# 影片筆記：Kimi时刻,又又误判了！老黄一次讲透：Kimi开源模型冲击论，资本开支与AI泡沫疑虑，就业恐慌与AI“末日”论... | 预测这两家AI公司将是最成功IPO

## 一句話總結

講者認為市場對 DeepSeek 及中國模型（如 Kimi、Qwen、GLM）的發布反應過度悲觀，強調開源模型與商業模型共同推動 AI 普及，進而增加對算力的需求；同時反駁「AI 末日論」，指出 AI 時代是重資產建設期，半導體產能需大幅擴充，且 AI 將創造而非消滅就業機會。

## 核心重點

*   **模型競爭與普及**：開源模型（Open Models）、極低成本模型與易於使用的入口（Easy on-ramps）是推動 AI 快速滲透各行各業的關鍵。建議客戶同時使用 OpenAI、Anthropic 以及開源模型與服務，企業應建立自己的自訂 AI（Custom AI），不應將核心智能外包。
*   **對中國模型的觀點**：批評華爾街對 DeepSeek 及近期中國模型（Kimi, Qwen, GLM）發布的誤讀。認為這些模型（包括 NVIDIA 的 Nemotron）對產業是利好，因為它們讓 AI 更強大、更便宜、更開放。強調美國技術實力強大，中國模型不會取代美國公司。
*   **資本支出（CapEx）趨勢**：軟體時代是輕資產（CapEx lite），高毛利；AI 時代是重資產（CapEx heavy）。當前需求由工業驅動（Industrially driven），而非消費者需求或季節性驅動。記憶體、儲存、光學互連、封裝及 TSMC 芯片均處於短缺狀態。
*   **產能預測**：預測未來十年半導體產能需擴大 5 到 10 倍。
*   **就業與生產力**：反駁「AI 末日論」與「消滅就業」說法，認為這是無稽之談。AI 提高生產力，進而創造新產業與就業機會。引用歷史數據：放射科醫生、律師助理、製造業崗位隨 AI 應用而增長。
*   **未來展望**：機器人與 Agent 時代已到來，預計未來 3-4 年實現真正實用化。從 10 億人使用電腦轉向數千億至兆級智能體（Agent）全天候使用算力。

## 詳細大綱

### 1. AI 普及與模型策略
*   推動 AI 技術快速滲透各行各業是首要目標。
*   開源模型、極低成本模型與易於使用的入口（Easy on-ramps）是最佳方法。
*   建議客戶同時使用 OpenAI、Anthropic 以及開源模型與服務。
*   企業應建立自己的自訂 AI（Custom AI），不應將核心智能外包。

### 2. 對中國模型與市場反應的看法
*   批評華爾街對 DeepSeek 及近期中國模型（Kimi, Qwen, GLM）發布的誤讀。
*   認為這些模型（包括 NVIDIA 的 Nemotron）對產業是利好，因為它們讓 AI 更強大、更便宜、更開放。
*   強調美國技術實力強大，中國模型不會取代美國公司。
*   若中美政府放行政策，願意重新服務中國市場。

### 3. 資本支出（CapEx）與產業週期
*   軟體時代是輕資產（CapEx lite），高毛利；AI 時代是重資產（CapEx heavy）。
*   當前需求由工業驅動（Industrially driven），而非消費者需求或季節性驅動。
*   記憶體、儲存、光學互連、封裝及 TSMC 芯片均處於短缺狀態。
*   預測未來十年半導體產能需擴大 5 到 10 倍。

### 4. 就業與生產力觀點
*   反駁「AI 末日論」與「消滅就業」說法，認為這是無稽之談。
*   AI 提高生產力，進而創造新產業與就業機會。
*   引用歷史數據：放射科醫生、律師助理、製造業崗位隨 AI 應用而增長。
*   批評部分大佬渲染恐慌，應提供解決方案而非製造恐懼。

### 5. 未來展望：Agent 與機器人
*   機器人與 Agent 時代已到來，預計未來 3-4 年實現真正實用化。
*   從 10 億人使用電腦轉向數千億至兆級智能體（Agent）全天候使用算力。

### 6. 結尾互動
*   確認觀眾對「開源模型衝擊論」產生了新的判斷。
*   呼籲按讚支持並訂閱頻道，持續追蹤「英偉達」及「AI 產業鏈」動態。

## 工具 / 模型 / 名詞整理

*   **模型/產品名稱：**
    *   **Kimi**：提及為中國市場上的模型，被描述為 extraordinary 的模型。
    *   **DeepSeek**：提及發布後股價下跌及市場反應。
    *   **Anthropic**：提及為大型 AI 公司。
    *   **OpenAI**：提及為大型 AI 公司，建議客戶使用。
    *   **Nemotron**：提及為 NVIDIA 的開源模型。
    *   **Perplexity**：提及為使用的服務。
    *   **OpenClaw**：提及為耳機上的模型/應用。
    *   **Hermes**：提及為耳機上的模型/應用。
    *   **Claw Code**：提及為一種耳機上的應用。
    *   **OpusAI 模式**：提及為電腦耳機上的模型。
    *   **GBT 5.6**：提及為 OpenAI 的模型。
    *   **Codex**：提及為代碼雲代碼 Code Cloud Code。
    *   **Kimi 3**：提及為 extraordinary 的模型。
    *   **QN**：提及為 extraordinary 的模型。
    *   **GLM**：提及為 extraordinary 的模型。
    *   **TMI**：提及被誇讚。
    *   **同意簽問**：聽寫錯誤，可能指某個模型或公司名稱。
    *   **GROM**：聽寫錯誤，可能指某個模型名稱。
    *   **非 SB 原模型**：聽寫錯誤，可能指 Non-Proprietary 或 Open Source。
    *   **模擬世界**：提及為科幻敘事。
    *   **起點**：提及為科幻敘事。
    *   **XGPT 時刻**：提及為機器人的 XGPT 時刻。

*   **公司/組織名稱：**
    *   **NVIDIA**：提及為市值 5 萬億美元的公司，擁有開源模型 Nemotron。
    *   **TSMC**：提及芯片短缺。
    *   **華爾街 (Wall Street)**。
    *   **美國 (United States)**。
    *   **中國 (China)**。

*   **其他術語/概念：**
    *   **CapEx (Capital Expenditures)**：資本支出。
    *   **Agent**：智能體。
    *   **Off-the-shelf service**：現成服務。
    *   **Sovereignty reasons**：主權原因。
    *   **Regulatory reasons**：監管原因。
    *   **Privacy reasons**：隱私原因。
    *   **Intellectual properties reasons**：知識產權原因。
    *   **Sandbox**：沙箱，提及為受控環境。
    *   **IPO**：首次公開募股。

## 操作流程整理

*   **企業 AI 策略建議**：
    1.  採用開源模型、極低成本模型及易於使用的入口。
    2.  同時使用 OpenAI、Anthropic 以及開源模型與服務。
    3.  建立企業自己的自訂 AI（Custom AI）。
    4.  避免將核心智能完全外包。
*   **產業投資與建設方向**：
    1.  認識到 AI 時代是重資產（CapEx heavy）模式。
    2.  關注由工業驅動的需求，而非僅限消費者需求。
    3.  投資或關注記憶體、儲存、光學互連、封裝及 TSMC 芯片等短缺領域。
    4.  預期未來十年半導體產能需擴大 5 到 10 倍。
*   **應對就業恐慌**：
    1.  檢視歷史數據（如放射科醫生、律師助理、製造業崗位增長）。
    2.  理解 AI 提高生產力並創造新產業與就業機會。
    3.  提供解決方案而非製造恐懼。

## 值得注意的限制或風險

*   **市場誤讀風險**：華爾街對 DeepSeek 及近期中國模型（Kimi, Qwen, GLM）發布可能存在過度悲觀的反應。
*   **供應鏈短缺風險**：記憶體、儲存、光學互連、封裝及 TSMC 芯片目前處於短缺狀態。
*   **政策依賴風險**：若中美政府不放行政策，可能影響服務中國市場的能力。
*   **技術實現時間**：機器人與 Agent 的實用化預計需 3-4 年，存在時間差風險。
*   **數據中心與算力需求**：從 10 億人使用電腦轉向數千億至兆級智能體全天候使用算力，對基礎設施構成巨大壓力。

## 逐字稿辨識疑點

*   **安thropic / Aentropic / Anthropic**：逐字稿中出現多種拼寫，應指 Anthropic。
*   **開啟的開啟 / 開展開展開**：聽寫重複或錯誤，可能指 OpenAI 或「開啟」某個功能。
*   **DeepSeq**：可能指 DeepSeek。
*   **Demotron**：可能指 Nemotron。
*   **NidiusNemotron**：可能指 NVIDIA Nemotron。
*   **GBT 5.6**：可能指 GPT 某個版本（如 GPT-4 或未來版本）。
*   **Code Cloud Code**：可能指 Codex 或特定代碼服務。
*   **QN**：可能指 Qwen (通義千問)。
*   **同意簽問**：聽寫錯誤，無法確定具體指代何種模型或產品。
*   **GROM**：聽寫錯誤，無法確定具體指代何種模型。
*   **非 SB 原模型**：聽寫錯誤，語意不明，可能指「非專有模型」或「開源模型」。
*   **XGPT 時刻**：聽寫錯誤，語意不明，可能指某個技術里程碑的比喻。
*   **TMI**：在誇讚名單中出現，通常指 TSMC，但縮寫不標準。
*   **耳機上的模型 (OpenClaw, Hermes, Claw Code, OpusAI)**：這些名稱在常規 AI 模型列表中較少見，可能是特定應用、內部代號或聽寫錯誤（如 Hermes 可能指某個人工智能助手，但「耳機上」的描述較為特殊）。
*   **Kimi 的 policy / 很能力**：語意不完整，可能指 Kimi 的策略或能力。
*   **中間的大量 / 中間的市場**：語意模糊，可能指中間層（Middleware）或特定市場定位。
*   **安thropic上的開放**：語意不完整。
*   **中央的產品 被讀到 18%**：語意不明，可能指股價下跌 18% 或其他數據。
*   **開放在開啟的**：語意重複或錯誤。
*   **非,它仍然仍然...**：語意不完整。
*   **改善我們的開機**：可能指「開源」或「啟動 AI」。
*   **創業的招業**：可能指「創業的職業」或「就業」。
*   **沙香 Harness**：逐字稿中寫為「沙香 Harness」，應指 Sandbox（沙箱）。
*   **放射科醫生加 20% 律師助理加 10% 製造業崗位加 50% 增長數據**：具體數據統計，保留原樣。
*   **機器人的 XGPT 時刻**：保留原樣，疑點標註。

## 可延伸追問

*   關於「耳機上的模型」如 OpenClaw、Hermes、Claw Code、OpusAI 的具體技術架構與應用場景為何？
*   「GBT 5.6」具體對應 OpenAI 的哪個模型版本或內部代號？
*   「同意簽問」與「GROM」具體指代哪些模型或公司？
*   「XGPT 時刻」具體指代什麼樣的技術里程碑或產品發布？
*   華爾街對 DeepSeek 及中國模型反應的具體數據與案例有哪些？
*   未來十年半導體產能擴大 5 到 10 倍的具體投資規劃與供應鏈挑戰為何？
*   企業如何具體實踐「建立自己的自訂 AI（Custom AI）」而不將核心智能外包？