庄明浩
大家好，我是明浩。今天的内容，其实是我今天下午刚刚参加完一个朋友基金的策略会之后做的。对方找我聊 AI 应用的话题，给我布置了任务，所以我做了这次内容。
这次内容的 PPT 大概 20 多页，真正讲述时间可能半个小时左右。其中大概 3、4、5 页，是之前我讲过的 B 端那个 PPT 中页面的延续，剩下的内容基本上是重新整理的。
然后，我之前在小宇宙新上的那个语音功能上说，22 号和 23 号在上海有一次活动，小宇宙官方组织的活动。因为那个活动我会做一些我自己的小设计，因为我有一个小时的 meet up 时间。今天的内容某种意义上来说是那次活动的一个小前哨。对，我保留一点点秘密。不过，如果对这个事情有兴趣，欢迎大家在 8 月 22 号和 23 号来上海线下的小宇宙活动找我，我应该是 23 号那天的一个小时的时间，具体是哪个小时还没有确定。这次活动的票还没有开，应该是 8 月 12 号和 8 月 14 号在小宇宙 App 内开，有兴趣可以去等一下。
我们正式开始今天的内容。今天的内容叫《AI by the Numbers》，就像这个标题定义的一样，我今天的 PPT 除了封面页、尾页和倒数第二页之外，所有页面基本上全部都是数据。
我在这个 PPT 的首页上写了几个小字，叫“没有观点，只做记录”。前几天在跟《叛乱》的 Eric Yan 直播讲豆包和飞书的事情时，现场有一位听众，也是我的朋友，在微信里私信我，说他觉得我讲得比较有道理。我说，其实我没有观点，只是陈述我所看到的、当下这个时间点发生的事情。就像大家戏称我为“AI 司马迁”一样，我只是做了个记录。
今天的内容其实也一样，我们一页一页讲。第一张图，我放的是截至 8 月 5 日，也就是上周第 3 个交易日还是第 4 个交易日的标普 500，过去 1 年左右的曲线。
1. 标普屡创新高
回看这一年多，我们可以想一下，从去年 8 月到今年 8 月这一年中发生了多少事情。然后再回看，以 1 年的时间维度看整个标普 500 的趋势，基本上这张图的标题，我每一次写的都差不多，这次叫“屡创新高”。
哪怕经历了 7 月份大家非常、非常痛苦的史诗级回调，没过多久，我们只看标普 500 指数，也再次创了新高。过去 1 年发生过非常多的事情：战争，甚至各种各样的中美贸易战问题，再往前推，还有类似“DeepSeek R1”这样的事件。可是无论发生什么，从一个相对长的周期来看，标普 500 似乎依然还在上涨过程中。
所以第一张图的结论是，什么大跌不大跌，我觉得不重要。全产业链的需求看起来非常强劲，今天这个时间点，没有任何云厂商、芯片公司、半导体公司或者 SaaS 公司敢下调预期。
但这似乎听起来很危险，不是吗？我们再看整个市场的区分。第二张图表是过去大概 1 年半的时间，整个美股市场中，我们把核心的 TMT 相关公司分成软件和 AI。
你会明显感知到，这两条曲线之间出现了巨大的分歧。大家似乎认为，AI 开始替代传统意义上的软件和 SaaS，所以大部分软件公司距离历史高点应该都跌了 50%、60%、70%，对吧？甚至有很多公司跌了 90% 以上。
可是 AI 相关的标的，在过去一段时间涨得非常好，尤其是最近大概半年的时间。所以 AI 和软件似乎成为了一种分道扬镳的状态。
2. Capex逼近危险区
第三张图表是老生常谈的 Capex。我在上一次 PPT 里也讲过一个非常简单的结论：Capex 的预期在过去 3 年一直都是偏保守的。每一次各家公司发财报，都会上调来年的 Capex 预期；每一次我们在年底预测来年的 Capex 投入时，又都是保守的。
今天这个时间点，似乎美国最头部的几家科技巨头的 Capex 已经占 GDP 接近 3 个百分点了。这个数字类比当年的光纤，已经是一个挺危险的区间了。
但很多人会说，这次不一样，对吧？最有名的 AWS、微软、Google 和 Meta，2026 年的 Capex 距离 2025 年几乎翻番，那 2027 年呢？当很多事情遇到人类的极限之后，这种态势还能继续保持吗？
虽然没有人敢往下调，但是再往上调能调多少呢？我又会想，类似的话语似乎在去年年底我也问过，可是今年告诉你，市场还会再往上加，那明年呢？不知道。
3. AI收入开始兑现
今天我做这次演讲时，找我的这位朋友给我的命题是讲 AI 应用。我说，那是否可以拓展到今天这个时间点 AI 的收入获取方式上？他说也可以。
如果从这个角度来说，AI 肉眼可见的、第一个最直接的收入获取方式，就是云厂商的收入增长。你会发现，美国最大的几家云厂商——AWS、Google Cloud 和微软云——在过去几个季度，亚马逊应该已经重新回到超过 10% 的季度增长；微软云和 Google Cloud 则是每个季度增长 45%、50%、60%，非常疯狂。
云是我们看得到的，但云似乎听起来是一个间接的收入获取方式。真正意义上去看 AI 行业的落地，我们看收入，似乎大家只能去看 OpenAI 和 Salesforce 两家的 ARR。这两个公司的 ARR，似乎也在很多人的评价体系里，作为观测 AI 行业进展的最重要指标之一。
最新的数字是，OpenAI 7 月份的 ARR 应该超过了 400 亿美元，传闻 xAI 应该超过了 700 亿美元。但是这个计算方式存在各种各样的分歧。比如 OpenAI 的 ARR 计算方式，应该是扣除微软分成之后的到手收入；而 xAI 的计算方式不扣 AWS 和 Google Cloud 的分成，是直接全部算进去的。
所以，这个流水到底该怎么衡量，到手的确认收入到底该怎么算，这件事情是持续困扰行业多年的议题。就像当年我们看游戏行业，游戏行业的一份流水，可以是发行商的流水，可以是 CP 的流水，可以是渠道的流水，甚至可以是充值厂商的流水。同样一份流水，可以被每个人用很多次。
那问题来了，ARR 能代表一切吗？或者说，这个问题的反面是，我们今天都会认为模型像一个巨大的、无往不利的锤子，我们需要找钉子，对吧？拿着锤子找钉子，那我们就看场景。
可是这里出现了一个议题。我在上一期的 PPT 里也用过这样一张图，是 Coatue 做的，展示了 Copilot 在过去半年左右拓展的行业方向。他们从传统模型开始，拓展到了金融、法律、安全、生物医药、设计，以及最近新出的企业级服务。
最近也有传闻，Cursor 还在秘密路演。传闻明年年底，Cursor 的预期估值将达到 3,000 亿美元；今年突破 1,000 亿美元，大概率问题不大，明年就是 3,000 亿美元。
但是在这个预期当中，你会发现，coding 收入占比已经降到了 40%，接档 coding 的是 enterprise，也就是企业级服务。于是这个议题就变成了另外一个更重要的问题。
你会发现，Google 今年在拉斯维加斯的 Google Cloud 大会上，推出了 Google 的 Gemini Enterprise；OpenAI 最近也在推 Enterprise；甚至国内的腾讯 WorkBuddy 在推企业级服务，千问办公在推企业级服务，豆包和飞书合并之后，豆包内部在做的也叫豆包企业版。
似乎这件事情已经成为共识。
4. 模型价格进入斩杀线
我们再看一道题，我觉得这个议题更有意思。我用了一张最近也有很多人转发的彭博图表，讲各家模型厂商头部模型的 input 和 output 单价。
比如，Sonnet 最贵的版本，input 有 10 美元，output 要 50 美元。OpenAI 5.6 的最高级版本，input 可能是 5 美元，output 是 30 美元。同样再画上 DeepSeek，DeepSeek 是零点几美元，所以那条线几乎可以忽略不计。
所以推特上有人说，他还以为做这个图的人没有画 DeepSeek 那条线。但你仔细看，其实 DeepSeek 画了一条黑黑的线。
如果大家之前听过最近一段时间传出来的林文峰语录，应该也会看到他对推理毛利这件事情的讲述。他说毛利大概可能降到多少，还有 60% 的毛利，对吧？这个数字到底是怎么样的？
或者用一个更简单的数学题来计算，我一说大家就能明白，但是大家之前应该很多人没有这么想过。比如今天你有一个产品，成本是 1 块钱，卖 10 块钱，你的毛利是多少？90%，对吧？
然后你想，竞争突然间激烈了，我打半折，卖 5 块钱。你已经让出了非常大的利润，已经打了非常大的折扣。可是你想，1 块钱的东西卖 5 块钱，你的毛利是多少？是 80%。
纯从毛利角度来讲，你不过才降了 10 个百分点而已。哎，有点奇怪，对吧？
你再看同样的例子。比如 DeepSeek V4 刚刚出来时的价格，没过多久就打了一个折，这个折扣是多少？2.5 折。
如果还按这个公式来算，假设成本是 1 块钱，原来卖 10 块钱，毛利是 90%；打到 2.5 折，也就是卖 2.5 元，毛利是多少？60%。毛利不过才降了 30 个百分点，所以这个空间非常大。
当然，因为各种各样的原因，最近 DeepSeek 可能要调价，甚至可能会比较大幅地调价。这就是各家厂商竞争以及其他一些原因导致的，我们不展开。
然后再引用一张图。我在极客公园上也发过，我说这就是“斩杀线”。这张图有两个坐标系，一个坐标系是模型的打分，一个坐标系是模型的价格，横坐标是价格，纵坐标是打分。
从 DeepSeek Flash 的初始版本到 DeepSeek Flash 0731 的正式版，模型能力巨幅提升，还变得更便宜了。所以，以 DeepSeek Flash 0731 版本作为基点，做一个横向和纵向的矩形。在这个矩形里面的所有模型，理论上似乎都没有意义了。
为什么？这个矩形里被框住的模型，要么没有 DeepSeek 的能力强，要么比它价格更高。那为什么要用呢？
所以我们看到，从结论上来说，这条曲线拉出来之后特别明显。你会发现，GPT 也好，Claude 也好，甚至 Gemini、Kimi，所有人在做的事情，曲线一拉，叫作逃离斩杀线。
我们要么比 GPT-4 的能力强，要么比它便宜。但便宜看起来很难，所以只能比它强，逐渐往右上角移动。斩杀线这个能力，或者说斩杀线这个说法，特别具象化。
当然，今天来看，我们用打分这种特别、特别单一的维度去评判模型本身，可能也有问题。但是这个状态的趋势，我觉得非常明显。
5. Agent成为新范式
再看一张图。这张图是上一次 PPT 用过的，我把它叫作“可能是一次范式转移”。这一次，Codex 变成了新的 ChatGPT。
我最近因为换电脑，重新去下载软件。你会发现，今天你去 ChatGPT 官网下载 ChatGPT 时，下载到本地的那个 App，其实原来就是 Codex，只不过今天已经叫 ChatGPT 了。你想下载原来那个纯对话的 ChatGPT Classical，我都不知道去哪儿下载了，可能只能通过网页的方式实现。
然后出现了一个大家认为的范式，就是 Agent 成为新的范式，甚至从所谓的 Coding Agent 拓展到了 Work Agent。所以我们在 Codex 里面，除了看到 Codex，还看到了另外一个选项，叫 ChatGPT Work。
在最新的 Claude 客户端里，聊天对话框下面有两个按钮，一个是 Chat，一个是 Work。就像我上一次 PPT 讲的，coding was first，now everything else。
所以 Claude 有 Cowork，我们看到了 WorkBuddy，看到了千问办公，看到了豆包企业版，看到了 Trae Work，也看到了这些 Work。这可能是一次范式转移。
进而大家知道我要讲什么。如果听过我上一期播客，应该知道我会讲什么。我再次讲到了易观的那份《中国桌面端 AI 原生办公智能体访问量》的报告，对吧？WorkBuddy 是 2,097 万，截至 6 月。
这 2,097 万是访问量，甚至只是交互次数，跟我们想象中的 MAU 和 UV 差距非常大。我同样用了之前 QuestMobile 发布的半年度 AI 报告，也再次强调了 QuestMobile 统计的数据：截至 6 月底，中国 PC 客户端的 AI 应用，也就是在电脑上安装了 AI 应用的用户，是 1,800 万。
更重要的是，这 1,800 万里面，应该有一部分，甚至一大部分，安装的其实是原来的豆包、千问和元宝客户端。因为在今天这个时间点，我们讨论比较多的这一轮 Work Agent，真正意义上的推广期应该是从 Q2 才开始的。
同样，我用了之前的一些评判方式，比如我们澄清事实的部分：Manus 是春节才火的，后面才有这些所谓的 Work Agent 出现。
今天这个时间点，大部分用户的行为应该还在 PC 端。比如 WorkBuddy 手机端的正式上线时间是 7 月 18 日，今天才不过 8 月初。使用上依然是有门槛的，所以我们会觉得它还没有破圈。
没有破圈，大概率可能就是我们拍脑袋想的 10% 到 20% 的覆盖率。那这个 10% 到 20% 是什么的 10% 到 20%？
那就是中国到底有多少用户应该或者可能会使用多少这样的产品，就像一个天花板。这个天花板的数字来自哪儿？
比如我们可以去看 CNNIC 统计的中国所有 AI 用户数量，但那个数字是一个大几亿的数字，我觉得没有太多帮助。我们可以去找一些其他数据，比如中国有多少白领用户，中国的城镇就业人数扣掉所谓的制造业和线下服务业之后还剩多少人。
我们甚至可以去找钉钉、企业微信、飞书的活跃用户规模，也可以看 WPS、腾讯会议的活跃用户数。这个数字，反正我个人拍脑袋，会觉得 1 亿到 2 亿应该已经是一个有些乐观的数字了。
1 亿到 2 亿乘以 10% 到 20% 的覆盖率，可能今天就是小几千万的盘子。在这个时间点，我觉得这是一个相对有些乐观、但已经比较合理的数字。
然后是一些可能更真实的数字。之前 Will，我的好友 Will，在极客公园上写过，WorkBuddy 全网都在传的 1,200 万到 1,300 万 DAU 这件事，挺扯的，其实也就是 100 多万 DAU。那个数字是一个投行小弟的笔误，然后就成了所有自媒体的素材。
所以你可知，今天这个时间点做自媒体的门槛有多低。
之前也说过，晚点写过一篇姚舜宇的文章。姚舜宇说，今天 WorkBuddy 是一个上百万日活的产品。
再次强调，你在什么场景下会用“上百万”这个数字？800 万、900 万的时候，你会说接近千万，对吧？500 万的时候，你大概率会说是 500 万；300 万的时候，你也不太可能会用“上百万”来描述，对吧？
前几天，“晚点”又写了一篇文章，写的是腾讯、阿里、字节的 AI 办公大战。在那篇文章里，“晚点”说，据他们了解，WorkBuddy 的日活跃用户数在周中与周末波动比较明显。
当然，周末大家不上班，干嘛要用 WorkBuddy 呢？但平均已达百万量级。也就是说，平均达到百万量级，就代表周末是不到百万、周中是达到百万，平均一下算，那这个数字大概率大家可以感觉到。
同样是在那篇文章里，还有另外一个数字，我觉得值得大家去看一下。豆包是在 6 月份开始上线专业版，也就是开始尝试收费。
我之前跟兰溪也聊过，我们聊过豆包可以尝试哪些收费方式。豆包最后选择了生产力工具这个方向。这个方向在国内，我觉得 3% 的付费转化率已经是一个极度乐观的数字，常规来看可能不到 1%。
豆包之前应该是 3 亿到 4 亿左右的月活。如果按 1% 算，就应该是 300 万左右的付费用户。那现在豆包付费跑了快 2 个月时间，付费用户数有多少呢？
“晚点”那篇文章里写的是小几十万。小几十万大概率就是千分之一左右。这个数字非常赤裸裸。
我今天下午做这次演讲的时候，线下大概有 1、2 百人，大部分是做投资的。我问了一下，我说现场有人买过豆包的付费吗？没有一个人举手，非常赤裸裸。
当问题走到这里时，你会发现，因为今天我的朋友给我的议题叫 AI 应用，所以这个议题听起来似乎有些悲观，甚至有些凄惨，对吧？只有千分之一的转化率，做什么付费啊？
那有没有别的方式呢？我觉得有另外一种，我们换个角度去考量。
6. 训练数据成为新生意
今天的 OpenAI、Anthropic、智谱、Kimi、MiniMax、DeepSeek，这些公司都已经很大了，对吧？从估值角度来讲，它们已经非常大了。
然后似乎很多公司，不是模型厂商，也想做自己的模型训练。哪怕不是做纯粹的模型，也想基于开源模型，做各种各样针对自己数据的训练，以及所谓强化学习环境的搭建。
那这些事情是自己做，还是跟人合作，还是找别人做？是全部都自己做吗？当然不是，对吧？哪怕是 OpenAI 和 Anthropic，也不可能把所有事情都自己做。
于是就出现了一批公司。它们做的是什么呢？叫 AI training data，也就是做数据和 RL 环境搭建。这些事情在我去年年底的 PPT 里也有非常详细的解释。
今天我们回头来看，美国市场上已经出现了一众公司。第一批公司当然是做 AI 数据的公司，它们的营收规模可能已经超过 10 亿美元，ARR，它们的估值可能已经几十亿美元了。
这一波公司包括 Scale AI、Surge AI、Mercor。然后还出现了另外一些做所谓强化学习环境搭建的公司。这些公司相当于在帮模型厂商，或者想做自己内部 AI 落地的公司，提供一套强化学习环境搭建的解决方案。这些公司的发展也很快，估值涨得也很快。
同样，我用了很多次蚂蚁开源的报告，去讲整个 2026 年 Q2、截至 2026 年 8 月初这个时间点，什么样的开源项目在这段时间涨得很好。
给模型、给 Agent 做 inference，做软件 infra，我不说硬件 infra。相关的厂商在过去 8 个月时间里涨得也非常好。
无论是在商业世界的考量，还是在开源技术的考量上，似乎帮模型厂商做更细节、更执行层面的事情，也成为了一个很重要的中间态。这些公司涨得也很好。
7. AI应用仍在寻找答案
然后我们相当于再往前推，再去找应用的可能性。既然大家只能看 ARR，我们就还是看 ARR。
刚才我们说，xAI 和 OpenAI 的 ARR 跑到了 400 亿、甚至大几百亿美元。但今天我们看这两个模型之外的非上市公司的 ARR，尤其是 AI 公司的 ARR，到什么量级应该算第一梯队？
这个数字今天是 5 亿美元，去年的时候差不多是 1 亿美元。之前说过“1 亿美元 ARR 俱乐部”，那今天可以说是类似“5 亿美元 ARR 俱乐部”。
有人把所有做 AI 相关业务的公司，包括做 AI 数据的公司、做模型的公司、做应用的公司，甚至把算力公司也算上，列出了非上市公司中 ARR 超过 5 亿美元的名单。我把这份列表放在了我的 PPT 里。
这份列表列出来之后，我第一眼看上去，一个非常直观的感受是：这是一份非常、非常无聊的榜单，非常 boring。
Cursor，前面说过的 3 家做 AI 数据的公司，Scale AI、Surge AI、Mercor；Together AI、Sierra AI、Lambda、Replit、Perplexity、Glean、Lovable、ElevenLabs、Mistral，这些公司，Midjourney 也在这里。
这里面有一堆是做 data 的，有一堆是做算力的，有一堆其实是做模型的。Mistral 和 ElevenLabs，你可以理解为做模型的公司；Midjourney 也是做模型的公司，尤其是多模态模型。
真正意义上我们叫作 App，也就是应用的公司，主要是 Cursor、Replit、Perplexity、Glean、Lovable 这些。非常 boring，对吧？
甚至我们在去年讲“1 亿美元俱乐部”的时候，也出现过类似的结论：当一个板块或者一个方向跑出来这样的公司时，马上这些公司就会被模型厂商盯上。
所以这份榜单看起来是一份 Top AI 初创公司的榜单，但实际上可能是一份死亡名单。
好，我们从转化、从 ARR 的角度，似乎也没有答案。那我们能不能再往前推，推到更早期，看看今天这个时间点美国一线的 VC 在投什么，来判断可能的应用拓展，是不是也可以？
我们看 CB Insights 刚刚出的《State of Venture》Q2 数据。按照 deal count，也就是项目数量定义的 Top 10 方向，第 1 个方向是人形机器人，第 2 个方向是世界模型，第 3 个是 coding，第 3 个并列的是 legal。
第 5 个，是我们前面说的帮大模型厂商做服务的公司。第 5 名还有 Edge AI，同样并列第 5 的，是 AI photo 和 video 生成工具，也就是视频和图片生成工具，我们把这个算作应用公司。
第 8 名是 personal AI assistant，并列第 8 的是 AI for science，同样并列第 8 的还有 GPU 公司。
你听完这前 10 个板块，真正意义上符合我们定义的应用方向，可能似乎只有 coding、legal、AI photo 和 video，以及 personal AI assistant。
这里面 coding 已经是兵家必争之地了。Legal 我也强调过很多次，legal 现在最火的两家公司 Harvey 和 LegalOn，压力非常大，因为 Claude 已经推出了 Claude Legal，OpenAI 应该也在做，对吧？
我们再看国内。国内可以看一下过去半年用户规模的增长。我们在 Web 端看到了增长，似乎只有 AI 办公工具，也就是 Work Agent。
在 App 端可以看到，聊天机器人、Chatbot 还在涨，图像生成、效率提升等类别也在增长。Work Agent 似乎仍然是共识。
然后我们看各个应用所属赛道的应用增长之星。同样的一份报告，先看 MAU 1,000 万以上的 App 端：千问、即梦、豆包、爱学、元宝、蚂蚁阿福、DeepSeek、夸克。
MAU 1,000 万以上的，没有应用公司，或者说都是上一代巨头的公司、巨头的项目。
MAU 100 万到 1,000 万的，有 Love K 键盘、小荷 AI 医生、开拍、可灵、讯飞小医、小云雀、猫箱、讯飞 AI 学、智谱清言。
你看到这份榜单的时候，真的会有点失落。然后在 Web 端基本上也是类似的，甚至 Web 端比 App 端更看不到一些初创公司的可能性。
同样是这份 Similarweb 的报告，它评了一份 2026 年上半年的明星公司，或者说涨得比较好的公司：可灵、Vidu AI、Tripo AI、Meshy、Coze、Rodin、MiniMax、ACE Studio、沉浸式翻译、AI Meta。
这里面可灵、MiniMax、Coze 不需要多讲，对吧？Tripo AI 和 Meshy 是两家最头部的中国 AI 3D 公司，这两家公司在过去几个月应该都拿了不少钱。
沉浸式翻译很多人都在用，反正我是沉浸式翻译的核心用户。ACE Studio 的创始人最近上了一期播客，讲了他们的业务。他们是一家做 AI 音乐的公司。
ACE Studio 原来是做独立音乐 App 的，后来这个 App 被下架了，现在在做 AI 音乐模型加 Agent。Vidu AI 是做 AI 视频的，Rodin 是做 3D 的，AI Meta 是做 AI 虚拟角色的。
看到这些名字，你当然可以说它们是应用公司，但是似乎它们也没有回答好一个问题：我们今天真正期待的 AI 应用爆发，究竟是什么样的？
这是我的倒数第 3 页。因为今天是一个二级市场闭门会，我选了一只公司的股票来作为收尾。
我觉得它讲的是一个“没什么结论的故事”。我放的是一家公司从 2021 年上市到今天的月 K 线图，过去大概 5 年的时间。
这个 K 线图有两个山峰。第一个山峰发生在 2021 年，也就是它上市的 6、7 月份。到了 Q4，它开始暴涨，从几十块、小几十块涨到了一百多块。
那个时候发生了什么呢？2022 年的 8 月还是 9 月，Facebook 改名 Meta。很多熟悉我的人应该知道，我又开始讲原来那个趋势——元宇宙的趋势。
这家公司是当年元宇宙的代表公司，趁着这个热度，从小几十块涨到了一百块。但是元宇宙很快就破灭了，所以它在 2022 年就暴跌，又跌回了十几块。
从 2022 年开始，它一直是十几块，一直是十几块，一直没有任何起色，直到 2025 年开始，又开始暴涨。
这一轮暴涨的原因有各种各样。你要想，2022 年年底 ChatGPT 发布，2023 年、2024 年这两年，AI 对这件事情、或者对这家公司的股价，没有任何影响，无论是增加还是减少，都没有影响。
那 2025 年开始涨的时候，它在讲什么故事？第一，在讲他们自己的 AI 生成能力变强了；第二，他们的 DAU、MAU 还在涨。而且确实，很多核心数据都不错。
趁着 AI 正在改变游戏这件事情的更大趋势逐渐成熟，它们迎来了新一波暴涨。2025 年，这家公司又从 20 多块涨到了巅峰，涨到 150 块。
直到 2025 年 Q3，Facebook——不，另一家科技巨头 Google 的 Google DeepMind 发布了新的世界模型 GPT 3。
如果大家有印象的话，GPT 3 用了很多示范案例。比如我之前 PPT 里用过的，七龙珠里的悟空在龟仙人的小岛上来回飞；还有类似《地铁跑酷》的画面，都是用模型直接通过一句话生成的。
如果大家有印象的话，当时很多新闻说游戏行业完了。GPT 3 发布的那一天，这家公司的股价跌了 26%，如果我没记错的话，是一天之内下跌 26%。
我当时的反应是，这件事情一定是过度恐慌了。因为大家知道，纯从商业角度来看，即便有了今天所谓的世界模型，距离真正颠覆游戏行业还有太远、太远。
但是我们从现在这个时间点回头来看，在那个时间点之后，这家公司的股价就一直在跌，一直在跌。中间可能有一些回调，但是这个趋势没有任何变化。
直到上个季度，也就是上个月，公司发布新一轮财报，它的 DAU 又开始下降了。当天一天，这家公司跌了 37%，还是 33%。这家公司又跌回了 20 块左右。
这家公司叫 Roblox。
你总会感觉自己可以看透很多所谓的叙事，但是这件事情跟在二级市场买一家公司的股票之间，关联性到底有多深？这是一个巨大的难题。
倒数第 3 页，我画了一个标题，叫“刚刚开始”，也是刚刚发生的新闻。OpenAI 刚刚更新了 ChatGPT，把 ChatGPT 5.6 的那个次一级的版本 Luna 免费开放给了所有 ChatGPT 用户。
OpenAI 还在践行“把智能普及全人类”这个宗旨。纯从收入的角度来看，a16z 最近发了一张图，从家庭这个单位来看，今天这个时间点，即便在美国，付费给 AI 工具的家庭也只占全美家庭的 2.2%。
一切刚刚开始。
倒数第二页，我用了一张最近刚刚从 Google 离职的首席科学家 Jeff Dean 的 BP。这样的大神离职也要写 BP，然后他把 BP 的几页内容放在了推特上。
前面几页写的是他们是谁。哦，他们还要写他们是谁，太有意思了。唯独有一页是介绍他们业务的。
这一页我用的标题叫“一切皆 loop”。这页画的是，近 10 年我们可以在很多实验场景里看到怎么做实验：我们先设定一个实验环境，让实验跑起来，然后去评估跑出来的结果，再用这个结果反过来倒推我们对实验的设计。
这似乎听起来，是科学实验领域最常规的范式。这种范式今天似乎在 AI 领域被认为是可以实施的，也就是大家在谈论的 RSI——自主进化的核心逻辑。
一切皆可 loop，可能是当下这个时间点 AI 行业最大的共识。
好，感谢大家的收听。老规矩，我的 PPT 会放在我的艾玛里。同样的，这次 PPT 是作为 8 月 22 号、23 号，23 号那天活动的一个前菜。如果那个周末你在上海，对 AI 感兴趣，我推荐你来听一听。要是 8 月 12 号和 8 月 14 号在小宇宙的 App 里去抢，希望能够在 23 号现场看到大家。再次感谢。