發展大模型，美國既然不缺資本和人才，那缺什麼呢？缺的是想法和創意_風聞

【本文來自《英特爾半年兩度更新至強，中國仍是美CPU巨頭必爭之地》評論區，標題為小編添加】

最近看到的信息裏面，幾乎90%以上的消息是關於大模型和人工智能的，於是就稍微思考了一下這個趨勢性的發展體系，但信息過於零散，需要簡單的整合一下，否則越看越覺得一團亂麻。僅供閒聊。

如果要基於美國的市場來關注這個領域，恐怕需要的不是技術科普，而是美國商業和科技領域所呈現的原始動力。美國在商業和科技領域，是一個不缺資本和人才的體系，這個前提非常關鍵，因為這個前提決定了後面我們要説的中美商業和科技的競爭模式。

美國既然不缺資本和人才，那缺什麼呢？缺的是想法和創意，問題是，這裏所説的想法和創意，並不是普通意義上的想法和創意，因為正是由於不缺資本和人才，導致一般意義上的想法和創意，很難融到資，或者説很難講這個故事，於是呢，美國市場的很多脱穎而出的想法和創意，往往是基於第三步、第四步等，而不是第一步。

什麼意思呢，我舉個例子大家就明白了，比如美國用軟件和芯片（硬件）卡其他國家的脖子，表面上看，也就是第一步去看，是阻止其他國家的終端市場和技術迭代等，但這裏面，更明顯的是，用軟件綁定硬件，用硬件（芯片）來綁定軟件，當硬件製造水平都差不多的時候，美國的手機和電腦，開始綁定新的GPT等智能軟件系統，而當我們覺得芯片逐步突破，開始賦能我們的手機和電腦等的時候，美國卡芯片的真正邏輯變成了訓練自己的大模型，而手機和電腦最後的競爭優勢不再是芯片，又綁定到了大模型。所以從這個角度講，實際上就是由於美國不缺資本和人才，在商業和科技領域，就總是能超前的佈局一些想法和創意。

而在商業和科技領域，一旦缺乏資本和人才，其影響是，在佈局超前的想法和創意等方面，就會捉襟見肘，因為大家考慮的首先是第一步，也就是趕緊做個產品賣出去，否則沒法生存，也就無法吸引新的人才，同時也就沒資源和能力搞超前的創意佈局等。那是不是説，在這一輪大模型和人工智能的競賽中，中國就已經註定落後了呢，我覺得還是得客觀的分析中美各自的優劣，然後找到突破點，從而把整個系統提升到較為對等的空間中。假設我們這樣追問一下，卡高端芯片不是為了硬件，而是為了軟件，軟件跟硬件的綁定又提升了硬件的競爭力，那麼大模型和硬件綁定的終極方向到底是啥，就是一個突破口。互聯網時代，電腦必須得量產；移動互聯網時代，手機必須得量產。基於這樣的確定性趨勢，那麼能承載人工智能的，一定是智能機器的量產。

因此，這裏面的第一個突破口，就是智能機器的量產，也就是説，無論美國的人工智能軟件如何如何的發達，如果最終無法建立跟智能機器的結合，那就好比人的腦袋長到了魚身上，離開水都活不了，發揮不了真正的價值。那瞭解這一點有啥用呢，我個人覺得，基於這樣一個判斷，那麼中國在訓練自己大模型的同時，最最最重要的是，趕緊對智能機器進行量產，也就是先把低配版的智能機器人等進行量產和普及，然後迅速建立信息和產品技術的反饋數據，這種數據我個人覺得比線上訓練大模型還要關鍵。如果中國能抓住對未來智能機器的量產（低成本、大規模、全球物流體系、巨量應用反饋數據），就會建立一個更高的“綁定”維度，就是無論美國研發出多大的模型，要進入到智能機器的承載體系，而且要讓全球更多人用上，就要跟中國的“量產”綁定。

舉個不恰當的例子，這就好比説賈躍亭和雷軍造車，一個在美國，一個在中國，一個具有非常早的前瞻性，一個卻只用了不到三年，而雷軍成功的關鍵，就是更快、更早收集到用户體驗反饋的“量產”。小米SU7這個，我看自動泊車這個軟件都已經是標配了。特斯拉的FSD也是從率先在加州的應用和訓練開始的。當然，智能機器裏面，除了電動車，未來更大的領域應該是智能機器人。工業革命從靜止的，以及軌道的機器，走向移動的，自動的機器，最後一定會走向智能的機器。