听说 AI SI 了，我认为多年以后人类会后悔发明 AI。当然暂时的 AI SI 了，是因为特朗普对人工智能这个 AI 的叫法进行了修正、升级，他认为 AI 的说法有强调“人工”的意思，什么都“人工”给人的感觉本身就不智能，那为何不改叫 Super，超级智能，所以以后的 AI 其实还是 AI，只不过你要叫 SI。不得不说特朗普的营销感觉还是很牛的，很像我，我就一直觉得 GEO 天花板很低，就是那个在 AI 对话框里插入推荐广告的服务，不看好 GEO 的原因很简单：给你建议的人突然夹带私货，会让你觉得他前面的建议都是有目的的。当年我在君智做咨询的时候，客户问怎么收费的时候，我是要回避的，要有话术的引导客户去找销售人员。如果我即给建议又给报价，你觉得客户会怎么想？我没查过具体数据，但 GEO 的广告转化率肯定没有传统搜索引擎的广告转化率高。所以我挺佩服川普的，意识到你都“智能”了，就不能再叫“人工”了，应该“去人工化”。我其实不看好日后会有很多人会在口头上 把 AI 改叫成 SI，就像不会有人把 token 叫成“词元”一样。因为语言的本质和发展趋势就是简单化。只能说 SI 会进一步催化资本市场和那些炒域名的。 AI 本质上还是人写出来的“高速猜下一字是什么”的程序，毕竟芯片发展到现在，也该有硬件的速度能支持这种“大型对撞”了。 AI 的诞生是必然的也是偶然的。核心原理不难，堆算力就行，所以 GPU 火，纯游戏卡也火。最近还有个新闻就是李飞飞的团队被苏妈以 80 多亿美金收购，主要是李飞飞团队侧重“世界模型”的研究，而目前所有 AI 还停留在“语言模型”的层面。我是要给“世界模型”泼一点冷水的（从效率角度），但特朗普的 SI 其实是有利于“世界模型”的发展，毕竟 Super 可以包罗一切。为什么我不看好“世界模型”，抛开运算成本巨大不说，世界模型最大的 bug 就是“重开”成本太高，你生成的视频，心态就是祈祷一次成片，但这几乎不可能。而成片一旦觉得哪里不对要改以下，就不得不重新生成一次，就是这个bug。“世界模型”的经济效率和使用效率还不够高。大家可以看下下面这张图，你会发现“LLM”，即语言模型的优势，就是成本低，随便重开，一次结果不满意，马上重来一次“对撞”。这也是为什么AI 特别适合做科研（多种可能性的碰撞后再交由科研人员研判），而不是出结果，因为 AI 出不了结果，严谨的说是无法稳定的出结果，以及对结果无法负责（伦理问题），你看很多做 Skill 的，Skill 是固定的，但每次 Skill 运行的结果却不是固定的，就因为在未来相当长的时间里最佳的 AI 模型还是LLM。大语言模型还有可能本地部署玩玩，但真要到了世界模型，会要了你的命。可以看下我这篇文章你好奇过为什么本地部署大模型不消耗token么我甚至觉得苏妈收购李飞飞是几年前就写好了的剧本的落地，因为收购过程中，VC几次追加了投资，了解李飞飞团队这几年成果和收入的内行都知道，这个收购更多的是资本游戏的写照，你说让苏妈抢先站队世界模型，对抗当下的大语言模型，多少牵强了点。 如果你想复制李飞飞，商业起步的时候先找到“买家”就可以了。如果施瓦辛格的终结者电影是真的预言，多年以后也许真的会有一些人回到过去，回到那个谷歌发表论文、openai 发布GPT的那一天，阻止人类进入人工智能时代。本来需要 10 个人干的活，我是指文案、创意等工作，现在 3 个人就可以干，此处请不要说 AI 淘汰的是不会用 AI 的人。如果你会用 AI，甚至用的好，但需求侧不增加，你会又有什么用呢？就像你会修家电，但是现在的家电都模块化了，坏了就换，电车都加了车企自家的软件锁，你学汽修都不一定能找到工作。当然，我不否认的是 AI 在科研领域的作用。比如基因研究和太空探索。总需求的下降也许是经济下行的锅，这个锅不应该由 AI 来背，但越来越多的孩子用豆包做作业、刷短视频咀嚼别人咀嚼过的东西，这个世界还会好么？你可以用 AI 创作很多东西，但你不一定能用 AI 卖出很多东西。AI SI 了。David
