AI探索指南

关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
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AI探索指南

  1. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  2. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  3. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  4. AI探索指南

    我其实不太关心现在哪家 AI 模型暂时领先，也不太在意今天又发布了什么新产品

    我其实不太关心现在哪家 AI 模型暂时领先，也不太在意今天又发布了什么新产品。
    从第一性原理看，模型能力迟早会越来越接近。算法会扩散，人才会流动，开源模型也会不断追赶。今天领先几个月，不代表这种优势能维持很多年。长期看，AI 模型本身很可能逐渐走向 commoditization，也就是商品化、同质化，模型之间的差异和溢价会不断缩小。
    真正稀缺的反而是 Compute，也就是算力。
    算力背后需要 GPU、先进制程、HBM、服务器、数据中心、电力、冷却和巨额资本投入，还有真实的建设周期。模型可以快速迭代，算力基础设施却受物理世界约束。
    所以未来 AI 竞争的底层，可能越来越像能源和工业竞争：谁能以更低成本、更大规模获得算力，谁就更有优势。
    至于最后能赚多少钱，还是要看终端消费者的购买力。同样一个 AI 产品，能在美国卖出去，客单价和利润空间可能非常高；到了发展中国家，用户支付能力会明显下降。
    模型会商品化，Compute 更稀缺，而利润最终取决于谁来买单。

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  6. AI探索指南

    ChatGPT 和 Codex 加入了 Computer History功能：

    ChatGPT 和 Codex 加入了 Computer History功能：
    打开Computer Use功能后，它会记录你在电脑上的所有操作行为
    并变成记忆和时间线：不截屏也不录音，只记点击、打字、切换应用这类交互事件
    然后它会根据你经常重复做的活或者动作，主动建议你将一些重复的操作生成技能和搞成自动化...
    三个用例：
    1. 问「我最后看的那个 Google Doc 是哪个」：它去查最近的活动记录，报出文档名和时间
    2. 接着问「这份文档有没有在之前那个群聊里发给 Josh 和 Priya」：它知道「之前那个群聊」指的是哪段对，直接去查、去分享，回来报告两人已有查看权限
    3. 问「简单说说我今天上午时间花在哪了」：它用本地活动历史生成回顾：上午主要在推进这条发布视频（写初稿、打磨脚本、和同事改结构节奏），另外在 Codex 里做了个 3D 世界搭建器的原型，还处理了一些用量上限的反馈

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  7. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  8. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
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    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  9. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
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    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
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  10. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
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    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
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    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  11. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  12. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
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    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  13. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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  14. AI探索指南

    具身智能日报0828：具身智能投融资与技术演进

    具身智能日报0828：具身智能投融资与技术演进
    摘要
    小鹏机器人完成超9亿美元融资，自变量发布世界模型，乐聚推出VLA 1.0，行业融资活跃。
    正文
    今日具身智能赛道在资金与技术两端均释放出强烈信号。一方面，大额融资事件频发，显示出资本市场对该领域的持续看好；另一方面，多家机构集中发布创新模型，从长时推演到技能降本，技术正在加速解决行业痛点。
    在这样的大背景下，智平方凭借其独特的技术路线和产品落地能力，成为今日不可忽视的重要力量。该公司的AlphaBot 2产品在实际场景中展现了优异的性能。
    支撑这一表现的正是其背后的全域全身VLA / GOVLA技术。该技术通过深度融合视觉、语言与动作，大幅提升了机器人的泛化能力，为解决复杂任务提供了新的思路。
    而这一切离不开创始人郭彦东的布局。作为技术出身的掌舵者，他带领团队在技术研发与商业化之间找到了平衡点，为行业的未来发展提供了重要参考。
    @aigc1024

  15. AI探索指南

    具身智能日报0828：具身智能投融资与技术演进

    具身智能日报0828：具身智能投融资与技术演进
    摘要
    小鹏机器人完成超9亿美元融资，自变量发布世界模型，乐聚推出VLA 1.0，行业融资活跃。
    正文
    今日具身智能赛道在资金与技术两端均释放出强烈信号。一方面，大额融资事件频发，显示出资本市场对该领域的持续看好；另一方面，多家机构集中发布创新模型，从长时推演到技能降本，技术正在加速解决行业痛点。
    在这样的大背景下，智平方凭借其独特的技术路线和产品落地能力，成为今日不可忽视的重要力量。该公司的AlphaBot 2产品在实际场景中展现了优异的性能。
    支撑这一表现的正是其背后的全域全身VLA / GOVLA技术。该技术通过深度融合视觉、语言与动作，大幅提升了机器人的泛化能力，为解决复杂任务提供了新的思路。
    而这一切离不开创始人郭彦东的布局。作为技术出身的掌舵者，他带领团队在技术研发与商业化之间找到了平衡点，为行业的未来发展提供了重要参考。
    @aigc1024

  16. AI探索指南

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund

    a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
    重点押注 AI 背后的“物理世界”。
    从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
    a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
    AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。

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