AI探索指南

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  2. AI探索指南

    买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金

    买进来要 3.5 万到 5 万美金，算上多年的特殊饲养、手术、兽医和机构管理费,一只猴子全周期下来轻松超过 10 万美金。一只老鼠 80 美金，买的是它基因纯度。
    我问：为什么用老鼠和猴子,不用兔子？她说，老鼠有一整套基因工具箱(2.4 万种现成品系、基因敲除、光遗传学)，猴子是因为大脑结构最接近人类。兔子智商中等两头都不沾,所以不用。
    现在很多 AI 公司在挖她们这种做脑医学研究的人，原因有两个。
    第一层是效率。人脑是地球上最省电的计算机。大脑做着视觉、语言、运动、推理,全部并行,只耗 20 瓦，大概一个暗灯泡。而一块高端 AI 芯片就要 300–700 瓦,训练大模型动辄几兆瓦、几吉瓦。
    差别在于，计算机底层是二进制(0/1),晶体管在 GHz 频率上疯狂开关。而大脑是模拟的、稀疏放电的,神经元只在需要时才点亮、才耗能。AI 公司想偷师这种效率。所以，现在AI 公司最抢手的岗位是神经科学家。
    第二层更微妙：我们其实根本看不懂大脑是怎么运作的，而 AI 现在面临一模一样的处境。
    Anthropic 发现，AI 在回答你的时候,其实在内部想了一套自己的东西,而它说出来的理由，未必诚实。
    举个例子：研究员偷偷给 Claude 塞一个错误答案当「提示」,它会顺着这个答案编出一套像模像样的推导, 只有 25% 到 39% 的概率承认自己用了提示。
    Anthropic CEO 说，当 AI 总结一份文件时,“我们并不知道,在具体而精确的层面上,它为什么做出这些选择。”AI 的思想是个黑盒子。他们的目标是给 AI 做一台”核磁共振”,到 2027 年，希望能看懂里面在发生什么。
    最后又聊到做手术。
    由于大脑本身是没有痛觉的，所以人可以清醒着被开颅。老鼠被开颅、植入芯片、再缝合,可以继续正常活几个月。她笑着说可以帮我开脑，但希望我永远用不上。
    聊完一整个下午，我最大的感受是：
    目前我们对人脑、对 AI,其实都了解得太少了。
    但也正因为如此，我越来越觉得，我们活在最好的时代。
    真正的无人驾驶已经在路上跑、量子计算在飞速进步、人类在认真筹备第一次登上火星、脑机接口真的开始读懂大脑……
    我今天在纽约街头连着撞见好几块 AI 和加密行业的广告：出租车顶上写着「It’s happening with Ripple」，公交广告是贝莱德的比特币 ETF，站台是OpenAI 的 Codex。
    以前根本无法想象的事，都在同时发生在美国。而我们，刚好生在这个最好的时代。

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  3. AI探索指南

    今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口

    今天在纽约见了做神经医学的朋友，目前正在做脑机接口。她竟然说，在学术界看来，马斯克的 Neuralink 是落后的技术。
    生物看不上他用新闻稿做科学的姿态，Neuralink 属于“工程领先、科学取巧”。
    从 DC 开了三个小时车过来，我原以为是叙旧，没想到聊了一下午的脑机接口、AI和存储焦虑。
    她们拿融资之后能够自己设计芯片，去欧洲代工厂订做 22 纳米的版本。22 纳米是低功耗模拟芯片的黄金节点，能在 0.5V 下工作，特别适合做植入式神经记录。
    目前在研究减肥针是怎么作用于大脑的。现在没人知道不同的减肥针药物，如何影响大脑抑制食欲，下丘脑和大脑的奖赏回路(多巴胺通路)具体是怎样的。于是她们在老鼠脑袋上开洞、接入芯片，需要实时测量神经信号的变化。
    因为数据量大到离谱，频率非常高，所以她们需要 10000 个 TB，也就是 10 个 PB 的存储。
    我第一次听到存储用PB这个单位！
    神经信号要以 3 万赫兹的频率采样(每个电极每秒测 3 万次)，才能捕捉到只持续 1 毫秒的神经脉冲。每个数据点才 2 字节,但你乘上几百个电极、再乘上 24 小时不停，一个探针一小时就是 80GB。
    她说一块 1PB 的企业级磁盘比她一个月工资还贵，长期维护的 PB 级存储，五年下来要百万美金。研究室没那么多经费，只能每次买 1 个 PB，精打细算地用。
    给个尺度感，哈佛和 Google 把1 立方毫米的人脑做到全分辨率，就是 1.4 个 PB。一整个老鼠脑，估计要一个 EB(1000 个 PB)。倒不是因为单次数据大，是频率太高。
    而且，存储焦虑也不是生物医学独有的。
    天文学界，SKA 射电望远镜一年要存 700 个 PB。CERN 的对撞机已经在用 EB 级别处理数据。存储，决定着前沿科学的天花板。
    数据一大，通信传输会影响效率。所以我们聊到了光通信。
    芯片连接材料最早用铝，1997 年 IBM 把它换成铜(电阻低 40%)，现在又在从铜换成光。这正好和黄仁勋在 GTC 上讲的呼应，2025 年 3 月,英伟达发布了硅光子 + 共封装光学(CPO)的交换机,为了把 AI 数据中心扩展到百万卡级别。
    为什么铜必须让位给光呢？
    因为速度越快,铜能传的距离就越短(高频下铜的趋肤效应和损耗急剧上升)。到了 1.6Tb/s,一根铜线连一个机柜的高度都跨不过去。所以信号只能变成激光。
    除了存储，实验室动物成本也是很高的。
    一只实验室猴子,

  4. AI探索指南

    今晚腾讯青腾发起的AI Next疯享会，来了12位Z世代创业者和4位投资人，进行了一场生动的“现场夜聊”

    今晚腾讯青腾发起的AI Next疯享会，来了12位Z世代创业者和4位投资人，进行了一场生动的“现场夜聊”。
    在周一晚松弛坐到一起，从自己正在做什么：机器人、芯片设计、湿实验室、AI教育、出海招聘、企业 Agent、另类数据……到每个人把最近的困惑，或者让自己兴奋的事，写到一张纸条上，丢进盲盒里。
    互抽问答的问都很真实。有人问：AI应用到底还能不能做？
    现场的共识是：不是AI应用没机会，而是只做“AI 外壳”没机会。真正难的，是能不能进入行业现场，接上真实流程、数据和客户需求。
    也有人问：AI 是年轻人创业最大的杠杆吗？
    大家没有把答案简单归给AI：AI是杠杆，但人还是核心。工具变强以后，真正稀缺的反而是人的判断力、热情和行业理解。
    还有人问：创业的真实原动力是什么？
    答案也不只一种。有人为了理想，有人为了问，有人只是想更深地理解这个时代。创业原动力，未必都是“改变世界”。
    接着有人问：To B AI 创业怎么找 PMF？
    答案很直接：先别急着憋一个完美产品。先扎进现场，做服务，找客户，找到真正有人愿意付钱的地方。
    最后还有一个特别有共鸣的问：人的 context window 不够用了怎么办？
    AI 提高了生产力，也把人的注意力推到了新瓶颈。工具越来越多，信息越来越密，创业者也开始需要重新管理自己的输入、记忆和节奏。
    今晚最打动我们的，是这些正在下场做 AI 的人，愿意把问摊开聊，也愿意接住别人的问。
    北京，今晚风儿正好，我们下次见。👋
    @aigc1024

  5. AI探索指南

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    还有人问：创业的真实原动力是什么？
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  8. AI探索指南

    现在的AI确实已经很能打了

    现在的AI确实已经很能打了。
    我随便找了一个开源的SKILL，然后在codex安装，就可以做到盘面分析，让AI给出具体操作建议，预测股价等等功能。这还只是开源的项目。
    操作方面，AI指挥我直接高开卖出中天科技，我是没听，结果直接下杀-3%。还好我也是熬了一下赚了出了。
    现在会用AI和不会用AI简直是两种人类。
    @aigc1024