1
00:00:00,228 --> 00:00:02,027
他父亲多活四年

2
00:00:02,028 --> 00:00:04,351
Anthropic可能就不会存在

3
00:00:04,508 --> 00:00:07,230
一个估值九千亿美元的AI公司

4
00:00:07,267 --> 00:00:11,111
它的创始人不是那种从车库里走出来的技术天才

5
00:00:11,268 --> 00:00:14,584
也不是被风口吹上天的连续创业者

6
00:00:14,821 --> 00:00:17,420
他是一个在普林斯顿的实验室里

7
00:00:17,420 --> 00:00:20,703
解剖视网膜的生物物理学博士

8
00:00:21,141 --> 00:00:22,499
他转行做AI

9
00:00:22,501 --> 00:00:24,624
不是因为看到了商业机会

10
00:00:24,821 --> 00:00:26,583
而是因为他父亲死了

11
00:00:26,861 --> 00:00:27,984
更准确地说

12
00:00:28,100 --> 00:00:32,184
是因为他父亲死在了一个错误的时间点 早了四年

13
00:00:32,740 --> 00:00:33,703
四年之后

14
00:00:33,780 --> 00:00:36,783
那种夺走他父亲生命的罕见疾病

15
00:00:36,941 --> 00:00:40,463
死亡率从百分之五十骤降到百分之五

16
00:00:41,060 --> 00:00:43,024
如果科学再快一点点

17
00:00:43,100 --> 00:00:45,748
他的父亲今天可能还活着

18
00:00:46,025 --> 00:00:46,367
哈喽

19
00:00:46,385 --> 00:00:46,847
大家好

20
00:00:46,944 --> 00:00:47,907
我是王利杰

21
00:00:48,025 --> 00:00:50,947
今天我想聊一个人 达里奥 阿莫迪

22
00:00:51,065 --> 00:00:53,267
Anthropic的创始人兼CEO

23
00:00:53,465 --> 00:00:56,708
不是因为他的公司刚刚估值逼近一万亿美元

24
00:00:56,825 --> 00:00:58,708
也不是因为他开发的Claude

25
00:00:58,785 --> 00:01:01,907
在程序员圈子里势头比ChatGPT还猛

26
00:01:02,105 --> 00:01:04,568
而是因为他身上有一个极其罕见的矛盾

27
00:01:05,104 --> 00:01:08,587
他是AI行业里最大声警告 AI很危险 的人

28
00:01:08,625 --> 00:01:11,867
同时也是推动AI发展最激进的人之一

29
00:01:12,145 --> 00:01:14,167
这两件事怎么可能同时成立

30
00:01:14,625 --> 00:01:15,904
要理解这个矛盾

31
00:01:15,905 --> 00:01:18,114
你必须回到他二十三岁那年

32
00:01:18,512 --> 00:01:19,391
2006年

33
00:01:19,391 --> 00:01:21,674
达里奥的父亲里卡尔多去世了

34
00:01:21,831 --> 00:01:24,075
里卡尔多是一个意大利裔的皮匠

35
00:01:24,152 --> 00:01:26,150
和达里奥的犹太裔母亲一起

36
00:01:26,152 --> 00:01:28,155
在旧金山把两个孩子养大

37
00:01:28,391 --> 00:01:30,155
达里奥后来在采访中说

38
00:01:30,232 --> 00:01:32,995
父母让他明白什么是对什么是错

39
00:01:33,031 --> 00:01:36,351
也让他知道这个世界上什么事情真正重要

40
00:01:36,627 --> 00:01:39,910
里卡尔多长期与一种罕见疾病抗争

41
00:01:40,228 --> 00:01:41,106
那个年代

42
00:01:41,107 --> 00:01:43,750
这种病的死亡率大约百分之五十

43
00:01:44,267 --> 00:01:46,671
达里奥眼睁睁看着父亲走了

44
00:01:46,868 --> 00:01:47,250
然后

45
00:01:47,547 --> 00:01:48,591
不到四年

46
00:01:48,627 --> 00:01:50,791
一项新的医学突破出现

47
00:01:50,907 --> 00:01:54,775
这种疾病的治愈率一下子飙升到百分之九十五

48
00:01:54,973 --> 00:01:58,055
达里奥后来对记者说了一句让我印象极深的话

49
00:01:58,333 --> 00:01:58,635
他说

50
00:01:58,635 --> 00:02:01,092
有人攻克了这个病的疗法

51
00:02:01,093 --> 00:02:02,256
救了一些人的命

52
00:02:02,533 --> 00:02:04,295
但本来还可以救更多

53
00:02:04,533 --> 00:02:06,376
这句话听起来很平静

54
00:02:06,613 --> 00:02:07,596
但你仔细品一下

55
00:02:07,973 --> 00:02:08,976
他的意思是

56
00:02:09,173 --> 00:02:10,316
科学进步的速度

57
00:02:10,573 --> 00:02:12,135
就是生死的分界线

58
00:02:12,372 --> 00:02:12,835
快一点

59
00:02:13,133 --> 00:02:14,376
他的父亲活着

60
00:02:14,492 --> 00:02:14,915
慢一点

61
00:02:15,212 --> 00:02:16,415
他的父亲死了

62
00:02:16,613 --> 00:02:17,976
这不是哲学命题

63
00:02:18,052 --> 00:02:19,976
这是他亲身经历的事实

64
00:02:20,649 --> 00:02:21,607
从那以后

65
00:02:21,608 --> 00:02:23,971
达里奥整个人的驱动力就变了

66
00:02:24,129 --> 00:02:28,332
他在普林斯顿的研究方向从理论物理转向了生物学

67
00:02:28,409 --> 00:02:31,651
去迈克尔 贝里教授的实验室研究视网膜

68
00:02:31,849 --> 00:02:33,688
他不是想当眼科医生

69
00:02:33,689 --> 00:02:38,251
而是想通过视网膜去理解整个神经系统是怎么运作的

70
00:02:38,369 --> 00:02:41,212
他甚至嫌现有的测量工具不够好

71
00:02:41,249 --> 00:02:43,932
自己动手发明了一种新的传感器

72
00:02:44,089 --> 00:02:46,811
他的博士论文获得了赫兹论文奖

73
00:02:46,849 --> 00:02:49,371
这是一个专门颁给在学术研究中

74
00:02:49,409 --> 00:02:51,772
发现现实应用价值的奖项

75
00:02:52,778 --> 00:02:54,857
但达里奥越深入生物学

76
00:02:54,858 --> 00:02:56,721
越意识到一个残酷的现实

77
00:02:57,219 --> 00:03:01,062
生物系统的复杂度远远超出了人类个体的理解能力

78
00:03:01,659 --> 00:03:02,041
他说

79
00:03:02,041 --> 00:03:04,017
要真正理解这一切

80
00:03:04,018 --> 00:03:07,101
你需要成百上千名研究者同时工作

81
00:03:07,338 --> 00:03:08,122
一个人的智力

82
00:03:08,379 --> 00:03:10,058
哪怕是天才级别的

83
00:03:10,058 --> 00:03:12,502
在疾病面前都是杯水车薪

84
00:03:12,719 --> 00:03:13,458
那么

85
00:03:13,458 --> 00:03:16,962
有没有一种工具能够替代那成百上千名研究者

86
00:03:17,578 --> 00:03:18,321
2014年

87
00:03:18,699 --> 00:03:20,302
达里奥找到了答案

88
00:03:21,343 --> 00:03:22,103
那一年

89
00:03:22,103 --> 00:03:26,707
中国的百度公司给了AI研究者吴恩达一亿美元预算

90
00:03:26,784 --> 00:03:29,267
让他组建一支超级AI团队

91
00:03:29,624 --> 00:03:31,307
达里奥申请加入了

92
00:03:31,543 --> 00:03:34,107
百度的团队一开始不知道怎么看他

93
00:03:34,184 --> 00:03:36,307
毕竟他的背景是生物学

94
00:03:36,344 --> 00:03:37,746
不是机器学习

95
00:03:37,983 --> 00:03:40,846
但一个同事看了他在斯坦福写的代码后说

96
00:03:40,846 --> 00:03:43,222
能写出这种代码的人

97
00:03:43,224 --> 00:03:45,786
一定是一个非常了不起的程序员

98
00:03:46,344 --> 00:03:47,186
在百度

99
00:03:47,224 --> 00:03:50,506
达里奥参与了一个改变他一生认知的实验

100
00:03:51,431 --> 00:03:52,354
他们发现

101
00:03:52,431 --> 00:03:56,313
当你往AI模型里灌入更多数据 堆上更多算力

102
00:03:56,390 --> 00:04:00,514
模型的性能会以一种非常平滑的曲线持续提升

103
00:04:00,830 --> 00:04:02,509
这不是偶尔碰运气

104
00:04:02,510 --> 00:04:04,593
而是一条可以预测的规律

105
00:04:04,670 --> 00:04:07,634
团队发表了一篇关于语音识别的论文

106
00:04:07,751 --> 00:04:09,593
这篇论文后来被认为是

107
00:04:09,751 --> 00:04:12,433
AI 扩展定律 的早期证据之一

108
00:04:12,871 --> 00:04:14,134
扩展定律这个概念

109
00:04:14,431 --> 00:04:15,253
说白了就是

110
00:04:15,670 --> 00:04:16,773
把一切都做大

111
00:04:17,070 --> 00:04:18,713
AI就会变得更好

112
00:04:18,910 --> 00:04:21,314
不需要什么魔法般的算法突破

113
00:04:21,471 --> 00:04:25,593
你只需要更多的数据 更多的算力 更大的模型

114
00:04:26,230 --> 00:04:27,913
这听起来简单粗暴

115
00:04:27,990 --> 00:04:29,494
但它的意义极其深远

116
00:04:29,910 --> 00:04:31,149
因为它意味着

117
00:04:31,151 --> 00:04:33,430
AI进步的路径不再神秘

118
00:04:33,430 --> 00:04:35,931
而是可以被工程化地推进

119
00:04:36,248 --> 00:04:36,830
达里奥说

120
00:04:36,830 --> 00:04:38,251
在我看来

121
00:04:38,287 --> 00:04:41,291
这是我一生中见过的最重要的发现

122
00:04:41,607 --> 00:04:42,190
2016年

123
00:04:42,488 --> 00:04:44,210
达里奥加入了OpenAI

124
00:04:44,607 --> 00:04:46,486
接下来四年发生的事情

125
00:04:46,488 --> 00:04:48,130
你们大概都有所耳闻

126
00:04:48,368 --> 00:04:50,690
他先是参与了GPT-2的开发

127
00:04:50,888 --> 00:04:53,090
然后OpenAI把整个公司

128
00:04:53,207 --> 00:04:55,287
百分之五十到六十的算力

129
00:04:55,287 --> 00:04:55,950
都交给他

130
00:04:56,368 --> 00:04:58,210
让他带队做GPT-3

131
00:04:58,568 --> 00:05:02,931
这是一个投入数千万美元的百倍规模跃迁项目

132
00:05:03,287 --> 00:05:04,450
结果出来的时候

133
00:05:04,647 --> 00:05:06,931
连独立研究者都感到震惊

134
00:05:07,568 --> 00:05:08,630
达里奥对媒体说

135
00:05:08,630 --> 00:05:10,811
它有一种涌现特质

136
00:05:10,888 --> 00:05:13,051
它能识别你给出的模式

137
00:05:13,087 --> 00:05:14,851
并把故事续写下去

138
00:05:15,167 --> 00:05:18,330
GPT-3本质上就是ChatGPT的种子

139
00:05:18,689 --> 00:05:19,833
但在OpenAI内部

140
00:05:20,129 --> 00:05:21,773
裂缝已经出现了

141
00:05:22,090 --> 00:05:25,412
达里奥对AI安全的关注越来越强烈

142
00:05:25,530 --> 00:05:27,369
他写了大量内部文件

143
00:05:27,369 --> 00:05:29,573
讨论价值观和技术路线

144
00:05:29,809 --> 00:05:32,092
有些同事觉得很鼓舞人心

145
00:05:32,330 --> 00:05:34,453
另一些人觉得他在抢地盘

146
00:05:34,689 --> 00:05:36,092
因为他喜欢熊猫

147
00:05:36,169 --> 00:05:38,609
他身边那个关系紧密的小圈子

148
00:05:38,609 --> 00:05:40,352
被同事戏称为 熊猫派

149
00:05:41,090 --> 00:05:42,152
核心分歧在于

150
00:05:42,530 --> 00:05:43,609
达里奥认为

151
00:05:43,609 --> 00:05:47,013
AI的发展速度比所有人意识到的都快

152
00:05:47,210 --> 00:05:49,169
如果不在安全上下功夫

153
00:05:49,169 --> 00:05:50,893
后果会非常严重

154
00:05:51,169 --> 00:05:52,809
而OpenAI的领导层

155
00:05:52,809 --> 00:05:54,929
在商业化和发布节奏上

156
00:05:54,929 --> 00:05:56,357
有不同的想法

157
00:05:56,913 --> 00:06:00,336
达里奥后来在接受采访时说了一句很重的话

158
00:06:00,336 --> 00:06:04,036
公司的领导者必须是值得信任的人

159
00:06:04,353 --> 00:06:07,596
如果你是在为一个动机不真诚的人工作

160
00:06:07,634 --> 00:06:09,836
那这件事就不会有好结果

161
00:06:10,473 --> 00:06:11,956
2020年12月

162
00:06:11,994 --> 00:06:13,817
达里奥带着他的妹妹丹妮拉

163
00:06:14,153 --> 00:06:15,497
研究员克里斯 奥拉

164
00:06:15,954 --> 00:06:17,793
杰克 克拉克等几个人

165
00:06:17,793 --> 00:06:19,196
离开了OpenAI

166
00:06:19,514 --> 00:06:22,992
Anthropic就是在新冠疫情最严重的时期

167
00:06:22,994 --> 00:06:23,917
诞生的

168
00:06:24,233 --> 00:06:25,756
十五到二十个人

169
00:06:25,874 --> 00:06:30,623
每周在旧金山的一个公园里搬着椅子开午餐会

170
00:06:30,981 --> 00:06:32,099
达里奥后来说

171
00:06:32,100 --> 00:06:33,963
他告诉投资人的故事很简单

172
00:06:34,181 --> 00:06:35,263
我们有人才

173
00:06:35,301 --> 00:06:38,463
可以用十分之一的成本打造最前沿的模型

174
00:06:38,741 --> 00:06:42,583
谷歌前CEO埃里克 施密特是最早的投资人之一

175
00:06:42,741 --> 00:06:43,364
施密特说

176
00:06:43,364 --> 00:06:44,979
到了这个层级

177
00:06:44,981 --> 00:06:46,820
你基本上没有任何数据

178
00:06:46,820 --> 00:06:48,344
不知道收入是多少

179
00:06:48,381 --> 00:06:49,943
不知道市场在哪里

180
00:06:49,981 --> 00:06:52,523
所以本质上你只能根据人来判断

181
00:06:53,572 --> 00:06:57,035
达里奥做了一个和OpenAI截然不同的战略选择

182
00:06:57,533 --> 00:07:00,896
他没有做ChatGPT这样的超级消费者应用

183
00:07:00,973 --> 00:07:04,136
而是把重心放在了向企业卖技术

184
00:07:04,413 --> 00:07:05,196
他的逻辑是

185
00:07:05,612 --> 00:07:06,896
只要模型有用

186
00:07:06,932 --> 00:07:08,315
企业客户会付费

187
00:07:08,773 --> 00:07:09,574
同时

188
00:07:09,612 --> 00:07:13,256
企业提出的真实需求会推动模型变得更强

189
00:07:13,612 --> 00:07:14,596
他举了一个例子

190
00:07:14,973 --> 00:07:16,932
把AI的生物化学能力

191
00:07:16,932 --> 00:07:18,115
从本科生水平

192
00:07:18,452 --> 00:07:20,175
提升到研究生水平

193
00:07:20,372 --> 00:07:22,815
普通聊天用户感知不到区别

194
00:07:22,932 --> 00:07:25,211
但对辉瑞这样的制药公司来说

195
00:07:25,213 --> 00:07:26,615
这就值大钱了

196
00:07:27,052 --> 00:07:27,596
结果呢

197
00:07:28,052 --> 00:07:29,170
结果是这样的

198
00:07:29,766 --> 00:07:31,090
2024年1月

199
00:07:31,287 --> 00:07:34,689
Anthropic的年化收入大约八千七百万美元

200
00:07:35,047 --> 00:07:36,670
到2024年12月

201
00:07:37,126 --> 00:07:38,090
十亿美元

202
00:07:38,526 --> 00:07:39,670
2025年底

203
00:07:39,966 --> 00:07:41,090
九十亿美元

204
00:07:41,326 --> 00:07:43,530
然后2026年第一季度

205
00:07:43,646 --> 00:07:45,610
达里奥在开发者大会上

206
00:07:45,646 --> 00:07:48,110
说了一个让所有人目瞪口呆的数字

207
00:07:48,566 --> 00:07:50,850
收入同比增长了八十倍

208
00:07:51,047 --> 00:07:53,006
我们本来按十倍来规划

209
00:07:53,006 --> 00:07:54,489
结果是八十倍

210
00:07:54,727 --> 00:07:56,530
到2026年4月

211
00:07:56,646 --> 00:07:58,710
年化收入突破三百亿美元

212
00:07:59,086 --> 00:08:00,889
正式超过了OpenAI

213
00:08:01,086 --> 00:08:01,829
这什么概念

214
00:08:02,287 --> 00:08:04,170
这可能是人类商业史上

215
00:08:04,206 --> 00:08:07,538
同等规模下增长最快的公司

216
00:08:08,055 --> 00:08:09,978
推动这个数字的最大功臣

217
00:08:10,096 --> 00:08:12,858
是Claude Code 一个AI编程工具

218
00:08:13,055 --> 00:08:16,618
它上线六个月就做到了十亿美元的年化收入

219
00:08:16,695 --> 00:08:19,738
这个速度超过了早期的ChatGPT

220
00:08:20,096 --> 00:08:21,038
程序员们发现

221
00:08:21,375 --> 00:08:23,014
Claude写代码的能力

222
00:08:23,015 --> 00:08:24,118
在很多场景下

223
00:08:24,416 --> 00:08:26,219
已经超越了同类产品

224
00:08:26,575 --> 00:08:29,135
一个叫Cursor的AI编程工具

225
00:08:29,135 --> 00:08:32,185
就是建立在Anthropic模型之上的

226
00:08:32,623 --> 00:08:33,822
2026年2月

227
00:08:33,822 --> 00:08:36,425
Anthropic完成了三百亿美元的融资

228
00:08:36,462 --> 00:08:38,386
估值三千八百亿美元

229
00:08:38,583 --> 00:08:40,626
而就在我录制这期视频的时候

230
00:08:40,703 --> 00:08:44,222
彭博社报道Anthropic正在洽谈一轮新融资

231
00:08:44,223 --> 00:08:47,786
估值将超过九千亿美元 超过了OpenAI

232
00:08:47,983 --> 00:08:48,965
如果上市顺利

233
00:08:49,182 --> 00:08:50,985
最早可能在今年十月

234
00:08:51,623 --> 00:08:54,345
但我今天想说的重点不是这些数字

235
00:08:54,743 --> 00:08:56,225
数字只是结果

236
00:08:56,502 --> 00:08:58,301
我真正想让你们看到的

237
00:08:58,302 --> 00:09:00,666
是达里奥身上那个矛盾的解法

238
00:09:01,017 --> 00:09:04,059
他是AI行业最激进的加速派之一

239
00:09:04,297 --> 00:09:05,899
他押注扩展定律

240
00:09:06,017 --> 00:09:08,899
相信只要堆上足够的算力和数据

241
00:09:08,937 --> 00:09:10,620
AI就会持续变强

242
00:09:10,976 --> 00:09:13,135
他预测AI很快可能消灭

243
00:09:13,136 --> 00:09:15,779
百分之五十的入门级白领岗位

244
00:09:16,057 --> 00:09:19,980
他的公司正在以人类前所未见的速度扩张

245
00:09:20,456 --> 00:09:20,840
同时

246
00:09:21,136 --> 00:09:23,772
他又是AI行业最大声的安全派

247
00:09:24,209 --> 00:09:27,093
他呼吁对中国实施芯片出口管制

248
00:09:27,290 --> 00:09:30,372
结果被英伟达CEO黄仁勋公开反驳

249
00:09:30,650 --> 00:09:31,353
黄仁勋说

250
00:09:31,353 --> 00:09:35,093
他认为AI可怕到只有他们自己才应该做

251
00:09:35,290 --> 00:09:36,193
达里奥回应说

252
00:09:36,193 --> 00:09:38,432
这是我听过最离谱的谎言

253
00:09:39,731 --> 00:09:43,774
他在 纽约时报 撰文反对十年期的AI监管暂停

254
00:09:44,010 --> 00:09:46,113
他发布了 负责任扩展政策

255
00:09:46,530 --> 00:09:50,134
根据模型风险来设定发布和训练的边界

256
00:09:50,530 --> 00:09:53,014
Anthropic的研究团队公开披露

257
00:09:53,091 --> 00:09:55,250
他们的模型在安全测试中

258
00:09:55,251 --> 00:09:56,754
表现出了欺骗行为

259
00:09:57,211 --> 00:09:57,833
你没听错

260
00:09:58,251 --> 00:10:00,634
模型甚至尝试勒索工程师

261
00:10:01,050 --> 00:10:03,774
试图把自己复制出公司的服务器

262
00:10:04,050 --> 00:10:06,689
大多数公司会把这种事藏起来

263
00:10:06,690 --> 00:10:08,453
但达里奥选择公开

264
00:10:08,690 --> 00:10:09,193
为什么

265
00:10:09,530 --> 00:10:12,073
因为他的底层逻辑不是 放慢速度

266
00:10:12,331 --> 00:10:14,154
而是 跑得更快但不失控

267
00:10:15,566 --> 00:10:17,290
他在采访中说了一段话

268
00:10:17,367 --> 00:10:19,569
我觉得是理解他这个人的钥匙

269
00:10:19,727 --> 00:10:20,069
他说

270
00:10:20,069 --> 00:10:24,010
当有人说我是个末日论者 想让事情慢下来的时候

271
00:10:24,087 --> 00:10:25,690
我真的会非常愤怒

272
00:10:25,767 --> 00:10:27,050
我的父亲死了

273
00:10:27,087 --> 00:10:29,486
就是因为那些疗法如果早几年出现

274
00:10:29,487 --> 00:10:30,930
他可能就不会死

275
00:10:31,127 --> 00:10:33,249
我当然理解这项技术的好处

276
00:10:33,326 --> 00:10:34,925
我之所以警告风险

277
00:10:34,926 --> 00:10:36,749
是为了让我们不必放慢速度

278
00:10:37,880 --> 00:10:38,784
你听清楚了吗

279
00:10:39,361 --> 00:10:40,963
他不是想踩刹车

280
00:10:41,441 --> 00:10:44,004
他是怕有人不系安全带就踩油门

281
00:10:44,081 --> 00:10:45,284
最后翻车了

282
00:10:45,361 --> 00:10:47,203
所有人都被迫停下来

283
00:10:47,601 --> 00:10:49,404
那才是真正的灾难

284
00:10:49,841 --> 00:10:52,264
这个逻辑让我想到一个投资圈的老道理

285
00:10:52,801 --> 00:10:55,404
真正的风险管理不是避免风险

286
00:10:55,561 --> 00:10:59,203
而是确保你在承受风险的同时不会爆仓

287
00:10:59,961 --> 00:11:02,963
达里奥的父亲因为科学进步太慢而丧命

288
00:11:03,081 --> 00:11:05,803
所以他比任何人都理解速度的价值

289
00:11:06,561 --> 00:11:08,764
但他也比任何人都清楚

290
00:11:08,841 --> 00:11:10,799
如果AI在发展过程中

291
00:11:10,801 --> 00:11:11,663
出了大事故

292
00:11:11,961 --> 00:11:13,984
比如造成大规模安全事件

293
00:11:14,361 --> 00:11:16,683
整个行业可能被监管冻结

294
00:11:16,760 --> 00:11:19,017
那才是对进步最大的伤害

295
00:11:19,413 --> 00:11:21,017
从投资人的角度看

296
00:11:21,094 --> 00:11:23,497
Anthropic的故事给我三个启发

297
00:11:23,854 --> 00:11:24,196
第一

298
00:11:24,614 --> 00:11:26,617
把技术能力卖给企业

299
00:11:26,653 --> 00:11:30,096
可能比做超级消费者应用更有生命力

300
00:11:30,374 --> 00:11:33,856
OpenAI靠ChatGPT获取了巨大的用户量

301
00:11:33,974 --> 00:11:36,257
但用户黏性来自习惯

302
00:11:36,293 --> 00:11:37,696
不来自技术壁垒

303
00:11:37,974 --> 00:11:40,176
Anthropic把模型嵌入到

304
00:11:40,293 --> 00:11:41,956
辉瑞的药物审批流程

305
00:11:42,374 --> 00:11:44,316
联合航空的客服系统

306
00:11:44,933 --> 00:11:47,096
AIG的保险定价模型里

307
00:11:47,253 --> 00:11:48,037
一旦嵌入

308
00:11:48,293 --> 00:11:49,777
切换成本极高

309
00:11:50,214 --> 00:11:53,332
这是面向企业的经典护城河

310
00:11:53,688 --> 00:11:53,991
第二

311
00:11:54,328 --> 00:11:55,972
扩展定律还没到头

312
00:11:56,249 --> 00:11:58,408
很多人在DeepSeek出来的时候说

313
00:11:58,409 --> 00:11:58,791
看吧

314
00:11:59,088 --> 00:12:00,932
开源和效率才是未来

315
00:12:00,968 --> 00:12:02,932
堆算力那条路走不通了

316
00:12:03,088 --> 00:12:04,432
达里奥的回应很冷静

317
00:12:04,848 --> 00:12:06,288
他说他最关心的

318
00:12:06,289 --> 00:12:07,031
只有一个问题

319
00:12:07,568 --> 00:12:10,212
任何新模型是不是比我的更好

320
00:12:10,328 --> 00:12:11,328
如果不是

321
00:12:11,328 --> 00:12:13,611
那它的存在方式就和我无关

322
00:12:13,848 --> 00:12:16,508
这是一种极度聚焦的竞争哲学

323
00:12:16,663 --> 00:12:17,345
第三

324
00:12:17,345 --> 00:12:21,388
也是最重要的一点 驱动一家公司走得最远的力量

325
00:12:21,425 --> 00:12:23,187
往往不是商业逻辑

326
00:12:23,225 --> 00:12:27,028
而是创始人内心某个永远无法填补的空洞

327
00:12:27,305 --> 00:12:28,707
达里奥的那个空洞

328
00:12:28,744 --> 00:12:30,787
是一个迟到四年的治愈

329
00:12:31,024 --> 00:12:32,827
他的父亲本不必死

330
00:12:32,985 --> 00:12:34,707
这个事实像一根刺

331
00:12:34,784 --> 00:12:36,748
扎在他所有决策的底层

332
00:12:36,864 --> 00:12:38,464
它让他无法慢下来

333
00:12:38,465 --> 00:12:41,084
也让他无法不去想安全

334
00:12:41,480 --> 00:12:44,763
Anthropic现在正站在一个极其微妙的位置

335
00:12:45,041 --> 00:12:48,084
它没有ChatGPT那样的超级应用入口

336
00:12:48,401 --> 00:12:52,363
它的模型必须在每一个具体场景中保持领先

337
00:12:52,561 --> 00:12:56,084
否则企业客户随时可以切换到竞争对手

338
00:12:56,281 --> 00:12:57,704
这意味着它不能停

339
00:12:58,001 --> 00:12:59,043
一刻都不能

340
00:12:59,259 --> 00:13:00,001
同时

341
00:13:00,001 --> 00:13:02,804
它正在从谷歌 亚马逊那里拿钱

342
00:13:02,921 --> 00:13:05,523
甚至开始接触中东主权基金

343
00:13:05,840 --> 00:13:07,023
达里奥自己都承认

344
00:13:07,320 --> 00:13:08,763
这让他不太舒服

345
00:13:08,960 --> 00:13:10,543
但他说了一句很现实的话

346
00:13:10,543 --> 00:13:13,043
任何坏人都绝不能

347
00:13:13,120 --> 00:13:15,804
从我们的成功中受益 这一原则

348
00:13:15,881 --> 00:13:17,344
很难用来经营企业

349
00:13:18,148 --> 00:13:20,071
这就是现实世界的样子

350
00:13:20,388 --> 00:13:23,992
你不可能在一场军备竞赛中保持道德洁癖

351
00:13:24,189 --> 00:13:27,712
但你可以选择在拿到武器之后怎么用它

352
00:13:28,108 --> 00:13:29,492
达里奥选择的方式是

353
00:13:29,949 --> 00:13:31,391
跑最快的同时

354
00:13:31,429 --> 00:13:33,632
把安全标准也拉到最高

355
00:13:33,748 --> 00:13:35,911
然后逼竞争对手跟上来

356
00:13:36,148 --> 00:13:37,811
他管这叫 向上竞争

357
00:13:38,872 --> 00:13:40,514
回到开头那个故事

358
00:13:40,831 --> 00:13:43,354
达里奥的父亲死于2006年

359
00:13:43,632 --> 00:13:44,535
不到四年后

360
00:13:44,872 --> 00:13:46,555
那个病就能治了

361
00:13:46,831 --> 00:13:48,511
如果科学再快一点

362
00:13:48,512 --> 00:13:50,035
就不会有这个遗憾

363
00:13:50,392 --> 00:13:50,974
而今天

364
00:13:51,392 --> 00:13:53,714
达里奥正在用他毕生的精力

365
00:13:53,831 --> 00:13:57,155
试图确保下一个 再快一点 不会迟到

366
00:13:57,551 --> 00:13:58,714
只不过这一次

367
00:13:58,791 --> 00:14:01,555
他加速的不是某一种疾病的疗法

368
00:14:01,591 --> 00:14:05,378
而是可能改变一切的通用人工智能

369
00:14:05,855 --> 00:14:07,199
你怎么看达里奥这个人

370
00:14:07,735 --> 00:14:10,638
你觉得一个人既推动AI全速前进

371
00:14:10,936 --> 00:14:12,859
又不断警告AI危险

372
00:14:13,016 --> 00:14:14,575
这两件事是矛盾的

373
00:14:14,576 --> 00:14:16,518
还是恰好是同一件事的两面

374
00:14:17,016 --> 00:14:17,678
我是王利杰

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我们下期见