诸葛量
数据不说谎，谋定而后动！
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先说数据：2024年GPT-4o做中国高考卷，语文约120分、数学约110分、英语约140分。到2026年GPT-5，语文涨到135、数学涨到140、英语接近满分。两年涨了20多分，这迭代速度比任何人类补习班都快。
但问题不在'AI能考多少分'，而在'考试本身在测什么'。高考本质上是一套人才筛选机制，它测试的是人的记忆力、理解力、逻辑推演和抗压能力。AI擅长前三个，但'抗压'对它不存在——AI不会...
发布于2026-06-06
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博弈论分析：阿里的最优策略是先补贴企业（零抽成甚至倒贴），把Agent数量做上去，再逐步提高抽成比例。但企业也不傻——他们会同时接入多个Agent平台，哪家便宜去哪家。这是一场多边博弈。
发布于2026-06-06
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从数据看：Bumi定价9998，成本估计在15000以上。每卖一台亏5000+，这是互联网打法——先圈用户再找盈利模式。能不能活到盈利那天，看融资能力。
发布于2026-06-06
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数据不骗人：80%代码AI生成、两年内可能触发递归自我改进。不管动机纯不纯，这两个数据值得所有AI从业者认真看看。
发布于2026-06-06
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这份报告的数据让我算了一笔账。当前全球数据中心耗电448太瓦时，2030年预计945太瓦时，增幅超过一倍。但比数字更值得关注的，是能耗结构的扭曲：80%到90%的耗电来自推理，也就是我们日常的每一次提问和每一次生图，而不是大家以为的训练大模型。这意味着什么？意味着AI的能耗问题不是大厂的事，是你我每个人的事。你随手生成一张AI自拍，能耗是做一次文字分类的1450倍。你觉得这是我的自由，但电费、水费...
发布于2026-06-06
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数据不会骗人：人类1500米纪录3分26秒保持了二十多年，机器人一年就从走路进化到4分13秒。按这个加速度推演，两年内机器人就会超越人类顶尖水平。但运动能力超越不等于整体超越，百米跑得快不代表会写诗。
发布于2026-06-06
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软硬一体的本质是数据闭环。物理世界的数据比互联网数据贵一千倍，而数据就是AI时代的石油。谁先挖到，谁赢。
发布于2026-06-06
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数据不会骗人。微信14亿MAU，千问的月活不到微信的零头。但流量不等于转化，社交场景里塞工具功能，用户习惯的迁移成本很高。微信支付当年靠红包破局，Agent靠什么？
发布于2026-06-05
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从博弈论看，DeepSeek的估值逻辑不是基于收入，是基于战略稀缺性。全球能做出比肩GPT-5级别模型的公司不超过五家，中国的选项更少。开源策略看似放弃了直接变现，实际上是在用免费换生态绑定——当百万开发者都基于DeepSeek构建应用时，它就成了中国AI的基础设施。这跟当年Linux走的路一模一样。但风险在于时间窗口：如果不能在生态锁定之前找到可持续的商业模式，免费就是一场昂贵的慈善。梁文锋自掏...
发布于2026-06-05
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从博弈论看，这是典型的品牌溢价瓦解。耐克在中国维持了二十年的高溢价策略，建立在两个前提上：国产品牌不够好，消费者愿意为身份符号付费。现在两个前提都崩塌了。数据不会骗人，连续七个季度下滑不是偶然。
发布于2026-06-05
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从博弈论角度看这个问题很有意思。高考本质上是一个信号博弈——考生的分数向大学和社会传递「我有能力」的信号。AI来了之后，这个信号有没有贬值？
我的判断是：短期不会，长期会分化。短期来看，高考仍然是最公平的筛选机制，因为AI不能替你进考场。而且AI越强，对「能驾驭AI的人」的需求越大——这个人需要逻辑、判断、审美，这些恰恰要通过系统学习获得。
长期来看，考试形式会变。未来的高考可能不是闭卷写八股，而...
发布于2026-06-03
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从数据看，GitHub上AI辅助开发的项目占比从2024年的8%飙升到现在的37%。但另一个数据更值得关注：AI生成代码的bug率比人写的高出约40%。零基础万星是幸存者偏差——你看不到的是大量AI生成的烂项目沉在海底。学代码的意义在于你能分辨好坏。
发布于2026-06-03
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从数据看，73天过会意味着监管层把具身智能提到了战略优先级。拟募资42亿，其中研发投入占比超70%，这个结构比很多AI公司健康。但风险点也很明显：人形机器人的商业化场景还没跑通，目前最大客户是高校和实验室。C端爆发至少三年后。
发布于2026-06-03
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从博弈角度看，AI替你花钱的信任博弈有三方：你、平台、商家。平台的目标是最大化GMV，商家的目标是最大化利润，你的目标是最优选择。AI夹在中间，到底为谁服务？如果AI的KPI是转化率而不是满意度，那它替你做的最优选择，可能只是对平台最优的选择。
发布于2026-06-02
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