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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
a16z 刚刚募了 11 亿美元，成立全新的 Machine Age Fund。
重点押注 AI 背后的“物理世界”。
从芯片、内存、网络、存储，到数据中心、电力、散热、机器人和 AI 硬件，全都在投资范围内。
a16z 的判断是，AI 算力需求增长已经开始撞上现实世界的供应链和物理极限。
AI 下一阶段最大的机会之一，可能就是把整个基础设施重新造一遍。
AI探索 | Hermes/OpenClaw｜优质资源｜优质信息
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我其实不太关心现在哪家 AI 模型暂时领先，也不太在意今天又发布了什么新产品。
从第一性原理看，模型能力迟早会越来越接近。算法会扩散，人才会流动，开源模型也会不断追赶。今天领先几个月，不代表这种优势能维持很多年。长期看，AI 模型本身很可能逐渐走向 commoditization，也就是商品化、同质化，模型之间的差异和溢价会不断缩小。
真正稀缺的反而是 Compute，也就是算力。
算力背后需要 GPU、先进制程、HBM、服务器、数据中心、电力、冷却和巨额资本投入，还有真实的建设周期。模型可以快速迭代，算力基础设施却受物理世界约束。
所以未来 AI 竞争的底层，可能越来越像能源和工业竞争：谁能以更低成本、更大规模获得算力，谁就更有优势。
至于最后能赚多少钱，还是要看终端消费者的购买力。同样一个 AI 产品，能在美国卖出去，客单价和利润空间可能非常高；到了发展中国家，用户支付能力会明显下降。
模型会商品化，Compute 更稀缺，而利润最终取决于谁来买单。
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从第一性原理看，模型能力迟早会越来越接近。算法会扩散，人才会流动，开源模型也会不断追赶。今天领先几个月，不代表这种优势能维持很多年。长期看，AI 模型本身很可能逐渐走向 commoditization，也就是商品化、同质化，模型之间的差异和溢价会不断缩小。
真正稀缺的反而是 Compute，也就是算力。
算力背后需要 GPU、先进制程、HBM、服务器、数据中心、电力、冷却和巨额资本投入，还有真实的建设周期。模型可以快速迭代，算力基础设施却受物理世界约束。
所以未来 AI 竞争的底层，可能越来越像能源和工业竞争：谁能以更低成本、更大规模获得算力，谁就更有优势。
至于最后能赚多少钱，还是要看终端消费者的购买力。同样一个 AI 产品，能在美国卖出去，客单价和利润空间可能非常高；到了发展中国家，用户支付能力会明显下降。
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