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前段时间，划水怪用AI生成了两张图——在白板上的涂鸦！他把这两张图发到社交媒体上，获得了四五十万的浏览量，结果居然没有人发现图是AI生成的！这引发了他对AI的一连串的思考，那今天，咱们就好好聊聊“AI”这个话题。
既然要聊AI的前世今生，来龙去脉，就无法绕开2022年11月30日，正是这一天，ChatGPT横空出世，在播客「屠龙之术」的主播庄明浩老师看来，这个时间点极为重要。在此之前大家提到AI，想到的都是AlphaGo、深蓝，用来打游戏或者下棋，还有人脸识别。
而如今的AI已被OpenAI重新定义，至今我们仍在延续这个范式。2024年OpenAI提出了通往通用人工智能AGI的5个level，这个逻辑有点类似于自动驾驶。
L1是“Chat Bot”，以聊天为交互的阶段；L2叫“推理”，我们看到了机器在“思考”，比如当用户提出问题后，Deepseek不会马上回答，有一个打引号的“思考”的过程，虽然从某种程度上来说这是一种“表演”，但在此之前，AI是没有这个“思考”过程的，回答问题的速度极快，而让AI从快思考变为慢思考，可以说参考了人类的思考方式。
与L1、L2的语言交互范式不同，L3阶段AI需要执行具体的指令，例如现在很多人都在用AI做PPT、打开网页、叫车，从语言跨越到了行为，情况开始变得复杂。这不再是一家AI公司的事情，变成了AI跟整个环境进行交互，而现存的互联网环境是按照九游娱乐人类思维和使用习惯去设计及运行的，这就解释了为何AI无法进行更多交互，因为它没办法绕过反爬虫验证码的机制。
L4阶段被称为“研究者”，意味着AI可以自己训练自己。L5则是“管理者”。目前后两者是未来趋势，而AI目前还处于L2、L3阶段。就像自动驾驶，也卡在了现实层面，实际路况远比模拟、demo演示复杂得多。“跟人类环境做交互是一个长期的事情，不可能大力出奇迹。”明浩老师在节目中这样说道。
针对经常在科技新闻里出现的一些专有概念，明浩老师在节目中也一一作出了解释。比如LLM、LUI、Token等，就算一时无法全部记住，但也值得了解一二。
划水怪也在节目里引出了关于目前AI主桌玩家有哪些的讨论。根据刚才的信息来看，我们可以清晰地发现，不光有多位玩家，也有多张“桌子”，除了Chat自然语言模型，还有近期大火的多模态，比如一句话生成一个“空间”。
还有一桌是Coding（编程），这本来就是人类与计算机交互的语言，所以被AI“吃掉”似乎特别的顺理成章。毫无疑问，今年AI CodingD 发展近乎疯狂，大部分头部的科技互联网公司，超过一半以上的新生成的代码都来自AI。
有趣的是，虽然AI技术得到了突飞猛进地发展，但人类也面临了新的问题——我们如何给AI模型打分？只要有固定答案的领域，无论是数学还是代码，AI交出的答卷已超过人类的预期。但对于一张照片、一首歌、一张图，没有固定答案的领域，AI还有很长的一段路要走。
当然也有行业人士站出来表示AI发展的方向错了，现在这种堆能力、拼数据的方式培养出的都是研究模式的AI，与之前设想的通用型AI截然不同。针对此类观点，明浩老师表示要冷静看待，每种声音背后大概率都代表着资本利益。
美国目前主要的AI厂商是：OpenAI、Anthropic、谷歌、X-AI。划水怪关心的微软并未缺席，据明浩老师介绍，在2025年11月前，我们可以把OpenAI看成是微软的化身，因为两者业务完全绑定在一起。
而中国的情况则复杂一些。OpenAI刚诞生时，国内出现了被称为“国产大模型六小龙”的六家公司：智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物、阶跃星辰和月之暗面。而现在这些公司有的已退出，有的转型做医疗，原因在于AI产业前期需要巨额资金和资源的投入，不断“输血”。
中美之间的纷争其实也是开源、闭源之争。这里就必须谈到一家被明浩老师认为非常传奇的公司——DeepSeek。DeepSeek是第一个真正意义上实现开源的项目，毫无保留地将自己的多项核心技术开放给了全球开发者，包括人工智能L2阶段所有的训练方法、数据模型的搭建等。这一举动无疑让世界震惊，至此L2成为标配。
▲1月26日，游戏科学创始人、CEO，《黑神话：悟空》制作人冯骥评价DeepSeek
第一次，在AI板块出现了开源、闭源的议题。美国建立的趋势是基于美国金融市场的支持，需要投入大量的钱，DeepSeek在论文里提到它的最后一次训练，花费了128万美金，美国这边新闻里提到的则是十几亿美金。
与此同时，中国也倒逼着美国模型厂商开源部分模型，从应用生态的角度来看，尽管有中美“对抗”的事实存在，但一些美国头部公司承认自己在用中国的开源模型。
“中国开源会发展得更快，全世界前15都是中国厂商，美国最好的AI模型，基本3至6个月后中国的公司也能做到。”明浩老师这样总结了一番，节目里划水怪也提到“大国傲慢”的观点。实际上，AI产业的发展确实只有大国才有资格去谈。背后涉及的不光是技术研发，还有能源博弈。人类在AI发展这条路上已走出太远，资源变成了破局关键。
纵观世界，所有的科技巨头都在建数据中心，怎么去形容一个数据中心的大小呢？今天的单位是电的单位，原来不错的数据中心是几百兆瓦，今天变成GW,深圳这个体量的城市差不多是10-15GW，世界上最大的正由Meta创建的数据中心是2.7GW，其CEO扎克伯格曾表示要建造多个“比曼哈顿岛（约59平方公里）还大”的AI数据中心集群。光是电力需求就抵得上一个小型国家的耗电量。
与中国丰富又便宜的电力资源相比，美国电网没有中国这么发达。就像英伟达CEO黄仁勋说的那样：“AI竞赛的终极战场，不在芯片，在电厂。”基于迫在眉睫的电荒，我们频繁看到美国科技巨头投资核电的新闻，试图从“电费缴纳者”变身为“发电站主导者”。
除了电力，还有水资源和硬盘等储存设备的大量投入。几个月前，雷军回应红米K90价格争议时就表示“内存涨价太多，希望大家能理解我们的这份诚意”。节目里明浩老师也提醒了各位听众老爷，明年手机肯定会比今年贵。
从另一个角度来看，本轮AI叙事无非就是犹太人的金融加华人的攻势，要知道，在美国最头部的AI公司里面有一半以上的员工都是华人。美国视AI为“救命稻草”，而中国则有其他更多故事可以去讲。在AI应用拓展方面，中国比美国更值得期待一些，会走出不太一样的路，比如AI玩具等等。
此前节目里，划水怪就和黎叔聊过AI产业是否存在“泡沫”的话题。这次他也再次和明浩老师进行了讨论。
首先要明确什么是“泡沫”？在狭义定义的层面，它指的是资产在一定时间内的价格远超它的实际价值。嵌套在AI这件事上，AI相关公司的股价一定存在一些“泡沫”，但话说回来，任何资产在金融体系上都存在“泡沫”。
“AI泡沫”是什么时候变成舆论焦点的呢？回顾一下，Q2和Q3大众在讨论AI是不是存在“泡沫”，Q4的讨论就变成了——这是什么“泡沫”。可见已默认确实存在“泡沫”，而这一轮讨论的导火索的核心词是：循环融资，始于英伟达、OpenAI、甲骨文的万亿“三角游戏”，透支的是未知的未来。
那么目前“泡沫”处于什么时期呢？根据经典读物《危机速成课》的观点来看，危机前奏一般分为三个阶段：泡沫形式、资产错配、崩溃开始。现在差不多处于一至二阶段之间。
节目里明浩老师也提到，根据债务还是股权，是生产性还是非生产性，就可以划分出四象限。大家比较公认的是今日AI 产生的“泡沫”是最不危险的第一象限，是由股权与生产性的技术引发的。
每次有“泡沫”出现，都会有一种声音随之而来——“这次不一样”。不例外，这次也真的出现了。大众最常拿出的对比案例是2000年的互联网泡沫。当年卖路由器的公司思科（Cisco Systems）和今日的英伟达一样，在互联网泡沫最巅峰的时期，思科的市盈率达到过100倍，意味着这家公司每年赚1块钱，但这家公司值100元。
今天市面上这些最头部的AI初创公司，包括英伟达在内，平均市盈率差不多是28倍，可以说很健康。当年互联网泡沫时期，还有个很重要的指标——暗光纤。很多公司铺了光纤进去，但光纤没有被点亮，因为九游娱乐没有用户需求，这样的情况占到了97%。“这次数据中心的卡接上就亮了，供不应求，说明我们的需求明确且强劲。”明浩老师如是说。
当然这些动辄上亿的字眼距离我们普通人似乎过于遥远。因此节目里，明浩老师给到大家的建议是不需要关注这些科技圈内的新闻，也不要被此裹挟，无需焦虑，好好生活，如果真的想了解，不妨每年听两次明浩老师的播客「屠龙之术」。
至于年轻的孩子要不要去报考AI专业呢？明浩老师也表示，在大学选专业这件事上一定要谨慎，或许没有完全准确的答案，但选择“热爱”，选择能获得正面反馈的事，总是没错的。
