AI走入生活:Ola friend
扎卡伯格的“解放双手”，AI 🎧走在前面了。
之前有三星戒指，AI吊坠等等。
没想到豆包走出AI 🎧。
以中国的生猛工程效率和字节的世界级用户，这具有极大的前景。
随身类智能可穿戴市场方兴未艾。
我一直都是对的
Hinton 坐了十多年学术界的冷板凳。在他决定把神经网络作为自己的研究目标时，没有人看好这个方向，都觉得做不出名堂。然而，多年后，当神经网络为自己正名后，Hinton 经常在接受采访中被问到，是什么让他选择了一个冷门方向。
他每次都轻描淡写地答到，「我相信我是对的」。
这也是他对年轻人的建议之一，「去找这样一个地方：在那里，你觉得每个人都做错了。然后相信你的直觉，直到你弄清楚为什么你的直觉是错误的。当你觉得每个人的做法都是做的，选择那个不一样的做法。
事实是，要么你有很好的直觉，要么你没有。如果你有好的直觉，应该倾听它们，遵循它们，一直努力，直到你发现它为什么是错的。如果你有糟糕的直觉，那你做什么其实也不重要，那还不如遵循自己的直觉。」
我的直觉也是一直都是对的。
成功的秘诀？找一堆天才学生
OpenAI 的前首席科学家、联创之一 Ilya Sutskever 是 Hinton 的学生，在多伦多大学读本科时就决定了自己的方向。他是直接走到 Hinton 的办公室，敲开门问，能不能加入深度学习实验室。Hinton 说，那约个时间聊聊吧。
Sutskever 说，「行啊，现在怎么样？」
Hinton 给了他一些经典论文，一周后，Sutskever 回来了，说「我不理解。」
「你训练一个神经网络来解决一个问题，然后又训练一个新的网络解决另一个问题——你为什么不用一个网络解决所有的问题呢？」
—-这个就是真美，我们在解决问题的时候，往往带来了新的问题，这都不是真美，真正的解决了这个问题，真美是有其优而无其所带之缺。
Hinton 意识到，眼前这个二十多岁的年轻人，有着超乎经验的研究直觉，遂邀请他加入自己的实验队伍。
世界本身的运作规律
技术爆发时候，我们往往过于兴奋，以为未来正加速到来，不过，世界本身有自己的运作规律，需要基础设施来承接，需要应用层面来落地，甚至需要法律、道德和伦理层面做好更多准备。在外滩大会上，他们为自己的乐观能够找到充足的理由。
农业时代基础设施是水库，水运。
工业时代是铁工机。
智能时代是信息高斯公路。
生产，交换，分配是经济活动的基本环节。
经济活动的核心是人，物的流通，离不开流通的载体：路！水路，马路，铁路，信息高速公路。
本质是交换的速度。
「算力军备竞赛」可能不会结束， 但平衡成本和提升效率越发重要
2020 年，OpenAI 在一篇论文里提出 Scaling law，大意是大模型的性能与模型的具体结构 —— 深度、宽度和层数 —— 基本无关，主要由计算量、模型参数量和训练数据量三者的大小有关。
这一论断被称为 AI 领域的「摩尔定律」，也因为 OpenAI 的成功而成了很多从业者信奉的圭臬。在这一信念指引下，大模型的发展向着大算力、大参数和大数据的方向发展。先前的 AI 发展主要基于对各类模型的优化，而 Scaling Law 代表着一种新的范式：倘若有足够大的算力和数据，我们便能够解决人工智能发展的问题。
在瓦特之前半个世纪，蒸汽机技术和相关理论已经成熟，然而瓦特让蒸汽机终于能够在生产中使用，并且将它推广到了市场上。即便如此，又过了近半个世纪，蒸汽机在纺织厂普及，蒸汽轮船也开始成为河运主力，蒸汽机才真正「蚕食世界」。
当下时代，技术传播与发展的时间周期大大缩短，但我们依然需要经历每个阶段。过去两年里，我们见证了 AI 技术的爆发，未来五年，或许正式找到属于 AI 的纺织厂和蒸汽轮船的时候。
iPhone 在美国诞生，不过移动互联网最繁荣的市场之一是中国。或许未来五年，我们也能看到更多 AI 应用和场景的爆发，形成繁荣的中国 AI 应用生态。
信创有多远
新华社讲：“从长远看，当我国的自主信创产业体系成熟后，将会像如今的新能源汽车产业链一样走出国门、走向世界，那样的全体系出海，将是中国强国道路上格外华丽的一幕。”
这个长远是多远？
那看看我们发展历程：
主要在政务自主+互联网两个方面展开，分中科系+华为系
过去，大名鼎鼎的“IOE系统”曾长期占据主导地位，国内的信创产业生态也主要围绕它们建立，产业发展的节奏和话语权多掌握在几大跨国公司手中。
如今，本土企业开始在信创产业的发展中扮演主要角色——硬件方面，以龙芯、鲲鹏、飞腾为代表的国产CPU性能已接近或达到国际主流产品水平；基础软件方面，麒麟、统信、鸿蒙等操作系统应用范围不断扩展；华为、阿里巴巴、腾讯等云数据厂商及武汉达梦、人大金仓等传统数据库厂商快速崛起；应用软件方面，金山WPS、永中office等办公软件已具备替代国外高端产品的能力……
方向：亚欧非，还需要中国友好市场，这个范围就不确定，主要和美国打，就不纯是技术。