中美AI真实差距到底多大？一定要去豪赌中国版Sora吗？谈谈国产大模型AI产业处于什么状态

[@jeimeluk4816]

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👏👏👏👏👏 🌹🌹🌹🌹🌹🌹 🌹🌹

[@watchnight1751]

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]

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]

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]

@@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]

@@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]

是，主要也是记录，靠视频会饿死。@@liw1963

[@果酱-s3g]

加油啊，老铁！每次看你的视频都感觉很有力量和温度❤

[@danielchow6888]

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。

[@franklei9348]

讲得非常好，精简又有深度。又能让普通大众听得懂。加油，希望你继续坚持。

[@lisashung9442]

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！

[@9263STYV]

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]

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

[@姜宁远]

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。

[@大奎Z]

有个词叫涌现。不过那是很久以后的事情了。。

[@姜宁远]

​@@大奎Z 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。

[@bildfrau-d7g]

@@姜宁远 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？

[@CaptainPumpkin9]

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。

[@dansong4523]

每个视频，都从头到尾看到完，很受启发！谢谢博主

[@MaxPower-mb1es]

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]

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

[@二分说的]

@@MaxPower-mb1es 是的，毕竟起步迟，还被帝国主义抢走了资源

[@光辉-e3c]

说得在理，而且有充分的数据作为论据。

[@MCLin-op9hu]

一年前的這篇分析文章很棒，可以再錄一段中美AI發展、差距嗎？

[@strongbrain3128]

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。

[@gilbertmiao5229]

客观理性 点赞！

[@yinghuahuang1179]

小白讲得太好了。

[@marvinma6887]

说的很有深度

[@ntuAaq]

有趣 你第一個點的回答 正好是我想知道的

[@TL-fe9si]

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]

对，但是很难，数学国内反而比较领先。

[@richardliu4939]

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。

[@斧头帮帮主]

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😂。

[@Killer-i1x]

弯道超车！硬麻了？？？😂

[@richardliu4939]

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。@@Killer-i1x

[@fsmdxl]

@@Killer-i1x ⻊危族 就是蜜蜂蛰电门--麻了个X

[@shawncheng404]

@@Killer-i1x翻车

[@KTan-bt5wo]

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。

[@ShatinNoman]

👌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]

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

[@동댕딩-t6o]

⁠@@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

[@draneHuang]

中肯的评价

[@TheCoffre]

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。

[@宣府节度使]

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]

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。@@宣府节度使

[@floweast]

通篇充满了正能量。

[@allenf6648]

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]

个人感觉，现在是有往这个歪路上走的趋势。

[@liw1963]

@@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。

[@风筝-k7b]

@@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

[@道宝道]

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。

[@jamesmx6393]

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

[@孙百刚]

一直在看你的视频，非常棒。加油

[@林燕燕-d3i]

最后那句话非常好，网络需要正面的态度面对糟糕的环境

[@ericli4811]

🎉🎉🎉谢谢你！正能量！非常感谢🎉🎉🎉

[@高沛煜-v7b]

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]

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？？

[@tamagawa8227]

@@hyy3657你在说什么梦话呢？几十年前电脑才刚诞生😂！再说回来了，至少中国大陆还在牌桌上，你一个旁观都没资格的哪来的勇气去嘲讽别人的？😂

[@xji4y3ru]

@@tamagawa8227 遙遙領先！哈哈哈哈，中國人就是中國夢做太多了，還以為誰都要跟你打牌呢？AI是全世界的合作，就中國在那作對，還敢笑別人沒有作對的資格？咱又不向老共為了維穩需要製造敵人，神經。

[@youhezhang9297]

非常专业的分析。谢谢！

[@gowowo0617]

区块链和AI的结合可能会是以后的趋势吗？

[@hero5658]

点赞！ 比较客观和中肯。

[@lugongguo8125]

加油老白！ 他强由他强，清风拂山岗……

[@WaiKuan050]

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]

梦里啥都有

[@WaiKuan050]

@@teohcheekian 嗯，過去這麼多年，各國都是以這想法取笑中國😏

[@戰術推演]

@@WaiKuan050 你多喝点三聚氰胺和地沟油

[@jameszhou162]

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。

[@风筝-k7b]

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

[@linoqli5564]

让我从另一个方面理解了NVIDIA的股票可以到哪里。

[@zhjook]

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]

量子计算机还有30年

[@ShihYangLin]

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？

[@拾稼行者]

睿智

[@Alo-n7l]

其實你問錯人了

[@مرواریدمشرقزمین]

好問題

[@Neo-wd3qy]

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]

有台积电，台湾AI肯定不用投钱，全球第一。

[@林北-p9c]

目前美國的AI 技術展示大算力/大數據/演算法能得到不錯的娛樂效果，為何要花這麼大的力氣得到這麼小的成果？因為這樣最吸睛，最能受到資本的追捧，中國沒有必要抄美國作業。對於以製造業為主的中國，未來AI 技術只有轉換成生產力才會產生競爭力，相對於去工業化的美國，中國的製造業AI 發展有絕對的應用優勢（數據/人才/甚至算力），因為增加生產力所需的算力/數據/人才 是專屬而非通用型，那就不需要像Sora一樣大力飛磚。回想80年代美國用星戰計畫PPT忽悠蘇聯，把蘇聯拖垮，千萬要小心不要掉入大算力/超大數據陷阱。

[@风筝-k7b]

AI如果不能贴近工业，，，他根本没有任何变现渠道，， 华为的AI早就已经进入几百上千个行业里深耕了，， 而漂亮国早就产业空心化了，他根本没有多少变现渠道，， AI这么强大，这么多应用，漂亮国应该秘而不发，默默的直接玩掉中国，玩转世界，，在还没有成熟时，他为什么要大力在这叫卖，，， 当年在旧金山大开发的年代里，，真正发财的不是淘金客，而是运淘金客去旧金山的车夫，而是卖淘金工具的小商人，，因为淘金根本不赚钱，

[@deerbeau]

有道理

[@liubicaotaibazi8280]

明白人

[@fredcan3999]

搞笑，你从来没用过chart GPT吧😂

[@林北-p9c]

@@fredcan3999 有欸，常常正經的胡說八道。

[@小鱼-l3n]

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]

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]

这等于下沉下来

[@shuaiyao795]

very educational course, thanks

[@almastrings526]

¡Gracias!

[@elon.s.kenedy]

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]

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

[@艸鏪]

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]

@@艸鏪 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]

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]

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

[@whuvir]

算力，人才，明确真正的需求，而且不是噱头。

[@jjsada-hj2zl]

讲得好

[@grid-panda]

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]

也不完全是。但要相对可控。

[@leezhieng]

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]

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]

⁠@@terry1708没错。所以中美发展AI选择了不同的方向。

[@kaitos111]

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

[@spring2544]

聽說AI 模型的建立需要完整又開放的空間。雖然現階段相較於英文環境，國際社會中的中文資料庫明顯少數，因之，期待因為中國大陸AI生態逐次建立，可以創建完整、開放的AI中文生態。

[@davidchen4753]

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]

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]

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。

[@wong4359]

很喜欢你中肯和专业的评论，一定要坚持中肯！加油

[@拾稼行者]

忠墾！！

[@ZheCheng]

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。

[@denieceye4280]

讲得很好nice！

[@xiaojin3724]

超越美国不需要也不现实，但是对AI应用场景落地我对中国是绝对有信心的

[@kakaxifx4913]

就一年差距的，中国虽然人才外流，但是基本盘还是在国内的。

[@jimmyzhou107]

落实权力监督，落实人大。。。就可以了

[@karlmin8471]

比如大街上人脸识别。

[@taijistar9052]

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！

[@张风-b2e]

早就落地了，监控类，政府企业都在做。。。。

[@andyng4620]

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]

Glad my video was helpful!

[@jackiefan4948]

小白，怎么支持你呀，没有看到支付渠道

[@aaronwhitetalk]

不需要的，心领了。

[@Alo-n7l]

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。

[@hollandbankchq]

AI 的基本是數學，論數學家科學家工程師的量和質，中國都不會輸西方。特別是當硬核的華為進埸，我們大概可以放心。AI芯片我們已經有昇騰910B，不是從0到1，硬件我不太擔心。反而我有興趣知道，西方和中國對AI的哲學是否會有不同。ChatGPT 及 Sora 都只是很初步的AI產物，用電力算力去協助人類工作。至於 AI 如果能創造或者解決一些人類做不到的事，那才是目標。西方會傾向商業應用，而中國更有可能把AI運用到非商業領域，把AI的能力發揮到另一個層次。舉個例子AI醫療，西方肯定不會把中醫的數據放進去，而中國則會把全世界所有醫術包括西醫加到AI裡。所以AI鬥到最後，其實要看大家的哲學甚至歷史文學。即使大家的大數據相同，算法一定會改變結果，一個怎樣的人會教出怎樣的AI，算力還不是重點。英偉達的GPU本來就不是AI最優化，只是時代的產物，下一代AI芯片才會見真章。

[@lanyueyang1750]

我哥和我表弟分别就在中科院和阿里任职人工智能高管，春节团聚深入聊了很多关于中国AI领域相关的内容，我可以很负责任的告诉你，中国和美国在人工智能的差距最多最多只有两个月时间！他们阿里实验室今年就将投产算力相当于英伟达H100整整80倍的算力卡，中科院目前也将芯片制程成功推进到了0.5nm制程，量产只是时间问题，赶超美国成为世界第一最多不会超过半年时间。

[@拾稼行者]

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈@@lanyueyang1750

[@拾稼行者]

呵呵呵呵呵呵呵呵呵

[@hollandbankchq]

@@lanyueyang1750 我相信這個，中國做事一向低調，不像別人大咀巴。

[@weiwei861]

​@@lanyueyang1750应该是5nm，不是0.5

[@nieyu5714]

讲的好！

[@dlchentong]

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

[@kinchan7155]

韓戰是那一方發動？到了今時今日，仍然是兩個答案。

[@babymo5739]

老白加油👏❤

[@yurongchang1670]

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。

[@哥郭-i3r]

AI的I是什麼字意？

[@Joe_Ruey]

intelligence

[@aarongao3578]

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]

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

[@davidwang6541]

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

[@林杏州]

謝謝！

[@hongxuanliu3567]

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]

是的，不过也不要小看服务业。

[@williamwong418]

your time flame ruler is excellet, i like it

[@卢金]

加油

[@tjkhoo3554]

👍🏽👍🏽谢谢分享

[@chitailun]

ai的硬件不是什么大问题，没有最高端的芯片不等于不能搞ai, 最多没办法商业化ai计算中心业务。ai真正的差距是在算法上，而且不是在sora这种花哨的电影产业上，而是实实在在的机器智慧，比如无人机自主飞行，自主攻击，高速敌我识别等，这方面中国也许也是落后的，但未必一直会落后。

[@艸鏪]

中国点错科技树了，大模型才是趋势

[@cathyfang8919]

你说的这些，中国反而并不落后吧

[@月坨]

我和你的看法一样，中国和美国的路线不一样，中国是走实用路线， Ai应该用在生产力上

[@nickyy4861]

中國的AI方向集中在國防、武器、社會維穩等，這才是有用的東西，做做影片寫寫文字能幹嘛，敵人會怕嗎？

[@jackchen664]

sora用在电影上？不不不 。。。这代表了电脑对我们的世界的理解大大加强了。。。空间 +时间+情绪。

[@wyphonema4024]

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

[@东篱种菊]

美国人科技厉害，但炒作吸金的本事更厉害，太过焦虑大可不必，自己有多大能耐都使出来即可。不可能别人有的我们都要有，用己之长克彼之短，用彼之长助我之短。始终在奋斗的路上，天必助我。

[@alessiii58]

资本炒作太厉害

[@alonechiang9824]

你再努力再聰明再能推進中國發展，也恰同二戰時希特勒的幫兇一個模樣，只會力助毀壞人類文明葬送自己同胞與人類的幸福及命運。終其量也只是個為虎作倀的傢伙罷了

[@WHV2019]

天？是指那位無神嗎？還是指馬克思？

[@dianasong4594]

Thank u very much.

[@simonpeter9617]

请问有微信频道么

[@meiling622]

AI能研究基础科学吗

[@aaronwhitetalk]

可以辅助

[@kanlu5199]

要是AI能研究出混沌理论才算超越人类。

[@YunLuoShanZe]

快手的可灵已经开放公测了，sora的公测还没有消息。

[@zero71er78]

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

[@MossWang-t3q]

图片和字的映射相对是比较好的切入点。

[@Buckzoo2030]

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。

[@光时]

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。

[@生先-k6h]

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

[@soyghcg]

Sora完全是被過度解讀了(玩認知作戰的確好用)，文生圖影相較圖影生文難度差多了，圖影生文讓機器視覺了解真正意圖進行進一步行動，這才是ai真正落地化(ai機器人，完全自動駕駛等)。 至於人才吸引，薪資與激勵獎勵機制才是最關鍵的，談其他都是打虛空，如果在大陸收入是美國幾倍，人才誰還去美國，去美國的不外乎是因為待遇給較高(至於非理性精神美國人，那種就不需要討論了)。

[@frankz6881]

又蹦出一個指點江山的，牛A壞了

[@GordonFromTaipei]

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 ....

[@roy986]

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

[@MrStandly4]

😅要發展晶片。。。首先有刻光機先。。。7奈米已經是頂了。。。

[@DULENSHK]

如果AI只是單純從一些舊有產業上搶走飯碗 再重新分配 那根本說不上或時代的創新，遠不如一個新能源。感覺就是承接虛擬貨幣後的另一個泡沫，英偉達連續都「剛好」在這個兩個颶風之上，越想越…

[@yellow7885]

外行人的语言。。

[@DULENSHK]

@@yellow7885 所以你是行內人了吧 😎

[@yellow7885]

@@DULENSHK 今後，算力即國力。你不會懂的。

[@DULENSHK]

@@yellow7885 最好是這樣 現在還不是就是了 資本畫餅又不是第一次 社會是由人組成的 你說的AI創造了什麼？ 千篇一律的的生成圖像？空泛的文章？就像你在元宇宙有一個再壯闊的堡壘也只是一些0與1一構成的虛幻而已。（NFT 吹得多好聽比得過黃金麼？） 國力萬變不離其宗是所講的創新科技，生產力，軍力和資源，算力可以成組成的一部分，但不是一切。 所以算力能生產些什麼？不就是取代很多中高收入者的職能？誰在得益？

[@njyonjinlutonmout]

​@@yellow7885算力=国力？算力能当饭吃衣服穿能源武器用吗😂太神话算力了。那俄罗斯连互联网都很菜，这不影响俄罗斯是世界老三。回到现实吧，人和世界还是物质的。

[@simonchenchen]

终于要说这个了

[@PakhongChan-fn5in]

沒有一蹴而就！狠是練出來的

[@mryk920]

😀Ai生成的影像确实想在梦里

[@TimeNSpaceDavid]

人類過度發展就產生 許多負面問題 尤其在AI 領域的競爭 急速增加耗能與耗資源 也會帶來不可預期的後果 甚至加速暖化 導致人類生存環境的惡化😢😢😢😢

[@james-huang]

在传统算力上，中国确实不如老米，但在新概念新技术算力上，例如量子芯片量子计算，中国的发展并不慢，完全可以弯道超车。至于在AI的应用上，中米实际上走的是不同的道路，不同于老米在传统优势的图片视频处理应用方面发力，中国更注重提高生产效率和生活质量方面的实际应用，例如智能驾驶、智能城市、智能挖矿，智能港口，智能战争等等。所以中国人不必妄自菲薄，按照自己对AI的理解，发挥自身优势，当然同时也要向对手学习补齐短板，相信中国未来的AI产业发展一定会引领世界！👍

[@jgl7190]

你说的这些,外国人一样在做，做得也不错

[@asdf0019]

感覺上現時互聯網上所展示的人工智能如chatgpt, sora等，都是以鍵盤為輸入，螢幕和音效為輸出的模式，我思考的地方是如何把輸出部份改成應用或生產層面，例如某地方有全自動化工廠制造蛋糕，用家從鍵盤輸入營養用料或要求參數，人工智能可生成做法用料，再自動調整機器，制造出新型蛋糕。全自動代的電動車工廠也可以給予類似製造安排，從而生產出擁有更佳競爭力的電動車。上面兩例子困難的地方在於人工智能輸出至自動化機器的介面和仔細程度，如果這個應用介面造不出來，人工智能就只能停留在文本，媒體，和藝術創作等層面，可能人工智能未來的標準輸出硬體，就是一個人形或改良形的機械動物。 白台主在影片說人工智能和夢工場的相關和超凡之處，所言甚是。但要把人工智能和生產效率和生活質量上連接起來，似乎仍有距離或突破。

[@yongong929]

​@@jgl7190 智能驾驶而已，其他没有

[@PoChingWun]

為何不選加入世界，總要各自走路呢 ？

[@波晓]

喜欢小白

[@dansong4523]

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]

还在早期阶段，成本还不太可控

[@davidtomcai7821]

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]

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]

假设成功，能耗问题就不是问题了

[@dansong4523]

可擦写才是优势！@@davidtomcai7821

[@jimkiattan5740]

美國有美國的優點中國有中國的優點。中國和海外各國的經濟貿易發展包括一带一路是逐漸上昇最重要的是搞好經濟

[@uuuuuuuttt]

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]

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

[@مرواریدمشرقزمین]

美國著重在炫技

[@maelvis2231]

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]

@@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]

@@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

[@jenghowtan5268]

应该谈谈如果LLM没有被开源的话...

[@noone545]

一開源，就自主研發了

[@flyerzy]

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。

[@chenwenchuan6896]

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

[@alvinkua118]

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]

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]

@@dongqi2769 那ni继续吃ni虚拟的汉堡包吧！

[@dongqi2769]

@@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。

[@bildfrau-d7g]

@@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]

@@bildfrau-d7g 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

[@frankz6881]

提词器可以再放高点儿

[@Ahda108]

应用AI 才是王道！！

[@zhouanson3275]

方向不同吧！