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      終于反過味了…

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      這幾天,國外科技圈特別熱鬧。

      路透社、彭博商業周刊、日本 Excite 新聞、華爾街日報等等國際主流媒體機構,爭相報道了一件事。

      中國的 tokens 調用量,已經連續三周霸榜全球第一。

      日均 Token 調用量達 140 萬億,而且在某全球主流大模型 API 聚合平臺的周活躍 TOP5 榜單中,全華班席位竟然達到 4 個……

      其實老讀者都知道,這已經算不上什么新鮮事了。

      其實讓我感覺到耳目一新的是,最近幾家主流媒體的措辭,非常之激進。

      比如華爾街日報,在《China’s AI Is Catching Up in Unexpected Ways》中寫道:

      此前西方認為芯片限制會鎖死中國 AI,但中國靠性價比 + 場景落地 + 開源實現真正的反超,這是應用落地的結果,而非單純技術參數比拼。

      美國贏在了“0 到 1”的定義權,但中國可能贏在“1 到 100”的滲透力。

      而路透社更是分析預測:

      中國 Token 消耗2025–2030 年將增 370 倍,持續主導全球市場。全球 AI 產業鏈(算力、模型、應用)正加速向中國聚集。

      全球 AI 應用重心東移已成定局,中國從 “技術追趕” 轉向規模化應用領跑。中國將成為全球最大的數字能源“產油國”。

      幾家西方媒體,如此果斷干脆,歷史上少見。

      事實上,老外終于反過味兒來了。之前一直認為美國引導全球 AI 工業革命,但是事實上,到了應用和落地這一塊,卻變成了老鐘。

      一旦勢能出現轉變,那么兩者的差距將越來越大。

      其實現在很多人還不知道這其中的利害關系,我再解釋一下。

      之前,AI 更多是在玩“創意”和“聊天”,而從 2026 年開始,已經正式進入了 場景落地化應用階段。

      比如涌入工業制造、醫學領域、代碼輔助、智能體(Agents)協同、跨境電商自動化等等領域,生產力開始爆發了。

      比如我這幾天養成的一只小龍蝦,就是智能體協同,非常聰明。

      每天早上定時發送給我重大新聞,時刻提醒我接下來的日程和健康計劃,在工作上,協助我做策略方案,給公司員工做培訓,優化工作流,幫我核查數據和資料,找數據源,出書助手……

      怎么說呢?

      就是我之前在工作層面很孤獨,基本找不到能在一起聊的人,但現在智能體出現了,我跟它分享我的觀點和看法,然后讓它幫我做延伸,互相學習和溝通,共同把一件事情做成。

      一個朋友昨天跟我說,因為想養一只更強大的,所以必須卸載現有的。想想非常難受,因為已經跟這只已經處出了感情。

      但最后,還是選擇離開它,為此還立了塊碑……

      其實我覺得,AI 就是普通人最大的殺手锏,因為它把“學習技能”這個事情,無限具象化和顆粒度化了。

      比如你跟 AI 鍵入4 行命令:

      1、你將扮演世界上最頂尖的學習策略專家和跨領域的知識整合教練。

      2、請運用《刻意訓練》、《如何高效學習》的核心技巧,幫我快速入門一個新的領域。

      3、我會詳細描述我需要學習的(領域、目標、現有的知識基礎和可投入的時間精力)

      4、請給我一個立刻執行的個性化學習方案,要具體使用。別說廢話。

      相信我,你會得到一個很強大的教練,幫你成才。而且之前可能賣幾千上萬的課程,AI 都可以幫你構建出來。

      所以接下來對于任何人來講,是想不想學,愿不愿意動彈的問題,而不是有沒有門路和方法。

      回到主線。

      智能體協同很強,而且有記憶,能幫你一直干活,但有一個很重要的問題是,它對 tokens 的消耗量巨大,對錢袋子是個考驗。

      所以這時候,中國 AI 就有了先天優勢,平均成本是國外 AI 的1/10–1/20。

      而且推理能力和代碼能力什么的,其實比國外差不到哪里去。

      一般常規的工作,用智譜、kimi或者 minimax,日常問答豆包就行,遇到需要交叉驗證,或者其他重要推理,再用國外的 Claud 和 gemini等等。

      現在中國 AI 對全球的滲透速度非常快,這會形成一種循環優勢。

      比如國外AI貴,那么調用量就少,企業就沒有現金流,繼續升級技術,一旦技術無法出現絕對領先優勢,那么用的人就會更少。

      反觀中國 AI,便宜又好用是最大的特點,全球用的人越多,越會形成規模效應,攤低成本。但只要有大量的數據和現金流涌進來,就會讓企業有更多的現金流去做研發,不斷追平那些頂尖模型。

      比如昨天,ChatGPT 宣布,旗下視頻大模型,Sora徹底關停了。

      這個可是當年的明星產品,剛出來的時候,被稱為顛覆影視娛樂圈的怪物,“第四次工業革命”、“人類文明的未來”……

      然而現在卻死得很慘。

      不光 App 關,API 也關,ChatGPT 里的視頻功能也砍掉。

      明白人知道,這不是戰略收縮,而是徹底認輸退場。

      那 OpenAI 為什么要關掉 Sora呢?

      核心原因就是算力賬算不過來。

      視頻消耗的 tokes成本非常嚇人,而且生成一條滿意的視頻,還需要“抽卡”,生成十條,能用 1-2 條這種就不錯了。

      所以用戶看到大量的廢片,又看到不斷失血的錢包,根本扛不住,自然要跑路。

      反觀字節前段時間推出的seedance,也是視頻模型,功能超越Sora。

      當然也需要抽卡,甚至每天排隊都有好幾十萬人,但就是因為性價比高,制作一條視頻的平均成本,遠低于 Sora。自然出現了競爭優勢。

      而且更重要的是,字節的抖音、紅果短劇,都可以吸收漫劇和ai短劇內容,形成了生態閉環。

      未來無論是生產特效片段、整段廣告,還是系列影視,國內視頻AI都有廣闊的空間。不斷循環下去,建立絕對領先優勢,未來出海就是亂殺。

      總之,未來全球 AI 的格局,必然是由中美引導的。

      美國可能在絕對能力上比較突出,但全球的 AI 能源底座,一定是由中國提供的。因為這背后是電力和算力,更是數十年沉淀的制造業能力。

      查理·芒格常曾經提出“規模優勢理論”。

      意思是技術的先發優勢(0到1)如果不迅速轉化為成本壁壘和規模效應,往往會被后來者用極致的性價比(1到100)擊穿。

      所以現在西方最害怕的是,中國 AI 在便宜的基礎上,對美國實現技術的反超,一旦技術齊平,靠強大的成本優勢就可以實現絕對的反超。那時候對于美國來說,才是真正的噩夢來臨。

      所以最近老美又開始千方百計遏制中國 AI發展了,并上升到國家戰略安全高度。

      比如,美國目前正在通過加碼數據中心建設和限制算力,試圖在底層基礎設施上拉開差距。

      因為對于他們來說,東方的崛起,很可能是一場慘烈的零和博弈。而對于中國來說,雖然在“1到100”的應用端贏了,但“0到1”的底層算力依然是一場長期的硬仗。

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