本期播客围绕全球 AI 领域的竞争格局展开深入对话，提出了 AI War 而非 AI Bubble 的观点，认为 AI 竞争已上升至国家战略层面。嘉宾们分析了以英伟达 GPU 和谷歌 TPU 为代表的两大阵营，以及 OpenAI、Anthropic 等领先模型之间的交替领先常态。同时，重点探讨了在线学习（Online Learning）作为继预训练和强化学习之后的第三个范式，预示其可能带来的核弹级突破。播客也对 AI 投资策略进行了调整，强调应关注领先模型、算力基础设施及技术溢出红利。此外，还探讨了 AGI 实现路径的现实考量、机器人技术的最新进展，并对中国科技公司和华人创业者在全球 AI 竞争中的机遇与挑战表达了期待，鼓励发挥人才优势，增加风险资本支持以激发创新。
这里是《全球大模型季报》的第8集，也是我和广密跨年对谈的第三年了！
这集节目将带你看到，在对AGI开始充斥着现实主义情绪回归的当下，全球AI War形成了怎样的战队、阵营和联盟？各个前沿实验室在探索哪些新范式？硅谷又涌现出了哪些新型的研究实验室？
如果你对全球大模型季报有更多的想法或者建议，欢迎大家在评论区留言，我们都会看到。
2025的最后，期待我们和AI共同进步！
AI War：一场全球巨头都输不起的竞争
02:00 全球大模型季报陪伴大家到第8集了
03:19 一开始就不免俗地聊聊AI Bubble吧
07:38 OpenAI收入构成算账：看得清的收入和看不清的收入
13:10 有的公司是“巨头的棋子价值”
13:32 OpenAI做商业化的速度问题
15:04 纵观全局，这场AI War的主要推动方和阵营：英伟达GPU vs 谷歌TPU
17:16 Google越强，越会形成反Google联盟，OpenAI越强也会形成反OpenAI联盟
交替领先是顶尖模型的新常态
17:48 全球最领先的3个模型GPT/Claude/Gemini，交替领先是竞争常态
25:40 这里有个偷懒的判断，基础模型=综合电商，scale SKU=scale data
27:40 Gemini崛起，大家会担心OpenAI会怎么办？怎么看待这两家的竞争？
31:20 另一个判断是：最终的最终，ChatGPT会融合传统Search，最终也会吃掉传统Search广告的份额
35:08 大家不把Google当做AI loser诺基亚了，但Google危机没有真正解除
Pre-training和RL之后的第三个范式：Online learning
36:01 Pre-training scaling确实快结束了，但Online learning刚开始
38:49 OpenAI即便分崩离析3-4次了也依然很强：Anthropic是OpenAI最早的Scaling team，Ilya是Pre-training team，Thinking Machines是原班ChatGPT和Post-training team
40:01 说一个暴论：大家提的机器人、世界模型、多模态，很多可能是假问题，Online learning可能才是唯一重要的真问题
41:01 Pre-training预训练是石油，化石燃料；RL专家数据是新能源，有用但总量少；Online Learning是核聚变，还没突破，突破了无敌，人类进入硅基时代
AGI像马拉松 or 自动驾驶？持久战+现金流之战
43:05 如果模型数据分布里面没有这类数据，这类任务就是不work，只有压缩过这类数据，才work——今天的模型还是巨大的压缩器
44:33 “模型即产品，数据即模型”
44:45 听过一个rumor：Sam在内部说先忘掉AGI？
45:04 局部L3/L4，很难整体L4：现实一点的是，在知识工作者群体，局部L3/L4的体验是能看到的，比如ChatGPT做长尾信息获取, Coding Agent, Office/PPT/Excel Agent, Finance金融投研Agent
现阶段对于投资的思考（不作为投资建议）
47:11 上一期播客说的是40%OpenAI+40%字节+10%Google+10%Anthropic
现在是：25%OpenAI+25%Bytedance+10%Google+10%Anthropic+10%Nvidia+10%TSMC，每家都放一点
另外是今天要bet 3年后的范式和winner了，Thinking Machines和SSI这种Neo Labs也应该好好考虑下
2026年，湾区的重要趋势和信号
50:57 2026年期待投资的主题
52:53 模型即产品，数据即模型
54:48 一横一纵：横向蒸馏人类专家知识，横向扩宽更多的行业领域；纵向就是下一代技术范式，Online learning，创造更高的经济价值
56:45 硅谷新冒出的Neo Labs的分布图
59:43 Robotics的最新进展和公司分布
01:05:55 硅谷头部公司的ARR增长状况：越头部的公司越便宜，越头部的公司越没有Bubble
01:08:02 国内的大模型和应用公司
01:09:39 模型的下一个胜负手是什么？
华人创业者、基金和“中国的硅谷”
01:10:16 中美的AI叙事差异
01:12:15 对华人创业者想说啥
01:14:20 为什么说希望推动中国有个硅谷？
01:16:45 3-5年之后全球最领先的AI公司会是华人团队吗？
年终对话【站在2025年之外】
《122. 朱啸虎现实主义故事的第三次连载：人工智能的盛筵与泡泡》
《124. 和戴雨森聊2026年预期、The Year of R、回调、我们如何下注》
《125. 与Altimeter合伙人Freda聊：下注OpenAI、Robinhood往事，美国资本坏小孩、算盘与泡沫》
《126. 和红杉郑庆生聊：经济史的流量革命、人类行为模式的不可预期，与创始人性格》
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