Eric Schmidt 在斯坦福的演讲的时候，因为不知道在直播，所以说了一系列的大真心话，大佬很少这么直白地表达自己真实的看法，所以非常有趣。
上午看完 @foxshuo 的重点之后，我也用 AI 尝试提取了要点，发现结果几乎完全不能用。
绝知此事要躬行，于是我也找到原文读了一下，总结了一些我关注的重点内容。相比 @foxshuo 的劲爆的点，我会更 focus 在行业的趋势上。
我还在结尾附上了原文和双语对照版本，方便大家阅读。
## 未来一年的趋势
- 超长的上下文
- Agents
- Text2Action，文本到行动
这三者将会对世界产生巨大的影响，影响大到还没人能理解，比社交媒体的影响要大得多。
超长上下文，就像短期记忆，它是一个基础。
Agents，现在有人在构建的 Agents 是这样的，它们阅读化学内容、发现化学的原理、进行测试，并将这些过程和结果都添加到上下文中。
Text2Action，文本到行动。我举个例子，如果美国则横幅禁了 TikTok，你就对 LLM 说，给我做一个 TT 的复制品，把所有用户都偷过来，把所有音乐都偷过来，把我的喜好都放进去，30秒做出这个程序，一个小时内发布它。如果它没火，就换一个类似的事情。
这就相当于地球上每个人都有自己的程序员。
而你再也不必为程序员付那么多的工资了。
## 从文本到行动的定义
如何定义？
把「从文本到下一个文本」改变为「从文本到行动」
另一个定义：
「从自然语言到Python」
或者新的语言：Mojo
## 模型未来的机会在大公司还是小公司
六个月前，我坚信模型之间的 gap 正在变小，但是现在我认为 gap 在变大。
所以我投了很多小公司，但是我现在我不确定了，我在跟大公司谈。他们需要 1000亿、10000亿。我计算了钱、能源，结论是电力会成为稀缺资源。
我去了白宫，主张和加拿大搞好关系，因为他们有懂 AI 的人，以及大量的水电。
美国自己搞这件事是不够的，或者和阿拉伯人合作，让他们提供资金。但他们不如加拿大人好，毕竟你懂的。
## 为什么英伟达市值达到2万亿而其他公司苦苦挣扎？
从技术上来说，原因就是现在大部分的代码需要和 CUDA 一起运行，而目前只有 NV 的 GPU 支持 CUDA。
CUDA 是 GPU 的 C 语言。我一直认为它很糟糕，然而它却成了主流。
## 为什么讨论 Nvdia 和 Cuda？
如果 3000 亿美元全部流入 Nvdia，你知道该买谁的股票了吧？
我们需要大量的芯片。美国政府正在资助英特尔，AMD 正在韩国建厂。
AMD 搞了一个大事情，将来可以把 CUDA 架构翻译成他们的，叫 Rockum。虽然目前还不能用。
当年英特尔也是垄断市场的，如今 Nvdia 也是垄断的，但是它不可能一直垄断。
## 谷歌的问题
当年谷歌的天才们发明了 Transformer
但是现在失去了主动权。不仅输给了 OpenAI，还输给了 Claude。
谷歌现在觉得工作生活平衡比胜利更重要。在家办公，一周只去一天。
而创业公司，一直非常地努力工作。有一次我和马斯克吃饭，晚上10点飞过去，发现他正在和xai的人开会。还有台积电，他们有个规定是让名牌大学的 PhD 去工厂的地下室工作。在美国这根本就是不可能的事情。
## 我们需要疯狂的想法
我们处在一个增长最大、收益最大的时期，在这样的时期需要最疯狂的想法。
比如微软和 OpenAI 的交易。相当于把人工智能这么重要的事情外包给 OpenAI 了，我当时觉得这太愚蠢了。除了微软，没人会这样做。
但是他们正在成为最有价值的公司。和苹果公司齐头并进。
## 政治和军事
这部分完全跳过。感兴趣的自己看原文。
只能说美国人对中国的情况一无所知。
## 知识的本质
以前，人们能够理解一些东西，然后才能创造出来东西。
现在，人们可以直接创造，但并不真正理解这些东西的内部是什么。
知识的本质是否在发生改变？
这就像青少年，你知道他们是人类，但是你无法完全理解他们在想什么。
但是我们的社会其实已经适应了青少年，而且青少年最终会长大成年。
## TikTok
我不是鼓励你们都去跟 TT 一样盗版使用音乐。
但是你成功了，会有一堆律师去给你收拾烂摊子。
如果你不成功，也没人会告你。
## 为什么对 AI 的潜力乐观？
第一个原因是，实际上现在任何的投资实际都是 AI 投资。我将 AI 定义为学习系统，实际可以学习的系统。
第二个原因是，有一些非常高级的新算法，非 Transformer 架构。在巴黎，在斯坦福，都有很多新东西。
第三个原因是，市场有一种信仰，智能的发明会获得无限的回报。
原文和双语对照版本：
https://github.com/orange2ai/note_files
上午看完 @foxshuo 的重点之后，我也用 AI 尝试提取了要点，发现结果几乎完全不能用。
绝知此事要躬行，于是我也找到原文读了一下，总结了一些我关注的重点内容。相比 @foxshuo 的劲爆的点，我会更 focus 在行业的趋势上。
我还在结尾附上了原文和双语对照版本，方便大家阅读。
## 未来一年的趋势
- 超长的上下文
- Agents
- Text2Action，文本到行动
这三者将会对世界产生巨大的影响，影响大到还没人能理解，比社交媒体的影响要大得多。
超长上下文，就像短期记忆，它是一个基础。
Agents，现在有人在构建的 Agents 是这样的，它们阅读化学内容、发现化学的原理、进行测试，并将这些过程和结果都添加到上下文中。
Text2Action，文本到行动。我举个例子，如果美国则横幅禁了 TikTok，你就对 LLM 说，给我做一个 TT 的复制品，把所有用户都偷过来，把所有音乐都偷过来，把我的喜好都放进去，30秒做出这个程序，一个小时内发布它。如果它没火，就换一个类似的事情。
这就相当于地球上每个人都有自己的程序员。
而你再也不必为程序员付那么多的工资了。
## 从文本到行动的定义
如何定义？
把「从文本到下一个文本」改变为「从文本到行动」
另一个定义：
「从自然语言到Python」
或者新的语言：Mojo
## 模型未来的机会在大公司还是小公司
六个月前，我坚信模型之间的 gap 正在变小，但是现在我认为 gap 在变大。
所以我投了很多小公司，但是我现在我不确定了，我在跟大公司谈。他们需要 1000亿、10000亿。我计算了钱、能源，结论是电力会成为稀缺资源。
我去了白宫，主张和加拿大搞好关系，因为他们有懂 AI 的人，以及大量的水电。
美国自己搞这件事是不够的，或者和阿拉伯人合作，让他们提供资金。但他们不如加拿大人好，毕竟你懂的。
## 为什么英伟达市值达到2万亿而其他公司苦苦挣扎？
从技术上来说，原因就是现在大部分的代码需要和 CUDA 一起运行，而目前只有 NV 的 GPU 支持 CUDA。
CUDA 是 GPU 的 C 语言。我一直认为它很糟糕，然而它却成了主流。
## 为什么讨论 Nvdia 和 Cuda？
如果 3000 亿美元全部流入 Nvdia，你知道该买谁的股票了吧？
我们需要大量的芯片。美国政府正在资助英特尔，AMD 正在韩国建厂。
AMD 搞了一个大事情，将来可以把 CUDA 架构翻译成他们的，叫 Rockum。虽然目前还不能用。
当年英特尔也是垄断市场的，如今 Nvdia 也是垄断的，但是它不可能一直垄断。
## 谷歌的问题
当年谷歌的天才们发明了 Transformer
但是现在失去了主动权。不仅输给了 OpenAI，还输给了 Claude。
谷歌现在觉得工作生活平衡比胜利更重要。在家办公，一周只去一天。
而创业公司，一直非常地努力工作。有一次我和马斯克吃饭，晚上10点飞过去，发现他正在和xai的人开会。还有台积电，他们有个规定是让名牌大学的 PhD 去工厂的地下室工作。在美国这根本就是不可能的事情。
## 我们需要疯狂的想法
我们处在一个增长最大、收益最大的时期，在这样的时期需要最疯狂的想法。
比如微软和 OpenAI 的交易。相当于把人工智能这么重要的事情外包给 OpenAI 了，我当时觉得这太愚蠢了。除了微软，没人会这样做。
但是他们正在成为最有价值的公司。和苹果公司齐头并进。
## 政治和军事
这部分完全跳过。感兴趣的自己看原文。
只能说美国人对中国的情况一无所知。
## 知识的本质
以前，人们能够理解一些东西，然后才能创造出来东西。
现在，人们可以直接创造，但并不真正理解这些东西的内部是什么。
知识的本质是否在发生改变？
这就像青少年，你知道他们是人类，但是你无法完全理解他们在想什么。
但是我们的社会其实已经适应了青少年，而且青少年最终会长大成年。
## TikTok
我不是鼓励你们都去跟 TT 一样盗版使用音乐。
但是你成功了，会有一堆律师去给你收拾烂摊子。
如果你不成功，也没人会告你。
## 为什么对 AI 的潜力乐观？
第一个原因是，实际上现在任何的投资实际都是 AI 投资。我将 AI 定义为学习系统，实际可以学习的系统。
第二个原因是，有一些非常高级的新算法，非 Transformer 架构。在巴黎，在斯坦福，都有很多新东西。
第三个原因是，市场有一种信仰，智能的发明会获得无限的回报。
原文和双语对照版本：
https://github.com/orange2ai/note_files
