社区

在2025年的当下，AI在生活中实际上已经无处不在，从智能助手到自动翻译，从推荐引擎到智能审核，尤其在OpenAI o1和Deepseek R1推理模型发布后，AI的表现越来越像一个“思考者”。 但AI真的会思考吗？顶级AI公司Anthropic的科学家们通过研究揭示了AI的“思考”方式——AI不仅能生成文本，还会偷偷地提前规划，甚至有时会“撒谎”——也就是“幻觉”，即胡说八道 尽管听起来很神秘，但其实AI的“思考”并不像人类大脑那么复杂，它没有意识或感情，而是通过一种特殊的方式处理信息，通过《Tracing Thoughts in Language Models》这篇论文，可以一探AI是如何“思考”的，以及这些发现对我们意味着什么。 AI的“思考”是什么样的？ 首先，我们要明白，AI的“思考”跟人类的思考完全不同。 人类思考时有意识、情感和意图，而AI没有这些。 类似ChatGPT、Deepseek、Claude这样的语言模型，是通过学习海量数据来工作的，它分析这些数据，找出语言的模式，然后预测接下来最有可能出现的词或句子。 简单来说，大语言模型就像一个超级聪明的鹦鹉——你教它说话，它能模仿你的语言，但它并不真正理解自己在说什么。比如，你早上说“早上好”，鹦鹉学会在早上听到你的声音时也说“早上好”。但它不知道“早上好”是什么意思，只是根据模式模仿。AI也是如此，它靠数据中的模式生成文本，而不是真的“理解”内容。 Anthropic的研究发现了什么？ Anthropic的科学家们通过分析AI的内部工作原理，发现了一些惊人的事实——AI在生成文本时会“规划”未来步骤，有时还会“撒谎”。具体来说： 1.AI会“规划”未来的文本 AI生成文本时，并不全完是“单子接龙”，即简单的一个词接一个词地输出，而是在选择某个词时考虑它对后面句子甚至整段文字的影响。这有点像人类下棋时会提前想好

曾投资过Snowflake 的知名风投机构 Wing Venture Capital 刚发布了第七份年度“企业技术 30 强报告”（ET30），其中一个核心观点是企业技术领域的核心驱动力从“大模型竞赛”已经转移到了“AI应用全面爆发”。 下面从应用、agent、PLG、估值增长、人才竞争几个角度详细说一下。 1，AI 应用元年开启 如果说过去几年，投资人的目光更多聚焦在构建人工智能底层模型和基础设施的明星企业，那么今年的 ET30 报告传递出一个不同的信号——技术浪潮正从地基走向应用层面。 报告数据显示，2025 年有高达 35% 的 ET30 公司属于横向或垂直应用领域，相较于 2023 年和 2024 年的 25% 出现了显著增长。值得注意的是，这些应用公司中，超过半数是 AI 原生（AI-native）企业，其余公司也在成立后迅速推出了重要的人工智能功能。 这意味着，随着大型语言模型（LLM）和相关技术的日益成熟，创业者们正加速将人工智能融入到各种商业场景之中。无论是提升客户服务效率、优化营销策略、赋能软件开发，还是革新金融、法律乃至国防等传统行业……AI 已经成为驱动企业增长和效率提升的核心引擎。 2，“智能体”崛起 在报告中可以看到——在早期阶段的公司中，一个更为细分的趋势浮出水面：Agentic AI（智能体人工智能）的蓬勃发展。报告特别指出，排名前五的早期公司中，Browserbase、CrewAI、Lovable 和 LlamaIndex 都明确专注于赋能智能体 AI 的发展。 事实上Agent从去年开始就被认为是一个重要的增长点，是下一代AI应用的关键形态——它们不再是被动地执行指令，而是能够自主感知环境、进行决策、采取行动并完成复杂任务——这些“智能员工”很可能改变企业的工作流程，实现更高程度的自动化和更强大的生产力。 几个例子，CrewAI

先说Prompt： $特斯拉(TSLA)$ 股价一年内经历了巨幅变化，截止今日，股价相对与去年的高点已经腰斩，请帮我仔细分析一下其过程和原因，并且根据目前的宏观、行业以及公司本身、大众情绪等多个维度，来预判tesla股票的未来走势。如果我目前不持有tesla股票，我该如何操作？ Google版Deep search使用方法：Gemini官网左上角模型选择2.0 flash thinking，对话框内开启"deep search"功能。 在 $谷歌(GOOG)$  最新的Gemini 2.0推理模型抓取了上百个网页，并最终使用了70个网页后，给出了这篇报告，用时大概2分钟左右。 特斯拉股价年度巨幅变动分析及未来走势预判 1. 执行摘要 特斯拉的股价在过去一年内经历了显著的下跌，从高点至今已跌去近一半。本报告旨在深入分析导致这一股价下跌的宏观经济因素、行业趋势、公司自身状况以及大众情绪等多重因素。通过对这些因素的剖析，报告将对特斯拉股票的未来走势进行预判，并为目前未持有特斯拉股票的投资者提供操作建议。整体而言，特斯拉股价的下跌是多种因素共同作用的结果，未来的走势将取决于公司能否有效应对当前的挑战并抓住新的机遇。对于尚未持有特斯拉股票的投资者，当前阶段宜采取谨慎观望的态度，密切关注市场动态和公司发展。 2. 特斯拉过去一年的股价走势 2.1. 2024年末的峰值表现 特斯拉的股价在2024年下半年呈现上涨趋势，并在12月中旬达到了过去52周的最高点，约为488.50美元。具体而言，股价在12月中旬一度飙升至每股479美元。这一峰值似乎与2024年11月美国总统选举的结果存在关联。鉴于埃隆·马斯克对唐纳德·特朗普的

这两天有没有被各路媒体对Agent产品Manus一惊一乍、动不动就“刷屏”、“炸裂”营销搞得很无语？ 刚好A16Z的AI应用榜单刚刚发布，算得上是AI界的“奥斯卡榜单”——这里你可以看到究竟有哪些AI产品已经深入人心，获取高用户量或是稳定收入，同时结合榜单，也可以看到这两年来的AI创业的趋势变迁。 先说下背景，A16Z差不多是这几年最来最火的VC风投机构，2009 年由硅谷狂人马克·安德森和本·霍洛维茨创立，截至 2024 年，A16Z资产管理规模超过 420 亿美元，大部分你叫得上名字的AI初创公司几乎都在他们投资组合里——包括1570亿美元估值的OpenAI、615亿美元估值的Anthropic、300亿美元估值的SSI、以及25亿美元卖给谷歌的Character、开源图像模型社区Civitai等等，在“前AI时代”，他们也有Facebook、Airbnb、Slack、Stripe、Pinterest、GitHub、Databricks等一系列明星投资案例。 A16Z的Top-100-AI榜单每6个月更新一次，目前已经是第四版，100个公司里，包括了网页端的TOP50和移动端的TOP50（当然这里面有不少重复的公司），排名是按Similarweb和Sensor Tower的月度访客数据统计——门槛为800万用户，同时也去除了非原生AI公司——比如笔记软件Notion、设计工具Canva，和非面向消费者的公司——比如CoreWeave、Scale AI这些面向企业的公司。 先看榜单，这半年里，17 家新公司进入了TOP50的榜单。 top50 网页端产品 在top50中，有包括deepseek、百度、可灵、海螺、kimi、夸克、豆包、taikie、monica、美图、hypic、cici等中国公司产品。 top50 移动端产品 而ChatGPT无论是桌面还是移动端都是第一

过去五年人工智能在不同基准测试上的表现，近一年来属于肉眼可见的飞跃。横轴是时间线，纵轴是准确率，即AI在测试中正确率。不同颜色的线代表不同测试，简单说几个有代表性的： 1.TriviaQA：可以理解为常识数据集，测试AI的知识储备和基础推理，对AI没难度，几乎满分 2.MMLU ：综合性的语言理解测试，包含多个学科的题目，如数学、物理、历史等，几乎满分 3.Competition math：竞赛数学，类似咱们这的奥数吧，提升最明显，4年前是5分学渣水平，现在是……90以上 4.AIME：美国数学邀请赛，比上面那个更难一点，不到90分 5.GPQA：测试理解复杂概念、应用科学知识和进行逻辑，这一年发展也很快，接近80分 6.SWE tasks 软件工程任务，测试AI的软件开发能力，比如编写代码、调试程序啥的，几乎是从0分起步，目前70分段位 7.最终boss是人类的终极考试（Humanity's last exam）……这个怎么说呢，从名字就看出来这是人类挽尊题，如果到满分基本就是AGI雏形初现时刻，目前20+段位。 大趋势都看得出来： 1.所有线条均呈现上升趋势，AI在各个领域的能力都在快速提高，几十年前的“图灵测试”已经没有意义了 2.最炸裂的其实是高难度测试准确率也在快速提推升，要知道推理模型的推出还不到一年呢，后面会发生啥？

当绝大多数人还在感慨Mag7起飞时，博通Broadcom的市值已经不声不响干到了1万多亿美元，英伟达代表的通用芯片 VS. 博通代表的ASIC要有看头了。 $英伟达(NVDA)$ $博通(AVGO)$ $谷歌A(GOOGL)$

AI大模型的正在以前所未有的速度迭代产品——当然，融资也没落下。 9月末，OpenAI完成了最新一轮66亿美元的融资，公司整体估值来到了1570亿美元，在未上市的独角兽公司中，仅次于估值2250亿美元的字节与2000亿美元的SpaceX，大约是芯片巨头英特尔市值的2倍左右。 几乎同一时间，OpenAI最大的竞争对手Anthropic也被曝出正在以400亿美元估值进行新一轮融资。 随着融资的推进，两家公司的财务数据也被不少媒体曝出——他们的数据可以视为全球AI大模型公司的天花板。 先看OpenAI，消息称截止今年8月OpenAI的年化收入约为36亿美元，2023年底的收入只有16亿美元，据早些时候OpenAI自己的预测，2024年收入总额是37亿美元（显然过于保守了），不少机构预测，2024全年OpenAI的总收入将超过50亿美元，同比2023年增长225%左右，2025年收入将达到116亿美元，收入增长213% 在收入分布上：ChatGPT的订阅收入为27亿美元，占比超过70%，同比增长285%，用户层面上，ChatGPT有1000万Plus订阅用户和约100万更高价位的企业用户。API 收入10亿美元（约占27%），同比增长超过200。 50亿美元收入的背后，OpenAI预计在今年会录得50亿美元的净亏损，有机构预测其API业务的毛利率约为50%，而大部分亏损来自于运营成本（如研发）和ChatGPT业务。 再看看Anthropic，预计到2024年底Anthropic的年收入将达到10亿美元大关，2023年底这一数字约为1亿美元，不过对比来看Anthropic的收入也只有OpenAI的1/5左右。 收入分布上，与OpenAI占比超过70%的ChatGPT不同，Anthropic的收入主要来自API业务，尤其是通过亚马逊等第三方API，这部分占比在70%左右，直接调用API

牛顿是怎么破产的？ 昨天有个朋友突然问我怎么开户？我问怎么突然想起股票了，她说这几天看到前男友赚到了钱… 这让我想到经典的牛顿破产定律。 很多人知道牛顿炒股与“南海泡沫”的故事。 其实初期牛顿还是赚到钱了的，出于理性很快清仓，小赚为安。 但随着泡沫越来越大，牛顿的朋友赚到钱了…而且越赚越多，远高于牛顿的那点利润。 众所周知，踏空的痛苦程度远远大于套牢，而身边人赚钱，自己却没有，又进一步加深了这种痛苦，更何况这是自视甚高，智力也远高于常人的牛顿，fomo情绪让牛老师失去了理性… 于是在高点牛顿重仓重回市场，心想自然哲学都让我整的明明白白，小小金融市场还不是轻松拿捏？之前我就是太谨慎了！… 后来的事大家都知道了，牛顿赔了个底朝天，并且为金融市场贡献了最早一批的金句：“我能计算天体运行的轨迹，却不能计算人性的疯狂。”$中国海外互联网ETF-KraneShares(KWEB)$  

过去12个月，大型科技公司在AI基础设施上的资本支出（capex）超过1500亿美元。 数据说话，2024年上半年，Alphabet、亚马逊、Meta和微软的资本支出接近1040亿美元，同比增长47%。 其中，微软和Alphabet的同比增长最大，分别增长了78%和91%。$NVIDIA Corp(NVDA)$  $Microsoft(MSFT)$  $Amazon.com(AMZN)$   花这么多钱投入AI，背后是四大科技公司的共识：“在AI领域，晚到的风险远大于过度投资的风险。” 目前各家的ai实质已经开始变现，比如微软Azure AI服务收入年增长率900%，客户数量超过60,000家，旗下GitHub Copilot年收入增长超过40%，被超过77,000家公司采用。 亚马逊AWS的AI服务年收入贡献达到数十亿美元规模。 Alphabet的AI工具被超过200万开发者使用，Gemini被超过150万开发者使用。 Meta的AI系统提高了Facebook Reels的用户参与度，超过从CPU到GPU迁移时的增长。genai也有效的提升了旗下产品的日活跃用户与收入。 还是那句话，对于科技巨头来说：宁可浪费，不能错过。Ai的最大风险就是“迟到”。 在国内，阿里巴巴也很明显有这个趋势，相反，字节/腾讯更为保守一些。

30亿美元估值的Perplexity是一级市场里估值最高的AI应用公司之一，简单点来说，是换个典型“套壳”产品——没有底层的大模型能力，只做根植于模型之上的产品。 AI搜索是过去一年为数不多被验证的原生AI产品，外部得到的数据是，Perplexity目前2000万月活跃用户，预计年内达到1亿MAU与1亿美元ARR。 与Perplexity类似，liner, phind, globe, 秘塔搜索，360 AI搜索等，都是这一代AI搜索的典型，另一方面，包括小红书等内容平台也都在这个方向上做探索，相比于给用户一堆链接与答非所问的同质化信息，直接给出答案似乎是更好的选择。 AI搜索核心是RAG，即“检索增强生成”，大概分三个步骤： 根据用户搜索内容调用各大搜索引擎 API，获取结果 设置提示词，把检索结果作为挂载上下文； 整合答案，标注引用来源，给出用户结果。 如果你足够关注这轮GenAI，对于这家公司在媒体上更多看到的是褒扬，但追溯其商业逻辑本质，你可以发现它是个名副其实的“AI大盗”，以下部分观点来源于《The Verge》。 有关答案引擎？The Verge认为公司正通过“不道德”的手段试图在信息搜索领域取得突破，创建一个与谷歌搜索竞争的“答案引擎”。 Perplexity的商业模式弊端：作为信息的“中间商”，Perplexity利用了高质量信息源，直接提供直接答案而非链接，从而截取原本属于信息源的广告收入——这对原本可以通过展示广告获取收入的信息源影响很大。 侵犯版权问题：Perplexity通过绕过付费墙，使用Forbes等媒体的调查报道内容，却很少引用原始来源，甚至使用原图，这构成版权侵犯。 忽视robots.txt：Perplexity无视网站设置的爬虫协议，继续抓取内容，要知道有些站点设置此内容就是为了不被搜索引擎收录，比如淘宝早期就不允许百度抓取其商品内容。 信