屠龙之术
本期节目通过拆解初创公司境外合规架构的收紧、短剧行业的工业化降本现实以及硬件配比的代际转变,深度剖析了技术海啸下普通白领所面临的“恩格斯暂停”式失业焦虑
AI-assisted summary of 没有中间地带:大国AI博弈、效率碾压和白领的“恩格斯暂停”---串台大内 — original source. Check the original for full context.
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Detailed notes
## Background 该内容由播客频道“屠龙之术”的主播庄明浩于2026年5月8日发布在 Apple Podcasts 平台上。节目主要记录了他前往“大内密谈”播客串台,与主播相征围绕近期 AI 领域的图像模型进化、Manus 收购风波、AI 短剧发展以及行业焦虑等多维话题展开的个人闲聊与深度探讨。
## TL;DR 本期节目深入剖析了 AI 技术在图像生成、软件生态及影视游戏行业引发的颠覆性变革。从 GPT 的 Image 2 模型对现实世界的精准理解,到 Manus 因中美地缘政治博弈陷入的收购撤销风波,再到横店特约演员被 AI 短剧流水线无情替代的行业现实,全面展现了中美 AI 军备竞赛下的底层逻辑重构。同时,节目探讨了“恩格斯暂停”带来的科技巨头裁员潮与个体失业焦虑,并借由从 AlphaGo 到 Faker 的十年人机宿命对决,思索技术洪流中人类价值的终极安放。
## Atmosphere & style 整期节目呈现出一种在中美大国博弈与技术狂飙背景下的冷峻、硬核且充满思辨色彩的对话氛围。两位主播的闲扯既有对最新技术细节的惊叹,又带着投资与科技从业者特有的敏锐与宿命感,将宏大的政治地缘与具体微观的产业血腥重塑交织在一起。聆听过程中,能清晰感受到从最初被 AI 精准画作震撼的惊艳,逐渐滑向面对“员工蒸馏”、行业清洗及人类“道心破碎”时的深切焦虑与复杂无力感。
## Key takeaways - `03:30` GPT 推出的全新图片模型 Image 2 将 AI 纹生图能力推向新高度,其核心震撼在于能带着对真实世界的深刻理解与丰富知识进行创作,如完美还原抖音直播间和复杂的联合游戏海报细节。 - `09:12` AI 初创公司 Manus(前身 Monica 团队)作为全球首批做出实际效果的 AI Agent 团队,凭借海外订阅在极短时间内实现了 1 亿美金的年化收入(ARR)。 - `18:59` Manus 在 B 轮融资中接受了美国老牌基金 Benchmark 的投资,并因地缘政治科技战压力做出“理性选择”,将总部由武汉搬迁至新加坡并转为 VIE 架构。 - `19:59` Meta 曾开出 20 至 30 亿美金天价对 Manus 进行全资收购,且在法律和资金层面上已交割完毕,但因中国监管机构的一纸政令要求撤销交易、恢复原状,使该交易陷入巨大尴尬与实操困境。 - `36:20` 自 1999 年新浪开创的“在中国创业、拿美元基金、去海外上市退出”的 VIE 架构黄金通道,在如今中美科技绝对博弈和脱钩的背景下,其底层逻辑正在被彻底掀翻。 - `52:25` AI 技术的发展正以冷酷和血腥的方式重塑具体产业,例如字节跳动 Sidance 2.0 视频模型爆发后,抖音系 AI 短剧的每日广告投放量飙升至 1.2 亿到 1.5 亿人民币,超越了中国电影日均票房。 - `59:59` AI 视频模型彻底改写了短剧和游戏的成本结构,短剧制作成本从过去的几十万甚至数百万一部,降至 AI 生成的每秒几毛钱,导致横店大量特约演员和“音乐民工”成批失业。 - `01:04:56` 传统的软件开发模式被颠覆,Anthropic 合伙人指出未来将从“想法 10%,执行 90%”完全逆转为人类负责定义边界的“想法 90%,执行 10%”,导致美国大量 SaaS 股暴跌。 - `01:05:43` 技术变革期引发了社会性的“恩格斯暂停”失业焦虑,2026 年第一季度美国科技巨头在收入创历史新高的同时,依然裁员近十万人,通过 AI 来降低运营成本。 - `01:08:57` Meta 内部正在执行认真的“员工蒸馏”计划,通过记录员工所有的点击和操作行为并交由 AI 训练,从而蒸馏掉冗余的人力。 - `01:12:09` 在 OpenAI 定义的 L1 到 L5 进化阶段中,L4 级别的“研究者”意味着 AI 将开始自我研究与“自主进化”;目前 Anthropic 团队超过 95% 的代码、Google 内部 75% 的新代码均已由 AI 自动生成。 - `01:15:17` 大模型外围的控制与驾驭系统“Harness(马具)”成为行业最热词汇,它负责限制模型的执行方式、调用权限和上下文管理,是实现 Agent 自主运行和多任务拆解的关键传动轴。 - `01:19:59` AI 分布式训练的物理极限已逼近光速限制,硬件层面的 Q1 核心限制变成了“网线传输速度”,从而引爆了光通信板块的资本暴涨。 - `01:20:14` 在 Agent 时代,复杂任务的拆解需要更多 CPU 来协调,CPU 与 GPU 的配比正从传统的 1:8 逐步演进向 1:1,带动了英特尔和 AMD 等 CPU 厂商的股价暴涨。 - `01:25:24` 国内 AI 厂商 DeepSeek(深度求索)通过极致性价比进行突围,避开全能多模态的“不可能三角”,专注在语言 Agent 与 Coding 赛道,深度适配国产芯片并以“打 2.5 折”的降价策略撕开市场口子。 - `01:29:59` 在内容和生产力工具实现无限供应的未来,纯粹工业化流水线的内容(如抖音神曲工厂)将被 AI 彻底清洗,而创作者本身的动机、情感连接与个体的标签反而会变得更加重要。 - `01:43:59` 从十年前李世石凭借无法用逻辑解释的“神之一手”战胜 AlphaGo,到十年后马斯克的 Grok 模型利用纯视觉和模拟操作挑战《英雄联盟》、Google AI 在格斗游戏《拳皇》中进行微秒级格斗决策,AI 正逐渐攻克人类电竞的最后堡垒。
## Detailed walkthrough 以下是根据您提供的视频转录稿第一部分整理的详细、忠实的 Markdown 导览。
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`00:00` AI 行业的新变局与 Image 2 的震撼
在 4 月 29 日这个时间节点,AI 行业正发生着令人眼花缭乱的变化。虽然许多人期待讨论某家“M”字开头公司引发的轰动事件,但本期节目选择在危险的边缘进行选择性的探讨。回顾上一次讨论,起因是主讲人在小红书上分享了一张用 Nano Banana 图片模型生成的、假装紧张在黑板上画白石的趣味照片。而最近,GPT 推出了全新的图片模型 Image 2,将 AI 纹生图的能力推向了一个让人“毛骨悚然”的新高度。对于理解和学习美术的人来说,这种进步就如同水位已经淹到了脖子甚至下巴,让人真切感受到“人类一败涂地”的危机感。
Image 2 的核心震撼之处,在于它不仅是“画一张图”,而是“带着对这个世界的理解与知识”去创作。 - **抖音直播间案例**:只需输入一句简单的提示词——“一个大妈在抖音直播间卖北京一日游的产品”,Image 2 就能完美还原出真实的抖音直播界面。画面中不仅有大妈和产品,连评论区、点赞小爱心、在线人数、送礼记录,甚至连小黄车的购买框都准确无误。 - **游戏联合海报案例**:有朋友尝试让它画一张《黑神话:悟空》、《原神》、明朝以及腾讯某款游戏联合活动的海报。这张海报不仅完美融合了四五款游戏的主人公形象,最令人惊诧的是,底部的所有公司 Logo 毫无差错,甚至连版权声明(Copyright)中各家公司的英文名都完全正确,连米哈游(MiHoYo)英文中“MI”小写、“HOYO”大写的细节都精准掌握。 - **大内密谈与漫画风格测试**:主讲人亲自测试了两个案例。第一个是让它画“EVA 的碇真嗣在战斗后坐在火车上听《大内密谈》播客”,生成的图片中,碇真嗣手中手机的播放界面居然自动找到了《大内密谈》的真实封面,背景还隐约写着“大内密谈,真心为你”八个字,仅需微调手机角度就达到了完美效果。第二个测试是将自己在迪拜的照片分别用井上雄彦、荒木飞吕彦和原哲夫三位硬汉派日本漫画家的风格进行重绘,AI 展现出了对这些漫画家个人风格的极度精准总结与融合。
`09:59` Manus 被叫停收购事件始末与 VIE 架构的抉择
最近在 AI 圈引发广泛关注并让人“一脸懵逼”的事件,是一家名为 Manus(前身为 Monica 浏览器插件的开发团队,公司曾用名蝴蝶效应/蝴蝶互动)的 AI Agent(智能体)初创公司。Manus 成立于去年三月,是全球范围内首批将大家想象中的 AI Agent 做出实际样子的公司之一。它本身不研发大模型,而是通过调用其他大模型(如 Anthropic 的 Claude)的能力进行“一层编排”和封装,用户只需交代任务和要结果,由它在底层“烧 token”执行。
Manus 的创始人小红是一位毕业于华中科技大学的连续创业者,年纪不大,此前两次创业的项目(包括一个微信生态的私域管理助手)都在真格基金徐小平老师的支持下成功卖掉。Manus 推出后,其年化收入(ARR)在极短时间内达到了 1 亿美金,成为全球吸金最快的 AI 初创公司之一。然而,伴随着巨大的商业成功,它也陷入了中美博弈的旋涡。 - **业务定位与国内监管**:Manus 从成立第一天起就不服务中国大陆用户,也未在国内上线。由于国内对面向个人用户的 AI 服务有严格的备案和监管要求,Manus 曾计划与阿里千问合作以谋求国内合规,其中文站一度挂出“敬请期待”的公告,但实际业务仍以海外订阅(每月 20 美元起,另有叠加包)为主。 - **Benchmark 的 B 轮投资与新加坡搬迁**:在去年五到七月份的 B 轮融资中,Manus 获得了美国本土老牌风险投资基金 Benchmark 约 5 亿美金估值的投资。由于当时正值中美贸易战和科技战的高热期,这笔投资甚至引发了美国国会的问询。为了顺利拿到这笔资金,公司做出了一个“双引号的理性选择”:将原本位于武汉的总部和约一百名员工整体搬迁至新加坡,在架构上彻底转变为一家 VIE 架构的“新加坡公司”,并婉拒了武汉当地国资背景基金的入股。 - **舆论捧杀与官方关注**:在 DeepSeek 引发“国运级”讨论的热潮过去后,国内自媒体将 Manus 捧到了一个不属于它的高度,甚至引来了央视、新华社等官方媒体的报道。这种过度曝光让它在监管层眼中变得极为敏感,为其后来的命运埋下了伏笔。
`19:59` Meta 的天价收购与监管重拳的反制
到了去年年底,极度焦虑并疯狂挖人的 Meta 创始人扎克伯格看中了 Manus。对于 Meta 这样应用出身的巨头而言,直接收购一个成熟的 Agent 团队比自己慢慢摸索更有效率。虽然官方从未公开承认,但坊间传闻 Meta 开出了 20 到 30 亿美金的天价进行百分之百全资收购。从商业和投资人回报的角度来看,一个成立不到一年的公司估值从 5 亿飙升至 20 多亿美金,这个 Offer 几乎无法拒绝。
据《财新》等媒体报道,这笔交易在法律和资金层面上其实已经交割完毕,钱已经分到了各级股东和投资人手中,Manus 的员工也已经去 Meta 上班数月,创始人甚至成为了 Meta 的事业部 VP。然而,中国监管机构的一纸政令让这起“既成事实”的交易陷入了巨大的尴尬:官方明文要求当事人撤销交易,恢复到投资前的状态。 - **两极分化的舆论观点**:一派认为 Manus 是商业公司,为了挣钱无可厚非,且国内没有公司愿意出同等高价收购;另一派则将 AI 视为等同于飞机、大炮、导弹的“军工级”核心技术,认为绝不能任由其流向美国。 - **地缘政治下的“洗澡蟹”示范效应**:在监管层看来,Manus 的操作无异于“阳澄湖大杂蟹”——在中国研发成长,为了规避监管和获取美资,去新加坡“泡了两个月”洗澡,转头就以天价卖给美国巨头。如果任由这种模式成功,将会对中国最优秀的 AI 创业者产生极坏的示范效应。 - **执行层面的巨大困境**:由于 AI 资产不属于传统矿产或生产线,它没有固定的物理资产,代码在几个月内可能已经通过 AI 进行了无数轮迭代,员工也已入职。在资金已经分发完毕的情况下,如何“原路退回”在实操上极其复杂。有开玩笑的观点甚至认为,小扎可能正暗自高兴,因为开源模型(如 Llama)的爆发让 Agent 的价值有所稀释,如今正好有一个“正当理由”可以白嫖几个月后免费退货。
`29:59` 中美科技脱钩与“新浪模式”的终结
Manus 事件并非孤例,它是中美在 AI 这一最前线领域进行绝对博弈的缩影。这让人联想到 TikTok 在美国面临的拆分压力。美国国会对新加坡籍 CEO 周受资进行了近乎荒谬的质询(如质询“TikTok 连学校 WiFi 会不会泄露数据”),这彻底动摇了人们对自由贸易和公平正义的幻想。在国家安全和地缘政治面前,体面和规则被完全抛弃。 - **历史案例的重演**:此前,中国上市公司昆仑万维收购的同性社交平台 Grindr 被美国以危害公民隐私为由强制要求剥离;腾讯虽然持有 Epic Games 40% 的股份并 100% 控股了拳头游戏(Riot Games),但也同样面临着美国政府对青少年游戏数据安全的质疑。 - **“新浪模式”(VIE)的底层逻辑动摇**:自 1999 年新浪开创 VIE 模式以来,中国互联网公司“在中国创业、拿美元基金、去美股/港股上市退出”的黄金通道已经运行了二十多年。然而在今天,这个底层逻辑正在被彻底掀翻。近期有外媒报道,智谱 AI、MiniMax、月之暗面(Kimi)和百川智能等国内大模型新贵在前往香港上市前,被监管层要求拆除美元结构,甚至不希望其持有美资背景的股份。 - **非黑即白的选边站**:如今的环境不再允许灰色地带的存在。创业者和投资人从第一天起就必须决定自己属于“干净的这一边”还是“干净的那一边”。对于像小红这样只想写好代码的年轻技术宅来说,被迫在英雄联盟之外去解答“中美站哪边”的宏大政治命题,显得过于沉重和残酷。
`44:59` 军备竞赛下的产业现实:短剧与 AI 的血腥重塑
在中美 AI 的军备竞赛中,美国在算法和技术研发上保持领先,而中国则在 Token 成本、算力和应用落地速度上展现出独特优势。尽管美国正试图通过限制算力来卡脖子,但其自身也面临着 11 个州因电费和环保问题立法暂缓建设数据中心的物理限制。
相比于宏大的地缘政治,AI 对具体产业的重塑更加血腥和冷酷。在最近的中国网络视听大会上,爱奇艺 CEO 龚宇关于“艺人 AI 版权”的发言被骂上热搜,导致爱奇艺本就低迷的股价进一步下跌。然而在硬币的另一面,以字节跳动旗下的“红果短剧”为代表的短剧行业,正在用 AI 进行一场悄无声息的颠覆。 - **红果短剧的诚实动作**:红果短剧在大会上宣布拿出 5 亿人民币扶持“真人短剧”,但在产品端,红果 APP 的排行榜从同一周起开始“不再区分 AI 剧与真人剧”。 - **恐怖的投放数据**:在字节跳动推出 Sidance 2.0 视频模型后,整个抖音系短剧的每日广告投放量从春节前的 3000 万人民币,在不到两个月内飙升至每天 1.2 亿到 1.5 亿人民币。这一数字已经超越了中国电影票房的日均产出。 - **横店“戏王”的失业**:两年前短剧兴起时,横店影视城迎来了爆发,许多饰演“爸爸”、“老爷”的中年特约演员(如横店戏王)接戏接到手软。然而随着 AI 视频模型的成熟,这些不需要复杂演技的背景角色瞬间被 AI 替代。对于制片方而言,AI 生成一秒钟只需几毛钱,真人演员再便宜也无法与之竞争。 - **AI 短剧的工业化流水线**:如今最头部的 AI 短剧公司已经实现了极致的冷血与高效。一家 5000 人的公司被分成 800 个小组,每组 5 人,分工极其明确:一人负责剧本到图片,一人负责图片到分镜,一人负责分镜到视频 Cut,一人负责视频 Cut 的拼接,最后由一人担任导演收尾。600 条故事线同时开工,只要广告投放的 ROI(投资回报率)达到 1.1(即投入 100 元能收回 110 元),投手就会无限量买量投放。这种技术破线后的加速发展,正以挡不住的势头席卷图文、视频和游戏行业。
`59:59` AI 带来的游戏与短剧行业成本巨变
在游戏开发和影视制作领域,AI 带来的变革已经从“要不要拥抱”的讨论,迅速演变为“如何更高效榨取其价值”的现实。去年的 GDC(游戏开发者大会)上,大家还在探讨游戏行业可以借助 AI 做些什么;而到了今年的 GDC,会场上已经没有人再讨论这个务虚的话题,所有人默认的共识就是“废话,当然要干了”。AI 的介入让小型团队有能力做出中型游戏,中型团队有可能做出大型游戏,而原本庞大臃肿的大型游戏团队,其存在的必要性甚至开始动摇。以《底特律:变人》这类互动叙事游戏为例,过去可能需要好几千万美金的研发成本,在 AI 辅助下,如今可能只需几十万到几百万人民币就能搞定,成本压缩的幅度极其离谱。
短剧行业同样在经历一场赤裸裸的成本重构。短剧之所以能火,本质上是因为早期制作成本极低。在 2022 至 2023 年初,一部 100 分钟左右的短剧成本仅需 5 到 10 万人民币,折合每分钟 500 到 1000 元。随着行业爆火,成本一路飙升至每分钟 3000 到 5000 元,甚至在去年底的黄金期,头部厂商愿意花 300 万拍一部短剧,每分钟成本高达 3 万元。然而,随着阿里“快乐小马”等 AI 视频模型的推出,AI 生成视频的成本已经降到一秒钟几毛钱,按分钟计算也只需几十到一百元。如今,短剧的成本结构彻底变了,过去大头花在导演、演员和实拍上,现在变成了“3331”结构:10% 剧本,10% 抽卡(生成画面),10% 后期制作,剩下的全部是渠道投流。
- **游戏开发成本压缩**:从数千万美金降至数十万到数百万人民币。 - **短剧成本演变**:从最初的 5-10 万/部,暴涨至头部 300 万/部(每分钟 3 万),再到如今 AI 视频一秒钟仅需 4 毛至 1 元,每分钟成本降至几十到几百元。 - **年轻创作者的红利**:年轻导演不再受限于相机、灯光和巨额预算,只需通过与 AI 沟通,就能将脑海中的奇幻、机甲、古装等宏大场景具象化。
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`01:04:59` 软件生态的颠覆与“恩格斯暂停”下的个体焦虑
AI 的强势崛起正在重塑整个软件生态,这也解释了为什么过去一两个季度美国 SaaS 股遭遇暴跌。用户发现,未来不再需要购买昂贵且复杂的专业软件,只需向 AI 表达需求即可。Anthropic 的一位合伙人在大会上指出,传统的软件开发中,创意和想法(Idea)只占 10%,剩下的 90% 全是繁琐的执行、实施和运维;而在未来的 AI 时代,这个比例将完全颠倒——人类负责定义边界、提出目的和要求的“想法”占 90%,而具体的执行和技术细节只占 10%,全部交由 AI 完成。
这种执行层面的被替代,引发了社会性的失业焦虑。今年第一季度,美国科技巨头在收入屡创新高的同时,依然裁员近十万人。对企业老板而言,裁员不仅没有影响业绩,反而降低了运营成本,这让裁员潮变得更加不可逆。历史学者常用“恩格斯暂停”(Engels' Pause)来形容这种技术变革期:在蒸汽机和纺织机刚出现的前四五十年里,国家 GDP 疯狂增长,但底层工人的工资不仅没有提升,反而面临大面积失业。正如嘉宾所言,“历史的一页就是人的一生,屁话,谁愿意出来当成一页呢?”面对这种无法抗拒的宏观周期,个体能做的只有在微观层面多去使用 AI、摸索边界,建立属于自己的正反馈。
- **软件开发比例逆转**:传统模式下“想法 10%,执行 90%”转变为 AI 模式下的“想法 90%,执行 10%”。 - **科技巨头裁员潮**:2024 年 Q1 美国科技巨头裁员近 10 万人,与此同时,苹果、Meta、微软等公司的第一季度财报收入均创历史新高。 - **Meta 的“员工蒸馏”计划**:Meta 正在记录员工的所有点击和操作行为,试图通过 AI 训练来“蒸馏”掉冗余的人力,近期再次宣布裁员 8000 人。
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`01:09:59` AI 的自主进化与 Harness 驾驭系统的崛起
面对这一轮技术革命,白领和知识工作者首当其冲,甚至连最顶尖的 AI 模型研究员也在担心自己两年后会失业。在 OpenAI 定义的 L1 到 L5 级别中(L1 聊天机器人、L2 推理、L3 Agent、L4 研究者、L5 组织),L4 级别的“研究者”意味着 AI 将开始自己研究自己,实现“自主进化”。这与当年 AlphaGo Zero 通过自我对弈、无需人类数据就能自我超越的逻辑如出一辙。如今,Anthropic 的 Claude 团队之所以能在短短三个月内推出上百个新功能,正是因为 95% 以上的代码已由 AI 自动生成,人类只需负责定义问题。
为了让大模型这台“发动机”跑得更远,行业内最热的词汇变成了“Harness”(驾驭/马具)。如果说大模型是发动机,那么 Harness 就是传动轴、方向盘、刹车和车壳。它负责限定模型的执行方式、调用权限、上下文记忆长度以及格式权重。通过构建极其复杂的 Harness 外围生态,AI 能够自主拆解、分发并验收任务。在 Google 内部,已有 75% 的新代码由 AI 编写。这种极高的自动化程度,让许多传统的企业管理、打卡、绩效甚至临时的小工具开发(如现场抽奖程序)变得唾手可得,传统软件公司的生存空间被进一步挤压。
- **AI 进化五阶段**:L1 Chatbot(聊天机器人) -> L2 Reasoners(推理) -> L3 Agents(代理) -> L4 Innovators(研究者/自主进化) -> L5 Organizations(组织)。 - **代码生成比例**:Google 内部已有 75% 的新代码由 AI 编写,而 Anthropic 的这一比例甚至超过 95%。 - **Harness 的本质**:大模型外围的控制与驾驭系统,负责任务拆解、记忆管理、权限控制等,是实现 Agent 自主运行的关键。
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`01:19:59` 硬件极限、大国博弈与 DeepSeek 的性价比突围
尽管 AI 发展势头迅猛,但其物理极限也日益显现。除了内存和硬盘的产能瓶颈外,Q1 行业炒作的核心限制变成了“网线传输速度”。当数十万张显卡堆叠在一起进行分布式训练时,传统网线的传输速度已逼近光速物理极限,这直接引爆了光通信(光芯片、光模块)板块的暴涨。此外,随着 AI 进入 Agent 时代,复杂任务的拆解和统筹需要更多的“大厨”(CPU)来给“切配工”(GPU)分配工作,CPU 与 GPU 的配比正从训练时代的 1:8 逐步向 1:1 演进,这让英特尔和 AMD 的股价迎来了爆发式增长。
在宏观层面,电力和政策也成为了硬性约束。例如美国缅因州因过去三年电价飞涨,议会通过了限制新建数据中心的法案。而在大国博弈的背景下,国内厂商如 DeepSeek(深度求索)正在通过极致的性价比和国产芯片适配进行突围。DeepSeek V4 避开了“既要语言、又要代码、还要多模态”的不可能三角,专注在语言 Agent 和 Coding 赛道,并针对华为等国产算力芯片进行了深度适配。在商业策略上,DeepSeek 更是通过“打 2.5 折”的降价策略,将 Token 价格砍到四分之一,以极高的性价比在算力紧缺的市场中撕开了一条口子。
- **硬件配比变化**:从传统的 1 个 CPU 配 8 个 GPU,向 Agent 时代的 1:1 配比演进,带动 CPU 厂商股价暴涨。 - **光通信爆发**:由于分布式训练中数据传输速度受限,光通信(中际旭创等)成为 Q1 资本市场最炙手可热的板块。 - **DeepSeek 的策略**:避开全能多模态,深耕语言与 Coding,适配国产芯片,并以 2.5 折的震撼价格提供服务。
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`01:29:59` 工业化生产的“神曲”与人类最后的道心
当 AI 音乐、AI 视频等生产力工具实现无限供应时,人类个体的标签和“真实的自我”反而变得更加重要。在过去,人们习惯用工作、公司和收入来定义自己的价值;而未来,当大批白领工作被 AI 取代,人们必须学会在微观世界里寻找偏爱与兴趣,建立属于自己的小圈子正反馈。以音乐行业为例,如今每天有数万首 AI 音乐被上传到平台,但几乎无人问津。这表明,当内容数量趋近于无限大时,“为什么要做”和“创作者是谁”的动机与情感连接,变得比作品本身更重要。
然而,在纯商业变现领域,AI 的清洗同样无情。过去几年风靡全国的“抖音神曲”,其背后是高度工业化的“音乐制作工厂”。几百人的团队像拉长带班一样,每天按主题(如“失恋后幡然醒悟但还想着前任”)流水线式作词、作曲、录音,并在 48 小时内上线投流,测试数据好就追加预算。如今,这套流程中的人工创作部分已几乎全部被 AI 取代,曾经的“音乐民工”成批失业。这种按季度、甚至按月迭代的技术巨轮,正无情地碾压过每一个传统行业。
- **抖音神曲工厂的消亡**:曾经大几百人的流水线音乐创作团队,如今在 AI 音乐模型的冲击下,岗位被大面积替代。 - **下一代教育的转变**:嘉宾分享自己让六年级的儿子直接与 AI 进行英文辩论,利用 AI 强大的逻辑和多维视角来训练人类的思维方式。
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`01:39:59` 从 AlphaGo 到 Faker:人机大战的十年宿命
回望十年前 AlphaGo 与人类的对决,其过程充满了戏剧性与对人类“道心”的拷问。在正式对决李世石之前,DeepMind 曾找来欧洲围棋冠军樊麾进行闭门测试。樊麾从最初的傲慢、到连败后的纠结、再到最后心态彻底崩溃,甚至怀疑自己“根本不会下棋”。2016 年 3 月,李世石迎战 AlphaGo。在第二局第 37 手,AlphaGo 下出了一步令全场职业棋手嘲讽、却让李世石长考 13 分钟并最终崩溃的“神之一手”。直到第四局,李世石在道心破碎的边缘,凭借主观直觉下出了人类历史上最后一次战胜 AI 的奇迹一手。李世石事后感叹,那一手是他人生最宝贵的财富,那是无法用逻辑解释的、属于人类主观念头的闪光。
十年后的今天,韩国综艺节目将李世石与《英雄联盟》传奇选手 Faker(李相赫)请到了一起。此时,马斯克的 Grok 模型正在通过视觉识别和模拟键鼠操作(而非直接读取后台数据)的方式,挑战人类在《英雄联盟》等复杂决策游戏中的极限。Google 也在 GDC 上展示了其模型在格斗游戏《拳皇》中,通过学习帧数、按键组合与人类过招并取得胜利的成果。当 AI 逐渐攻克需要瞬间反应、团队协作和复杂决策的电竞领域时,人类或许将迎来又一次“道心破碎”的时刻,而如何在这场呼啸而过的技术洪流中安放自我,将是每个人不得不面对的终极课题。
- **AlphaGo 历史节点**:十年前樊麾闭门测试 0:5 惨败,随后李世石在正式比赛中 1:4 落败,其中第四局李世石下出人类战胜 AI 的“神之一手”。 - **AI 电竞新战场**:Grok 正在训练通过纯人类视觉与操作模式对战 T1 战队;Google 的 AI 已学会在《拳皇》中进行微秒级的格斗决策。
## Notable quotes > `00:00` 对于理解和学习美术的人来说,这种进步就如同水位已经淹到了脖子甚至下巴,让人真切感受到“人类一败涂地”的危机感。
> `29:59` 在国家安全和地缘政治面前,体面和规则被完全抛弃。
> `29:59` 被迫在英雄联盟之外去解答“中美站哪边”的宏大政治命题,显得过于沉重和残酷。
> `44:59` AI生成一秒钟只需几毛钱,真人演员再便宜也无法与之竞争。
> `01:04:59` 历史的一页就是人的一生,屁话,谁愿意出来当成一页呢? — 嘉宾
> `01:04:59` 面对这种无法抗拒的宏观周期,个体能做的只有在微观层面多去使用 AI、摸索边界,建立属于自己的正反馈。
> `01:04:59` 人类负责定义边界、提出目的和要求的“想法”占 90%,而具体的执行和技术细节只占 10%,全部交由 AI 完成。
> `01:29:59` 当内容数量趋近于无限大时,“为什么要做”和“创作者是谁”的动机与情感连接,变得比作品本身更重要。
> `01:39:59` 那一手是他人生最宝贵的财富,那是无法用逻辑解释的、属于人类主观念头的闪光。 — 李世石
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