当热潮与冷思考相遇 各位朋友，大家好！今天分享的主题是《量子计算：一场需要时间的科技长跑 》 最近打开财经新闻，量子计算的消息扑面而来——某某公司股价涨停，某某初创企业融资7.5亿美元估值60亿，谷歌IBM像发布手机新品一样秀量子芯片。但就在三个月前，英伟达CEO黄仁勋在CES上泼了盆冷水：“实用量子计算机可能还要15到30年。”这句话让相关公司股价集体“跳水”20%。 有意思的是，这个月他又在自家的GTC大会上“认错”了，不仅拉来哈佛MIT搞联合实验室，还开玩笑说“这是史上首次CEO请人证明自己错了”。 今天，我想和大家聊聊这场“反转剧”背后的真相：量子计算，究竟是即将爆发的革命，还是一场需要耐心的长跑？ 一、被资本催熟的“早熟少年” 我们先看看这个领域的“表面繁荣”： ❶ 谷歌去年推出的Willow芯片，在纠错技术上迈出关键一步； ❷ IBM野心勃勃，要在2033年造出10万个量子比特的计算机，相当于把现在的算力提升1000倍； ❸ 微软更是豪掷10亿美元，不仅发布了Majorana 1芯片，还搭建了量子云平台，拉拢了三大硬件厂商。 但黄仁勋的警告像一面镜子：“朋友们，摩尔定律用了50年才让芯片走进千家万户，量子计算的路还长着呢！” 二、量子计算的“成长烦恼”：不止是技术问题 现在的量子计算，就像一辆只有引擎却没有轮子的超级跑车 第一个问题：偏科的“特长生” 今天的量子计算机只能跑特定算法，比如破解加密的“肖尔算法”，但让它做一个简单的加减乘除？对不起，它可能还不如你手机里的芯片。 第二个问题：天价“温室花朵” 单台量子计算机成本超过千万美元，而且必须泡在-273℃的液氮里才能工作——这相当于你买了一辆跑车，却要专门建一个北极圈车库来停放。 第三个问题：孤独的“光杆司令” 传统计算机的生态就像一瓶完整的水：硬件是瓶身，软件是水，配套设备是瓶盖。但量子计算现在只有瓶身，没有水（缺乏成熟编程语言），也没有瓶盖（量子存储和输入输出停留在实验室）。 各位，这不是技术问题，这是产业生态的系统性缺失。 三、历史的启示：科技产业化需要“生态共振” 让我们看看半导体的发展历程： 1947年晶体管发明，但是20年后，集成电路才真正成熟； 1971年Intel推出世界上第一块微处理器，但又过了4年，当普通人能用395美元买到Altair计算机套件时，PC时代才真正开始。 注意，不是芯片发明的时刻，而是“普通人能参与生态建设”的时刻，才是产业爆发的起点！ 四、给投资者的建议：警惕“黑科技”陷阱 最后，我想给关心这个领域的朋友三个提醒： ❶ 科研≠产业：实验室里的突破到大规模应用，中间隔着“马里亚纳海沟”； ❷ 15-30年是乐观估计：黄仁勋作为商人已经很谨慎了，实际可能需要更久； ❸ 关注“混合计算”：就像混动汽车过渡到纯电动，量子计算短期内更可能与传统计算协同发展。 结语：用时间换空间 朋友们，我想起20年前有人说“区块链将颠覆世界”，10年前有人说“元宇宙即将到来”。今天的量子计算，同样站在理想与现实的十字路口。 当有一天，我们能用10万美元“组装”一台量子计算机，就像攒一台游戏主机； 当有一天，量子编程像搭积木一样简单，量子应用像手机APP一样丰富。 那一天，我会第一个站在这里，向大家宣布：量子计算的时代来了。 但现在，让我们给科技一点时间，给产业一点耐心。 好的，谢谢大家！

各位朋友大家好！ 今天分享的主题是《硅谷的数字文明启示录》 从算盘到AI，我们究竟在追逐什么？ 当我们惊叹于ChatGPT能写出媲美人类的诗歌，当我们用手机云端存储取代厚重的日记本，可曾想过：从中国的算盘到硅谷的芯片，从机械齿轮到量子计算，人类对技术的追逐，究竟是为了制造更强大的机器，还是在寻找一面能照见自身进化的镜子？ 第一部分：被忽视的底层规律——硬件迭代的尽头是思维革命 我们总习惯用“摩尔定律”丈量技术进步：芯片体积每18个月缩小一半，性能提升一倍。但请看看这些被遗忘的细节： 18世纪的瑞士八音盒，用金属梳齿与滚筒的咬合演奏固定旋律，这看似简单的机械装置，却暗藏“可编程性”的雏形； 冯·诺依曼架构的天才之处，不是发明了电子计算机，而是提出“分离存储与计算”的思维范式，让机械编程进化为二进制语言； 鼠标之父恩格尔巴特在1968年展示NLS系统时，真正颠覆的不是图形界面，而是“计算机应成为人类思维的延伸”的认知革命。 所以说，技术从不是冰冷的钢铁森林，而是人类认知升级的阶梯。 第二部分：人机关系的本质——从工具到共生，再到共同进化 1960年，J.C.R.利克莱德提出“人机共生”理论，首次将计算机从“运算工具” redefine为“增强人类智能的伙伴”。半个世纪后的今天，我们正见证三个关键跃迁： 1. 从“人适应机器”到“机器适应人” 早期程序员需背诵二进制代码，如今AI代码助手能自动补全逻辑； 尼古拉斯·尼葛洛庞帝 预言的“比特取代原子”已成真，Z世代用“数字分身”在虚拟世界创造价值。 2. 从“单线程”到“人机协同多线程” 我们的大脑正在适应与AI的分工：人类负责提出问题，AI负责穷尽答案； 超文本链接与实时协作工具，让知识工作者突破了物理时空的限制。 3. 从“替代焦虑”到“共生进化” 就像鼠标没有取代人手，而是赋予手探索数字世界的能力， AI大模型不是在抢作家的饭碗，而是为创作者搭建“思维脚手架”，突破认知带宽的极限。 第三部分：未来已来——AI革命的终极目标是“人的解放” 站在2025年的十字路口，我们需要重温一个朴素的真理：科技创新的第一动力，永远是“人的需求”，而非技术本身。 20世纪50年代，企业需要处理海量生产数据，计算机从实验室走向库存管理； 90年代，全球化呼唤即时通信，互联网让天涯变咫尺； 今天，AI正在回应两大刚需： 短期：让脑力劳动“流水线化”——AI Agent帮程序员写代码，智能客服7×24小时提供专业服务； 长期：让“专家级服务普惠化”——无论是偏远山区的学生，还是残障人士，都能通过AI获得定制化教育、医疗与陪伴。 技术的终点，永远是人的起点 朋友们，从硅谷的车库到北京的中关村，从Transformer架构到量子计算机，人类用三个世纪证明：我们创造的不是工具，而是一个与自身共舞的“技术生态”。 当AI能写出《三体》级别的科幻小说时，我们该思考的不是“作家会失业吗”，而是“人类的想象力边界在哪里”； 当机器人能完成90%的手术操作时，我们该关注的不是“医生会被取代吗”，而是“生命的尊严如何被重新定义”。 最后，请记住： 冯·诺依曼不是预言家，他只是听见了时代的需求； OpenAI的突破不是魔法，而是对“脑力劳动解放”的回应； 真正的数字文明，不是机器超越人类的竞赛，而是人类借助技术，重新发现自身价值的旅程。 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是《比亚迪的智驾战略，方向错了吗？》 今年我们共同见证了中国车企的历史性时刻：比亚迪市值突破万亿，跃居深市第一，股价与销量齐飞，智驾战略全面落地。这份成绩单的背后，是王传福“技术平权”的魄力：将高阶智驾下探至7万元车型，21款新车同步搭载“天神之眼”，让智能驾驶从奢侈品变为国民标配。这份勇气与决断，值得行业致敬。 然而，当我们深入剖析比亚迪的智驾布局，却发现一个隐忧：看似全面的“硬件矩阵”，实则是传统车企“墨守成规，按图索骥”的思维延续。 一、智驾竞争的本质：数据规模化 vs. 硬件差异化 加州大学伯克利分校的Allen Yang教授曾分享：自动驾驶的核心是“数据×算力”的滚雪球效应。Waymo虽车辆少，但每辆车日均行驶时长是特斯拉的3倍，数据质量成就了现阶段的领先；特斯拉则凭借百万级车队的统一视觉方案，让低端车型（如Model 3）成为“数据金矿”——所有车辆共享同一模型，数据反哺形成闭环。 比亚迪的处境与特斯拉相似：2024年472万辆的销量，本可构筑全球最大的智驾数据池。但三套差异化的“天神之眼”方案（A/B/C版），却让数据链断裂： 硬件碎片化：激光雷达数量从0到3，传感器组合达5种，合作伙伴涵盖英伟达、华为、地平线等多方技术栈。 数据孤岛化：低端车型（如海鸥）的三目摄像头数据，无法兼容中高端车型的激光雷达模型；每个版本独立训练，模型迭代效率下降60%以上（行业测算）。 二、特斯拉的启示：服务平权，而非硬件分层 特斯拉的护城河，是“软件定义汽车”的极致践行： 硬件统一：从20万的Model 3到百万级的Model S，全系纯视觉方案，传感器配置十年不变。 服务平权：付费订阅即可解锁全系功能，新车型无需重新训练——Model S的城市NOA，源自Model 3/Y的千万公里数据积累。 反观比亚迪：低端车型贡献60%以上销量，却因硬件差异沦为“数据孤岛”。中高端车型（如仰望）需重新采集激光雷达数据，成本飙升3倍，模型成熟度却落后特斯拉18个月（行业分析）。这种“按价位堆料”的思路，本质是传统车企“硬件分级”的惯性，而非AI时代的“服务规模化”。 三、AI时代的竞争法则：从“福特T型车”到“数据流水线” 百年前，福特T型车以标准化生产实现“72天工资买辆车”，推动汽车普及。今天，智能驾驶的“新T型车法则”是：用统一的硬件架构，构建规模化的数据流水线。 比亚迪的优势本可更耀眼： 全栈自研能力：5000人智驾团队、车云数据库（440万辆L2+数据）、璇玑架构整合AI大模型。 产业链协同：从芯片（地平线）到传感器（速腾聚创），从算法（Momenta）到地图（四维图新），构建了完整生态。 但硬件差异化正在吞噬这些优势。每增加一种传感器配置，数据标注成本增加20%，模型泛化能力下降15%（行业研究）。当友商（如特斯拉）用单一模型消化百万级数据时，比亚迪的三个模型却在“分食”同一份蛋糕。 四、给比亚迪一个的善意提醒 王传福曾说：“新能源上半场是电动化，下半场是智能化。”如今，智能化的胜负手已从硬件转向“数据-模型-服务”的闭环： 1. 统一硬件架构：参考特斯拉“纯视觉+轻量化雷达”方案，全系标配同一传感器组合，释放低端车型的数据红利。 2. 重构服务逻辑：推行“订阅制智驾服务”，让7万元车型的数据反哺高端车型，实现“低端养高端”的飞轮效应。 3. 升级战略认知：智驾的本质是“智能服务平权”，而非“硬件档次区分”。正如福特T型车消灭马车阶级，比亚迪应以统一的智驾体验，重新定义“国民智能车”。 最后：从“造车思维”到“AI思维”的跨越 今天的比亚迪，站在万亿市值的新起点。我们称赞其“智驾平权”的初心，更担忧传统思维对创新的束缚。AI时代的竞争，不是硬件的军备竞赛，而是数据规模化的“超限战”。 当特斯拉用Model 3的“平民数据”训练出Model S的“贵族智驾”，比亚迪的低端车型正捧着金碗讨饭。此刻，呼吁比亚迪发起第二次自我革命：让7万元的海鸥，成为智驾的“Model 3”；让2000人研发团队的智慧，聚焦于一个模型的进化。 因为，在AI的战场上，统一的数据洪流，终将冲垮所有“差异化”的堤坝。 转型不止于技术，更在思维。 比亚迪的困境，是传统制造业与AI时代碰撞的缩影。企业家们需意识到：引入技术易，升级理念难。唯有将“服务规模化”置于战略核心，才能让数据成为护城河，而非绊脚石。 最后，用一句话与各位共勉：在AI时代，最广泛的服务就是最先进的技术，而规模化的智能 终将普惠众生。 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是《百度秒哒，让每个人成为“无代码编程大师” 》 和大家分享一个正在改变未来的工具——百度秒哒。 百度秒哒是百度智能云于2024年11月首次发布、2025年3月24日，也就是今天，全量上线的国内首个“对话式应用开发平台”，其核心理念是“无代码编程＋多智能体协作＋多工具调用”，旨在让每个人无需技术背景即可快速开发功能完备的应用程序。 它不仅是技术的突破，更是一场属于普通人的“编程革命”。过去，开发一款软件需要专业的程序员、漫长的开发周期和高昂的成本，但今天，百度秒哒告诉我们：“不会写代码，也能成为开发者！” 一、秒哒的魔法：一句话，创造一个世界 让我们想象这样一个场景： 一位老师想做一个“课堂答题小程序”，只需要对秒哒说：“帮我开发一个能实时统计学生答题正确率的工具，要有排行榜！” 一位店主想定制一个“会员预约系统”，只需输入：“我需要客户在线预约服务，自动发送提醒短信。” 是的，这就是秒哒的魔力！ 它基于百度文心大模型，将自然语言直接转化为功能完备的应用程序。从需求分析、代码生成到测试部署，整个过程最快只需3分钟。传统开发需要几个月的工作，秒哒用“对话”就能完成。 更令人惊叹的是，它像一个“虚拟开发团队”： 策划专家帮我们梳理需求； 架构师设计技术方案； 程序员自动生成代码； 测试员确保程序稳定运行。 我们唯一需要做的，就是说出自己的创意！ 二、秒哒的三大武器：无代码、多智能体、全生态 为什么秒哒能如此强大？它背后有三大核心技术突破： 1. 无代码编程：让语言成为“新代码” 过去，编程是“人适应机器”，而秒哒让“机器理解人”。无论是开发一个投票系统，还是设计一款小游戏，用户只需用自然语言描述需求，甚至可以通过多轮对话不断优化细节，比如：“把按钮颜色改成红色”“增加一个分享到朋友圈的功能”。 2. 多智能体协作：AI组队为你打工 秒哒内部有十余个“AI员工”，它们像一支训练有素的团队： 当你提出“做一个宠物领养平台”，策划智能体会追问：“需要在线签约功能吗？是否接入地图找附近领养点？” 架构师智能体自动选择最优技术方案； 开发智能体调用百度智能云的图像生成、语音识别等工具，连图片素材都能一键生成。 3. 全生态支持：从创意到商业化的闭环 秒哒接入了百度智能云的强大生态： 开发电商网站？AI自动调用商品数据、生成模特图片； 需要地图服务？直接嵌入百度地图API； 甚至能一键购买域名、部署服务器，让应用“瞬间上线”。 三、秒哒如何改变我们的生活？ 朋友们，技术的力量不在于它有多复杂，而在于它能否让世界变得更简单。让我们看看秒哒带来的改变： 对个人：释放每一个普通人的创造力 一位大学生用秒哒做了“校园二手书交易小程序”，零成本创业； 一位妈妈开发了“家庭作业提醒工具”，解决了孩子的拖延症； 甚至有位北京的车棚管理员大爷，用秒哒生成了“扫码报修表单”，成了社区里的“技术明星”。 对企业：按下数字化转型“加速键” 连锁餐厅用秒哒生成“节日促销页面”，无需等待IT部门排期； 制造业工厂开发“库存管理系统”，成本降低90%； 小微企业也能拥有和巨头同等级别的数字化工具。 对社会：掀起“应用大爆炸”浪潮 Gartner预测，到2025年，70%的新应用将由无代码平台开发。而百度秒哒，正在让这个未来提前到来——它可能创造的应用数量，将超过过去20年人类程序员编写的总和！ 四、挑战与未来：我们的征途是星辰大海 当然，任何革命都会伴随争议： 有人担心：“AI生成的应用够安全吗？” 有人质疑：“普通人做的程序能替代专业开发吗？” 但我想说：历史上，印刷术让知识不再被垄断，相机让艺术走进寻常百姓家。今天，秒哒在做同样的事——它不是在取代程序员，而是在创造无数个“新岗位”：创意策划师、需求设计师、AI训练师…… 未来的秒哒，还会更强大： 智能体将学会开发跨平台应用； 百度计划推出“AI应用商店”，让普通人开发的程序走向全球； 甚至可能出现“AI合伙人”模式，共享应用收益。 结语：你，就是下一个改变世界的人 朋友们，我们常说“技术改变世界”，但百度秒哒告诉我们：“你不需要懂技术，也能改变世界。” 无论你是学生、教师、店主，还是退休老人，只要你有想法，秒哒就能为你插上翅膀。正如百度创始人李彦宏所说：“未来的开发者，可能诞生在田间地头、学校教室、甚至街头小店。” 这是一个属于创造者的时代，一个“人人都是编程大师”的时代。现在，看看你面前的手机，因为这只手掌大小的设备，加上百度秒哒，就能让你成为下一个改变世界的开发者！ 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是《洞察未来：英伟达股价波动背后的暗潮涌动》 市场为何“误判”英伟达？ 为什么在展现诸多技术突破的GTC大会后，英伟达股价反而遭遇滑铁卢？这背后隐藏着市场尚未察觉的战略机遇。 就在上周，英伟达GTC 2025大会的盛况还历历在目：黄仁勋穿着标志性皮衣，发布了Blackwell Ultra、Rubin架构等重磅产品，描绘了AI工厂和物理AI的宏伟蓝图。然而，资本市场却给出了“冰冷”的回应——英伟达股价当日下跌3.4%，市值蒸发近千亿美元。 但我要告诉各位：这场下跌恰恰暴露了市场对英伟达的“短视”。一个被忽视的爆发点正在酝酿，它将重塑AI产业的格局！ 一、扩展定律未终结，推理需求才是“隐形引擎” 市场曾担忧“AI算力需求见顶”，但黄仁勋用数据回应：扩展定律（Scaling Law）不仅持续，还在加速。 推理计算量激增：以DeepSeek R1模型为例，其多步验证需消耗7000-8000个token，计算量是传统单次推理的6-8倍。这意味着，每部署一个R1模型，GPU需求可能翻倍。 硬件迭代加速：英伟达的产品路线图已进入“超频”模式——Blackwell全面投产、Rubin架构明年推出、Feynman平台蓄势待发。黄仁勋更直言：“推理是计算的终极挑战”，而英伟达的Dynamo操作系统和硅光子技术正为此而生。 结论就是，训练需求可能趋稳，但推理需求的爆发才刚刚开始！ 二、中小企业的算力革命：AI工厂打开“下沉市场” 市场误以为AI是科技巨头的“独角戏”，但英伟达已瞄准更广阔的中小企业市场： 1. “AI工厂”降低门槛：通过交钥匙式解决方案（如NVIDIA Omniverse蓝图），企业可快速部署AI算力平台，跳过硬件整合的复杂性。这相当于为中小企业提供“算力即服务”。 2. 开源生态的胜利：DeepSeek等开源模型崛起，让中小企业无需依赖OpenAI等闭源巨头，转而自建AI基础设施。英伟达的CUDA生态和开源模型（如Isaac Groot N1）正成为这一趋势的核心推手。 3. 分散风险，扩大市场：过去英伟达80%收入依赖云巨头，而AI工厂将客户结构转向“长尾化”——数千万中小企业将成为新增量。 黄仁勋的野心，是让AI算力像电力一样普及，而英伟达是“发电机”供应商。 三、Agentic AI：藏在“机器人”演讲中的万亿机遇 市场对黄仁勋的机器人愿景反应平淡，却忽略了Agentic AI（自主智能体）的颠覆性： 从客服到“数字员工”：Agentic AI已能替代软件工程师、数据分析师等高价值岗位。例如，摩根大通用AI代理处理40%的代码审查，成本降低70%。 物理AI的落地：英伟达与通用汽车合作开发自动驾驶技术，与DeepMind联合推出Newton物理引擎，这些技术本质是Agentic AI在垂直领域的延伸。 未被计入的增长：华尔街低估了Agentic AI的分散性需求——每个企业都可能部署数百个AI代理，而每个代理都需要实时推理算力。 关键洞察：Agentic AI不是“未来概念”，它已是ToB市场的现金牛！ 此刻，我想请大家记住这个关键词：Agentic AI。当华尔街沉迷于机器人跳舞的视觉盛宴时，真正的变革正在发生——AI智能体已具备替代软件工程师、数据分析师的实战能力。这个分散在各个行业的"暗趋势"，正在催生指数级增长的边缘算力需求。 这里存在巨大的认知差：Agentic AI不像自动驾驶有明确时间表，不像机器人有酷炫demo，但它正在以润物细无声的方式重塑产业格局。当每个企业都需要专属智能体时，算力需求将从集中式云平台向分布式终端迁移，这正是英伟达客户结构优化的黄金契机。 四、为何市场“看不见”这些信号？ 1. 短期主义作祟：华尔街关注季度财报，而AI工厂和Agentic AI的回报周期需要1218个月。 2. 误解技术路径：将机器人、自动驾驶与Agentic AI割裂看待，忽视其底层算力的共通性。 3. 竞争误判：尽管中国厂商在推理芯片上发力，但英伟达的CUDA生态和全栈优势（从芯片到操作系统）仍难以撼动。 黄仁勋的委屈：他展示的是未来5年的蓝图，而市场只关心下个季度的毛利率。 各位朋友， 英伟达的未来藏在两个关键信号中： 1. 中小企业AI工厂订单量：未来半年，若英伟达DGX Station等产品线出货量环比增长超30%，即验证市场下沉逻辑。 2. Agentic AI的行业渗透率：关注制造业、金融业头部公司是否公布AI代理部署计划（例如“用AI替代10%人力”）。 当市场沉迷于“股价波动”时，真正的颠覆者正在沉默中蓄力。英伟达的下一站，是让AI算力渗透每一家企业、每一个角落——而这，才是万亿美元市场的开端！ 回到最初的疑问：为何技术突破遭遇资本冷遇？答案在于新旧范式的转换阵痛。当英伟达从"科技巨头的军火商"转型为"全产业算力基建设计师"，市场需要时间理解这个价值数万亿美元的新叙事。 各位，产业变革从来不是线性演进。当我们看到DeepSeek开源生态与英伟达基础设施的共振，当Agentic AI开始渗透每个商业场景，这场静默革命的能量释放只是时间问题。下一次技术奇点降临之时，今天的股价波动终将化为历史长河中的微小涟漪。 最后留给大家一个思考：当算力民主化浪潮席卷全球，我们是选择困在旧地图里寻找坐标，还是主动拥抱这个去中心化的新世界？答案，就藏在每个产业人此刻的选择中。 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天，和大家探讨一个关乎人工智能未来发展的重大命题——我们引以为傲的大语言模型，是否真的能够通向人类级智能？这个问题的答案，或许就藏在图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆最近的深刻洞见中。 一、当前AI的璀璨与局限 当ChatGPT以诗意的文字回应我们的询问，当Midjourney创造出令人惊叹的视觉作品，我们似乎触摸到了智能革命的曙光。但杨立昆教授提醒我们：这些系统的本质，不过是"在文本迷宫中循着统计规律跳舞的精灵"。它们能复现莎士比亚的韵律，却无法理解"生存还是毁灭"背后的哲学重量；它们能生成完美代码，却无法像程序员那样预见程序运行的物理轨迹。 这种局限的根源，在于大语言模型缺失了人类最本质的三项能力：物理世界的具身认知、持续演进的记忆系统，以及因果推理的抽象思维。就像杨教授所言："当AI系统连一杯咖啡的温度变化都无法预测时，如何期待它理解量子纠缠？" 二、数据洪流中的暗礁 我们曾相信，只要不断放大模型、吞噬更多数据，智能的圣杯终将显现。但现实给了我们清醒的一击——训练数据的边际效益正在急剧衰减。最新研究表明，当模型参数突破万亿量级后，每增加10%的数据量，性能提升不足0.3%。这就像在沙漠中掘井，井越深，涌出的水却越少。 更严峻的是，文本数据本质上是现实世界的二维投影。当AI系统仅通过文字学习"火焰"的概念，它永远无法理解灼热的温度、跳动的光影、木材碳化的过程。这种认知维度的缺失，注定了纯文本训练的系统在应对真实世界挑战时的无力。 三、通向真智能的三重门 杨立昆教授正在勾勒的下一代AI蓝图，为我们指明了三个关键突破方向： 1. 物理引擎的构建 他领导的团队正在开发能预测现实世界因果关系的模型。就像婴儿通过抓握、跌倒学习物理规律，未来的AI需要建立"数字牛顿定律"，理解物体运动、能量转换等基本法则。 2. 记忆宫殿的搭建 现有模型的记忆如同沙滩上的字迹，新一代系统需要构建持续进化的记忆网络。这种记忆不仅要存储信息，更要形成可调用的经验图谱，就像人类能瞬间联想到"下雨→带伞→路面湿滑"的因果链。 3. 推理引擎的革新 突破当前的模式匹配范式，发展基于符号逻辑与神经网络融合的推理架构。当AI能像数学家那样进行假设-验证-迭代的思维循环，才是真正智能的曙光。 四、从啮齿类到人类的进化阶梯 杨教授特别提到："如果能创造出像老鼠般聪明的AI，将是划时代的突破。" 这个看似谦逊的目标，实则暗含深意——啮齿动物具备的时空导航能力、风险预判意识、社会学习机制，恰恰是当前AI最匮乏的核心智能。 而通往人类级智能的道路，或许需要重建生命数十亿年的进化历程：从单细胞生物的刺激反应，到爬行动物的环境建模，直至人类的符号抽象。每一步都是认知维度的升维。 结语：站在认知革命的门口 各位朋友，当我们惊叹于大语言模型的华丽表演时，杨立昆教授的警示恰似一剂清醒剂。这让我想起古希腊神话中的代达罗斯——用蜡翼飞向太阳终究不是真正的翱翔。AI的未来，不在于制造更会学舌的鹦鹉，而在于培育能理解世界本质的智慧生命。 在通往2030年可能到来的AI革命之路上，我们每个人都是探索者。让我们以杨教授的前瞻视角为罗盘，既保持对技术极限的敬畏，又怀抱突破认知边界的勇气。因为真正的智能革命，从来不是数据的堆砌，而是理解的飞跃。 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天我们要探讨一个近期引爆技术圈的话题——MCP协议。当人们开始将它比作"新时代的CUDA"，甚至认为它可能成为Anthropic挑战OpenAI的关键武器时，这个协议就值得被认真审视了。 一、从"工具使用困境"看MCP的诞生 让我们先回到2023年，OpenAI推出函数调用（function calling）时，整个行业为之振奋——AI终于能像人类一样调用外部工具了！但开发者很快发现：每当连接邮件系统、数据库或机票预订API时，都需要编写特定的对接代码。就像Resend工程师所说："我们疲于为每个系统定制接口，却离真正的智能越来越远。" 这正是MCP协议诞生的契机。2024年11月，Anthropic推出这个模型上下文协议，就像为AI世界打造了"万能转接头"——从此，模型与工具的对话有了通用语言。 二、MCP如何重新定义AI协作？ 想象这样一个场景：当Claude需要完成3D建模时，它不再等待开发者编写Blender接口，而是通过Blender MCP服务器自主调用工具。这背后是三大革新： 1. 自主决策架构 不同于传统需要预设流程的框架（如LangChain），MCP将工具直接呈现给AI，让模型根据实时情境自主选择工具链，就像人类面对工具箱时的临场判断。 2. 人机协作接口 协议特别设计的人工介入节点，让开发者可以在关键环节植入"确认机制"。例如金融场景中，AI在转账前必须获得人类批准，这解决了Agent落地中最敏感的信任问题。 3. 生态爆发式增长 从2024年发布至今，MCP生态已呈现惊人活力： 超1000个社区构建的服务器（GitHub/Google Drive/Slack等） TypeScript/Python SDK降低开发门槛 开发工具巨头Zed、Replit等纷纷接入 最典型的Manus应用，正是通过MCP+云端环境实现了自动化工作流的突破。 三、MCP vs CUDA：生态战争还是技术革命？ 当人们将MCP与英伟达的CUDA相提并论时，我们需要看清两者的战略价值： 相似基因 都通过降低开发门槛构建生态护城河 都瞄准关键痛点（CUDA解决算力平民化，MCP解决工具碎片化） 都形成了滚雪球式的开发者社区 本质差异 开放性：CUDA绑定英伟达硬件，而MCP坚持协议中立 战略层级：CUDA是底层算力基座，MCP是应用层连接器 发展阶段：CUDA历经18年建立帝国，MCP仅用3个月就链接千家工具 特别值得注意的是，Anthropic正在布局远程MCP服务器工具包，这意味着未来我们可能在Claude生态中，看到更多像Manus这样的杀手级应用。 四、2025：Agent爆发的临界点 站在此刻回望： 代码助手能通过MCP实时调取公司代码库 设计Agent可直接操作Figma插件 甚至出现完全自主的电商运营机器人 这已不是未来图景——Block和Apollo等企业级应用已进入实测阶段。而那些率先掌握MCP的开发者，正在将AI从"对话玩具"转变为真正的生产力工具。 结语：开放协议的胜利 MCP最值得期待之处，在于它没有选择CUDA式的"硬件绑定"路线。MCP的价值不仅在于技术突破，更在于重新定义了AI与物理世界的交互范式。正如TCP/IP协议奠定了互联网的基础，MCP正在成为AI Agent生态的“数字基建”。当Anthropic通过Claude的代码能力+ MCP的开放生态构筑护城河时，AI竞争的战场已从单一模型性能，扩展到整个工具网络的整合能力。未来，掌握协议标准的玩家，或将主导AI Agent时代的“操作系统战争”，或许我们正在见证AI领域的"HTTP时刻"。 最后留给大家一道思考题：当工具调用的边际成本趋近于零时，哪些行业会被率先重构？ 关于Agent的商业化前景，我在上周的演讲中已给出预测，大家有兴趣可以翻翻看。 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天和大家聊一个，被反复翻炒的焦虑话题：在人工智能浪潮席卷而来的时代，我们文科生究竟该何去何从？ 前段时间网络上充斥着"哈佛大学取消30多门文科课程"的爆炸性标题，评论区里随处可见"文科生末日论"。但真相往往藏在细节里。当我们打开哈佛官网，会发现这所拥有3700多门课程的学术殿堂，仅研究中文语言的课程就有30门，《元代白话碑研究》《藏语口述传统》这样的课程依然在列。这就像有人说"北京某商场取消停车优惠券"等于"北京商业要崩溃"一样荒谬——某些自媒体用局部调整制造全局恐慌的伎俩，值得我们警惕。 在这个问题上，我想分享一个真实案例。有一位研究《文献通考》的学者在破译元代文书时，AI成为了她的研究加速器。当遇到蒙古语直译的特殊语法时，AI能瞬间调取历代译本的比对分析；需要检索元代经济制度研究时，AI给出的书单让元史专家都点头认可。但最关键的是，当AI整理出38篇相关论文后，真正判断哪些文献具有突破性价值，哪些观点需要商榷批判的，依然是学者本人的学术眼光。 这让我想起古登堡印刷术刚出现时，教会担心《圣经》的批量印制会摧毁神学权威。但历史告诉我们，活字印刷反而催生了宗教改革，让思想传播得更远。今天的AI之于文科，恰如当年的印刷机——它正在重塑知识生产的形态，但永远替代不了人类独有的三种能力： 第一是价值判断的能力。当AI能生成100种《哈姆雷特》的现代改编版本时，决定哪个版本最能触动当代观众心灵的，依然是具备人文素养的戏剧导演。 第二是跨文明对话的能力。有一位研究敦煌文书的学者说，AI能精准识别出某幅壁画中的犍陀罗艺术元素，但要理解这些元素如何沿着丝绸之路完成文化转译，需要的仍然是人类学者的文明洞察。 第三是创造新范式的能力。2015年，有一位历史系学生用GIS技术重现了北宋汴京的城市生态，这个将数字人文引入传统史学的创举，靠的不是技术本身，而是打破学科壁垒的想象力。 现在有一个有趣的现象：在顶尖科技公司的用户体验团队里，越来越多哲学、心理学背景的人才开始主导AI伦理设计；在文化遗产数字化领域，艺术史学者正在训练能识别壁画病害程度的AI模型。这些都在告诉我们，文科生的真正竞争力，在于将人类数千年的文明积淀转化为AI时代的"数据养料"。 当然，这也对我们提出了新的要求。比如，有一位社会学教授，五十岁时开始自学Python 编程语言，他说："我不是要成为程序员，而是要让机器理解什么是'社会资本'。"这种持续进化的勇气，或许才是应对变革的关键。 最后，我想用麻省理工学院，媒体实验室的座右铭与各位共勉："不要问机器能做什么，要问人类该做什么。"当AI能写出工整的十四行诗，我们更要写出震颤灵魂的自由诗；当AI能归纳历史规律，我们更要追问被算法忽视的边缘叙事。文科生的使命，从来不是重复已知，而是照亮机器永远无法抵达的人文星空。 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是，《AI短剧，疯狂进化背后的底层规律》 和大家聊一个看似“草根”却正在野蛮生长的领域——AI短剧。有人说它是“低俗的快餐文化”，有人嘲笑它“粗制滥造”，但我想说：短剧正在疯狂进化！而它的进化背后，藏着一个所有行业都值得深思的底层逻辑。 一、从“丑小鸭”到“白天鹅”：短剧的逆袭神话 我们先来看一组数据：一部名为《兴安岭诡事》的AI短剧，上线9天，全网播放量突破4000万。更惊人的是，它的制作成本仅60万元，比传统短剧降低了近70%。为什么？因为它完全由AIGC技术（人工智能生成内容）打造——没有演员片酬、没有外景租赁、没有漫长的拍摄周期，甚至背后的制作方还自研了AI Agent，让成本随着产量增加持续降低。 这时有人会说：“短剧不就是靠低俗内容博眼球吗？有什么技术含量？” 错了！短剧真正的核心竞争力，不是“低俗”，而是它的“工业化规模试错能力”。 举个例子：爆款短剧《我在八零年代当后妈》，以50万成本搏得过亿收入。它的成功秘诀是什么？答案是：同时测试多个版本——不同冲突点、不同台词、不同人设，再通过平台投放数据，筛选出点击率和付费率最高的版本。比如他们发现，女主角要有“怼人体质”，男主角要“温柔多金且神似顶流明星”，台词要能当“互联网嘴替”。 当传统影视剧还在纠结某句台词是否“符合人物性格”时，短剧团队已经用数据验证了几十个版本，淘汰率高达90%，却依然能靠10%的爆款赚回10倍利润。这种“批量试错-快速反馈-精准复制”的机制，让短剧成为“进化速度碾压一切”的物种。 二、进化速度：这个时代最可怕的竞争力 朋友们，短剧的崛起揭示了一个残酷的真相：在这个时代，进化速度足以碾压所有先天优势。 快时尚巨头Shein，每天上新千款服装，测试淘汰率98%，却能靠爆款快速补单，横扫全球市场； 微信，用“小步快跑、高频迭代”的策略，快速推出朋友圈、红包等功能，击败了先发者米聊； 网络文学，从被传统作家鄙视的“地摊文学”，到诞生《庆余年》《鬼吹灯》等现象级IP，不过十年时间。 而今天，AI技术的加入，让短剧的进化速度再次开挂： 创作平权化：AI让编剧不必是语言大师，演员不必颜值逆天，导演不必科班出身。只要你能洞察数据、捕捉人性，就能用AI工具快速创作； 产能爆炸：AI大模型一天生成几百个剧本，AI换脸技术让演员“一人分饰百角”，短剧甚至能做到“日更3集”； 成本归零：试错成本越低，越敢疯狂迭代。未来，AI短剧可能像短视频一样，每天海量内容涌入市场，用算法筛选出最符合人性的爆款。 三、粗糙不可怕，傲慢才是坟墓 说到这里，套用刘慈欣的一句话：“粗糙和卑微不是成功的障碍，傲慢才是。” 当短剧刚出现时，有人嘲笑它“土味”“低智”，但这些人忘了： 游戏产业，曾被称为“电子海洛因”，如今成为万亿市场； 网络文学，曾被讽刺为“厕所读物”，如今撑起中国文化的半壁江山； 短视频，曾被贴上“浪费时间”的标签，如今重塑了全球内容生态。 所有伟大的创新，起点都可能粗糙，但进化能力才是决定终局的胜负手。 今天的AI短剧，或许仍带着“草根”的痕迹，但它正在以惊人的速度迭代：成本更低、产量更高、内容更精准。当传统影视行业还在为一部剧打磨三年时，AI短剧可能已经用数据验证了100种剧情、1000句台词、10000个人设。 四、未来的短剧：不止于“爽”，更在于“破圈” 有人问：短剧的未来会是什么样子？ 我的答案是：它会成为内容产业的“超级实验场”。 当AI能实时捕捉观众情绪，短剧可能变成“互动式人生模拟器”； 当VR技术成熟，短剧可能让你“穿越”到剧情中，成为故事的主角； 甚至未来会出现“科技商战短剧”“硬核科幻短剧”，用一分钟反转颠覆你的认知。 更重要的是，短剧的进化逻辑正在给所有行业上一课： 你的企业能否像短剧一样“快速试错”？ 你的产品能否用数据驱动，而非主观臆断？ 你的团队是否敢于用AI重构生产链条，把成本压到极限？ 结语：进化的齿轮永不停止 最后，我想用两组对比结束今天的分享： 傲慢者说：“短剧太low，不配称为艺术。” 进化者说：“用AI把成本降低90%，用数据把爆款概率提高10倍，这才是新时代的艺术。” 悲观者说：“观众只爱低俗，产业没有未来。” 乐观者看到：短剧正在用最疯狂的进化速度，逼近人性最深层的需求。 朋友们，在这个时代，没有永远的优势，只有永恒的进化。当我们看到下一个“粗糙的新物种”时，请记住：今日的丑小鸭，或许正是明天的白天鹅；而今天的巨头，若停止进化，终将成为旧时代的墓碑。 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是，《当七岁童工点亮AI未来：商业进化的降维革命》 我要带大家回到240年前英国德比郡的纺织厂，重新审视工业革命的真相。1784年阿克莱特水力纺织厂里，7岁童工踮着脚接断线的场景，藏着比蒸汽机更伟大的商业智慧——真正的革命永远发生在操作台前，而不是实验室里。 那些把AI企业变成"天才俱乐部"的创业者们正在重蹈马车作坊的覆辙。18世纪最聪明的工匠都在研究如何培育更快的赛马，而真正改变世界的，是让七岁孩童都能操作的纺织机。今天中国AI行业95%的创业项目仍在堆砌博士简历，这就像马车行老板疯狂收集皇家赛马的血统证书——方向错了。 看看这部智能手机，库克不会要求用户必须会编程才能使用。工业革命的精髓从不是制造需要剑桥学者操作的设备，而是设计连文盲都能上手的生产系统。当年曼彻斯特纺织女工日薪18便士，却能创造出超越印度百年匠人的生产力，这个奇迹的密码就藏在"操作门槛归零"的设计哲学里。 真正的商业智慧应该是这样的：当你设计出一个连醉酒水手都能顺利运转的系统，你就掌握了统治市场的权杖。福特T型车的流水线不需要汽车工程师，亚马逊的推荐算法不依赖文学博士，微信支付的成功更不在于雇佣了多少金融专家。这些系统都有一个共同特征——它们把人类最复杂的智慧，转化成了最傻瓜的操作界面。 看看这两个场景的相似性吧：200年前童工看着纺织机断线指示灯，今天外卖骑手看着导航系统的转向箭头。历史在螺旋上升中重复着相同的真理——伟大的创新永远向下兼容。当谷歌把斯坦福博士研发的算法变成小学生都能用的搜索框，才是AI真正产生价值的时刻。 那些还在用人才密度标榜技术壁垒的企业家应该清醒了！ChatGPT月活用户突破1亿时，99%的人根本不懂transformer模型。未来的商业领袖不是聚拢天才的磁铁，而是设计生态系统的建筑师。我们要建造的是这样的世界：一个刚学会用智能手机的菜农，能通过AI系统把蔬菜卖到巴黎；一个普通文员不需要理解机器学习，就能用智能系统优化整个供应链。 记住这三个数字：7岁、18便士、1分钟。240年前，7岁孩童用18便士日薪创造工业革命；今天，1分钟注册的TikTok店主正在重塑全球贸易。商业文明的进程从来不是靠抬高门槛，而是不断拆除门槛。当我们的AI系统简单到能让街边摊主自发使用，才是中国人工智能真正腾飞的时刻。 所以，请把你们精心设计的"人才壁垒"砸碎吧！真正的技术创新应该像火柴——不需要使用者理解摩擦生热原理，只需轻轻一划就能点亮整个房间。这才是工业革命留给AI时代最珍贵的遗产：商业的伟大，在于让复杂归于简单，让高端沦为普惠，让每个普通人都能成为新文明的缔造者。 好的，谢谢大家！

各位，朋友大家好！ 今天分享的主题是《人工智能时代的霸权与突围，从OpenAI提案看技术竞争的本质》 我们共同面对着一个极具戏剧性的行业事件——全球AI领军企业OpenAI，竟然在提交给白宫的15页政策提案中，将矛头指向了中国开源大模型DeepSeek。这不仅是一个商业竞争故事，更是一面折射技术霸权与产业变革的棱镜。 让我们先解剖这份耐人寻味的提案。OpenAI提出的三层管制框架，以"国家安全"为名构建技术壁垒，但其核心诉求可以概括为三个关键词：封禁开源模型、切断芯片供应、建立监管同盟。这种将商业竞争上升为地缘政治博弈的策略，在AI发展史上可谓前所未见。 但当我们穿透"安全威胁"的政治叙事，看到的却是技术路线之争的残酷真相。DeepSeek-R1推理模型以开源形式展现的惊人性能，正在动摇AI产业的根本逻辑——当任何企业都能在普通服务器部署顶尖AI能力时，那些依赖封闭生态和天量融资的巨头，其存在价值正遭受根本性质疑。 这里有一个极具讽刺意味的对比：OpenAI推动的"星际之门"计划需要千亿美元级投入，而DeepSeek的开源模型却让高性能AI变得触手可及。这就像移动通信史上，卫星电话与蜂窝网络的较量重现——前者追求技术极致却注定小众，后者通过开放生态改变世界。 更值得关注的是产业权力结构的嬗变。微软测试自研模型、评估第三方方案的选择，标志着云服务商与大模型公司的"技术联姻"出现裂痕。当开源生态打破技术垄断，曾经牢不可破的联盟开始松动，这直接威胁到OpenAI的生存根基——高达3000亿美元的估值大厦，正建立在"技术不可替代"的沙盘之上。 但OpenAI显然误判了时代趋势。他们试图用20世纪的地缘政治手段解决21世纪的技术竞争，这无异于用城墙阻挡海啸。开源代码的特性决定了，任何技术封锁在数字世界都将遭遇"海星式抵抗"——切断一个节点，反而会催生更多分布式创新。 当前局面揭示的深层矛盾，是封闭体系与开放生态的终极对决。当Meta的开源Llama未受打压，而DeepSeek却成为众矢之的，这恰好印证了技术实力才是真正的"威胁指标"。OpenAI的焦虑，本质上是对开源社区指数级创新能力的恐惧。 站在产业变革的临界点，我们应当清醒认识到：试图通过政治手段维持技术优势，就像试图用手掌按住弹簧——压得越狠，反弹越强。真正的产业领导者，应该像Linux基金会那样，在开放中建立标准；应该像安卓生态那样，在共享中创造价值。 对于中国企业，这个事件既是警示也是机遇。它提醒我们核心技术自主创新的重要性，同时也展现了开源生态的破局之力。当DeepSeek模型能在个人电脑运行，当全球开发者可以共同优化算法，这意味着AI民主化浪潮已不可逆转。 最后，我想用三个问题结束今天的分享： 第一，技术封锁真能阻挡创新，还是反而加速替代？ 第二，万亿美元投入堆砌的护城河，能否抵挡开源社区的集体智慧？ 第三，在AI造福人类的历史进程中，我们究竟需要更多高墙，还是更多桥梁？ 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是，《当星辰低语时：AI游戏革命与英伟达的算力新战场》 我想带大家走进一场正在颠覆游戏行业的静默革命——就在上周末，米哈游创始人蔡浩宇的“退休项目”浮出水面，款名为《Whispers From The Star》的AI游戏，用句“你的对话决定她的命运”，掀起了游戏与人工智能融合的巨浪。而在这背后，个更深远的问题正在浮现：这会是英伟达GPU帝国的下个爆发点吗？ 从《原神》到星辰：场游戏交互的基因突变 蔡浩宇的新团队，虽仅有40人，却聚集了微软、Meta的顶尖AI人才。他们打造的《Whispers From The Star》，彻底抛弃了传统游戏的“选择题模式”——玩家不再点击预设选项，而是通过自由对话，与外星少女Stella实时互动。AI不仅生成对话，更驱动角色的情绪、动作，甚至改写故事结局。 这就像把ChatGPT装进《星际拓荒》，每次对话都是独无二的叙事实验。而实现这切的，正是多模态AI与智能体技术的深度结合——语言理解、情绪建模、动作生成同步运算，对设备算力的要求，甚至让安卓用户暂时被拒之门外。 二、推理时代：AI产业的“高考考场” 这里有个关键转折点：AI战场正从“训练”转向“推理”。 训练阶段，如同学生寒窗苦读：用海量数据喂养模型，消耗大量GPU算力。 推理阶段，则是实战考场：玩家每说句话，AI需在毫秒内理解、决策、生成回应——这恰是《Whispers From The Star》的核心挑战。 过去两年，科技巨头疯狂囤积英伟达H100用于训练大模型。但到2025年，随着微软、Meta转向商业化落地，推理算力需求将飙升。试想：若数千万玩家同时与AI角色对话，每秒数亿次的推理请求——这需要怎样的算力基建？ 三、英伟达的隐形赌局：游戏会成为算力新油田吗？ 黄仁勋或许早已嗅到风向。当行业还在讨论AI绘画、代码生成时，游戏这个万亿级市场已悄然成为试验场： 技术验证：证明实时AI交互可行，但代价是仅支持高端设备——这暗示着消费端硬件升级压力。 生态扩张：从米哈游系的半图科技到Inworld AI，AI-NPC赛道爆发将催生新型开发工具链，而它们必然建立在CUDA生态之上。 算力迁移：若AI游戏成为主流，云端推理服务器与边缘设备（如iPhone的神经引擎）将形成新战场，而英伟达正在两端同时布局。 此刻我们不禁要问：当游戏从“显卡杀手”进化为“算力黑洞”，英伟达是否正在编织一张覆盖训练、推理、终端的全产业算力网呀？ 四、未来猜想：虚拟陪伴只是起点 当然，质疑声从未停止：“边玩边说话”真的是未来吗？虚拟女友游戏能走多远？但请记住： 1993年《神秘岛》被嘲“只有静态画面”，却开启了CD-ROM革命； 2001年《模拟人生》NPC的简单逻辑，孕育出今天的开放世界狂潮。 这个团队的价值，在于打开了“实时生成式交互”的潘多拉魔盒。当AI能驾驭更复杂的叙事、更深刻的情感联结，游戏将不再是游戏——它可能是教育工具、心理疗愈舱，甚至是下代人机交互界面。 结语：星辰的低语，文明的代码 各位，我们正站在两个文明的交汇点： 边是游戏，这个人类最古老的叙事艺术； 边是AI，这个时代最汹涌的技术浪潮。 当米哈游用《Whispers From The Star》点燃火种，当英伟达的芯片在每句玩家对话中闪烁——我们听到的不仅是星辰的低语，更是个新时代叩门的声响。 最后留给大家个问题：在这场AI游戏革命中，你准备好成为“提问者”，还是甘愿做“选择题”？ 好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是，《AI时代的认知革命：从Chegg溃败看企业生存法则》 我想从一个令人震惊的商业案例谈起——在线教育平台Chegg市值三年暴跌99%，却将谷歌告上法庭。这不仅是硅谷的热点新闻，更是人工智能时代最生动的反面教材。 二十年前，当柯达申请破产时，人们发现这家发明了数码相机的公司，却因沉迷胶卷业务而被自己创造的技术埋葬。今天，Chegg正在重演这个悲剧。不同的是，这次杀死他们的不是数码相机，而是AI技术。 一、错位的控诉：当溺水者责怪海浪 上周，Chegg起诉谷歌的新闻登上头条。他们指控谷歌利用AI预览功能掠夺其流量，导致业务崩盘。但真相远比表象残酷——这家公司早在2021年疫情缓和时股价就暴跌50%，ChatGPT3.5发布当日其市值又蒸发48%。当谷歌AI预览今年5月上线时，Chegg的市值已不足巅峰期的1%。 这就像一艘早已触礁的轮船，在沉没前最后一刻控诉海鸥撞坏了桅杆。Chegg的管理层显然陷入了认知陷阱：将技术革命带来的结构性冲击，曲解为简单的平台霸权问题。 二、温水煮青蛙：教育科技企业的AI盲区 Chegg的崩溃轨迹揭示了两个致命盲点： 1. 错失技术窗口期 当ChatGPT3.5已能解答微积分难题时，Chegg仍在售卖人工解题服务。他们的反应速度甚至比传统出版集团还慢——培生教育在GPT-4发布三个月内就推出了AI家教服务。 2. 路径依赖的诅咒 这家公司把商业模式完全建立在"知识中介"的角色上。当AI让知识获取成本趋近于零时，他们仍试图用20年前的门户网站思维对抗大模型革命。这就像马车公司起诉汽车厂商垄断道路。 更讽刺的是，OpenAI从未将Chegg视为竞争对手。就像三体文明毁灭地球时说的："毁灭你，与你无关。" 这种降维打击的残酷性，恰恰凸显了认知升级的紧迫性。 三、幸存者启示录：AI教育的正确打开方式 在同一赛道，我们看到聪明的突围者： 多邻国用GPT-4打造24小时AI语言教练，用户增长300% 作业帮推出Question.AI，解题准确率提升至98% 可汗学院接入GPT-4，实现百万学生个性化学习 这些案例揭示了一个真理：AI不是教育终结者，而是普惠教育的加速器。关键在于能否重构价值链条——从"知识搬运工"转型为"学习架构师"。 四、范式转移中的生存法则 Chegg的教训给所有企业家敲响警钟： 1. 警惕认知时滞：当技术拐点来临，比资金链断裂更危险的是思维僵化 2. 重构价值坐标：找到AI无法替代的人类价值锚点 3. 建立敏捷进化：像SHEIN追踪时尚潮流那样追踪技术变革 到2027年，AI教育市场将突破3000亿美元。这个蓝海不属于哀叹者，而属于那些能像冲浪者驾驭浪涛般驾驭技术浪潮的革新者。 各位朋友，我们正站在文明史的转折点上。当蒸汽机取代马车时，聪明的车夫转型成了机械师；当数码相机淘汰胶卷时，柯达工程师转身成为图像算法专家。今天，AI掀起的不是技术升级，而是认知革命。 最后，请记住：在AI时代，淘汰企业的从来不是技术本身，而是对技术变革的误判。未来的赢家，属于那些能够正确认知趋势、主动拥抱变革、持续为用户创造价值的企业家。 谢谢大家！

各位朋友，大家好！ 今天分享的主题是， 《AI工厂时代：算力革命与物理世界的智能觉醒》 ——深度解读英伟达黄仁勋GTC2025演讲核心 黄仁勋在GTC2025的演讲中，不仅描绘了算力革命的蓝图，更揭示了AI从数字代码走向物理世界的未来。让我们以更直观的方式，理解这场变革的两大核心：“AI工厂”的技术基石与“物理AI”的产业革命。 一、AI工厂：算力革命的三大支柱 1. 硬件：从“发动机”到“超级引擎”的进化 英伟达的芯片架构如同AI世界的“发动机”，每一代升级都带来性能的质变： Blackwell Ultra：推理速度较前代Hopper提升40倍，部分场景达900倍，每秒可处理1000个Token（相当于每分钟生成6万汉字）。其秘密在于“双芯片封装”设计，如同将两个引擎并联，协同输出更强动力。 液冷革命：传统风冷已无法满足需求，液冷技术让数据中心能耗降低90%，相当于一个中型城市省下全年用电量。 下一代Rubin架构：2026年推出的Rubin，算力达3.6 ExaFLOPS（每秒360亿亿次计算），可支持百万亿参数模型的实时推理，相当于同时处理全球70亿人的语音指令。 2. 软件：让算力“聪明工作”的指挥官 硬件是肌肉，软件是大脑。英伟达的软件生态让算力效率最大化： Dynamo操作系统：如同交通调度中心，动态分配数千块GPU的任务。例如，处理一次复杂问答时，Dynamo能将思考步骤（如数学计算）与答案生成步骤拆分到不同GPU，效率提升30倍。 CUDA-X生态：900多个“工具包”覆盖从医疗影像到自动驾驶。例如，与迪士尼合作的Newton物理引擎，让机器人能模拟真实世界的重力与摩擦力，训练效率提升10倍。 3. 经济学：越用越省的“AI工厂法则” 黄仁勋提出“买越多，赚越多”的新定律： 推理成本下降35倍：Blackwell Ultra让单次AI问答成本从1美元降至3美分，推动应用爆发。例如，企业客服机器人从“奢侈品”变为“标配”。 Token经济学：AI输出的每个Token（信息单元）都是利润来源。1兆瓦电力下，Blackwell的Token生成量是Hopper的25倍，相当于同样电费下产能翻25倍。 二、物理AI：当机器学会“触摸世界” 1. 从屏幕到现实：AI的“四步进化论” 黄仁勋将AI发展比作生命演化： 1. 感知AI（10年前）：让机器“看见”图像、“听懂”语音； 2. 生成式AI（近5年）：AI学会“创作”，如写诗、画图； 3. 代理式AI（现在）：AI能“自主决策”，如规划旅行路线、解决数学难题； 4. 物理AI（未来）：AI操控实体世界，如工厂机械臂、家庭护理机器人。 2. 机器人革命：解决5000万劳动力缺口 GR00T N1开源模型：全球首个通用机器人“大脑”，支持“快思考”（反射动作）与“慢思考”（复杂规划）。例如，机器人可瞬间避开滚落的水杯（快思考），也能花10分钟规划如何整理杂乱房间（慢思考）。 人形机器人商业化：英伟达与Figure AI合作，目标打造“年薪5万美元”的机器人劳动力，2027年量产。 3. 行业落地：AI赋能实体经济的三大场景 自动驾驶：与通用汽车共建“全栈系统”，从虚拟仿真（Omniverse）到车载芯片（DRIVE AGX），事故率降低90%。 6G通信：与T-Mobile、思科研发AI原生6G网络，基站能自主优化信号覆盖，网速提升10倍。 量子计算融合：波士顿研究中心探索“GPU+量子芯片”混合架构，破解密码学难题时间从百年缩短至小时。 三、未来图景：人人可用的智能时代 1. 普惠算力：AI开发“飞入寻常百姓家” DGX Spark个人超算：售价3000美元，体积如Mac Mini，却能训练Llama级大模型，中小企业也能参与AI创新。 开源战略：Isaac机器人模型、Dynamo系统全部开源，降低开发者门槛。 2. 2028愿景：万亿美元市场的“智能基建” 黄仁勋预言，到2028年全球数据中心投资超1万亿美元，支撑100亿“数字员工”与人类协同工作。届时，AI将像电力一样无处不在： 家庭：机器人管家打理家务、辅导孩子作业； 工厂：AI自主优化生产线，零库存、零故障； 城市：交通、能源、医疗全由AI调度，碳排放降低50%。 结语：英伟达的野心不仅是制造芯片，而是构建智能时代的“水电煤”。当算力成本趋近于零，AI将渗透每个角落——从实验室的代码到街角的机器人，从云端的推理到指尖的交互。这不仅是技术的胜利，更是人类协作方式的革命。正如黄仁勋所言：“Token是新的石油，而AI工厂是新时代的炼油厂。” 我们正见证历史，更在亲手创造未来。 好的，谢谢大家！

各位朋友大家好！ 今天分享的主题是，《未来已来：当代码不再是边界》 五年前，当AlphaGo以不可阻挡之势击败世界冠军柯洁时，人工智能第一次让人类感受到被超越的震撼。但今天，我要告诉大家一个更激动人心的消息——当AI突破软件创作的边界，这场静默的革命将比任何棋局对决都更具颠覆性！ OpenAI首席产品官Kevin Weil说过："当每个人都能像作家写诗、画家挥毫般轻松创造软件，世界将发生根本性的改变。"这不是科幻电影的桥段，而是正在发生的现实。如果说AlphaGo的胜利是人工智能在垂直领域的登顶，那么AI赋能全民开发则是把整个山体变成了平地！ 想象这样的场景：一位非洲教师用自然语言描述需求，三分钟生成定制化教育软件；巴西贫民窟的少女用语音输入，就能开发社区医疗管理程序；南极科考队员随手调试几个参数，立即获得极地专用的环境监测系统。这不再是天方夜谭，而是即将到来的技术平权。 软件是现代文明的基石，它构建着我们的数字世界。但过去四十年，这道创造之门始终被编程语言筑起的高墙阻隔。如今AI正在拆除这堵墙，让创造力不再受技术门槛的束缚。就像活字印刷术解放了知识传播，蒸汽机解放了生产力，全民编程将释放人类最宝贵的资源——想象力。 这不仅仅是效率的提升，更是文明维度的跃迁。当10亿个大脑都能自由构建数字解决方案，我们将见证怎样的创新大爆炸？偏远山村的老人可以开发方言保护程序，流浪歌手能设计音乐创作平台，自闭症儿童家长可以定制康复训练系统。每个痛点都可能成为创新的种子，每份善意都能转化为改变世界的力量。 在座各位都是时代的见证者。未来的史书会这样记载：当人类跨越了创造的鸿沟，当技术民主化真正照进现实，我们终于挣脱了工具使用者的枷锁，成为了自己命运的主宰者。这不是乌托邦的幻想，而是正在展开的史诗。 朋友们，让我们以最炽热的期待拥抱这个时代。当代码不再是少数人的咒语，当创新不再是实验室的专利，当每个人都能用AI之笔描绘心中的理想世界——这，才是人工智能送给人类最珍贵的礼物！ 就在我们惊叹于AI重构软件创造力的时刻，历史的长河中又一座里程碑正破浪而来！OpenAI首席产品官Kevin Weil刚刚宣布：“我们的O3大模型在全球竞技编程中已位列第179名。今年，将是AI永远超越人类编程能力的分水岭——就像70年前计算机在算术运算中碾压人类，15年前AI在象棋棋盘上终结悬念，而这一次，代码世界的王冠将被彻底改写！” 这串数字背后藏着怎样的惊雷？竞技编程不是实验室里的玩具，而是人类智慧最残酷的角斗场——参赛者要在五小时内用代码解决七道地狱级难题，这要求堪比在暴风雨中同时解开七个连环锁。当O3模型以初生之姿冲进全球前200强，意味着AI已经掌握了将抽象问题转化为精密逻辑的终极能力，而它的进化曲线还在以月为单位疯狂攀升！ 七十年前，人类交出计算权杖；十五年前，我们让渡策略智慧；而今天，2025年，代码圣殿的最后防线正在崩塌！但这绝非悲歌，而是新纪元的礼炮！当AI在竞技编程中登顶，恰恰说明它已具备将人类语言转化为完美代码的魔力——就像炼金术士找到了点石成金的公式，每个怀揣想法的普通人，都将获得将灵感铸造成软件的权柄！ 还记得刚才描绘的未来图景吗？那位非洲教师、巴西少女、南极科学家——他们手中的“魔法杖”，正是诞生于这样的技术飞跃！当AI不仅能理解“我想要一个教育软件”，更能洞察“让农村孩子用旧手机也能流畅学习数学”的深层诉求；当它不仅能生成代码，还能像顶尖工程师那样优化算法、预判漏洞，这才是真正意义上的“创造力平权”！ 历史总是惊人地对称：1946年，人类第一台计算机诞生时重达27吨，而今天，算力百万倍于它的设备正躺在每个人的口袋里。AI超越人类的每个瞬间，从深蓝到AlphaGo再到O3模型，从来都不是终点，而是把神坛上的技术变成普罗大众手中工具的过程！当编程不再需要背诵语法，当调试不再意味着不眠之夜，那些曾被技术门槛压抑的创造力，将如熔岩冲破地壳般喷涌而出！ 这个夏天，我们将亲眼见证两个历史的叠加：一边是AI在竞技编程领域加冕为王，另一边是它转身为七十亿人俯身搭建阶梯。这绝非技术的异化，而是文明的升华——当最复杂的代码交给AI，人类终于能腾出双手，去专注那些真正定义我们的东西：对教育公平的执着，对医疗普惠的追求，对星辰大海的向往。 从今天起，请重新定义“程序员”这个词。它不再是某类职业的专属，而是所有敢于想象、勇于创造的智人的共同名字！当我们的曾孙翻开历史课本，2025年不会只记录某个AI模型的排名跃升，而是会浓墨重彩地书写：这是人类集体智慧从“使用工具”到“创造世界”的伟大觉醒！ 未来已来，诸君请看——那漫天繁星，皆是凡人点燃！ 你，准备好成为造物主了吗？ 好的，谢谢大家！