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最近有两则关于AI的重要消息，既与投资密切相关，又影响着整个人类社会的未来。首先，Anthropic的CEO Dario透露，目前公司正在开发的AI模型训练成本高达10亿美元。他预计，到2027年，AI模型的训练成本将上升至100亿美元，甚至是1000亿美元。其次，Dario的前东家百度（没错，Dario的AI之路始于百度）的萝卜快跑Robotaxi在武汉实现了500万订单，公司希望2024年将在武汉实现盈亏平衡，并在2025年实现盈利。
当然细看Robotaxi模式还有很多问题，包括其后台成本昂贵，就算不考虑总部自动驾驶软件的研发费用，还要考虑无人车运营中心的投产与折旧，安全员成本。以及Robotaxi目前的空跑比例还远高于其他网约车服务，特别空跑还会间接影响到折旧年限，目前商用车都有严格的公里报废要求。
毫无疑问，我们正处于人类社会又一个伟大的变革点上。人工智能和通用人工智能（AGI）的研发，就像曼哈顿计划和阿波罗计划一样，已经成为高投入、大规模、有组织的科研项目。幸运的是，我们团队同全球顶级的AI专家和科学家们长期保持着深入交流，能够在最前线见证人类文明不断突破智能的边界。虽然基于transformer的Scaling Law是否能引领我们走向AGI的终点尚不确定，但与这些前沿专家的交流，总能感受到他们面对挑战时的积极与乐观。
继续推进Scaling Law仍有许多前景广阔的研究思路和方法，每种思路和方法的验证都需要巨大的算力，往往需要数万甚至数十万张GPU来进行实验和训练。人类进化出智能是数亿年对抗熵增的过程，消耗了无数能量。通过Scaling Law追求大模型，也是利用海量算力来对抗熵增。这不仅需要单卡层面的优化，更需要整个大集群乃至数据中心的优化，而互联Networking技术则是其中的核心环节。Scaling Law能否继续，核心之一在于互联Networking。正因为如此，我们之前重点分析了互联技术的机会与挑战。
另一方面，曼哈顿计划和阿波罗计划产生了许多副产品，被广泛应用于人类社会的日常生活中，创造了巨大的经济价值，如核能发电、放射性治疗、计算机技术、微波技术、材料科学等。在通往AGI的道路上，我们相信也会有许多副产品，可能更快、更直接地创造巨大的社会价值。当前最明显的例子是自动驾驶和端侧AI。以Tesla为代表的自动驾驶技术，受到大模型的启发，升级为端到端的架构，结合海量高质量的RLHF人类真实驾驶数据，已经呈现出清晰的Scaling Law。我们相信，Tesla的V12及后续不断迭代的算法，以及类似Waymo和百度的Robotaxi，在可预见的将来，会实现L4级别的真正落地。而与自动驾驶软硬结合类似，手机作为人类最常用的硬件产品，拥有最全面的个人使用习惯，是不可替代的入口。以苹果和谷歌为代表的端侧AI，也可能在可预见的未来，成为每个人的Personal Agent。我们的下一份重点研究报告将聚焦端侧AI，欢迎大家关注。
上周逛了下WAIC，然后参加了几场投资人与创业者的茶话会。
听到了很多精妙的想法，每个想法都很细致，这个XX行业+AI怎么做的，为了完成这个工作流程，分成了几个Agent，在哪些环节里加了AI，哪些环节做成决策树，哪些环节用Bert。
最近我做AI客服项目的时候也是一样的感受，聊了大量的美国和中国客服案例，也是极尽符合客户公司的需求，特别细致，特别需要行业理解。
最近有个OnlyFans案例挺火的，虽然有点敏感，但我感觉很代表实际的应用落地情况。具体的情况大家自己去看吧：https://www.latent.space/p/nsfw-chatbots
在这个案例里就很典型，客服不是简单的客服，需要聊骚，还要符合人设，给每位大V精调模型。还要根据大V的内容挑选亮点，去匹配用户的行为习惯，甚至在互动的过程中也有很多小心思。
在一些销售的Agents案例里也看到类似的，要区分Leads的ABC等级，衡量哪些人做，哪些AI做。Leads还要分成T+0，T+1的差别，根据事实的SFT反馈回滚。针对当天用户、7日留存用户、复购用户，还要开发不同的Agent。
这些想法给我的感受是太精妙了，也是因为太精妙了，导致行业的KnowHow非常重要，多数需要行业里面的人来做，靠外部标准化公司很难完成，行业集中度短期没法提高。
这也和我与IT咨询公司沟通感受很像，在帮助客户部署的环节也需要很长很长时间。IT咨询公司也要学习，客户也要学习，还要帮助客户使用他们的本地数据。过去的人力弹性体系在如今的高门槛要求下也失效了，大家都很难找到合适的能够参与部署的人。
Long Semi Short Software的Degross结束了，美国PM回来上班了，开始Regross了。看盘面就能明显感觉到了，独立日那一整周大家都在放假。
但这种板块轮动感觉这个季度会挺频繁的，特别是看这个季度的应用季的情况。如果微软对Copilot有很好的口风，其他应用也有好口风，可能还会再反复出现。
我们正在发售一篇报告，其内容是：
META与MSFT季度调研情况与业绩分析（下周可约路演）
尚有三篇报告正在调研中，其内容是：
AI客服的进展与影响
AI手机以及Personal Agent场景
AI咨询行业
在过去的四个月，我们已经发售了六篇报告：
算力需求场景测算
AI与GPU在META中的应用
微软Copilot进展、GenAI售卖场景以及如何影响公有云选择
北美算力租赁厂商近况及供需平衡情况
互联技术以及未来发展趋势
美国数据中心与电力情况
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大模型未来三年的十个假设
Data Infra：大模型决战前夜
