吴恩达最新长篇访谈：人工智能瓶颈、地缘政治和未来前景 | AI“电动”时代的三大变化 | 20,000字+视频
|未经许可请勿玩Star ID，获取最新见解|城市道路怎么说|在AI热潮中，吴恩达，全球公认的AI领导者之一，始终保持冷静和洞察力。与那些沉迷于通用人工智能 (AGI) 的世界末日或乌托邦幻想的人不同，吴恩达的观点牢牢植根于物理世界的局限性和商业世界的现实。在他看来，关于人工智能的争论的起点已经从奇妙的算法和数据转向了更基本和决定性的物理限制。这是吴恩达今天发布的最新播客采访。 “在我的情报人工智能职业生涯中，我还没有遇到过任何认为自己拥有足够计算能力的人，”他承认。这种对计算能力永不满足的需求正迫使企业再工业发现自己处于新的十字路口。在这次采访中，吴恩达系统地详细介绍了人工智能的发展现状、地缘政治博弈以及未来十年最真实的机遇和挑战。他强调，人工智能不会取代人类，而是成为增强人类能力的终极工具，不能掌握这一工具的人将面临被时代淘汰的风险。完整视频：章节时间戳：0:00:00 识别关键瓶颈：能源、半导体和人工智能编码的巨大价值 0:07:19 优化政治环境：吸引人才以及人工智能对知识工作者的影响 0:19:47 d 智能民主化：释放 GDP 增长潜力和全球开放生态系统的动力 0:28:07 投资策略、模型专业化和构建企业人工智能护城河0:41:52 企业采用的挑战：变革管理、数据应用0:56:28 对教育机构的未来建议、运营商转型为投资者以及对人工智能的乐观愿景 基本观点总结 • “目前限制人工智能发展的最大瓶颈是电力供应和半导体产能。数据中心是我们这个时代的铁路和高速公路。” • “开放模型是地缘政治影响力的巨大来源。中国通过推出 g 占据了全球人工智能供应链的关键环节，拥有大量高质量的开放权重模型，这是不可忽视的软实力。” • “人工智能不会取代大规模的白领工作。真正发生的情况是，掌握人工智能工具的专业人士将远远落后于那些不使用它的人。我再也不想在没有编码帮助的情况下编码。” • “‘人工智能将取代程序员’是有史以来最糟糕的职业建议之一。人工智能将使编程变得更容易，所以我们应该教更多的人编码，而不是更少。”• “大公司采用人工智能最大的障碍不是数据，而是人和变革管理。很多公司拥有非常有价值的私有数据。我们拥有数据，关键是如何利用它来推动增长。我们只需要降低成本。” • “中国政府全行业的承诺、职业道德和发展速度，这些都是非常强大的力量，不应被低估。美国对中国芯片出口的限制在很大程度上适得其反。如果说有什么作用的话，那就是它们刺激了中国加速自己的半导体产业的发展。” • “我们正处于人工智能浪潮的开端。十年内，我们将继续识别和构建有价值的商业应用程序。这种转变将比广告所暗示的时间更长。”能源、半导体和计算能力瓶颈是新时代的核心。当我们谈论人工智能的局限性时，大多数人会想到数据量和计算量。吴恩达敏锐地指出。在美国，数据中心建设面临着来自社区和当地许可的强烈抵制，电力供应也变得越来越稀缺。“我们为特定一代建造卷轴和铁路作为基础设施。正如我们所做的那样，数据中心是建设数字经济的关键基础设施。同时，他对中国决心建设包括核电站在内的大型发电厂表示担忧，并相信这将在未来的竞争环境中创造出有趣的动态。对计算能力的永不满足的需求是过去二十年人工智能发展的常态，而生成式人工智能的兴起将这种需求推向了顶峰。从AI辅助编码到各种企业级应用，语言模型推理（token生成）的市场需求呈现爆发式增长。 “我们发现，很多企业实际上都有超标SS 需求，这是一个非常罕见的问题……没有足够的半导体、数据中心或能源来满足需求。 “这种供需失衡的直接后果是，即使是最先进的开发人员在使用云编码工具时也会遇到速度限制，这无疑会扼杀创新的潜力。劳动力转型的真相是：人工智能是增强器，而不是替代品。但吴河更加务实和乐观：他认为人工智能的作用更多的是强大的增强器而不是替代品。他生动地描绘了问题的图景。他使用他最了解的工程软件来发挥作用。“我认识的最有才华的工程师拥有 10 至 20 年的经验，精通人工智能工具。他们的行动速度比世界上任何时候都快。”他说。紧随其后的是掌握人工智能工具的大学毕业生。面临风险的是那些有经验但拒绝学习的“守旧派”。学习新工具的年轻人，以及课程非常落后的大学毕业的年轻人，对人工智能一无所知。 “如果没有人工智能的帮助，我再也不想编码了，”他说。吴恩达的这篇个人陈述揭示了生产力方面的突破。以前团队需要几个月才能完成的项目现在已经成为可能。它是由熟悉 AI 的工程师在几天内完成的。 。这种转变不仅限于编程。先生发现，从营销到人力资源等各个领域的专业人士都在使用人工智能工具来显着提高工作效率。 “我最好的招聘人员不只是手动审核简历，他们会即兴发挥，让人工智能帮助他们审核简历，这真是太棒了。”他坚信，未来的劳动力市场不会出现所谓的人才就业缺口，而是会出现技能重复。问题不在于初级工作正在被取代，而在于整个教育体系没有跟上。 “‘人工智能将使编程自动化，这样人们不再需要学习编程’的建议是有史以来最糟糕的职业建议之一。应该有更多的人而不是更少的人学习编程，因为人工智能将有助于使编程变得更容易。”在他看来，编程是未来与计算机准确交流的语言，是所有知识工作者的必备技能。地缘政治博弈：开放模式成为新软实力中美之间的人工智能竞争长期以来被认为是零和游戏。吴恩达曾在谷歌和百度担任要职，独特的经历让他对游戏有着深入的了解。他指出，请反思，中国正在通过开放模式建立新型地缘政治影响力。 “我相信开放模式是地缘政治影响力的巨大来源，”他分析道。当一个国家的一个团队推出一个开源的未加权模型时，它就显着加速国内知识流动并促进整个生态系统的创新。相比之下，美国大多数最先进的模型仍然是私有的，限制了知识传播和迭代的速度。此外，这些开放模型正在成为人工智能供应链的关键组成部分。 “如果有一天，一个发展中国家的孩子提出一个有关敏感公共问题的问题……他会从他最终使用的模型的原产国得到一些回应。而这种回应中所反映的价值观实际上是对软实力影响的巨大来源。”我将伍德与美国梦进行比较，或者将韩国文化与韩国进行比较。中国通过向世界免费提供强大的核心人工智能模型，巧妙地输出其价值和影响力。对于美国限制对华芯片出口，吴先生的观点更为尖锐。 “我认为芯片出口限制很大程度上会适得其反……美国实际上已经刺激了中国，真正加速了中国的半导体发展。”他认为，这种外部压力将迫使中国建立更具弹性的独立产业链，从长远来看，这可能更不利于美国的国家利益。投资、泡沫和商业现实：企业如何驾驭人工智能浪潮。在风险资本涌入和估值飙升的背景下，关于人工智能泡沫的讨论仍在继续。吴恩达承认，基础设施层面存在投资过度的风险，而且复杂程度也很高。金融工具被用来转移风险，这实际上“表明情况开始有点像泡沫”，但他更关心的是公司如何在噪音中找到真正的价值，同样，一家公司可以投资 1 亿美元来支付 OpenAI 和 Anthropic，而 OpenAI 和 Anthropic 可以支付 Nvidia 等。这笔钱最终流向了英伟达。 “对于寻求应用人工智能的大公司来说，吴恩达的建议同样令人惊讶。他认为最大的瓶颈既不是技术，也不是数据。”对于大多数大公司来说，最大的障碍是人员和变革管理。不是数据。它们从来都不是数据。 “世界上大多数有价值的数据都是公司内部的私人数据，例如交易数据、运营、销售和制造数据，”他说。关键在于企业是否有能力、有意愿重新思考其工作流程，不仅是为了降低成本，也是为了推动增长。 “我们发现最有价值的人工智能用户通常需要重新考虑他们的工作流程，”他解释道。与其利用AI节省20%的人力成本，不如考虑如何利用AI将决策时间从2周缩短到10分钟。 “我已经看到这两种模型推动了价值增长，我相信它们对于实现 GDP 增长至关重要。” ”最后，吴先生对未来表达了谨慎乐观的态度。未来。他认为，人工智能带来的巨大变化才刚刚开始，远未结束。“十年后，我们将继续致力于发现和创造有价值的商业应用。”这种变化需要耐心、持续投入和人才培养。他们最关心的是整个社会能否跟上技术变革的步伐。”这一次，变化太快了。我们需要现在的人，而不是孩子，来学习新技能。这是非常困难的。“在这个由规范和模式定义的新时代，学习和适应能力将是决定个人、公司甚至国家命运的最终赢家。”天空之城全文 介绍和关键障碍：电力、半导体和计算能力 吴恩达：在我的智能人工智能职业生涯中，我从未见过任何人觉得它有足够的计算能力。哈利：我还没有发现比 Syri 更好的主意nge，基于人工智能的实施，称为 Whole Ball，我认为这是一个巨大的资源，当中国政府批准时将对政策产生重大影响 is.tatal，这确实是整个过程。安德鲁，我很期待下一篇。开始。当你思考电力和我们今天所处的情况时，每个人似乎都同意关键是数据、计算和算法。这些参数是否被视为瓶颈？如果是这样，您认为最大的障碍是什么？吴恩达：我认为目前最大的两个障碍可能是电力。这就是为什么我非常担心美国的许多数据中心运营商陷入某种许可困境。我在这儿。我们也知道当地社区的支持很重要，但有些人不想在那里建立数据中心。但是，正如道路和铁路是为特定一代人建造的基础设施一样，数据中心也是建设数字世界的关键基础设施。意大利经济。问：因此，能源短缺是美国和一些西方国家的一个问题。相比之下，我看到中国正在大规模建设发电厂，包括核电站。这将是一个有趣的动态。此外，半导体也是一个瓶颈。但人工智能太复杂了。我认为我们还需要更多数据。我们还需要更好的算法，但它们都是值得的。不过，短期来看，能源和半导体存在一些局限性。哈利：您能谈谈大多数人不知道的半导体最紧迫的限制是什么吗？吴恩达：首先，在我的人工智能职业生涯中，我从未遇到过认为自己的算力足够的人工智能从业者。因此，如果他们给我们任何数量的计算能力，我们都会用完并说这还不够。困难 在过去 20 年里，这一直是一个限制。但我所看到的是，随着生成式人工智能的兴起，出现了一些版本有价值的工作负载不断涌现。例如人工智能辅助编码，这很棒。生产效率将大大提高。但是，如果您在云中使用足够的代码，则可能会遇到速度限制。事实证明，很多企业的需求过剩。这是一个非常罕见的问题，但很多人想要更多的语言模型推理并生成更多的代币，但他们没有足够的半导体、数据中心或电力来满足需求。但是，人工智能代币生成可以做很多事情，而当这种情况没有发生时，当供应方无法为需求方想要的人提供足够的供应时，就会令人沮丧。如果你使用太多，你的速度就会受到限制。哈利：我们该如何应对这种无法满足的需求？为其提供更多的计算能力以及随之而来的改进？你应该看到它吗？许多人认为GPT-5已经达到了一定的缩放法则，并且更加注重效率。我们如何平衡这两种看似不同的观点？安德鲁Ng：所以代币生成确实变得更加高效和便宜。事实上，如果你看看 OpenEI 的开放权重模型，他们实际上有一个发布的模型，工作效率非常高。尤金尼奥·阿南（Eugenio Anén）表现出色，并发起了一些跑步活动。一个非常高的模型。所以这是一个非常有效的模型，但即使代币生成的成本下降，我们的需求也是无法满足的。人工智能领域也发生了类似的情况，如果你看看价值的来源，你会发现其中一个重要来源是人工智能辅助编码。我认为这可以追溯到更早的时候。在前几代人中，我认为谷歌主导了下载水平信息发现，就像网络搜索一样，但随着互联网的建立，垂直信息发现有很大的空间。毕竟，Travelocity和Expedia将在旅游领域展开竞争，许多公司将在零售领域展开竞争。在交通运输等领域也存在许多竞争公司社交媒体。我们现在看到的是 ChatGPT 拥有非常强大的消费者品牌。虽然 ChatGPT 似乎是新一代横向信息发现的主导者，但我认为 Gemini 也是一个强有力的竞争者，因为它通过控制 Android 和 Chrome 获得了渠道优势。但即使横向信息是这样，仍然有足够的空间来开发大量的纵向信息。一个真正有价值的明确垂直类别是人工智能编码辅助，而 Cloud Code 就在这个领域，我每天都使用它，我喜欢它。 Open AI Codex 也有很大的动力，但显然开发人员的生产力已经大大提高，以至于越来越多地使用该工具的需求达到了顶峰。我认为令人兴奋的一件事是，随着人工智能营销工具变得更加高效、人工智能招聘工具变得更加高效以及人工智能财务工具变得更加高效，人工智能编码协助通常被视为其他功能可能发生变化的先兆。ols 变得更有效率。我经常认为人工智能编码助手是随着工具改进而出现在其他行业的预兆。 AI编码助理的兴起和劳动力的转型 Harry：我最近在节目中采访了来自 Cohere 的 Joel Pino，她之前在 Facebook 工作，她说 AI 编码助理的成熟度与 2016-2017 年图像生成的成熟度相同。吴恩达：您认为这是对当前环境的公平评估还是不同意？我认为它更进一步。截至 2016 年，我认为成像没有那么有价值。我不记得当时它有多有价值，但我发现 AICoding Assistance 现在非常有用。事实上，我在 AI Fund 的工程主管（工程前台办公室主管）说：“让我们考虑一下标准化工具。”他说：“我需要这些工具，所以你必须从我这里拿走它们，因为我完全理解代码，对吗？”我想我已经非常强烈地形成了这个观点。个人的如果没有人工智能编码的帮助，我永远不会再编码了。我认为这些工具运作良好，但仍有很大的改进空间。哈利：我想回到瓶颈的核心问题。我们说它们与电力和半导体有关。当我们今天分析数据中心的建设时，我认为，正如您提到的，法规在很多方面都是一个障碍。从基础设施的角度来看，您认为特朗普对美国人工智能的发展起到了更大的推动作用还是阻碍作用？吴恩达：近年来，美国联邦政府做了一些好事，也做了一些不太好的事。我认为取消不必要的规定是一件非常好的事情。两党舒默人工智能洞察论坛举行即使是去年，我认为也有很多人敦促美国政府通过更严格的法规。广为人知的声称人工智能是安全的并可能导致人类灭绝的说法简直是荒谬的。尝试通过压迫性的反竞争法规往往旨在切断开源并释放能源。幸运的是，其中许多行动都被拒绝了，但我认为两党蘑菇洞察论坛在揭露真相方面做得非常好，并得出结论：美国应该投资人工智能，而不是通过不必要的监管来减缓其发展。我认为特朗普先生做得很好。大卫·萨克斯 (David Sachs)、克里斯蒂安 (Christian) 和整个团队在消除不必要的规定方面做得非常出色。另一方面，美国巨大的竞争优势之一是它能够吸引人才，包括高中人才，坦白说，也包括未来可能不在高中但可能在读的年轻人才。所以我认为，如果美国在吸引人才方面投入不够，那将是一个不必要的错误。最后，我考虑投资科学。我认为帮助高等教育机构重新获得教育资源是非常有价值的。培养研究生和投资科学技术的资源。所以我认为任何有损它的事情都会是一个巨大的耻辱。哈利：安德鲁，如果我给你一根监管魔杖，你会改变什么来产生最大的影响？吴恩达：美国很幸运，有很多非常聪明的人想要来这里解决真正具有挑战性和困难的问题。许多洛贝尔奖获得者，如爱因斯坦和卡纳卡，都是移民。我相信，我们将继续使美国成为一个吸引最优秀人才在尊重法治的民主国家中共同努力的地方。我认为这将帮助我们前进。我认为保护半导体供应链也有很大的价值。我在台湾有很多朋友，我爱台湾，但我担心我们对美国台积电的依赖。万一有什么事情发生。坦率地说，我要做的是，社会上发生的最有趣的事情之一是我认为回购协议中最有趣的事情之一rt最近的同行研究表明，在美国，认为人工智能对他们有好处的人对人工智能感到兴奋，而对人工智能不感兴趣的人数则超过了这一比例。虽然很多人工智能技术都是美国发明的，但很多人并不信任或不喜欢人工智能的智能。安德鲁，我工作的乐趣在于我可以与出色的人交谈并比较他们的观点。 Harry：红杉资本的 David Kahn 表示，衡量有效性的一个有用的晴雨表是人工智能是否可以取代最差的 5% 的劳动力。 Kohia 的乔尔说：“不，那是垃圾。”真正的问题是：我们能让人们的能力提高十倍吗？我们能否忘记底部的 5%，提高 10 倍？您如何看待人工智能成为员工成功的晴雨表？考虑到这一点？吴恩达：如果我们以软件工程为例，创建代码正在加速。许多以前需要六名工程师六个月以上才能完成的项目现在可以由我来完成或者我的工程师在周末。速度和生产力的提高是惊人的，我希望在没有人工智能系统的情况下我再也不用编码了。例如，一个周末我决定为我女儿制作抽认卡来练习乘法。他想练习乘法。她想要闪存卡。所以我想我可以开车去商店给他买一堆抽认卡，或者我可以编写一个人工智能来生成一堆抽认卡并将其打印出来。所以我选择了后者。这是一项经济价值很低的任务。但通过人工智能辅助编码，您可以非常快速地完成工作。哈利：你认为环境编码是一个永久的市场吗？例如，您认为每个人都想编码并且可访问性很重要吗？或者您认为它只会帮助建筑商更好、更高效地建造？吴恩达：我认为我们需要以上所有内容。我称之为“氛围编码”。我一直对编码抱有复杂的感情，但我认为每个人都应该学习编码，抛开技术术语不谈。我发现，在许多职业中，不仅仅是软件工程，知道如何编码的人比不知道如何编码的人可以完成更多的工作。例如，我认为我的营销人员曾经想做用户研究，并希望人们可以提供实时反馈。他检查了应用商店，但没有找到任何东西。然后她说：“我要花两天时间写代码。”他花了两天时间。但后来营销人员创建了小型移动应用程序，用户可以向左或向右滑动以提供有关我们想要使用的营销信息的反馈。测试使她能够进行用户实验并获得反馈，这有助于她提高营销人员的工作水平。相比之下，营销人员无法创建人们可以滑动并提供反馈的小应用程序。他们不能只是去做，接受反馈，然后继续前进。如今，我最好的招聘人员不仅手动审核简历，还会为人工智能编写即兴文本来帮助他们审核简历。奇妙。哈利：啊这很有趣，那太好了。但就你提出的观点而言，人们在不应该害怕的时候感到害怕。事实上，它将提高效率并减少员工人数。如果AI能更好地过滤的话我不喜欢勒索。但如果人工智能可以过滤更多，我们就不需要其他三位分析师了。 吴恩达：坦白说，我认为只有少数工作遇到了麻烦。但我认为对于绝大多数知识工作者来说。其实，广告有问题。人工智能是惊人的。有很多事情你不能做。因此，我认为我们距离人工智能有一天会成为某种幽灵般的通用人工智能（AGI）、能够完成人类能做的一切的想法还很遥远。从现在开始的数字可能是十年后，甚至更久。关键是AI能否完成招聘人员30%的工作。大概是50%吧，不过好像有点高了。另外50%到70%必须手动完成。但同样清楚的是，如果你使用人工智能而其他人没有使用人工智能，这会对你的需求产生很大影响。一个实际的成就。使用人工智能会好得多。然而，人工智能并不能做所有的事情，所以有很多工作必须人类来做。沙皇。哈利：你不觉得行政人才库有问题吗？初级职位的大部分工作，无论是顾问还是律师助理，都正在被人工智能取代，这实际上正在消除初级员工。这在生活的各个方面都可以看到。因此，我们担心会出现人才缺口，十年后将没有初级员工可以晋升为高级员工，因为我们已经用初级员工填补了这个缺口。吴恩达：我不认为情况有那么糟糕。我认为这是一个大问题，但我不认为这是唯一的问题。那么让我们来谈谈我所看到的软件工程领域正在发生的事情。我认识的最有才华的工程师不是应届毕业生，而是拥有10-20年经验、真正精通AI并了解AI工具的人。这些人、这些人凭借人工智能方面的经验和技能，他们的进步速度比一两年前世界上任何人都快。比他们低一级的是真正精通人工智能的大学毕业生。我聘用的新毕业生通过社交媒体社区认真学习了人工智能工具，行动速度非常快，但他们不如熟悉人工智能的经验丰富的员工。比这些初学者低一级的是那些拥有 10 年编码经验的人，但他们太习惯了自己的工作，出于某种原因，他们仍然以 2022 年 ChatGPT 出现之前的方式编码。我不再雇用这样的人，但有些人找到了轻松的工作，继续以旧方式编码，并且不学习人工智能。我想这种人迟早会出问题。另一种类型的人也陷入了困境。不懂人工智能的是新毕业生。不幸的是，大学课程改革进展缓慢。所以，事实上，我非常失望的是，网上仍然有计算机科学学院的毕业生从未调用过L-MAPI。想象一下，想象一下，一个从未听说过云计算的计算机科学学生。什么是云？我已经想象到了。你不必只是做某事。这很奇怪。如果你不知道如何在云中工作，就无法学习计算机科学。我越来越觉得这是不对的。我觉得我们在教育计算机专业学生的同时，也应该教他们如何用AI来帮助他们编码，帮助他们理解AI的基本组成部分。但进入大学和就业市场的学生确实遇到了困难。但刚毕业的学生并不了解人工智能。我们人手不够。许多公司更喜欢雇用应届毕业生。哈利：我只想谈谈你提到的那些更出色的 10 倍或 100 倍的工程师。薪资和补偿标准比以往任何时候都高，工程师收到的报酬在某些情况下，损失高达 35 亿美元。这些简直就是……考虑到对公司企业价值的影响，这些薪酬方案是否合理，或者说这是我们应该关注的泡沫式薪酬方案？吴恩达：我不知道，这很难说。我认识一些人，他们的薪水非常高，我实际上对他们感到非常满意，我认为资金投资于人工智能并且人们得到了丰厚的报酬，这很好。你认为你会给一个工程师 1 亿美元吗？我担心他们的生产力会降低。如果我一晚上给你一亿美元嘿，好吧，你可能会买一栋漂亮的房子然后去度假，但你会失去一些效率。我不知道。我在硅谷有很多朋友，他们因为这样或那样的原因赚了一些钱。其中很多人还在努力。但同样，这适用于你赚钱之前和之后。因此，在许多科技文化中，我们做事是因为有趣。因为如果你可以的话，你你可以帮助别人，这样你就可以改变世界。事实证明，财富使人不像你想象的那么懒惰。地缘政治博弈：中美人工智能竞争与开放模式的软实力 Harry：我很想听听您对此的看法。我们已经提到了不同行业受到影响的不同方式。你说我们过分夸大了世界末日场景和其他一切。你知道，Andre Capacy 最近表示 AGI 只会被考虑到 2% 的 GDP 增长中，说实话 Andrew，我认为这听起来有点无聊。您希望显着提高您的生产力。您认为GDP增速是2%是预期的，还是像软银孙正义所预期的那样，实现5%或6%的更大幅增长？吴恩达：我预计GDP增速会接近5%、6%甚至更高。展望未来，我们会发现当今世界上最昂贵的东西之一。这是智慧。这就是为什么在美国它如此昂贵o 聘请一位训练有素的医生就我们的健康状况提供建议，或聘请一位训练有素的导师耐心地教导我们的孩子。因为这种智慧（明智的医生、明智的教师、明智的辅导员）的交易是非常昂贵的。但随着人工智能的出现，我们终于找到了让智能变得更便宜的方法。因此，未来，如果每个人在所有这些领域都得到明智且知识渊博的员工团队的支持（目前只有相对富裕的人才能做到），人们就会变得更强大，有能力取得更多成就。有了这些高度赋权的人，他们的生活将发生巨大变化，国内生产总值（GDP）也将显着增长。哈利：我完全同意。我同意。我们讨论了知识的民主化以及由此带来的好处。您之前提到的一件事是关于我们所看到的开放权重生态系统的类型。我们经常看到回到封闭世界。您对 r 有何看法返回隔离区？您如何分析目前公开赛和封闭赛的形势？吴恩达：它仍然非常有活力。我认为对于许多美国公司来说，尖端模式往往保持私有。然后，比尖端车型低一级的车型也将推出。我认为这比什么都没有好。事实上，我们非常感谢所有发布开源混杂权重模型的团队。另一个力量是在中国，特别是在推出一些非常好的开放重量模型方面。中国无疑一直处于领先地位，或者正在占据领导地位，或者正在迎头赶上。因此，如果不是的话，这与我 10 年前的预测略有不同，我会说中国人工智能最终将比美国人工智能更加开放。您认为中国为什么想要一个开放的人工智能世界？事实证明，开放给一个国家的发展带来巨大好处。我们发现，当团队发布开源软件时，知识流动得非常快到附近的社区。所以我看到的是，如果中国团队发布开放权重模型，美国当然可以利用。但中国经济从中受益更多。因为当某些事情开放时，团队之间更容易相互联系并说：“嘿，这是如何运作的？”我对这个主要模型有疑问。知识的流动对于创新来说确实很有价值。如果美国采用更封闭的模式，每个团队都试图支付这1亿美元的薪水来获取人才，那么知识的流动将会非常缓慢，这会减慢美国和欧洲的创新速度。 Harry：但是随着模型层的商品化和开放，实际上提高了制造溢价和大规模制造能力，而中国在这方面比美国强得多。这实际上就是为什么你认为这导致人们大量思考美国模式是否试图削弱美国的力量艾里肯模型？吴恩达：开放模式有所帮助，并增加了创新和知识的流动。我认为开放模式是地缘政治影响力的巨大来源。例如，或者有一天，一个来自发展中国家的孩子问了一个有关敏感公共问题的问题，这个案例的边界在哪里，或者这个或那个事件的历史是什么？他们最终使用的模型的原产国提供了部分答案，而这个答案是否基于一个国家或另一个国家的价值观，实际上是对软实力产生巨大影响的来源，无论我们喜欢与否。开放权重模型是人工智能供应链的关键组成部分，中国正在针对供应链的这一关键环节推出低成本或无成本的模型。这意味着中国确实开始在建立主导的采购用户群方面占据上风。这就是为什么我认为在媒体和娱乐产业强大的国家中，韩国的比例非常不成比例。其影响力在于其庞大的娱乐产业，人们什么都听，甚至包括韩国音乐、流行音乐，我认为这给了这个国家很大的影响力。好莱坞是美国软实力的巨大来源。它描绘了美国梦的愿景，讲述了自由和民主的价值观。我认为这是沟通和软实力的新领域。 Harry：你的观点非常有趣，显然你在谷歌工作了很多年，然后又在百度工作。所以从某种意义上说，他们处于谈判桌的两边，现在在人工智能竞赛方面，中国和美国之间出现了这种奇怪的二分法。您是否同意中方对美问题的立场？您是否同意中国在人工智能竞赛中对美国的立场？吴恩达：我认为合作的空间很大，但在某些领域也会存在竞争。首先，人们，甚至我自己，有时会谈论人工智能竞赛，但有没有一条鱼到达终点线。这不是竞争口香糖。人工智能是一种常见技术，可以帮助您更好地编码、回答问题并为营销人员和财务专家提供帮助。因此，人工智能具有许多不同的功能，并且没有单一的目标。我认为即使是这样的技能也会在很长一段时间内不断提高。因此，出于公关目的，我觉得通用人工智能（AGI）正在被吹捧，就好像它是终点线一样。但我认为这不是目标。我们打算在未来几十年继续提高我们的能力。也就是说，人工智能能力越强的国家就越强大。它的居民将变得更加富有。经济将会增长得更快。因此，除非不同国家和中心共同努力，否则拥有更强空中力量的国家将会做得更多。例如，如果一个国家在另一个国家有更好的电网，由于电动电梯之类的东西，那个国家可以利用该电网进行更多的制造业、更多的工业工作和做更多的事情。哈利：你不觉得我们还是低估了中国的能力吗？我的意思是，我认为我们肯定低估了欧洲的他们。但恕我直言，我看到美国在其立场上表现出很多傲慢态度。当你去中国呆了很长时间，你就会意识到他们行动的速度和强度。这一点与欧美不同。吴恩达：公平地说，我认为美国、欧洲和中国都存在问题。但我仍然认为，中国政府在国家层面的承诺、其职业道德、其速度，是一个全行业的承诺，实际上将与国家层面对半导体和教育系统的投资一起成为一股非常强大的力量。例如，K-12 学校正在接受使用人工智能的培训，公司正在使用人工智能来分享知识，并且在某些情况下，构建这些东西并在国际上销售，无论国家机构是否依赖它们。它实际上是版本很重要的是稀土元素的管理。所以这个国民经济，这个全民努力，其实是一个非常强大的力量。考虑到这一点，我认为不应该低估它。哈里：鉴于芯片出口不容低估，您认为对芯片出口实施管制是否正确？很明显，英伟达在出口管制方面有很多来回。你认为这是对还是错？吴恩达：我认为大多数芯片出口管制都会适得其反。我认为美国的做法是先监管华为，然后限制英伟达、AMD等半导体的出口，进而刺激中国。所以在出口限制之前，坦白说，中国半导体发展的一些想法并不是很快。这是一个很大的领域，也有一些投资，但是当美国这样做时，中国确实加速了半导体的发展。所以美国鼓励中国这样做，这对中国有利。我认为许多中国公司正在开发的产品可能在单个芯片上性能较低，但可能使用更多芯片来创造有竞争力的产品，这些产品肯定会与上一代英伟达产品竞争，也可能与当前一代产品竞争。因此，如果单纯从美国国家利益的角度来分析，我相信这将导致中国半导体产业的加速发展，这可能会对美国的长期发展产生负面影响。哈利：我在欧洲。当然，我住在伦敦。你之前提到过你出生在伦敦。我想问你的是，我们清楚地感觉到我们已经落后了。人们说你输了。您如何看待欧洲在新世界中的地位以及欧洲可以采取哪些措施来重新与美国和中国平起平坐？吴恩达：我听你说过，如果你对欧洲监管机构有一个愿望（我已经和不少欧洲监管机构谈过）监管机构），它将成为人工智能监管的领导者，并成为竞争优势。在我看来，这并不是一种竞争优势。所以我对欧洲唯一的愿望就是取消这么多监管，专注于投资和建设。问题在于，人工智能的发展仍处于早期阶段。比赛才刚刚开始。欧洲有很多聪明人，所以我们让人们努力工作，不要强迫他们不工作，让那些想努力工作的人努力工作，开始重新监管，然后开始投资和建设。投资、泡沫商业现实和现实：企业如何驾驭人工智能浪潮哈利：哪里最需要投资但又供不应求？吴恩达：大量资本流入数据中心和基础设施。你可以说可能存在泡沫。我们肯定会放弃很多投资。我们是否已经到了开始看到泡沫的地步人们正在使用这些深奥的金融工具来寻找现金吗？我们可以谈谈这个，对吗？投资肯定很多，但是什么时候变成投资过度呢？这是一个有趣的问题。我认为我们需要大量投资的另一个领域是基础设施数据中心基础模型层以及应用层。因为虽然其他人花费了数十亿美元来训练这些人工智能模型，但我们现在只需花费数百、数千甚至数十美元即可访问它们。这就是为什么能够创建许多以前不可能的应用程序真是太棒了。现在，从风险投资的角度来看，奇怪的是，我从几家风险投资公司那里听说，他们的想法实际上较少，因为测试成本太低了。人们常常不知道在应用层开发上要投入大量的资金到哪里。事实上，当你看到应用层的大量投资时，有时看起来公司正在投资 1 亿美元来支付 OpenAI和 Anthropic，OpenAI 和 Anthropic 可以向 Nvidia 付款，最终所有的钱都会流向 Nvidia。也就是说，您仍然可以在应用程序层上进行很多有价值的押注，只是为了构建一些东西。但最重要的是，它可以以非常资本有效的方式完成。这就是我的意思。那么如果有人想说：我想投资100亿美元。你可以建造一个价值 100 亿美元的数据中心。我们知道如何花钱。但是如何花100亿美元来开发一个应用程序呢？问题是测试你的想法要花费 100 万美元。那么这100亿美元怎么花呢？这既是一个问题，又不是一个问题，但我认为我们应该这样做。哈利：真的吗？因为如果你看人工智能的利润率，那么公司在人工智能应用层的利润率是多少？这很糟糕。他们赚不到钱。由于入口较多，建设成本较高。构建它们的团队最终花费了 m矿石，不能少。吴恩达：我认为事情仍在发展。有许多开发成本低廉的新兴软件应用程序。如果您不使用自己的代币，您将花费大部分开销。 Harry：如果你看看 Replit 或 Loveable，他们 80% 的表情都太人性化了。安德烈斯·吴：是的。因此，当代币是这样的时候，让我兴奋的动态是人性的：利润持续下降，你可以看到经济形势将如何变化。目前，代币太贵了，但希望这种情况会改变，创造的价值将真正令人印象深刻。其实我记得以前见过这个，在外卖的早期，无论是在美国还是在中国，都有很多风险投资的补贴，对吧？杰出的。我们能够吃到送来的食物，但基本上都是由 Venture 补贴的。我认为我们现在看到的是，很多风险投资补贴、人工智能编码、物理定律或金融定律都表明在某种程度上，这种情况不会永远持续下去，但我认为有一些非常有价值的公司最终会稳定下来，不会永远受到风险投资的补贴。但为了获得好的结果，驾驭这个疯狂的风险投资资助世界，需要很多技巧。但我认为仍然有许多较小的应用程序不做这些事情。它们可以产生数亿美元的收入，也许是数百万甚至数千万美元，但它们的建造和运营成本相当昂贵。我们相信它会继续增长。哈利：你说的是一小部分可能会继续增长的部分，你对此有何看法？你之前提到水平很美，垂直低于水平，但谷歌和现在的 Open AI 都是水平的。您如何看待大型整体模型与更小、更高效、更专业的模型的世界？您对此有何看法？您是否改变了对哪些型号将被采用的想法？广泛传播吗？吴恩达：我认为这很棒。一切都将是两者的结合。我们提供大型、中型和超小型型号。我相信这一点是因为智力的本质是多种多样的，对吗？有时我们执行的任务在智力上非常简单。例如，当我女儿像昨天一样拼错“蝴蝶”这个词时，如果有人问我，我会说：“不，那不是真的。”然后我需要教他如何拼写“蝴蝶”。这是一项简单易行的智力任务。有时你会坐下来连续几个小时思考复杂的事情，比如技术问题。实在是，太难了。因此，智力包括我们想做的一系列事情。因此，我预计人工智能可以做的事情范围将非常广泛。如果你想让人工智能进行基本的语法和拼写检查，你不需要十亿参数的模型。使用一个小模型并可能在本地运行。不过，如果你想做复杂的推理来写代码，哈维实体模型效果更好。所以我很确定我们最终会得到可以处理各种任务的大大小小的模型。 Harry：就像我们要求人类处理各种不同难度的任务一样，人工智能也是如此。这是否意味着我不同意安德烈·卡帕西（Andrei Kapasi）的说法，即距离智能代理、有用的代理、最重要的是有用的代理还有 10 年的时间？吴恩达：我不同意这个观点。我想您现在可以看到一些有用的自主代理工作流程。我们人工智能基金的团队为如此多的任务创建了如此多的自主代理工作流程，如果没有它们，这些任务甚至无法完成。你能举个例子吗？我很感兴趣。一年多前，在拜登和特朗普之间的辩论之后，我们问自己关税合规是否会成为一个问题，无论好坏。不幸的是，也许我们被证明是正确的。但是他去年，我想是在八月左右，我们开始建设并开始探索有助于我们遵守海关规定的施工技术。顺便说一句，我从来没有见过这些海关合规表格，但说实话，当我看到我需要填写的表格时，我想，“到底是什么？”进口自行车时，我们会检查自行车的规格、价格、车轮尺寸等。进口自行车有各种规章制度。啊，我想，人类真的会这样做吗？这就是为什么我们创建了一个独立的工作流程来阅读海关合规文件，仔细了解您想要进口的规格，比较它们并提出建议。这是目前我们的投资组合公司之一，Gaia，Gaia Dynamics，随着海关合规复杂性的增加，它做得非常好。我发现如果没有自主工作流程就不可能做到这一点。在医疗保健领域，有多家初创公司、点对点人工智能基金、在印度工作的医疗助理、Calatus、人工智能助理这有助于法律文件等，但我们不能做很多这样的工作。这就是为什么我认为自主人工智能工作流程如今已经很有用了。不仅我们的初创公司使用它，大公司也使用它。寻找超大型公司、朋友和一些大公司。如果没有这些人工智能代理，我们就无法完成许多内部工作流程，例如与他们聊天。哈利：当你想到企业的核心时，那就是利润率，而大多数公司没有利润率。当你今天投资时，你是否关心回报率，或者，恕我直言，你是否持有某种乌托邦式的愿景，尽管看起来很粗糙，但如果你随着时间的推移提高你的效率，你会自行修复吗？吴恩达：我认为在某种程度上，物理定律、金融定律和利润率变得很重要。但人工智能的挑战之一是我们知道技术会发生变化。因此，我们并不认为该技术将会停止。瓦这些都是基于技术将不断发展的前提。那么显然代币的价格正在迅速下跌，对吗？欧元可能会下跌 80%，这取决于谁相信。坦率地说，当我们构建原型时，我们通常不担心代币的成本。因为最重要的是创造出用户喜欢的产品。现在，在构建了一些东西之后，我发现这种情况在我身上发生了好几次。如果你构建一些东西而不担心成本，用户就会开始使用它。然后 API 费用开始增加。每隔几周我就会看到它并想，“哇，这变得非常昂贵了。”作为一名工程师，这花了我一个星期六的时间。这需要不止一名工程师，很多工程师。这很好，但幸运的是，到目前为止，每次发生这种情况时，我们都会使用各种技术来降低成本曲线，甚至比市场上代币价格下跌的速度还要快。所以我认为利润绝对重要，但如果你对在哪里有一些远见技术在不断发展，你不必为当前的利润而构建，你可以为可预见的未来的利润而构建。我认为这是一个重要的区别。但我们也试图盲目地坚持人工智能这样的乌托邦。我认为这也过于简单化了。 Masú Harry：您对人工智能领域的防御有何看法？许多人认为复制次数已显着减少，人工智能的防御性也受到质疑。对此以及当前防御的问题是否理智？吴恩达：外护城河正在改变。因此，我们发现它们大多倾向于行业特征而不是技术特征。简而言之，人工智能作为一项技术并不能解决大多数企业的障碍。因此，如果你正在为无人机或法律等领域构建人工智能，那么护城河更多的是该行业的一个功能。但护城河正在发生变化的一件事是软件曾经是护城河。如果你花了10年虽然我们在创建软件，但复制它是非常困难的。这条护城河比以前弱得多，但其他护城河，比如如果你正在使用人工智能来加速建立一个非常有防御力的双边市场，或者如果你正在建立一个更加面向消费者、面向消费者的业务，就会有一个全新的品牌声誉效应，对吗？他们帮助在那里建立防御工事。因此，虽然软件障碍已经存在，但我们发现其他人倾向于依赖行业分析。哈利：嗯，软件模型已经改变了。奇妙。所以现在我们的利润率更高，而且灵活性也更大。外部软件护城河已经改变。例如，在保持大公司的相关性方面，大公司积极采用人工智能并防止其消失的最大障碍是什么？吴恩达：我认为大多数大公司最大的障碍实际上是变革和人才管理。不是数据。不是数据。我确信这不是数据。这并不是说数据不重要，但它不是瓶颈埃克。我相信数据永远存在，数据永远存在。人工智能炒作的有趣之处在于，炒作中几乎总是蕴含着真理。只是这只是炒作，而且是事实的 10 倍。我给你举一个真实的例子，但这又回到了数据。常说的一句话。聪明，你只需要一名员工就能打造出独角兽，对吗？就像一种趋势。好吧。如果你想创建一家只有一名员工的独角兽初创公司，一家价值十亿美元的公司，那就去做吧。这很好。但坦率地说，如果你这样做，如果你的估值是十亿美元，你可以全额支付两名或十名员工的工资。那么，我们为什么要过度到只需要一名员工呢？所以团队规模正在缩小。您可以通过较小的团队取得更多成就。这是真实的。但炒作仍在继续，让我们利用初创公司来创造独角兽。我发现围绕人工智能的许多炒作很难被揭开，因为其中有一定的道理。这也太夸张了吧那么关于数据。数据是重要，但它是非常垂直的，我们发现您不需要那么多的数据来启动或像您想象的那样多。举个例子，我不知道，Landing AI与金融机构和医疗机构有很多合作，很多金融机构有大量的交易数据，他们将PDF文件转换成可以处理、准备、标记和处理的文本，以发现其中的价值。例如，您可以获取 SEC 文档或大型复杂的财务表格，将其高精度地转换为 Excel 电子表格，然后让分析师或人工智能对其进行分析并得出结论。然后你就可以这样做。因此，要开始，通常需要付出一些努力，包括验证内部和公共数据。事实证明，互联网上的大量数据是一种通用数据。世界上大部分数据都是私有的，对吗？而很多企业其实都拥有非常有价值的交易数据，比如销售数据、产品数据、制造数据等。gistics data.stica，如果您拥有一支了解这些数据以及如何使用它的才华横溢的团队，您就可以构建一些东西并从中获取价值。当然，数据并不总是越多越好，但您不需要大量数据即可开始。哈拉斯：安德鲁，我和很多这种规模的公司的首席执行官谈过，他们说，哈利，你在开玩笑吗？您认为您可以控制数据和业务的安全性和权限吗？不，不能懈怠。我们不知道。一切都是定制的。我们可以看到摩根大通和高盛拒绝使用ChatGPT，而是正在构建内部系统。当谈到企业人工智能的采用时，这就是我们生活的世界吗？吴恩达：我想我们会成功的。我们发现很多公司都在采用OMS，包括奇虎360等。我认为有些公司仍在使用本地而不是云，我们正在取得进展，但这需要时间。事实上，有了人工智能，这在两年内就成为可能。短期内人工智能就会面世可靠吗？我认为这太疯狂了。据我所知，一般来说，最合理的人工智能定义不会发生这种情况。虽然我已经涉足云时代很长时间了，但是本地部署的工作还是很多。我认为人工智能的引入将是一件伟大的事情。 GDP 将显着增长，但所需时间比炒作所暗示的要长。事实上，我相信十年后我们仍将致力于识别有价值的业务应用程序并开发它们。也就是说，我们将在未来一两年内取得很大进展，但我们不会在 10 年内完成。展望未来：教育、人才和职业道德 哈利：关于人工智能及其应用和实施，人们认为自己了解的还有什么是真的错的吗？吴恩达：今年早些时候，我们还看到了商业领袖的广告建议人们不要学习编码，因为人工智能会使编码自动化。我们记住了这一点，并认为这是我们收到过的最糟糕的职业建议之一。人工智能将使编程变得更容易，因此更多的人将学习编码，而不是更少。应该是的。正如我之前在市场中提到的，我们正在构建一个滑动和反馈应用程序。但我认为在许多角色中，知道如何准确地告诉计算机他们想要它做什么，然后让它为他们做的人会更强大。在不久的将来，编程将成为一种语言，可以准确地告诉计算机您希望它们做什么。这并不意味着您必须手动编写代码。手工编写代码已经过时了。不要真的这样做。我并不是说我们不做 itos，而是让我们使用 AI 来编写代码。人们将能够更高效、更有力、更有趣地做到这一点。哈利：如果我们仍处于早期阶段，并且正在寻找和确定可以在下一步中显着改进的领域10年后，我们有足够的钱来满足这十年的能源和计算需求吗？萨姆·奥尔特曼说我们需要 1 万亿美元，我们需要日本的能源。如果我们10年没有取得太大进展，我们可以资助吗？吴恩达：我认为未来两年我们会看到很多改进。然而，即使过了10年，我认为仍然无法做出任何进一步的改进。人工智能辅助编码是一个非常有前途的领域。因此，我们看到了生产力的真正提高和真正的效益。软件的编写方式确实正在发生变化。这真是太神奇了。坦白说，我的很多朋友发现用 AI 编码比不用 AI 编码更有趣。为了清楚起见，请参阅声明。但我们还不会停止投资。 10年内。哈利：但是当你看到潜在市场的规模时，成功投资人工智能的秘诀是考虑从软件预算到人才到劳动力成本的一切（拥抱。抱歉，让我们继续讨论软件预算。如果我们能做到的话），那就太好了。你和我将通过我们的基金赚很多钱。这是个好消息，因为目标是因为市场规模大幅增加，支付数量大幅增加。如果我们认为：“我们不会真的解雇任何人”，那么我们就不会看到预算从人力转向软件。您认为这种转变不会发生吗？吴恩达：所以我的问题是：人工智能主要是为了降低成本还是增长？是的，改变工作流程很困难。很多企业倾向于从降低成本的角度思考，也许这就是问题所在。事实上，我们开始看到一种模式。假设您有一项工作任务。假设有 5 个步骤。假设每一步消耗 20% 的能量。例如，如果您正在进行承销审批，您将批准这笔贷款，对吧？为了简单起见，我们假设有 5 个步骤，每个步骤代表 20%。如果您可以自动执行这些步骤之一，您就可以节省 20%。这太棒了。这对于低利润业务来说可能很棒，但我不认为这会改变游戏规则。我发现高价值的人工智能用户经常需要重新思考他们的工作流程。我看到的模式是，你可以这样做，以换取节省 20% 的成本。这样做并没有什么错。实现增长的两种方法是做得更多或做得更快。因此，对于订阅和贷款，您不想节省 20% 的劳动力，而是希望重新设计工作流程以减少决策时间。因此，虽然信贷员需要两周时间来审核您的申请，但我们可以在 10 分钟内给您初步答复，而无需等待。这使得产品能够改变并推动增长。所以这是快速模式。还有更多的方法。另一个例子是，我不知道有很多公司只能向昂贵的高端客户击掌，比如客户服务，对吧？但不是向少数人提供高级财务建议，我们服务更多的人。一旦您可以向更多人提供财务建议等服务，您就可以改变您的产品以推动增长。因此，如果人工智能可以让你更快地做某事或省钱并为更多的人服务，而不是为数千人服务，因为它不经济。我所看到的这两种模式推动了价值增长，我认为这对于释放非法 GDP 增长至关重要。哈利：你说你这样做是出于经济原因。您认为了解英伟达同时拥有模型和芯片业务的所有权垂直领域是否重要？我们看到 Facebook 比其他任何人都更积极地建设数据中心。我看到每个人都在建设数据中心。拥有堆栈的每一层是否重要，或者我们真的会看到这一点吗？每个参与者是否都拥有堆栈的水平层？吴恩达：我认为这会随着时间的推移而发展。我们打个比方。在计算机行业的早期，垂直行业的参与者获胜。因为如果你想要将键盘连接到计算机主板（即CPU）时，如果键盘的电压是正负5伏，而CPU的电压是其他电压，可以吗？好吧？所以我不知道API的限制在哪里，CPU是否有以某种方式分配的内存，以及计算和数学加速器是否需要一起工作。因此，在我们最终清楚地了解界限在哪里以及 API 的边界是否清晰之前，像老 IBM 这样的集成提供商就可以解决所有问题并创建有价值且有用的产品。然而，随着行业的成熟，标准开始建立。例如，现在我们有USB标准，但之前也有其他标准。所以你制造电脑，其他人制造键盘，我们将它们插入，一切正常。因此，如果一个行业不成熟，各个参与者可以在相互作用的同时进行各自的操作。它将决定在哪里画线，以便我们可以一起工作。这还不是很清楚。但随着行业的成熟和标准的提高，例如，如果你想在互联网上发布一个压缩的LLM模型，那个文件格式应该是什么？更多标准开始出现，这将使个体参与者更容易做事并融入更广泛的生态系统。哈利：那么你认为扎克和萨姆将所有资金投资于数据中心是正确的，还是我们应该耐心等待，直到行业成熟并成为横向参与者？吴恩达：我认为到目前为止，对 OpenAI 的投资显然已经得到了回报。你可能在某个时候过度投资，但你不知道现在是否是时候。而且我认为许多参与者用来转移风险的金融工具非常有趣。小心使用太多复杂的金融工具来转移风险，因为这可能会增加某个时候出现泡沫的风险。您是否担心经常性贸易？这是需要注意的事情我并不惊慌，但我认为也许它们会变得更加泡沫化，监管更少，或多或少像泡沫。这些迹象表明事情有点像泡沫。哈利：这些迹象什么时候对你来说成为一个大问题？吴恩达：我想你提到了红杉资本关于 6000 亿美元人工智能问题的论文。我对此很好奇。但有趣的是，我的担忧因堆栈层的不同而异。所以我看到的是应用层有一个非常明显的好处。我认为有人训练这些模型，然后构建一个应用程序并花费 10 万或 100 万美元并且不从中赚取任何利润，这是很棒的。我认为基础设施投资很难达到正确的水平，因此很明显我们需要更多的数据中心和更多的半导体，而且很明显我们应该投入大量资金，我很高兴我们正在这样做。然而，很难确定到底多少投资合适。然而，这需要大量的投资。是您对泡沫辩论感到沮丧吗？我不介意泡沫争论。这种炒作让我很恼火。我不知道。一位监管者打电话给我说：“我听说人工智能可能会导致人类灭绝。”幸运的是，这种情况现在比几年前少得多。相反，谈话的重点应该是我们如何提高员工的技能以及我们可以在哪里投资，而不是如何放慢这种速度。我认为这种炒作确实扭曲了公众对人工智能的看法。这种炒作的一个缺点是，如果没有公众对人工智能的支持，事情就会进展缓慢。例如，我的一位经常与高中生一起工作的朋友，她正在与一位高中女生谈论可能在韩国从事人工智能工作，她说，你知道，我听说人工智能可能会导致人类灭绝。我不想与此有任何关系。换句话说，宣传让这位女高中生非常远离人工智能研究。有望进入人工智能领域的时机。我认为，当社区停止建设可能对社区和世界有益的数据中心时，这会导致人们在学生个人和社区层面做出奇怪的决定。我想这也是不幸的。哈利：我想做一个简短的问答，所以我想做一些简短的评论。但还是继续话题。我的第一个问题是，为了确保学生具备为人工智能时代做好准备所需的技能，您对教育机构最大的建议是什么？吴恩达：面对现实，更新你的课程并教授有关人工智能的一切知识。 ests学生将生活在一个使用人工智能并受人工智能辅助的世界中。应该教导学生这样做。我认为这因领域而异，但有一点是明确的：所有学生都学习编程。哈利：是什么让你改变了主意？您对过去 12 到 18 个月的人工智能有何看法？吴恩达：我认为我最喜欢的工具不断变化。如果你在过去的一年里每三个月问我一次我最喜欢的编码工具是什么，我的答案会不断变化。 Harry：你认为 Anthropic 会在编码大战中击败 OpenAI 吗？吴恩达：这很难说。所以OpenAI拥有非常强大的消费者品牌并且非常有防御力。相比之下，开发人员更有可能快速切换编码工具。我喜欢《克拉克守则》。我认为这很棒，但上个月我越来越多地使用 OpenAI Codex。我认为 Open EyeCrypto 确实正在获得一些强劲的动力。我也在关注Gemi。我认为利益冲突问题的改善速度可能比我想象的要快。换句话说，编码 API 和 DevTools 市场模式比拥有强大的消费品牌要弱。所以我认为这是企业必须面对的问题。哈利：告诉我，你从百度得到的最大的好处是什么？这是一家与任何西方公司完全不同的公司我们已经习惯了。你最大的学习是什么？吴恩达：我非常尊重百度和中国生态系统的速度和实力。我认为令人遗憾的是，在美国的某些地方，建议其他人努力工作被认为是官方错误的。哈利：他们在欧洲因此受到了惩罚。吴恩达：好的。好吧，我希望欧洲观众不要讨厌我或我们俩。坦率地说，我希望每周工作四个小时的人能够非常成功，但现实是，如果人们更加努力，他们会从中得到更多。现在，我承认，并不是每个人在人生的每个阶段都处于努力奋斗的境地。所以我的孩子出生后的一周，我就没有那么努力工作了。和孩子们一起去度假你想花点时间吗？一个多星期了。我还认为，我们应该尊重各行各业的人，包括那些由于某种原因而目前无法尽力而为的人。但如果你想努力工作，用史蒂夫·乔布斯的话来说，就在宇宙中留下你的印记。赋予他们权力并庆祝。如果有人不能努力工作，无论情况如何，我们都应该尊重这一点，也许还应该庆祝。但我认为我们生活在一个可以建造很多东西的时代，我认为努力学习并建造一些东西的人可以取得很多成就。哈利：你们有996工作制度吗？吴恩达：996 不是我明确使用的术语。现在我正在工作，而且我真的很喜欢我的工作。虽然感觉不像工作，但大多数周末我都会坐在咖啡店里努力工作。因为周六我这样做更有趣。所以我并没有真正考虑录制时间。也许是我。 Harry：从管理层转向投资者时，最困难的过渡因素是什么？吴恩达：关于人工智能基金的一件事。我们认为自己是一家基金，但坦率地说，我们更多的是运营商而不是投资者，因为我们每天管理基金。 AAD 基金的风险研究。我认为我们的技能在于构建，而不仅仅是资本资产配置之类的。这就是为什么我们非常努力地过滤想法。我们与客户交谈。有时我也参与与客户的通话。然后我们邀请创始人与我们一起工作。我们审查产品，提供反馈并讨论价格。所以我的日常生活就像操作员一样。最终，需要进行财务尽职调查。然后我写支票并进行后续投资。这就是我们正在做的事情。哈利：我很抱歉，安吉。你们是基金还是孵化器？吴恩达：这就是为什么我们称自己为创业工作室或创业加速器。它被称为测试仪。尽管我们不使用这个术语，但孵化器经常引入已经有想法的创始人。我们甚至在那之前就参与了。我们经常与投资者和合作伙伴合作开发想法。只有当他们有想法时，他们才会一起创业，并寻找合适的创始人共同创立一家公司。这就是为什么我们不称自己为孵化器。哈利：当你制作初始时你拥有多少所有权所有投资并支持公司？吴恩达：这要看情况。最终，我们计划收购普通股.ace。投资创业时，初始投资通常为100万美元，上限为400万美元。这大约是所有权或抵押品的 20%。基本上，当你加入时，你会获得 20% 到 25% 的所有权，再加上一些普通股来补偿你所付出的努力。 哈利：我明白你的意思。你认为对我来说最重要的是什么？吴恩达：但对我来说，我们这样做的原因是因为我们发现进行竞争性交易流程的风险投资公司可以通过这种方式赚很多钱。我认为我的团队最大的贡献不是争夺有吸引力的报价。这是关于找到一个想法并建立一家公司，如果你没有与创始人合作，这家公司就不会存在。因此，我相信我们可以通过建立新的公司来为世界创造更多的价值，而不是简单地寻找时髦的公司并进行投资。把钱花在他们。哈利：安德鲁，你今天最担心的是什么？作为一个乐观开放的人，您担心什么？吴恩达：每个人都很难跟上我们的步伐。在以前的经济变革中，比如我们国家从农业转向非农业时，农民可以继续务农直到退休，但他们的孩子必须学习另一门手艺，也许要搬到城市或另一个地方。这次的变化是如此之快，以至于我们需要现在活着的人，而不是孩子，来学习新技能。这实际上是非常困难和历史性的。这样看来，我认为我们在这方面一直不擅长。哈利：安德鲁，你接受了很多采访。你正在和很多记者交谈。我不是记者。事实上，他从来没有工作过。您认为向您提问的面试官的素质如何？吴恩达：我认为媒体在收集和传播知识方面发挥着重要作用。相信记者提问的质量随着时间的推移，ons 已经明显改善，但仍然存在夸大的因素，继续扭曲信息生态系统。不幸的是，有一些经济激励措施，通常还有法律福利激励措施和某种类型的援助。这有点夸张了。事实上，这也是我所看到的一种模式。我不会透露任何公司的名字，但我看到有几家公司对此表示担忧，并随着时间的推移调整了他们的声明。所以我只是说，随着公司的成熟，他们很聪明，但我认为有些公司面临着更大的生存风险。我不会点名，但我认为这些公司是最糟糕的广告来源。因为你没有什么可失去的，你所做的只是胡言乱语。哈利：从很多方面来说，我认为这是一次绝望的反击。如果你看一下像戴米斯这样的证明，你可以清楚地看出他是一位伟大的领导者。或者你可以看看山姆或达里奥。我认为随着两家公司的成熟，他们的立场都大大软化了。安德烈斯·吴： 是的。我不会亲自发表评论，但我认为当你有疑问时你会说一些更聪明的话。但当面临更大的生存风险时，人们可能会说一些奇怪的话来筹集资金。哈利：我喜欢以一个明亮的基调来结束。展望下一个10年，你最期待什么？例如，我的母亲患有多发性硬化症，我相信我们会取得令人难以置信的进步。多年来对一种疾病的医学发现几乎没有取得任何进展。这让我很兴奋。什么让你兴奋？吴恩达：听到你母亲的事我很难过。可以 谢谢。我想告诉大家的是，每个人都希望能够构建人工智能。我认为有一个想法和实现它之间的距离变得更短了。我们不仅需要软件工程师。因此，并且在未来，我希望很多人能够说：“我开发了一个相关的应用程序”，而不是“你有相关的应用程序吗？”并且不再只是一个软件tware 用户并成为软件创建者。如果我们这样做，世界各地的人们就会变得更强大，取得更多成就，享受更多乐趣。哈利：安德鲁，我真的很喜欢做这件事。非常感谢您陪伴我的研究和活动。你太棒了，我真的很感谢你的时间。吴恩达：我真的很喜欢你的节目，很高兴来到这里，哈利。
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