引子：
在2026码荟上，源码老本董事总司理、成长久AI赛谈稳重东谈主韩光，带来了题为“站在智能改进的1769”的共享。在他看来，这一次AI带来的不是上一波通讯改进的持续，而是又一场坐蓐力改进——被工业化的，是“才能自己”。scaling law仍在稳固握续，“AI一年，东谈主间三年”，而全球83亿东谈主中68%还没用过AI——咱们不是站在波澜的极点，而是站在它的极早期。
从硅谷一线的“三个月太久”“许诺式使命”，到“Tokens are not equal”、“to human如故to agent”的新判断法子，再到留给CEO们的组织拷问与源码的投资想考，韩光试图酬金的不是“AI会不会来”，而是它还是来了——期间的大船三年前就还是启程，创业者是站在旧大陆上看着它走掉，如故跳上去。
进犯不雅点：
信scaling law的东谈主和不信的东谈主，畴昔几年的步履绝对不同，收益也绝对不同。
Frontier lab 的 CEO 们不是在显示，他们是在神志一个fact。
工业改进商品化了机械能；这一次，咱们有可能工业化了才能自己。
咱们要为智能搭建一个新天下。
Tokens are not equal——有像钻石相同值钱的token，也有像水相同不值钱的token。
畴昔咱们用to C、to B诀别公司；目底下界正在果决—— 你是一家to human 如故 to agent的公司？
期间的大船三年前就还是开了。咱们是站在旧大陆上看它走掉，如故跳上去
以下为韩光的共享内容精编，有删减：
我今天的共享主题是“站在智能改进的1769”，也想和寰球交换些不雅点：AI不是上一波通讯改进的持续，而是另一种坐蓐力改进，是东谈主类继1769年蒸汽机之后，又一次把一种坐蓐成分透澈“工业化”——工业改进被工业化的是“机械能”，这一次是“才能自己”。
这半年，“撞墙了”“泡沫了”“该从容下来了”的声息时常常出现。但推行上我以为：scaling law一直在稳固握续，AI一年抵东谈主间三年，咱们不是站在波澜的极点，而是站在它的“极早期”。
是以今天我想聊的，不是“AI会不会来”，而是它还是来了——看成创业者，是站在岸上看着船开走，如故跳上去。
01
有莫得scaling law，是两个绝对不同的天下
从这半年的“推背感”提及。
信赖寰球跟我相同，这半年皆有一种被期间列车裹带的嗅觉——咱们坐在一辆随便加快的车上，椅背顶着后背，让东谈主下相识屏住呼吸——目下能作念的，便是牢牢把住扶手，别让我方别掉下去。
淌若问畴昔几年什么最进犯，回头看，我以为是scaling law。
存在scaling law和不存在scaling law，是不同的两个天下；信它的东谈主和不信它的东谈主，畴昔几年的步履绝对不同，收益也绝对不同。
scaling law有学术界说，也有一个通俗判辨：东谈主工智能的才能水平，能够和你西宾和运行模子资源干与的对数可瞻望地联系。这里有两个关节词：一是干与的体量是随时期指数级上升的；二是模子的才能是“可瞻望”地提高的。“可瞻望”这件事非凡进犯——咱们看Sam Altman和Dario最近在说的好多事情，皆能够抒发了“这件事我几年前就能够瞻望了”的道理。
站在目下，一个当然的问题是：scaling law是不是撞墙了？若何判断？ 其实最佳的判断形势是你就在 Frontier lab 里，咱们在外面若何看呢？也有几个办法。
第一，听能径直看到真相的东谈主的发言，“和真相之间只隔一个东谈主”。信息会衰减，你和真相之绝交了两个东谈主，听到的事情就不那么靠谱了。离真相最近的，是Frontier Lab的CEO和顶尖谋划员们。最近半年他们反复在说：scaling law仍在握续。包括他们的著述、博客、采访、演讲，皆是这样。Dario本年一月写《时间的芳华期》，说公众要么过几个月就以为AI撞了天花板，要么为某个新打破激昂不已，但背后AI的才气一直在平安而坚决地增长；上个月他经受采访又说，目下的推崇和他2017年想的差未几。
第二，看率先模子等效算力的干与。淌若scaling law撞墙了，率先模子的等效算力干与就不会再指数级增长；淌若还在指数级扩大，就阐发他们看到墙还没到。有一个机构叫 Situational Awareness，他们 2024 年画了一个frontier model 的等效算力干与的图，横轴是时期，纵轴是模子的等效算力干与，对数数轴，每一个刻度是一个数目级，那时画到了GPT-4阿谁交叉点，作念了一些那时看起来相称crazy、没东谈主信赖的瞻望。两年畴昔，这些瞻望大体上是靠谱的，令东谈主战栗。咱们在AI的匡助下更新了这张图，惊叹地发现这条线还在直线往上走，而况在o1模子出来之后，还有一个小小的加快拐点。咱们能够率仍在scaling law的路上。
还有一个道理道理的不雅察：AI的率先速率，能够非凡于儿童才能增长速率的三倍——AI一年，东谈主间三年。19年GPT-2像个学龄前儿童，20年GPT-3像小学生，2023年咱们有了一个机灵的高中生，2025年下半年，他一忽儿像一个博士生。基本便是1:3的关系。推演一下，2030年咱们会得到什么样的智能？也许咱们旧年年末才开动感知到AI的可怕，不是因为他率先变快了——他一直在稳步增长，仅仅咱们感知到的阈值到了。
一两年前我一直以为Dario，Sam Altman，Demis 他们几个在显示，因为他们神志的是一个看起来像是科幻的天下。目下我再看，他们不是在显示，是在神志一个fact。
Dario说会出现powerful AI，在大大批联系限制皆比诺贝尔奖得主更机灵，一到两年内、极能够率来日几年内会出现，会有“a country of geniuses in a data center”；到本年年底，全天下一半的东谈主皆会评论AI；他们保举读《原枪弹秘史》，因为这事跟原枪弹相同进犯。Sam Altman说，距离真实超等智能的早期形态可能惟有几年之遥，他的界说是：能作念一家大公司的CEO，或者作念出比最顶尖科学家更出色的谋划。Demis是三个东谈主里最保守的，2026世界杯中国滚球app官网入口本年一月他说有50%的概率AGI会在十年内杀青，而他的法子高得多：给AI一个1911年以前的通盘常识，看它能弗成孤立作念出广义相对论。哪怕惟有50%的概率，也富饶可怕而令东谈主激昂。
咱们是不是还是看到了AI scientist的微光？前几天，OpenAI一个莫得经过特殊西宾的通用reasoning模子，孤立作念出了1946年冷漠的单元距离预计的一个评释，经过四位数学家顽强。这个评释不算超等难，是个构造类的评释，但它让咱们看到了AI scientist出现的微光——他们神志的阿谁天下，是有可能的。
02
1769年改进坐蓐的是机械能，这一次被工业化的是才能自己
1769年，是瓦特更正蒸汽机的年份，东谈主类历史在那里出现了一个断点。在那之前，咱们周围通盘商品里千里淀的机械能，主要由东谈主力、畜力，加极少风能、水能提供；在那之后，大部分由机器提供——先是蒸汽机，再是内燃机，今天有一部分是电动机。咱们花了两百年，让东谈主力与畜力从供给98%的机械能，形成今天的不到1%。
淌若这一次是一场计算改进，会发生什么？
咱们目下的领略举止，大部分如故东谈主脑提供的，有极少点靠机械计算、靠电子计算（PC、手机），目下有极少点神经集会。淌若这的确一场计算改进，来日通过东谈主脑进行的一般道理道理上的领略举止会不会被压缩？会用什么来提供一般道理道理上的东谈主类智能？也许是神经集会，也许是别的结构，也许是咱们目下设想不到的东西，但这个意见是信赖的。
咱们惊叹地发现：工业改进商品化、工业化了机械能；而这一次，咱们有可能在商品化、工业化一般道理道理上的东谈主类领略，或者说才能自己。
这可能是有史以来最快的波澜。Apple和微软花了二十年，把收入作念到一两百亿好意思金；迁移互联网快好多，二十年作念到一两千亿；而那两家异军突起的AI公司，只花了三四年，就作念到了几百亿致使去往千亿好意思金的年化收入。这是东谈主类交易史上从没见过的速率，远远突出他们的前辈。
那这个阛阓到底多大？
一个想路是替代：全球110万亿好意思金GDP，其中约60万亿是工资，假定能替代其中的50%到80%，同期机器替代价钱总要打个折，假定一个比拟好记的金额10万亿好意思金，咱们目下还是吃了若干呢？才吃掉800亿好意思金，相称小的一块。
但替代真的是好的测算形势吗？
工业改进前的1700年，绝对来自东谈主力畜力的全球功率是10吉瓦，两百年后加多到500吉瓦，涨了50倍。织布机发明出来，它产生的阛阓毫不仅仅它替代掉的那点手工织布——它极地面延迟了阛阓。咱们通盘效“替代”算出来的数字，很可能皆被我方的设想力遣散住了。
而况咱们还在极早期。这个天下83亿东谈主里，68%还没用过AI；付用度户只占1.2%，世界杯官网线上平台编程用户只占0.3%——但这部分东谈主用得相称猛：一个编程用户的用量是免用度户的300倍、付用度户的10倍，而况还在涨。畴昔两年，从chatbot到agent，单任务的token用量涨了1000倍。
咱们要为智能搭建一个新天下，这里有两层。
第一层，要先促进智能的产生，而这会撞上动力和硬件的物理墙。把Dario说的AI 行业的算力需求画成图就会发现：三到四年后，淌若他们想拿到一谈算力，需要的功率会达到好意思国平均发电量的50%。这是一个体系化的物理天下——咱们需要电力、芯片、存储、互联、远距离互联、电力电子、液冷，致使土建，目下全线缺货。实质上，赢得算力、赢得才能的增长，需要指数级的干与，而物理天下是线性增长的。
第二层，要给agent搭一个天下。目下诬捏天下通盘的基础设施——身份系统、支付系统、安全审查、身份考证公约——皆是给东谈主用的。agent有一部分有，有一部分莫得。将来他们可能会有我方的通讯公约、身份考证、支付用具，致使有一天有我方的经济轮回和经济阛阓。那是一个全新的、令东谈主激昂又让东谈主有点焦虑的天下。
03
咱们皆是入门者：今天，你躬行玩电脑了吗？
三月份咱们去硅谷实地考试，身处现场，带给东谈主的体感和转动绝对不同。几个关节词想和寰球共享。
一是“三个月太深入”。我问一线researcher本年年底会发生什么，他反问：到年底还有九个月，这样万古期会发生太多事，我若何知谈？在前沿实验室里，他们还是不询查四个月以后的事，因为时期被压缩了。咱们今天询查事情用的时期跨度，可能皆需要被再行质疑。
二是“许诺”。我问另一位谋划员，你们离AI最近，你时时若何指令AI干活？他说我哪是指令它啊，我是跟它学啊——我每天上班就许三个愿望，“AI啊，今天帮我杀青这三个愿望吧”，然后今天它就帮我杀青了。许诺，这是我最近最心爱的一个词了。
三是“两小时后拿遣散”。一个researcher说他雇主顶住使命的用词变了：this is very promising， I want to see results in two hours——不是等你作念完，也不是未来。咱们组织的血液流畅速率、迭代速率的基准线，到底在何处？
那若何作念AI期间的超等个体？咱们给我方提了几个关节词：
第一是dive in，这个时候别站在岸边看，要跳下去。
第二是unlearn，忘掉以前的判断法子、判断的metrics、闇练的用具和方法，从事实起程、从逻辑起程。
第三是be open，在这个期间里咱们全是入门者，莫得东谈主天生懂得更多，作风会决定步履。
第四是enjoy，这是一个物资丰饶、充满新玩意儿的期间，通盘这个词天下就像一个pupils' playground，咱们应该享受它。
是以我也常问我方：is AI always on？咱们皆是经管者，天天在经管，但今天你躬行玩电脑了吗？碰到问题，你的第一反馈是找AI，如故找东谈主？是找闇练的用具，如故望望新用具能弗成处理？这里也有负面作用：千里迷coding、千里迷用具之后，进犯的事反而处理不了，把我方弄得很累——你是不是堕入了负向轮回？
咱们要作念好准备，迎来和agent共存的新天下。agent能完成的任务长度，每四个月翻一倍。两年前chatbot和tab补全的时候，东谈主和agent的比例是1:1；目下有的东谈主一个东谈主带着10个agent上班；再过一段时期，也许这10个里有一个能被提高成“CEO”，替你管团队，你就领有了一家agent的公司，一个东谈主带50个agent；终末，咱们致使一个 agent 皆无用管，他们自动运行，会有一个"黑灯工场"——一个data center里的workforce，你无用管它们，他们交给你一个遣散就行。1937年科斯写《企业的性质》，那在这个期间，会不会出现某种“agent期间企业的性质”？我有点期待阿谁时刻。
是以想请在座的CEO同学们想几个问题：淌若三年后你每个职工皆带着5到10个agent，你的组织架构还成立吗？你公司里哪些岗亭，实质上仅仅搬运信息、鼓动历程？你下一个senior想招谁？淌若junior的活皆被智能作念了，你的senior又若何培养？你最中枢的十条workflow里，哪一条还是能让AI跑个七七八八，它的bottleneck又在何处？以及，淌若奉行的门槛极大裁汰了，你的护城河是什么？
04
Tokens are not equal：从贩卖贯注力，到贩卖才能商品
期间在变，投资也在变。黄仁勋说AI是一个五层蛋糕：动力、芯片、基础设施、模子、专揽。畴昔三年新创的企业正在赶紧填满这个蛋糕，而蛋糕还相称大——这是一个几十万亿好意思金的新契机，咱们应该去抢。
同期咱们以为，这是两种不同的改进。在座的东谈主包括我我方这代东谈主，其实皆没真实见过坐蓐力改进，咱们见过的皆是通讯改进。通讯改进加快信息的流畅和分发后果；而智能坐蓐力改进，产生了新的才能商品，把“才能”从稀有、稀疏、手工的现象，形成了工业化的。这里要戴上不同的眼镜去看。
通讯期间，咱们贩卖的是贯注力——我是亿万大亨，他是鄙俚白领，咱们的贯注力大体等价，“Attention is more or less equal”，咱们卖告白、卖抽成，但愿用户在平台里多留一会儿、别去干别的。但今天，“Tokens are not equal”：有高价值的、像钻石相同值钱的token，也有commoditize、像水相同不值钱的token；有高毛利的，有黏性强的，也有效完就走的。
是以判断法子很可能也要变：通讯期间咱们看DAU、看时长、看cohort retention，目下要看token的量，将来会不会要看token的“价值密度”，或者咱们目下还设想不到的筹谋？我以为一定会。
畴昔咱们风气用to C、to B诀别公司，目下这个鸿沟正在果决，皆是东谈主在用，哪些用量算 2B，哪些算 2C？相对应的，寰球还是在说，“我是一家to human的公司，如故一家to agent的公司”。
还有一个咱们也莫得谜底的蜿蜒：模子公司这样强，专揽公司若何办？几点不错想考。
第一，AI capabilities这条线险些垂直上升，像狂风恶浪相同解锁新才气，而现实天下的adoption要慢极少，中间这个gap，便是专揽公司的契机——谁快谁先拿住。
第二，好居品会言语，须生常谭，但依然成立：就像我两岁多的儿子皆知谈把四个手指伸进马克杯的杯柄、用大拇指扶住，一个好居品不需要解释；你把杯柄转个90度，用户坐窝知谈这是个坏居品。相似的居品好多，用户会知谈哪个好。
第三，last mile is important，模子公司会吃掉一些vertical，但不会吃掉通盘，在几十万亿的阛阓里，总有一些vertical能作念到intelligence works、workflow acts——二次创业时，是不是要go deep before you go wide。
第四，护城河若何确立这个问题非凡难答，因为发展太快了， all the parts are moving，但从用户角度而不是时间角度去想可能更进犯：若何镶嵌用户的业务流，domain knowledge若何赢得，另外软性的才气，组织的学习速率，等等，可能比以前更进犯。
第五，be imaginative。十九世纪末刚有电的时候，咱们只可猜度电灯泡（1879年）和电话（1876年），谁能猜度接下来一百年是一个充满多样电器的天下？今天，咱们也能猜度chatbot、coding agent，谁能保证五十年后不是一个充斥着多样智能专揽的期间？这是一个冒险家的期间，一个天才居品司理的期间。
咱们投什么？
才能自己便是这一轮最大的赢家之一，在好意思国面貌还是开动显著；硬件，因为指数级干与和线性增长之间的矛盾，可能是近期最进犯的主题；背面会有为才能栽种的基础设施，为智能搭建新天下的基建；终末是专揽——这会粗略跑出来，不是几年的事，是一件十年二十年的事，咱们会握续寻找那些用好智能、把高价值才能处理决策提供给用户的天才居品司理。
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