第1144章 K歌房里的联盟
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KtV里的歌声还在继续，马伝却在思考阿狸的未来。
市值超过2500亿美元，跟课程表的差距并不大。
可明显人都看得出来，课程表已经不完全是互联网公司了，或者说不再是单纯的互联网公司。
现在资本市场已经开始将课程表对标为美国的微软、谷歌这类巨头。
他有互联网的基本盘，但同时在高科技领域也在疯狂布局，拥有核心技术专利。
无论是有心的还是机缘巧合，至少现在的课程表在国内是最特殊的那个。
很多人觉得高科技企业一定是要有硬件生产能力或者设计能力，其实不然。
阿狸、企鹅、百度都算是高科技企业，只不过他们都属于数字高科技企业。
他们的所有技术都是服务于自身，属于偏互联网应用、偏流量的商业科技公司。
之前的课程表也属于此类。
但现在随着它的AR专利、算法逐渐展现出实力，原本属于偏互联网应用的科技公司渐渐成为了硬核高科技企业了。
什么叫做硬核高科技企业？
拥有核心技术、核心算法，可全行业授权的企业就属于硬核高科技企业。
简单来说，就是国家可以没有阿狸，因为会有晶东可以顶上这个空缺，但不能失去课程表。
因为一旦失去了课程表，那么国家手里能压箱底的底牌就少了一张。
而这就叫做硬核高科技企业。
课程表如此，华威、中芯国际亦是如此。
而且现在的课程表没有组建自己的硬件工厂，不代表其不能生产硬件。
苹果是怎么生产手机的？
那课程表就可以如何制作AR眼镜、AR头显乃至其他AR产品。
甚至马伝都怀疑王卓早期布局的希塔芯片也有可能会在未来突然展现出惊人的爆发力。
毕竟他们去年就实现了3G芯片的量产，也不知道4G芯片有没有突破？
一旦突破了，或许课程表旗下的产品还真能用上自家老板投资的芯片了。
一曲情歌对唱结束，王卓笑着摆了摆手，示意自己需要休息一下。
走回沙发前，他注意到了马伝还在走神，笑呵呵地拍了拍老马的肩膀。
“与其思考错过的机会，不如好好想想AI的未来”
“啊？嗯”
马伝抬头，惊讶了片刻，随即点了点头。
“AI的市场前景很大，我们课程表吃不下”
王卓拿起烟灰缸上的雪茄，继续抽了一口，开口说道。
“回头我也准备找pony跟罗宾”
“咱们几家可以在AI研发这块多进行沟通”
“你的意思是结成同盟？”
马伝问道。
“差不多吧”
王卓点了点头。
“AI需要大量的数据、需要大量的算力，但随着计算的数据增加，未来也一定会需要大量的电力，这个你应该感觉到了吧？”
“嗯”
“所以未来能在AI领域领先一步就要看谁家的电力以及芯片算力占优”
“说说看”
马伝神情严肃了不少，一旁担任气氛组的蔡丛信也凑了过来。
“电力我们国家占优，这个你们不否认吧？”
两人闻言点了点头。
“算力，说实话，我们拍马也赶不上老美”
“嗯”
“至于数据，我们国内的互联网数据跟老美的全球数据相比，同样不占优”
“当然，现在我们还感觉不出来，这是因为我们都在摸索AI落地的方向，但你们应该知道，AI必然是要投喂大量的数据，通过算力来迭代，这点能理解吧？”
王卓再次开口说道。
“嗯，这个我们都了解”
二人再度点了点头。
“国内的数据就这么多，我们几家完全可以把各自的核心数据进行脱敏汇总，投喂到各自的AI研究院里，群策群力总能找准方向吧？”
“一旦我们哪家出现了可落地的场景模型，可以直接开源，让全国所有AI开发者来补墙，有问题不要紧，只要我们国内的AI技术领先于世界，那剩下的无非就是如何分润市场”
“这个世界足够大，可一旦AI技术又被美国那边拔掉了头筹，我们哪怕做到了国内第一，依旧会受制约人，依旧要交纳天价专利费”
“这点看看国内的手机厂商就知道了，我们哼哧哼哧搞生产，结果大头都被老美那边给收割走了”
“AI领域同样如此，现在大家都在同一起跑线，国家对于芯片这类半导体领域也在加大投资，算力这块即便我们暂时落后，可终究是能看得到希望”
“同理，老美缺电力，可一旦他们狠下心砸基建后，电力他们也能赶得上来”
王卓见两人听得越发认真后，再次抽了一口雪茄，继续说道。
“按照我们课程表的内部推断，我们现在的算力时足够，他们的电力也足够，但总有不够的那天，所以数据投喂就成了我们能否领先的胜负手”
“谁率先推出商用化应用，谁就领先，美国的优势拥有庞大的数据，他们可以拿全世界的英文数据进行投喂，而我们拥有的主要是中文数据，哪种数据能训练出更优的AI？我也不知道”
“但我知道，如果不联盟的话，我们的迭代速度肯定没有他们的快，届时AI领域又会论文手机领域一样的模式，国内赚辛苦钱，大头还是要被老美赚走，这样我们甘心吗？”
说完，王卓也不理这两人了。
该说的都说了。
反正单靠课程表是不可能竞争得过硅谷的那帮人，必须要拉拢国内的其它巨头入局。
各人自扫门前雪确实轻松，但如果有机会能给老美制造一点困难，他相信老马跟小马还是愿意的。
再说了，现在的通用大模型是什么样？
没人知道。
但如果几家一同摸索，说不定就能把百度的搜索、阿狸的电商、企鹅的游戏与社交还有课程表的，课程表的？
课程表的AR技术、工业以及电商、社交等等集合成一个大模型？
到时候会不会直接导致通用大模型的诞生？
或许可以，或许不可以。
但终究是个方向。
即便失败了也不要紧，反正只要有足够多的垂直模型，那么总能摸索出可以搭建通用大模型的技术架构出来。
无非就是砸钱嘛？
哪家缺这点资金？
马伝也想到了这点。
但他思考到的不是通用大模型，而是垂直模型。
通过无数个小模型组合叠加为电商领域的综合类模型。
比如电商可以分为客服、搜索、推荐、文案、供应链几个板块，这些都是高度标准化的。
只要先搭建这些小范围的模型出来后，完全可以推导出适合电商领域的专业模型。
这个模型不需要太多定制化就能直接落地，而且这些场景都是高频、刚需，每天都在产生海量的需求。
有足够多的数据，那么阿狸是不是可以搞定一个可落地的AI商用模型？
马伝对于技术的了解跟王卓差不多，但逻辑上是可以说通的。
所以只要这些能在技术层面跑通，那么阿狸是可以加入进来的。
KtV里的歌声还在继续，马伝却在思考阿狸的未来。
市值超过2500亿美元，跟课程表的差距并不大。
可明显人都看得出来，课程表已经不完全是互联网公司了，或者说不再是单纯的互联网公司。
现在资本市场已经开始将课程表对标为美国的微软、谷歌这类巨头。
他有互联网的基本盘，但同时在高科技领域也在疯狂布局，拥有核心技术专利。
无论是有心的还是机缘巧合，至少现在的课程表在国内是最特殊的那个。
很多人觉得高科技企业一定是要有硬件生产能力或者设计能力，其实不然。
阿狸、企鹅、百度都算是高科技企业，只不过他们都属于数字高科技企业。
他们的所有技术都是服务于自身，属于偏互联网应用、偏流量的商业科技公司。
之前的课程表也属于此类。
但现在随着它的AR专利、算法逐渐展现出实力，原本属于偏互联网应用的科技公司渐渐成为了硬核高科技企业了。
什么叫做硬核高科技企业？
拥有核心技术、核心算法，可全行业授权的企业就属于硬核高科技企业。
简单来说，就是国家可以没有阿狸，因为会有晶东可以顶上这个空缺，但不能失去课程表。
因为一旦失去了课程表，那么国家手里能压箱底的底牌就少了一张。
而这就叫做硬核高科技企业。
课程表如此，华威、中芯国际亦是如此。
而且现在的课程表没有组建自己的硬件工厂，不代表其不能生产硬件。
苹果是怎么生产手机的？
那课程表就可以如何制作AR眼镜、AR头显乃至其他AR产品。
甚至马伝都怀疑王卓早期布局的希塔芯片也有可能会在未来突然展现出惊人的爆发力。
毕竟他们去年就实现了3G芯片的量产，也不知道4G芯片有没有突破？
一旦突破了，或许课程表旗下的产品还真能用上自家老板投资的芯片了。
一曲情歌对唱结束，王卓笑着摆了摆手，示意自己需要休息一下。
走回沙发前，他注意到了马伝还在走神，笑呵呵地拍了拍老马的肩膀。
“与其思考错过的机会，不如好好想想AI的未来”
“啊？嗯”
马伝抬头，惊讶了片刻，随即点了点头。
“AI的市场前景很大，我们课程表吃不下”
王卓拿起烟灰缸上的雪茄，继续抽了一口，开口说道。
“回头我也准备找pony跟罗宾”
“咱们几家可以在AI研发这块多进行沟通”
“你的意思是结成同盟？”
马伝问道。
“差不多吧”
王卓点了点头。
“AI需要大量的数据、需要大量的算力，但随着计算的数据增加，未来也一定会需要大量的电力，这个你应该感觉到了吧？”
“嗯”
“所以未来能在AI领域领先一步就要看谁家的电力以及芯片算力占优”
“说说看”
马伝神情严肃了不少，一旁担任气氛组的蔡丛信也凑了过来。
“电力我们国家占优，这个你们不否认吧？”
两人闻言点了点头。
“算力，说实话，我们拍马也赶不上老美”
“嗯”
“至于数据，我们国内的互联网数据跟老美的全球数据相比，同样不占优”
“当然，现在我们还感觉不出来，这是因为我们都在摸索AI落地的方向，但你们应该知道，AI必然是要投喂大量的数据，通过算力来迭代，这点能理解吧？”
王卓再次开口说道。
“嗯，这个我们都了解”
二人再度点了点头。
“国内的数据就这么多，我们几家完全可以把各自的核心数据进行脱敏汇总，投喂到各自的AI研究院里，群策群力总能找准方向吧？”
“一旦我们哪家出现了可落地的场景模型，可以直接开源，让全国所有AI开发者来补墙，有问题不要紧，只要我们国内的AI技术领先于世界，那剩下的无非就是如何分润市场”
“这个世界足够大，可一旦AI技术又被美国那边拔掉了头筹，我们哪怕做到了国内第一，依旧会受制约人，依旧要交纳天价专利费”
“这点看看国内的手机厂商就知道了，我们哼哧哼哧搞生产，结果大头都被老美那边给收割走了”
“AI领域同样如此，现在大家都在同一起跑线，国家对于芯片这类半导体领域也在加大投资，算力这块即便我们暂时落后，可终究是能看得到希望”
“同理，老美缺电力，可一旦他们狠下心砸基建后，电力他们也能赶得上来”
王卓见两人听得越发认真后，再次抽了一口雪茄，继续说道。
“按照我们课程表的内部推断，我们现在的算力时足够，他们的电力也足够，但总有不够的那天，所以数据投喂就成了我们能否领先的胜负手”
“谁率先推出商用化应用，谁就领先，美国的优势拥有庞大的数据，他们可以拿全世界的英文数据进行投喂，而我们拥有的主要是中文数据，哪种数据能训练出更优的AI？我也不知道”
“但我知道，如果不联盟的话，我们的迭代速度肯定没有他们的快，届时AI领域又会论文手机领域一样的模式，国内赚辛苦钱，大头还是要被老美赚走，这样我们甘心吗？”
说完，王卓也不理这两人了。
该说的都说了。
反正单靠课程表是不可能竞争得过硅谷的那帮人，必须要拉拢国内的其它巨头入局。
各人自扫门前雪确实轻松，但如果有机会能给老美制造一点困难，他相信老马跟小马还是愿意的。
再说了，现在的通用大模型是什么样？
没人知道。
但如果几家一同摸索，说不定就能把百度的搜索、阿狸的电商、企鹅的游戏与社交还有课程表的，课程表的？
课程表的AR技术、工业以及电商、社交等等集合成一个大模型？
到时候会不会直接导致通用大模型的诞生？
或许可以，或许不可以。
但终究是个方向。
即便失败了也不要紧，反正只要有足够多的垂直模型，那么总能摸索出可以搭建通用大模型的技术架构出来。
无非就是砸钱嘛？
哪家缺这点资金？
马伝也想到了这点。
但他思考到的不是通用大模型，而是垂直模型。
通过无数个小模型组合叠加为电商领域的综合类模型。
比如电商可以分为客服、搜索、推荐、文案、供应链几个板块，这些都是高度标准化的。
只要先搭建这些小范围的模型出来后，完全可以推导出适合电商领域的专业模型。
这个模型不需要太多定制化就能直接落地，而且这些场景都是高频、刚需，每天都在产生海量的需求。
有足够多的数据，那么阿狸是不是可以搞定一个可落地的AI商用模型？
马伝对于技术的了解跟王卓差不多，但逻辑上是可以说通的。
所以只要这些能在技术层面跑通，那么阿狸是可以加入进来的。