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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

黄仁勋、Marvell CEO同台对谈:未来AI拼的不是算力是连接,“能用铜就用铜,必须用光才用光”

在2024年台北Computex大会上,Marvell CEO Matt Murphy与特邀嘉宾英伟达CEO黄仁勋同台对谈,揭示了AI基础设施发展的核心趋势:连接(Connectivity)正取代算力与内存,成为定义系统性能的关键瓶颈。 黄仁勋指出,“实用型AI”已经到来,能够盈利的AI工作负载(如智能体Agent)催生了海量需求,使得分布式计算集群中的互联变得至关重要。他高度评价Marvell,称其为“下一个万亿美元公司”。 双方深入探讨了从铜缆向光纤过渡的路线图。黄仁勋提出了明确策略:“能用铜就用铜,必须用光才用光”。由于铜缆存在带宽与距离的物理极限(例如400Gbps时难以覆盖整个机架),而光通信则不受此限,因此未来5-10年将是铜缆与光器件并存的时期。Murphy解释,铜缆的物理瓶颈(“铜墙”)正在移动,这将引爆光通信需求。 为此,Marvell正重注共封装光学(CPO)等前沿技术,以解决密度和功耗问题,并在大会上发布了专为AI数据中心设计的100T以太网交换机。Marvell凭借覆盖从毫米级芯片互联到公里级数据中心互联的完整技术组合,确立了其在连接领域的领导地位。 此外,双方强调了通过NV Link Fusion等技术实现的深度战略合作(英伟达已向Marvell投资20亿美元),旨在构建解耦、异构的数据中心,满足云服务商的定制化需求。Murphy将Marvell定位为AI时代的“瑞士”,与所有计算和存储公司深度合作。 最终,两位领袖展望了全光互连的未来。当距离不再受限,数据中心架构将发生根本性变革,计算、内存等资源可以被池化并动态组合,从而构建出完全由工作负载需求定义、而非由连接限制定义的“无距离数据中心”。

marsbit06/02 09:41

黄仁勋、Marvell CEO同台对谈:未来AI拼的不是算力是连接,“能用铜就用铜,必须用光才用光”

marsbit06/02 09:41

黄仁勋的「Agent工厂」里,装了什么新故事?

在COMPUTEX 2026期间,英伟达CEO黄仁勋发表了主题演讲,核心聚焦于“Agent AI”时代的到来。此次发布的关键在于,英伟达正围绕智能体生态,构建从芯片、数据中心到软件平台的全栈技术体系。 硬件层面,专为Agent工作负载设计的Vera Rubin平台已进入量产,其处理Agent任务的效率是上一代Grace Blackwell平台的10倍。该平台引入共封装光学(CPO)网络技术以降低能耗,并强化了机密计算安全能力。同时,英伟达推出了新型处理器“Vera” CPU,这是首款为AI智能体设计的CPU,与Rubin GPU通过高速NVLink互联,优化了Agent任务中的数据传递。 软件与模型方面,英伟达推出“AI工厂运营工具箱”DSX,整合了设计、仿真、建设到运营的全流程。发布了5500亿参数的混合专家模型Nemotron 3 Ultra,以及配套的NemoClaw、OpenShell等工具,旨在帮助企业构建能安全接入业务流程的“数字同事”。此外,面向物理AI的世界基础模型Cosmos 3正式发布,它能统一理解、生成和预测物理世界信息。 在物理AI领域,英伟达联合宇树发布了基于Isaac GR00T平台的人形机器人参考设计H2 Plus,旨在降低开发门槛。还开源了一套物理AI技能工具集,让智能体能直接调用标准化操作。 产品布局上,推出了“DGX Station for Windows”桌面AI超算工作站,让Agent能在企业本地Windows环境中安全运行。并与微软合作推出基于Arm架构的RTX Spark SoC,瞄准AI PC市场。 最后,英伟达升级了AI原生存储架构,在BlueField-4 STX中强化了针对Agent数据访问的安全管控能力。 总结来看,英伟达正通过Vera Rubin、DSX、Nemotron、Cosmos 3、H2 Plus等一系列产品,从算力供给、模型智能、安全管控、物理形态到部署运营,全方位构建服务于Agent的基础设施,宣告一个以智能体为核心的新计算时代已经开启。

marsbit06/01 12:04

黄仁勋的「Agent工厂」里,装了什么新故事?

marsbit06/01 12:04

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

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