愿景利益与对手市场蛋糕很大一定跟别人分享否则肯定活不下来。局部与整体克制牺牲局部利益考虑全局利益。需求弹性非利润最大化该价格区间用户需求没有弹性。开源作用让利社会目的增加AGI做成概率。AGIArtificial General Intelligence通用人工智能是人工智能领域的一个终极目标指的是创造出一种能够理解、学习并应用于广泛任务且达到或超越人类水平的智能系统。“C端”是“Consumer端”消费者端的简称指代面向个人用户你我这样的普通消费者的产品、服务或市场。“B端”Business企业端指面向公司、商家等组织机构的业务。API应用程序编程接口ARR通常指Annual Recurring Revenue即年度经常性收入。ARR 每月经常性收入 (MRR, Monthly Recurring Revenue) × 12开源别人使用门槛高成本高。有管理和物理上制约。小公司没有力量大公司难组织。开源不影响定价十个月回本能把竞争对手掐死能让独立部署第三方无利可图。开源与商业付费没有冲突六倍利润下没有冲突。AI无法替代人类主要差在持续学习指令Instruction—— “做什么”这是你明确要求AI执行的任务上下文Context—— “参考什么”这是AI在生成答案时可供参考的全部背景素材CoTChain of Thought思维链Agent智能体核心定义它是基于大语言模型LLM作为核心“大脑”具备自主理解、规划决策、记忆并调用外部工具Tools去完成特定目标的步骤思维链——智能体——持续学习——迭代自我更新——具身智能Chatbot聊天机器人Chatbot是“嘴”说话界面。CoT是“脑回路”推理过程。Agent是“手和脚”执行工具。人才的组织组织激励合作核心利益保持团队的稳定性。手段融资。最大挑战唯一挑战人才流动。除保持团队稳定性外都可以克制。只做AGI的主线世界模型是AI在内部构建的一个关于现实世界如何运作的“心智模型”或“模拟器”。它的核心目标是理解外部世界的动态并预测未来情景最大缺口是算力买不到卡H100等效算力”常缩写为H100e。你可以把它理解为衡量AI算力的一种“通用货币”或“马力单位的AI芯片GPU的运算能力都折算成相当于多少张英伟达NVIDIAH100芯片的算力买了卡提供服务赚取现金流就可以活。中美差距主要是算力差距训不起百B激活规模的模型在AI圈“B”是Billion十亿的缩写。“激活规模”Activation Scale特指混合专家模型MoEMixture of Experts中的实际参与计算的参数数量。“百B100B激活规模”意味着每次推理/训练时需要调动1000亿个参数同时进行计算。要达到这个激活量该模型的总参数通常得在万亿1T级别以上因为MoE的专家冗余比例通常很高模型最终差距体现在成本、时间、用户体验竞争才能在用户粘性和用户壁垒。走商业化路径产品线生命周期很短。选择伙伴策略寻找利益一致的。公司决策建立在共识之上我个人在公司内的权威及影响力是建立在共识的基础上的。OpenAI 和 Google交替上升Anthropic有先发优势中国AI角色系统性低价。电力最多芯片产能最大。做AGI收益最大AI可以加速国产卡的生态构建生态不好即买了卡用不起来。。英伟达 CUDA 的护城河CUDACompute Unified Device Architecture计算统一设备架构是英伟达公司于2006年推出的一个通用并行计算平台和编程模型国产 AI 芯片的硬件和生态都没有问题唯一有问题的是产能不够。国产卡建立起跟英伟达一样、甚至比英伟达还好的生态 我觉得没有障碍但还需要时间。华为的问题还是产能不足高级语言编译器它是一种将用高级编程语言如C、C、Java、Python编写的源代码转换为低级机器代码或字节码的程序编译器工作的核心流程经典六步1.词法分析扫描“切菜”代码分割 2.语法分析解析“看菜谱确认顺序”组装成一棵抽象语法树ASTAbstract Syntax Tree。3.语义分析“检查食材是否匹配”检查代码的逻辑意义。4.中间代码生成“把菜做成半成品”。中间代码IRIntermediate Representation。5.代码优化调整火候6.目标代码生成“最终装盘端上桌”机器指令二进制 0/1。与美国芯片上的差距生态上不会有差距芯片上是四倍加两年。不向上游整合只吃主干要自建大型集群不一定自研芯片。但是取决于自研成本与收益有多大。ToB上限由需求决定而不是算力多模态在做但它是产品重要组件不是智能主线多模态大模型”如GPT-4o、Gemini、Claude 3核心能力就是打破数据类型的壁垒。它不再只处理文字而是能处理“四大家族”文本Text你写的问句、文章、代码。传统LLM的专长图像Image照片、图表、手绘草图、扫描的PDF。音频Audio人声语音、环境噪音、音乐旋律。视频Video动态的画面声音的组合Scaling”规模扩展“只要你把模型做得越大、喂的数据越多、砸的算力越猛它的智商就一定会稳定地、可预测地提高。”