AI作圖，全網沒人發現？

⊿ 00:06:31 / Chat GPT的發布是一個重要節點

⊿ 00:14:57 / 基本概念解釋

⊿ 00:25:00 / AI主桌玩家

⊿ 00:34:06 / DeepSeek的優勢在哪里

⊿ 00:41:58 / 想給AI模型打分？太難了

⊿ 00:56:28 / AI泡沫

⊿ 01:11:27 / 中美AI競爭與數據中心建設挑戰

⊿ 01:39:03 / 智力資本的壟斷？？？

⊿ 01:54:28 / “泡沫”會經歷大概三個階段

⊿ 01:55:49 / AI到底是不是“泡沫”

⊿ 01:59:30 / 那么AI和我們有什么關系

⊿ 02:10:50 / Eminem,Nate Dogg - 'Till I Collapse

頭圖設計 / 劃水怪

文案 / 王不留行

排版 / 恬恬

本文插圖均來自網絡

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