智远同学

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畅销书《复利思维》作者

7枚勋章

畅销书《复利思维》作者;精神生活与商业探索,关注科技人文、消费电商、品牌营销、商业认知思维等方面。
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  • 最近一波大佬聊AI的采访,我挨个翻了一遍。谈周期,谈投资热点,谈办公agent大战,看完懂了很多,依然过不好AI来临之后的生活。
    直到翻完盛大网络联合创始人陈大年那篇两万字长专访,有一句越想越对:让每个人都有自己的智能,别让智能只属于几家公司。 眼下大半个圈子都在等一个东西,一个最好用的AI大模型,一个神的降临。怕它来的,等它来的,信的其实是同一个东西。我的态度:既不怕,也不等。 先说现状,挺扎心,斯坦福那份AI指数报告里,它已经能拿奥数金牌,却读不准一个模拟钟,正确率只有50.6%,比抛硬币强不了多少。 哈萨比斯有个更通俗的比方:偏科生,编程写诗天分极高,一到常识就栽跟头。 进步快,不代表接近。会干活不算数,真AGI得会发明新东西。它现在干的,写材料、查资料、做表格,像一个手脚挺快的实习生。而新东西,偏偏长在它概率最低的地方。 那这道门槛怎么迈?最近很多人、很多企业的解法,齐刷刷指向一样东西:本地模型。 账算得过来,云端每一次思考都在烧token;本地主要就一项电费。你的照片、方案、客户数据,不用再喂给别家,Token自由,它24小时给你干活,数据不出门。 上海的创业公司StartLux,干的就是这件事,今年八月,工信部中国信通院MCP专项测试,它27B的模型拿下综合第二,赢了284B参数的DeepSeek-V4-Flash,跟1.6万亿参数的旗舰比,只差约一个百分点。 国内把本地模型当作主业的,眼下也就它一家。 云端那些大家伙不会退场,陈大年管它们叫「过路神仙」:没有它们,AI起不来,该尊敬的尊敬,该感恩的感恩。它们只是路过。 什么时候算「到了」?也许用不着任何一场发布会。等哪天你发现,电脑里那个东西开始记得你的事、顺着你的脾气,慢慢变成了「你的」,就差不多了。 所以,别慌,别期待一个最好用的AI大模型的神。因为这个神,可能得咱每个人来造。
  • 离 AGI 还早着呢

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  • 人民日报社和百度智能云合办了一个论坛。沈抖上台,从芯片、云一路讲到智能体,通用、专业、定制,基本上该讲的都讲了。
    整场会就一句话:帮你把事干成。我把资料翻了一遍,因为特别好奇云厂商在组织变革时期,会怎么干? 几个月前去百度伐谋发布会,听到一句话,叫「局部最优解」。 啥是局部最优解呢?找答案,搜到一片地方,不搜了,把答案捞出来,还以为这就是最好的,这叫局部最优。 人类专家容易这样,AI 也容易这样;伐谋要突破的就是这个,往更大的解空间里搜。 我更好奇前半截。局部。这两个字,我琢磨了好几个月。 一道题,画多大算一道题?一块业务,从哪切一刀算一块?切大了,AI 使不上劲,切小了,不值当。谁说了算?炼钢炉子,港口桥吊,纺织厂的织布机,各有各的脾气,没人能一刀切。 说个例子: 阿尔特,一家汽车设计公司,用伐谋优化风阻;风阻跟续航、能耗都挂钩,它藏在空气里,动一个车身曲线、一个后视镜角度,结果是另一个样。 他们做的第一件事,是先把题说明白,哪些参数能动?物理规律是什么?算到什么程度算好?说明白了,伐谋才开始搜;最后,十来个钟头的验证,缩到了一分钟。 所以「局部」是什么?一道被说明白的题,风阻设计,就是一块局部。就这么大。 翻伐谋资料,百度自己讲过。沈抖有一句原话: 对于已经定义清楚的问题,AI 可以帮助人们更快验证和找到更优解。 还有一句,大意是:科研人员负责提出问题、设定目标、评价标准和边界条件,AI 负责持续生成、测试和比较。 这不是局部吗?先定义后智能。 三种智能体,最重的是最后那个,定制。沈抖说,通用工具永远不会变成一家企业的差异化优势。 为什么定制,因为每家企业干法不一样;这些不一样,就是一块块还没被画出来的局部。 画局部这件事,没当主角讲,太可惜了。 数据本体露过一面,没下文了,讲 AI 要变成经济力量,也没回头讲,力量是从哪块地上长出来的。 工厂里的 AI 好不好使,它多聪明只是一半,另一半,是之前有没有人把这一块画明白;画到哪,它就能干到哪,画不出来,再强的模型也只能闲着。 这件事有个名字,叫本体,Palantir 靠它走了二十年,伐谋干的活就是这个呀。 百度说要突破局部最优,实际上,它一直在干这件事;我的看法是,它干得很清楚,就差换个讲法,把这事讲明白。
  • 有个消息,关于医药,估计很多人都看到了;路透社报道,字节把AI制药业务拆出去之后,新公司Anew Labs 完成了首轮外部融资,2.9亿美元,投后估值15亿美元。
    不过还没官宣,这事大概率不会官宣,回不回应,好像也不是很重要。 我说两句... 这家公司总部在上海,核心团队大约五十人,上海、新加坡、旧金山三地办公,带队刘凯进字节之前,在IDG和火山石做了七年医疗投资,这轮领投方里,有他的老东家 IDG。 先把账算一遍。看结构,2.9亿除以15亿,19.3%,这是外部投资人在新公司拿到的股份,不到两成;字节保留56%,加上外部的一共七成半,剩下约四分之一,按这个结构倒推,是留给团队的池子。 让给资本的钱不到两成,最厚的一块是留给人。 再看价格,15亿美元,折成港币约117亿,剂泰科技五月在港股上市,发行市值约120亿港元,两个数几乎打平;剂泰有十条管线、一个三期临床,去年收入一个亿出头。Anew Labs四个候选分子全在临床前,收入是零。 一级市场融资价,追平了二级市场给有药的公司的定价,再往上看,Alphabet的Isomorphic Labs五月拿了一轮更大的,21亿美元,创了AI制药单笔融资的纪录,是Anew这轮的七倍多。 全世界干这件事的两家旗舰,剧本是同一个,母公司把队伍拆出来,资本出钱,团队拿期权,控制权留在老东家手里。 所以,我说,这是分账。前面五年,字节一个人养这场赌局,从这一轮开始,账单有人一起付了。 2.9亿美元,按英矽智能、晶泰科技这些同行一年研发投入量级,够烧三到四年;它偏偏选在账单要变大的前夜落地,管线从临床前往临床走,每一公里都比上一公里贵。 字节让出的直接股份不到两成,换回来往后投入的分摊,控制权没动,算力继续由火山引擎供着,这就是全部的算盘。 还有个细节,六月份拆分刚曝光时,我看有媒体报道,传估值是约10亿美元,融资接近2亿。三个月后落地,两个数全往上修了。 今年上半年,华深智药拿了7.87亿美元,剂泰上市时认购超了6900倍,钱在重回AI制药,这个价是市场给的,字节没有理由在位置往回走。 对外部投资人来说,买一张票,赌字节还愿意陪着玩,对字节来说,这是一笔算得很细的账,风险还留在自己表里,56%并表一分不少,账单开始有人分摊,人才拿期权,公司拿独立。 至于这家公司最后成不成?四个分子能不能长成新药?不是这笔融资能回答的问题;十年期的生意,2.9 亿美元买不到答案,只买得到找答案的资格。回头再进一步细聊。
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  • 今天在都江堰,听了一天致远互联的用户大会;去之前我有一个疑问,AI 已经进了很多人的电脑,但离「进组织」还差一段距离。巨头们抢入口抢得火热,门开了一扇又一扇,然后呢?
    听完,先说反差。 麦肯锡今年更新的调研,近九成的公司在用 AI,十家里九家。真正用出显著回报的,一百家里六家。中间这九十多家,钱没少花,工具没少上,员工也真的变快了。快是快了,省下来的时间去哪了? AI 的账,还没算过来。会上讲的几件事,把原因摊开了;个人快了,公司的账没跟上,中间差着43个点。 麻省理工翻过三百个企业 AI 项目,95% 的试点回报是零,大部分系统不保留反馈、不适应语境、不随时间改进。波士顿咨询算了笔账,AI 的价值七成长在组织那一侧,可钱大多花在了技术那一侧。 缺的不是模型,是位置。白皮书里那句话说得直接,AI 还不是组织里的人。它缺四样东西,一个身份,一个看得懂业务的脑子,一个流程里的岗位,一份能攒下来的记忆。 这四样合起来,是一条轨道。今天上午,这条轨道有了自己的零件,叫CoMi AI Platform。 轨道修没修好,看有没有车在上面跑。现场就有两家: 一家搞航空发动机的,全级次7万人共用一张合同网,合同从起草到归档,每一步都被看着。一家做 IT 分销的,跟致远合作八年,台上说,AI 在我们公司,已经不是demo了。 说小一点,轨道就落在日子里。早上八点,一句话,经营简报推过来。十点,督办任务自动提醒。下班前,今天所有 AI 操作、人工修正,全部存档,成了明天的底子。 判断一家公司 AI 落没落地,我有个偷懒的标准,就看它的 AI 在干什么活。活干得越具体,它就越像这家公司的人。
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