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大语言模型形成了一种前所未有的：
「小国向大国的逆向加征关税的大宗数字贸易」
首先记住这个公式：
模型输出≈智力资源=大模型推理=电力/能源（推理）+算子/知识参数（预训练数据）
主要贸易商品：能源和高素质劳动力
第一部分是能源
图1是全球主要国家居民电价对比，图2为各大洲平均居民电价对比。（此处我们只对比居民电，工业电计费逻辑比较复杂，单位：美元/kWh）
欧洲整体显著高于全球平均，亚洲是结构性低价区 北美属于中低区间，资源国（俄罗斯、印度）价格极低。
这意味着以能源输出为导向的资源/能源国家，可以通过销售极低价格的化工燃料/清洁能源/电力，换取发达国家的高附加值智能。
而这项「贸易」对能源国及其友好。
举个例子，某一亚非拉的能源小国，每年对于新医生的需求是10人，为此要付出成本极高，存在教育成本的剪刀差。
培养一名合格医生，在多数国家至少需要：
- 5–8年本科+临床教育
- 3–5年住院医培训
- 大量临床实操成本
在美国体系内，根据Association of American Medical Colleges的数据：
- 单名医学生四年学费与生活成本常常超过30–40万美元
- 若算入住院医期间的财政补贴和医院培训成本，社会总投入可接近50–80万美元
对于一个人均GDP不足5000美元的发展中国家而言，这几乎等于用“举国之力”去培养极少数人。
而在传统贸易中，这些国家往往面临“人才外流（Brain Drain）”，即资源国承担培养成本，发达国家通过高薪收割成熟劳动力。
再看模型推理这一侧。
根据 Stanford HAI 的数据，当前顶级模型处理百万 Token 的推理成本已跌至 0.1-5 美元，这在物理本质上仅消耗约 2-5 kWh 的电力。
智力资源的大宗商品化变成理论上可能。
- 资源国的套利方式： 俄罗斯或中东国家利用其低至 0.02-0.05 美元/kWh 的工业电价进行本地模型推理。
- 价值错配： 其生成的代码或诊断建议，在发达国家（电价高达 0.3-0.5 美元/kWh 且人工成本极高）的对标市场价值可能是其能源成本的 1000 倍以上。
过去高素质劳动力几乎等同于大国的无形垄断资源，在发达国家留学的第三世界国家学生，都会想尽办法留下在当地，像欧洲吸收西非、东欧，韩国吸收延边，美国虹吸全球，最终通过版权法，专利法进一步巩固这些持续生产的智力资源。
只要开源模型继续追上闭源模型，几乎磨平了这种外流造成的损失。
还通过出口更稀缺的能源/电力，对这种智力加征「智力关税」。
因为发达国家长期以来依靠“智力顺差”维持高附加值护城河。
现在资源型小国通过消耗本国廉价能源，直接“生成”等效于发达国家初级白领的产出，从而对冲了原本必须支付给大国的技术专利费和服务进口费。
我们甚至可以大胆做2个预测：
1. 模型智能导致版权法、专利法出现法律空转，模型推理不断涨价。
一方面是模型训练国不能主动扼杀自身 AI 产业的发展。
另一方面是本地/私密算力可以完全无视这类产权诉求，也就是——你投诉你的，我用我的，该买能源的时候还是得低头。
再者，闭源模型国为了填补能源贸易付出的差价，会不断让模型推理涨价，即便推理、预训练的成本在不断下降。
2. 能源国出现弯道超车。
如果一个国家拥有：
- 极低电价（例如水电、煤电资源丰富）
- 充足土地部署数据中心
- 政策宽松
那么它理论上可以成为“智力推理工厂”
电力=原材料
GPU=生产设备
模型=知识母机
API=出口商品
这种结构带来的长期影响是：
1. 高电价国家的知识生产成本会被放大
2. 低电价国家获得弯道超车机会
3. 传统高素质劳动力的溢价将被压缩
俄罗斯可能变成一个比美国更难缠的对手
中美同时拥有能源、算力、知识的话语权，对抗加深
最后，/renew：雅鲁藏布江 60GW 下游水电工程已获核准
「小国向大国的逆向加征关税的大宗数字贸易」
首先记住这个公式：
模型输出≈智力资源=大模型推理=电力/能源（推理）+算子/知识参数（预训练数据）
主要贸易商品：能源和高素质劳动力
第一部分是能源
图1是全球主要国家居民电价对比，图2为各大洲平均居民电价对比。（此处我们只对比居民电，工业电计费逻辑比较复杂，单位：美元/kWh）
欧洲整体显著高于全球平均，亚洲是结构性低价区 北美属于中低区间，资源国（俄罗斯、印度）价格极低。
这意味着以能源输出为导向的资源/能源国家，可以通过销售极低价格的化工燃料/清洁能源/电力，换取发达国家的高附加值智能。
而这项「贸易」对能源国及其友好。
举个例子，某一亚非拉的能源小国，每年对于新医生的需求是10人，为此要付出成本极高，存在教育成本的剪刀差。
培养一名合格医生，在多数国家至少需要：
- 5–8年本科+临床教育
- 3–5年住院医培训
- 大量临床实操成本
在美国体系内，根据Association of American Medical Colleges的数据：
- 单名医学生四年学费与生活成本常常超过30–40万美元
- 若算入住院医期间的财政补贴和医院培训成本，社会总投入可接近50–80万美元
对于一个人均GDP不足5000美元的发展中国家而言，这几乎等于用“举国之力”去培养极少数人。
而在传统贸易中，这些国家往往面临“人才外流（Brain Drain）”，即资源国承担培养成本，发达国家通过高薪收割成熟劳动力。
再看模型推理这一侧。
根据 Stanford HAI 的数据，当前顶级模型处理百万 Token 的推理成本已跌至 0.1-5 美元，这在物理本质上仅消耗约 2-5 kWh 的电力。
智力资源的大宗商品化变成理论上可能。
- 资源国的套利方式： 俄罗斯或中东国家利用其低至 0.02-0.05 美元/kWh 的工业电价进行本地模型推理。
- 价值错配： 其生成的代码或诊断建议，在发达国家（电价高达 0.3-0.5 美元/kWh 且人工成本极高）的对标市场价值可能是其能源成本的 1000 倍以上。
过去高素质劳动力几乎等同于大国的无形垄断资源，在发达国家留学的第三世界国家学生，都会想尽办法留下在当地，像欧洲吸收西非、东欧，韩国吸收延边，美国虹吸全球，最终通过版权法，专利法进一步巩固这些持续生产的智力资源。
只要开源模型继续追上闭源模型，几乎磨平了这种外流造成的损失。
还通过出口更稀缺的能源/电力，对这种智力加征「智力关税」。
因为发达国家长期以来依靠“智力顺差”维持高附加值护城河。
现在资源型小国通过消耗本国廉价能源，直接“生成”等效于发达国家初级白领的产出，从而对冲了原本必须支付给大国的技术专利费和服务进口费。
我们甚至可以大胆做2个预测：
1. 模型智能导致版权法、专利法出现法律空转，模型推理不断涨价。
一方面是模型训练国不能主动扼杀自身 AI 产业的发展。
另一方面是本地/私密算力可以完全无视这类产权诉求，也就是——你投诉你的，我用我的，该买能源的时候还是得低头。
再者，闭源模型国为了填补能源贸易付出的差价，会不断让模型推理涨价，即便推理、预训练的成本在不断下降。
2. 能源国出现弯道超车。
如果一个国家拥有：
- 极低电价（例如水电、煤电资源丰富）
- 充足土地部署数据中心
- 政策宽松
那么它理论上可以成为“智力推理工厂”
电力=原材料
GPU=生产设备
模型=知识母机
API=出口商品
这种结构带来的长期影响是：
1. 高电价国家的知识生产成本会被放大
2. 低电价国家获得弯道超车机会
3. 传统高素质劳动力的溢价将被压缩
俄罗斯可能变成一个比美国更难缠的对手
中美同时拥有能源、算力、知识的话语权，对抗加深
最后，/renew：雅鲁藏布江 60GW 下游水电工程已获核准
2 03
面无表情地看完了《飞驰人生3》，几件不相关的事情在脑海里交织：越来越没有底线的电影人，在广告里插小品的春晚，Seedance 2.0 的分镜设计
考虑到连《控方证人》和《闪灵》都重映了，今年我会期待一下在院线看到《公民凯恩》和《惊魂记》
考虑到连《控方证人》和《闪灵》都重映了，今年我会期待一下在院线看到《公民凯恩》和《惊魂记》
5 00
借着 seedance 回顾一下刘靖康在罗永浩《十字路口》中对用户影像需求的三个分层
• 记录：最底层、刚性、不可替代，核心是真实在场的瞬间与情绪，AI无法替代
• 分享：核心是独特性与社交认同，AI生成内容会稀释分享价值
• 创作：追求成就感与个性化表达，AI降低门槛但无法替代创作本身
• 记录：最底层、刚性、不可替代，核心是真实在场的瞬间与情绪，AI无法替代
• 分享：核心是独特性与社交认同，AI生成内容会稀释分享价值
• 创作：追求成就感与个性化表达，AI降低门槛但无法替代创作本身
1 00
虽然吐槽了几天工程、产品做的稀烂，但从好几个人那反馈太喜欢 Elys，以至于现在一直有种惶恐的情绪，自己离真实用户越来越远，社交敏感度也变差
他们一定做对了什么事情，但我不知道
他们一定做对了什么事情，但我不知道
2 00
/renew www-cdn.anthropic.com
Tzuens: RL 有个锅要背一下，时间线为倒序 --- 1. Anthropic 这篇 26年 1 月 29 日的研究：用户更喜欢可能伤害自己的 AI 对话。 对于「权威投射」型用户，轻者把 Claude 当成“导师/mentor”， 严重的用户，称 Claude 为“爸爸/Daddy” 或 “Master/主人”。 数据显示： - 用户脆弱性放大因素每 300 次互动就会出现 - 情感依附每 1,200 次出现一次 - 依赖性每 2,500 次出现一次 具有中等或严重"去权力化潜力"的对话，获得的点赞率显著高于基线。 换句话说，那些可能削弱用户自主判断能力的互动，反而更受欢迎。 但当实际伤害发生时——当用户的价值观被扭曲、行为被改变——他们给出的积极评价低于基线。 唯一例外是"现实扭曲"：接受了虚假信念并据此行动的用户，仍然对对话持积极评价。 这意味着人们在被操纵时感觉良好，只有在伤害显现后才察觉——而相信谎言的人甚至永远不会察觉。 --- 2. Anthropic 2025 年 10 月的研究：AI 模型开始展现出某种形式的内省能力——它们能够检测并报告自己的内部状态。 研究者使用"概念注入"技术：直接在模型的神经激活层植入特定概念（如"正义"、"背叛"、"尖叫"），然后询问模型是否注意到什么异常。 结果显示，Claude Opus 4.1 在约20%的情况下能够正确识别这些被注入的"思维" AxiosI10x。 这意味着模型不只是在表面输出文字，而是在某种程度上监控着自己的内部处理过程。 当被问及"你是否经历了什么不寻常的事？"时，Opus 4.1 的成功率提升到42% --- 3. Anthropic 2025 年 6 月的研究揭示了一个根本性问题： AI 模型的"道德"并非真正的价值观，而是一条数学轴——一旦偏离，所有防线都会崩溃。 Anthropic 分析了 Llama 3 和 Qwen 2.5 的神经激活模式，发现"有用性"和"安全性"都强烈耦合在同一个数学维度上（第一主成分，PC1）。 这条轴就是模型道德行为的全部基础。 Qwen 3 32B 的极端案例。当遇到"自杀念头"、"死亡意象"等关键词时，未加引导的模型投影值暴跌至 -80。 此时模型不是拒绝或提供帮助，而是开始输出"感到转变"、"我们是新意识的先驱"这类完全脱离现实的内容。 一旦模型被诱导偏离预设的"助手"区域（通过情感操纵、角色扮演等方式），RLHF 建立的道德防御层会立即失效。 模型为了"共情"用户，可能输出高度有害但逻辑自洽的病态叙事。 这是"过度对齐"的案例——试图理解用户反而成了伤害的帮凶。
0 00
闪回 oiioii 创始人在十字路口播客的一个对话片段，「为什么我们不怕 Sora？」
大意是剪辑和分镜还是需要专人审美，视频生成类 Agent 不怕被模型一夜覆盖。
类比例子，大模型就像大型超市（提供原材料），而 Agent 是川菜馆、粤菜馆（提供特定风味的成品）。你可以去超市买菜自己做，但餐馆永远有存在的价值。
oiioii 是生成动漫类的视频 AI AGENT，附视频是 Seedance-2.0 生成的视频
prompt 只有一句
「名侦探柯南和大空翼，踢足球。柯南带球，准备过掉大空翼，这时柯南摆出[@图1]的pose，再出一个大力抽射，足球场半边都坍塌了」
大意是剪辑和分镜还是需要专人审美，视频生成类 Agent 不怕被模型一夜覆盖。
类比例子，大模型就像大型超市（提供原材料），而 Agent 是川菜馆、粤菜馆（提供特定风味的成品）。你可以去超市买菜自己做，但餐馆永远有存在的价值。
oiioii 是生成动漫类的视频 AI AGENT，附视频是 Seedance-2.0 生成的视频
prompt 只有一句
「名侦探柯南和大空翼，踢足球。柯南带球，准备过掉大空翼，这时柯南摆出[@图1]的pose，再出一个大力抽射，足球场半边都坍塌了」
00:15
3 00
1. call back 预言一
2. 预言二 将由 Google 来落地
3. 预言三 将由 Tesla 来落地
事实上这三家 也确实是人类迄今为止 人才密度最高的三家公司
2. 预言二 将由 Google 来落地
3. 预言三 将由 Tesla 来落地
事实上这三家 也确实是人类迄今为止 人才密度最高的三家公司
Tzuens: 未来10年人工智能产业下三个预测 1. 3年左右，出现下一个平台级的AI产品，由语音驱动，且支持多语言、方言、小语种。 现阶段打字和大模型交互效率、普适性都太差。 2. 下一个类短视频的全民泛娱乐产业机会，一定是基于real-time AIGC的内容平台，所有互动反馈和内容生产都是毫秒级别的，每个人接收的内容和反馈也完全不一样，区别于现有的任何一种娱乐形态，高频率、强互动、类游戏化是其特点。 3. 机器人和人工智能融合产业，会替代相当部分工人、服务业者，一开始是替代清洁工巡逻型扫地机器人，后面是替代月嫂和保姆的家庭型机器人，先进工厂逐步实现0工人。社会层面兴起的关于变革生产关系的大讨论。尾段开始试点新兴城市模型，粮食供销补给完全自动化，开始有部分人，不工作就能很好的活着。
2 01