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大家总是说，当你遇到困难时，你需要相信自己，但同样的道理也适用于，当世界都告诉你你做的事非常正确时，这也是一个信号，说明你可能并没有做出足够深刻的思考，或者你并没有形成足够鲜明的观点。 你可能正在趋向一种“中庸之道”，大家都认为你做得对。其实这不容易做到，回音室效应是存在的，我们每个人都很容易被影响。 我很好奇你怎么看，Alex。你知道，硅谷的一个神话就是，想在 AI 领域竞争，你必须要有大量资金。我可能会持相反的观点，我认为如果你真的能在基础模型领域做些创新，或者在算法变动、数据来源方面有所突破，甚至是构建 AI 技术栈上下游，你可能能凭借一些逆向创新的策略，比单纯去筹集大量资金更能走得更远。我很好奇你对这个看法的回应。 Alexandr Wang 如果你的商业计划是依赖大量融资，因为你需要花费大量资金，那在商业上是不可持续的。因为显然，你是想打造一个有利润的公司，而不是一直在亏损中加深自己的困境。 我认为，硅谷常常陷入某些宏大、雄心勃勃的目标竞赛中。举个例子，如果你想成为世界的霸主，通过控制基础模型来获得神话般的地位，那么确实，你可能需要大量资金，但大多数公司的目标并非如此。 大多数公司的目标应该是建立一个盈利的、可以持续增长的企业。因此，我们密切关注自动驾驶汽车的投资风波，当时几乎有接近 1000 亿美元的资金被投入到大型自动驾驶汽车的研发中。 我认为，最终结果是，几乎所有的这些公司都失败了。像 Cruise 这样的公司最终没能取得突破，真正的赢家只有 Waymo，他们有着几乎无限的资金支持。所以，反过来说，如果你想要进入这个领域，去和这些大公司竞争基础模型的训练，那你就面临与全球最富有的公司竞争的局面。 这比你知道的任何公司都还要多的资金进行竞争。就像是和微软这样，全球最富有的公司竞争。这个策略并不好，我不认为你应该尝试和一个拥有无限财力的公司竞争。 所以，眼下最重要的还是要思考如何从一个创意出发，开发出一个真正能在生态系统中脱颖而出的产品，并且你可以在长时间内不断投资和优化。 至少在目前的 AI 领域，真正的优势在于，能够专注于一个问题，并且为之坚持很长时间。OpenAI 和 Google 这样的公司，的确是非常强大的竞争对手，但他们有着几乎无数个需要关注的任务，要优化的方向也非常多。 所以，他们很难将注意力集中在某一个具体问题上。Perplexity 就是一个很好的例子，尽管其他公司的产品都很强大，但在简单的搜索型 LLM 输出方面，Perplexity 仍然做得最好。它们并没有投入太多资金，最大的优势在于专注。所以，专注确实具有巨大的价值。 （责任编辑：晨鸿） |
