WEBVTT
Kind: captions
Language: zh

00:00:00.266 --> 00:00:03.466
日本在AI领域里终于追上来了

00:00:04.166 --> 00:00:07.066
终于不是中美两国的游戏了

00:00:07.433 --> 00:00:09.700
Sakana AI也就是鱼AI

00:00:10.033 --> 00:00:12.666
超越Mythos了大家好

00:00:12.666 --> 00:00:15.066
欢迎收听老范讲故事的YouTube频道

00:00:15.200 --> 00:00:17.300
咱们来解析一下这个故事

00:00:17.633 --> 00:00:19.500
昨天 6月22日

00:00:19.500 --> 00:00:21.900
日本一家叫做Sakana AI的

00:00:21.900 --> 00:00:24.300
公司扔出来了一个东西

00:00:24.666 --> 00:00:27.000
萨卡纳日语里头是鱼的意思

00:00:27.366 --> 00:00:29.566
它生出来这个东西呢叫Fugu

00:00:29.600 --> 00:00:31.433
日语的意思应该就是河豚

00:00:31.433 --> 00:00:34.066
一上来就放了一张跑分图

00:00:35.233 --> 00:00:37.200
SWE bench Pro

00:00:37.233 --> 00:00:38.166
编程榜上

00:00:38.166 --> 00:00:41.466
它最高档拿到了73.7分

00:00:41.700 --> 00:00:44.833
把Anthropic的Claude Opus 4.8

00:00:45.066 --> 00:00:48.966
69.2分和OpenAI的GPT-5.5

00:00:49.100 --> 00:00:52.300
58.6分全都压在身下了

00:00:52.600 --> 00:00:54.233
他甚至宣称

00:00:54.433 --> 00:00:58.700
连Anthropic两个最强的Mythos和

00:00:58.700 --> 00:01:01.900
Fable他都已经部分超越了

00:01:01.900 --> 00:01:04.066
就是有些分数我比你还高

00:01:04.866 --> 00:01:07.900
于是网上一片欢呼

00:01:07.900 --> 00:01:10.900
说日本终于在AI领域里头赶上来了

00:01:11.100 --> 00:01:13.633
不再是中美两国在这玩耍了

00:01:13.666 --> 00:01:15.866
咱们呢先把结论放这

00:01:16.366 --> 00:01:17.700
别急着高兴啊

00:01:17.700 --> 00:01:19.800
这事看起来像追上来了

00:01:20.100 --> 00:01:21.666
扒开一层看看

00:01:21.866 --> 00:01:23.266
根本不是那么回事

00:01:24.433 --> 00:01:27.833
萨卡纳这条鱼到底是真追上来了

00:01:27.833 --> 00:01:31.300
还是又一次聪明的投机取巧呢

00:01:31.600 --> 00:01:32.200
这期啊

00:01:32.233 --> 00:01:33.500
咱们就把这条鱼

00:01:33.500 --> 00:01:35.866
从头到尾给你拆开来瞅一瞅

00:01:36.166 --> 00:01:38.600
在这呢要再补充一句啊

00:01:38.666 --> 00:01:43.866
Mythos和Fable是萨卡纳自己宣布的口径

00:01:44.633 --> 00:01:46.966
没有独立的第三方评测

00:01:47.633 --> 00:01:48.666
原因也很简单

00:01:48.666 --> 00:01:50.333
这两个模型现在禁用了

00:01:50.333 --> 00:01:51.800
你只要不是美国公民

00:01:51.833 --> 00:01:52.766
你使不了

00:01:53.000 --> 00:01:54.300
所所以他们也没有

00:01:54.300 --> 00:01:56.666
办法去拿出评测数据来

00:01:56.800 --> 00:01:59.566
首先呢咱们先把表面一层打开看看

00:01:59.566 --> 00:02:01.466
这条鱼到底长什么样呢

00:02:02.166 --> 00:02:04.400
萨卡纳并不是一个突然

00:02:04.400 --> 00:02:05.966
冒出来的草台班子啊

00:02:06.166 --> 00:02:08.633
它有来头有产品有跑分

00:02:08.866 --> 00:02:10.100
表面上看起来呢

00:02:10.100 --> 00:02:11.766
确实是比较唬人

00:02:11.766 --> 00:02:12.700
这公司呢

00:02:12.700 --> 00:02:14.466
在东京创建的

00:02:14.466 --> 00:02:16.266
2023年成立

00:02:16.466 --> 00:02:16.866
它

00:02:17.033 --> 00:02:21.300
一直主打的是不从0打造大模型

00:02:21.300 --> 00:02:23.266
这个话大家仔细听啊

00:02:23.266 --> 00:02:25.200
他没有从零打造大模型

00:02:25.566 --> 00:02:27.600
而是把现成的模型

00:02:27.600 --> 00:02:30.000
重新的组合编排一下

00:02:30.666 --> 00:02:31.966
它的产品线上呢

00:02:31.966 --> 00:02:33.400
一共有三条鱼啊

00:02:33.400 --> 00:02:35.366
第一条鱼呢叫鲶鱼

00:02:36.000 --> 00:02:39.066
3月24号发布的日语大模型

00:02:39.800 --> 00:02:42.700
搭配了一个免费的Sakana Chat

00:02:42.833 --> 00:02:44.833
中间发布的一条呢叫枪鱼

00:02:44.900 --> 00:02:46.566
6月15日发布

00:02:46.566 --> 00:02:50.233
自主研发的agent能不

00:02:50.233 --> 00:02:52.466
盯着自己跑8小时

00:02:52.800 --> 00:02:55.800
产出60-100页的战略报告

00:02:55.800 --> 00:02:56.933
啊应该是瞄准Manus那样的产品去的

00:02:59.200 --> 00:03:01.100
最新的也就是昨天

00:03:01.166 --> 00:03:04.000
6月22日发布的叫河豚

00:03:04.400 --> 00:03:05.400
它其实呢

00:03:05.400 --> 00:03:07.966
是一个多模型的编排系统

00:03:08.833 --> 00:03:11.066
他呢一共有三位创始人

00:03:11.700 --> 00:03:14.233
CEO叫David Ha

00:03:14.766 --> 00:03:16.100
他的名字就是David

00:03:16.166 --> 00:03:17.633
后边是HA h a

00:03:18.300 --> 00:03:20.233
按照广东拼音来说呢

00:03:20.233 --> 00:03:21.600
这个人应该姓夏

00:03:22.166 --> 00:03:23.666
这应该是一位华裔

00:03:23.666 --> 00:03:25.300
虽然他在日本创业

00:03:25.766 --> 00:03:27.766
他出生在香港

00:03:27.800 --> 00:03:29.200
年幼的时候呢

00:03:29.300 --> 00:03:31.466
随着父母去了加拿大

00:03:31.666 --> 00:03:33.200
多伦多大学本科

00:03:33.200 --> 00:03:34.633
东京大学博士

00:03:35.633 --> 00:03:39.033
谷歌大脑做神经网络和进化算法

00:03:39.433 --> 00:03:44.166
还当过Stability AI的研究负责人

00:03:44.400 --> 00:03:46.166
第二位他的CTO呢

00:03:46.166 --> 00:03:47.966
叫做里昂琼斯

00:03:48.566 --> 00:03:51.600
英国人伯明翰大学出身

00:03:51.666 --> 00:03:53.800
Transformer那篇论文Attention Is All You Need

00:03:55.066 --> 00:03:57.466
八个作者之一啊

00:03:57.466 --> 00:03:58.600
那是真大神

00:03:58.900 --> 00:04:01.000
在谷歌干了12年

00:04:01.000 --> 00:04:01.900
在这个团队里头

00:04:01.900 --> 00:04:03.600
真正管技术和方向的人

00:04:03.600 --> 00:04:04.900
就是这位大神了

00:04:05.266 --> 00:04:06.866
还有一个人呢叫伊藤

00:04:06.866 --> 00:04:09.033
这是这个公司的COO

00:04:09.666 --> 00:04:11.500
东京大学法学

00:04:12.033 --> 00:04:13.700
纽约大学法学院

00:04:14.400 --> 00:04:17.833
带过日本独角兽的全球化市场

00:04:18.400 --> 00:04:19.700
最更关键的是什么

00:04:19.700 --> 00:04:22.100
这哥们出身于日本外务省

00:04:22.100 --> 00:04:23.900
有外交和政府背景

00:04:23.900 --> 00:04:26.800
所以呢这个公司是一个华人创始人

00:04:26.800 --> 00:04:28.800
一个写了Transformer论文

00:04:28.800 --> 00:04:30.433
的英国人管技术

00:04:30.866 --> 00:04:32.800
一个有日本政府

00:04:32.800 --> 00:04:34.966
背景的伊藤在管关系

00:04:35.466 --> 00:04:37.400
真正的日本本土

00:04:37.900 --> 00:04:39.466
又偏官方的

00:04:39.633 --> 00:04:41.000
其实是伊藤

00:04:41.466 --> 00:04:44.066
这个细节非常非常重要

00:04:44.900 --> 00:04:45.666
下一个问题

00:04:45.666 --> 00:04:49.266
这一次跑赢了Anthropic大模型

00:04:49.266 --> 00:04:50.866
的这个河豚到底是什么

00:04:50.966 --> 00:04:51.966
它不是一个模型

00:04:51.966 --> 00:04:52.833
它是一个系统

00:04:53.200 --> 00:04:55.166
所谓超越Mythos

00:04:55.700 --> 00:04:57.433
超越的方法很关键

00:04:57.966 --> 00:05:00.266
河豚自己没有前沿大模型

00:05:00.900 --> 00:05:02.500
它是个编排器

00:05:02.866 --> 00:05:04.066
把别人家的模型

00:05:04.066 --> 00:05:05.366
拼出来一个高分

00:05:05.733 --> 00:05:06.500
大家觉得哎呀

00:05:06.500 --> 00:05:07.266
日本行了啊

00:05:07.266 --> 00:05:08.466
其实不是这么回事

00:05:08.500 --> 00:05:10.833
我为什么会管河豚叫

00:05:10.833 --> 00:05:12.600
系统而不叫模型呢

00:05:12.600 --> 00:05:14.166
因为它的核心是一套

00:05:14.500 --> 00:05:16.833
AI工作流编排系统

00:05:17.266 --> 00:05:19.833
现在有一个新词叫Loop Agent

00:05:20.466 --> 00:05:21.900
循环智能体

00:05:22.300 --> 00:05:23.700
过去我们干活啊

00:05:23.700 --> 00:05:25.466
都是过程管理

00:05:25.466 --> 00:05:27.166
或者叫顺序执行

00:05:27.300 --> 00:05:28.000
先干什么

00:05:28.000 --> 00:05:28.866
后干什么

00:05:29.066 --> 00:05:30.100
啊从哪进去

00:05:30.100 --> 00:05:31.033
从哪出来

00:05:31.566 --> 00:05:33.266
画过流程图的人都知道

00:05:33.266 --> 00:05:35.966
流程图里头有一个节点叫开始节点

00:05:36.066 --> 00:05:38.166
有一个节点叫结束节点

00:05:38.200 --> 00:05:39.066
我们在这两个节点

00:05:39.066 --> 00:05:39.766
之间画整个的流程

00:05:41.033 --> 00:05:43.300
而Loop Agent干的活是什么呢

00:05:43.300 --> 00:05:44.766
我是转着圈干啊

00:05:44.766 --> 00:05:46.566
我我有输入有要求

00:05:46.766 --> 00:05:49.066
然后呢它有很多的大模型在

00:05:49.066 --> 00:05:51.800
里边去承担不同的角色

00:05:51.800 --> 00:05:53.666
有人负责拆解任务

00:05:53.666 --> 00:05:54.633
有人负责

00:05:55.233 --> 00:05:57.433
执行有人负责检查结果

00:05:57.633 --> 00:05:59.366
如果检查不满意

00:05:59.366 --> 00:05:59.500
那再转一圈

00:06:00.700 --> 00:06:02.600
一直转到满意为止啊

00:06:02.600 --> 00:06:04.300
这就是现在比较流行的

00:06:04.300 --> 00:06:07.166
一种新的AI agent的工作方式

00:06:07.333 --> 00:06:08.400
而河豚呢

00:06:08.400 --> 00:06:10.033
恰恰是这样的一套系统

00:06:10.666 --> 00:06:12.066
河豚最鸡贼的地方

00:06:12.066 --> 00:06:13.033
也是最关键的一点

00:06:13.033 --> 00:06:13.833
是什么呢

00:06:14.000 --> 00:06:15.033
我不告诉你我这里头

00:06:15.033 --> 00:06:16.233
到底放了哪些模型

00:06:16.466 --> 00:06:17.633
但是我保证啊

00:06:17.633 --> 00:06:20.466
我这里头没有放Fable 5和Mythos 5

00:06:20.500 --> 00:06:22.966
因为他需要跟Fable 5和Mythos 5去竞争嘛

00:06:23.000 --> 00:06:25.766
而且呢Fable 5和Mythos 5现在按照

00:06:25.766 --> 00:06:27.233
美国商务部的要求

00:06:27.500 --> 00:06:28.400
他也不能使

00:06:28.566 --> 00:06:31.000
但是呢您说这里头有没有GPT-5.5啊

00:06:31.000 --> 00:06:33.033
有没有Gemini 3啊

00:06:33.033 --> 00:06:33.366
有没有DeepSeek呀有没有

00:06:35.266 --> 00:06:36.900
Claude Opus 4.8呀

00:06:36.900 --> 00:06:37.233
这个不说啊

00:06:37.833 --> 00:06:39.066
但是我们跑分跑的比

00:06:39.666 --> 00:06:41.400
Claude Opus 4.8还高一些

00:06:41.633 --> 00:06:43.666
所以它大概率是怎么干活的呢

00:06:43.766 --> 00:06:45.033
比如说你有一个任务进来了

00:06:45.033 --> 00:06:47.300
而Opus 4.8负责拆解

00:06:47.600 --> 00:06:48.433
拆解完了以后

00:06:48.433 --> 00:06:49.900
GPT-5.5去执行

00:06:50.200 --> 00:06:52.233
有一些不是特别关键的任务

00:06:52.233 --> 00:06:54.100
可能就扔给DeepSeek去执行去了

00:06:54.300 --> 00:06:55.366
执行完了以后呢

00:06:55.366 --> 00:06:57.500
可能又扔回给Claude Opus 4.8

00:06:57.500 --> 00:06:58.233
你检查一下

00:06:58.233 --> 00:06:59.033
有问题没有

00:06:59.200 --> 00:07:00.166
有问题的话来

00:07:00.166 --> 00:07:01.033
再转一圈

00:07:01.200 --> 00:07:02.233
啊一直转到说

00:07:02.233 --> 00:07:03.066
我觉得可以了

00:07:03.066 --> 00:07:04.233
再把这东西吐出来

00:07:04.366 --> 00:07:05.700
啊这样的一个情况下

00:07:05.700 --> 00:07:07.266
它跑分跑的比Claude Opus 4.8高

00:07:08.766 --> 00:07:10.833
跑的比GPT-5.5高

00:07:10.866 --> 00:07:13.833
甚至在个别指标上可以

00:07:13.833 --> 00:07:16.200
超越Fable 5和Mythos 5

00:07:16.200 --> 00:07:17.633
就是这样的一套系统

00:07:17.700 --> 00:07:19.066
那河豚里头到底

00:07:19.066 --> 00:07:20.866
有没有自己家的模型呢

00:07:21.100 --> 00:07:22.200
还是有的啊

00:07:22.300 --> 00:07:24.233
不是说前面那鲶鱼模型啊

00:07:24.233 --> 00:07:25.333
那个鲶鱼模型实际上在DeepSeek V3.1的

00:07:27.233 --> 00:07:29.033
一个版本上去做后训练出来的

00:07:29.033 --> 00:07:30.166
也不是从头做的

00:07:30.366 --> 00:07:31.966
待会咱们再讲那个模型

00:07:32.366 --> 00:07:33.900
它这个河豚系统里头

00:07:33.900 --> 00:07:36.266
有一个叫做指挥模型

00:07:36.266 --> 00:07:37.966
一上来我可以稍微

00:07:37.966 --> 00:07:39.633
的指挥调度一下啊

00:07:39.633 --> 00:07:43.300
这个模型呢是用千问 2.5 7B

00:07:43.300 --> 00:07:45.933
这个模型去做的后训练

00:07:45.933 --> 00:07:47.400
做完了后训练以后

00:07:47.600 --> 00:07:48.966
每一次任务进来

00:07:48.966 --> 00:07:51.033
拆解可能还是要用大模型去拆解

00:07:51.166 --> 00:07:51.666
但是呢

00:07:51.666 --> 00:07:54.766
它负责在里边去进行循环调度

00:07:54.833 --> 00:07:56.700
所以你说它完全没有自己的模型呢

00:07:56.700 --> 00:07:57.700
这事也不对

00:07:57.833 --> 00:08:00.400
咱们转过来说这个鲶鱼模型啊

00:08:00.433 --> 00:08:01.300
鲶鱼模型呢

00:08:01.300 --> 00:08:04.666
是DeepSeek V3.1 Terminus

00:08:04.666 --> 00:08:07.566
在这个模型的基础上去做的后训练

00:08:08.300 --> 00:08:08.766
除了DeepSeek V3.1 Terminus之外呢

00:08:11.000 --> 00:08:16.066
它也参考了Llama 3.1 405B的一个开源底座

00:08:16.066 --> 00:08:18.000
然后自己去训练了模型出来

00:08:18.500 --> 00:08:20.966
别看咱们现在嘲笑他拿

00:08:20.966 --> 00:08:22.400
别人的模型去后训练啊

00:08:23.833 --> 00:08:25.766
大部分人连这一步都做不到

00:08:25.966 --> 00:08:28.300
能够在人家的基础上做后训练

00:08:28.666 --> 00:08:31.433
能够训练了以后有更好的效果

00:08:31.766 --> 00:08:33.600
不是一般人能搞定的啊

00:08:35.400 --> 00:08:36.900
有一个非常有意思的

00:08:36.900 --> 00:08:38.500
细节DeepSeek原版呢

00:08:38.500 --> 00:08:40.000
对于日本政治历史

00:08:40.000 --> 00:08:42.466
敏感问题会拒绝回答

00:08:42.466 --> 00:08:45.166
72%的问题都会拒绝

00:08:45.600 --> 00:08:47.066
咱们中国人训练的模型

00:08:47.066 --> 00:08:47.800
你去问它说抗日战争怎么回事啊

00:08:48.966 --> 00:08:50.866
这个它好多它是答不上来的

00:08:51.300 --> 00:08:52.100
而萨卡纳用自己的

00:08:53.766 --> 00:08:55.866
日语数据后训练之后

00:08:56.300 --> 00:08:58.800
拒答率几乎降到了零

00:08:59.366 --> 00:09:02.133
说明它的价值是本土化适配

00:09:02.166 --> 00:09:05.033
不是造更强的脑子

00:09:05.400 --> 00:09:07.666
都没有触及最硬的东西

00:09:07.666 --> 00:09:11.400
就是自己的前沿底层模型

00:09:11.833 --> 00:09:13.633
下一个问题大家就要问了

00:09:13.633 --> 00:09:15.033
没有前沿底层模型

00:09:15.033 --> 00:09:16.666
人家不也跑的好好的吗

00:09:16.800 --> 00:09:18.866
你咋就说人日本人不行呢

00:09:19.100 --> 00:09:20.366
今天要跟大家讲

00:09:20.366 --> 00:09:24.066
没有底层模型就没有护城河啊

00:09:24.200 --> 00:09:25.466
编排这件事啊

00:09:25.766 --> 00:09:27.466
本身是没有门槛的

00:09:27.766 --> 00:09:28.700
谁都能做

00:09:28.700 --> 00:09:30.700
而且你的命门是

00:09:30.700 --> 00:09:32.633
拿捏在别人手里头的

00:09:32.700 --> 00:09:34.966
这条路不光是Sakana

00:09:35.000 --> 00:09:37.166
这个鱼公司一家在走

00:09:37.633 --> 00:09:41.233
全球最大的模型聚合平台OpenRouter

00:09:41.600 --> 00:09:44.033
6月12日就上线了一个

00:09:44.033 --> 00:09:45.766
几乎一模一样的东西

00:09:46.000 --> 00:09:47.233
叫做Fusion

00:09:47.466 --> 00:09:47.833
它呢

00:09:47.833 --> 00:09:50.200
可以把最多8个模型编排在一起

00:09:50.200 --> 00:09:51.366
跑同一个问题

00:09:51.900 --> 00:09:54.900
再让一个裁判模型把大家的答案

00:09:54.966 --> 00:09:56.166
融合成一个

00:09:56.366 --> 00:09:59.166
号称不用Fable五就

00:09:59.166 --> 00:10:01.266
能够逼近Fable五的质量

00:10:01.566 --> 00:10:03.500
成本只有Fable五的一半

00:10:03.833 --> 00:10:07.500
他的角色分工和河豚是一个思路的

00:10:07.500 --> 00:10:09.866
干活的检查的分开

00:10:10.066 --> 00:10:12.466
而且干活的不允许自己检查

00:10:12.566 --> 00:10:14.166
避免自己给自己打高分

00:10:14.766 --> 00:10:16.100
openrouter自己说了

00:10:16.200 --> 00:10:20.266
约75%的提升来自于裁判的融合

00:10:20.633 --> 00:10:24.766
只有25%来自于模型的多样性

00:10:25.766 --> 00:10:27.700
用这个对照就能说明

00:10:28.233 --> 00:10:30.900
多模型编排是一个公开的

00:10:30.900 --> 00:10:33.366
谁都能拼的工程手段

00:10:33.666 --> 00:10:36.000
不是萨卡纳的独门秘技

00:10:36.266 --> 00:10:38.233
一个东西如果连聚合

00:10:38.233 --> 00:10:40.200
平台都能顺手做一个

00:10:40.566 --> 00:10:42.866
它就不构成护城河了

00:10:43.066 --> 00:10:45.600
那么到底什么是护城河

00:10:46.033 --> 00:10:48.866
底座和价格才是护城河

00:10:49.166 --> 00:10:50.400
底座模型是我自己的

00:10:50.400 --> 00:10:53.866
我可以有底座模型价格的定价权

00:10:53.866 --> 00:10:55.200
这个玩意才叫护城河

00:10:55.300 --> 00:10:58.100
而现在这些东西都在谁手里

00:10:58.100 --> 00:10:59.666
都在AI大厂手里

00:10:59.666 --> 00:11:02.866
OpenAI、Anthropic、谷歌都在他们手里头

00:11:02.900 --> 00:11:05.766
而且这些做编排系统的公司

00:11:06.000 --> 00:11:07.566
他们只能用大厂

00:11:07.566 --> 00:11:09.166
已经公开发布的模型

00:11:09.666 --> 00:11:12.666
可是大厂经常会捂着一两代模型

00:11:12.666 --> 00:11:15.033
甚至有很多模型从来就不发布

00:11:15.233 --> 00:11:17.366
这些大厂自己最清楚

00:11:17.366 --> 00:11:19.033
什么时候发新产品了

00:11:19.500 --> 00:11:22.066
几款产品之间到底差在什么地方

00:11:22.433 --> 00:11:24.833
等这些做编排系统的公司

00:11:24.833 --> 00:11:26.666
也是像Sakana这样的公司

00:11:27.066 --> 00:11:29.300
拿到大厂最新的模型

00:11:29.300 --> 00:11:31.300
开始去研究怎么编排

00:11:31.400 --> 00:11:32.766
怎么优化的时候

00:11:32.966 --> 00:11:36.400
人家大厂内部的这种编排系统

00:11:36.400 --> 00:11:37.566
Loop Agent系统

00:11:37.833 --> 00:11:40.166
早就已经迭代了不知道多少回了

00:11:40.200 --> 00:11:41.633
所以你想跟他们去比

00:11:41.633 --> 00:11:42.633
根本就比不了

00:11:42.733 --> 00:11:45.266
而且价格也不是萨卡纳

00:11:45.266 --> 00:11:46.866
这样的公司能够控制的

00:11:46.900 --> 00:11:48.066
你编排了半天

00:11:48.066 --> 00:11:49.500
最后你还得老老实实上

00:11:49.500 --> 00:11:51.866
Anthropic给人去付TOKEN的钱去

00:11:51.966 --> 00:11:53.766
而且Anthropic没准哪天一

00:11:53.766 --> 00:11:55.633
开心还给你把账号封了

00:11:55.633 --> 00:11:58.100
Anthropic干这种事太正常不过了

00:11:58.366 --> 00:11:59.533
OpenAI也是这样的

00:11:59.533 --> 00:12:01.866
你说我用了GPT-5.5作为底层模型

00:12:01.866 --> 00:12:03.400
我上头给你编排了一下

00:12:03.400 --> 00:12:04.333
那你干完了活

00:12:04.333 --> 00:12:06.166
你得上OpenAI交钱去啊

00:12:06.866 --> 00:12:07.266
那

00:12:07.266 --> 00:12:08.600
我把这个账算好了

00:12:08.600 --> 00:12:10.300
最后把自己该挣的钱挣到

00:12:10.300 --> 00:12:11.266
不就完事了吗

00:12:11.366 --> 00:12:13.233
这里就有一个新的问题啊

00:12:13.566 --> 00:12:16.466
大厂AI TOKEN的价格是不透明的

00:12:16.800 --> 00:12:18.900
它可以把TOKEN的价格搞得很贵

00:12:19.166 --> 00:12:20.500
把自己的套餐啊

00:12:20.500 --> 00:12:22.433
20美金的plus套餐

00:12:22.433 --> 00:12:23.800
把这个价格搞得很便宜

00:12:23.800 --> 00:12:25.466
或者说我虽然是20美金

00:12:25.466 --> 00:12:27.166
但是我给你的量给的很大

00:12:27.400 --> 00:12:29.433
导致套餐里边的TOKEN很便宜

00:12:29.466 --> 00:12:31.266
但是我在外边的TOKEN很贵

00:12:31.433 --> 00:12:34.400
那大厂做这样的一个动作以后

00:12:34.400 --> 00:12:35.500
花钱买TOKEN的

00:12:35.500 --> 00:12:36.900
像Sakana那样的公司

00:12:37.066 --> 00:12:38.400
不一把就没了吗

00:12:38.400 --> 00:12:40.166
你的利润空间是完全

00:12:40.166 --> 00:12:41.466
在人家的报表上啊

00:12:41.466 --> 00:12:42.466
什么时候想弄死你

00:12:42.466 --> 00:12:43.500
什么时候就弄死你

00:12:43.633 --> 00:12:46.800
所以这个是完完全全没有护城河的

00:12:46.800 --> 00:12:48.066
没有自己的底层模型

00:12:48.266 --> 00:12:49.800
也没有模型的定价权

00:12:49.900 --> 00:12:51.366
这就是萨卡纳这样

00:12:51.366 --> 00:12:52.033
公司的尴尬的地方

00:12:53.666 --> 00:12:56.066
编排这套手法本身就不保密

00:12:56.066 --> 00:12:57.633
OpenRouter能上Fusion

00:12:58.066 --> 00:13:00.900
大厂自己当然也都把编排

00:13:00.900 --> 00:13:02.766
内置到自己的产品里去了

00:13:03.200 --> 00:13:04.400
前面我们还专门录

00:13:04.400 --> 00:13:05.766
了一期视频去分析

00:13:05.766 --> 00:13:08.366
Fable 5被人破解出来的

00:13:08.366 --> 00:13:10.066
12万字的系统提示词

00:13:10.100 --> 00:13:11.466
实际上就是一套这样

00:13:11.466 --> 00:13:13.766
的Loop Agent系统在运作

00:13:13.966 --> 00:13:15.600
而且大厂随时可以

00:13:15.600 --> 00:13:17.066
决定哪天去摁按钮

00:13:17.400 --> 00:13:18.266
按完按钮以后

00:13:18.266 --> 00:13:20.300
没准把你的API接口给你封了

00:13:20.433 --> 00:13:23.400
或者是说咱把价格调整一下啊

00:13:23.400 --> 00:13:23.666
我把TOKEN的价格涨一涨

00:13:24.866 --> 00:13:26.733
我把套餐里边的用量给你涨一涨

00:13:28.100 --> 00:13:30.100
那你们这些做编排的公司

00:13:30.100 --> 00:13:32.000
不一把就被人挤死了吗

00:13:32.200 --> 00:13:33.300
所以这种编

00:13:33.300 --> 00:13:34.500
纯编排公司

00:13:34.500 --> 00:13:37.433
本质上吃的是一个结构性的窗口期

00:13:37.866 --> 00:13:39.166
窗口开着的时候呢

00:13:39.166 --> 00:13:40.033
你有饭吃

00:13:40.266 --> 00:13:41.066
窗口一关

00:13:41.066 --> 00:13:42.833
你连桌子都上不了

00:13:42.866 --> 00:13:44.666
而且这个事你自己

00:13:44.666 --> 00:13:46.833
完全没有任何的主动权

00:13:47.000 --> 00:13:49.233
啊所有的权利都在大厂手里头

00:13:49.233 --> 00:13:50.600
人家随时想给你关

00:13:50.600 --> 00:13:51.466
随时给你关上

00:13:51.466 --> 00:13:54.033
当年谷歌就是这么把

00:13:54.033 --> 00:13:56.466
一堆小广告平台干掉的

00:13:57.100 --> 00:13:59.166
核心的价格和流量在谷歌手里头

00:14:00.233 --> 00:14:03.200
你在某个环节优化的再漂亮

00:14:03.500 --> 00:14:07.100
也架不住人家从源头上直接弄死你

00:14:07.266 --> 00:14:07.900
讲到这呢

00:14:07.900 --> 00:14:10.300
咱们稍微的把过去这段历史

00:14:10.300 --> 00:14:13.033
跟今天的萨卡纳对比一下吧

00:14:13.133 --> 00:14:15.200
咱们把时间拉回到

00:14:15.200 --> 00:14:17.066
互联网刚开始的时候

00:14:17.433 --> 00:14:18.233
那个时候呢

00:14:18.233 --> 00:14:18.633
所有人都想明白了一件事

00:14:20.466 --> 00:14:22.000
广告就是唯一的出路

00:14:22.000 --> 00:14:23.300
大家都去做广告吧

00:14:23.600 --> 00:14:26.766
于是有一大批公司就跑出来了

00:14:26.966 --> 00:14:29.866
干嘛呢在广告各个细节

00:14:29.866 --> 00:14:32.866
各个环节进行优化比如说

00:14:32.900 --> 00:14:34.033
在投放优化

00:14:34.366 --> 00:14:35.433
竞价优化

00:14:35.466 --> 00:14:36.566
归因优化

00:14:36.966 --> 00:14:40.200
广告网络之间的交换怎么去优化

00:14:40.400 --> 00:14:42.000
怎么去进行计件

00:14:42.166 --> 00:14:44.100
做了好多这样的系统出来

00:14:44.233 --> 00:14:47.033
那你说这种系统技术有价值吗有啊

00:14:47.033 --> 00:14:49.966
而且很多人的技术还是很扎实的

00:14:50.700 --> 00:14:53.100
结果这些公司今天都哪去了

00:14:53.366 --> 00:14:54.600
这些公司都死了

00:14:55.200 --> 00:14:57.100
或者被大厂收购了

00:14:57.100 --> 00:14:58.400
咱们现在一提说互联网广告公司

00:14:59.666 --> 00:15:00.833
谷歌、Meta、苹果、X

00:15:03.166 --> 00:15:04.866
中国的就是腾讯字节跳动

00:15:05.633 --> 00:15:06.533
其他没了

00:15:06.533 --> 00:15:07.233
那些小公司都被他们干掉了啊

00:15:08.466 --> 00:15:09.266
原因很简单

00:15:09.766 --> 00:15:12.300
这些大平台自己是有流量的

00:15:12.433 --> 00:15:14.766
他可以随时决定涨价降价

00:15:14.833 --> 00:15:17.000
你那些小公司优化了半天以后

00:15:17.000 --> 00:15:18.366
你还是要用他的流量

00:15:18.633 --> 00:15:19.566
那只能被他干掉

00:15:19.566 --> 00:15:20.666
像我以前在猎豹移动

00:15:20.666 --> 00:15:22.033
我们也做广告但是

00:15:22.033 --> 00:15:25.066
我必须要去接谷歌和Meta的API

00:15:25.066 --> 00:15:25.900
我要在那边去把这个流量跑出来

00:15:27.233 --> 00:15:29.066
那他随时就可以弄死我呀

00:15:29.100 --> 00:15:30.766
就是这么简单的一个情况

00:15:31.000 --> 00:15:33.700
在这些啊广告公司里头

00:15:34.366 --> 00:15:36.933
绝大部分是雨打风吹去就没了

00:15:37.066 --> 00:15:40.400
极个别的做的特别好的会被收购

00:15:40.400 --> 00:15:42.000
大厂重新把它买回来啊

00:15:42.066 --> 00:15:44.800
完事了而且买进去以后呢

00:15:44.800 --> 00:15:46.566
其实也不是要他们的技术

00:15:46.666 --> 00:15:48.800
而是要他们的用户

00:15:48.800 --> 00:15:49.633
要他们的流量啊

00:15:50.433 --> 00:15:52.166
这就是当年的历史

00:15:52.166 --> 00:15:53.866
跟今天的Sakana AI

00:15:53.866 --> 00:15:55.300
是不是非常非常像

00:15:55.366 --> 00:15:58.000
那你说日本这一次是不是又完蛋了

00:15:58.033 --> 00:15:59.366
耍了一把小聪明

00:15:59.800 --> 00:16:01.500
这个Sakana AI

00:16:01.500 --> 00:16:02.566
骗了人的钱啊

00:16:02.566 --> 00:16:03.700
最后做不出来东西

00:16:03.800 --> 00:16:06.000
还让大家跟着白开心了半天

00:16:06.466 --> 00:16:07.666
也不能这么讲啊

00:16:07.666 --> 00:16:09.033
Sakana AI呢

00:16:09.200 --> 00:16:10.066
它死不了

00:16:10.833 --> 00:16:13.700
它最终有可能成为什么呢

00:16:13.866 --> 00:16:15.800
就是被谷歌日本收购

00:16:15.800 --> 00:16:18.033
或者被OpenAI或者Anthropic

00:16:18.033 --> 00:16:19.266
日本直接把它收购掉

00:16:19.366 --> 00:16:21.366
这个可能性是很大的

00:16:21.700 --> 00:16:22.700
实在不行的话

00:16:22.700 --> 00:16:24.366
字节跳动没准还来收你呢

00:16:24.400 --> 00:16:26.666
正是因为没有护城河

00:16:26.766 --> 00:16:28.900
被收购反而是Sakana AI最好的结局

00:16:30.600 --> 00:16:32.166
他这个团队里头坐着

00:16:32.166 --> 00:16:34.633
一位Transformer论文的作者

00:16:34.866 --> 00:16:36.366
光这一块招牌

00:16:36.733 --> 00:16:39.866
被日本OpenAI或者日本谷歌收购

00:16:39.866 --> 00:16:41.300
的这个底层逻辑就算通了呀

00:16:43.266 --> 00:16:45.033
你的这个定价也不会低

00:16:45.566 --> 00:16:47.566
买它的人买的是三样东西啊

00:16:47.566 --> 00:16:49.033
第一个是顶尖的团队啊

00:16:49.033 --> 00:16:50.233
这看着没毛病

00:16:50.566 --> 00:16:52.600
第二个已经铺好的

00:16:52.600 --> 00:16:54.766
日本本土落地渠道

00:16:54.866 --> 00:16:56.700
你这里头有一个日本外务省

00:16:56.700 --> 00:16:59.066
的前官员坐在里头做COO呢

00:16:59.166 --> 00:17:00.800
这故事讲得通吧

00:17:00.833 --> 00:17:03.100
不需要去讲你具体干了什么

00:17:03.100 --> 00:17:03.500
你把伊藤的这个简历往这一放

00:17:05.700 --> 00:17:07.400
这故事不就明白了吗

00:17:07.800 --> 00:17:10.166
而且你说他这个政企关系

00:17:10.366 --> 00:17:12.633
或者日本大企业买单

00:17:12.666 --> 00:17:13.533
这也没毛病啊

00:17:13.533 --> 00:17:15.633
而且他有调DeepSeek的

00:17:15.666 --> 00:17:16.166
历史

00:17:16.166 --> 00:17:18.566
它可以把DeepSeek这种拒绝回答任何

00:17:19.000 --> 00:17:21.600
日本历史敏感问题的一个模型

00:17:21.800 --> 00:17:24.000
调到可以回答日本历史问题

00:17:24.000 --> 00:17:26.133
这不，能力已经摆在这了

00:17:26.166 --> 00:17:28.566
这三样东西恰恰是从外边

00:17:28.566 --> 00:17:31.366
砸钱也比较难以买到的

00:17:31.700 --> 00:17:33.800
做纯编排的公司

00:17:33.866 --> 00:17:37.033
顶尖的那个结局就是被收购

00:17:37.233 --> 00:17:38.700
这恰恰说明啊

00:17:38.700 --> 00:17:40.066
它是有价值的

00:17:40.200 --> 00:17:42.100
萨卡纳真正的护城河

00:17:42.233 --> 00:17:43.900
根本就不在技术上

00:17:43.900 --> 00:17:45.200
即使是它被收购了

00:17:45.200 --> 00:17:46.433
比如被谷歌收购了

00:17:46.700 --> 00:17:48.166
谷歌会用它的编排系统吗

00:17:48.166 --> 00:17:51.066
不会的谷歌要的就是你的政府关系

00:17:51.133 --> 00:17:52.300
你的整个团队

00:17:52.300 --> 00:17:53.066
你懂日本

00:17:53.200 --> 00:17:54.233
要的就是这东西

00:17:54.300 --> 00:17:55.400
而且日本呢

00:17:55.400 --> 00:17:57.366
有一个特别奇葩的地方

00:17:57.433 --> 00:17:58.900
就是它对于本土的

00:17:58.900 --> 00:18:00.900
产业保护的非常好

00:18:01.166 --> 00:18:01.766
以前

00:18:01.766 --> 00:18:03.933
我们的一个合作伙伴叫JVC

00:18:04.033 --> 00:18:05.600
日本胜利公司

00:18:05.833 --> 00:18:07.066
这公司哪来的

00:18:07.466 --> 00:18:09.900
美国电气公司在

00:18:09.900 --> 00:18:11.166
一九二几年在日本建的分公司

00:18:13.800 --> 00:18:15.300
后来打仗的时候分离了

00:18:15.466 --> 00:18:16.266
叫JVC了

00:18:16.266 --> 00:18:16.566
一直发展的非常好

00:18:17.466 --> 00:18:18.700
500强有时候在前边

00:18:18.700 --> 00:18:19.500
有时候在后边

00:18:19.500 --> 00:18:20.566
现在这几年不知道了啊

00:18:20.600 --> 00:18:21.800
还有一个案例是谁

00:18:22.000 --> 00:18:22.966
日本雅虎

00:18:23.366 --> 00:18:25.600
雅虎在全球基本上都废了

00:18:25.766 --> 00:18:27.100
但是日本雅虎

00:18:27.166 --> 00:18:29.200
依然是日本最大的门户网站

00:18:29.233 --> 00:18:31.600
虽然日本雅虎现在跟LINE合并了

00:18:31.633 --> 00:18:33.166
母公司叫LY Corporation

00:18:33.233 --> 00:18:35.166
，但是呢

00:18:35.266 --> 00:18:37.233
它还是以日本雅虎

00:18:37.233 --> 00:18:38.766
的这个底子出来的

00:18:38.900 --> 00:18:43.633
所以如果谷歌或者是OpenAI、Anthropic

00:18:43.666 --> 00:18:45.666
也许是字节跳动把这个

00:18:45.666 --> 00:18:47.666
Sakana AI直接买下来了

00:18:48.033 --> 00:18:49.800
就让你好好做日本这个生意

00:18:49.800 --> 00:18:51.000
你去把所有关系给我打透

00:18:51.600 --> 00:18:53.033
剩下技术的事情你就别问了

00:18:53.033 --> 00:18:54.566
我们这有的是人给你搞定

00:18:54.666 --> 00:18:57.466
啊这可能就是他未来的一个出路

00:18:57.533 --> 00:18:57.900
所以Sakana AI未来不是要去跟OpenAI

00:19:01.600 --> 00:19:04.033
Anthropic谷歌这些大厂去竞争

00:19:04.266 --> 00:19:06.866
他抢的这个生态位叫日本第一

00:19:07.466 --> 00:19:09.433
所以这也不是日本追上来了

00:19:09.433 --> 00:19:12.700
而是日本又长出了一个只

00:19:12.700 --> 00:19:15.100
在日本有用的本土冠军啊

00:19:15.100 --> 00:19:16.366
他是这样的一个故事

00:19:17.066 --> 00:19:18.766
今天这故事对于普通人

00:19:18.766 --> 00:19:21.000
对于创业者对于投资人来说

00:19:21.066 --> 00:19:22.666
有什么样的启示呢

00:19:22.900 --> 00:19:25.200
首先跟创业者讲清楚

00:19:25.866 --> 00:19:28.566
不要在自己没有底层模型

00:19:28.566 --> 00:19:31.366
的情况下做纯编排系统

00:19:31.500 --> 00:19:32.800
做Loop Agent

00:19:33.266 --> 00:19:35.966
也不要把这个东西当成主业去赌

00:19:36.300 --> 00:19:39.000
这条路的天花板只有两个结局

00:19:39.366 --> 00:19:41.766
做得好能够被大厂收购

00:19:42.166 --> 00:19:44.500
做得差就什么都不剩了

00:19:44.500 --> 00:19:46.400
最后会被价格战清洗掉

00:19:46.533 --> 00:19:48.700
你要么手里有自己的模型

00:19:48.800 --> 00:19:50.033
独家的数据

00:19:50.066 --> 00:19:51.233
流量入口

00:19:51.500 --> 00:19:53.200
要么就像萨卡纳一样

00:19:53.700 --> 00:19:56.500
去卡一个本地市场

00:19:56.800 --> 00:19:58.633
或者是政企关系

00:19:58.633 --> 00:20:00.366
一个不可替代的位置

00:20:00.766 --> 00:20:02.900
只优化中间环节

00:20:03.200 --> 00:20:04.733
说我技术做的特别好

00:20:04.766 --> 00:20:06.633
命门握在别人手里头

00:20:06.900 --> 00:20:08.700
长期一定是个死

00:20:09.400 --> 00:20:11.833
第二对于普通用户来说

00:20:12.000 --> 00:20:13.900
能够使用原厂的

00:20:13.900 --> 00:20:15.400
尽量使用原厂的

00:20:15.466 --> 00:20:19.566
不要去使用这种第三方的编排系统

00:20:19.633 --> 00:20:19.933
啊

00:20:19.933 --> 00:20:22.433
他们在技术逻辑上是有

00:20:22.433 --> 00:20:24.666
不可克服的先天缺陷的

00:20:24.766 --> 00:20:27.433
因为他们只能拿别人已经

00:20:27.433 --> 00:20:30.433
公开发布的模型再去进行优化

00:20:30.600 --> 00:20:33.000
这个肯定是有问题的

00:20:33.000 --> 00:20:35.066
而且呢像Sakana AI这样

00:20:35.200 --> 00:20:37.400
它不告诉你后台是怎么运作的

00:20:37.400 --> 00:20:40.433
不告诉你这个底层用了哪些模型

00:20:40.900 --> 00:20:43.700
你就没有办法去相信它的结果

00:20:43.833 --> 00:20:44.433
跑了半天

00:20:44.433 --> 00:20:45.300
这个结果呢

00:20:45.300 --> 00:20:46.900
我自己看着好像还行

00:20:47.066 --> 00:20:48.600
但是你要想清楚一点

00:20:48.800 --> 00:20:51.700
AI的运作速度是非常非常高的

00:20:51.900 --> 00:20:54.233
它可以一分钟出一大堆结果出来

00:20:54.466 --> 00:20:56.233
人的鉴别能力在这个面前

00:20:56.233 --> 00:20:58.100
是非常非常苍白无力的

00:20:58.366 --> 00:20:59.866
所以我们现在控制

00:20:59.866 --> 00:21:01.666
结果的最好方法是什么

00:21:01.866 --> 00:21:04.066
就是底层可知

00:21:04.433 --> 00:21:05.966
底层有保障

00:21:06.433 --> 00:21:08.700
萨卡纳AI这些东西是给不了的

00:21:08.800 --> 00:21:11.266
对于投资者和内容创作者来说呢

00:21:11.633 --> 00:21:13.066
看一家AI公司

00:21:13.100 --> 00:21:14.766
先问两件事情

00:21:15.366 --> 00:21:17.666
底座模型在不在自己手里

00:21:17.666 --> 00:21:19.633
定价权在不在自己手里

00:21:20.500 --> 00:21:24.033
编排层的公司估值要按照被收购

00:21:24.033 --> 00:21:26.700
的可能性和被收购的预期来算

00:21:27.100 --> 00:21:30.066
不能按照下一个OpenAI来算

00:21:30.266 --> 00:21:33.300
把跑分超过谁当成卖点

00:21:33.666 --> 00:21:36.600
尤其要警惕跑分是借来的

00:21:37.100 --> 00:21:38.966
护城河才是自己的啊

00:21:38.966 --> 00:21:40.100
这个一定要记住

00:21:40.633 --> 00:21:42.566
最后给出结论

00:21:43.666 --> 00:21:46.766
表面上这是日本终于在AI

00:21:46.766 --> 00:21:50.766
开始追赶中美了的一个叙事实际上

00:21:50.766 --> 00:21:52.200
这是一家没有自己

00:21:52.200 --> 00:21:54.200
底层模型的编排公司

00:21:54.800 --> 00:21:58.900
在重演互联网广告小平台的老路

00:21:59.366 --> 00:22:00.766
技术很聪明

00:22:00.766 --> 00:22:02.366
商业没有护城河

00:22:02.633 --> 00:22:04.666
命门全在别人手里头

00:22:04.900 --> 00:22:06.233
更长期来看

00:22:10.600 --> 00:22:12.466
坂本

00:22:22.200 --> 00:22:24.033
今天这条鱼公司

00:22:24.100 --> 00:22:25.466
也就是萨卡纳AI

00:22:25.966 --> 00:22:29.800
最大概率不会变成大海里的鲨鱼

00:22:30.100 --> 00:22:33.266
而是会变成日本自家

00:22:33.266 --> 00:22:35.766
鱼缸里头那条最贵的锦鲤

00:22:36.200 --> 00:22:37.566
好看值钱

00:22:38.300 --> 00:22:39.766
被别人买走

00:22:39.866 --> 00:22:42.633
但是它始终游不出那个缸

00:22:43.200 --> 00:22:45.566
对于整个AI大潮来说

00:22:45.800 --> 00:22:48.366
它只是一个小小的水花啊

00:22:48.366 --> 00:22:52.233
不会给整个的行业带来任何的变化

00:22:52.600 --> 00:22:54.300
好今天故事就讲到这里

00:22:54.300 --> 00:22:55.666
感谢大家收听

00:22:55.666 --> 00:22:56.500
请帮忙点赞

00:22:56.500 --> 00:22:57.166
点小铃铛

00:22:57.166 --> 00:22:58.500
参加discussion群

00:22:58.566 --> 00:22:59.766
也欢迎有兴趣有能力的

00:22:59.766 --> 00:23:02.166
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