技术理念和人工智能机会

AI最矛盾的方面之一是，尽管它被誉为丰富的途径，但最重要的财务成果是关于稀缺的。第一个也是最明显的例子是NVIDIA，其估值飙升，而对芯片的需求继续超过供应：

在过去几个月中，另一个陷入困境的资源是AI的才华。实际上正在建立和扩展模型的人突然被薪水比职业运动员更多，这很有意义：

• AI中获胜的潜在财务上升空间是巨大的
• 输出有些可衡量
• 在各个公司竞标人才的公司中，要做的工作是相同的

这是技术历史上相当独特的最后一点。尽管伟大的程序员一直在需求很高，并且在特定产品空间中进行了激烈的竞争，但在过去的几十年中，科技公司一直在特许经营，其中他们的市场壁ches的差异很大：Google和搜索，亚马逊和电子商​​务，元和社交媒体，Microsoft和Business应用程序，Apple和设备等。这意味着该公司的重要性比任何一个人都重要，并在个人贡献者的工资上提高了上限。

至少到目前为止，AI是不同的：从长远来看，似乎可能会有各种壁nir的主要产品公司，但是只要游戏是基本模型，每个人实际上都在玩同一游戏，这会提高最佳玩家的议价能力。因此，通过一些金钱和使命组合，他们为付出最多支付的团队的团队。通过扩展，注定要输的团队是那些可以或者都无法提供足够的团队。

苹果的不情愿

我感兴趣的最后一点；我不能判断任何改变球队的球员的价值，但是球队值得检查。考虑Meta和Apple以及最新的自由球员签名；从彭博：

Apple Inc.负责人工智能模型的高管正在前往Meta Platforms Inc.，这是iPhone Maker挣扎的AI努力的另一个挫折。据了解此事的人说，该公司苹果基金会模型团队的杰出工程师兼经理Ruoming Pang正在离开。Pang于2021年从Alphabet Inc.加入Apple，是Meta新的超级智能小组的最新雇员。

人们说，为了确保Pang，Meta每年提供价值数千万美元的包裹。Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）一直在招聘大肆宣传中，为AI Scale AI的Alexandr Wang，创业公司创始人Daniel Gross和前Github首席执行官Nat Friedman提供了高度薪酬。据其他对此事了解此事的人说，梅塔还聘请了Openai的研究人员Yuanzhi Li和Anton Bakhtin的Anton Bakhtin。上个月，它聘请了许多其他Openai研究人员。梅塔（Meta）周一晚些时候确认它正在雇用庞（Pang）。Apple，Pang，Openai和Anthropic没有回应置评请求。

苹果失去了人工智能研究人员，这是一个惊喜，因为他们有值得招聘的研究人员。毕竟，这家公司已经隐含地表示其AI不愿在其他稀缺资源的角度：NVIDIA芯片。再次来自彭博：

前首席财务官卢卡·马斯特里（Luca Maestri）对购买GPU的保守派立场，这是AI所必需的专业电路，也没有很好的态度。在库克（Cook）的领导下，苹果（Apple）利用其市场优势和现金ho积来塑造从半导体到智能手机屏幕玻璃的所有事物的全球供应链。但是，对GPU的需求最终导致了压倒性的供应，并且该公司决定慢慢购买它们 - 这符合其对新兴技术的常规实践的一致性，但最终不完全出售。苹果以亚马逊和微软公司等竞争对手的身份看着全球大部分供应。GPU较少意味着对Apple的AI模型进行了更慢的训练。AI团队中的某人说，当竞争对手已经将它们全部抢购时，您可以神奇地召唤更多的GPU。

令人困惑的是，该公司在2024财政年度产生了1,180亿美元的自由现金流，这是如此便宜，但是从两个角度来看，苹果的不情愿是有意义的。

首先，至少在短期内，AI对苹果业务前景的潜在影响很小：我们仍然需要访问AI的设备，并且Apple继续拥有高端设备（当然，对AI的长期担忧，人们对AI的长期担忧避免了对智能手机的需求，或者是有意义地区分诸如Android之类的其他平台）。这大大减少了苹果在GPU和研究人员方面超越其他公司的经济动机。

其次，AI至少是由众者等公司描绘的一些更梦幻般的愿景，可以说是与苹果公司作为一家公司的整个精神背道而驰。

技术的两个哲学

至少是AI，至少是IT的前版本，这激发了我在2018年的启发技术的两个哲学;一个由Google和Facebook（现为Meta）代表：

在Google的视图中，计算机可以帮助您完成工作，并通过为您做事来节省时间。双工是最令人印象深刻的示例 - 为您使用电话交谈的计算机 - 但是，一般概念适用于许多Google的其他演示，尤其是基于AI的示范：Google照片不仅会排序和标记您的照片，而且现在提出了特定的编辑；Google新闻将为您找到您的新闻，地图将在您附近找到您的新餐馆和商店。而且，适当地，主题演讲以Waymo的演讲结束，这将驱动您。

扎克伯格（Zuckerberg）在Facebook中似乎经常是这种情况，它是一个更加狂热的，肯定是Google的更令人毛骨悚然的版本：Facebook不仅想为您做事，而且还想做其首席执行官明确地说的事情，否则就不会做。不过，去年似乎已经超越了扎克伯格的弥赛亚热情，这仅意味着Facebook采用了引导Google的相同哲学的更极端版本：计算机为人们做事。

其他理念由Apple和Microsoft代表：

本周早些时候，首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）在提供微软的建立会议主题演讲时表现出截然不同的音调。这是技术的第二个理念，它与其他哲学是正交的：期望并不是说计算机可以为您工作，而是计算机使您能够更好地工作，更有效地工作。而且，有了这种哲学，又有不同的责任。Pichai在开放Google的主题演讲中承认，我们对获得正确的责任感感到深刻的责任感，但是该声明中固有的是Google的中心地位，以及其经理的直接罪魁祸首。另一方面，纳德拉（Nadella）坚持认为责任集体在于技术行业，以及我们所有人寻求单独利用它的人。

第二种理念是，计算机是对人类的帮助，而不是他们的替代者，这是两者中的年龄较大。它是最大的拥护者 - 如果您将是微软最伟大的竞争对手，而他的选择类比也足够巧合地谈论交通。不是汽车，而是自行车：

我记得我大约12岁时就读过一篇文章，我认为这可能是在科学的美国人中，在那里他们衡量了地球上所有这些物种的运动效率，它们在地球上扩展了多少千瓦时，从A点到B点到B点，并且秃鹰在列表中的顶部以及人类超越了所有的冠军，这是冠军的三分之一。

但是那里有人想象着测试骑自行车的人类的效率，而骑自行车的人则将秃鹰吹走了。这给我留下了深刻的印象，即我们的人类是工具制造商，并且我们可以塑造扩大这些固有能力的工具。因此，对我来说，一台计算机一直是思想的自行车，这使我们远远超出了我们固有的能力。我认为我们只是在这个工具的早期阶段，很早就阶段，而且我们只有很短的距离，而且它仍然在其形成中，但是我们已经看到了巨大的变化。我认为，与未来100年的发生相比，这没什么。

从该剪辑开始大约四十年了，史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）的预测仍然存在巨大的变化显然是有先见之明的：移动和互联网已经完全改变了世界，AI有望使这些影响看起来像花生。但是，我在本文中感兴趣的是商机或风险与哲学之间的相互作用。苹果的立场在这里：

在这种观点中，公司的保守主义是有道理的：苹果对他们的业务不完全看待AI的好处（并且不关心弊端），并且其对工具的偏见意味着iPhone上的AI应用程序足够；苹果可能是一个越来越令人沮丧的平台管家，但他们是平台公司的核心，他们的平台上的应用程序正在为Apple用户AI工具提供。

同一框架还解释了元的侵略性。首先，这个机会是巨大的，正如我去年秋天所记录的那样meta ai丰度（而且，就时间而言，也有风险 - 基于广告的业务的最终稀缺是使用AI的）。其次，元理念是计算机为您做事：

鉴于此图，Meta雇用了Apple的顶级AI人才，这让您感到惊讶吗？

我很幸运

通过已故的克莱顿·克里斯滕森（Clayton Christensen）教授的讨论涉及维持与破坏性创新的讨论，考虑了公司如何接近AI的另一种方法。从上个月更新在梅塔（Meta）的招聘狂潮的消息首先开始挥舞着：

相信元与Google的另一个原因取决于破坏性和维持创新之间的差异。已故的克莱顿·克里斯滕森（Clayton Christensen）教授描述了 创新者的困境：

大多数新技术都改善了产品性能。我称这些维持技术。某些维持技术的性质可能是不连续的或激进的，而另一些则具有渐进性。所有维持技术的共同点是，它们沿着主要市场中主流客户历来重视的绩效方面提高了已建立产品的性能。在特定行业中，大多数技术进步都具有性质。本书中揭示的一个重要发现是，即使是最艰难的维持技术也很少促使领先公司的失败。

然而，有时会出现破坏性技术：至少在近期，导致产品性能较差的创新。具有讽刺意味的是，在本书中研究的每个实例中，破坏性的技术引起了领先的公司失败。颠覆性技术将与以前可用的价值主张截然不同。通常，破坏性技术在主流市场中表现不佳。但是他们还有其他一些附带（通常是新的）客户重视的功能。基于破坏性技术的产品通常更便宜，更简单，较小，并且通常更方便使用。

生成AI是Google的持续或破坏性创新的问题仍然不确定 我筹集了两年后。显然，Google在基础架构和研究方面具有巨大的AI功能，而生成的AI是其展示广告业务及其云业务的维持创新。同时，围绕搜索货币化的长期问题与以往一样。

但是，元没有搜索业务可能会破坏，并且 在其业务中利用生成性AI的多种方法;对于扎克伯格和公司而言，我认为AI绝对是一项维持技术，这就是为什么要花费任何必要的东西来使公司朝着正确的方向发展。

该分析的问题是Google的部分：您如何使AI对Google有颠覆性的想法保持与其他所有人的投资相比，他们的投资在大量上都大量投资，而实际上比其他所有人都早得多？我认为答案可以追溯到Google的成立，我感到幸运的按钮：

虽然该按钮现在已经从Google.com上消失了，但我认为它甚至在它是可用的很久以后一直存在的事故（即时搜索结果意味着到2010年您甚至没有机会单击它）；我感到幸运是一个目的的说法。从2016年开始Google和战略的限制：

在昨天的主题演讲中，Google首席执行官Sundar Pichai在叙述了我描述的PC-Web-Mobile时代的技术历史记录之后 2014年底，宣布我们正在从移动领先的世界转变为AI先生的世界；这就是引入Google Assistant的背景。

在上述iOS 6之前的一年，苹果首先引入了以Siri为幌子的助手的想法。您第一次（理论上）通过语音计算。起初它没有很好的效果（可以说仍然没有），但是对计算和Google的一般含义特别深刻：语音互动都扩大了 在哪里可以完成计算，从您可以将眼睛和双手投入到设备上的情况下，即使在限制的情况下， 什么你可以做。助手必须比例如搜索结果页面更为主动。这还不足以提出可能的答案：相反，助手需要给 正确的答案。

对于Google来说，这是一个可喜的转变。从一开始，搜索引擎就包括一个我感到幸运的按钮，因此Google创始人Larry Page充满信心，以至于搜索引擎可以为您带来所需的确切结果，而昨天的Google Assistans Demos被罐装了罐头，而结果，尤其是在上下文意识到的情况下，远比市场上的其他助手更令人印象深刻。更广泛地说，很少有人争论Google是助手的人工智能和机器学习方面的明显领导者。

这个问题显然是与Google商业模式的冲突：

不过，一家企业不仅仅是技术，而Google尤其是助理方面有两个重大的缺点。首先，正如我在今年的Google I/O之后所解释的那样，该公司拥有 上市差距：助手只有在可用的情况下才有用，如果有数亿个iOS用户意味着下载和使用单独的应用程序（或构建像Facebook一样，用户将愿意花费大量时间的体验）。

其次，不过，Google有一个商业模型问题：我感到幸运的按钮可以保证，搜索不会使Google赚钱。

我在那篇文章中阐明的是Google在此图上的立场：

AI是我感到幸运的最终体现。Google一直在追求AI，因为这就是Page和Brin首先创办公司的原因。商业模式很重要，但是他们是一个既可以发挥的，虽然这可能意味着Google的短期困难，但这是一个乐观的理由，无论如何，公司都会找出AI。

微软，Openai和人类

像这样的框架很有用，但没有完全解释。我认为，这个特殊的方面对于将Apple，Meta和Google的动作背景相关，但对于其他一些相关的AI播放器来说更为投机。考虑一下Microsoft，我将在此处放置：

Microsoft没有任何基础模型，但在Openai进行了大量投资。它最重要的AI产品是其各种副驾驶，这确实是对工具哲学的赌注。我去年布置的问题企业哲学和AI的第一波，是高级员工是否想要Microsoft的工具：¹

但是请注意，这与Apple和Microsoft的建筑工具哲学如何保持一致：要使用工具，但它们会采取意愿来最大程度地提高其实用性。我认为，这是一个挑战，在副驾驶用法方面：甚至在副唱片公司出现之前，主动企业正在弄清楚如何使用其他AI工具更有效地完成他们的工作。Copilot的想法是，您可以拥有一个更好的AI工具，这要归功于它已将信息集成到Microsoft图中，并使您的员工广泛使用，以使该员工的生产力更高。

换句话说，Copilot面临的真正挑战是这是一个变更管理问题：每月每月收取30美元的费用，以制作出令人惊叹的所有员工的新工作方式；这是另一件事 - 这是一件更困难的事情 - 让您的所有员工改变他们的工作方式以从您的投资中受益，并使副本页面成为AI时代的新文物，这与个人计算机时代的电子表格一致。

这种张力解释了轶事上个月这篇彭博文章：

Openai在企业市场中的新生力量正在赋予其合作伙伴和最大的投资者消化不良。微软销售人员描述的是，在他们承受着使副驾驶员尽可能多的顾客的压力下，他们被抓住了。幕后的混战使微软和Openai之间已经充满艰难的关系 - 尚不清楚Openai与公司的势头是否会继续下去，但该公司最近表示，它拥有300万支付商业用户，比几个月前的50％跃升了50％。微软发言人说，与去年这段时间相比，70％的《财富》 500强的财富用户使用了两倍。

这个故事是基于与二十多名客户和销售人员的对话，其中许多是Microsoft员工。这些人中的大多数要求不命名，以坦率地谈论微软和Openai之间的竞争。两家公司本质上都在推销同样的事情：可以处理繁重的研究和写作任务的AI助手；分析数据可能会让办公室工作人员专注于索尼尔挑战。据熟悉情况的人们称，由于两个聊天机器人都基于同一OpenAI模型，因此Microsoft的Salesforce一直在努力将副驾驶与众所周知的Chatgpt区分开。

只要AI使用依赖于员工的意志，Chatgpt就有优势。然而，有趣的是，它表明Openai实际上与Microsoft处于相同的位置：

总体而言，这解释了为什么拟人化是不同的。另一个领先的独立基础实验室显然是针对代理，而不是聊天机器人，即为您而不是工具做事的AI。考虑光标和Claude代码之间的对比：光标是一个集成的开发环境（IDE），它为AI-EAGMENT编程提供了最佳的UI；另一方面，Claude代码几乎根本不会用UI困扰。它在终端中运行，人们对此进行了忍受，因为它是一次性输出时最好的。这个X线程很有启发性：

更普遍，我在更新中写了克劳德4（Claude 4）发行后，重点是代理工作负载：

这是我在去年秋天写的，这是我在去年秋天写的，这意味着人类的目标是 企业哲学和AI的第一波：

计算不是从个人计算机开始，而是从更换后台开始。或者，用更可怕的术语说，计算中的初始价值不是通过帮助婴儿潮一代更有效地完成工作而创造的，而是通过完全替换它们的整个杂物来彻底替代他们的工作。它们是替代品。他们确实可以代替人类工作 - 想到呼叫中心等，他们拥有软件的所有优势：始终可用，并且可扩展到需求

贝尼奥夫（Benioff）不是在谈论 雇员更有生产力，而是 公司;适用于员工的动词是增强的，听起来比替换的好得多；最终目标也被指出：业务结果。这是技术的第三个理念：改善大型企业的底线。

请注意，该框架适用于大型计算浪潮：会计和ERP软件使公司更有生产力并取得了积极的业务成果；被增强的员工是经理，他们的报告更快得多，而过去从事这项工作的员工被替换了。至关重要的是，关于是否进行这项更改的决定并不取决于行为员工改变他们的工作方式，而是要使高管决定下跌。

至少从商业角度来看，这使我成为一个非常有价值的目标。Openai正忙于拥有消费空间，而Google及其一流的基础架构和领先的模型与产品斗争；人类的任务是建立世界上最好的代理产品，不仅包括最新的模型，还包括所有确定性计算脚手架，实际上使它们成为替代级别的工人。毕竟，相对于Google，拟人化的API定价看起来很昂贵，但是相对于人工薪水，它看起来很便宜。

这意味着拟人化与元象限分享了上限象限：

同样，这只是一个框架。还有其他。而且，边界是模糊的。例如，OpenAI正在研究代理工作负载，而高分标准人都受益于更多的AI使用，无论是用户还是由用户驱动；同时，Google是快速发展的搜索以纳入生成AI。

同时，回到人才问题时，我认为梅塔似乎比从众者那里挑选更多的研究人员的研究人员更令人惊讶：我的怀疑是，在某种程度上，使命是一个动机，而不是仅仅会增加人AI研究者，而不是仅仅增加人类的人类研究人员，而不是仅仅增加人类的人类。而且，通过扩展，现任工具制造商可能别无选择，只能与真正的信徒合作。

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