2.2.1 AI推理能力是新时代的电力吗？

  • AI 是类似电力一样的即时生产力，几乎不受地域和文化的限制，可以做到全球共享。这导致了AI作为生产力的两个属性，其一是全产业化，其二是全球化。AI 作为通用生产力，使得中国 AI 公司自创立之初便具备全球化特质。
  • AI 作为一种能够提高生产效率的要素，其本质就像电力，需要工具作为其生产力的载体。OpenAI、Google像是新时代的”发电技术”的创造者，数据中心就是”发电厂”的硬件基础设施，但除此之外，AI应用仍需要以产品的形式，进入各个领域，这里面有非常多的机会。
  • 对于趋势的判断是：AI模型的推理能力将最终收敛，即不同公司的模型能力最终将不会有非常大的差距，而且开源模型的能力将有可能和闭源模型的表现相当，因此AI推理价格将会因为充分市场竞争而降低，直到达到市场均衡。最终模型推理能力将如同电力、网络一般，成为社会公众可负担的基础公共资源/基础设施。
  • 此种趋势判断的事实依据是

    • 模型推理价格方面，根据任务的不同，LLM 推理价格每年下降 9 到 900 倍不等。2024年模型推理价格继续下降。此外，AI推理价格下降速度远超电力、计算机存储芯片。

    • DeepSeek-R1模型的推理价格远低于Google/OpenAI/Claude的产品，约为前者的1/4，在模型表现拉不开巨大差距的前提下，已经”杀死比赛”。开源模型的推理价格普遍低于闭源模型。

      • 2025年6月11日OpenAI将o3价格下调至Input price USD 2/ 1M tokens, Output price USD 8/ 1M tokens

2.2.2 数据飞轮与产品护城河——如何建立”套壳”产品的持续竞争力？

  • 在诸多AI产品公司自己不研发基础模型，而是采用调用API/微调的方式进行”套壳”做出产品的情况下，其用户产生的数据，以及通过使用用户产生的数据进一步提升模型能力/用户体验的能力，将会是AI产品公司的重要护城河
  • “回顾互联网的发展史，最早的创业者大多是程序员，代码是第一生产力，随着进入下半场，产品经理和商业化大牛开始成为创业的主力军。AI 时代也是一样，在技术天才和专家奠定基础能力、基础设施之后，未来一定是产品经理和商业化创新的大牛入局，成为新的领头羊。”
  • a16z: In Consumer AI, Momentum Is the Moat
  • 基于数据垄断的产品，这些社交媒体平台本身具有对在该平台上发布下信息获取的优势，平台有可能不对外开放位于该平台上的信息的外部应用访问API，或者收取高昂的访问费用，只要在该平台上发布的内容足够的优质和有吸引力，就会形成独特信息源优势。
    • 腾讯元宝-能够访问微信公众号的数据和信息用于生成回答
    • Grok-能够访问X的数据和信息用于生成回答

2.2.3 初创公司的机会在哪里？——克服”大厂恐惧症”

2.2.4 具身智能的”产业派”和”技术派”企业的竞争优势差异

  • “产业派”因为过往的积累，更熟悉产业放的需求，有相关的资源，更容易找到和促成能够落地的商业场景，应该和和”学院派”做好优势区分，找到优势区间。
  • “学院派”在技术、资本方面更有优势，”产业派”在技术方面或许稍有劣势，但产品、市场方面有”学院派”不具备的长处。
  • 具身智能的商业机会

    • 中国拥有全世界最多的工业机器人安装量，因此也有最大的具身智能落地需求和应用场景。

    • 中国机器人零部件供应链成熟，价格低廉。

    • 做硬件需要在深圳，做软件需要在北京。智平方采访

2.2.5 AI Agent让AI从工具变成”员工”

  • AI Agent实现从”付费使用工具”到”付费交付成果”的转变

2.2.6 数据标注与垂直领域专家数据

  • Remark AI：用真人专家和AI的对话来训练AI
  • xBench：红杉中国的AI benchmark性能测试项目，采集了由行业内的专家提供的垂直领域产业场景的测试题