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Chatbot烧钱三年,还是AI时代的“新大陆”吗?

过去几年,AI行业曾将Chatbot视为类似移动互联网超级入口的“新大陆”,但烧钱三年后,其商业化和可持续性面临严峻挑战。 OpenAI的ChatGPT虽拥有庞大用户,却陷入亏损,每收入1美元亏损1.22美元。国内豆包尝试付费也引发用户负面反馈。相比之下,Anthropic以企业服务为主(85%收入来自企业),年化收入已反超OpenAI,显示B端路径更清晰。用户真正需要的是能完成任务的AI助手,而非单纯聊天的对话窗口。 Chatbot的商业模式存在根本矛盾。它形似互联网产品,但底层经济学不同:每次推理都消耗高昂算力,用户越多成本越高,且缺乏网络效应和数据飞轮。其用户迁移成本低,护城河主要依赖模型能力,而随着各模型能力趋同,竞争可能沦为价格战。 变现之路同样艰难。付费订阅率低(ChatGPT付费用户仅占5%),国内付费意愿更弱。广告模式则因Chatbot交互缺乏明确购买意图、答案形式单一、损害用户信任而难以奏效,Perplexity的失败便是例证。注意力经济在Chatbot上似乎失效——供给(算力)昂贵,用户注意力却短暂。 数据表明Chatbot增长放缓,用户日均使用时长远低于主流App。其产品形态将AI能力局限在被动、回合制的“询问”,而未来方向是能多步“执行”的Agent。但若长出这些能力,它就不再是传统Chatbot。更可能的方向是AI不再需要独立App,而是嵌入现有应用(如微信)、操作系统或硬件。 行业逐渐意识到,Chatbot可能只是通往AGI的中间形态。若继续固守“入口+流量”的旧地图,恐难找到真正的新大陆。未来的价值更可能在于AI作为底层能力,与各类产品和场景深度融合。

marsbit06/02 10:35

Chatbot烧钱三年,还是AI时代的“新大陆”吗?

marsbit06/02 10:35

宏观大师Raoul Pal访谈:经济奇点正在逼近,未来四年不要轻易下车

宏观投资者Raoul Pal在访谈中深入探讨了AI竞赛与加密货币的未来。他认为,当前AI领域正经历人类历史上最大规模的资本竞赛,中美两国都不会停止投入,因为这关乎国家竞争优势。AI的增长遵循“里德定律”,呈现指数级爆发,预计到2028年,其文字产出量将超过人类历史总和。这种发展可能导致“经济奇点”,即当智能体(AI代理)数量激增,传统经济系统无法适应其运行速度。 尽管AI火热,Pal仍坚定看好加密货币的长期价值。他指出,加密货币拥有“无限的总潜在市场”,尤其是随着AI代理经济的兴起,这些代理将使用链上服务,为加密网络带来巨大需求。Layer1智能合约平台(如以太坊、Solana、Sui)作为基础设施层,将捕获大部分价值,因为它们支撑着庞大的去中心化经济。他特别强调,在回调期间他加仓了Sui和Zcash。 对于当前市场,Pal认为比特币从高点回落至6万美元只是牛市中的正常回调,并非熊市。他建议投资者采取“买入并持有”策略,因为试图波段操作往往失败。历史证明,在加密货币中赚取最多回报的正是那些长期持有者。随着法币持续贬值、全球流动性增加以及监管逐步明晰,加密资产的前景非常乐观。 Pal还提到,NFT的价值将在加密经济整体繁荣后显现,尤其是顶级“奖杯资产”。他正在筹备一个NFT基金,投资于具备共识的高价值艺术品和中层高潜力作品。 总结而言,Pal认为未来四年是积累加密资产的关键窗口期。经济奇点逼近,数字化进程不可逆转,持有核心加密资产是对抗不确定性、分享未来增长的最佳方式。他预计,到2026-2027年,随着银行入场、稳定币爆发和监管清晰化,加密货币将迎来完美风暴般的看涨环境。

链捕手06/01 06:10

宏观大师Raoul Pal访谈:经济奇点正在逼近,未来四年不要轻易下车

链捕手06/01 06:10

三年之后:回看 2023 年我对 ChatGPT 的判断

作者王健硕在2026年5月回看其于2023年3月对ChatGPT做出的二十条预测,并借助AI代理进行验证。整体看,其大方向判断多正确,但细节和程度常有偏差。 **看对的方面:** - **技术架构**:准确预测RAG(检索增强生成)将成为解决知识更新和幻觉的主流方法,以及LUI(自然语言用户界面)将催生巨大新产业。 - **发展趋势**:预见到“机器人网络”和新的agent寻址系统将出现,中国能快速做出可用大模型并缩小与顶尖差距。 - **本质认知**:正确指出ChatGPT没有意识,图灵测试仅测表象;判断其是巨大进步但非AGI,且短期内不会造成整体失业潮。 **看错或看偏的方面:** - **具体数据错误**:关于GPT-4有100T参数的传闻完全错误。 - **绝对化判断**:断言LLM“不可能”自己学好数学被后来模型在IMO夺金证伪;认为AI生成内容可“规避”版权,实则引发史上最大侵权赔偿。 - **价值与成本误判**:认为价值终落应用层,但最大赢家是算力层(如英伟达);模型成本“5-10亿封顶”的估算严重偏离实际。 - **社会影响误读**:认为ChatGPT的“加权平均”特性可能促进“世界大同”,但实际AI正走向个性化,并可能制造新信息茧房。 **总结规律:** 1. 预测机制和方向比具体数字更可靠。 2. 倾向于高估短期变化速度,低估长期影响程度。 3. 容易忽略问题内部的“分布”差异(如失业影响集中在年轻群体)。 4. 留有餘地、分层表述的判断更经得起时间检验。 5. 一些根本性争议,三年时间仍不足以给出定论。 这次复盘旨在为未来的判断立下更审慎的规矩。

marsbit05/31 16:02

三年之后:回看 2023 年我对 ChatGPT 的判断

marsbit05/31 16:02

Vitalik 发文强调以太坊必须“令人惊叹”,但基金会不是中心

以太坊创始人Vitalik发文回应近期社区对以太坊基金会的批评,强调以太坊必须保持“令人惊叹”的愿景,并澄清基金会并非生态中心,而是有明确目标的节点。文章承认,由于ETH价格疲软(一年内最大跌幅超64%)及生态表现落后于Hyperliquid等竞争者,社区将矛头指向基金会,批评其战略模糊、高层动荡、持续抛售ETH且利益未与持币者对齐。 Vitalik以谷歌为例,警示以太坊应避免从理想主义滑向平庸与腐败,坚持“不作恶”初心。他明确基金会定位:不再作为“以太坊的中心”,而是聚焦于推动对以太坊抗审查、安全、隐私等核心属性至关重要的长远工作,并承诺将大幅减少ETH出售。 对于发展路线,Vitalik反对盲目追求高TPS,认为那将导致平庸。他提出以太坊应在“CROPS”维度做到极致:实现可证明无Bug的以太坊(借助AI形式化验证)、保持高可用的链共识、彻底消除交易中介(达到100%中介最小化)。这些技术坚持旨在通过建立极致确定性来获取高级资本溢价,回应了对其忽略通证经济学的批评。 最后,文章指出,在基金会缩减职能后,如何创建一个与以太坊经济利益真正对齐并负责的新组织,仍是生态需要解决的关键缺口,这也可能是ETH扭转颓势的重要一步。

链捕手05/25 15:07

Vitalik 发文强调以太坊必须“令人惊叹”,但基金会不是中心

链捕手05/25 15:07

Vitalik 谈以太坊基金会的未来:一艘更小、更鲜明、却更长久的船

以太坊联合创始人Vitalik Buterin近日分享了个人对以太坊基金会(EF)未来方向的看法。他强调,EF不应成为“以太坊的中心”,而应是生态中一个职责明确的节点。随着EF完成其最初的设计使命,其未来将更加聚焦于长远发展,即专注于推动对以太坊作为抗审查、抗捕获、开放、隐私和安全的系统至关重要的核心工作,而非盲目扩张。 Vitalik指出,EF的资源有限,仅持有约0.16%的ETH,远低于其他区块链项目。因此,EF需要做出艰难抉择,更加鲜明地立足其核心使命,即CROPS价值观(抗审查、韧性、开放、隐私、安全)。这意味着EF的文化将更具立场,并将部分此前由其承担的工作和人才剥离出去,交由外部资本和生态力量推动。 在他看来,以太坊的未来不应仅仅追求高TPS,而应在CROPS维度上做到“令人惊叹”。具体目标包括:利用AI形式化验证实现“可证明无Bug的以太坊”;维持兼具高容错异步安全性和抵御同步网络攻击的高可用共识;以及通过FOCIL、EIP-8141等技术推进“中介最小化”,增强用户隐私和自主权。这些目标与提升可扩展性并不冲突,并将巩固ETH作为核心资产的价值。 Vitalik总结道,未来的EF将是一艘更小、立场更鲜明、但旨在航行更久的船,致力于确保以太坊为世界带来真正的积极意义。他感谢所有为此努力的内外部贡献者。

链捕手05/25 06:44

Vitalik 谈以太坊基金会的未来:一艘更小、更鲜明、却更长久的船

链捕手05/25 06:44

自动化的悖论:AI越强,人类越忙

本文探讨了AI自动化发展中的一个核心悖论:尽管AI能力快速提升,但人类的工作量并未减少,反而可能增加。文章以作者所在公司Every为例,说明AI工具已深度嵌入编码、写作、客服等流程,但并未导致裁员,而是重组了工作形态。人类从重复执行者转变为框架设计者、系统维护者和质量判断者。 AI擅长将过去已沉淀的能力(如代码、文案、客服回复)商品化,使其变得廉价且人人可用。这导致市场出现大量同质化的“默认输出”。然而,真正稀缺的是面对具体当下问题时的判断力、差异化创造和意义定义能力。因此,自动化并未消灭专家,反而创造了更多需要专家介入的场景,例如工程师需要审查AI生成的代码,编辑需要打磨AI起草的文稿。 文章进一步指出,基准测试(如高级工程师编码测试)衡量的只是模型在特定人类设定的“框架”内的表现。模型可以快速攻克一个框架,但人类会不断将问题推进到更复杂的新框架中。AI可以高效执行目标,但缺乏真正的主体性——它回应人类设定的问题,而非自主产生目标。知识工作的未来在于人类持续扮演“框定者”的角色。 因此,AI让“执行”变便宜,却让“判断什么值得做、为何做、做到何种程度”变得更为珍贵。自动化没有消除人类工作的价值,而是使其变得更前沿、更依赖人类的独特判断。

marsbit05/24 07:06

自动化的悖论:AI越强,人类越忙

marsbit05/24 07:06

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