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叶秋_Eric
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坚持或许对也或许错，但最终都是你的。
叶秋_Eric
5天前
张雪峰带来一些新的思考
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叶秋_Eric
20天前
叶秋_Eric
21天前
叶秋_Eric
23天前
叶秋_Eric
27天前

shimu: 大家好。 这两天，阿里林俊旸离职的消息，在圈内动静很大。 聊瓜我不太擅长，但这件事能折射出阿里一些问题，是值得思考的。 先说结论吧，我认为是：阿里AI战略上出了问题。 为什么这么说？我们不妨跳出离职事件本身，代入一下AI基座模型牌桌上那些还有大量筹码玩家的视角，阿里、腾讯、字节、Google、OpenAI、Claude等等他们在关注什么？ AI基座大模型有三个事情很重要： 01 模型战争，本质是一场长期战争 从2022年开始大中小厂一起卷模型，如今只剩少数玩家。24年、25年，我和投资人探讨一个问题：业界很多声音说Scaling Law带来的模型性能增长斜率已经放平了。我的判断一直没变：模型能力还有巨大的提升空间。 原因很简单：过去模型吃掉的主要是互联网上能被搜索引擎抓到的公开数据（也就是几家巨头手里的存量）。但还有海量“沉默的数据”尚未被消化，比如现在大火的龙虾，吃的是：用户本地数据、个人生活轨迹里那些未被电子化的信息，这些数据里当然也包括多模态。 那在这个前提下，大厂之间模型竞争“你追我赶”其实是很正常的事情。阿里通义千问的模型能力在25年时还是国内第一领先，但在后面逐渐被赶上且速度不及预期、甚至被反超，这并非不可接受。毕竟短期领先，从来不是最重要的。要知道OpenAI作为行业先行者并且资源也是数一数二的，模型能力也被反超过，直到现在在很多方面也落后Claude。 一时的领先落后没那么重要，关键在于清晰的战略和持续长久的投入，就像Google的追赶甚至反超一样。所以，我们完全可以期待通义千问半年、一年后的表现，因为出问题的不是基模本身。 02 AI行业最大的KPI误区：DAU 我个人一直不认同：用DAU作为AI相关业务的KPI，这非常传统互联网，尤其是做基模的公司。但很奇怪，很多公司都在这么做，比如24年的minimax当时1000万DAU的目标，甚至OpenAI现在还会去说。在国内就更明显：豆包、千问、元宝几乎都在看这个指标。 但对于基模来讲，真正应该看的KPI，一定是token消耗量（这点下面会说）。基模的愿景是成为AI大模型时代的水、电、煤，那token消耗量就是用水、用电、用煤量。追求DAU的KPI就会导致公司追求海量个人用户，但现实是：普通用户现在对AI的使用深度其实还不够。很多人只是问问题、写东西、偶尔生成内容。这确实能带来声量，但对模型的进化帮助有限，甚至可能是噪声。 也许大模型进化到下一阶段，载体就不是App形态呢？到那时，DAU带来的价值可能就只有品牌名字了。 所以，目前阿里千问App的DAU增长赶不上字节的豆包，在我看来现在没那么重要，全球60多亿人口，中国十多亿人口，AI应用才刚刚开始。 更何况微信都还没下场呢。国内大厂的AI竞争，严格来说才刚刚开始。 03 真正的胜负手：生态（即token消耗量） 真正决定胜负的，其实是生态。与其说林俊旸的离开是因为上面两点的短期乏力，不如说生态的失位，才是根本原因。 特别是龙虾火爆之后，minimax、moonshot、智谱接入之后带来的token消耗量暴涨，这意味着在全球开发者、自媒体中的影响力暴涨。阿里、字节、腾讯在干什么？没有第一时间去接入龙虾的生态窗口，这是很严重的战略失误。 大模型时代，全球开发者都可以创新，你无法预判下一个爆火的idea出自哪里。对基模来讲，重要的是能第一时间靠上去。 但可惜的是，阿里通义千问虽然在开源社区上做得很好，但是在生态连接上却不好。从24年到现在，巨大的基模相关的机会点：coding、agent、openclaw，可以说没有一个和通义千问是强相关的，这自然会导致在这些大机会点引发的token消耗量暴涨之时，模型能力增长变慢了。 生态爆发，会直接改变模型格局。Coding和Agent时期，带来Claude的暴涨，Gemini也乘势而起，给了OpenAI很大的压力，乃至现在美国大模型出现大乱战（最近马斯克狂批Claude的各种策略，何尝不是希望乱拳把老二拉下马自己上呢），而Openclaw这波生态，让minimax、moonshot、智谱的token消耗量直接完成了一次逆袭。当然从长期看，如果没有基模持续进化，这些公司很快也会面对大厂的价格战。 但是对阿里来说，真正的问题来自于战略判断：长期对生态机会的把握缺失，是比一个模型版本的落后、一个技术人才的流失，更值得警惕的问题。 写在最后： AI行业有自己的优势，机会窗口出现得非常快， 也许半年、一年，巨大的机会就会出现。 只是窗口期越来越短，所有人都在拿放大镜看。 只因身在其中，你不能只做一个优秀的观众。 @Xinyang @yanjun @瓦恁 @kyth

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叶秋_Eric
1月前
这一刻突然懂了父亲当年的无奈
他站在改革开放的浪潮里，国家 GDP 翻了一百倍，可他为什么没赶上那班时代列车？
如今我也站在 Al 浪潮下，大模型迭代不停，机会明明就在眼前，却抓不住风口。原来，我终究是和父亲一样的普通人啊。
钱塘江上潮信来，今日方知我是我。
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叶秋_Eric
2月前
#春节AI大战# 第一轮对决，元宝和千问PK，元宝先出招，方式玩法老套，纯撒钱，千问则有明确的落地场景，在玩法和用户心智上更占优一些。
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叶秋_Eric
2月前
叶秋_Eric
2月前
当我们有意无意开始提及过往，多半是对未来有些迷茫，对当下有些无力。
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叶秋_Eric
2月前

陈皮皮屁: 开源一些在42章经做内容的经验。 最近我司新入职了三位 00 后同事。为了帮助他们快速 onboarding，我整理了一篇文档，内容主要就是把这一年多以来 @曲凯 和 @Celia. 教会我的东西，加上我自己的实践体会，用尽量简单、好理解的方式梳理了一遍。 文档主要讲了四件事： 什么样的内容值得做； 什么样的内容值得42章经做； 具体怎么做； 以及我刚来42章经时，是如何快速 pick up 的。 先快速放几条三言两语能讲清楚的要点，完整版可以点击后面的原文链接～ 1） 判断内容价值最简单的逻辑，就是看这个内容是不是大家关心的。但每个人面对的「大家」都不一样，得先找准。 2） insights = 一手实践经验 × 个人思考。 没有一手经验是空中楼阁，不具备说服力；没有个人思考就像行车记录仪，不具备启发性。 3） 实操层面，做内容无非是两件事：找角度 + 说人话。 4） 想快速提高内容能力（也可能是任何能力）的一个方式，就是要学会抄（曲老师原话哈哈）。 所以我刚入职的时候，花了很多时间反复去看我们的 shownotes 和文章，不只是看，还会边看边问 how & why，目的就是先把东西「抄明白」。 5） 多问问题很重要。行动前先搞清楚目标，可以提高效率。行动中对齐标准，可以少走弯路。行动后及时复盘，可以快速迭代。平时遇到不理解的就随时问，可以无意间修复一些 bug。 6）对我做内容（尤其是做42章经的内容）很有帮助的三件事： - 想象读者是张一鸣（倒逼信息密度）； - 想象自己是曲凯（快速 pick up 文风、校准判断标准）； - 做自己。为什么做自己很重要，可以参见我上一条即刻：https://web.okjike.com/u/C53E9127-90D4-4474-A31D-061A218FD360/post/6975e1a19f3cd84f65b008c8 完整文档链接：https://my.feishu.cn/docx/RRubdLLPioWBoFxZR18cjOovn9e?from=from_copylink 其实我一直没受过什么正经的内容训练，真正开始写东西，也是来了42章经之后的事。所以发这条多少有点诚惶诚恐哈哈，但希望能给一些朋友带来帮助～

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