美国专家：kimi AI再次证明，一旦中国公司杀入某个赛道，总能凭极致的性价比打爆全场！

我不是白月光 首頁 每日列表 原始影片
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0:00.000–0:21.940
zh硅谷现在最怕的不是中国AI追上来了
0:21.940–0:25.880
zh是中国AI追上来的方式跟比亚迪一模一样
0:25.880–0:28.640
zh性能不输你,价格把你打穿
0:28.640–0:31.800
zh然后还开源让你自己拿去免费用
0:31.800–0:36.340
zh上周月之案面发布的Kimi K3就是这剧本的第三季
0:36.340–0:38.080
zh第一季是Deep Sea
0:38.080–0:40.040
zh第二季是通议签问
0:40.040–0:41.720
zh现在轮到Kimi了
0:41.720–0:46.180
zh美国一众分析师在节目里直接搬出了比亚迪的历史
0:46.180–0:49.300
zh当年底特律也是这么笑比亚迪的
0:49.300–0:53.300
zh现在全球每三辆电动车就有一辆是比亚迪的
0:53.300–0:55.380
zh中国AI太可怕了
0:55.380–0:57.420
zh也许是时候封禁了
0:57.420–0:59.520
zh来看美媒是怎么报道的
1:27.420–1:28.535
zh也有想到的想法,
1:28.535–1:30.348
zh但这个是 Moonshot,
1:30.348–1:31.463
zh也许是什么新的,
1:31.463–1:32.300
zh也许是新的。
1:32.300–1:33.884
zh我许是中美国的特别人,
1:33.884–1:35.468
zh也许是中美国的特别人,
1:35.468–1:37.052
zh也许是中美国的特别人,
1:37.052–1:38.636
zh也许是中美国的特别人,
1:38.636–1:40.220
zh也许是中美国的特别人。
1:40.220–1:42.617
zh这一种是一种的 surprise,
1:42.617–1:43.665
zh我们看到了解,
1:43.665–1:45.612
zh我们看到了一些新的特别人,
1:45.612–1:47.260
zh也许是中美国的特别人,
1:47.260–1:48.540
zh包括 Alibaba,
1:48.540–1:49.564
zh一个公司的公司,
1:49.564–1:50.972
zh也许是中美国的特别人,
1:50.972–1:52.380
zh也许是中美国的特别人。
1:52.380–1:54.940
zh但在那一天,我們有過這次的新聞,
1:54.940–1:57.940
zh他們推出了金米K3,
1:57.940–2:00.020
zh一種非常強烈的模式,
2:00.020–2:03.140
zh它外出了很多的 Frontier models
2:03.140–2:04.620
zh在很多的目標,
2:04.620–2:06.220
zh除了兩位主持人,
2:06.220–2:08.620
zh從 Anthropik和 OpenAI,
2:08.620–2:10.140
zh所以它是非常強烈的模式,
2:10.140–2:12.620
zh它有2.8 trillion的模式,
2:12.620–2:14.380
zh是相當的相似的
2:14.380–2:15.420
enbrain synapses,
2:15.420–2:16.940
zh它是非常強烈的模式,
2:16.940–2:18.380
zh我認為它會讓人有一個新的模式,
2:18.380–2:20.140
zh那是有一個新的模式,
2:20.140–2:23.700
enthat was able to come and compete with the best from Silicon Valley
2:23.700–2:27.860
enon a number of parameters at cost that people really don't understand at this point.
2:28.140–2:31.400
enMany of these Chinese models are also open source or open weight,
2:31.560–2:32.820
enso they're much less expensive.
2:33.080–2:34.900
enThey're offered very broadly.
2:34.900–2:38.100
enIf you don't want to run them on somebody else's computer systems,
2:38.160–2:39.180
enyou can run them on your own.
2:39.380–2:41.840
enAlso, you can take the model and then run it,
2:41.920–2:45.700
enso that can avoid some of the security concerns around Chinese models.
2:45.700–2:50.380
enbut it is a very serious threat for some of these frontier models in the U.S.
2:50.380–2:52.820
enthat had been planning on charging premium prices.
2:53.300–2:56.920
enNow there may be some pricing pressure on what they're able to charge their customers,
2:57.120–3:01.100
enand that may make it a little bit more difficult as we see OpenAI and Anthropic
3:01.100–3:02.900
entry to go public in the near future.
3:03.320–3:06.760
enBoth of them want to get valuations that are above a trillion dollars each.
3:06.880–3:08.840
enThat may be a little bit more challenging today.
3:09.180–3:12.328
enRight, and it challenges the whole CapEx thesis and
3:12.328–3:13.500
enthe whole AI stack.
3:13.500–3:15.868
enPeter,Isabel made a really good point earlier when
3:15.868–3:17.520
enwe were talking on our pre-show call
3:17.520–3:19.420
enbasically comparing this to BYD
3:19.420–3:21.960
enI mean BYD,you have this Chinese technology
3:21.960–3:25.440
enthat's just as good as not better than other EVs in the US
3:25.440–3:28.480
enand it's cheaper,but notably in America
3:28.480–3:30.520
enyou can't buy a BYD
3:30.520–3:33.380
enDo we hear any noise coming from government officials
3:33.380–3:36.680
enabout trying to curtail the usage of some of these Chinese models?
3:37.300–3:38.640
enThere are questions about this
3:38.640–3:39.980
enI mean you make a very good point
3:39.980–3:42.660
enChina has been able to compete in a number of different areas
3:42.660–3:45.700
ennot just electric vehicles but also solar panels
3:45.700–3:47.040
ensteel for example
3:47.040–3:50.420
enso you do have some of these historic cases
3:50.420–3:53.060
enwhere in different industries Chinese companies have come out
3:53.060–3:55.200
enthey've been able to do things at much much lower prices
3:55.200–3:58.180
enyes that is happening in AI models right now
3:58.180–4:00.200
enand you've got a whole series of them
4:00.200–4:01.860
enDeepSeek, Moonshot now
4:01.860–4:02.840
enthere's Minimax
4:02.840–4:06.240
enthere are others that are coming out with these less expensive models
4:06.240–4:09.220
enand there has been some discussion about whether we should try to
4:09.220–4:11.740
enbar those companies from competing in the US
4:11.740–4:16.900
enI think the challenge there is that you may be hurting American companies
4:16.900–4:21.000
enby forcing them to use more expensive models or less capable models
4:21.000–4:23.260
enthere are open source models in the U.S. too
4:23.260–4:26.160
enbut I think when you look at the leading edge of open source right now
4:26.160–4:27.420
enthese less expensive models
4:27.420–4:29.360
enthey're really Chinese companies at this point
4:29.360–4:32.400
enso if you take away a tool that companies want to use
4:32.400–4:35.640
ento be able to incorporate AI into their businesses
4:35.640–4:39.320
enyou may end up hurting American businesses that are not the AI leader
4:39.320–4:43.418
zh所以你可能会帮助了AI的中央企业企业,
4:43.418–4:47.300
zh但你可能会罵其他企业企业企业的社会。
4:47.700–4:48.500
zhPeter,所以 interesting.
4:48.880–4:51.780
enRemember, chip stocks fell into a bear market Friday,
4:51.980–4:55.463
zh在 part因为的问题是由于咨询的KEMEK3,
4:55.463–4:57.280
zh中国的MoonShot。
4:57.660–4:59.120
zh我们的下来是正常的,
4:59.120–5:00.142
zh但就像100,
5:00.142–5:01.018
zh加上100,
5:01.018–5:01.894
zh加上100,
5:01.894–5:02.770
zh加上100,
5:02.770–5:03.500
zh加上2%,
5:03.500–5:06.455
enand it's a lot of the compute names nvidia but also
5:06.455–5:10.420
enmemory names that are driving some upside in those public markets
5:10.420–5:15.240
ensince moonshot released this can be k3 model last week everyone's debating what it really means
5:15.240–5:21.540
endoes more efficient ai mean less hardware is china closing the gap faster than we expected
5:21.540–5:27.420
enwhere does ai's real value ultimately accrue joining us now is crosslink capital partner
5:27.420–5:28.640
enMary Donofrio
5:28.640–5:31.100
enfocused on venture growth investments
5:31.100–5:32.980
enbut across software, AI
5:32.980–5:34.020
enand infrastructure
5:34.020–5:36.860
enand for the last three days
5:36.860–5:38.760
enI've said Kimi K3 many times
5:38.760–5:40.860
enbut it was interesting to like
5:40.860–5:42.300
entake a sort of straw poll of
5:42.300–5:44.300
enVCs, founders
5:44.300–5:46.620
enpeople in industry of how they
5:46.620–5:48.200
enreact to it so differently
5:48.200–5:50.960
ensome people are very fearful, defensive
5:50.960–5:52.720
enothers say this is very good
5:52.720–5:53.740
enfor AI as a whole
5:53.740–5:55.540
envery difficult job first thing on a Monday
5:55.540–5:57.120
enbut your reaction to what happened
5:57.120–6:00.720
enKimi K3, as you said, was phenomenal
6:00.720–6:04.040
enand it's similar to the DeepSeek moment we had last year.
6:04.920–6:07.140
en2.8 trillion parameter model
6:07.140–6:09.600
enand what it demonstrates, I think,
6:09.720–6:13.200
enis that China and open-weight models
6:13.200–6:15.440
enare closing the gap with frontier models.
6:15.900–6:19.180
enObviously, it was done based on their own benchmarking
6:19.180–6:21.880
enbut according to the benchmarks, they're fourth.
6:22.840–6:25.460
enAnd while you can debate the merits
6:25.460–6:26.760
enof those benchmarks themselves,
6:27.120–6:29.880
enthe productivity gains are tremendous
6:29.880–6:34.760
enand I think that in general it is part of the pathway towards
6:34.760–6:37.080
enmore widespread open weight model usage
6:37.080–6:40.880
enand in the context of enterprise budgets ballooning in AI
6:40.880–6:44.600
enI actually think that it's probably a boon for AI ubiquity over time
6:44.600–6:49.120
enwhen you think about your existing portfolio of companies
6:49.120–6:52.360
enwere you sort of like okay how does this impact their trajectory
6:52.360–6:55.040
enhas anything actually fundamentally changed for the
6:55.040–6:58.460
enthe different pieces of the AI5 layer cake
6:58.460–6:59.460
enthat you're invested in?
6:59.800–7:03.380
enI don't know if it changes the cake itself,
7:03.560–7:05.420
enbut I do think it's another demonstration
7:05.420–7:07.380
enthat models keep leapfrogging one another,
7:07.620–7:09.480
enand if companies don't out-innovate,
7:09.860–7:11.340
enthey're going to be leapfrogged too.
7:11.980–7:12.640
enWhether it's,you know,
7:12.800–7:15.720
enevery single model seems to outperform the last,
7:16.080–7:18.320
enand it's a matter of stay out-innovating
7:18.320–7:20.020
enby creating modes of data,
7:20.340–7:21.440
enof performance,
7:21.840–7:23.940
enof customer resonance,
7:23.940–7:28.500
zh另外, unfortunately, the innovations in both Frontier and
7:28.500–7:30.020
enOpenweight models
7:30.020–7:31.580
enare tremendous.
7:31.860–7:35.560
enIt's not a sophisticated argument, but when this all happened,
7:35.960–7:36.920
ena lot of people came out and said,
7:37.060–7:41.275
enwell, if a $20 billion Chinese startup can do a $2.
7:41.275–7:43.640
en8 trillion parameter model
7:43.640–7:45.040
enwith these economics,
7:45.320–7:48.920
enwhy are we assigning OpenAI and Anthropic evaluation of a trillion?
7:49.400–7:51.900
enThey looked at the sort of fundamentals of that.
7:51.900–7:54.500
zh是那是正確的方法想想想?
7:54.500–7:56.140
enfrankly
7:56.140–7:58.300
enI don't know yet and I don't think
7:58.300–8:00.000
enanybody knows yet because even
8:00.000–8:02.400
enBecause even in the context of those questions,
8:02.740–8:05.169
enAnthropic and OpenAI are still producing billions and
8:05.169–8:06.120
enbillions of revenue.
8:06.560–8:08.552
enAnd it's not just from their, you know,
8:08.552–8:10.420
enthey have first-party businesses,
8:10.580–8:11.640
enthey have third-party businesses.
8:11.640–8:17.420
enand I think, you know, obviously the API opened for Moonshot,
8:17.540–8:18.800
enbut the open waits have not yet.
8:19.000–8:20.300
enYeah, 27th of July.
8:20.400–8:21.832
enAnd it's worth noting that because
8:21.832–8:23.660
enit's open wait doesn't mean it's free to run.
8:24.360–8:26.540
enAnd so I think that's a dynamic to these models
8:26.540–8:28.520
enthat people potentially underappreciate as well.
8:28.760–8:31.840
enSo much back and forth, Kate, for today's tech check.
8:32.180–8:33.300
enKelly, so much to cover.
8:33.400–8:34.660
enA lot of it has to do with China.
8:34.660–8:37.600
enYou mentioned Alibaba taking the spotlight this week
8:37.600–8:41.600
enwith its preview of a model that it claims now is a runner-up to rival Anthropics.
8:41.640–8:44.561
enbest version out there. These are internal benchmarks so
8:44.561–8:45.960
enfar, so we'll see where they
8:45.960–8:47.726
enstack up in the coming weeks.
8:47.726–8:51.700
enIt does come after Moonshot's Kimi AI model took the tech world by
8:51.700–8:54.824
enstorm just last week. According to independent benchmarks,
8:54.824–8:56.600
enit is almost on par with Anthropics
8:56.600–8:59.066
enand OpenAI's best versions out there. It is also
8:59.066–9:01.100
enthe world's largest open weight model.
9:01.560–9:02.496
enDid see a lot of demand.
9:02.496–9:04.960
enThe company's saying over the weekend that they are pausing
9:04.960–9:07.598
ensubscriptions. That goes back to the compute conversation.
9:07.598–9:08.840
enCEOs I'm talking to, though,
9:08.840–9:13.288
enreally are framing this new generation out of China as a capability shock.
9:13.288–9:14.580
enThe takeaway has been
9:14.580–9:16.709
enit is no longer a given that the U.S.
9:16.709–9:19.940
enfrontier labs have a safe lead in AI. It is starting to
9:19.940–9:22.638
enshow up in some of the data. Open router, for example,
9:22.638–9:24.600
enshowing Chinese models overtook U.S.
9:24.680–9:27.364
enusage last week, if you measure that by token usage.
9:27.364–9:29.860
enThis could be a lot of experiment experimenting
9:29.860–9:32.244
enout there, Kelly, but we'll see where that does net out.
9:32.244–9:33.540
enOpen AI chairman Brett Taylor
9:33.540–9:38.820
enon Squawk Box earlier did pour a little bit of cold water on the idea that this all just comes
9:38.820–9:41.911
endown to cost. He said it they may be a little less efficient.
9:41.911–9:43.740
enI think it's a little bit overblown
9:43.740–9:46.832
enabout these open weight models is they're not necessarily cheaper to run.
9:46.832–9:47.780
enWhether or not they're
9:47.780–9:50.262
encheaper to train, you don't care. All of this, Kelly,
9:50.262–9:52.180
enis spilling over to geopolitics as well.
9:52.260–9:54.357
enA report from Axios this morning says the U.S.
9:54.357–9:56.620
enis now considering banning some of these cutting
9:56.620–9:58.092
enedge AI models out of China.
9:58.092–10:01.100
enThat got a lot of buzz over the weekend on Twitter, Kelly.
10:01.100–10:06.140
zhKimmy K3 this time is not a fan, it's a開源
10:06.140–10:08.920
zhChinese companies over to be mad just will抄襲
10:08.920–10:11.280
enAfter they were mad just will get a closed system
10:11.280–10:13.280
enNow they have been a closed system
10:13.280–10:15.860
enAll the world is open for money
10:15.860–10:17.860
enYou can download, you can't do it
10:17.860–10:19.280
enYou can't even get it
10:19.280–10:20.920
enBecause you will be a cop
10:20.920–10:22.920
enYou can't do it
10:22.920–10:24.500
enYou can't do it
10:24.500–10:26.500
enYou can't do it
10:26.500–10:28.500
enYou can't do it
10:28.500–10:29.840
enYou can't do it
10:29.840–10:32.920
zh人家说那好吧我开源给你看
10:32.920–10:37.000
zh这个剧本从来没在硅谷的应急手册里出现过
10:37.000–10:40.140
zh硅谷过去三年一直在内部辩论同一个问题
10:40.140–10:42.480
zh开源会不会吃掉必源的午餐
10:42.480–10:44.060
zhOpenAI说不会
10:44.060–10:45.480
zhAnthropic说不会
10:45.480–10:49.180
zh因为他们相信最好的模型永远需要最昂贵的训练
10:49.180–10:51.360
zh然后Deepseek V3开了
10:51.360–10:55.140
zh综合基准测试跟GPT4O几乎拉不开差距
10:55.140–10:58.160
zh训练成本据估算只有500多万美元
10:58.160–11:00.400
zh是 GPT-4O的一个零头
11:00.400–11:03.060
zh然后是阿里的通议签问困2.5
11:03.060–11:08.640
zh开源权重在多个内部基准上已经追到Cloud Sonny身后一个身位的位置
11:08.640–11:12.120
zh全球开发者下载量冲到模型排行榜第二
11:12.120–11:13.820
zh现在MoonShot也开了
11:13.820–11:16.040
zhKimmy K328000亿参数
11:16.040–11:19.560
zh独立基准跟Cloud的最强版只差一两个百分点
11:19.560–11:21.560
zh三个中国模型排成一排
11:21.560–11:24.060
zh每一个都踩在同一条路径上
11:24.060–11:27.760
zh用远低于硅谷的成本造出几乎一样好的东西
11:27.760–11:30.120
zh然后开源让你自己去验证
11:30.120–11:32.300
zh这已经不是单个公司的事了
11:32.300–11:35.080
zh这是中国AI产业的结构性产出
11:35.080–11:36.500
zh这三个例子里
11:36.500–11:38.580
zh每一个开源的逻辑各不相同
11:38.580–11:40.960
zh这才是最让硅谷难受的地方
11:40.960–11:43.200
zhDeepseek开的核心是性价比
11:43.200–11:45.000
zh他用混合专家架构
11:45.000–11:46.900
zh在训练阶段就压了成本
11:46.900–11:48.860
zh然后用开源把成本优势
11:48.860–11:50.080
zh分享给所有人
11:50.080–11:51.100
zh等于是说
11:51.100–11:52.920
zh我花了500万训的东西
11:52.920–11:54.120
zh你免费拿去跑
11:54.120–11:55.760
zh你花5000亿训的东西
11:55.760–11:57.160
zh凭什么让我付钱
11:57.160–11:59.240
zhAli的开源逻辑是生态所
11:59.240–12:00.280
zh困开源后
12:00.280–12:01.320
zh全球开发者
12:01.320–12:03.200
zh基于他做了成千上万个
12:03.200–12:04.840
zh定制版本和微调应用
12:04.840–12:06.380
zh这些应用在回流到
12:06.380–12:08.320
zhAli云的模型服务生态里
12:08.320–12:09.900
zh不管你跑谁的版本
12:09.900–12:11.700
zh里程算力总有一部分
12:11.700–12:12.920
zh落在 Ali云上
12:12.920–12:14.660
zh开源不吃你的授权费
12:14.660–12:16.020
zh但要你的云账户
12:16.020–12:18.080
zhMoonshot的开源逻辑更直接
12:18.080–12:20.100
zh公司估值才20亿美元
12:20.100–12:21.500
zh没有万亿包袱
12:21.500–12:24.080
zh不需要填估值故事里的营收窟窿
12:24.080–12:25.800
zh干脆把模型扔出去
12:25.800–12:27.760
zh让全球开发者自己玩
12:27.760–12:30.660
zh口碑传播本身就是最好的融资材料
12:30.660–12:32.160
zh三加三个打法
12:32.160–12:33.380
zh共同效果是
12:33.380–12:37.360
zh全球开源模型的领先位置被中国公司坐稳了
12:37.360–12:39.800
zhCNBC采访的那个分析师说
12:39.800–12:42.000
zhKimi K3是开放权重模型
12:42.000–12:43.580
zh不代表免费运行
12:43.580–12:44.860
zh还有推理费用
12:44.860–12:46.380
zh这是在偷换概念
12:46.380–12:48.060
zh要付推理费这件事
12:48.060–12:50.240
zh是所有模型的共同前提
12:50.240–12:52.780
zh你跑Claw的也得给云厂商付钱
12:52.780–12:54.660
zh跑Kimi K3也得付
12:54.660–12:57.700
zh云费是所有玩家平摊的基础设施成本,
12:57.960–13:00.880
zh矽谷前沿实验室能拿来填万亿估值的,
13:01.180–13:03.620
zh从来不是云费,是模型授权费,
13:03.880–13:05.340
zh是API调用抽成,
13:05.620–13:08.440
zh现在开源把模型本身的定价踩到零,
13:08.840–13:10.380
zh你凭什么收纳成溢价?
13:10.680–13:12.960
zh这才是从根上炸掉了估值模型。
13:13.340–13:16.180
zh中国公司把开源当成战略武器在用,
13:16.480–13:17.640
zh这不是一句比喻,
13:17.980–13:20.040
zh美国用芯片封锁算力供应,
13:20.380–13:22.260
zh试图卡住中国AI的喉咙,
13:22.260–13:25.040
zh中国用开源锁住你的商业模式
13:25.040–13:26.800
zh让你的定价权自焚
13:26.800–13:28.360
zh你没办法进开源
13:28.360–13:29.820
zh开源不经过海关
13:29.820–13:30.780
zh不需要签证
13:30.780–13:32.160
zh不需要任何人的批准
13:32.160–13:34.200
zh它是互联网的原始协议
13:34.200–13:37.040
zh是http和tcp的同一种逻辑
13:37.040–13:39.700
zh你不可能通过立法禁止http
13:39.700–13:43.640
zh硅谷这次被自己开创的互联网底层规则反噬了
13:43.640–13:46.000
zh如果要把时间线拉长来看
13:46.000–13:48.760
zh这个局面三年前就已经埋下了
13:48.760–13:52.020
zh2022年美国开始限制高端GPU出口中国
13:52.020–13:55.936
zh硅谷当时的主流判断是中国AI很快就会被卡死,
13:55.936–13:58.250
zh算法再强你也得跑在硬件上,
13:58.250–13:59.318
zh硬件卡住你,
13:59.318–14:00.920
zh算法就是纸上谈兵。
14:01.180–14:02.342
zh三年过去了,
14:02.342–14:03.892
zh回头看那个判断,
14:03.892–14:05.249
zh它只对了一半,
14:05.249–14:06.992
zh硬件确实被卡住了,
14:06.992–14:10.480
zh中国公司拿不到最先进的英伟达旗舰卡。
14:10.480–14:15.480
enBut the way of the AI team is being pushed to the entire card.
14:15.480–14:17.480
zhThe way of the AI team is being pushed to the架限,
14:17.480–14:20.480
enthe environment, the environment, the heat of the energy,
14:20.480–14:24.480
enthe air flow, the air flow, the air flow, the air flow,
14:24.480–14:27.480
enall the way of the AI team is being pushed to the entire card.
14:27.480–14:28.796
enBecause you don't have a card,
14:28.796–14:30.480
enyou must be able to give the card to your
14:30.480–14:32.480
enthe way you do it.
14:32.480–14:34.480
enYour opponent is not able to get the card,
14:34.480–14:36.480
enyou don't have to pay, you don't have to pay,
14:36.480–14:38.480
enyou don't have to pay, you don't have to pay,
14:38.480–14:42.480
enIt was a good thing to do with the fact that it was a good thing.
14:42.480–14:45.480
zhThis is the story of the day of the航空.
14:45.480–14:48.480
enThe American in 2011, through the Wolf-Torchel,
14:48.480–14:50.480
zh禁止 NASA and the航空船 to work,
14:50.480–14:53.480
entrying to put the country in the international space.
14:53.480–14:54.480
enAfter 10 years,
14:54.480–14:57.480
enthe country has been created by its own space.
14:57.480–15:27.480
enThe sky is from the sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky
15:27.480–15:29.480
enOn the top of the page, it just wrote a few words,
15:29.480–15:33.480
endon't buy them, just use them, look who better.
15:33.480–15:35.480
en20 million dollars of the year's account,
15:35.480–15:37.480
enwrote this letter,
15:37.480–15:39.480
enon a million dollars of the year's account,
15:39.480–15:41.480
enthey didn't have to do this letter,
15:41.480–15:43.480
enthey didn't have to do it,
15:43.480–15:45.480
enbecause any of the year's year's account,
15:45.480–15:47.480
enthey didn't want to open up their own way,
15:47.480–15:49.480
enthey didn't want to open up any money,
15:49.480–15:51.480
enbut you don't open up,
15:51.480–15:53.480
enthe Chinese companies will be able to open,
15:53.480–15:55.480
en。
0:00.000–0:21.940
矽谷現在最怕的不是中國AI追上來
0:21.940–0:25.880
而是中國AI追上來的方式跟比亞迪一模一樣
0:25.880–0:28.640
性能不輸你，價格把你打穿
0:28.640–0:31.800
然後還開源讓你拿去免費使用
0:31.800–0:36.340
上個月月之暗面發布的Kimi K3就是這劇本的第三季
0:36.340–0:38.080
第一季是DeepSeek
0:38.080–0:40.040
第二季是通義千問
0:40.040–0:41.720
現在輪到Kimi了
0:41.720–0:46.180
美國一堆分析師在節目裡直接搬出了比亞迪的歷史
0:46.180–0:49.300
當年底特律也是這麼嘲笑比亞迪的
0:49.300–0:53.300
現在全球每三輛電動車就有一輛是比亞迪的
0:53.300–0:55.380
中國AI太可怕了
0:55.380–0:57.420
也許時候該封禁了
0:57.420–0:59.520
來看看美媒是怎麼報導的
1:27.420–1:28.535
[未翻譯]
1:28.535–1:30.348
但這個是Moonshot
1:30.348–1:31.463
也許是什麼新的
1:31.463–1:32.300
也許是新的
1:32.300–1:33.884
我許是中美之間的特別人物
1:33.884–1:35.468
也許是中美之間的特別人物
1:35.468–1:37.052
也許是中美之間的特別人物
1:37.052–1:38.636
也許是中美之間的特別人物
1:38.636–1:40.220
也許是中美之間的特別人物
1:40.220–1:42.617
這是一種驚喜
1:42.617–1:43.665
我們看到了解
1:43.665–1:45.612
我們看到了一些新的特別人物
1:45.612–1:47.260
也許是中美之間的特別人物
1:47.260–1:48.540
包括阿里巴巴
1:48.540–1:49.564
一家公司的公司
1:49.564–1:50.972
也許是中美之間的特別人物
1:50.972–1:52.380
也許是中美之間的特別人物
1:52.380–1:54.940
[未翻譯]
1:54.940–1:57.940
他們推出了Kimi K3
1:57.940–2:00.020
一種非常強大的模型
2:00.020–2:03.140
它在許多方面超越了許多前沿模型
2:03.140–2:04.620
在許多目標上
2:04.620–2:06.220
[未翻譯]
2:06.220–2:08.620
來自Anthropic和OpenAI
2:08.620–2:10.140
所以它是非常強大的模型
2:10.140–2:12.620
它有2.8兆參數的模型
2:12.620–2:14.380
相當相似
2:14.380–2:15.420
大腦神經元突觸
2:15.420–2:16.940
[未翻譯]
2:16.940–2:18.380
我認為它會讓人擁有一種新的模式
2:18.380–2:20.140
那就是擁有一種新的模式
2:20.140–2:23.700
能夠與來自矽谷的最佳產品競爭
2:23.700–2:27.860
在多個參數上，以目前人們真正無法理解的成本。
2:28.140–2:31.400
許多這些中國模型也是開源或開放權重的，
2:31.560–2:32.820
所以它們的成本要低得多。
2:33.080–2:34.900
它們的提供範圍非常廣泛。
2:34.900–2:38.100
如果你不想在別人的電腦系統上運行它們，
2:38.160–2:39.180
你可以在自己的系統上運行。
2:39.380–2:41.840
此外，你可以取得模型然後運行它，
2:41.920–2:45.700
這樣可以避免圍繞中國模型的一些安全疑慮。
2:45.700–2:50.380
但這對於一些原本計劃收取溢價的美國前沿模型來說，是一個非常嚴重的威脅。
2:50.380–2:52.820
那些原本計劃收取溢價價格的模型。
2:53.300–2:56.920
現在，它們能夠向客戶收取的價格可能會面臨一些定價壓力，
2:57.120–3:01.100
這可能會使情況變得更加困難，正如我們看到 OpenAI 和 Anthropic
3:01.100–3:02.900
試圖在不久的將來公開上市。
3:03.320–3:06.760
它們都希望獲得各自超過一萬億美元的估值。
3:06.880–3:08.840
這在今天可能會更具挑戰性。
3:09.180–3:12.328
沒錯，這挑戰了整個資本支出（CapEx）的理論和
3:12.328–3:13.500
整個 AI 堆疊。
3:13.500–3:15.868
彼得，伊莎貝爾在我們
3:15.868–3:17.520
預先節目的通話中
3:17.520–3:19.420
基本上將此與比亞迪（BYD）進行比較時，
3:19.420–3:21.960
我的意思是比亞迪，你擁有這項中國技術
3:21.960–3:25.440
其品質不亞於甚至優於美國的其他電動車，
3:25.440–3:28.480
而且更便宜，但值得注意的是在美國
3:28.480–3:30.520
你買不到比亞迪
3:30.520–3:33.380
我們是否聽到政府官員
3:33.380–3:36.680
關於試圖限制使用這些中國模型的任何消息？
3:37.300–3:38.640
對此存在疑問
3:38.640–3:39.980
我的意思是，你提出了非常有力的觀點
3:39.980–3:42.660
中國已經能夠在多個不同領域進行競爭
3:42.660–3:45.700
不僅僅是電動車，還有太陽能板
3:45.700–3:47.040
例如鋼鐵
3:47.040–3:50.420
所以你確實有一些這些歷史案例
3:50.420–3:53.060
在不同行業中，中國公司已經脫穎而出
3:53.060–3:55.200
它們能夠以低得多的價格完成事情
3:55.200–3:58.180
是的，這正是目前 AI 模型正在發生的事
3:58.180–4:00.200
而且你有一整系列的這些模型
4:00.200–4:01.860
現在有 DeepSeek、Moonshot
4:01.860–4:02.840
還有 Minimax
4:02.840–4:06.240
還有其他公司正在推出這些成本較低的模型
4:06.240–4:09.220
並且已經有一些討論，關於我們是否應該嘗試
4:09.220–4:11.740
禁止這些公司在美國競爭
4:11.740–4:16.900
我認為當中的挑戰在於，你可能會因為強迫他們使用成本較高或能力較差的模型
4:16.900–4:21.000
而傷害美國公司
4:21.000–4:23.260
美國也有開源模型
4:23.260–4:26.160
但我想當你現在觀察開源技術的前沿時
4:26.160–4:27.420
這些成本較低的模型
4:27.420–4:29.360
在當下其實都是中國公司
4:29.360–4:32.400
所以如果你拿走公司想要使用的工具
4:32.400–4:35.640
以便將 AI 整合進他們的業務中
4:35.640–4:39.320
你最終可能會傷害那些並非 AI 領導者的美國企業
4:39.320–4:43.418
所以你可能會幫助了 AI 領域的國有企業
4:43.418–4:47.300
但你可能會損害其他企業的社會利益
4:47.700–4:48.500
彼得，所以很有趣
4:48.880–4:51.780
記住，晶片股在週五跌入熊市
4:51.980–4:55.463
部分原因是因為諮詢機構 KEMEK3 的問題
4:55.463–4:57.280
中國的 MoonShot
4:57.660–4:59.120
我們的下跌是正常的
4:59.120–5:00.142
[未翻譯]
5:00.142–5:01.018
[未翻譯]
5:01.018–5:01.894
[未翻譯]
5:01.894–5:02.770
[未翻譯]
5:02.770–5:03.500
[未翻譯]
5:03.500–5:06.455
並且這是許多計算領域名稱，包括 Nvidia，但也包括
5:06.455–5:10.420
記憶體領域名稱，推動了這些公開市場的某些上漲
5:10.420–5:15.240
自 Moonshot 上週發布這個 k3 模型以來，每個人都在辯論這究竟意味著什麼
5:15.240–5:21.540
更高效的 AI 是否意味著更少的硬體？中國是否比我們預期更快地縮小差距？
5:21.540–5:27.420
AI 的真實價值最終會歸屬於哪裡？現在與我們連線的是 Crosslink Capital 合夥人
5:27.420–5:28.640
瑪麗·多諾弗里
5:28.640–5:31.100
專注於風險成長投資
5:31.100–5:32.980
但橫跨軟體、AI
5:32.980–5:34.020
和基礎設施
5:34.020–5:36.860
以及過去三天
5:36.860–5:38.760
我多次提到 Kimi K3
5:38.760–5:40.860
但有趣的是，就像
5:40.860–5:42.300
進行一項非正式的民意調查
5:42.300–5:44.300
對象包括風險投資人、創業者
5:44.300–5:46.620
以及產業界人士
5:46.620–5:48.200
他們對此的反應為何如此不同
5:48.200–5:50.960
有些人非常恐懼、防衛心重
5:50.960–5:52.720
其他人則認為這對整體 AI 發展非常有利
5:52.720–5:53.740
這對整體 AI 發展非常有利
5:53.740–5:55.540
在週一早上第一件工作就面對這項極具挑戰性的任務
5:55.540–5:57.120
但你對於所發生事件的反應
5:57.120–6:00.720
正如你所說，Kimi K3 的表現驚人
6:00.720–6:04.040
這與我們去年經歷的 DeepSeek 時刻相似。
6:04.920–6:07.140
擁有 2.8 兆參數的模型
6:07.140–6:09.600
我認為它展現了
6:09.720–6:13.200
中國與開放權重模型
6:13.200–6:15.440
正在縮小與前沿模型的差距。
6:15.900–6:19.180
顯然，這是基於他們自己的基準測試
6:19.180–6:21.880
但根據這些基準測試，他們排名第四。
6:22.840–6:25.460
雖然你可以辯論這些基準測試本身
6:25.460–6:26.760
的優劣，
6:27.120–6:29.880
生產力的提升是巨大的
6:29.880–6:34.760
我認為這通常是通往
6:34.760–6:37.080
更廣泛使用開放權重模型途徑的一部分
6:37.080–6:40.880
在企業 AI 預算膨脹的背景下
6:40.880–6:44.600
我認為從長遠來看，這可能有助於 AI 的普及
6:44.600–6:49.120
當你思考你現有的公司投資組合時
6:49.120–6:52.360
你會不會想：這如何影響他們的發展軌跡
6:52.360–6:55.040
對於
6:55.040–6:58.460
你所投資的 AI 五層蛋糕的不同部分
6:58.460–6:59.460
是否有任何根本性的改變？
6:59.800–7:03.380
我不確定這是否改變了蛋糕本身，
7:03.560–7:05.420
但我確實認為這是另一個證明
7:05.420–7:07.380
模型不斷互相超越，
7:07.620–7:09.480
如果公司不能持續創新，
7:09.860–7:11.340
它們也會被超越。
7:11.980–7:12.640
無論是否如此，你知道，
7:12.800–7:15.720
每個模型似乎都優於上一個，
7:16.080–7:18.320
這取決於能否持續創新
7:18.320–7:20.020
通過創造數據模式，
7:20.340–7:21.440
性能模式，
7:21.840–7:23.940
客戶共鳴模式，
7:23.940–7:28.500
另外，不幸的是，前線模型和
7:28.500–7:30.020
開放權重模型的創新
7:30.020–7:31.580
都非常巨大。
7:31.860–7:35.560
這不算是一個複雜的論點，但當這些事情發生時，
7:35.960–7:36.920
很多人站出來說，
7:37.060–7:41.275
如果一家價值200億美元的中國初創公司能以這樣的經濟效益，
7:41.275–7:43.640
訓練出擁有2.8萬億參數的模型，
7:43.640–7:45.040
基於這些經濟條件，
7:45.320–7:48.920
為什麼我們還要將OpenAI和Anthropic的評估價值定為一兆美元？
7:49.400–7:51.900
他們檢視了這些基礎要素。
7:51.900–7:54.500
這是否是正確的思考方式？
7:54.500–7:56.140
坦白說
7:56.140–7:58.300
我還不知道，我認為
7:58.300–8:00.000
也沒有人知道，因為即使
8:00.000–8:02.400
即使在這類問題的背景下，
8:02.740–8:05.169
Anthropic和OpenAI仍然產生了數十億的營收。
8:05.169–8:06.120
而且這不僅僅來自他們的，你知道的，
8:06.560–8:08.552
他們擁有第一方業務，
8:08.552–8:10.420
他們也有第三方業務。
8:10.580–8:11.640
我認為，你知道，顯然Moonshot的API已經開放，
8:11.640–8:17.420
但開放權重模型還沒有。
8:17.540–8:18.800
是的，7月27日。
8:19.000–8:20.300
值得注意的一點是，
8:20.400–8:21.832
因為開放權重並不意味著運行它是免費的。
8:21.832–8:23.660
所以，我認為這也是人們可能低估的這些模型的一個動態。
8:24.360–8:26.540
今天的技术快報就聊這麼多，Kate。
8:26.540–8:28.520
Kelly，要涵蓋的內容太多了。
8:28.760–8:31.840
其中很多都與中國有關。
8:32.180–8:33.300
你提到阿里巴巴本週搶佔焦點，
8:33.400–8:34.660
展示了一款模型，聲稱其現在是 rival Anthropic 的亞軍。
8:34.660–8:37.600
目前最好的版本。這些是內部基準測試，
8:37.600–8:41.600
所以我們拭目以待，
8:41.640–8:44.561
看看它們在未來幾週的表現。
8:44.561–8:45.960
這是在Moonshot的Kimi AI模型上週剛剛席捲科技界之後發生的。
8:45.960–8:47.726
根據獨立基準測試，
8:47.726–8:51.700
它幾乎與Anthropic
8:51.700–8:54.824
和OpenAI目前最好的版本並駕齊驅。它也是
8:54.824–8:56.600
全球最大的開放權重模型。
8:56.600–8:59.066
以及OpenAI目前最優秀的版本。它也是
8:59.066–9:01.100
全球最大權重的開放模型。
9:01.560–9:02.496
確實看到了大量需求。
9:02.496–9:04.960
該公司在週末表示，他們正在暫停
9:04.960–9:07.598
訂閱服務。這又回到了算力討論。
9:07.598–9:08.840
不過，我接觸到的企業執行長們
9:08.840–9:13.288
確實將這批來自中國的新世代模型視為一種「能力震撼」。
9:13.288–9:14.580
得出的結論是
9:14.580–9:16.709
美國
9:16.709–9:19.940
前沿實驗室在 AI 領域擁有安全領先優勢，已不再是既定事實。它開始
9:19.940–9:22.638
在一些數據中顯現。例如，Open Router
9:22.638–9:24.600
顯示中國模型在上週的
9:24.680–9:27.364
使用量（以 token 計）已超過美國模型。
9:27.364–9:29.860
這可能是大量實驗性嘗試的結果，
9:29.860–9:32.244
Kelly，但我們還是看看最終結果如何。
9:32.244–9:33.540
OpenAI 董事長 Brett Taylor
9:33.540–9:38.820
早前在 Squawk Box 節目上對「這一切僅關乎成本」的觀點潑了一點冷水。他說，它們的效率可能稍低。
9:38.820–9:41.911
我認為
9:41.911–9:43.740
關於這些開源權重模型被過度誇大的地方在於，它們的運行成本未必更低。
9:43.740–9:46.832
無論它們的
9:46.832–9:47.780
訓練成本是否更低，你都不必在意。Kelly，所有這些
9:47.780–9:50.262
也波及地緣政治。
9:50.262–9:52.180
Axios 今早的一份報告稱，美國
9:52.260–9:54.357
現在正考慮禁止部分來自
9:54.357–9:56.620
中國的前沿 AI 模型。
9:56.620–9:58.092
這在週末的 Twitter 上引發了廣泛討論，Kelly。
9:58.092–10:01.100
這次 Kimmy K3 不是粉絲，而是開源
10:01.100–10:06.140
中國公司憤怒，只會抄襲
10:06.140–10:08.920
他們憤怒後只會獲得封閉系統
10:08.920–10:11.280
現在他們擁有了封閉系統
10:11.280–10:13.280
全世界都為金錢開放
10:13.280–10:15.860
你可以下載，但你做不到
10:15.860–10:17.860
你甚至無法獲取
10:17.860–10:19.280
因為你會成為複製品
10:19.280–10:20.920
你做不到
10:20.920–10:22.920
你做不到
10:22.920–10:24.500
你做不到
10:24.500–10:26.500
你做不到
10:26.500–10:28.500
你做不到
10:28.500–10:29.840
你做不到
10:29.840–10:32.920
人家說那好吧，我開源給你看看
10:32.920–10:37.000
這個劇本在硅谷的應急手冊裡從未出現過
10:37.000–10:40.140
硅谷過去三年一直在內部辯論同一個問題
10:40.140–10:42.480
開源會不會吃掉閉源的午餐
10:42.480–10:44.060
OpenAI說不會
10:44.060–10:45.480
Anthropic說不會
10:45.480–10:49.180
因為他們相信最好的模型永遠需要最昂貴的訓練
10:49.180–10:51.360
然後DeepSeek V3推出了
10:51.360–10:55.140
綜合基準測試跟GPT-4O幾乎拉不開差距
10:55.140–10:58.160
訓練成本據估算只有500多萬美元
10:58.160–11:00.400
是GPT-4O的一個零頭
11:00.400–11:03.060
然後是阿里的通義千問2.5
11:03.060–11:08.640
開源權重在多個內部基準上已經追到雲端最強版身後一個身位的位置
11:08.640–11:12.120
全球開發者下載量冲到模型排行榜第二
11:12.120–11:13.820
現在MoonShot也開了
11:13.820–11:16.040
Kimi K2800億參數
11:16.040–11:19.560
獨立基準跟雲端的最強版只差一兩個百分點
11:19.560–11:21.560
三個中國模型排成一排
11:21.560–11:24.060
每一個都踩在同一條路徑上
11:24.060–11:27.760
用遠低於硅谷的成本造出幾乎一樣好的東西
11:27.760–11:30.120
然後開源讓你自己去驗證
11:30.120–11:32.300
這已經不是單個公司的事了
11:32.300–11:35.080
這是中國AI產業的結構性產出
11:35.080–11:36.500
這三個例子里
11:36.500–11:38.580
每一個開源的邏輯各不相同
11:38.580–11:40.960
這才是最讓硅谷難受的地方
11:40.960–11:43.200
DeepSeek開的核心是性價比
11:43.200–11:45.000
他用混合專家架構
11:45.000–11:46.900
在訓練階段就壓了成本
11:46.900–11:48.860
然後用開源把成本優勢
11:48.860–11:50.080
分享給所有人
11:50.080–11:51.100
等於是說
11:51.100–11:52.920
我花了500萬訓的東西
11:52.920–11:54.120
你免費拿去跑
11:54.120–11:55.760
你花5000億訓的東西
11:55.760–11:57.160
憑什麼讓我付錢
11:57.160–11:59.240
阿里的開源邏輯是生態圈
11:59.240–12:00.280
開源後
12:00.280–12:01.320
全球開發者
12:01.320–12:03.200
基於他做了成千上萬個
12:03.200–12:04.840
定制版本和微調應用
12:04.840–12:06.380
這些應用在回流到
12:06.380–12:08.320
阿里雲的模型服務生態裡
12:08.320–12:09.900
不管你跑誰的版本
12:09.900–12:11.700
里程算力總有一部分
12:11.700–12:12.920
落在阿里雲上
12:12.920–12:14.660
開源不吃你的授權費
12:14.660–12:16.020
但要你的雲端帳戶
12:16.020–12:18.080
Moonshot的開源邏輯更直接
12:18.080–12:20.100
公司估值才20億美元
12:20.100–12:21.500
沒有萬億包袱
12:21.500–12:24.080
不需要填估值故事裡的營收窟窿
12:24.080–12:25.800
乾脆把模型扔出去
12:25.800–12:27.760
讓全球開發者自己玩
12:27.760–12:30.660
口碑傳播本身就是最好的融資材料
12:30.660–12:32.160
三加三個打法
12:32.160–12:33.380
[未翻譯]
12:33.380–12:37.360
全球開源模型的領先位置被中國公司坐穩了
12:37.360–12:39.800
CNBC採訪的那個分析師說
12:39.800–12:42.000
Kimi K3是開放權重模型
12:42.000–12:43.580
不代表免費運行
12:43.580–12:44.860
還有推理費用
12:44.860–12:46.380
這是在偷換概念
12:46.380–12:48.060
要付推理費這件事
12:48.060–12:50.240
[未翻譯]
12:50.240–12:52.780
你跑Claw的也得給雲端廠商付錢
12:52.780–12:54.660
運行Kimi K3也必須付費
12:54.660–12:57.700
雲端費是所有玩家平攤的基礎設施成本,
12:57.960–13:00.880
矽谷前沿實驗室能拿來填萬億估值的,
13:01.180–13:03.620
從來不是雲端費,是模型授權費,
13:03.880–13:05.340
是API呼叫抽成,
13:05.620–13:08.440
現在開源把模型本身的定價踩到零,
13:08.840–13:10.380
你憑什麼納入溢價?
13:10.680–13:12.960
這才是從根上炸掉了估值模型。
13:13.340–13:16.180
中國公司把開源當成戰略武器在用,
13:16.480–13:17.640
這不是一句比喻,
13:17.980–13:20.040
美國用晶片封鎖算力供應,
13:20.380–13:22.260
試圖卡住中國AI的喉嚨,
13:22.260–13:25.040
中國用開源鎖住你的商業模式
13:25.040–13:26.800
讓你的定價權自焚
13:26.800–13:28.360
你沒辦法進開源
13:28.360–13:29.820
開源不經過海關
13:29.820–13:30.780
不需要簽證
13:30.780–13:32.160
[未翻譯]
13:32.160–13:34.200
它是互聯網的原始協議
13:34.200–13:37.040
是HTTP和TCP的同種邏輯
13:37.040–13:39.700
你不可能通過立法禁止HTTP
13:39.700–13:43.640
矽谷這次被自己開創的互聯網底層規則反噬了
13:43.640–13:46.000
如果要把時間線拉長來看
13:46.000–13:48.760
這個局面三年前就已經埋下了
13:48.760–13:52.020
2022年美國開始限制高端GPU出口中國
13:52.020–13:55.936
矽谷當時的主流判斷是中國AI很快就會被卡死，
13:55.936–13:58.250
算法再強你也得跑在硬件上，
13:58.250–13:59.318
硬體卡住你,
13:59.318–14:00.920
算法就是紙上談兵。
14:01.180–14:02.342
三年過去了，
14:02.342–14:03.892
回頭看那個判斷，
14:03.892–14:05.249
它只對了一半,
14:05.249–14:06.992
硬件確實被卡住了，
14:06.992–14:10.480
中國公司拿不到最先進的英偉達旗艦卡。
14:10.480–14:15.480
但AI團隊的開發方式被推向了整個硬件。
14:15.480–14:17.480
AI團隊的開發方式被推向了極限，
14:17.480–14:20.480
環境、環境、能源的熱量，
14:20.480–14:24.480
氣流、氣流、氣流、氣流，
14:24.480–14:27.480
AI團隊的開發方式被推向了整個硬件。
14:27.480–14:28.796
因為你沒有顯卡，
14:28.796–14:30.480
你必須能夠把顯卡給你的
14:30.480–14:32.480
你這樣做的方式。
14:32.480–14:34.480
你的對手無法獲得顯卡，
14:34.480–14:36.480
你不需要付費，你不需要付費，
14:36.480–14:38.480
你不需要付費，你不需要付費，
14:38.480–14:42.480
這是一件好事，因為這是一件好事。
14:42.480–14:45.480
這是今天航空的故事。
14:45.480–14:48.480
2011年，美國通過Wolf-Torchel，
14:48.480–14:50.480
禁止NASA和航空部門合作，
14:50.480–14:53.480
試圖將該國排除在國際太空之外。
14:53.480–14:54.480
10年後，
14:54.480–14:57.480
該國已經建立了自己的太空。
14:57.480–15:27.480
天空來自天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空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15:27.480–15:29.480
在頁面頂部，它只寫了幾句話,
15:29.480–15:33.480
不要買它們，只用它們，看看誰比較厲害。
15:33.480–15:35.480
200萬美元的年度帳戶,
15:35.480–15:37.480
寫了這封信
15:37.480–15:39.480
在百萬美元的年度帳戶上
15:39.480–15:41.480
他們不必寫這封信
15:41.480–15:43.480
他們不必這麼做
15:43.480–15:45.480
因為任何年度的帳戶
15:45.480–15:47.480
他們不想開闢自己的道路
15:47.480–15:49.480
他們不想投入任何資金
15:49.480–15:51.480
但你不投入
15:51.480–15:53.480
中國企業就能夠開拓
15:53.480–15:55.480
。
0:00.000–0:21.940
zh硅谷现在最怕的不是中国AI追上来了
矽谷現在最怕的不是中國AI追上來
0:21.940–0:25.880
zh是中国AI追上来的方式跟比亚迪一模一样
而是中國AI追上來的方式跟比亞迪一模一樣
0:25.880–0:28.640
zh性能不输你,价格把你打穿
性能不輸你，價格把你打穿
0:28.640–0:31.800
zh然后还开源让你自己拿去免费用
然後還開源讓你拿去免費使用
0:31.800–0:36.340
zh上周月之案面发布的Kimi K3就是这剧本的第三季
上個月月之暗面發布的Kimi K3就是這劇本的第三季
0:36.340–0:38.080
zh第一季是Deep Sea
第一季是DeepSeek
0:38.080–0:40.040
zh第二季是通议签问
第二季是通義千問
0:40.040–0:41.720
zh现在轮到Kimi了
現在輪到Kimi了
0:41.720–0:46.180
zh美国一众分析师在节目里直接搬出了比亚迪的历史
美國一堆分析師在節目裡直接搬出了比亞迪的歷史
0:46.180–0:49.300
zh当年底特律也是这么笑比亚迪的
當年底特律也是這麼嘲笑比亞迪的
0:49.300–0:53.300
zh现在全球每三辆电动车就有一辆是比亚迪的
現在全球每三輛電動車就有一輛是比亞迪的
0:53.300–0:55.380
zh中国AI太可怕了
中國AI太可怕了
0:55.380–0:57.420
zh也许是时候封禁了
也許時候該封禁了
0:57.420–0:59.520
zh来看美媒是怎么报道的
來看看美媒是怎麼報導的
1:27.420–1:28.535
zh也有想到的想法,
[未翻譯]
1:28.535–1:30.348
zh但这个是 Moonshot,
但這個是Moonshot
1:30.348–1:31.463
zh也许是什么新的,
也許是什麼新的
1:31.463–1:32.300
zh也许是新的。
也許是新的
1:32.300–1:33.884
zh我许是中美国的特别人,
我許是中美之間的特別人物
1:33.884–1:35.468
zh也许是中美国的特别人,
也許是中美之間的特別人物
1:35.468–1:37.052
zh也许是中美国的特别人,
也許是中美之間的特別人物
1:37.052–1:38.636
zh也许是中美国的特别人,
也許是中美之間的特別人物
1:38.636–1:40.220
zh也许是中美国的特别人。
也許是中美之間的特別人物
1:40.220–1:42.617
zh这一种是一种的 surprise,
這是一種驚喜
1:42.617–1:43.665
zh我们看到了解,
我們看到了解
1:43.665–1:45.612
zh我们看到了一些新的特别人,
我們看到了一些新的特別人物
1:45.612–1:47.260
zh也许是中美国的特别人,
也許是中美之間的特別人物
1:47.260–1:48.540
zh包括 Alibaba,
包括阿里巴巴
1:48.540–1:49.564
zh一个公司的公司,
一家公司的公司
1:49.564–1:50.972
zh也许是中美国的特别人,
也許是中美之間的特別人物
1:50.972–1:52.380
zh也许是中美国的特别人。
也許是中美之間的特別人物
1:52.380–1:54.940
zh但在那一天,我們有過這次的新聞,
[未翻譯]
1:54.940–1:57.940
zh他們推出了金米K3,
他們推出了Kimi K3
1:57.940–2:00.020
zh一種非常強烈的模式,
一種非常強大的模型
2:00.020–2:03.140
zh它外出了很多的 Frontier models
它在許多方面超越了許多前沿模型
2:03.140–2:04.620
zh在很多的目標,
在許多目標上
2:04.620–2:06.220
zh除了兩位主持人,
[未翻譯]
2:06.220–2:08.620
zh從 Anthropik和 OpenAI,
來自Anthropic和OpenAI
2:08.620–2:10.140
zh所以它是非常強烈的模式,
所以它是非常強大的模型
2:10.140–2:12.620
zh它有2.8 trillion的模式,
它有2.8兆參數的模型
2:12.620–2:14.380
zh是相當的相似的
相當相似
2:14.380–2:15.420
enbrain synapses,
大腦神經元突觸
2:15.420–2:16.940
zh它是非常強烈的模式,
[未翻譯]
2:16.940–2:18.380
zh我認為它會讓人有一個新的模式,
我認為它會讓人擁有一種新的模式
2:18.380–2:20.140
zh那是有一個新的模式,
那就是擁有一種新的模式
2:20.140–2:23.700
enthat was able to come and compete with the best from Silicon Valley
能夠與來自矽谷的最佳產品競爭
2:23.700–2:27.860
enon a number of parameters at cost that people really don't understand at this point.
在多個參數上，以目前人們真正無法理解的成本。
2:28.140–2:31.400
enMany of these Chinese models are also open source or open weight,
許多這些中國模型也是開源或開放權重的，
2:31.560–2:32.820
enso they're much less expensive.
所以它們的成本要低得多。
2:33.080–2:34.900
enThey're offered very broadly.
它們的提供範圍非常廣泛。
2:34.900–2:38.100
enIf you don't want to run them on somebody else's computer systems,
如果你不想在別人的電腦系統上運行它們，
2:38.160–2:39.180
enyou can run them on your own.
你可以在自己的系統上運行。
2:39.380–2:41.840
enAlso, you can take the model and then run it,
此外，你可以取得模型然後運行它，
2:41.920–2:45.700
enso that can avoid some of the security concerns around Chinese models.
這樣可以避免圍繞中國模型的一些安全疑慮。
2:45.700–2:50.380
enbut it is a very serious threat for some of these frontier models in the U.S.
但這對於一些原本計劃收取溢價的美國前沿模型來說，是一個非常嚴重的威脅。
2:50.380–2:52.820
enthat had been planning on charging premium prices.
那些原本計劃收取溢價價格的模型。
2:53.300–2:56.920
enNow there may be some pricing pressure on what they're able to charge their customers,
現在，它們能夠向客戶收取的價格可能會面臨一些定價壓力，
2:57.120–3:01.100
enand that may make it a little bit more difficult as we see OpenAI and Anthropic
這可能會使情況變得更加困難，正如我們看到 OpenAI 和 Anthropic
3:01.100–3:02.900
entry to go public in the near future.
試圖在不久的將來公開上市。
3:03.320–3:06.760
enBoth of them want to get valuations that are above a trillion dollars each.
它們都希望獲得各自超過一萬億美元的估值。
3:06.880–3:08.840
enThat may be a little bit more challenging today.
這在今天可能會更具挑戰性。
3:09.180–3:12.328
enRight, and it challenges the whole CapEx thesis and
沒錯，這挑戰了整個資本支出（CapEx）的理論和
3:12.328–3:13.500
enthe whole AI stack.
整個 AI 堆疊。
3:13.500–3:15.868
enPeter,Isabel made a really good point earlier when
彼得，伊莎貝爾在我們
3:15.868–3:17.520
enwe were talking on our pre-show call
預先節目的通話中
3:17.520–3:19.420
enbasically comparing this to BYD
基本上將此與比亞迪（BYD）進行比較時，
3:19.420–3:21.960
enI mean BYD,you have this Chinese technology
我的意思是比亞迪，你擁有這項中國技術
3:21.960–3:25.440
enthat's just as good as not better than other EVs in the US
其品質不亞於甚至優於美國的其他電動車，
3:25.440–3:28.480
enand it's cheaper,but notably in America
而且更便宜，但值得注意的是在美國
3:28.480–3:30.520
enyou can't buy a BYD
你買不到比亞迪
3:30.520–3:33.380
enDo we hear any noise coming from government officials
我們是否聽到政府官員
3:33.380–3:36.680
enabout trying to curtail the usage of some of these Chinese models?
關於試圖限制使用這些中國模型的任何消息？
3:37.300–3:38.640
enThere are questions about this
對此存在疑問
3:38.640–3:39.980
enI mean you make a very good point
我的意思是，你提出了非常有力的觀點
3:39.980–3:42.660
enChina has been able to compete in a number of different areas
中國已經能夠在多個不同領域進行競爭
3:42.660–3:45.700
ennot just electric vehicles but also solar panels
不僅僅是電動車，還有太陽能板
3:45.700–3:47.040
ensteel for example
例如鋼鐵
3:47.040–3:50.420
enso you do have some of these historic cases
所以你確實有一些這些歷史案例
3:50.420–3:53.060
enwhere in different industries Chinese companies have come out
在不同行業中，中國公司已經脫穎而出
3:53.060–3:55.200
enthey've been able to do things at much much lower prices
它們能夠以低得多的價格完成事情
3:55.200–3:58.180
enyes that is happening in AI models right now
是的，這正是目前 AI 模型正在發生的事
3:58.180–4:00.200
enand you've got a whole series of them
而且你有一整系列的這些模型
4:00.200–4:01.860
enDeepSeek, Moonshot now
現在有 DeepSeek、Moonshot
4:01.860–4:02.840
enthere's Minimax
還有 Minimax
4:02.840–4:06.240
enthere are others that are coming out with these less expensive models
還有其他公司正在推出這些成本較低的模型
4:06.240–4:09.220
enand there has been some discussion about whether we should try to
並且已經有一些討論，關於我們是否應該嘗試
4:09.220–4:11.740
enbar those companies from competing in the US
禁止這些公司在美國競爭
4:11.740–4:16.900
enI think the challenge there is that you may be hurting American companies
我認為當中的挑戰在於，你可能會因為強迫他們使用成本較高或能力較差的模型
4:16.900–4:21.000
enby forcing them to use more expensive models or less capable models
而傷害美國公司
4:21.000–4:23.260
enthere are open source models in the U.S. too
美國也有開源模型
4:23.260–4:26.160
enbut I think when you look at the leading edge of open source right now
但我想當你現在觀察開源技術的前沿時
4:26.160–4:27.420
enthese less expensive models
這些成本較低的模型
4:27.420–4:29.360
enthey're really Chinese companies at this point
在當下其實都是中國公司
4:29.360–4:32.400
enso if you take away a tool that companies want to use
所以如果你拿走公司想要使用的工具
4:32.400–4:35.640
ento be able to incorporate AI into their businesses
以便將 AI 整合進他們的業務中
4:35.640–4:39.320
enyou may end up hurting American businesses that are not the AI leader
你最終可能會傷害那些並非 AI 領導者的美國企業
4:39.320–4:43.418
zh所以你可能会帮助了AI的中央企业企业,
所以你可能會幫助了 AI 領域的國有企業
4:43.418–4:47.300
zh但你可能会罵其他企业企业企业的社会。
但你可能會損害其他企業的社會利益
4:47.700–4:48.500
zhPeter,所以 interesting.
彼得，所以很有趣
4:48.880–4:51.780
enRemember, chip stocks fell into a bear market Friday,
記住，晶片股在週五跌入熊市
4:51.980–4:55.463
zh在 part因为的问题是由于咨询的KEMEK3,
部分原因是因為諮詢機構 KEMEK3 的問題
4:55.463–4:57.280
zh中国的MoonShot。
中國的 MoonShot
4:57.660–4:59.120
zh我们的下来是正常的,
我們的下跌是正常的
4:59.120–5:00.142
zh但就像100,
[未翻譯]
5:00.142–5:01.018
zh加上100,
[未翻譯]
5:01.018–5:01.894
zh加上100,
[未翻譯]
5:01.894–5:02.770
zh加上100,
[未翻譯]
5:02.770–5:03.500
zh加上2%,
[未翻譯]
5:03.500–5:06.455
enand it's a lot of the compute names nvidia but also
並且這是許多計算領域名稱，包括 Nvidia，但也包括
5:06.455–5:10.420
enmemory names that are driving some upside in those public markets
記憶體領域名稱，推動了這些公開市場的某些上漲
5:10.420–5:15.240
ensince moonshot released this can be k3 model last week everyone's debating what it really means
自 Moonshot 上週發布這個 k3 模型以來，每個人都在辯論這究竟意味著什麼
5:15.240–5:21.540
endoes more efficient ai mean less hardware is china closing the gap faster than we expected
更高效的 AI 是否意味著更少的硬體？中國是否比我們預期更快地縮小差距？
5:21.540–5:27.420
enwhere does ai's real value ultimately accrue joining us now is crosslink capital partner
AI 的真實價值最終會歸屬於哪裡？現在與我們連線的是 Crosslink Capital 合夥人
5:27.420–5:28.640
enMary Donofrio
瑪麗·多諾弗里
5:28.640–5:31.100
enfocused on venture growth investments
專注於風險成長投資
5:31.100–5:32.980
enbut across software, AI
但橫跨軟體、AI
5:32.980–5:34.020
enand infrastructure
和基礎設施
5:34.020–5:36.860
enand for the last three days
以及過去三天
5:36.860–5:38.760
enI've said Kimi K3 many times
我多次提到 Kimi K3
5:38.760–5:40.860
enbut it was interesting to like
但有趣的是，就像
5:40.860–5:42.300
entake a sort of straw poll of
進行一項非正式的民意調查
5:42.300–5:44.300
enVCs, founders
對象包括風險投資人、創業者
5:44.300–5:46.620
enpeople in industry of how they
以及產業界人士
5:46.620–5:48.200
enreact to it so differently
他們對此的反應為何如此不同
5:48.200–5:50.960
ensome people are very fearful, defensive
有些人非常恐懼、防衛心重
5:50.960–5:52.720
enothers say this is very good
其他人則認為這對整體 AI 發展非常有利
5:52.720–5:53.740
enfor AI as a whole
這對整體 AI 發展非常有利
5:53.740–5:55.540
envery difficult job first thing on a Monday
在週一早上第一件工作就面對這項極具挑戰性的任務
5:55.540–5:57.120
enbut your reaction to what happened
但你對於所發生事件的反應
5:57.120–6:00.720
enKimi K3, as you said, was phenomenal
正如你所說，Kimi K3 的表現驚人
6:00.720–6:04.040
enand it's similar to the DeepSeek moment we had last year.
這與我們去年經歷的 DeepSeek 時刻相似。
6:04.920–6:07.140
en2.8 trillion parameter model
擁有 2.8 兆參數的模型
6:07.140–6:09.600
enand what it demonstrates, I think,
我認為它展現了
6:09.720–6:13.200
enis that China and open-weight models
中國與開放權重模型
6:13.200–6:15.440
enare closing the gap with frontier models.
正在縮小與前沿模型的差距。
6:15.900–6:19.180
enObviously, it was done based on their own benchmarking
顯然，這是基於他們自己的基準測試
6:19.180–6:21.880
enbut according to the benchmarks, they're fourth.
但根據這些基準測試，他們排名第四。
6:22.840–6:25.460
enAnd while you can debate the merits
雖然你可以辯論這些基準測試本身
6:25.460–6:26.760
enof those benchmarks themselves,
的優劣，
6:27.120–6:29.880
enthe productivity gains are tremendous
生產力的提升是巨大的
6:29.880–6:34.760
enand I think that in general it is part of the pathway towards
我認為這通常是通往
6:34.760–6:37.080
enmore widespread open weight model usage
更廣泛使用開放權重模型途徑的一部分
6:37.080–6:40.880
enand in the context of enterprise budgets ballooning in AI
在企業 AI 預算膨脹的背景下
6:40.880–6:44.600
enI actually think that it's probably a boon for AI ubiquity over time
我認為從長遠來看，這可能有助於 AI 的普及
6:44.600–6:49.120
enwhen you think about your existing portfolio of companies
當你思考你現有的公司投資組合時
6:49.120–6:52.360
enwere you sort of like okay how does this impact their trajectory
你會不會想：這如何影響他們的發展軌跡
6:52.360–6:55.040
enhas anything actually fundamentally changed for the
對於
6:55.040–6:58.460
enthe different pieces of the AI5 layer cake
你所投資的 AI 五層蛋糕的不同部分
6:58.460–6:59.460
enthat you're invested in?
是否有任何根本性的改變？
6:59.800–7:03.380
enI don't know if it changes the cake itself,
我不確定這是否改變了蛋糕本身，
7:03.560–7:05.420
enbut I do think it's another demonstration
但我確實認為這是另一個證明
7:05.420–7:07.380
enthat models keep leapfrogging one another,
模型不斷互相超越，
7:07.620–7:09.480
enand if companies don't out-innovate,
如果公司不能持續創新，
7:09.860–7:11.340
enthey're going to be leapfrogged too.
它們也會被超越。
7:11.980–7:12.640
enWhether it's,you know,
無論是否如此，你知道，
7:12.800–7:15.720
enevery single model seems to outperform the last,
每個模型似乎都優於上一個，
7:16.080–7:18.320
enand it's a matter of stay out-innovating
這取決於能否持續創新
7:18.320–7:20.020
enby creating modes of data,
通過創造數據模式，
7:20.340–7:21.440
enof performance,
性能模式，
7:21.840–7:23.940
enof customer resonance,
客戶共鳴模式，
7:23.940–7:28.500
zh另外, unfortunately, the innovations in both Frontier and
另外，不幸的是，前線模型和
7:28.500–7:30.020
enOpenweight models
開放權重模型的創新
7:30.020–7:31.580
enare tremendous.
都非常巨大。
7:31.860–7:35.560
enIt's not a sophisticated argument, but when this all happened,
這不算是一個複雜的論點，但當這些事情發生時，
7:35.960–7:36.920
ena lot of people came out and said,
很多人站出來說，
7:37.060–7:41.275
enwell, if a $20 billion Chinese startup can do a $2.
如果一家價值200億美元的中國初創公司能以這樣的經濟效益，
7:41.275–7:43.640
en8 trillion parameter model
訓練出擁有2.8萬億參數的模型，
7:43.640–7:45.040
enwith these economics,
基於這些經濟條件，
7:45.320–7:48.920
enwhy are we assigning OpenAI and Anthropic evaluation of a trillion?
為什麼我們還要將OpenAI和Anthropic的評估價值定為一兆美元？
7:49.400–7:51.900
enThey looked at the sort of fundamentals of that.
他們檢視了這些基礎要素。
7:51.900–7:54.500
zh是那是正確的方法想想想?
這是否是正確的思考方式？
7:54.500–7:56.140
enfrankly
坦白說
7:56.140–7:58.300
enI don't know yet and I don't think
我還不知道，我認為
7:58.300–8:00.000
enanybody knows yet because even
也沒有人知道，因為即使
8:00.000–8:02.400
enBecause even in the context of those questions,
即使在這類問題的背景下，
8:02.740–8:05.169
enAnthropic and OpenAI are still producing billions and
Anthropic和OpenAI仍然產生了數十億的營收。
8:05.169–8:06.120
enbillions of revenue.
而且這不僅僅來自他們的，你知道的，
8:06.560–8:08.552
enAnd it's not just from their, you know,
他們擁有第一方業務，
8:08.552–8:10.420
enthey have first-party businesses,
他們也有第三方業務。
8:10.580–8:11.640
enthey have third-party businesses.
我認為，你知道，顯然Moonshot的API已經開放，
8:11.640–8:17.420
enand I think, you know, obviously the API opened for Moonshot,
但開放權重模型還沒有。
8:17.540–8:18.800
enbut the open waits have not yet.
是的，7月27日。
8:19.000–8:20.300
enYeah, 27th of July.
值得注意的一點是，
8:20.400–8:21.832
enAnd it's worth noting that because
因為開放權重並不意味著運行它是免費的。
8:21.832–8:23.660
enit's open wait doesn't mean it's free to run.
所以，我認為這也是人們可能低估的這些模型的一個動態。
8:24.360–8:26.540
enAnd so I think that's a dynamic to these models
今天的技术快報就聊這麼多，Kate。
8:26.540–8:28.520
enthat people potentially underappreciate as well.
Kelly，要涵蓋的內容太多了。
8:28.760–8:31.840
enSo much back and forth, Kate, for today's tech check.
其中很多都與中國有關。
8:32.180–8:33.300
enKelly, so much to cover.
你提到阿里巴巴本週搶佔焦點，
8:33.400–8:34.660
enA lot of it has to do with China.
展示了一款模型，聲稱其現在是 rival Anthropic 的亞軍。
8:34.660–8:37.600
enYou mentioned Alibaba taking the spotlight this week
目前最好的版本。這些是內部基準測試，
8:37.600–8:41.600
enwith its preview of a model that it claims now is a runner-up to rival Anthropics.
所以我們拭目以待，
8:41.640–8:44.561
enbest version out there. These are internal benchmarks so
看看它們在未來幾週的表現。
8:44.561–8:45.960
enfar, so we'll see where they
這是在Moonshot的Kimi AI模型上週剛剛席捲科技界之後發生的。
8:45.960–8:47.726
enstack up in the coming weeks.
根據獨立基準測試，
8:47.726–8:51.700
enIt does come after Moonshot's Kimi AI model took the tech world by
它幾乎與Anthropic
8:51.700–8:54.824
enstorm just last week. According to independent benchmarks,
和OpenAI目前最好的版本並駕齊驅。它也是
8:54.824–8:56.600
enit is almost on par with Anthropics
全球最大的開放權重模型。
8:56.600–8:59.066
enand OpenAI's best versions out there. It is also
以及OpenAI目前最優秀的版本。它也是
8:59.066–9:01.100
enthe world's largest open weight model.
全球最大權重的開放模型。
9:01.560–9:02.496
enDid see a lot of demand.
確實看到了大量需求。
9:02.496–9:04.960
enThe company's saying over the weekend that they are pausing
該公司在週末表示，他們正在暫停
9:04.960–9:07.598
ensubscriptions. That goes back to the compute conversation.
訂閱服務。這又回到了算力討論。
9:07.598–9:08.840
enCEOs I'm talking to, though,
不過，我接觸到的企業執行長們
9:08.840–9:13.288
enreally are framing this new generation out of China as a capability shock.
確實將這批來自中國的新世代模型視為一種「能力震撼」。
9:13.288–9:14.580
enThe takeaway has been
得出的結論是
9:14.580–9:16.709
enit is no longer a given that the U.S.
美國
9:16.709–9:19.940
enfrontier labs have a safe lead in AI. It is starting to
前沿實驗室在 AI 領域擁有安全領先優勢，已不再是既定事實。它開始
9:19.940–9:22.638
enshow up in some of the data. Open router, for example,
在一些數據中顯現。例如，Open Router
9:22.638–9:24.600
enshowing Chinese models overtook U.S.
顯示中國模型在上週的
9:24.680–9:27.364
enusage last week, if you measure that by token usage.
使用量（以 token 計）已超過美國模型。
9:27.364–9:29.860
enThis could be a lot of experiment experimenting
這可能是大量實驗性嘗試的結果，
9:29.860–9:32.244
enout there, Kelly, but we'll see where that does net out.
Kelly，但我們還是看看最終結果如何。
9:32.244–9:33.540
enOpen AI chairman Brett Taylor
OpenAI 董事長 Brett Taylor
9:33.540–9:38.820
enon Squawk Box earlier did pour a little bit of cold water on the idea that this all just comes
早前在 Squawk Box 節目上對「這一切僅關乎成本」的觀點潑了一點冷水。他說，它們的效率可能稍低。
9:38.820–9:41.911
endown to cost. He said it they may be a little less efficient.
我認為
9:41.911–9:43.740
enI think it's a little bit overblown
關於這些開源權重模型被過度誇大的地方在於，它們的運行成本未必更低。
9:43.740–9:46.832
enabout these open weight models is they're not necessarily cheaper to run.
無論它們的
9:46.832–9:47.780
enWhether or not they're
訓練成本是否更低，你都不必在意。Kelly，所有這些
9:47.780–9:50.262
encheaper to train, you don't care. All of this, Kelly,
也波及地緣政治。
9:50.262–9:52.180
enis spilling over to geopolitics as well.
Axios 今早的一份報告稱，美國
9:52.260–9:54.357
enA report from Axios this morning says the U.S.
現在正考慮禁止部分來自
9:54.357–9:56.620
enis now considering banning some of these cutting
中國的前沿 AI 模型。
9:56.620–9:58.092
enedge AI models out of China.
這在週末的 Twitter 上引發了廣泛討論，Kelly。
9:58.092–10:01.100
enThat got a lot of buzz over the weekend on Twitter, Kelly.
這次 Kimmy K3 不是粉絲，而是開源
10:01.100–10:06.140
zhKimmy K3 this time is not a fan, it's a開源
中國公司憤怒，只會抄襲
10:06.140–10:08.920
zhChinese companies over to be mad just will抄襲
他們憤怒後只會獲得封閉系統
10:08.920–10:11.280
enAfter they were mad just will get a closed system
現在他們擁有了封閉系統
10:11.280–10:13.280
enNow they have been a closed system
全世界都為金錢開放
10:13.280–10:15.860
enAll the world is open for money
你可以下載，但你做不到
10:15.860–10:17.860
enYou can download, you can't do it
你甚至無法獲取
10:17.860–10:19.280
enYou can't even get it
因為你會成為複製品
10:19.280–10:20.920
enBecause you will be a cop
你做不到
10:20.920–10:22.920
enYou can't do it
你做不到
10:22.920–10:24.500
enYou can't do it
你做不到
10:24.500–10:26.500
enYou can't do it
你做不到
10:26.500–10:28.500
enYou can't do it
你做不到
10:28.500–10:29.840
enYou can't do it
你做不到
10:29.840–10:32.920
zh人家说那好吧我开源给你看
人家說那好吧，我開源給你看看
10:32.920–10:37.000
zh这个剧本从来没在硅谷的应急手册里出现过
這個劇本在硅谷的應急手冊裡從未出現過
10:37.000–10:40.140
zh硅谷过去三年一直在内部辩论同一个问题
硅谷過去三年一直在內部辯論同一個問題
10:40.140–10:42.480
zh开源会不会吃掉必源的午餐
開源會不會吃掉閉源的午餐
10:42.480–10:44.060
zhOpenAI说不会
OpenAI說不會
10:44.060–10:45.480
zhAnthropic说不会
Anthropic說不會
10:45.480–10:49.180
zh因为他们相信最好的模型永远需要最昂贵的训练
因為他們相信最好的模型永遠需要最昂貴的訓練
10:49.180–10:51.360
zh然后Deepseek V3开了
然後DeepSeek V3推出了
10:51.360–10:55.140
zh综合基准测试跟GPT4O几乎拉不开差距
綜合基準測試跟GPT-4O幾乎拉不開差距
10:55.140–10:58.160
zh训练成本据估算只有500多万美元
訓練成本據估算只有500多萬美元
10:58.160–11:00.400
zh是 GPT-4O的一个零头
是GPT-4O的一個零頭
11:00.400–11:03.060
zh然后是阿里的通议签问困2.5
然後是阿里的通義千問2.5
11:03.060–11:08.640
zh开源权重在多个内部基准上已经追到Cloud Sonny身后一个身位的位置
開源權重在多個內部基準上已經追到雲端最強版身後一個身位的位置
11:08.640–11:12.120
zh全球开发者下载量冲到模型排行榜第二
全球開發者下載量冲到模型排行榜第二
11:12.120–11:13.820
zh现在MoonShot也开了
現在MoonShot也開了
11:13.820–11:16.040
zhKimmy K328000亿参数
Kimi K2800億參數
11:16.040–11:19.560
zh独立基准跟Cloud的最强版只差一两个百分点
獨立基準跟雲端的最強版只差一兩個百分點
11:19.560–11:21.560
zh三个中国模型排成一排
三個中國模型排成一排
11:21.560–11:24.060
zh每一个都踩在同一条路径上
每一個都踩在同一條路徑上
11:24.060–11:27.760
zh用远低于硅谷的成本造出几乎一样好的东西
用遠低於硅谷的成本造出幾乎一樣好的東西
11:27.760–11:30.120
zh然后开源让你自己去验证
然後開源讓你自己去驗證
11:30.120–11:32.300
zh这已经不是单个公司的事了
這已經不是單個公司的事了
11:32.300–11:35.080
zh这是中国AI产业的结构性产出
這是中國AI產業的結構性產出
11:35.080–11:36.500
zh这三个例子里
這三個例子里
11:36.500–11:38.580
zh每一个开源的逻辑各不相同
每一個開源的邏輯各不相同
11:38.580–11:40.960
zh这才是最让硅谷难受的地方
這才是最讓硅谷難受的地方
11:40.960–11:43.200
zhDeepseek开的核心是性价比
DeepSeek開的核心是性價比
11:43.200–11:45.000
zh他用混合专家架构
他用混合專家架構
11:45.000–11:46.900
zh在训练阶段就压了成本
在訓練階段就壓了成本
11:46.900–11:48.860
zh然后用开源把成本优势
然後用開源把成本優勢
11:48.860–11:50.080
zh分享给所有人
分享給所有人
11:50.080–11:51.100
zh等于是说
等於是說
11:51.100–11:52.920
zh我花了500万训的东西
我花了500萬訓的東西
11:52.920–11:54.120
zh你免费拿去跑
你免費拿去跑
11:54.120–11:55.760
zh你花5000亿训的东西
你花5000億訓的東西
11:55.760–11:57.160
zh凭什么让我付钱
憑什麼讓我付錢
11:57.160–11:59.240
zhAli的开源逻辑是生态所
阿里的開源邏輯是生態圈
11:59.240–12:00.280
zh困开源后
開源後
12:00.280–12:01.320
zh全球开发者
全球開發者
12:01.320–12:03.200
zh基于他做了成千上万个
基於他做了成千上萬個
12:03.200–12:04.840
zh定制版本和微调应用
定制版本和微調應用
12:04.840–12:06.380
zh这些应用在回流到
這些應用在回流到
12:06.380–12:08.320
zhAli云的模型服务生态里
阿里雲的模型服務生態裡
12:08.320–12:09.900
zh不管你跑谁的版本
不管你跑誰的版本
12:09.900–12:11.700
zh里程算力总有一部分
里程算力總有一部分
12:11.700–12:12.920
zh落在 Ali云上
落在阿里雲上
12:12.920–12:14.660
zh开源不吃你的授权费
開源不吃你的授權費
12:14.660–12:16.020
zh但要你的云账户
但要你的雲端帳戶
12:16.020–12:18.080
zhMoonshot的开源逻辑更直接
Moonshot的開源邏輯更直接
12:18.080–12:20.100
zh公司估值才20亿美元
公司估值才20億美元
12:20.100–12:21.500
zh没有万亿包袱
沒有萬億包袱
12:21.500–12:24.080
zh不需要填估值故事里的营收窟窿
不需要填估值故事裡的營收窟窿
12:24.080–12:25.800
zh干脆把模型扔出去
乾脆把模型扔出去
12:25.800–12:27.760
zh让全球开发者自己玩
讓全球開發者自己玩
12:27.760–12:30.660
zh口碑传播本身就是最好的融资材料
口碑傳播本身就是最好的融資材料
12:30.660–12:32.160
zh三加三个打法
三加三個打法
12:32.160–12:33.380
zh共同效果是
[未翻譯]
12:33.380–12:37.360
zh全球开源模型的领先位置被中国公司坐稳了
全球開源模型的領先位置被中國公司坐穩了
12:37.360–12:39.800
zhCNBC采访的那个分析师说
CNBC採訪的那個分析師說
12:39.800–12:42.000
zhKimi K3是开放权重模型
Kimi K3是開放權重模型
12:42.000–12:43.580
zh不代表免费运行
不代表免費運行
12:43.580–12:44.860
zh还有推理费用
還有推理費用
12:44.860–12:46.380
zh这是在偷换概念
這是在偷換概念
12:46.380–12:48.060
zh要付推理费这件事
要付推理費這件事
12:48.060–12:50.240
zh是所有模型的共同前提
[未翻譯]
12:50.240–12:52.780
zh你跑Claw的也得给云厂商付钱
你跑Claw的也得給雲端廠商付錢
12:52.780–12:54.660
zh跑Kimi K3也得付
運行Kimi K3也必須付費
12:54.660–12:57.700
zh云费是所有玩家平摊的基础设施成本,
雲端費是所有玩家平攤的基礎設施成本,
12:57.960–13:00.880
zh矽谷前沿实验室能拿来填万亿估值的,
矽谷前沿實驗室能拿來填萬億估值的,
13:01.180–13:03.620
zh从来不是云费,是模型授权费,
從來不是雲端費,是模型授權費,
13:03.880–13:05.340
zh是API调用抽成,
是API呼叫抽成,
13:05.620–13:08.440
zh现在开源把模型本身的定价踩到零,
現在開源把模型本身的定價踩到零,
13:08.840–13:10.380
zh你凭什么收纳成溢价?
你憑什麼納入溢價?
13:10.680–13:12.960
zh这才是从根上炸掉了估值模型。
這才是從根上炸掉了估值模型。
13:13.340–13:16.180
zh中国公司把开源当成战略武器在用,
中國公司把開源當成戰略武器在用,
13:16.480–13:17.640
zh这不是一句比喻,
這不是一句比喻,
13:17.980–13:20.040
zh美国用芯片封锁算力供应,
美國用晶片封鎖算力供應,
13:20.380–13:22.260
zh试图卡住中国AI的喉咙,
試圖卡住中國AI的喉嚨,
13:22.260–13:25.040
zh中国用开源锁住你的商业模式
中國用開源鎖住你的商業模式
13:25.040–13:26.800
zh让你的定价权自焚
讓你的定價權自焚
13:26.800–13:28.360
zh你没办法进开源
你沒辦法進開源
13:28.360–13:29.820
zh开源不经过海关
開源不經過海關
13:29.820–13:30.780
zh不需要签证
不需要簽證
13:30.780–13:32.160
zh不需要任何人的批准
[未翻譯]
13:32.160–13:34.200
zh它是互联网的原始协议
它是互聯網的原始協議
13:34.200–13:37.040
zh是http和tcp的同一种逻辑
是HTTP和TCP的同種邏輯
13:37.040–13:39.700
zh你不可能通过立法禁止http
你不可能通過立法禁止HTTP
13:39.700–13:43.640
zh硅谷这次被自己开创的互联网底层规则反噬了
矽谷這次被自己開創的互聯網底層規則反噬了
13:43.640–13:46.000
zh如果要把时间线拉长来看
如果要把時間線拉長來看
13:46.000–13:48.760
zh这个局面三年前就已经埋下了
這個局面三年前就已經埋下了
13:48.760–13:52.020
zh2022年美国开始限制高端GPU出口中国
2022年美國開始限制高端GPU出口中國
13:52.020–13:55.936
zh硅谷当时的主流判断是中国AI很快就会被卡死,
矽谷當時的主流判斷是中國AI很快就會被卡死，
13:55.936–13:58.250
zh算法再强你也得跑在硬件上,
算法再強你也得跑在硬件上，
13:58.250–13:59.318
zh硬件卡住你,
硬體卡住你,
13:59.318–14:00.920
zh算法就是纸上谈兵。
算法就是紙上談兵。
14:01.180–14:02.342
zh三年过去了,
三年過去了，
14:02.342–14:03.892
zh回头看那个判断,
回頭看那個判斷，
14:03.892–14:05.249
zh它只对了一半,
它只對了一半,
14:05.249–14:06.992
zh硬件确实被卡住了,
硬件確實被卡住了，
14:06.992–14:10.480
zh中国公司拿不到最先进的英伟达旗舰卡。
中國公司拿不到最先進的英偉達旗艦卡。
14:10.480–14:15.480
enBut the way of the AI team is being pushed to the entire card.
但AI團隊的開發方式被推向了整個硬件。
14:15.480–14:17.480
zhThe way of the AI team is being pushed to the架限,
AI團隊的開發方式被推向了極限，
14:17.480–14:20.480
enthe environment, the environment, the heat of the energy,
環境、環境、能源的熱量，
14:20.480–14:24.480
enthe air flow, the air flow, the air flow, the air flow,
氣流、氣流、氣流、氣流，
14:24.480–14:27.480
enall the way of the AI team is being pushed to the entire card.
AI團隊的開發方式被推向了整個硬件。
14:27.480–14:28.796
enBecause you don't have a card,
因為你沒有顯卡，
14:28.796–14:30.480
enyou must be able to give the card to your
你必須能夠把顯卡給你的
14:30.480–14:32.480
enthe way you do it.
你這樣做的方式。
14:32.480–14:34.480
enYour opponent is not able to get the card,
你的對手無法獲得顯卡，
14:34.480–14:36.480
enyou don't have to pay, you don't have to pay,
你不需要付費，你不需要付費，
14:36.480–14:38.480
enyou don't have to pay, you don't have to pay,
你不需要付費，你不需要付費，
14:38.480–14:42.480
enIt was a good thing to do with the fact that it was a good thing.
這是一件好事，因為這是一件好事。
14:42.480–14:45.480
zhThis is the story of the day of the航空.
這是今天航空的故事。
14:45.480–14:48.480
enThe American in 2011, through the Wolf-Torchel,
2011年，美國通過Wolf-Torchel，
14:48.480–14:50.480
zh禁止 NASA and the航空船 to work,
禁止NASA和航空部門合作，
14:50.480–14:53.480
entrying to put the country in the international space.
試圖將該國排除在國際太空之外。
14:53.480–14:54.480
enAfter 10 years,
10年後，
14:54.480–14:57.480
enthe country has been created by its own space.
該國已經建立了自己的太空。
14:57.480–15:27.480
enThe sky is from the sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky sky
天空來自天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空天空
15:27.480–15:29.480
enOn the top of the page, it just wrote a few words,
在頁面頂部，它只寫了幾句話,
15:29.480–15:33.480
endon't buy them, just use them, look who better.
不要買它們，只用它們，看看誰比較厲害。
15:33.480–15:35.480
en20 million dollars of the year's account,
200萬美元的年度帳戶,
15:35.480–15:37.480
enwrote this letter,
寫了這封信
15:37.480–15:39.480
enon a million dollars of the year's account,
在百萬美元的年度帳戶上
15:39.480–15:41.480
enthey didn't have to do this letter,
他們不必寫這封信
15:41.480–15:43.480
enthey didn't have to do it,
他們不必這麼做
15:43.480–15:45.480
enbecause any of the year's year's account,
因為任何年度的帳戶
15:45.480–15:47.480
enthey didn't want to open up their own way,
他們不想開闢自己的道路
15:47.480–15:49.480
enthey didn't want to open up any money,
他們不想投入任何資金
15:49.480–15:51.480
enbut you don't open up,
但你不投入
15:51.480–15:53.480
enthe Chinese companies will be able to open,
中國企業就能夠開拓
15:53.480–15:55.480
en。
。

影片筆記：美国专家：kimi AI再次证明，一旦中国公司杀入某个赛道，总能凭极致的性价比打爆全场！

一句話總結

中國 AI 公司（如 Moonshot 的 Kimi K3、DeepSeek、阿里通義千問）透過「高性價比」、「開源/開放權重」及「架構創新」策略，在性能追平矽谷頂級模型（OpenAI、Anthropic）的同時，大幅降低訓練與使用成本，對矽谷依賴高定價與 API 抽成的商業模式及萬億美元級 IPO 估值構成巨大威脅，且開源模式難以透過地緣政治手段（如 GPU 禁運）進行封鎖。

核心重點

  1. 性能與成本的極致反差：
  • 中國模型（Kimi K3、DeepSeek）在基準測試中與 Anthropic、OpenAI 的最佳模型差距僅 1-2 個百分點，甚至無差距。
  • 訓練成本極低：DeepSeek 訓練成本估算僅 500 多萬美元（GPT-4o 的零頭）；Kimi K3 擁有 2.8 萬億參數卻被視為高性價比代表。
  • 核心邏輯：透過混合專家架構（Mixed Expert Architecture）壓低訓練成本，以極致性價比打爆市場。
  1. 對矽谷商業模式的衝擊：
  • 定價權崩潰：矽谷前沿實驗室依賴高定價、API 調用抽成和模型授權費來支撐估值。中國開源模型將模型本身定價壓至接近零，迫使開發者自行承擔推理成本（云費），消除了模型授權溢價。
  • 估值壓力：OpenAI 與 Anthropic 計劃 IPO，目標估值超過萬億美元。若中國模型能以極低成本提供同等能力，將挑戰其估值邏輯。評論指出：「你花 5000 億訓的東西，憑什麼讓我付錢？」
  • 硬體投資邏輯受挑戰：高效 AI 是否意味著需要更少硬體？中國公司透過架構創新和硬體環境優化（散熱、氣流）彌補硬體限制，挑戰 Nvidia 等晶片股的市場邏輯。
  1. 開源戰略的三種邏輯：
  • DeepSeek：分享成本優勢，讓免費使用者驗證性能。
  • 阿里（通義千問）：生態鎖定，透過雲服務（Ali Cloud）帳戶和算力消耗獲利，而非授權費。開源後全球開發者下載量衝至模型排行榜第二。
  • Moonshot (Kimi K3)：口碑傳播作為融資材料，無萬億美元包袱，直接拋出模型。公司估值約 20 億美元。
  1. 地緣政治與封鎖的局限性：
  • 美國限制高端 GPU 出口，試圖卡住中國 AI 硬體。
  • 開源模型不經過海關、不需要簽證、不經立法批准，本質上是互聯網基礎協議（如 HTTP、TCP）的一部分，難以透過立法禁止。
  • 歷史類比：引用 NASA 與太空競爭案例（2011年通過某種協議禁止合作），指出封鎖可能反而促使對手建立獨立體系。
  • 市場數據：Open Router 數據顯示，中國模型的 Token 使用量上周超過美國模型。

詳細大綱

A. 中國 AI 模型的崛起與具體案例

  • Kimi K3 (Moonshot)：
  • 擁有 2.8 萬億（2.8 trillion）參數，被描述為「非常強烈的模式」。
  • 在多個基準測試中與矽谷最佳模型競爭，差距僅一兩個百分點。
  • 是全球最大的開放權重（open weight）模型。
  • 公司估值約 20 億美元。
  • 發布日期提及為 7 月 27 日。
  • DeepSeek (Deep Sea)：
  • 被視為第一季劇本。
  • 綜合基準測試與 GPT-4o 幾乎無差距。
  • 訓練成本估算僅 500 多萬美元。
  • 核心邏輯：性價比，使用混合專家架構壓低訓練成本。
  • 阿里通義千問 (Tongyi Qianwen)：
  • 被視為第二季劇本。
  • 開源後全球開發者基於其進行定制與微調。
  • 全球開發者下載量衝至模型排行榜第二。
  • 核心邏輯：生態圈，透過雲服務獲利。

B. 對矽谷商業模式與估值的衝擊

  • 定價權崩潰：
  • 矽谷前沿實驗室依賴高定價、API 調用抽成和模型授權費來支撐萬億美元估值。
  • 中國開源模型將模型本身定價壓至接近零，迫使開發者自行承擔推理成本（云費），但消除了模型授權溢價。
  • 評論反駁 Open AI 主席 Brett Taylor 認為效率差異被誇大的觀點，指出「開放權重不代表免費運行」，推理費用是所有模型的共同前提。
  • 估值壓力：
  • OpenAI 與 Anthropic 計劃 IPO，目標估值超過萬億美元。
  • 若中國模型能以極低成本提供同等能力，將對其估值構成挑戰。
  • 矽谷投資者（VC）反應兩極：部分恐懼/防禦，部分認為對 AI 整體發展有利。
  • 硬體與基礎設施（CapEx）論點受挑戰：
  • 晶片股（Nvidia 等）與記憶體股市場波動。
  • 中國公司透過優化架構（如混合專家）和硬體環境（散熱、氣流等）來彌補硬體限制。

C. 開源戰略與地緣政治

  • 開源的三種邏輯：
  1. DeepSeek：分享成本優勢，讓免費使用者驗證性能。
  2. 阿里：生態鎖定，透過雲帳戶和算力消耗獲利。
  3. Moonshot：口碑傳播作為融資材料，無萬億美元包袱，直接拋出模型。
  • 封鎖的局限性：
  • 美國限制高端 GPU 出口，試圖卡住中國 AI 硬體。
  • 中國透過架構創新和硬體環境優化繞過限制。
  • 開源模型不經過海關、不需要簽證、不經立法批准，如同 HTTP 和 TCP 協議，難以透過立法禁止。
  • 評論引用歷史案例（如 NASA 與太空競爭）指出，封鎖可能反而促使對手建立獨立體系。

D. 市場反應與數據趨勢

  • Open Router 數據：中國模型的 Token 使用量上周超過美國模型。
  • 投資者調查：對 Kimi K3 的反應分歧，部分 VC 感到恐懼，部分認為是 AI 普及的助推器。
  • 定價爭議：Open AI 主席 Brett Taylor 認為效率差異被誇大，但評論反駁「開放權重不代表免費運行」，推理費用是所有模型的共同前提。

E. 帳戶與資金投入的決策（分段筆記 2 補充）

  • 討論關於「帳戶」與「資金投入」的決策問題。
  • 指出某些主體不願意開通自己的方式或投入資金。
  • 對比指出中國公司能夠進行開通或操作。

工具 / 模型 / 名詞整理

  • AI 模型/產品：
  • Kimi K3 (Moonshot 發布)
  • DeepSeek (文中亦提及為 Deep Sea)
  • 通義千問 (文中口誤為「通議簽問」或「困2.5」)
  • GPT-4o
  • Cloud Sonny (疑點，可能指代某特定模型或口誤)
  • Anthropic (提及的模型版本)
  • OpenAI (提及的模型版本)
  • Minimax (提及的中國公司/模型)
  • Alibaba (阿里)
  • Moonshot (公司名)
  • Open Router (數據平台)
  • 公司/機構：
  • BYD (比亞迪)
  • Detroit (底特律，指代美國汽車業)
  • Silicon Valley (矽谷)
  • Anthropic
  • OpenAI
  • Nvidia (晶片)
  • Crosslink Capital (投資公司)
  • Axios (媒體)
  • CNBC (媒體)
  • NASA (美國國家航空暨太空總署)
  • Wolf-Torchel (疑點，可能為口誤或特定術語)
  • 技術/概念：
  • Open Weight (開放權重)
  • Open Source (開源)
  • Frontier Models (前沿模型)
  • CapEx (資本支出)
  • API (應用程序接口)
  • Token Usage (Token 使用量)
  • Benchmarking (基準測試)
  • Mixed Expert Architecture (混合專家架構)
  • HTTP / TCP (互聯網協議)
  • Brain Synapses (比喻性描述，非標準技術術語)

操作流程整理

  1. 模型開發與訓練：
  • 中國公司（如 DeepSeek、Moonshot）採用混合專家架構（Mixed Expert Architecture）進行模型訓練。
  • 目標是在保持高性能（基準測試接近矽谷頂級模型）的同時，極大化降低訓練成本（如 DeepSeek 僅 500 多萬美元）。
  • 硬體環境優化：透過散熱、氣流等硬體環境優化來彌補硬體限制。
  1. 開源與發布策略：
  • Moonshot (Kimi K3)：發布開放權重（Open Weight）模型，作為口碑傳播和融資材料。
  • 阿里 (通義千問)：開源模型，吸引全球開發者下載、定制與微調，建立生態圈。
  • DeepSeek：分享成本優勢，讓免費使用者驗證性能。
  1. 商業化與獲利模式：
  • 矽谷模式：依賴高定價、API 調用抽成和模型授權費。
  • 中國模式：
  • 將模型本身定價壓至接近零。
  • 透過雲服務（如 Ali Cloud）帳戶和算力消耗獲利。
  • 開發者自行承擔推理成本（云費），消除模型授權溢價。
  1. 市場反饋與競爭：
  • 透過 Open Router 等平台監控 Token 使用量，中國模型使用量超過美國模型。
  • 投資者（VC）對中國模型反應兩極：恐懼估值被稀釋，或認為有助於 AI 普及。

值得注意的限制或風險

  1. 推理成本：評論指出「開放權重不代表免費運行」，推理費用（云費）是所有模型的共同前提，開發者需自行承擔。
  2. 硬體限制與繞過：美國限制高端 GPU 出口，中國公司需透過架構創新和硬體環境優化來繞過限制，這可能帶來技術不穩定性或效率瓶頸。
  3. 估值挑戰：若中國模型能以極低成本提供同等能力，將對 OpenAI 與 Anthropic 的萬億美元級 IPO 估值構成挑戰。
  4. 地緣政治風險：美國政府正在考慮是否封禁部分中國 AI 模型，雖然開源難以立法禁止，但仍存在政策不確定性。
  5. 技術準確性疑點：部分數據（如 2.8 萬億參數）和名稱（如 Cloud Sonny）可能存在辨識錯誤，影響對技術細節的準確理解。

逐字稿辨識疑點

  • Deep Sea：逐字稿中提及「第一季是 Deep Sea」，通常指代 DeepSeek，此處為聽寫或口誤疑點。
  • 通議簽問 / 困2.5：逐字稿中多次出現「通議簽問」及「困2.5」，應為「通義千問」及其版本號的口誤或聽寫錯誤。
  • Cloud Sonny：逐字稿中提到「追到 Cloud Sonny 身後」，此名稱不常見於主流 AI 模型，疑為口誤或特定內部代號。
  • 2.8 trillion 參數：逐字稿多次強調 Kimi K3 為「2.8 trillion parameter model」。需注意此數字極大，可能為口誤（通常為 billions）或特定計量方式，但根據規則保留原樣。
  • Wolf-Torchel：逐字稿中提到「through the Wolf-Torchel」，此為不常見專有名詞，疑為口誤或聽寫錯誤。
  • KEMEK3：逐字稿中提到「由於諮詢的 KEMEK3」，疑為「Kimi K3」的聽寫錯誤。
  • 金米 K3：逐字稿中出現中文「金米 K3」，應為「Kimi K3」的音譯或口誤。
  • Brain Synapses：逐字稿中提到「相當的相似的 brain synapses」，此為比喻性描述，非標準技術術語。
  • Ali Cloud：逐字稿中提到「落在 Ali 云上」，指代阿里雲。
  • 27th of July：逐字稿中提到「Yeah, 27th of July」，指代開放權重發布日期，需查證具體日期是否準確。
  • Brett Taylor：逐字稿中提到「Open AI chairman Brett Taylor」，需查證其職位是否準確（通常為董事會成員或前 CEO，具體職位需查證）。
  • Peter, Isabel：逐字稿中提到主持人或嘉賓名字，可能為口誤或特定來賓。
  • Mary Donofrio：逐字稿中提到 Crosslink Capital Partner Mary Donofrio。
  • Kelly：逐字稿中提到主持人 Kelly。
  • Kate：逐字稿中提到「Kate, for today's tech check」。
  • year's year's account：語意重複且不通順，疑為口誤或聽寫錯誤，實際語意不明。
  • open up any money：動詞 "open up" 與名詞 "money" 搭配在常規英語中較不常見，疑為口誤或特定領域用語，需查證。
  • they didn't want to open up their own way：語意模糊，"open up their own way" 具體指代不明，疑為口誤或聽寫錯誤。
  • but you don't open up：語法結構不完整，且與前文邏輯連接突兀，疑為口誤或聽寫錯誤。
  • the Chinese companies will be able to open：句尾 "open" 後缺少受詞或補語，語意不完整，疑為口誤或聽寫錯誤。

可延伸追問

  1. 技術細節驗證：Kimi K3 的 2.8 萬億參數是否為準確數據？若為口誤，實際參數量為何？這是否影響其「高性價比」的論述？
  2. 商業模式可持续性：阿里透過雲服務獲利，DeepSeek 透過成本優勢，Moonshot 透過融資，這些模式在長期競爭中是否具備可持续性？特別是當矽谷公司也可能降低價格時。
  3. 地緣政治影響：美國政府考慮封禁中國 AI 模型的具體範圍是什麼？開源模型如何具體繞過 GPU 禁運？歷史上的 NASA 案例對當前 AI 競爭有何具體啟示？
  4. 投資者態度轉變：VC 對中國 AI 模型的反應從恐懼到認為是助推器的轉變，反映了市場對 AI 發展路徑的哪些新認知？
  5. 硬體優化細節：中國公司具體如何透過「散熱、氣流等硬體環境優化」來彌補硬體限制？這是否涉及特定的硬體架構創新？

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