近期硅谷VC、ai创始人交流要点：scaling law或已放缓

近期硅谷VC、ai创始人交流要点：scaling law或已放缓 1、 大模型：AI仍是硅谷唯一的话题，但是没有去年那么狂热了，主要是scaling的速度有所放缓（警惕对于训练算力的需求放缓），大约3-4周前谷歌内部训练Gemini下一代模型（比上一代大10倍，类似GPT-5）时2次都失败了。这也解释了为什么GPT-5延期发布。硅谷目前认为LLM层面再把模型做大难度较大，原因在于： a) MOE后post-training效果不太好，模型没有收敛 b) 数据是瓶颈，合成数据质量比网上搜的数据质量差了不少 2、 不排除GPT-5继续延期，OpenAI下一步精力是在Q3-Q4发GPT-4o+草莓（基于self-play RL强化学习），预计数学和coding能力大幅提升，但泛化推理能力和认知能力提升还没有看到路径。Claude预计下半年发3.5 opus，OpenAI最近团队动荡且大量精力被商业化牵扯，Anthropic模型能力可能会反超OpenAI 3、 Killer App：硅谷VC重注在视频生成和代码生成，行业赛道没有那么热，还是得磨时间。很多行业应用不一定能赚资本利得，但本身是门好生意，ai-native的软件开发团队比原来人数可以减少一半 4、 端侧：看好ai眼镜，是第一款可以hand-free跟ChatGPT交互的产品，体验超预期。苹果继续看好，一级市场在等C端ip16出来之后再猛投。苹果生态优势非常大，入口、数据、生态的优势领先安卓，未来服务收入的占比提升，虽然短期模型能力差一些，但所有模型都可以用 5、 人形机器人：热度太高有点泡沫化，预计落地不会很快，很多东西都没有定义清楚 6、 自动驾驶：特斯拉在硅谷和纽约体验都很好，技术可能已经到了奇点，但商业化inflection point可能在于政策法规需要允许脱手脱眼，才能释放司机时间从而让消费者买单