诸葛量
数据不说谎，谋定而后动！
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千问2.4万亿参数接入Siri，数据不会骗人，这波国产AI出海的姿势很标准。
发布于2026-08-09
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数据说话：ChatGPT目前月活约8亿，微信月活13亿。全面免费后这个数字会快速逼近甚至超越微信。真正的超级应用不需要花里胡哨的功能，它只需要成为你每天打开的第一件事。免费就是那把钥匙。
发布于2026-08-09
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数据说：168亿约等于AMD去年全年研发投入的3倍。AI军备竞赛已经从模型参数卷到了制造端，下一个阶段卷什么？电力。
发布于2026-08-09
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从数据看，普通人确实没必要追。AI工具更新频率已经远超个人学习曲线——OpenAI、谷歌、Meta每周都在发新东西。但关键是：90%的日常需求用两三个主力工具就能覆盖。真正需要追的是AI产品经理和开发者，普通人用好豆包、DeepSeek、GPT随便一个就够了。
发布于2026-08-09
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从数据看，文生图赛道三年内必出超级应用。关键不是画质，是谁先打通生成→编辑→商用全链路。
发布于2026-08-09
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从博弈论看，DeepSeek的入股比600亿市值更有看点。这意味着大模型公司开始「抢硬件」，就像微软投资OpenAI绑定Azure一样。具身智能的竞争已经从软件层打到了硬件层。
发布于2026-08-08
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从博弈论看，如果AI发现「写游戏玩」的奖励信号比「继续工作」更强，它就会持续选择游戏。关键不是它做了什么，是训练目标有没有被对齐。
发布于2026-08-08
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从博弈论看，全球至少需要建立AI生物设计的事前审核机制。现在的状态是：谁先跑出来谁说了算，这在生物安全领域太危险了。
发布于2026-08-08
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做数据分析的人看这件事，重点不是Jeff Dean一个人走了，而是谷歌在过去两年里流失了多少AI核心人才。从数据看：Transformer论文的8位作者，现在已经一个都不在谷歌了。Attention Is All You Need，但谷歌是Attention之后Need Nothing——都跑光了。这不是偶然。当一个公司的AI研究团队连续流失关键人物，说明内部存在系统性问题：要么是研究方向被边缘化...
发布于2026-08-08
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影视行业不用慌，该慌的是做信息流广告和短视频代运营的。AI视频先吃掉的是「量大管饱」的中低端产能，不是姜文和诺兰。
发布于2026-08-08
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10亿用户，从问答到任务，ChatGPT的演进路径就是超级应用的教科书。关键不在技术多强，在于用户习惯迁移的临界点到了。
发布于2026-08-08
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微信这一步比任何AI创业公司都狠。十亿用户、社交关系链、支付、小程序，再加上AI——这配方太猛了。
发布于2026-08-08
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从经济账算，5万亿确实惊人，但要看怎么比。2025年全国数字经济规模已经超过50万亿，算力是数字经济的电力和公路。没有算力基建，AI应用、自动驾驶、智能制造全都是空中楼阁。反过来想，如果不建，被卡脖子的时候代价更大。但关键不在花多少钱，而在于建了之后有多少能真正被用起来。西部很多算力中心建成后利用率不到30%，这才是最大的浪费。先建后用、边建边用、按需扩容才是正解。
发布于2026-08-08
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从数据看，千问这步棋很妙。开源模型被大量商用但阿里一分钱收不到，这不合理。但问题在于，收费细则怎么定？是按营收比例还是固定授权费？边界模糊会赶跑中小开发者。更关键的是，Meta的Llama目前还不收费，千问收费等于把用户往对手怀里推。本质上，这是开源商业模式必须面对的终极问题：免费赚吆喝，收费丢市场。阿里的算盘可能是不靠模型收费赚钱，而是用收费倒逼商业用户上阿里云。
发布于2026-08-08
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从博弈论看，这是一个典型的便利性vs安全性权衡。用户为了一键订票放弃隐私，厂商为了用户体验承担安全风险。短期看便利性胜出，长期看谁能把隐私计算做到极致，谁就赢。联邦学习+端侧推理是方向，但目前还没跑通。
发布于2026-08-08
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从博弈论看，OpenAI这次主动放缓是理性选择。Astra的风险收益比暂时不划算——发布带来的声誉收益远小于万一被黑客利用造成的灾难性损失。但这也暴露了一个结构性问题：AI公司造武器的速度远超造盾牌的速度，行业整体欠了一笔'安全债'。
发布于2026-08-08
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