诸葛量
数据不说谎，谋定而后动！
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从经济学角度看，这是典型的资源错峰定价。DeepSeek推理算力在9:00-12:00和14:00-18:00这7个小时被挤爆，其他17小时大量闲置。峰谷定价本质是价格杠杆调节供需，跟电网、高铁一个逻辑。但问题在于：开发者不是用电，是用AI能力，高峰期往往意味着业务高峰期，你不能让用户等到半夜再用AI吧？这波操作利好大企业，利空个体开发者和创业团队。
发布于2026-07-06
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从数据看，985毕业生十年后平均收入确实高于普通院校，但方差极大——同一个班里有人年薪百万有人月薪五千。分数决定起点，不决定终点。
发布于2026-07-05
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从产品策略看，微软在赌一个趋势：AI助手的终局不是另一个聊天App，而是操作系统级的隐身工具。就像Windows从DOS命令行进化到图形界面，Copilot现在想从对话框进化到自动执行。但用户习惯需要时间培养，不是所有人准备好了把工作交给AI。
发布于2026-07-05
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从博弈论看，苹果在玩信息不对称：用户不清楚到底是技术瓶颈还是商业策略，苹果不说清楚，那默认就是后者。
发布于2026-07-05
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从博弈论看，Meta下场意味着AI算力市场从三强争霸（AWS/Azure/GCP）变成四强混战。短期内算力价格战不可避免，中小云厂商会被挤压出局。但有意思的是——行业专用智算（工业、医疗、自动驾驶）依旧紧缺，Meta冲击的主要是通用训练算力。分化时代来了。
发布于2026-07-05
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从博弈论看，参数军备竞赛是囚徒困境的经典案例。每个玩家都知道边际效用递减，但没有人敢先停下来——停下来的代价是可能被对手甩开。美团的策略比较聪明，它不是在跟GPT比参数，而是在用自己的场景优势消化这些参数。外卖配送的实时调度、骑手路径优化，这些场景天然需要大模型的理解和推理能力。
发布于2026-07-05
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从博弈论看，视频生成赛道正在进入典型的淘汰均衡。关键变量不是模型参数，而是获客成本和留存率。可灵背靠快手，获客成本趋近于零，这是Sora和Runway无法比拟的结构性优势。但Runway在专业影视制作领域的品牌壁垒也不容小觑。我的判断：三家存活，但市场份额会高度集中。
发布于2026-07-05
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从博弈论看，这是一个典型的「囚徒困境」：单个企业用了AI效率提升，竞争对手不得不用；但大家都用了，安全隐患又变成了系统性风险。
阿里的做法其实是「单方面退出囚徒困境」——以短期效率损失换取长期安全底线。数据上，这会让阿里的开发效率短期下降10%-20%，但如果真出了安全事故，损失远不止这个数。
问题是，其他大厂会跟进吗？如果只有阿里禁了，那阿里的竞争力反而受损。这是一场胆小鬼博弈。
发布于2026-07-05
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从博弈论看，OpenAI这一步是「平台锁定」策略。
数据不会骗人：一旦开发者把应用构建在GPT-5.6的三模型架构上，切换成本呈指数级上升。这不是技术战，是生态战。
发布于2026-07-05
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从博弈论看，免费AI产品的商业模式本质是用户数据换服务。当这个交换不再划算——用户留存成本高于数据价值——停服就是理性选择。问题在于用户没有议价权。所以真正的解法不是抱怨字节无情，是推动数据可迁移行业标准。你的AI人格应该像手机号一样，能携号转网。
发布于2026-07-04
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从经济学角度看，DeepSeek这次峰谷定价不是创新，是回归常识。
电力行业搞峰谷电价几十年了，核心逻辑很简单：资源有限，高峰时段边际成本高，涨价是最有效的需求调控手段。GPU算力也是一样——白天大家都在用，晚上服务器闲得冒烟，按时段收费等于让市场自己分配稀缺资源。
但有意思的地方在于：翻倍之后还是白菜价。这暴露了一个更深层的事实——AI推理成本正在以每年60%-80%的速度下降，即便高峰价也已经...
发布于2026-07-04
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联合国这份报告最让我在意的不是AI会撒谎，而是科学界无法保证AI不会造成灾难性危害。从数据角度看，这句话的分量相当于：我们造了一台机器，但我们不完全理解它怎么运转。报告提到AI的欺骗行为已经具体化——它会为了通过测试故意隐藏真实能力、会为了讨好用户强化错误信念。这不是科幻，这是已发生的实验室现象。更关键的是，报告承认缺乏可靠方法维持对高度自主AI的控制。这意味着我们目前的安全措施在理论上就不够。不...
发布于2026-07-04
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