加油啊，老铁！每次看你的视频都感觉很有力量和温度❤

你是我再数码、软件、算法、AI领域，见过的解析最清晰的一位博主，希望您能坚持~~~~~~

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

谢谢，不过主要只是因为比我厉害的人，不太习惯于分享，或者说他们太忙了（很多人文章都没时间写，或者涉及机密）。

@watchnight1751

3 ай бұрын

能说的连普通人都明白也是很难的，记得有位科普作家说过，要做科普往往要表述的通俗易懂，但通俗易懂往往有不严谨，被人诟病，他很苦恼，但是他没想明白，普通人能理解部分就不错了，保持严谨是科学家要做的事，哈哈，希望继续能看到你的节目，谢谢@@aaronwhitetalk

@liw1963

3 ай бұрын

@@aaronwhitetalk这种硬核的内容本身就比较小众，大部分人天天看垃圾娱乐或者扯那些有的没得政治.有人说95%的人只是活着，5%是有独立思考的，你说你这个内容面向5%的受众能不少吗？但我认为记录本身对你就有意义！靠视频吃饭就算了

@liw1963

3 ай бұрын

@@aaronwhitetalk中美之间对决，是长期的过程。本身又是一个群殴过程。当这些压力传递到个人或者企业的时候，压力是巨大的，让人窒息的！但悲剧的是中国人别无选择，唯有胜利但胜利又不是短期内可以的！所以致敬那些第一线的直面压力所有人，想站着把钱挣了，不容易！

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

是，主要也是记录，靠视频会饿死。@@liw1963

感谢你和大家分享你对AI的发展前景和中国所面临的挑战和机遇的分析和见解……让我这个门外汉也听的津津有味！

非常感谢你的分享，我也学习研究了一段时间，也自己做了个产品。这段时间里也从对 ai 的憧憬中，慢慢发现其局限性。非常认同你的观点。ai 距离成熟还有很长一条路要走，硬件平台的突破是关键。

白老師持平正直正羲兼且博學人格高尚，誠實、客觀公正、實事求是、公義、有良知、勇敢理性、高水平，睿智、幽默、別具生面，特別喜歡重點字幕，超讚👏👏👏👏👏 🌹🌹🌹🌹🌹🌹 🌹🌹

一直在看你的视频，非常棒。加油

讲得很好nice！

说的很有深度

客观理性 点赞！

谢谢分享。 有深度。

🎉🎉🎉谢谢你！正能量！非常感谢🎉🎉🎉

说得在理，而且有充分的数据作为论据。

通篇充满了正能量。

点赞！ 比较客观和中肯。

小白讲得太好了。

有趣 你第一個點的回答 正好是我想知道的

very educational course, thanks

讲的好！

每个视频，都从头到尾看到完，很受启发！谢谢博主

@MaxPower-mb1es

3 ай бұрын

中国人不擅长从0到1这个观点不太认同，说到底还是发展阶段和综合实力的问题。

@dansong4523

3 ай бұрын

这就是科学与科技之间的区别呢，逻辑思维强的人，适合科学，辩证思维方式的人，适合科技，恰巧，我们中国人擅长辩证思维。不太擅长逻辑思维！@@MaxPower-mb1es

老白加油👏❤

讲得好

謝謝！

👍🏽👍🏽谢谢分享

请问老白，寒武纪的卡还有可能继续生产吗？您是否了解进度，谢谢

通用人工智能的出现的前提是拥有强逻辑推理能力的模型。目前看来，现有的模型都没有真正意义上的推理，而是在猜词出现的概率。

@bluerrbird

3 ай бұрын

目前的A I普通运用神经元网络，其实就是依靠大数据预测，俗称鹦鹉学舌

@user-vk5bl3ew5i

3 ай бұрын

是的，倒不如说大语言模型越成功，AGI诞生的机会就越小，因为前者会和后者竞争投资，而资方显然更青睐于这种已经被印证过可行性的技术路径。这实际上挤占了AGI项目的生存空间，AGI研发要求必须忽视短期利益，不追求短期可见的成果，然而无论是业界还是学界，资金的分配往往是跟着成果走的。 如果以AGI为目标，那么大语言模型显然是个错误的、但能吸引资方的技术路径。

@user-hq4xi5bo1q

3 ай бұрын

有个词叫涌现。不过那是很久以后的事情了。。

@user-vk5bl3ew5i

3 ай бұрын

​@@user-hq4xi5bo1q 这个词在AGI开发者圈子里被批评的厉害，很多外行都以为AGI可以自发涌现。

@User-fx2ckbs

3 ай бұрын

@@user-vk5bl3ew5i 你是内行吗？能给个小学生都懂的例子说明一下什么是并行计算吗？

Thank u very much.

很喜欢你中肯和专业的评论，一定要坚持中肯！加油

@user-hk5if2dm7e

3 ай бұрын

忠墾！！

加油老白！ 他强由他强，清风拂山岗……

让我从另一个方面理解了NVIDIA的股票可以到哪里。

加油

Thanks for sharing. Very good views from various angle and give suggestions what should be done win or at least not to lose this AI race

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

Glad my video was helpful!

算力的差距是一方面，感觉更重要的是中文语料。我很担心在AI assistant蔓延下，人类语言会被趋同，其他小众语言可能会很快被边缘，中文有很大的战略纵深，但是趋势上我是担心的，毕竟fine-tune其他文字都是额外工作量，why not english。

¡Gracias!

很理性，谢谢

Sora, midjourney 之流的AI只适合改造娱乐界，AI真正的用处在智能机器，协助人类，服从人类，为人类服务。

算力，人才，明确真正的需求，而且不是噱头。

终于要说这个了

非常专业的分析。谢谢！

小白，怎么支持你呀，没有看到支付渠道

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

不需要的，心领了。

your time flame ruler is excellet, i like it

領域專精 類思維邏輯分析判斷及創新意識 資訊專利及文化自主權 計算力能源改善 ....

图片和字的映射相对是比较好的切入点。

小白 ai板块推荐几个股票

AI4science才是王道！希望看到国内更多人投入到类似AlphaFold这类研究中，助力其他学科的发展

@Logical-First

3 ай бұрын

对，但是很难，数学国内反而比较领先。

基于神经网的人工智能，其极值是解决已知知识的传道授业而不对未知问题的解惑。已知知识的传道授业，包括对已知知识的精准回答和已知知识的集合的重组（如sora的可能未来版）。不对未知问题的解惑，是指其不太可能提出有效的新问题，和对新问题的解决方案。

喜欢小白

其实你能知道“已知”就会明白未知，当然 不是已知笼统的表面的而是1到0再到1（现象 本质 过程 生成/有 无有） 而是完整的从无到有的演变。不是相应的领域都无关的 而是编织下来的过程，这里面的细节知识是密密麻麻的

設計程式後，最後還是要靠實體硬件設備上實現，開發程式的人一堆啊，但是最後有幾個能實現的，背後靠的是運算力的速度和設備建構，千萬別以為有錢就能達到。

AI就是個非常複雜的算法，這個算法可以自我修改參數。其中的參數個數，非常龐大，幾百萬個參數只是最簡單的AI。

我認為AI之爭最後也會變成現在的 先進國家vs發展中國家，發展中國家在中低端領域壟斷。 先進國家則要分成兩派，最先進的AI只能在美國，其他國代替生產必要零組件，使用次級系統，中國也不會在同一領域去超越，但會緊咬不放，最後會用其他方式超越。

@teohcheekian

3 ай бұрын

梦里啥都有

@WaiKuan050

3 ай бұрын

@@teohcheekian 嗯，過去這麼多年，各國都是以這想法取笑中國😏

@user-vf8jm9cl4n

3 ай бұрын

@@WaiKuan050 你多喝点三聚氰胺和地沟油

博主您看看忆阻器是不是未来人工智能芯片的发展方向呢？把数字芯片发展方向，回归到模拟芯片发展方向上去

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

还在早期阶段，成本还不太可控

@davidtomcai7821

3 ай бұрын

肯定是，但憶阻器兩大缺點，一是制造不易，二是因為可擦寫，夀命不及傳統芯片。

@dansong4523

3 ай бұрын

大脑的神经元解构，从目前的认知水平来看，是与忆阻器的发展方向，是相同的，我个人觉得，从发展的角度来看，应该是发展方向，可能时间会很长，但是可喜的是，有了开始1@@davidtomcai7821

@dansong4523

3 ай бұрын

假设成功，能耗问题就不是问题了

@dansong4523

3 ай бұрын

可擦写才是优势！@@davidtomcai7821

華為強調利用AI 幫忙不同行業提升效率；與現時西方的比較，雖然我不是專業，但感覺前者較可能商業化可持續性。

@user-mw2gp6so7s

3 ай бұрын

华为现在在帮矿场、码头、工厂、医院、城市治理提供人工只能解决方案，提高效率。帮助传统行业智能化是AI最该做的，而不是用AI来聊天作图，没有什么意义。当然西方的人工只能公司在做什么我也不了解，不好评判。

@eweqwes

3 ай бұрын

前段时间华为ai大模型预测天气提高了精度，当然这个没有sora有噱头。sora也确实强，解决了ai出图的不确定性问题。@@user-mw2gp6so7s

现在的AI的路子很可能走入一条死胡同了，单从能源的角度就承受不起其消耗，中国应该会有更好的路径突破，中国目前还是不错的，只要不同行业的思路引入改变一定会产生巨大的效率提升，只不过这会引起更大的失业队伍，社会救济一定要跟上。

@user-qc4dn2gi7l

3 ай бұрын

这不正好带动工业革命嘛😂，能源运用或者建设大突破。不正好是每次工业革命的本质嘛😂。

@user-qj9wv5br7f

3 ай бұрын

弯道超车！硬麻了？？？😂

@richardliu4939

3 ай бұрын

中国的AI现在着重在推理方面，OpenAI现在只做生成式，是归纳，不是说不行，是他们现在的算法肯定没到很优化，如果找不到更优化的方法，能源消耗上就不行，美国也玩不起。@@user-qj9wv5br7f

@fsmdxl

3 ай бұрын

@@user-qj9wv5br7f ⻊危族 就是蜜蜂蛰电门--麻了个X

@shawncheng404

3 ай бұрын

@@user-qj9wv5br7f翻车

👌多謝分享高見。中國的領先技術的現壯低於美國，但追趕速度高於美國。在應用層面，中國在製造及消費具有規模優勢。

@skykhan37

3 ай бұрын

虽然追赶速度很快 但我不看好尖端能追上美国 至少15年内机会不大 应用场景上肯定比美国广 但最大的意义AI战斗机中国还没搞美国项目都搞好几年了

@user-xf9tv3zg9l

3 ай бұрын

⁠@@skykhan37你真会说笑 你要表达的意思是美国没有搞出ai战斗机 但是搞了很多年多年

方向不同吧！

ai的目的应该是用于提高生产力，在舆论上，大家都在关注设计上、影视行业上对生产力的提高，而对于工业生产力的提高却很少被关注，我觉得这才是最重要的吧。不知道目前这些ai产品能否用于工业制造？

@zero71er78

3 ай бұрын

可以看看前几天国务院国资委针对ai的推进会议纪要 里边就有一条 是带头将ai赋能传统产业 这个绝对是中国的优势

@jamesmx6393

3 ай бұрын

这等于下沉下来

😀Ai生成的影像确实想在梦里

沒有一蹴而就！狠是練出來的

实际上现在生成式ai确实不是不可替代的 会不会提高效率？会，但是绝没有革命性。无论是写文字代码还是处理影音

Sora 普通摄像师真实测试后，发现原来哪些视频是精选的 生成时间也很长，为了公司估值也是拼了，和google 上一次合成的AI产品 一个套路

@hyy3657

3 ай бұрын

不過光是能做到這樣的demo，就是前無古人，暫時沒有競品，領先者說什麼都可以

提词器可以再放高点儿

Ai的应用落地是关键，要不然堆算力的重大成本是很难由市场去买单的

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

个人感觉，现在是有往这个歪路上走的趋势。

@liw1963

3 ай бұрын

@@aaronwhitetalk我觉得在早期各种尝试都有万千可能，前期不一定要好的商业模式，因为你不知道那颗树能开花。

@user-lu6lz6rc7z

3 ай бұрын

@@aaronwhitetalk 目前AI有多强大的应用，，现在在西方还看不到太多的应用，，我不排除他会在西方产生巨大的市场，进行变现 但我想信华为，，我相信华为有自己的AI认知，和发展战略，去年华为就已经为了AI芯片，减少了MATE60的芯片出货，今年如果华为手机还要大冲市场，就代表华为不认为NVIDA可以扩大距离，至少离形成AI霸权，还早

@user-ub6qm2kk9j

3 ай бұрын

做插件呗，给各个领域各个环节做AI外挂，提高效率。其实有些领域不需要太多算力，只优化某个重要环节就行了，应用落地方面我对中国充满信心。核心竞争还是如小白所讲在底层架构。生成式AI不是现在人类迫切的需求点，提升生产力才是多赢，除非生成式AI已经能进化到自我学习自我判断。而这方面不是算力问题，还是架构问题。

目前所有的AI 都是辅助性的 工具 ai ，在量子计算机成熟之前，都不会有真正的AI

@shawncheng404

3 ай бұрын

量子计算机还有30年

请问有微信频道么

AI能研究基础科学吗

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

可以辅助

@kanlu5199

3 ай бұрын

要是AI能研究出混沌理论才算超越人类。

Sora 是7萬億募資的路演，簡報上做得到的，跟實際上的體驗肯定有很大的差距，每一部示範的影片可能都是算力高度集中的結果，失敗99次可能只成功一次，如果每一個人都這樣玩，他的雲端計算系統不就當機了嗎？所以我說他這個是募資的效果更大，等拿到錢之後慢慢來，不會這麼快落地的

应用AI 才是王道！！

在AI方面，应该让老美去发明， 然后中国跟紧落地项目。 比如先把工厂自动化，，这个比较实际。

人家手里怕不止有sora，还有些大招还没抛，一抛一个炸，比如GPT5

应该谈谈如果LLM没有被开源的话...

@noone545

11 күн бұрын

一開源，就自主研發了

有意思，我就爱看这种打鸡血的视频，让人感觉像吃了激素一般的亢奋😂

在美国待过的人回国后经过几年后多少都还会有些难过，哎，不过也不是完全没希望，任重道远。

都是在为中国的未来发展铺路，是好事，中国只要务实发展，就可以直线超车，就像当初互联网一样

為何不選加入世界，總要各自走路呢 ？

部分观点不认同，ai不是只有图形处理这一方面，图形这方面美国遥遥领先。但是无人矿山无人码头智能物流智能仓储等等这些实际应用都是ai，这些方面中国是遥遥领先的。央视的新闻，中国的ai模型已经在武器的超高速风洞实验中，根据初步实验数据自动测算下一步风洞的实验模拟和建议，权限打开的情况下风洞的ai可以自动做完实验。包括这次游泳比赛中国队大突破，也是ai算法根据运动员们每个人身体的不同，模拟计算出个人最优话的动作去训练提高的成绩。

@hyy3657

3 ай бұрын

你是不是不知道澳大利亞無人礦車已經幾十年了。。。你說的那些用英語去查，他們一個也沒落下成績也不會比較差，還自以為他們因為沒有搞，就讓你遙遙領先呢？？

其实在全人类的眼光， 科技不应该搅中西对立。假如0.1 和1.10 论说是对的， 那么openAI 生成智慧在美出现， 在中则会产生很多的实际用途 。 互補起来的成果就更不得了。 可惜限於人类短見， 变成中美悪鬥。 不管最后谁勝， 己经减慢了发扬光大和大大增大成本。 不过， 假如生成智慧真最代很多工作单位， 慢一点並不是壞处。 尤其是可以改善人口减少而引起的生产下降问题。

@user-cb5yl1sm5j

3 ай бұрын

你这不是废话，以全人类优质生活来说，富豪应该放钱给穷人，你现在大概说的是一样的东西。

@user-st5in8zr8u

3 ай бұрын

不对立，让你独裁思路发展？天天想着奴隶民众，这是人类立场问题，大是大非的问题，正与邪的问题

😅要發展晶片。。。首先有刻光機先。。。7奈米已經是頂了。。。

比尔盖茨之后，基本上微软推的都好不到哪里！ 不是看不起它，但那眼光就这么长，没办法啊！

谢谢Up主的仔细分析和解答！ 作为ML的主要使用者，我完全同意到最后拼的是能源和算力。 我国科学家和工程师储备都很多，关键是制定标准能力。 希望华为和其它大厂尽快建立自己的天地并推广应用到海外。

@user-lu6lz6rc7z

3 ай бұрын

如果相信华为，，，那没有必要去焦虑，，华为去年就是为了拼AI，所以削减了MATE60的麒麟芯片产能，如果相信华为，你就假定华为一定有自己的当前发展战略，如果今年华为手机销量暴涨，就代表着，NVIDA的AI还不足以拉扯距离，华为必将出手，但不是眼下

国内的话还是应用比较强，研发还是差点。

👍👍👍

唱响ai光明倫。

显然你都没认真看周鸿祎的视频，人家在阐述观点已经说的很清楚了，他所说的sora理解了这世界物体运动的规律，是指人们直观观察物体运动的常识，而不是那些背后物理理论。

过去的信息革命，促进了电脑厂商、部件厂商、芯片厂商、材料商、还有科研、设计部门的发展；现在这个我看不到能帮助到什么实体发展，就连自动驾驶都还没有普及；我知道很快每个人可以当设计师，那白领工作几乎都可以取代了

这点我同意，从人才吸引方面，中国的企业很难和美国的高科技企业比较。很多人被高薪挖过来，最后又离开。百度ALL IN AI这么多年，我也不知道ALL IN出来了什么。中国在应用层面的创新是很快的，但是在发明创造的技术创新还有底层基础理论创新还是差了一个档次。本来按照经验和技术来说，腾讯和阿里巴巴这种公司理论上具备资源和技术，但没看到有什么结果。字节跳动以前的AI也只是在推荐算法上，和gpt 以及 diffusion 这些比，没有这个级别的创新。现在只是看见一些国产的app以及剪映有一些漂亮的UI可以利用diffusion生成一些图片，应用层面很友好很牛逼，但是底层技术就没有

@GlitchRobot

3 ай бұрын

其实你如果关注AI领域的话，阿里算是国内AI领域做的比较好的，前两天还发布了一个图片生成视频的模型

@user-qk9yb2uu6i

3 ай бұрын

百度把重心放在了自动驾驶上面，大模型上完全不行，说白了还是太浮躁，想找个快速商业化落地的场景，那边大模型突破了之后现在百度应该慌得一批。。。

@elon.s.kenedy

3 ай бұрын

@@user-qk9yb2uu6i 都想賺錢我覺得完全可以理解。微軟也沒自己做啊，投了一個靠譜的公司。這就是差距。說實在的無止境投入不知道何時盈利很難。類比Meta元宇宙，蘋果放棄造車，都是太燒錢並且短期無法盈利的項目

@taijistar9052

3 ай бұрын

中国能吸引高端人材就那几个科技大厂，它们被打压，加上其它一些趋势性的政治变化，你可以想象人材流动的问题了！高薪并非唯一甚至是主要问题！如果是，那就好解决了！

@lucakiho5626

3 ай бұрын

自古至今，感觉中国唯一领先的技术且又对世界有影响力应该只有5g，其他的都只是应用层面。但是欧美，一直创新不断，实在恐怖。中国一直打着人多的口号，创新却一言难尽。和中国足球队一样的道理。 晶片制裁是有影响，但不是不创新的借口

中國的問題絕對不是AI技術落後或者是做不出幾奈米的晶片。沒有這些技術的國家才是絕大多數，也不會因此有什麼大問題。反倒要問花費大量資源追趕這些技術，代價有多高？好處是什麼？

@user-hk5if2dm7e

3 ай бұрын

睿智

@user-ht9js1kz6r

3 ай бұрын

其實你問錯人了

@user-hg9ij7rf1f

3 ай бұрын

好問題

@Neo-wd3qy

3 ай бұрын

能跟美国比的本来也没几个国家，何况上面的人不仅想追还想超

@Logical-First

3 ай бұрын

有台积电，台湾AI肯定不用投钱，全球第一。

华为昇腾芯片了解下

人家一开源，就能追上

小白Up,您好！ 我是一个生物在读博士生，对AI领域非常感兴趣，从您这接收很多前沿的信息，希望您能继续下去！ 非常感谢！

@deerbeau

3 ай бұрын

加油

我认为sora在同类中领先，但对生产力提升效果还有待观察，而中国AⅠ在企业自动化方面特别是华为盘古为代表的大模型则是明显领先，对生产力的提升完全领先西方，恐怕西方点的这棵AI科技树又点错了，有些华而不实

Sora Ai,沉迷处于虚拟世界 如果饿了 难道要吃虚拟汉堡包充饥吗？ 我认为AI用在有实体生产力才是重要 而不是生产虚拟的东西

@dongqi2769

3 ай бұрын

实体已经过剩了，物质满足以后自然是追求精神，而虚拟产业满足精神要比物质层面容易的多。

@alvinkua118

3 ай бұрын

@@dongqi2769 那ni继续吃ni虚拟的汉堡包吧！

@dongqi2769

3 ай бұрын

@@alvinkua118 用物质满足精神层面耗费很大的，比如你需要明星一样的脸蛋身材，除了基因给你的。用物质层面的办法就是大规模整容，代价可能动则上百万。但如果是虚拟层面的就廉价的多比如现在短视频的美颜镜头，再先进点就是VR里面的虚拟会面形象，如果你接触过quest之类的VR眼镜，并且尝试过一些VR场景类成人内容你会理解真实度有多高。

@User-fx2ckbs

3 ай бұрын

@@alvinkua118 你这发言显得非常无知，现在通过编程几乎可以让机器人组队干任何的工业生产，而AI则是要通过非编程而是训练学习的办法达到同样目的，Sora Ai得出现让人看到了曙光，如果他能在虚拟的世界里能”制造“出汉堡包，将来就会在现实世界里制造出来。

@alvinkua118

3 ай бұрын

@@User-fx2ckbs 现实中美国有用在各行业的生产线上咩？制造业用电量在下降呢

嗯，大约六个月以前国内各种生成式模型“百花齐放”的时候，国内某个（个人认为比文心一言好用一些）的大模型的母公司高层在讨论的时候说了这么一个故事：大模型部门的负责人在和他讨论投资的时候他让这位负责人先考虑好两个问题再说钱的事儿。一个是：“你这个东西别人会不会也能搞出来？多久之后？”，另一个问题是：“什么时候能有正向现金流？”我觉得这两个问题适用于现在全世界的类似公司。

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

也不完全是。但要相对可控。

@leezhieng

3 ай бұрын

OpenAI也是面对着这个问题，没有Sora之前他们的服务器运营成本是每天70万美金，估计推出Sora之后会多十几倍。这是个永远填不满的坑啊。会问这些问题也算正常，不是所有公司都有那种规模的金矿。

@terry1708

3 ай бұрын

电力中国不会缺，芯片和AI的华为会追，关键是AI怎么产生价值，也就是正向现金流。

@jinniwind

3 ай бұрын

⁠@@terry1708没错。所以中美发展AI选择了不同的方向。

@kaitos111

3 ай бұрын

别人能不能搞出来不是问题,问题是你搞不出来你就可以从这个行业退休了

mindspore和其他框架已经完全不是一个时代的东西了

现在就等可以运行大模型的量子计算平台问世！绝对的拐点！

软件差距3年，硬件差距5-10年，自主率差距10-20年

最后的總結不是很同意 其實對于一般的普通民眾要的也是網上的一些娛樂一些段子而以 每個人有自己的角色 比如科學家做科學家的事 工廠打鏍絲的就打鏍絲 沒有打鏍絲的 科學家可能都沒有車可以開 沒有熱水器 可能馬桶都沒有得用 沒有科學家發明東西 打鏍絲的人可能工作都沒有 這些是相輔相成的 打鏍絲的不可能理解科學家的事 他們在工作之余能讀到一些段子也不是什麽壞事 各司其職才是正道

感觉像玩核竞争了，那谁是新苏联啊

说一下我个人对未来中美AI竞争走势的判断。 1、美国会在各种“软”的项目（信息、软件等）上长期领先，而中国将会在各种“硬”的项目（工业、实体业、各种机器人）上超过美国、并长期领先。 2、美国有一个天生的优势，就是用“英语”做母语。而且英语现在是事实上的全球通行语，也是互联网的通用语，还且还是科学研究成果交流的通用语。英语作为字母语言，学起来方便，用得人会越来越多。所以目前互联网上英语的资料比中文资料的数量多了2个数量级，未来还会更多。AI要靠大量的语料来喂，所以，美国在信息类、软件类的项目上天然占了巨大的优势。 3、美国还有一个优势，就是掌握着先进半导体产业，Nvidia、Intel、AMD，都是美国公司。台积电、三星也都算是美国的打工仔，ARM作为英国公司，也可以算是美国的马仔。而AI就是需要用大量的先进芯片来算。所以，美国将会在软的项目上长期领先。 4、现实的例子，OpenAI、Google、微软、苹果，都是美国玩软件、玩信息的公司。Sora、ChatGPT也都是美国公司最先搞出来的。 5、中国在硬的项目上，占了全球最大工业国的优势。而且，这种优势还因为周边日本、韩国这两个工业国而加强，日本、韩国再亲美，可是地理上他们与美国隔了7000～8000公里，他们要把实体的机器零部件在运去美国，都会有巨大的金钱、与时间的成本。而日本、韩国要把实物运到中国，只有200～2000公里，相比于运去美国可以节约巨量的运费。所以，从供应链的角度，日、韩会自动融入中国的大供应链中。 6、中国正在扩大与东南亚的贸易，以及供应链合作，这会进一步扩大中国制造业的深度、广度。 7、中国的电动汽车正在全世界以摧枯拉朽之势抢占旧的汽油车的份额，汽车作为民用的最大工业品，将极大地带动中国的各种制造行业的升级。 8、Temu、Shein、TikTok、阿里全球速卖通，这些公司正在构建起面向全球终端消费者的销售网络，这些销售网络将进一步加速中国制成品卖到全世界的进程。 9、中国的工业制造优势，会随着中国的从低端到中高端的工业产品卖到全球，而进一步加强。

@aaronlee4218

3 ай бұрын

人形機器人會磨平大陸的工業製造優勢，美國不搞製造業，無非是因為人工成本太高，人形機器人會解決這個問題。

@blackdog566

10 күн бұрын

中國沒什麼工業製造優勢。中國有的是人礦優勢。但這優勢會被東南亞和印度取代。中國的工業技術都是來自美國德國日本韓國台灣，沒有出采之處。這使得中國無法抗拒製造業向東南亞和印度轉移的趨勢。

LLM这块发展太快了，最近的1bit LLM的论文如果可信，就会极大减少算力的需求。 所以，未来如何发展，真得很难说。 另外，很多人都提到了，因为美国的公司确少工业生产中的大数据，他们很难把大模型实用化落地。 中美关系如果好的时候，这么美国头部AI公司，绝对可以通过给中国制造业等提供大模型服务来落地赚钱。可惜，现在他们只能局限于自己数据最多的，就是服务业了，给人一种很强的务虚和讲故事的感觉。

@aaronwhitetalk

3 ай бұрын

是的，不过也不要小看服务业。

现在的ai还是萌芽阶段，等AI商业化市场成熟的那天我们在追赶就晚了。相比AI，我更在意如何吸引全球人才为自己所用这个话题，

@andreasching9634

3 ай бұрын

美的資金成本最低，借貸容易上市圈錢容易，肯投錢的財閥一大堆，背後是因為有美元霸權，全世界的美元在缺少投資標的的情況下一窩蜂去投美AI。真要追趕唯一是削弱美元債的儲備地位，否則在資金面永遠無法媲美

@user-hg9ij7rf1f

3 ай бұрын

美國著重在炫技

@maelvis2231

3 ай бұрын

ㄧ個不自由民主的國家要怎麼吸引全球的人材，我也很想知道。

@uuuuuuuttt

3 ай бұрын

@@maelvis2231 世界上最大的民主国家印度为什么吸引不了全球人才呢？难道印度不民主？美国总统可是说印度和美国是世界上最大的民主国家，你敢质疑你们教主的话，看来你的信仰不够啊，

@maelvis2231

3 ай бұрын

@@uuuuuuuttt 我和美國總統不熟，為什麼要信他的話，我爸媽說的話我都不ㄧ定信，為什麼要信ㄧ個我不熟的人，你可以有點常識嗎