
Sign up to save your podcasts
Or


本期内容:
00:58 5月,中美“AI月”,国产大模型“价格战”开打
03:35 把“大模型价格战”作为商业研究项目,结论却是:大模型,不止价格战
04:46 “大模型价格战”涉及的AI生态角色:上游、下游、在位者、挑战者
05:49 各方观点:“降价猫腻多”、“同质化竞争”、“行业洗牌”
07:43 大模型推理成本降了多少?“价格战”公司技术性降本能力如何?
08:05 深度求索和智谱AI降价底气:大模型架构和算法策略创新
10:25 “在位者”公司:投入算力管理平台、建设高性能计算集群
12:14 高性能计算集群的规模效应
13:56 “烧钱换数据”降价意在构建“数据飞轮”
15:55 一年时间,推理成本降低10-100倍,领先大模型厂商边际成本下降幅度更大
16:35 大幅降价的是入门级模型产品,普惠场景:试错型项目的测试与验证
17:50 开发者视角:直白比价是权宜之计
19:14 企业级用户视角:仍然需要多种大模型服务支持
21:01 更多AI应用扶持措施和生态系统构建计划在路上
21:38 “百模大战”:同质化 or 差异化
23:02 领先大模型厂商的差异化路线
25:05 路线一:百度的知识增强和创作力优势
28:49 路线二:阿里的平台思维,降低各类用户使用门槛
33:37 路线三:科大讯飞的垂直深耕和商业模式差异化
36:51 OpenAI是否注定要失败?
39:27 大模型竞争中的后发优势效应
40:28 不仅仅科技巨头,AI创业团队也享受后发优势
41:00 大模型战场“硝烟四起”,“价格战”只是“初试锋芒”
41:36 AI产业生态现状:蓝海机遇远大于红海竞争
42:03 智能小巨人科技AI战略咨询服务全面升级
本期内容:
00:57 2024年,AI商业的速度
02:11 Kimi概念A股带货,既有必然性也有偶然性
03:51 AI带来一场生产力革命,普通人的未来也取决于AI演进
04:54“技术信仰派”和“市场信仰派”真的对立吗?
06:44 让Kimi组织一场AI大咖论坛:杨植麟、朱啸虎、OpenAI、扎克伯格谈《大模型与AI商业的未来》
07:02 AI产业的四大主题:技术曲线、落地节奏、商业化挑战、长期格局
08:22 当前大模型性能不尽人意,短期技术迭代曲线陡峭
09:15 3-5年内出现技术瓶颈期,只有朱啸虎不相信AGI
10:27“更好的模型质量带来更好的用户体验”是共识,不同产业参与者切入点不同
12:16 大模型商业化障碍:采纳周期、付费意愿、ROI
14:12 高度关注大模型能力带来的用户个性化体验
15:08 杨植麟与扎克伯格:打造基于自研模型的Super APP
16:21 OpenAI:To C的平台路线与To B的端到端服务
17:26 观点差异化源于路线选择,并非产业前瞻的巨大非共识
18:42 探索AI-Native商业研究流程
19:25 如何用Kimi 5分钟完成行业研究
20:33“AI研究员”承担了哪些职责
21:46 国内用户的AI搜索使用反馈:最关注专业度、用户体验和实用性
22:52 Perplexity AI:最成功的AI搜索产品,定位为“答案引擎”
24:12 Perplexity的重度用户:有技术背景的高效率人群
25:08 作为AI应用代表、“套壳”之光,Perplexity对各种模型保持开放心态
27:06 Perplexity VS Google:Perplexity的使用者并非Google主流用户
29:03 Google的商业模式:广告商业化与创作者激励两大正反馈循环
30:10 Perplexity不做“垂直搜索引擎”,“答案引擎”基础上建立端到端用户体验
31:52 第3期《AI商业观察》核心结论
内容导读
《AI商业观察》第2期的内容围绕几个方面展开:
本期内容
01:48 英伟达的股价还在上涨,有泡沫吗?
02:48 一年半前,黄仁勋提到“生成AI的开始”时,英伟达股价只有112美元
05:15 ChatGPT问世2个月月活突破1亿,华尔街主题炒作的对象也不是英伟达
07:00 科技产业界对ChatGPT反应迅速,与华尔街形成鲜明对比
07:50 创新业务面世的节奏:产业先行,资本市场需要拨开迷雾
10:05 英伟达的AI卖水人定位,资本市场与产业界“对齐”认知
08:28 AI论文与报道刷屏,助力资本与产业潜在入局者快速学习
11:03 英伟达成为“AI风向标”,从2023年一季报披露开始
12:33 财报数据与指引陈述锚定业绩预期基准,资产定价需要定量依据和估值校验
13:25 《Nvidia H100 GPU:供需分析》面世,投资故事转化为定量测算,业绩空间被有效定价
14:44 2024年英伟达股价上涨的新理由
16:34 英伟达新的“投资故事”:在推理市场中的巨大成长空间
17:38 英伟达推理市场当前占有率解析:受益于科技巨头的大语言模型加速计算需求
19:37 即将加剧的推理市场竞争
27:50 英伟达推理竞争三大法宝:软硬件全栈协同、开发者“网络效应”、低成本解决方案
20:41 英伟达更新最终用户许可协议,进一步限制CUDA软件在非英伟达硬件平台使用
21:30 ZLUDA等项目或受影响,同时防范新兴的中国GPU制造商
22:12 黄仁勋眼里的GPU+CUDA“业务护城河”
24:19 GPU+CUDA庞大用户基础的“网络效应”
25:35 应对科技巨头入局推理芯片市场,英伟达成立新部门定制芯片
26:43 GPU架构创新将降低推理成本
30:38 英伟达走向下一个万亿市值的“投资故事”?
28:26 英伟达“推理市场投资故事”华尔街造,黄仁勋强调“AI超级计算机全栈公司”
31:34 创业者vs投资者的思维模式不同点——基本面与股价之间GAP常存、机会多多
从2024年开始,我们启动“科技指北针”播客,并且推出一个固定栏目“AI商业观察”。这是因为我们是一个科技产业研究团队,特别是以AI产业链为核心主题,已经开发了一个全面跟踪行业的战略洞察体系。
每一天我们都会被不少AI资讯轰炸,感受到行业的快速演进,所以我们决定以月度为单位,记录和分享AI产业正在发生的历史;在日常公众号推送的AI观察之外,每个月都对AI领域的一些关键变化进行主题式的解读。
“AI商业观察”是我们的播客“科技指北针”的第一个主题栏目,在每个月的第1个周一上线,一般是每个月的5号左右。
00:44 “科技指北针”播客每月推出“AI商业观察”
01:39 2024,AI的开年故事十分精彩
03:18 拥抱AI的中国速度:一大波AI产品在路上
06:14 AI产品爆发的重要原因:建立数据反馈的先发优势
07:59 AI带来新的商业模式时,影响力将远超单纯的技术优势
09:12 AI商业有很大概率走出“中国模式”?
11:03 存量场景拥抱AI个性化,增量场景需要远见思维
13:04 GPT商店推出,说明OpenAI走向平台商业模式
14:52 OpenAI围绕ChatGPT创建网络效应和数据飞轮
16:21 拥抱AI的中国速度:大模型的生态培育
19:11 AI商业模式尚未突破上一波移动浪潮的框架
20:08 拥抱AI的中国速度:企业引入AI的意识强劲
21:41 第1期AI商业观察核心结论
From the publisher's feed