生物钟还是这个点起来，那就顺手码码字。
昨天除夕夜，券商开了两千人大会，讲的AI。我是开了一半，才下定决心进去听听的。因为坐在客厅里陪家人，也只能一半心神在那听。内容倒是不重要，我看了二三十页头像，辨识出来四五十个熟人。我这会儿想的是，如果腾讯会议想得到每个会议纪要前，用头像生成一个合影，还是很有意思的。这个活不难，但是对于昨天那样的会，是很有意思的。
这两天的讨论中，真长期看AI的人都会讨论到问题的核心，我们如何实现AGI？
目标是实现通用人工智能，人工智能跟人一样，这个怎么做到。
当把问题放到这个框架下思考时，很多争议就会变得清晰。比如说算力、电力与能耗、效率与综合成本等等，都会是个清晰的框架。即使遵循先卖出再思考的惯性，也依旧会回归一个有效框架。量变引起质变，算力和数据是量变，质变则更为多元，可以是之前方向的突破，也可以是路径的重新选择。
二级投资相对于科研而言，简单很多，当量变被质疑时，我们看下游【更有效的模型，带来更广泛的应用，助推端侧更快普及。这个逻辑虽然无法立刻验证，但很难找到瑕疵】。如果对量的质疑结束，那么我们再回到对【算力和数据语料】的聚焦。
但在前沿，我们依旧要看大模型自身的迭代速度。当迭代变慢，全链都会变慢，那么这个时候对β的要求就要降低，转而去找α。
如果再扩展开来说，这个领域基本上就剩下中美两国国家了。从科学的角度看，还是可以互相借鉴的，但从地缘的角度看，错位竞争无法避免。所以对彼此短长板的认知要到位。
比如美国人电网不行，所以他们会发展发达的光通信，不是输送电力，而是输送数据，把数据输送到电力便宜的地方处理。这种受限于电网而逐步锻炼出来的长板，我们需要注意。这就好像他们5G完全输了，然后基于星链的6G构想，目前星链领先。
对于我们也一样，高端光刻机被卡，紧接着其他设备材料也被卡。于是我们在这种短板之下，用多重曝光技术去做7-5nm，并且基于这种算力基础去做效率更高的应用路径。
这种错位竞争，本质上是点错科技树，或者说科技树被对手掐灭后的快速纠错。没有足够扎实足够宽的基础研究+产业人才储备，是玩不了这个的。像日韩这种经济体，韩国的面板包括将来的存储，日本的氢和起大早赶晚集的机器人，都已经被逼仄到点错一次就死。中美是全球剩下唯二可以点错就纠错的。
所以这个游戏怎么玩？怎么玩下去，一定是要让自己的基础研究足够宽，让自己的产业人才包括资本，越来越厚。本质还是拼血厚的玩法，所有的创造力，都是基于这种血厚，血厚才能容错，容错才有创新。
这种打法，是不能喊速胜论的。普通老百姓当然可以为每个进步欢欣鼓舞，反正他们鼓舞完了，干点基础工作，等着下次鼓舞就好了。但如果在某个前沿，贴近前沿的，就要冷静应对。因为咱每次做对，对方不会投降的，他们也会快速纠错，然后反扑。如果不理解，那就参照上甘岭，咱们现在还是坑道里的，条件有利就反击，条件不利先蛰伏。对方没办法，正在上范弗里特弹药量。
打到一定程度，总会有硬仗要打的。能超越台积电的不是中芯国际的多重曝光，那是没得选后的错位竞争，中芯超越台积电，需要的是光刻机突破。中芯的硬仗打完，光刻机的硬仗也要打完，才能超越。呆战最多的是存储，怎么搞封装完全取决于自己的技术能力，但总的目标是从2e\3\4一路呆战打过去。要超越NV，不是几nm那么简单，关键是形成一个比cuda还具吸引力的架构生态，在全球形成吸引力。再比如前面的光电之争，赛点就在核聚变。
最终肯定会赢，只要我们保持基础研究优势、人才储备优势以及资本充足。这三个变量里，基础研究优势美国人有点吃老本，这些年从专著论文数和专利来看，咱们已经开始吃掉他的存量优势了。人才储备优势，这点咱们的工程师教育还是成功的，但美国有他自己的优势，就是海量的移民。当然，他们白左那套肯定是给自己减分的，他们现在也在纠错。至于资本的问题，说实话，不是简单二级狗或者风投的问题，我们身在其中，应该很清楚，资本应该是一个体系和生态，是遵循效率的东西，强行摁头效果反而不好。反正慢慢来吧，24年比23年制度健全了些，正常来看25年也会制度更健全些。西方搞这些东西也用了很久。
综上，这种竞争，不管是在AI、机器人、核聚变、量子计算、太空产业、下一代通讯技术、深海作业等等领域，都是长期竞争。这种竞争，不单单是科技竞争，还包括经济活力、文化传播、地缘政治甚至意识形态。所以摒弃速胜论，回归持久战是很必要的。
这些，是会在除夕去参会，参会完还讨论，还下单的人，需要思考的。思考的是我们如何走向AGI，我们如何赢得一个长久的竞争，并在赢下之后完成协作和引领。
跬步千里星辰大海
昨天除夕夜，券商开了两千人大会，讲的AI。我是开了一半，才下定决心进去听听的。因为坐在客厅里陪家人，也只能一半心神在那听。内容倒是不重要，我看了二三十页头像，辨识出来四五十个熟人。我这会儿想的是，如果腾讯会议想得到每个会议纪要前，用头像生成一个合影，还是很有意思的。这个活不难，但是对于昨天那样的会，是很有意思的。
这两天的讨论中，真长期看AI的人都会讨论到问题的核心，我们如何实现AGI？
目标是实现通用人工智能，人工智能跟人一样，这个怎么做到。
当把问题放到这个框架下思考时，很多争议就会变得清晰。比如说算力、电力与能耗、效率与综合成本等等，都会是个清晰的框架。即使遵循先卖出再思考的惯性，也依旧会回归一个有效框架。量变引起质变，算力和数据是量变，质变则更为多元，可以是之前方向的突破，也可以是路径的重新选择。
二级投资相对于科研而言，简单很多，当量变被质疑时，我们看下游【更有效的模型，带来更广泛的应用，助推端侧更快普及。这个逻辑虽然无法立刻验证，但很难找到瑕疵】。如果对量的质疑结束，那么我们再回到对【算力和数据语料】的聚焦。
但在前沿，我们依旧要看大模型自身的迭代速度。当迭代变慢，全链都会变慢，那么这个时候对β的要求就要降低，转而去找α。
如果再扩展开来说，这个领域基本上就剩下中美两国国家了。从科学的角度看，还是可以互相借鉴的，但从地缘的角度看，错位竞争无法避免。所以对彼此短长板的认知要到位。
比如美国人电网不行，所以他们会发展发达的光通信，不是输送电力，而是输送数据，把数据输送到电力便宜的地方处理。这种受限于电网而逐步锻炼出来的长板，我们需要注意。这就好像他们5G完全输了，然后基于星链的6G构想，目前星链领先。
对于我们也一样，高端光刻机被卡，紧接着其他设备材料也被卡。于是我们在这种短板之下，用多重曝光技术去做7-5nm，并且基于这种算力基础去做效率更高的应用路径。
这种错位竞争，本质上是点错科技树，或者说科技树被对手掐灭后的快速纠错。没有足够扎实足够宽的基础研究+产业人才储备，是玩不了这个的。像日韩这种经济体，韩国的面板包括将来的存储，日本的氢和起大早赶晚集的机器人，都已经被逼仄到点错一次就死。中美是全球剩下唯二可以点错就纠错的。
所以这个游戏怎么玩？怎么玩下去，一定是要让自己的基础研究足够宽，让自己的产业人才包括资本，越来越厚。本质还是拼血厚的玩法，所有的创造力，都是基于这种血厚，血厚才能容错，容错才有创新。
这种打法，是不能喊速胜论的。普通老百姓当然可以为每个进步欢欣鼓舞，反正他们鼓舞完了，干点基础工作，等着下次鼓舞就好了。但如果在某个前沿，贴近前沿的，就要冷静应对。因为咱每次做对，对方不会投降的，他们也会快速纠错，然后反扑。如果不理解，那就参照上甘岭，咱们现在还是坑道里的，条件有利就反击，条件不利先蛰伏。对方没办法，正在上范弗里特弹药量。
打到一定程度，总会有硬仗要打的。能超越台积电的不是中芯国际的多重曝光，那是没得选后的错位竞争，中芯超越台积电，需要的是光刻机突破。中芯的硬仗打完，光刻机的硬仗也要打完，才能超越。呆战最多的是存储，怎么搞封装完全取决于自己的技术能力，但总的目标是从2e\3\4一路呆战打过去。要超越NV，不是几nm那么简单，关键是形成一个比cuda还具吸引力的架构生态，在全球形成吸引力。再比如前面的光电之争，赛点就在核聚变。
最终肯定会赢，只要我们保持基础研究优势、人才储备优势以及资本充足。这三个变量里，基础研究优势美国人有点吃老本，这些年从专著论文数和专利来看，咱们已经开始吃掉他的存量优势了。人才储备优势，这点咱们的工程师教育还是成功的，但美国有他自己的优势，就是海量的移民。当然，他们白左那套肯定是给自己减分的，他们现在也在纠错。至于资本的问题，说实话，不是简单二级狗或者风投的问题，我们身在其中，应该很清楚，资本应该是一个体系和生态，是遵循效率的东西，强行摁头效果反而不好。反正慢慢来吧，24年比23年制度健全了些，正常来看25年也会制度更健全些。西方搞这些东西也用了很久。
综上，这种竞争，不管是在AI、机器人、核聚变、量子计算、太空产业、下一代通讯技术、深海作业等等领域，都是长期竞争。这种竞争，不单单是科技竞争，还包括经济活力、文化传播、地缘政治甚至意识形态。所以摒弃速胜论，回归持久战是很必要的。
这些，是会在除夕去参会，参会完还讨论，还下单的人，需要思考的。思考的是我们如何走向AGI，我们如何赢得一个长久的竞争，并在赢下之后完成协作和引领。
跬步千里星辰大海
