# AMD, Starcloud, Coatue..10 Hot Takes From The Biggest Names in AI - Channel: [Sourcery with Molly O'Shea](https://www.youtube.com/channel/UCryX1BS5mlkAT7rwwJ45jwA) - Published: 2026-07-19 - Source video: [Watch on YouTube](https://youtube.com/watch?v=zm-sxJpr6Zc) - Read on ReadTube: https://www.read.tube/p/videos/zm-sxJpr6Zc - Language: Simplified Chinese ## Summary **人工智能进入语言时代** 多位人工智能和科技领袖认为，键盘鼠标正在走向衰落，自然语言、语音和代理式交互将成为人与计算机沟通的新方式。与会者同时认为，企业级人工智能正快速转向可定制、低延迟、可路由的模型组合，开放模型在生产环境中的占比上升，但前沿闭源模型仍会保留重要位置。 这段视频围绕欧洲一场人工智能峰会展开，集中呈现了多位行业人士对未来计算、模型生态和基础设施的判断。最核心的共识是：人机交互正在从图形界面、键盘和鼠标，转向自然语言、语音和更具代理能力的交互方式，未来的设备和操作习惯都将被重塑。有人认为，像把模型“贴近耳边”说话、实时反馈的交互形态，会成为下一代计算层的标准入口。 - 柯图资本的马克·库克认为，键盘鼠标正在缓慢死亡，未来只需要少数几个应用，其余能力会通过接口或模型层连接。 - 他强调，语音和自然语言会成为新的主要交互方式，因为人本来就这样与同事和工具协作。 - 他也认为，现阶段人类不是被替代，而是被增强；更低延迟、可实时理解上下文的模型，会显著提升工作效率。 - 以亚马逊、开放人工智能等推动的新“超级应用”为代表，用户与手机和计算机的关系将被重新定义。 另一个主轴是开放模型与闭源前沿模型的关系。工厂公司的马坦称，企业客户中开放模型的调用比例在几个月内快速攀升，从不足百分之一一路上升到百分之十，并预测年底可能超过一半。他和其他嘉宾都指出，前沿模型更适合探索新任务，而开放模型更适合生产级、低成本、可微调、可路由的工作流；真正的机会不在于谁“赢”，而在于企业会把两类模型组合起来使用。液态人工智能的雷因则进一步强调，模型不应只追求智能上限，还要把成本、能效和部署载体当作同等重要的设计轴，让模型能跑在云端、手机、笔记本、汽车甚至飞机上。 视频还展示了基础设施层面的强烈乐观情绪。超云云的菲利普极度看好太空算力和太空经济，认为太空探索公司的首次公开募股会被历史性地视为极度低估；他把该公司比作未来空间经济中的“铁路”。超未来媒体的克里斯则代表了内容分发与增长方式的变化，他认为短视频剪辑已成为新的广告形式，成功的关键在于前几秒的钩子和视觉吸引力。整体来看，这场峰会传达的是一种非常明确的判断：人工智能仍处早期，但其交互方式、模型结构、企业落地路径和算力基础设施都正在同时发生剧烈变化。 ## Article ### 键鼠将被自然语言取代 巴黎。巴黎。巴黎。巴黎。巴黎很美，但现在很热；在夏天中段，在酷热中间。人们忽略了这一点，但他们还是来了。 我们有一位非常特别的嘉宾。我以前也说过类似的话，但这一次确实是真的。刚结束在 CO2 的 Jamon 访谈后，我们请到了 COTU 的 Max Cook。Max，欢迎。谢谢，很高兴来到这里。这里确实很不错。 这里是欧洲一个非常神秘的地点，我们不能谈论具体位置。不能透露官方地点，不过你面前有一堵老水泥墙，而欧洲有很多这样的墙，所以…… 它可能在任何地方。它可能是一个 Phipe 和 Thomas 很熟悉的国家。 这倒是真的。 不过不能确认。不能。 好，我们得进入正题。我觉得你今天有几个很大的洞见想分享给我们。 我希望它们算得上洞见，不过是的，我确实有几个一直在想的事情。 你的最热观点是什么？ 最热的观点可能是：键盘和鼠标正在慢慢死去。 我觉得——该死，我觉得连代码也是。你听过 Jamon 讲这个。你也听过 Philipe 和 Thomas 讲这个。我们都在谈论技术的大浪潮：从主机到个人电脑，再到让个人电脑互联的网络，再到桌面互联网，也就是鼠标和键盘开始占据主导的位置，再到移动互联网，也就是 iPhone 的主导地位开始出现。每一次这样的重大浪潮，我们与计算机、与计算的互动方式都会变得不同。 而且现在这件事已经很清楚了。我觉得有一个很好的数据：普通人手机上平均有 60 到 80 个应用。哇。他们平均每天使用 11 个应用，每个月会使用 30 个应用。看起来很明显，我们正在从一个拥有 60 到 80 个应用的世界，走向一个代理式人工智能的世界，在那里应用会少得多，也许只有 2 个、3 个、4 个，其他一切都通过 API 或 MCP 接入。 在那个世界里，我们重新发明我们与计算交互的方式才合乎逻辑。那不会是键盘和鼠标。更自然的方式大概是自然语言。因为如果我们在说话，我们本来就是用自然语言交流。如果你在和同事一起工作，你会问他们该做什么，你们一起把事情理清，然后就去执行。 所以，我觉得已经有不少很好的讨论在围绕这个展开。Replet 的 Mikuel 说过，自然语言就是人们沟通的方式。这显然就是我们前进的方向。我总会想起 Greg Brockman 的一句话，我大概会转述错，但他曾发过一条推文，说我们一直在强迫自己适应计算机，比如用键盘和鼠标输入特定数据；而现在我们终于进入了一个计算机必须适应我们的时代。 而这个麦克风也提醒我，我们已经在 CO2 看到这一点了，就在那个著名的 CO2 牛棚里，你也看到了。我们有不少投资人会把嘴凑到衣领旁边，整整半天都在低声说话。真的吗？因为那样才能给模型提供更好的上下文、更好的提示，最终产出更好的工作成果。 所以，这就是我的看法：键盘和鼠标应该被扔掉，我们正在走向用自然语言与代理式模型交互的时代。 听起来你很看好人类。 是的，我很看好人类。没错。我同意。我们当然是在为一个自主的、代理式的未来构建，但与此同时，其中很大一部分也会是在增强人类。那正是我们在 K2 看到的情况：所有分析师、所有把嘴凑到衣领旁边低声说话的投资人，都能产出更好、更多的工作成果，因为他们能够更流畅地与这些模型互动。 我觉得 Thinking Machines 在五月发布的那个交互模型演示有点被低估了，没有获得足够的关注。真的吗？为什么？再多说一点。 对我来说，Thinking Machines 的那个交互模型演示就像是未来的一角。你将会始终与计算交互，它必须具备零延迟或低延迟的来回响应，必须能够输入图像，实时理解你在说什么，并对你作出回应。所以我看完之后就觉得，当然了，这将会层层叠加在每一个智能层、每一个模型、每一个应用之上，这就是我们与计算交互的方式。 我想人们当时确实很兴奋，但未必把这些点连起来：语音转文字、交互模型，以及思考历史背景——因为每一次我们从一个技术时代进入另一个时代，设备都会变化，我们与那个设备、与计算的交互方式也会变化。所以我认为，现在只是再次发生了同样的事情。 该死，这也听起来像是你需要 Assembly AI 的语音模型。 当然需要。是的，我知道，Assembly 一直在做这件事。这个领域里还有很多令人兴奋的公司在努力，我想我们会看到最终的设备形态会是什么。但我认为，一定会出现一种新的格式、一种与 AI 互动的新方式，而不再像过去那样通过图形用户界面、应用、键盘和鼠标，把数据输入成结构化输出。 对我来说，我们五年后回头看，会说：当然了，我们现在不再用键盘和鼠标了。我们已经找到一种更好的方式来与智能交互。 好吧，那我们就把你的线升级一下。 对。 升级成 Neuralink 芯片。 也许就是这样。我是说，显然可穿戴设备是人们投入大量时间的方向，Neuralink 也是人们投入时间的方向。我不知道答案是什么，但对我来说，键盘和鼠标正在缓慢死去，这一点太容易看到了。至于新的格式会是什么，那不是我这种更聪明的人能决定的，而是建设者、运营者、创始人去弄清楚。但我认为，我们前进的方向一定是这样的：OpenAI 第一次推出一个超级应用，它会把接近 10 亿的周活跃用户第一次带到代理面前。这会改变人们与手机互动的方式，也会改变人们希望如何与手机互动。为此我们会需要一些新的东西。 而且也许还需要一些 MongoDB 数据库来承载所有这些应用。 是的，当然。你已经看到了。你在一些公开的软件公司里已经看到了，在私有公司里也一样。Snowflake、Databricks、Datadog——所有这些与 AI 应用生产、AI 应用开发增长相关的业务都表现很好，而且接下来会是完全一样的故事。 太棒了。Max， 我还有一个。 你还有一个？等等，还有更多。第二个最热观点是什么？ 再来一个，因为我最近一直在花很多时间研究它。 ### 开源模型在生产中的崛起 #### 开源模型与闭源模型的误区 >> 是的。>> 这个问题我没有现成答案。所以我想留给你一个我认为大家还没有认真思考过的问题。 > 好的。 现在关于开源模型和闭源模型、前沿模型、OpenAI 和 Anthropic 之间，有很多讨论。我看到的很多讨论，大致都落在一种框架里：要么这边赢、那边输，要么那边赢、这边输。我觉得这种想法完全是错的。我也觉得，像 Jesse Zang 在 Decagon 最近发在 X 上的那篇帖子就很棒——我不想把他的数字说错，但我记得大概是 Decagon 90% 的工作负载都运行在开源模型上。 >> 天哪。 这是因为他们已经进入某种生产规模。他们需要低延迟。他们需要能够微调一个模型，并且用一个更小的模型来实现这种低延迟。今天 Anthropic 或 OpenAI 并没有提供这样的产品。你不能拿他们的前沿模型去做这件事。 #### 生产规模的现实 不过，他们是 90% 开源；与此同时，企业大语言模型支出里，去年开源占 19%，今年是 11%。 >> 所以是下降了。 但你又会看到像 Decagon 这样的企业告诉你，他们 90% 的工作负载都是通过开源完成的。我认为 Jesse 的解释是正确的：开源很适合生产级、生产规模的工作流；但我们在这段 AI 旅程里其实还很早，所以真正达到生产级的工作流并不多。于是，如果你是在寻找一个新的用例，你会想用你能拿到的最聪明的模型，于是你就会用前沿模型。 我觉得，在这场开源和闭源、前沿模型的争论里，一个没有被问到的问题是：显然，人们想做模型路由。显然，人们想要微调和定制更小的模型。我不认为有人在问这样一个问题：如果 Anthropic 和 OpenAI 决定“我们也可以把这做成一个产品”，会发生什么？我不知道他们会不会这么做，但这似乎是很有可能的——他们可能会看到这个机会，把自己更老、更便宜、更高效、更小的模型拿出来，当成一个产品来卖。我在想 OpenAI 会不会开源。 >> 是啊，我也不知道。我的意思是，就目前来看，他们不会。不过模型路由，我觉得会符合他们的最佳利益。也许某种形式的微调也会是这样。所以，这就是我觉得在讨论计算生态系统最终状态时没有被充分提出的问题：X% 开源，X% 闭源。我不认为人们在思考一种可能性——比如微软在说你可以让他们帮你构建自己的模型并对其进行微调，而 Anthropic 和 OpenAI 也完全有可能在某个时候提供同样的产品。 >> 天哪。 #### 需求正在变化 嗯，我们刚请了 Factory 的 Maton 上节目，他说，在他们的企业客户里，一开始全年前期开源占比还不到 1%，一月份到了 1%。 >> 然后我想，可能是这个月之类的。我说得完全有可能不对，但它涨到了 10% 开源。 >> 开源。对。 我的意思是，你能在 X 上看到这一点，而 X 显然是观察那些站在前沿、讨论自己正在做什么的人很好的地方之一。我不认为这种世界终局是疯狂的。AI 计算、AI 推理的终局可能是，我不知道，10% 开源。Decagon 那篇 Jesse 的文章就非常有道理。如果你已经知道你要执行的工作流的所有参数，你已经想到了所有边缘情况，你也已经用过前沿模型把它打磨过，那么也许你确实会在一个经过微调的开源模型里看到更好的能力；或者你会把前沿模型用在最难的任务上，再把开源模型或者某个模型的上一版本用在你这种生产级工作流上。 像客服就是一个很好的例子。但对我来说，这说明我们真的还太早了；真正会被采用、并建立在这些 AI 模型之上的生产级工作流到底会是什么，我们还不知道。前沿模型也在增长——我的意思是，一切都在增长。所以我觉得这种把开源和闭源当作零和对立的讨论，其实遗漏了重点。还有很多问题，我觉得人们还没有完全想清楚。不过这很有意思。身处一个我们不知道终局长什么样的世界里很有趣，但我们的工作至少是试着去预测它可能是什么样。 >> 太棒了。两个热观点。而且我们现在所在的地方——不是一个很大的宫殿，而是在一个很随机的欧洲国家——某种程度上也很好地象征了 AI 已经走了多远。我们现在可以买宫殿了。 >> 确实。确实。对，我的意思是，这只是 AI 的早期阶段。 >> 这真的只是早期阶段。我们现在所处的位置，真的是刚刚开始。所以—— >> 还有很大的上升空间。 #### 对 Rays 的期待 说到这个，还有 Rays，你今年最期待什么？ >> 对，我的意思是，我觉得演讲嘉宾阵容非常棒。它横跨了算力层、基础设施层、应用层，还有投资人、公开市场投资人、风险投资人。所以对我来说，把这些人聚在一个地方，能够讨论我一直在问的这些问题——关于开源、前沿模型、主权 AI、供电约束、电网瓶颈之类的——这太好了。 ### 欧洲现场的多元AI视角 >> 能有机会和创始人、运营者、企业家聊这些事情、听听他们对这些相同话题的想法，真的非常非常有意思。所以，把这些人聚在同一个地方，是我最兴奋的事。 >> 太棒了。很好的收尾。非常感谢你，马克斯。 >> 是啊，谢谢你，莫莉。 太阳终于出来了，亨利。亨利，非常感谢你邀请我们来到这个非常隐秘的地点。我觉得我们是在德国。这样说对吗？ >> 完全正确。我们在德国南部。谢谢你来这里，莫莉。今晚会很有趣。谢谢你来这里。欢迎你。 >> 那么，给我们讲讲今年的 Ray。它又大又很华丽。 >> 是啊，这很有趣。这个想法就是把德国的“suburer”带进来。所以，我们不在德国。我们在法国。我们不能真正透露我们在哪儿。这是今晚的一部分，也是整件事的安排。 >> 但这有点像把一种非常不同、非常标志性的体验带到一个非常科技的活动里。 >> 所以我们都活在自己的科技泡泡里，每天都在“token maxing”，但在北方、在我们这一边，有一点历史感总是好的，对吧？所以谢谢你来。 >> 当然。我知道你现在是派对上最受欢迎的女孩。所以我们会把这件事说得非常非常短。你现在最热的观点是什么？所以，我的自动状态是：德国其实极其美丽，而我们非常非常幸运能在这里。 >> 完美。谢谢你，亨利。 >> 谢谢你，莫莉。祝你晚上愉快。 >> 你也是。 我们现在和 General Intuition 的 Pim 在一起。Pim，欢迎来到 Sorcery。 >> 谢谢邀请。 >> 好的，给那些不知道 General Intuition 是什么的人简单介绍一下好吗？作为人类，我们可以说话，或者选择把文本作为我们可以采取的动作之一输出；而一个大语言模型差不多只能做这个。于是我们训练模型去预测很多不同的动作，而文本只是其中一个子集……这是一种更通用的 LMS 方法。 >> 那么你今天最热的观点是什么？ >> 嗯，AI 里大部分东西都只是包装得很漂亮的数据科学。 >> 天哪。展开说说。 >> 好模型主要都是好数据和简单事物的下游结果。 >> 那你在这方面最看好什么？ >> 很好的数据集，大多数情况下我最看好这个。 >> 这些数据存在哪里？ >> 这个我不能透露。 >> 好吧，如果你需要存数据，把它放进 MongoDB 数据库里。 >> 不不不不不。好吧。 >> 还有别的热观点吗？ >> 有。Yan Lun 被低估了。 >> 你觉得 Yan Lun 被低估了？为什么？ >> 法国人刚刚让我这么说的。就是我被带进一个房间，他们说：“你必须说这个。我现在就在说。” >> 认真的吗？ >> 没有更多评论了。 >> 不能再评论了。他得现在走开。离开这里。我可能不会。 >> 天哪。她把他拿下了。 >> 我的天。 >> 嗨。好，我们现在和 AMD 的 CTO Mark 在一起。Mark，欢迎来到 Sorcery。 >> 谢谢你，莫莉。很高兴来到这里。 >> 太棒了。我们在一个欧洲某处的非常秘密地点。我只是说，我们不能告诉你我们在哪儿，但这真的很神秘。好，我必须问你，我们在 Ray 峰会。 AI 正在爆发。你现在最热的观点是什么？ >> 最热的观点是，人们甚至都不理解 Agentic AI 的变革性有多强。它正在改变工作完成的方式。你知道，整条端到端工作流都在被重新构想。我认为，当你听到本周在 Ray 上的一些故事时，这一点开始显现出来。 >> 那么，在 AMD 这波繁荣的过去两三年里，你学到的最大一课是什么？ >> 嗯，在 AMD，我们已经提前准备好了。我们一直在让我们的 CPU 和 GPU 为这件事做好准备。现在有了这些代理工作流，你实际上两者都需要。事实上，CPU 对 GPU 的比例正在变得像一比一。 >> 不过，我们谁也没预料到这些 Agentic 工作流会这么快起飞。过去六个月真的太惊人了，这只是未来更大事情的先兆。我们现在还处在早期阶段。 >> 你今天在用多少个代理？ >> 我每天一开始就会用代理。它们会安排我的一天，看看接下来会发生什么。但更酷的是我们是怎么做芯片设计的。 >> 我们有成千上万个子代理，在做极其复杂的芯片设计，提升我们把下一代产品推向市场的速度。 >> 太棒了。好，随着鼓点响起，你今年最期待什么，Ray？ >> 呃，这要从法国总统开始，以 Yan Lun 结束。我觉得我们已经把范围限定得很好了。没有，真的很棒。嘉宾阵容真的很棒。我认为我们会真正听到来自 AI 生态系统每一个层面的洞见。 >> 太棒了。非常感谢你，Mark，真的很感激。 >> 谢谢你，莫莉。 >> 好，我们现在和 Black Forest Labs 的 Robin 在一起，同样是在欧洲一个秘密地点。Robin，欢迎来到 Sorcery。 >> 谢谢你。嗨，很高兴见到你。 >> 很高兴见到你。我几个月前见过你。 >> 真的？在哪里？ >> 在伦敦的 Legends Gala 上。 >> 没错。是的，是的。 >> 那是个艰难的夜晚。无论如何，好，给不知道的人介绍一下，Black Forest Labs 是什么？ >> 我们正在构建多模态视觉模型，用于内容创作，以及现在的物理 AI。 >> 太棒了。我们之前聊过几个热观点，但我真的很好奇。你对开放与封闭、开源与闭源有什么看法？ >> 我的意思是，这可以从很多不同角度来讨论，但我认为最重要的是，开放式创新对世界有好处。我认为，围绕 AI 模型的恐慌只会让它们变得更封闭，而这最终会拖慢所有 AI 进展，我觉得归根结底，AI 必须是一种可获取的技术，这一点也会让它在最后更安全。我认为这是一条非常根本的原则。然后如果你去思考围绕开源和闭源构建的商业模式之类的东西，你当然可以把话题展开得更复杂，但我认为，从根本上说，开放式创新对世界有好处。是开放权重还是开源？最后其实并不重要，但我认为让 AI 模型可访问是关键。 >> 所以你们在 Black Forest 德国。我们在欧洲，而这里有一种欧洲科技、美国以及硅谷的一切正在汇聚的美好融合。对于不来自欧洲的人来说，他们应该知道欧洲科技现在到底发生了什么？ >> 嗯，我觉得情况在变好。只是我会说，还没有足够多的事情发生。即便如此，我不知道，像这样一个华丽的活动，当然，看起来真的很不错，对吧？但我认为最终真正重要的是，欧洲并不以……而闻名。 ### 开放模型与欧洲落地 有时候大家会更关注“有漂亮城堡之类的东西”，但实际上应该关注的是更好的人工智能，或者更好的技术。我认为，这件事确实正在改变。像这样的活动，很多人都来到这里，我觉得这是一个很好的开始，但最终仍然需要一种根本性的心态，才能真正继续推动人工智能创新。 > 我知道你对 Ray 会议非常兴奋。那是什么让你这么兴奋？ “我不会回答这个问题。” > 看到你所有的朋友，也许？ “不，是很棒。是啊，我是说，这里有很多很棒的人。我觉得这太棒了。” “完美的结束方式。谢谢你，罗宾。很高兴见到你。” “谢谢你。” 本集由 Brex 赞助，这是我最喜欢的。你会变成你所花时间和金钱所在的样子，而我拒绝把时间花在那些本不该存在的工作上：报销单、追着收据跑，以及手工结账。来自 Verscell、OpenAI、Anthropic、Granola 和 Deepgram Graham 等正在构建未来的公司都做出了同样的决定——他们都在使用 Brex。Brex 是一个智能财务平台，把卡片、费用和银行业务整合到一个系统里，并内置 Aentic Finance，使用人工智能代理自动处理费用，在支出发生前执行政策，并在几分钟内完成账本结算。这就是为什么 Sorcery 运行在 Brex 上，这样我就能把时间花在构建上，而不是琐碎杂务上。是时候用 Brex af 了。了解更多请访问 brex.com/sourcy。网址是 b reex.com/s oc y。再见。 我们今天请到了一位非常特别的嘉宾。我们请来了 factory 的 Matan。Matan，droids 们怎么样？ droids 们状态很好。factory 在成长。我对最近发生的事情非常兴奋。 >droids 现在和我们一起在欧洲吗？ droids 在欧洲。它们最近已经跨过了大西洋。现在，欧洲许多最大的银行和企业都在用 droids 和 factory 自动化他们的软件工程。我们对此非常兴奋。 所以今天我们要问你一个非常困难的问题。 你的最热观点是什么？我最热的观点是：在接下来的 12 个月里，90% 的令牌将流向开放模型。现在，不是所有令牌，也许也不是最重要的令牌，但我认为，大模型一直在向中文模型散播某种宣传——他们就是这样给开放模型贴标签的。而我认为，事实上，这些开放模型性能极其出色、成本极低、速度极快，并且在模型组合中会有一个重要用途。我认为前沿的闭源模型仍然会有一席之地，但我觉得它们的那一席之地至少在令牌份额上会缩小。也许不是在成本上，但会在令牌份额上缩小。 > 你们这边是在衡量这种切换吗？ 是的。而且在今年年初，我们看到企业使用开放模型的比例不到 1%，也就是说，少于 1% 的令牌流向了开放模型。大约到了 3 月，这个比例跨过了 1% 的门槛；到了 5 月，又跨过了 10% 的门槛。所以它增长得非常快，这既因为成本优化，也因为并不是每项任务都需要 `opus 4.8` 或者 `GPT 5.6 ultra high`。很多你每天做的任务都很简单，而在 factory，我们实际上会根据任务动态把你路由到最合适的开放模型或更便宜的模型。 > 你预测到年底开放模型的使用比例会到多少？ 到今年年底，我认为在企业层面，我们大概率会跨过 50% 的门槛。 > 天哪，重磅消息。这太疯狂了。好了，在我们结束之前，还有什么你想分享的吗？ “嗯。” > 你对 Rays 最兴奋的是什么？ 老实说，我最兴奋的是人工智能正在进入欧洲。他们之前并没有那么紧迫地对待这件事，但我认为这算是一个信号，说明人工智能正在跨越大西洋来到这里。人们真的很在意它。很多企业都能从一些激进的、有时甚至过于激进的举措中获益巨大，而这些举措一直…… ### 星际云与太空算力 #### 对欧洲制造业的期待 “在美国制造。”他说自己很期待在欧洲看到“更多那种紧迫感”，而且这里有很多很棒的公司，和这些公司合作也很有趣。 接着，他被感谢道：“太棒了。非常感谢你，马顿。”对方回应：“谢谢邀请。”随后，主持人介绍了来自 **StarCloud** 的 Philip Johnston——“当下太空领域最火的公司之一”。主持人问他近况如何，他回答说：“非常好，非常感谢邀请我上播客。” #### 进入 SpaceX 的《S-1》 主持人问他，登上 SpaceX 的《S-1》是什么感觉。Philip 说：“太棒了。”他接着坦白说，老实说，他并没有料到会发生这种事。至于文章里引用的是哪一句，他也很惊讶，因为那篇被引用的文章里，他被选中的那一段让他“非常意外”。 主持人追问：“他们引用了什么？”Philip 解释说，当时为了参加世界经济论坛，也就是达沃斯的那种活动，他必须写一篇文章；于是他就非常快地拼了一篇关于**太空数据中心**的文章。大概就是因为那篇文章“值得”，他们才选了那一篇来引用；但他仍然表示自己“很惊讶他们选了那一篇”。主持人回应说：“那一定真的很不错。” #### 他当前最热的看法 主持人问：既然他们现在人在地球上，那他眼下最“火热”的观点是什么？Philip 的回答非常直接：**SpaceX 的首次公开募股，将在历史上被视为“估值最低”的首次公开募股。** 他进一步说，他认为它“肯定会在未来几年内冲到 10 万亿美元”，而且对于他们正在做的事情来说，几乎会拥有“无限的总可寻址市场”。因此，从历史角度看，它最终会被视为“极其低估”。 主持人提醒这不是投资建议，并问他为什么这么看多。Philip 先半开玩笑地说：“我又不受任何监管。所以我基本上会告诉大家，直接买太空股吧。我觉得这是一只很棒的股票。”随后他认真解释，理由不只是他们正在做的**轨道数据中心**，尽管这项业务他们在做、而且还有很多其他人也在做。更重要的是，SpaceX 拥有到目前为止“最具成本效益”的发射器，而这会打开太空中所有可能的行业。 他列举说，这包括： - 小行星采矿 - 月球资源开采 - 所有将会建立起来的通信业务 - 以及其他一切必须经由 SpaceX 才能开展的业务 他说，这就像拥有铁路一样。很多业务会建立在铁路之上，而他们自己的业务也会建立在其上；不过铁路本身作为一门生意，当然也是“非常值得拥有”的。 #### 芯片选择：欢迎所有芯片 主持人提到，本周现场有几家芯片公司，他们正在和 Cerebras、Somnova 交流，刚刚还和 AMD 的首席技术官聊过，于是问 Philip 有没有最喜欢的芯片。 Philip 的回答是：**他们欢迎所有芯片。** 他补充说，他们实际上正准备与 **Samova** 交流，并希望能搭载 Samova 的芯片；对于 **Cerebras**，他们也认为那是一款“令人难以置信的推理芯片”，同样希望能把它搭上去。至于 **Nvidia**，他说其中的 **Grock 架构**实际上也可能非常适合太空环境。除此之外，他们在第一艘航天器上搭载过一颗 **ARM** 芯片，还在第一艘航天器上放了三颗 ARM GPU；“没人知道这件事，但我们确实做了。” 所以，总的来说，他们是**芯片无关派**。 #### 工厂扩张与新基地 主持人又问：工厂进展如何？是不是已经在超负荷增长了？ Philip 回答说，是的，他们很快就要搬进一个大得多的设施。他们正在建设一个类似园区的地方，为他们称作 **StarCloud 3** 的巨大制造线做准备；StarCloud 3 是一种可以装进 **Starship** 的飞行器。 他补充说，理论上，每次 **Starship** 发射可以装下**高达 10 兆瓦**的计算能力。按照计划，他们会在 **8 月**搬进去，而且主持人会是第一个去参观的人。 “你们在这里先听到了。我们要去参观。”主持人说。 “对，太棒了。”Philip 回应。 #### 本周最期待的事情 在结束前，主持人问他本周最期待什么。Philip 说，他最期待的是：现场有一些“令人难以置信”的演讲者，也有一些“令人难以置信”的其他与会者，所以他非常兴奋。 他表示，自己还从来没有见过 **Sanova 的 CEO**，以及 **MDC**，他很希望能见到对方。“所以，是的，很期待见到一些人。” 主持人补充说，他们今天早上刚刚录完一段和 **Rodrigo** 的采访，来自 **Sonova**，那是一段非常精彩的内容，并强烈推荐如果还没听过的话去听一下。主持人还说，也许那段采访已经上线了，也不确定会不会已经发布，但不管怎样—— ### 短视频剪辑的增长密码 他真是太棒了。太会解释一切了。对。好，Philip，非常感谢你。>> 非常感谢你。对。>> 天啊，你们一定要看看这个未公开地点正在发生什么。>> 好了，我们现在和 Good Future Media 的 Chris 在一起。Chris，欢迎来到《Sorcery》。>> Merciu Molly，很高兴在这里见到你，位于 >> 我们会把那句消音，因为我们现在不知道自己在哪里，而且我们在一个秘密地点，但是>> 秘密地点。Sava，>> 对吧？Sabah。嗯，这真是一次不错的回归，因为我以前在法国住了四年。所以，AI France 一起，我必须来参加这个活动。>> 真的？你当时在做什么？>> 我其实以前是一名英语老师。然后，整整 10 年，我都在课堂里教书。后来大概在疫情期间，我开始听播客，具体来说是《All-In》播客。我学到了很多。我知道我必须把我从《All-In》播客上学到的东西教给互联网。于是我开始剪《All-In》播客片段。这基本上就是我如何转向这个新的剪辑业务的。现在我有一家很大的机构。我们每个月产出数千条剪辑。是的，剪辑对社交媒体环境所做的一切，真的很惊人。现在这才是真正的游戏。>> 剪辑就是新的广告。>> 剪辑就是新的广告。它是一种把你自己推出去的方式。无论长内容是什么，无论你有什么信息，无论你试图销售或推销的是什么东西，你都需要把它压缩到很短的时间里，才能抓住别人的注意力，让他们也许去看看你的长内容，或者你正在试图销售或推介的东西。>> 好吧，我得为我自己问一下。剪辑的秘诀是什么？>> 关键真的就是前 3 秒。这 3 秒必须把观众抓住。如果口播的那句话不能吸引你，你就需要在屏幕上有一个视觉钩子，告诉观众他们能得到什么回报。观众看这条剪辑能得到什么价值？如果你在讲话的第一句，或者屏幕上的钩子里没有这个东西，那就，嗯，重来，想别的，因为它不会爆，不会表现好。>> 你做过的表现最好的剪辑是什么？我们这里有 Chimath 在谈他的，嗯，最新创业项目正在进行。我想我们给他做出了 400 万次观看。David Friedberg 也有，他在乌克兰战争开始时警告乌克兰的饥荒。那条在 TikTok 上彻底火了。500 万次观看。你知道的，《All-In》的最好朋友们一直是我们的灵感来源，帮助我们把很多好内容推到网上。我们和 Harry Stebins 在 20 VC 合作了两年，现在我们在和整个硅谷版图上的风险投资人、首席执行官和投资人合作。>> 现在的剪辑价格是多少？剪辑的标准价格是多少？>> 对，>> 我想我经常被宰。>> 嗯，>> 相当频繁。>> 它比你想象的要贵，尤其是当你已经习惯了人工智能剪辑的时候。市面上有很多人工智能公司会拿你的一期播客，看一遍文字稿，像，啪，选出五个最好的剪辑，加上字幕，就完事了。但你真正需要的是人的思考、人的心理学来做剪辑，再加上其他视觉素材，让人们在观看时一直保持警觉。而这需要人工时间，以及熟练的人力时间。所以，你知道，按我们机构的标准，200 美元一条剪辑算是很常见的，嗯，最低价，然后你还想要每天出剪辑。至少一天一条剪辑。如果你能一天做两条或三条，那就更好。所以，这样就开始形成我们这种更好公司的定价了。>> 好，如果我们要让这条剪辑爆掉，钩子应该是什么？>> 天啊，你们一定要看看这个未公开地点正在发生什么。你不会相信谁在这里。有一些未公开的名字。还有 Molly O'Shea、Shannon，而且我搞砸了。哦，是 ### 液态人工智能与企业价值 “第一次的时候，**我把主持人的名字搞错了**。我的天。而且我已经等不及你们看到接下来会发生什么了。差不多就是这样。” “好，我们就从这个开始。” “Chris，非常感谢你。” “谢谢。谢谢。非常高兴能亲自见到你。我是你节目的忠实粉丝。” “谢谢，我很感激。而且，如果你们碰巧剪出了任何片段，我也会很感激。” “嘿，我觉得我们已经做过你的一些片段了。其实，`Techno Optimus Prime` 是我们的 Instagram 账号，这是一个很小众的频道，我们会把自己最喜欢的、谈科技和 AI 的人剪成短片，而你也在里面。” “太棒了。” “是啊。” “太好了。非常感谢你，Chris。” “谢谢。” 如果你正在构建 AI 的下一个阶段，你就需要了解 MongoDB——开发者喜爱的数据库平台，也是为你正在运行的智能体而打造的系统。MongoDB 可以在同一个系统里存储、搜索，并对你的数据进行实时推理，配合 Voyage AI 的向量搜索和嵌入。没有单独的管道，也不需要把 10 种不同的工具拼接起来。这就是为什么《财富》100 强里有 75% 的公司，以及领先的原生 AI 初创公司都在使用 MongoDB。从你的第一个用户一路扩展到数十亿个向量。前往 `mongodb.com/ai` 了解更多。也就是 `mongodb.comi` 了解更多。再见。 “我们现在和 Liquid AI 的 Reine 在一起。Raine，欢迎来到 Sorcery。” “谢谢邀请。” “所以，我们现在在一个非常神秘的地点，这里没有空调，但除此之外我们不能再说更多了。你今年为什么这么兴奋，或者说你为什么对 Rays 这么兴奋？也跟我们说说 Liquid AI 吧。” “当然。今年我觉得他们在嘉宾质量上呈指数级地提升了——我能这么说的就只有这些——而且整体结构也成熟得多了。就我看到的来说，以前会有多个大会同时发生：有 `machina`，还有 `rays`，而且一切都和我们所做的事情有关。我们是在把基础模型带到物理世界，所以**物理 AI** 对我们非常重要，而且这个领域正变得越来越有意思。我们在构建的基础模型便宜到什么程度呢？比如你可以把它们放到 `Raspberry Pi` 上运行。所以你可以把它们部署在地球上的任何设备上。” “所以你的意思是，用 Liquid AI 很难把 token 压到极致？” “对。是的。我的意思是，token 基本上就是——我们正在把 token 的成本降到接近零。我们现在做的，是把 AI 的价值带给企业。想象一下，如果 token 本身不再重要，真正重要的只是结果。这就是我认为企业 AI 讨论现在正在发生的变化。” ### 人工智能的三轴框架 #### 关于卡普的判断 “这就是我觉得很奇怪的一个看法之一。”对方提到：“卡普对此有话要说。我不知道你有没有看到他。” 回应是：“是的，我看到了。那太不可思议了。”随后又补了一句：“你有什么备注吗？” 回答者表示自己**完全同意**卡普的观点。他指出，现在人工智能里**大约 85% 的一切**都进入了**研究和开发代码**，而问题在于，**我们并不知道这段代码最终会做什么**。他很喜欢卡普说的“**游戏结束了**”，因为企业现在——事实上在欧洲——正在醒过来，他们开始进入这样一个阶段：必须放慢脚步，像对待任何其他技术那样，真正花时间去理解一项技术的价值，然后再把这些解决方案部署到自己的产品里。 他举了一个例子：他们正在为 **Mercedes-Benz** 提供车载智能，也就是把基础模型装进汽车，让车变得更聪明。这个项目是由一家传统的 OEM 推动的；你可以想象，Mercedes-Benz 是欧洲最具代表性的品牌之一，但与此同时，他们也向一种能够真正释放价值的技术敞开了大门。他认为，在企业人工智能里，我们必须开始像基础模型公司一样思考，而且要更多地思考整个价值链；他觉得卡普的方向是对的。 #### 现在最热的看法 于是被追问：“那你现在最热的看法是什么？” 回答者说，从 **2019 年**开始，也就是**预训练**开始真正显现成效的时候，所有基础模型公司都在同一条轴线上工作：**把智能最大化，不惜一切代价**。当时大家看到，必须把这些 AI 系统规模化，必须让它们工作起来，于是就沿着这一条轴一直推进。 但现在情况变了。我们已经到了一个很明确的地方：**效率不是事后才考虑的东西**。能源并不充裕，芯片也并不是世界上到处都能轻易获得的；你必须投入，而供应链，尤其是在**存储器**这一侧，也在被打乱。他还指出，政府可以对你的资产、对你正在构建的东西拥有控制权，而如果你想要以最大规模**安全地部署人工智能**，那种“把智能最大化，不惜一切代价”的单一轴线，已经不能把你带到你想去的地方。 与此同时，**开源**也正在变得越来越流行，尤其是在企业人工智能里，因为治理问题正在浮现。所以他一直想提出一个**三轴问题**，而不是一个单轴问题： 1. **能力，也就是智能。** 2. **效率与成本。** 3. **底层载体。** 他解释说，想象一下，你在最大化智能的同时，在设计基础模型时也要关注它的**成本**。也就是说，你不会只是把 transformer 一股脑推出来；你会真正去寻找，在某一种特定处理器上运行时，**什么才是最佳的计算方式，或者说最佳的智能图谱**。因此，**效率和智能成本**必须成为**一等公民**，而不是事后补充的东西。因为现在很多人工智能公司确实在考虑加大对模型效率的投入，把模型蒸馏得更小，但这并不是他所说的那种认真对待效率的方式；他们是在后来才补这个环节，而他则是把这条效率轴从一开始就看得极其重要。 他说，这就是**第二个轴**。第一个轴是**能力，即智能**。第三个轴则是**底层载体**：这种智能系统最终会去哪里？如果你想一想，人工智能主要是被托管在**数据中心**里；但你也可以把智能带到**手机、笔记本电脑、飞机、汽车**上。换句话说，AI 可以托管在任何不同的载体上，而他认为，如果你把这一点与前两个轴一起协同演化，会产生非常重要的结果。 ### 融资、发布与企业推理 “借助模型的能力，你就可以拥有真正的企业级人工智能能力。” > “太劲爆了。” > “这里也很热。” > “这里确实很热。” 欧洲，或者我们可能身处的任何地方，都真的需要投资空调，也可能需要投资云座位。我觉得 Rain Maker 也许能够帮助应对这些干旱和热浪。嗯，好吧，还有什么最后的想法吗？顺便说一下，这一段 Rays 由 MongoDB、Brex 和 Assembly AI 赞助。所以，如果你需要数据库、资金帮助，或者文本转语音和语音模型，那就是你能得到的东西。 总之，好吧，Reine，作为收尾，还有什么最后想法？你现在最兴奋的是什么？ > “我其实很兴奋。明天我会和 Ian Stoka 一起参加一个小组讨论，他是这个领域的传奇人物，是 Databricks 的联合创始人，也是 Arena 的联合创始人。我们明天真的会在早上 9:00 开启这场大会。我很兴奋能向全世界介绍开源，以及‘三轴’的影响——我实际上刚刚谈到这一点——最终真正实现企业的价值。你知道，不要只把基础模型看作那些正在为基础模型公司生成金钱和收入、毫无用处的 token 机器，而是把它们带到一个地方，让它们 באמת能为企业释放价值。” > “太棒了，树很重要，谢谢。” “谢谢 Rodrigo，欢迎来到 Sourcery。” > “谢谢邀请。” 我们现在在巴黎。我们之后会推出一场很长的采访。但在那之前，你今天有一些非常重大的消息。所以，发生了什么？ > “现在，我们非常兴奋。我们宣布完成第一轮交割，也就是一轮 F 轮融资，金额是 10 亿美元，估值 110 亿美元。” 谁领投了这一轮？这一轮里还有哪些投资者？ > “这一轮由 General Atlantic 领投。我们非常高兴能让这位了不起的投资者加入，同时还得到了 Seligman Ventures、Troll Price 和 Capital Group 的大额投资。” 你打算怎么用这笔钱？ > “你知道，我们看到市场对我们的产品有着极其强烈的兴趣，所以我们将用这笔资本来加速我们的供应链，确保我们能够把这些机架交付给全球各地的所有这些客户。” 所以，你今天在房间里带来了一颗芯片。你能给我们展示一下这颗芯片吗？ 现在，这是我们将于今年晚些时候发货的激动人心的新产品，SM50。你知道，它是一个云规模的 RDU，使我们能够以显著更高的性能提供高级推理，而这项性能是你用 GPU 能获得的，同时成本只有其一小部分，功耗也只有其一小部分。 对于不了解“高级推理”这个概念的人，你能解释一下吗？ > “当然，所以推理的世界是……” ### 关于索诺瓦芯片的热议 ### 关于 Sonova 的热议 正在遇到一个经济学问题。而我们通过高端推理能够做的，就是把最大模型的性能往上推。这样一来，你实际上就可以以极快的速度交付高质量模型，也就是这些万亿参数模型，并且让它们以完整精度运行。再加上当你以更高速度运行高准确度模型时，你就能够以更低的成本收取更高的价格，从而让你的服务提供商在他们的服务上获得更多利润。 好了，在我们结束之前，还有最后一个问题；然后你们就得去看完整采访。你的最热观点是什么？ > 我们知道，世界正在转向影响力，所以我们很高兴来到这里。我们很高兴真正有一款新的芯片要与世界分享，而且我认为，在今年年底之前，你会看到 Sonova 成为其中许多服务的一部分。 太棒了。看多 Sonova。顺便问一下，你们是怎么想出这个名字的？ 嗯，我在巴西长大。对，我在巴西长大，而且有人说那是一个新的舞步。它是一种新的舞步。它是一款新的芯片。所以，去看看吧。