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实际上，这类问题才是大多数创业机会的所在。因此，我们激励员工关注的是，解决这些问题能带来多少净经济效益，而不仅仅是技术上的难度。 Aditya Agarwal 这很像 Facebook 的做法。在 Facebook，我们曾经非常注重培养最具生产力的工程师，而不是仅仅关注他们解决了多么复杂的技术问题。通常，如果一个工程师解决了一个“看似简单但很重要”的问题，他们能带来很大的价值。例如，有一位工程师通过减少我们日志中的错误数量，提高了生产力，这样的成就虽然看似简单，但非常有价值。 Alexandr Wang 是的，Facebook 在这一点上的做法非常有启发性。我也认为，在 Scale，我们会尊重所有问题的价值，无论它们多么不起眼。我们的团队在这一点上也非常出色。 Aditya Agarwal 最后，换个话题谈谈国际局势。你对未来一年有什么预测，尤其是在技术、硬件和芯片方面？我觉得美中之间的冷战与热战正变得越来越复杂。那么，你如何看待接下来 12 个月可能发生的变化，特别是它对硅谷的影响？ Alexandr Wang 从地缘政治角度来看，最近有几个很重要的事件。几周前，中国的 DeepSeek 实验室发布了一个非常令人震惊的结果——他们复制了 OpenAI 的思维循环（Thinking Loop），这是一个突破性的技术成果。 这个复制成果并不是来自于美国的 Anthropic 或 Google，而是中国实验室的开源模型。这意味着，中美之间在研究上的差距几乎已经没有了。 这意味着，从全球范围来看，我们正在进入一个全新的竞争阶段，尤其是在人工智能领域。未来，AI 技术的国际竞争将更加激烈。美国和中国在这一领域的对决将会决定未来全球的技术主导地位。 Aditya Agarwal 也许回到你提到的 AI 技术栈的问题，以及你所了解的，全球各国和公司是否会选择西方的 AI 技术栈，还是选择中国的技术栈。 （责任编辑：晨鸿） |
