字节跳动豆包率先开启大模型收费

字节跳动豆包率先开启大模型收费 AI推理成本偏固定且无法通过规模效应降低，逼近万亿美元的算力开支正迫使国内头部模型厂商放弃免费模式以缓解回血压力。 节目围绕AI行业的商业化算账展开。在收钱端，以豆包、通义千问为代表的国内头部模型开始试水68元等不同档位的C端订阅制与API收费，试图以此平衡由于推理成本偏固定而带来的财务压力；在花钱端，面对海外科技巨头激增的巨额资本开支，国内大厂与“六小虎”创业公司凭借各自的输血机制和细分市场依然保持着极高的竞争烈度；在赚钱端，利润目前高度集中在芯片与电力等“机器经济”基础设施层，但中国凭借稳定的工业化电力、全维度的供应链以及极强的情绪价值产品塑造力，有望在AI硬件和垂直应用领域走出独特的商业化落地路径。 MWC26上海展示了AI技术正在加速走出实验室、真正进入产业链与商业落地的趋势，行业尤其关注AI与通信基础设施的深度融合。 (0:00) 豆包在Chatbot市场率先尝试推出分档收费（传闻分为68元、200元、500元/月），打破国内因价格战而不敢收费的僵局，并应对相对固定的推理Token成本压力。 (4:59) AI订阅模式类似健身卡模式，重度用户的推理消耗远超月费，厂商不得不通过限额与叠加包来平衡成本；同时业内预测通义千问可能成为下一个尝试向C端收费的国内大厂。 (9:59) 在黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”（电力、芯片、基建、模型、应用）中，利润高度集中在英伟达等“铲子层”，而应用层目前则面临极高的获客与算力成本挤压。 (34:59) 中美商业化路径呈现分化，中国在国有电网成本及珠三角硬件供应链上优势显著，未来AI玩具、陪伴机等原生硬件与情绪价值应用有望迎来爆发。 (44:59)

本期节目围绕AI产业链的商业化路径展开讨论，嘉宾庄明浩与蓝锡指出，随着算力与推理成本刚性化，AI行业正从烧钱跑量转向全方位“算账”，中美市场在订阅制、基础设施承载力及终端商业化路线上呈现出显著差异。 推理成本刚性与订阅制困境 (4:59) 庄明浩分析称，传统互联网产品边际成本可随规模扩大趋近于零，但生成式AI每次交互都需要重新推理，单个用户的Token消耗成本偏固定，导致模型公司无法长期免费承载高频用户。目前采用的按月订阅制本质上类似“健身房模式”，依赖轻度用户补贴重度用户；一旦专业或高频用户把算力跑满，厂商成本便会迅速承压，迫使服务商引入额度上限或叠加包。对于近期字节跳动旗下豆包被曝推出68元、200元、500元等档位尝试收费，蓝锡认为这是头部厂商必须测试的中国订阅制路径。若豆包不带头收费，后排的Kimi、元宝等产品更难以探索商业化。但相较于海外普遍10至20美元（专业档100至200美元）的定价，国内个人软件付费天花板参考值较低（如QQ音乐付费用户约1.2亿至1.3亿），单纯依靠高价订阅难以大规模渗透，未来可能仅有约10%的重度用户愿意为顶尖AI能力买单。 资本支出鸿沟与创业公司生存 (19:59) 庄明浩指出，海外科技巨头的资本支出（CAPEX）正推向物理极限，预计到2026年亚马逊、谷歌单家资本开支均逼近2000亿美元，头部几家巨头合计接近万亿美元。面对巨额研发与卡量投入，中美竞争格局出现分化：美国头部梯队高度集中于OpenAI、Anthropic、谷歌等少数几家，掉队即面临淘汰；中国市场则依然容纳了十余家模型厂商并行竞争。蓝锡指出，国内除大厂外，以智谱、MiniMax为代表的创业团队年营收已达5亿至7亿人民币（约1亿美元），一季度营收达2亿至3亿元。由于行业资本流动性尚存，且市场对竞争节奏的容忍度较高，即便位列第五、六名的公司依然能够获取融资支持或筹备上市，各自依靠特定赛道（如视频生成、编程或垂直场景）在生态中求存。 产业链蛋糕分配与应用层挤压 (34:59) 基于黄仁勋的“电力-芯片-基础设施-模型-应用”五层蛋糕理论，庄明浩与高飞总结认为，当前产业链呈现“服务机器的赚钱，服务人类的亏损”的倒挂局面。最赚钱的环节高度集中在芯片与光通信等硬件“铲子层”，英伟达与台积电掌握强定价权；数据中心虽然需求激增，但受制于高杠杆和重资产投入，报表压力较大；模型层在扣除预训练开销后，单纯提供推理服务毛利率可达50%至60%，但仍需背负持续版本迭代的研发包袱。处于最末端且缺乏自研模型能力的应用层最为痛苦，既要向上游云厂商支付Token调用费，又面临昂贵的获客投流成本，处于高价采购算力、低价竞争用户的挤压困境中。关于调用模式，蓝锡透露谷歌Gemini在9亿月活下主应用日消耗Token达107万亿，远高于API渠道的27万亿；针对未来国内市场格局，蓝锡与庄明浩分别预测订阅与API的比例将落在四六开或五五开。 中美基建差异与硬件商业化路径 (44:59) 在底层生产要素上，庄明浩对比指出，中国依托国有电网具备低成本、高稳定性的电力工业供给，而美国私营电网则面临社区博弈与电价转嫁阻力；芯片层中国虽存在代际技术差距，但可通过宏观调配等方式协调算力资源。蓝锡认为，美国追求前沿性能与速胜资本模式，中国则更偏向工业化供给、性价比与情绪陪伴价值（如打车、人格化助手等生活场景结合）。在落地形态上，庄明浩认为中国最具竞争力的突破口在AI原生硬件。凭借珠三角等成熟的供应链体系，诸如陪伴机、AI玩具、智能学习机等创意无需漫长的众筹阶段即可快速完成小样验证并进入量产，这为大模型在应用层变现提供了区别于纯软件订阅的差异化路径。 总体而言，AI产业链正从前期的纯技术叙事迈向精细化的财务核算阶段。由于底层预训练与推理成本居高不下，单纯依赖C端订阅难以完全摊薄巨额资本开支，未来行业能否走向可持续盈利，仍取决于电信运营商套餐分销等渠道整合、SaaS与API调用生态的成熟度，以及端侧AI硬件在实际商业现场的兑现速度。

[3:11] 高飞: 大家都在谈钱 [4:08] 高飞: 钱的三个角度：收钱、花钱、赚钱 [5:08] 蓝锡: 你不收我不收，大家怎么进步？ [8:16] 马化腾: 以为拿到了船票，结果发现船是漏的 [12:30] 蓝锡: AI大模型的订阅赚的是健身房的钱——我赌你不来 [18:32] 庄明浩: 未来看，AI也会带来“鸿沟” [23:19] 重轻: AI是打篮球，你不能通过看100个视频学会打篮球，你得去拍 [25:37] 庄明浩: 技术是挡不住的 [27:34] 庄明浩: 我们不知不觉的走到了很多事情的人类的极限里 [42:56] 高飞: 人类不争气啊，服务碳基的都不行，服务硅基的都赚钱 [51:27] 蓝锡: 美国-功利化，中国-美好而无用的事情上，可能是一个分化

[0:00] 请不吝点赞 订阅 转发 打赏支持明镜与点点栏目在正式博客开始前首先感谢MWC26上海对节目的支持过去一年我们在节目里聊AI也聊了很多企业怎么真正把这些东西用起来聊到最后其实总会回到一个特别现实的问题这些技术什么时候能够离开PPTDemo和发布会进入真正的产业链和商业现场6月24日至26日在上海新国际博览中心举办了MWC26上海可能就是一个很适合去现场观察的地方今年的大会主题是重置起薪重点会放在AI和通信技术的融合这个融合不是一句口号因为AI越往后发展越离不开网络终端算力数据中心卫星通信这些底层基础设施而通信行业本身也正在被AI重新改造这次大会会有几个明确的主题专区比如卫星通信专区会关注低轨卫星星地融合等这个方向过去听起来有点远但现在卫星似乎也成为了下一代数据中心的探索可能性移动AI创新先锋专区会更偏我们平时聊的多的方向芯片AI服务器模型以及智能眼镜机器人智联网汽车智能玩具这些AI原生硬件还有eSIM专区关注的是手机可穿戴联网汽车工业物联网背后的连接基础设施行业数字未来专区则更偏重垂直落地像智能制造医疗健康教育金融科技这些都是AI家最容易出现真实需求和真实付费的地方换句话说你可以在同一个现场看到从5G 6G卫星数据中心到端侧推理多模态交互企业ROI和行业应用的一整套讨论还可以看到类似机器人点球大赛这样的偏娱乐的项目很多趋势平时看报告会很抽象但放到现场你会更容易看到谁在推动谁在买单哪些还只是叙事哪些已经开始进入商业化所以如果你六月在上海或者本来就关注AI通信硬件机器人卫星互联网智能汽车这些方向可以去MWC26上海看一看主办方的朋友送了我一些全场通票有兴趣的朋友扫描show notes中的二维码零去最后说下会议时间是6月24日到6月26日地点是上海新国际博览中心好下面我们正式进入今天的播客内容大家好欢迎收看由新浪新闻出品的最新一期的赛博对话我们今天要聊一个听起来很俗但是非常重要的话题就是AA这门生意应该怎么做的问题从北京到硅谷所有的AI公司现在都在干这一件事情就是算账OpenAI在上市微软在变现马斯克在索赔豆包在收费甚至连DeepSeek都在融资他们都在干同一件事就是左手技术右手商业首先我来介绍一下我们今天的两位嘉宾他们分别是去玩科技的副总裁兼首席战略官也是屠龙之术的主理人庄明浩 庄老师感谢新浪的邀请我是屠龙之术的主播庄明浩我也是第二次来赛博对话聊AI相关的话题第二位嘉宾也是老朋友他是主罗网创始人知名的科技自媒体学生蓝锡老师大家好很高兴今天早上能够来到新浪这边跟大家聊一聊AI的这些八卦的信息同样介绍一下自己我是高飞智顶科技的创始人今天我们聊的话题我觉得大体上应该可以分成三个部分第一个部分是收钱的问题因为很多AI公司在想办法从用户这口袋里收更多的钱第二就是花钱的问题因为光收钱可能还不足以去cover他所有的支出他还得有其他的方法去融更多的钱然后再把这钱花出去然后第三个可能就是赚钱的问题最终所有的商业公司一定要走向盈利才行它不能一直烧钱所以我们就从三个话题逐一开始拆解一下我现在说拆解这个词有点心理障碍感觉像AI写了现在对好几个词都有点这种障碍比如说我们今天这个话题不是这样或者我们要拆解一下或者这个话题钟老师能不能接一下然后分三段我觉得人类语言和AI语言我们最终 [4:59] 好像趋同所以我们先拆解一下关于收钱的问题收钱的话题自然要从豆包开始所以我想第一个问题就是想请问一下两位豆包收费这件事你们听起来惊讶吗专老师先生说你惊讶他收钱这件事首先不太惊讶因为确实从用户量角度来讲今天这个时间点在国内市场我们就聊天技术人这个战场豆包的领先优势已经非常明显了我如果没记错是在24年底大家就在探讨国内的Chattabot的战役斗刀是否已经赢了如果没有Deepseek25年初的异军突起其实这个话题已经两年之前就有结论了今天这个时间点可能在Chattabot这个战场里整个市场领域里所有这些厂商可能自杰的斗包是最有双引号资格可以想一想在中国大面积付费用户不是特别接受的情况下去尝试能不能把在美国已经大家默认是公认的基础的收费方式去做一些尝试就像前两天腾讯开这个季度的财报那个分析师电视电视会上庞尼总别说中国的这个付费用户率就是付费转化不是不是特别高吗尤其在2C端但是多报道这个体量确实我觉得是值得去做一些这些尝试的因为确实成本本身它固有的压力就是在那的而且AI这一轮的产品又跟之前的互联网产品不太一样是之前互联网产品的编译成本是可以随着用户规模扩大是逐渐降低甚至几乎很少很少的但是AI这一波单个用户的成本它就是一个偏固定化的它token消耗就是需要成本在这个巨大的前提下我觉得多包厂值手费没有太大的问题AI对于自己而言肯定是没有任何犹豫的事情所以我不那么认为所谓的去年的字节的所谓利润率下降跟这个事情包括今年KPS更大的支出会影响这个决心所以本上来讲我不意外然后字节在这些上确实值得做这些尝试但是不是因为或者不全都是因为他要开始担心钱的问题对这点钱我觉得对于自己家的公司而言不是什么大钱明昊给了一个自己的基调就是我觉得收钱是合理的而且收钱不是因为压力对蓝星怎么卡你觉得是同样的看法差不多吧但可能我会更激进一点我觉得字节就是该收钱就是用一个流行的梗来说原话怎么说你不收我不收梗专员怎么收大家怎么进步对豆包如果他一直不收他其实会把后面的很多人卡死因为很多其他的包括千万包括元宝他们如果在豆包不抽钱他们是根本不敢收的因为你收的用户更跑了所以我觉得豆包需要在前面做一个表率然后其实我可以更扩展的来讲一下比如说谷歌今年第一季度的财报营收1000亿出头然后利润差不多600多个亿就他在叠加了这么多资本开销之后他一而能够做到接近六成的毛利率他比META还高然后你看我们说资本支出比较保守的腾讯他也会面临他的问题马虎能也说就我们以为有那个船票拿到的船票结果发现船是漏的这怎么理解这句话差距怎么理解这个船是漏的元宝里面大部分的用户使用的目前是DeepSeek而DeepSeek在一年之内差不多没有更新或者没有大的版本更新导致它在元宝的整个体验上会非常的落后就没想到Deep Seek更新版本这么慢是吧对因为其他人跑得太快了整个行业周期就是这样三个月一个版本但Deep Seek 3.0之后出来个3.1后来就没有大的更新导致腾讯要传就漏了我觉得这很形象的一个你刚才讲觉得如果字节豆瓣开始收费其他公司应该高兴还是不高兴你的理论是高兴肯定是高兴的你需要做一个表现我觉得主要还是说还要试探一下测试一下中国的订阅制还能不能走得出我们说中国的SARS其实也没有起来如果订阅制也起不来的话这个事就难度非常大了你到底前从哪来呢他这个新闻出来的时候对我来说是有点有点惊讶在于这个时间点因为我觉得中国AI收费这件事情恐怕早晚后早后晚这事有需要面对的对因为你总不可能说一直烧token因为大家知道GPU的钱或者TPO的算力成本它比CPU还是要高的再做三位我替两位代表一下我猜你们都是重度烧token的人还行多服务一个名号对这些模型公司来说我觉得成本应该蛮高的我就有些时候担心他们的尤其是偏免费端或者小额的付费提供的这些服务其实是某种来说他们是肯定是不赚钱的可能有些朋友还不太了解这件事情我觉得明昊刚才你也提到这个问题了我们继续拆解一下为什么他不能长期用免费的模式就是模型公司不能这么做因为首先今天这个时间点大部分大家在用的模型在用的时候这个环节叫推理其实就是帮服务用户来让模型产生运算 [9:59] 每一次运算因为每一个人的需求是不一样的我们今天用的模型都是生成式的也就是说它的任何一次运算都不是重复都不是原来的复制粘贴它就是自己要重新再去算一遍然后所有的这些算是产生必要的成本今天这个时间点大部分的AI应用的厂商的定价是按月费订阅的也就是说一个月比如说10美金什么20美金或者100美金200美金但是这个额度本来讲这个钱其实相当于它是相当于用了一个平均数的方式大概率它平均一个人可以用多少定了一个价格但是你想平均就代表一定会有非常多的用户或者说比较用的多的用户它用的量其实远远它的成本远远超过于它定价本身所以在中间过程中其实你看国外很多厂商在不断的去调定价的体系的设置除了基本的月费它会有月费内的限制然后限制之后它又有什么叠加包网上叠就跟大家原来用流量用各种量是一样所以为什么后面我会聊到运营商们都在搞这个事情因为大家太熟了随着AI的在每个人的用户的使用场景逐渐的深入你会发现那些超过那个线的用户越来越多那他自然就会面临天平两端成本压力的考量所以在这个时间点他去考而且我觉得还有更现实原因比如春节之后火了OpenCloud之后你发现所有厂商尤其是在卖所谓的Token plan其实是卖的还行的它是供不应求的不愁卖对不愁卖如果我们把中国用户画成一个画像的话这个用户的标准来说大家会认为付费的转化不是太强大家是有个公认的比较偏悲观的结论的但是龙虾这波出来之后大家发现好像不是那么悲观对因为在IT这个圈子里有个说法就是不要赚程序员的钱但是现在你看但是程序员现在其实花钱还行然后就这个量再往前推你说今天这个时间点而且你还有我觉得更现实角度来讲比如说你是多包的负责人然后你看你隔壁门急梦天天空空的收钱然后空空的涨价还是供不应求你不眼红吗对吧你的年度的KPI难道就没有一个收入的KPI要写进去吗你看腾讯系那么多的相关的我们Cloud的相关产品其实都开始在加各种各样的收费模式可能不是月费可能是Token的量反正就是收费这个口子似乎在被疯狂的被撑开因为之前在收费这件事情大家总有一个想法就是卷就是你收费但是我可以不收费所以我就把用户就卷回来了那腾讯不想去卷一下吗这个没法卷因为你得看你的卡量对吧你的卡量不够你卷你有心有余而力无之乎对吧其实赵天豪官说那个订阅是其实我想就好像里面有个段子就是说AI大模型的订阅赚的是什么钱赚的就是有点像健身房对我读你不来对对为什么OpenCloud出来那个Authority马上把他疯了其实跟他加入OpenAI其实是有一个靠前并不是那种我们觉得他是一个进队的关系而是很多人拿一个订阅制的去跑满我把我的额度跑满的话那个厂商是受不了的对所以他赌的还是说你不来的时间要大于来的时间这样一个东西另外一个我想讲的一个成本的一个因素我们现在有一些很好的参照标的就是有公司上市了我们可以从他们的财报里面看到相当透明的一个东西就是如果你刨开预训练它毛利率是可以打正的Athlopic和OpenHitim他们有它的正线一个是28年一个30年意思就是说我的收入的增长能够跑赢我预训练预训练大概它不会是一个指数性的增长它可能是一个慢慢的增长但是我的收入是个指数性的增长所以在那个时间点它是能够整体议练但是如果我们趴到运气不谈只谈我给你提供服务这个是OK现在是可以赚钱现在是这么一个期待只要我不训练新的版本我都赚钱了但是你不得不训练因为你得要跟进还没有到集中度不够高集中度不够高这个问题换句话说大家在训练这部分还是要卷但在推理赚钱这部分大家也不要那么卷大家都需要赚钱别把互相都逼死好我觉得接下来就可以预测一下很可能下一个就有一个AI公司他可能也要向C端收费两位有预测吗在多么之后谁会成为下一个收钱的人只要我预测我会觉得签问会可能会跟那边阿里可能还是想回回写这根本是我的一个直觉的怀念对我也刚才想说签问你看咱们今天一题准备的时候提到自己的利润率降了很多所以大家会担心是因为这个原因导致那个决定但其实不是但是阿里确实我觉得内部是要考虑一下这个事情因为他毕竟电商业务的利比较薄然后他又有云然后又有基础设施投入然后就是他的事又很多在这件事情上阿里是专业号最激进的那他为什么最近或者说这个激进的另外一面就代表着他其实某种人来说可能是最着急跟最那个不太那么做得住本正来说他是想往前再往前推的如果那这个东西再往前推一点点是不是可以考虑在这些现象做一些收入的回来对就是回威胁对如果这么看的话其实我觉得有一个共识就是收钱这件事情是一个确定性因素但是有一个不确定性因素就是定价收多少钱豆包的定价是500 [14:59] 专业版是对所以怎么看定价体系分析一下它定价是怎么来的基本上是几档我觉得从最技术讲海外的模型产品一般OpenEye最开始出来的时候是10美金还是20美云比锁然后后来出了一个便宜的版本是8美金还6美金一档基本上是在10美金左右的档我觉得这是第一道卡再往上提就变成一个算是比较相对专业的用户可能直接我觉得海外直接奔到可能100美金去了国内可能就奔到比如说50 60我觉得是一个比较重要的一档再往上可能就200我觉得200美金是今天时间大部分以月费订阅制为个人用户面向的产品的比较重的就是会比较高的一档但是你想200美金换成人币就已经1500了我觉得不太现实在国内所以你像国内的我觉得有另外一个线就是648玩游戏你还知道iOS的抽卡的648的原来就是100美金转回来的我记得豆包新闻出来的第一个档架其实它又有还有一个998的档好像是但那个档后来被拿掉了我不知道为什么就是它有一个类似什么一年要将近1万的嗯那个那个那个档但那个档后来好像被拿掉了所以就是我觉得这几个档之间的尝试定价的选择提供什么样的服务用户是否能够真的接受我觉得都是一个探索期的状态然后蓝星怎么看定价或者是说你觉得这几个定价当中哪个版本可能会卖卖的更好豆包的价格起价是68它是68一个月200一个月500一个月我不知道现在改了没有但当时传作的图是这样的然后我觉得68就很不意妙了我们以前会谈的话就是美元和人民币大概是1比1的一个外国收20美金中国20万人民币但多包没这么收他收到一个68的一个很奇怪的价格他没有那么想象中那么便宜但是又没有到98或者128就是这一档但是在国内的订阅值的顶项目你很难看到简验一个价格有没有可能是个游戏玩家在顶项你把订阅如果分成消费级和生产力的级别其实是完全不同的正在你这个级别那当然就很便宜了对吧但如果你纯粹说娱乐消费消遣类的情况下中国的天花板单产品用户付费的天花板差不多是QQ音乐的1.2亿出头没有1.3亿的产品所以我觉得无论如何你不管AI产品你要打破这个天花板的话我觉得6出8次很难打破听兰西讲完之后我觉得有一种感觉它的定价应该是基于心理锚点定位特别像你说的比如说视频会员或者游戏点卡的角度我按照现在中国用户可能付费的一个心理的一个我觉得还相信他掏出的东西这个东西他直68我觉得这个是最关键的对因为如果你收20的话掏的东西不够多用户会有一种这20块钱也是打水漂的感觉还不如68还能有点存在感所以这些68里装什么东西是接下来很期待的一点最好用的可能是视频或者语音方向它会有一个全模态的东西出来大家能够在里面无限的质的去做图而这图片的质量或者娱乐性非常好大家愿意花68块钱我觉得可能概率相对来大一点然后我也补充一个看法我觉得还有种可能性是它可以等下一个版本升级等下一个版本升级的时候我免费版慢一点升级或者说免费版做一个限量然后我收费版才能用上我最新的模型这样的话就赞然把它和它区科开了而不用额外的做个产品了如果未来人人都是AI用户的角度而言可能只有这10%的人或者少于10%的人真的会被AI付费这就会形成一个所谓的原先我们叫数字鸿沟现在可能是AI鸿沟我觉得这个其实在生活中无处不在这几天很火的不就是山东的山姆一个大爷过去你凭什么不让我记你还花五花言买会员卡我觉得这个东西大家放平常心就可以了每天在疯狂用Cloud Code然后用Obit 4.7疯狂在弄一些东西的人他对模型的感知跟当下这个时间点最好模型能力的边界的认知跟每天其实只是跟豆包或者元宝或者千万聊聊天问一个基础的问题搜索一下大家的体感的状态应该已经差的非常远了但是问题在于每一个人的需求其实是不一样的生产力场景下大家确实需要探索那些极限但是日常的很多东西确实其实没准可能去年DeepCRE就够了今天大家能够在手机移用的各种量AI已经是绝大部分人一生当中遇到的最聪明的东西了我们大部分人已经探索不出来它到底到哪了它已经都已经比我们厉害多得多了所以那变成了可能不同的用户需要有不同的服务与之相匹配的东西这可能也是这几家厂商开始尝试在做说为说要去想的你到底在给哪些用户提供什么样的或者哪几种可能的场景下的有质量的东西来值得这个钱的还有另外一个套路就是广告ChangeT是在这个方向探讨最早的而中国的网络广告 [19:59] 应该说比较发达为啥中国的这些AI公司没有把广告作为一个很重要的商业模式来源我觉得因为这个东西它没有办法直接接入现有的广告系统现有的广告系统还是基于一个你的页面的关键词或者搜索的关键词来做的但它涉及到一个你跟用户的输入要形成一个关联而这里面要涉及到巨大的托命而且要监管的压力也非常大所以我觉得它不敢轻去做但是我觉得一旦做了反而中国会比美国要更快一点因为中国比较擅长就我们的互联网比较擅长那种羊毛出在猪献上就你做转移支付其实大家很自然的一个事情然后还有另外一个角色就是关于在中国市场的AI玩家就是运营商因为运营商传统上其实不是AI的玩家对吧他原来是提供网络的然后后来介入一部分算力但是这一两个月我参加了一些活动包括移动云的活动我觉得两位可能也听说包括电信等等好像他们也成为一个token的玩家对这些token的玩家他们也一定要通过这种收费的方式吗我们现在可以把钱分成打电话的钱traffic的钱未来还有token的钱运营商把token的钱加到上面有没有可能从豆包或者千千分这再分得一倍更他们是否是一个很重要的存在我觉得是可以的我们现在知道有很多流量卡什么大王卡它能够支持定向的一个应用如果大模型的厂商他愿意去做分销的话我觉得运营商其实是很好的一个很好的一个合作方对吧他们其实做的还不是那种传统的云的生意其实云也是一个很好的合作方云更多的是对企业级用户但是运营商是真的能够帮你接触到个人的一个用户就假如说你豆包68会员对吧但是我如果用移动的某个套餐你其实能够享受到这68会员但是你又不用交你交到你的花费里面去这样对大家的心理的接受度要高我觉得运营商可能也是看到了这个机会他们想努力的去扮演这样一个非销的一个角色但是这个决定权还是在于模型厂商他们愿不愿意这样干从利上来说当然是有利益的当然也有一些自己被加空的一个风险他们得考虑和衡量对然后和收费对应的其实还有另外一个免费大家知道GPT说我之所以能为用户提供免费的服务就是因为我可能会打广告这样的话就可以免费但是还有一些国家因为最近听到一个新闻就是马尔他这个国家然后他提供全民免费的token就这个玩法两位怎么看就这是不是也是一种能复用的方式当然我们知道这个复用肯定要打引号或者是说某个城市会把它成为一种强调城市福利会不会有这种可能性清华还是哪个学校是给学生免费token的量但是清华的负责人说其实申请的人并不是那么想象中的那么多如果我们把学校政府组织看成是一类的存在的话其实有一些在这个事情上想的比较靠前的组织已经在做类似的尝试了我确实需要时间没有我觉得没有问题甚至很多经常一些大家给一些公司开会说公司问什么AI舒适化转型大家常会意见你把员工所有的都免费报销了之第一步我今天谁讲我有一个很好朋友做播客的仲青他说AI是打篮球是打篮球打篮球是什么意思就是你不能通过看100个篮球教学视频而掌握拍篮球是个什么东西你要去拍那你拍就是你要有个球跟有个地方让你去拍那就变成这个问题至少让大家先能用上然后再说后面的事情所以这个逻辑上讲我觉得没准是是有可能没准哪天一些比较在AI上比较激进的他可能没准在他区域复外发言内可能不是给个体比如给相关的企业这个事情确实如果真的大家认为这件事情真的是未来可能非常核心非常重要大家都要去了解跟掌握跟感受的话那没准有一些相对比较我们叫创新的组织方们可能就会在最近上做一些比较往前多迈一步的策略我觉得很有可能会出现其实我会更悲观一点我会觉得普惠赚钱和质量是个不可能三角然后我就像会说你如果不谈这个token背后的模型是什么光谈token其实是一个耍流对我给一个很拉近的模型然后给你21token我知道有很多初上公司现在招人的一个卖点就是你可以在我这尽情去用各种的模型你不需要自己来掏钱这个其实就是一个对于优秀的用户的一个非常大的一个吸引力我其实蛮支持的一个是员工可以去报效投行还有就是大学因为我们大家知道大学每年在论文上织网这可以花大量的钱对吧可能是千万级的其实对学生而言对他科研的帮助难道模型对他们的科研的帮助比论文下载要小吗我觉得起码他们是一比一的关系但这又是个伪命 [24:59] 你在很多大学还说我不支持学生用AI是吗对老师看AI论文看太多了看兔了是啊这也是有问题对然后这事就很矛盾一方面来说你用了AI我觉得很讨厌然后你又不用AI我又很担心你又觉得脱节了前两天谷歌的前统论长史密特去一个大学做演讲被虚就是全程其实大家都没有谈AI只有他提到了AI他还不是说AI多重要只是为了大家面临AI的竞争很多学生虚他我听说这也很冤就是你不提你这个事情AI就对你们没有影响吗因为它带来的很多问题大家都已经看得到但现实问题确实我们能怎么办我们在经历如果真的这是一次真正意义上的工业革命和技术革命历史上这么多工业革命和技术革命确实在没有一次是被拦下来对它是挡不住的你看前两天杨顺宇就是丁曼杨顺宇猜猜猜猜猜说今天不是我来的也会有一个另外的什么人把这个东西做到这个地方AI似乎现在就是这样就像冲浪一样你无论你冲不冲这个浪一定就是来会推到这个地方的你不做也会有另外一个人把他会演进到这个地方而且大家只是在在做一些帮助浪你去三毛他办的家里家门外去开枪没有意义对我们这话有点远但是我觉得从一些公司而言或者各方面而言我觉得可能要对他们这种心态抱于就是同理心我们不说但是一方面来说同理心之实也就像大家说的光同理心也不能解决问题当然是迎头向前好我们歪个楼之后我们再歪回来之后我们刚才已经我觉得把他们收钱逻辑已经谈差不多了结论就是这钱一定要收就看收多少钱但是即便收下来这些钱之后我们也会发现这些资本开支还是巨大的其实靠用户者三官俩扫其实还cover不了产出所以我觉得这部分我们谈一谈就是花钱的逻辑这些模型公司他们的花钱逻辑是什么的从现在的这种AI这个商业模式走到今天而言大家觉得从投资视角而言AI这个商业模式怎么赚可能会比较合理我先给个铺垫刚才蓝希提到了一个说法如果把忽略训练不谈的话推理是赚钱的因为Anthropic的研究员之前一直在说一个说法包括阿摩大也在提说如果我们其实我们每一代模型都是赚钱的对只不过因为我们投入到更大的下一代模型研发然后我们下一代模型研发和训练的又是指数级的当时是指数级的比如原来要10亿训练模型下一代模型要100个亿训练再下一代模型要1000亿美金才训练所以我下一代模型又把我之前的钱又给赚回去了所以请两位谈谈投资视角这个逻辑是怎么样的我之前有个说法是说我们不知不觉的走到了这里我们在这件事情上真的不知不觉的走到了很多事情的人类的极限里就像刚才我们讲美国最大的一家科技巨头现在每年的KPS从原来的几百亿美金涨到1000亿美金现在26年破最头部亚伯逊是2000亿美金Google将近2000亿Meta也快2000就加不加不这四五加就已经快到万亿美金了我们从小学英语英语是三个零英文单词你想Billion的公司已经可以叫独角兽了Billion已经是个很大的词了Billion再加三个零才叫万亿叫TrayLin对吧然后TrayLin再往上加三个零叫考TrayLin然后你再想万亿美金什么概念一万亿美金是超过绝大多数国家的GDP的那这些钱总要花出去什么做芯片的做显卡做存储的做CPU做数据中心建设的做发电机的这些钱滚起来已经滚到了很多事情人类界限我们原来去评判这些公司跟这些业务的时候都是按线性的方式去推的但是发现这个业务推到极端之后我们真的就要去看地球有没有那么多原材料这些公司的产线真的能不能在很短时间建立起来把它产线拉到一个我们预期的线马斯克说没事我们去太空你想我们都要去探索去太空布置中心的情况真的就是他把这个事情推到了我们太多事情的人类的物理的极限里了我们终于走到看会小说应有的样子在这种情况下其实AI公司有不同的活法有的我们讲叫有的有爸爸是吧就是有主业去养特别像Google这样然后有的是有金主靠巨额融资比如anthropyopen-edge之类有的可能就得靠用户了但也在融资Kimi之类我不知道这种几种不同有钱来源的公司大家怎么去看待这种来源其实中国现在其实就两博势力一个大厂的BAT包括自己他们是自己的主营业务非常的顺利对吧然后有钱去烧这个事情然后再之后从六小龙六小虎开始说最后大家还是要回到同一个原点来就是前从哪来的一个问题对吧那我觉得现在大家其实追寻的还是一个嗯为什么这行业比较乐观是因为它的确定性比较高其实我们在说经济它其实一个循环下就是我们说以前有个有个段子的时候一个一个小镇呃每个人都背了一肚子在要人过来花钱有有个旅客过来在旅馆里面花了钱 [29:59] 有钱去还肉档一循环大家每个人都生活都好些了但其实钱并没有多但是经济的关键概念的流通性这个行业现在的流通性是很高所以我觉得大家在这几个商业模式来说大家现在其实都还不太害怕出事就只要多花一点钱其实这个全能赚起来在这种情况下但是钱足以支持这么多的玩家我问这个问题是因为其实如果你看海外的话有个说法叫育三家是吧Google Dimman然后Anthropic还有其他玩家吗好像没有了但是国内模型公司现在可依然还很多了市场有这么多的钱支持这么多玩家现在可能还是要小市家我大概数了数质朴KimiMinimax然后Q1元宝豆包接月还有包括一些做多模态模型快手等等这还有10来讲南希你觉得可以吗我觉得中国公司跑得慢稍微慢一点的好处就在于说他没有那么快的去分出一个高下美国运算家他跑太快了就导致引弹落后你后面的人就他就拿不到更多的知识对你像马斯克的他他其实就这个问题我们一年前不讲玉三家四家四家四家是能上桌吃饭的他有META是吧对然后就逐渐的逐渐META就是南马斯那一波对然后就掉队很伤你只要一波掉队就都跟不上就没了就跟不上了就一步错步不错对豆包其实他自己有反思就DeepseDBC出来的一波他们那边有法师然后马上就能追上来因为大家的整个的竞争环境烈度还没有上去那么多所以他能容忍这样一波但我觉得最终肯定会几种都会上来这是任何一个行业都会出现的一个现象无非现在大家不认输而已当你不认输的情况下你就可以不下拍中我再举个更现实的意思春节字节发了CDX2.0大家会认为视频工行长仗已经打完了断档是领先那你想字节的主页是视频然后他又在视频模型上拿到了这个对吧船票拿到这个绝对领先就是你全世界模型加一起就是我就是领先的那他就就是你不需要怀疑任何字节在阵线上的纠结犹豫战略定型都不需要快手在阵线上是一样的逻辑可灵也还行可灵也不会纠结跟犹豫的然后后面还有阿里然后也上了一些模型也在打MiniMass然后你想MiniMass也上市MiniMass海螺也很强这已经四家了后面还有Hydream还有Vidon还有什么Pixverse这三家在出现之后又拿了几十亿的融资为什么呢李诺说前面已经有四家看起来不可能有任何纠结犹豫没有钱的问题的all in的玩家对那为什么第五六七八名还能拿到那么多钱并且也愿意参与这场竞争呢对吧就是那很现实在于我觉得有另外一角度很有意思就是质朴跟minimax上市了质朴跟minimax上市的时候的年收入是五到七亿人民币一亿美金左右这个钱对于这些厂商而言不是一个太大的钱所以你会从这个角度来讲节约会说五二五年收入差不多也有五个亿对吧Pixverse说我可能也有三个亿呢嗯我也具备上市资格呀嗯我上去之后如果这个热潮还在我也够吃啊嗯那有这个逻辑来讲那这些投资相关方又因为这个热潮这些关系就各种buff一加所有的理由就都变得正确了嗯所以就成立了这其实再补充一个点就是说大家会说这个蛋糕是巨大的一个增长的速度在大盘往上涨的时候你涨的没有头部那么快这个东西不是一个很大的危机型的东西你可以喝汤汤够喝的还是这个问题对这里的一个逻辑可能刚才蓝鞋也谈到了就是你头部玩家可能跑的还虽然你的决心很大但你的产品的绝对领先优势还没有那么强的时候我为啥不能在后面喝汤从投资逻辑是这样的虽然他不是前三名但是他后三名他也是AI市场的玩家我投他们总比投别的强是吧因为现在市场所有的钱都在AI这其实海外也有个类似的例子就是CursorAI库定来了之后可能像Cursor还有这种一系列AI库定公司可能也就死掉了但实际上他没死因为他手里还掌握着一部分用户然后甚至像Cursor这种还被马斯克给输掉这个钱还不少应该有个几十亿美金有个600亿美金所以我特别想用一句话叫做这些公司死去只是换了一种方式陪着我们就像某个同事没有离开只是被蒸馁为一个scale陪伴着我们一样可能这个市场到底还是AI有稀缺性 [34:59] 说到这的话我觉得还有一个话题就是除了我们收钱这种订阅方式是否还有其他的方式其实一个明显的答案就是刚才两位也提到就是API这种方式怎么去看API这种收费方式和订阅收费方式这种两种差别我们都知道其实订阅方式对很多超级玩家而言就是模型公司是亏的对我知道蓝锡肯定你以你的烧法那肯定是亏的你就是疯狂健身的AR玩家在这种情况下为什么他还要去服务你这样的玩家为什么要服务就答案很简单因为不见上的人更多如果大家都像我那肯定就不服务了对吧其实我的成本被那些人给摊到了所以很感谢大家买了但不怎么用的但关键我们如果正经来说的话它还是有一个边际成本的一个递减的一个问题虽然我们说每次的Token消耗其实都不一样它不像搜索它可能是个固定的经财页面对吧但是我们从长期来看的话它的知识量随着它的知识量的丰富以及它预期量的完善的情况下Token的整体成本会往下降我这样的一个玩家无非就是说我又会用抄无非就是说他还是会给你设一个值这个值可能会相对来说看各家的容忍度你用抄你就憋着就缓几天现在Codex不是重置额度经常重置经常重置我一言不合重置额度他们后段有非常强大的一个财物的一个模型就精算师帮他盯着他们不会做亏问的生意这一定要相信对我觉得可能人类的一些prompt一些提问可能对模型公司来说还有数据价值对他们来说是一个非常优秀的数据集是吧对对是很适合后训练的是不是有可能说人类还有额外价值价值的一些空间比如蓝希老师的各种画图方法是吧有各种小说的创作思路都是说从来没想到还有人这么去用我的模型用的多一点就多一点了做做学习明浩您怎么看订阅和API这两种方式他们未来会积极开我觉得中美市场可能还不太一样中国的2C战场更强势一些所以中国可能如果能在直接付费上探索出来没准订阅会多一点但美国那边因为整个2B的生态更丰富更完善整个API的生态可能在AI这波之前既然是已经建完了所以企业的应用然后各个层级的分工API调用的关系包括开放程度然后链条的打通所有这些事情已经是一个非常基础状态存在的情况下2B战场纯API调用的角度来讲它可能会更疯狂我们什么时候真的能看到AI应用的大爆发的情况下前提就是这些AI应用本质上是跑在模型上怎么跑还是通过API调用的方式去解决联通跟调用的问题如果说真的我们迎来所谓的应用大爆发无论是2BI2C大爆发没准API可能会更大过去20年左右中国在2C互联网上策码狂奔美国那边是2B跟SaaS的策码狂奔到这个节点我们两方的市场在互相学习就是AI带来的因为我们需要去了解2B生态SaaS包括投影批评论API这套东西他们也要去更多了解次级端用户羊毛处在猪身上各种辆乱七八糟的结合跟探索然后再去适配当下的AI的眼镜的过程中的产品应用功能API智慧方式的订阅然后去揉一个什么新的范式出来可能才是一个AI时代的结论我再补充一个刚才说API和订阅的一个关系我说一个类似一个数据就是谷歌不是爱沃大会吗它有一个数据是Gemnite下9亿月火然后Gemini主应用的Token日均差不多是107万亿然后它的API是27万亿就你们看就谷歌的因为我觉得这个问题每公司的结构不一样Authrope肯定不是这样它一定是API但是谷歌因为它的用户技术它大多数还是服务它的搜索用户和它的c端的用户所以它的Gemini的量会大很多反而API会压制它的比例是这样对是这样其实有的时候这种C端收费我觉得它也不是一个典型的数学题比如很多人会被好记星或者被被加付费它其实不是一个单纯的性能逻辑在AI时代大家提一个观点最不怕打脸是吧因为谁都在被打脸是吧而且Omini的是吧Anthrope也会被打脸我觉得要不然我们在台上也稍微抛三种可能然后我们过个一年我们再验证一下这个大概什么情况蓝锡要不然你先抛一个可能被打脸的数字未来订阅API积极开还是看公司吧如果看如果把整个中国拿进来的话我觉得四六开吧四十订阅六十API五五吧预示不决就五五对我也五五吧好吧我们接下来聊聊赚钱的问题因为作为商业公司它最后还是要盈利成一个赚钱的公司的对但是问题是互联网时代有个最大的说法就是挖金子不如卖铁锹的黄人勋之前提了一个说法叫AI五层蛋糕第一层是电力再往上是芯片然后再往上是技术设施然后再往上是模型再往上是应用在这五层蛋糕体系当中咱们先分析一下这五层蛋糕现在谁在赚钱现在这赚钱肯定就是黄人勋所代表的 [39:59] 这一层叫基础车市场这个铲子层对吧我有说法是说把用户的直接付费2B的广告我们的API所有这些钱放在一起投资人的钱也放在一起你相当于这些钱是这个池子里的注水的地方对吧过去三年多时间基本上只有老黄是赚钱的老黄赚钱台积电就会赚钱所以这两个是汉料保收的无论怎么样都是汉料保收的然后再往前推你会发现其实数据中心的问题在于数据中心本身原来是赚钱的但是尤其是这一波所谓新cloud的崛起之后他们因为要赢着暴涨需求建更大的属性要借更多的钱做投入他甚至可能他现在当期的收入可能都不够付他未来借的钱的利息所以他的财务报表非常的难看杠杆极高但是他的业务本身其实如果我们有一个极端的态度那个业务应该还是赚钱只不过的毛利水平会回到一个类似当年跟云场上最后的一个平均的空间里现在看上去模型厂商推理的毛利确实是能够算得出来可能五六十没准OK的但是问题在于刚才我们说那个问题他还在竞争的训练的过程那应用场的毛利更长因为他又要给云场上钱还给云场上钱然后收费又遇到我们今天谈论的所有问题他我觉得现在就是最就是最面临用户的人现在是最痛苦我记得我表情猫是说大家不都说to说投肯成本在10倍的降低所以今天我亏钱但明年我就90%毛利了但发现明年还是亏的为什么呢因为所有人都不可能用旧的模型因为所有人都在用最新模型而最新模型的价格是不可能降一直在涨的那大模型厂商也是一样他在不断的在推更新的模型更大模型最大的投入然后他就需要建更多的税务中心然后更多的税务中心要去借更多的钱今天晚上正好英伟达不是这个季度财报吗英伟达已经连续15个季度超预期了也就是说超预期已经不是意外了超预期是长期了超预期就符合预期了罗西怎么看这个盈利版图好像明号对应用这层很不太好应用现在压力太大了前面其实都是一个供给逻辑就我有货然后就有人来买它是一个采购的一个逻辑但是应用它是一个现在没有买单者不够没有买单者而且你要考虑到应用你要你有个获客成本你有很多竞争压力比较大的比方签问到处投广告你还有个投留的一个成本像这个成本其实都是前面不需要前面没有的你没有说英伟达我需要投留大家找着我就行了所以从这个方面来说我觉得应用可能还要花很长时间尤其是我们谈签问这还得有自家模型它等于说模型推出来的应用还有很多应用它其实它没有自家模型它需要去买就我需要从上游进货但是我下游卖不出同样的价格对这其实是一个很大的一个问题因为我自己还有我自己的经营成本运营成本包括我刚才说投流成本但是我觉得整体长远来看还是可以保持一个谨慎乐观就是你因为这个你不会说无限把所有的压力给应用厂商所有人赚钱然后压榨应用然后应用你就一直等着一直忍着这个是不太可能的一个情况对我说到这我突然有个想法我觉得其实人类不争气大家有没有想到其实模型之下都不是给人用的AI需要电所以电在赚钱AI需要硅硅在赚钱AI需要有光通信所以这在赚钱然后应用是给谁用的给人用的所以人不争气对人不争气一切服务人的服务探机的都不赚钱一切服务硅基的服务机器都赚钱所以其实我们刚才问订阅模式和API模式积极开的问题也是个机器经济和人类经济的问题如果套strap的语境的话就是agent commerce和human being commerce之间到底积极开的问题我觉得我们人类要争气但不是我们三位能讨论的问题但我觉得这是一个很值得未来从经济学的角度去或者社会学的角度去讨论的问题然后这种情况下我们觉得我觉得模型公司是一个很好的demo为什么因为模型之上的应用我们都知道现在亏钱长期当然可以乐观然后模型之下我们都知道应该也是赚钱的模型就成了一个最好的参考变量就是他什么时候赚钱成为一个衡量市场非常好的标准所以模型公司要赚钱他应该满足什么样的条件现在反正预期OpenSR9年左右然后Ethrope可能会快一些明年可能就差不多了它的盈归平衡就出现可能半年多突然间因为大家打开了Coding的战场引发的收入的快速的增长的状态让这些盟级厂商更激进的看到了曙光像智朴跟MX是上市公司他们去年的收入可能5到7亿人民币然后第一个季度都已经到了2-3亿人民币再多一点会像原来想象那么指数的增加所以它的盈利周期你也大概是可以算得到的或者说盈利平衡出现的时候这个时间点大家都是可以预期的市场总是有新的问题提出你比如最近一段时间市场弥漫的问题变成了你们说你们用了这么多的token这么多的coding工具你们做出了什么做出的这些东西是否它的ROI是 [44:59] 对的这个问题被提出的时候相当于我们把我们的焦点跟更怀疑的问题往前推了中间那个问题似乎大家已经没有那么担心了但是你要想当现在出来的新的探讨问题被讨论差不多再会有更新的问题会出现的在那个时间内似乎就再次证明我们更往前走了一步模型公司说我虽然不一定能解决我的问题但是我可以给别人造成问题像AnthroPake一样我虽然现在还没赚钱我可以让SaaS公司也赚不了钱然后这样的话如果别人的问题只要比我多钱还留下我们但是我们必然还是要讨论一下应用你觉得AI应用谁能够现引力是C端订阅的B端的还是广告的做应用的怎么办要不要指一指路我现在在专门上我还在回味他的话我觉得有一个很好的回应就是你看裁员就行了裁员就意味着有价值了因为我替换了人的员工如果大家不裁员这个东西才是一个真正的问题所以财励越狠当然有点政治不正确OK说AI应用的话我觉得主要是看ChallityGPT因为它的付费用户量其实最大的整个付费行为是最OK的然后前段时间他不是Information做了一个报道吗他准备把20美元的套餐降到8美元主推8美元的加点力够对吧然后这样可以达到差不多5年之内达到8亿左右的付费用户这其实是一个非常大的规模当然它不至于能够打平OpenAI的整个的东西但因为它也必须要有其他业务我们认为任何一个单模型它不可能说完全通过订阅这个是不太可能的如果从纯粹的赚钱逻辑的话那就是订阅制的赚钱逻辑海外看CADGPT国内看豆包这两个就吃开这两个就行了我甚至觉得JAMNA都不会因为JAMNA他注定了他不会把这个收费当做他的一个主要动作他不需要但CADGPT和豆包我觉得豆包是需要证明自己他在自己内部要跟其他的跟抖音跟其他的公司去抢地位他有这样一个欲望正好蓝鞋提到了中国市场我觉得我们可以把中国市场的商业模式和美国市场上下模式我觉得我们在谈的稍微再透一点刚才我们谈五层蛋糕中国蛋糕和美国蛋糕是否会有一些区别从电开始然后再往上谈技术设施再到芯片再到模型再到运用中式高点和西式高点会不会不太一样我觉得这体层首先电的层面我国的电是国有的然后美国的电是四次运营的所以它整个的底层体系运营逻辑就不一样再加上过去这么多年电这个事情上我们的投入建设成本蓝天八道已经绝对的显现出非常强的成本优势所以这个情况就这个最最最基的基座状态所以为什么美国过去一段时间关于因为数据引起的电力的相关的这些问题特别的多也是这个原因所以这一层可能就非常的不一样然后再往上一层就是我们叫芯片这一层芯片这一层状态是说我们确实只在芯片本身的技术能力上距离比如英伟达也好或者是英特尔AMD确实有一定的代际上的差异但是我们可以通过别的比如说成本上的可不可以通过一些偏我们更擅长的政府行政手段的方式去做一些调配来让这个事情没有那么的被卡脖子对吧我们叫中国特色的社会主义的运营方式来支持这些可能在技术上落后于同等蛋糕层的美国公司但是我们有别的方式把它的落后拖一下对吧然后萌营层刚才其实我们讨论很多了确实中国现在这个时间点的参与的厂商要远远多于美国然后可能也会越来越来越出现分工有些厂商可能偏多么泰的有些厂商可能偏语言有些厂商偏扣定有些厂商偏agent甚至可能在市场角度有些厂商可能偏2B所以我们这边可能在模型这一层可能会比较分散没准多有然后因为这层可能就我们会更百花齐放或者我们至少期待它更百花齐放更有更多的可能性的东西更创新的商业模式也好然后更花花火的东西也好出现我觉得是这样一个变化对明浩提的中国蛋糕长起来是个柱状蛋糕蓝小师你眼中蛋糕是什么样子我觉得中国的蛋糕主要还是体验在一个经济性上面我们假设中国有个地方政府然后拉到一个数据中心的一个头件这是一个非常大的一个功绩但在美国这是一个政治不正确的一个事情就是因为你如果有一个地方要去建数据中心整个城市的店家会往下风涨然后市民就会投票把这个议员给市议员给选下去对吧他其实就是我们刚刚说的一个就是中国的电网是国家运营的所以他会有一个价格的稳定机制但是美国需要川普去发一个文件说各大厂商要承诺你们建树军不能转嫁电费到普通民众但这个东西实际操作民众心中有非常大的一个猜忌 [49:59] 所以我觉得这也是两样国家的一个体制一个不同就是我们更追求一个稳定追求一个稳定的供给和稳定的一个工业化能够把它去做起来但是美国其实更多的是资本趋向的一个导向就是速胜论他们会非常激烈的拿到一个结果推到极致推到极致然后最后就形成一个完全的影响所以我觉得中国的蛋糕可能就是我更讲究一个质量性价比和稳定性这个其实跟美国差异很多美国会讲我的极致的一个性能极致的一个体验我觉得总结下两位的话就是明浩说中国蛋糕更平均柱状蛋糕然后蓝希的意思是中国蛋糕可能不一定那么甜我们吃的比较健康我们eat healthy是吧所以我们口味比较平均好最后一个问题我想问一下就是两位要不然对这个中国这个AI行业这种商业化的格局做做预测就是我们老是让两位预测我就知道就是每次预测预测完之后又肯定不准但是没办法我觉得人类就是要做这种工作对这是一种强化学习是吧所以我想把这个问题稍微窄化一下的话就是中国的商业化和美国的商业化从未来来看谁更难一点谁会简单一点或者是说还有没有可能一种比较创造性的商业模式会出现还是说这个市场其实还会有这种颠覆性的一些东西会让市场的曲线完全变我先说我觉得美国的商业化会非常的功利化这个东西不是贬义也不是保义就是一个科幻科幻线织他们会就像我刚才说的极致的去追求的回报率但是我觉得中国在玩法上面就是在没那么功利化的方面从产品AI的商业化上面我觉得是可能会更有期待性一些比如说像豆包的人格化我刚刚不是讲豆包如果要收费它是不是可以从陪伴方面去切入对吧而不是从效率对我可以去让你去定制豆包是什么样子它是一个郁姐还是一个什么样这个东西对年轻人来说很有价值的他能够去吃这部市场但是你看美国其实主流的模型他不会靠这个地方对吧我们再说千万做了购物做了打车当然我们会争论这个东西到底有没有价值但至少在整个的可塑性上他做这个事情不是为了更好的挣钱对吧包括我前来说我用过千万的做淘宝的事情你如果去搜一些智商税的产品它会让你别买我觉得这个其实就是很大的一个亮点所以我觉得中国模型在这种我可能在宏大一点的时候在美好而无用的事情上面会比美国模型做多一点未必能够直接给你挣钱但它能够为你整体的商业化去做贡献我觉得这个其实是可能是中国这边更有亮点的一个地方如果把商业模式分成细极差和情绪价值中国的情绪价值是什么恐怕也不会太小明浩我们今天其实没有聊到另外一个主题就是硬件我会觉得硬件这一波确实中国的隐性的强势的状态已经非常明显了你只要有任何的想法任何的你想干的什么东西都有无数的厂商能在很短的时间以非常低的成本帮你去实现这样一个东西今天这个时间点AI相当于给了原来硬件一个更聪明的大脑更有智商的一个控制中枢你原来很多不敢想的东西很多蠢死的硬杆的今天能够做的尝试跟探索被无限打开的情况下这个事情在中国真的我们可以期待无限的可能你像过去这一年为什么中国的医师上投了那么多什么大疆出来的人什么又追悯出来的人什么因斯大三菱出来的人这些在里面有经验的人基于这一轮AI的能力在做一些探索当然我们也看到了很多乱七八糟的东西你说怎么会搞这种东西比如说戴摄像头的耳机戴耳机的摄像头但是这些东西它就能在我们这个环境下被造出来而且看上去像模像样而且能够经历过从想法小样到推出甚至可能卖掉哪怕他不成功无限的这种堆加这种迭代什么玩具陪伴什么学习机他都不需要众仇都不需要跑到园区外面去搞定他就有做宠物的AI的硬件就人的AI硬件不好做那我给宠物做能不能好一点人还要自己填的宠物机器第一宠物第二对啊那你看这些可能性真的会在很多事情上打开更大的一个而且确实从各种各样的条件来看我们真的可能是具备这件事情上的很多条件就人供应链钱运转方式已经成功的经验所有这些事情可能都就是我们可以期待这件事情上有百花齐放的状态所以我觉得可能在硬件的应用上中国可能会真的会走出一条完全全新的道路特别感谢两位的分享我觉得我们今天实际上是一个从一个 [54:59] 非常小的话题然后延伸到了一个非常宏观的话题我们一开始谈的就是一个豆包收费问题但是其实从这一个收费就延伸到了其实怎么收钱然后他们的capex他们花钱然后以及未来的商业模式区别然后延伸到了关于AI经济蛋糕的问题让我们用一个更宏观的视角来看到一个非常微观的问题以上就是本期节目的全部内容了赛博对话是一档用有温度的人文视角解读与你细细相关前科技的节目如果你对此的话题感兴趣欢迎点赞关注我们今天的节目就到这里拜拜