wangdage
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最近豆包收费了,让我想到一个问题
AI发展在中国有一个逻辑BUG
过去中国互联网企业都是怎么盈利的呢?
都是低价/免费提供服务获客,之后再利用用户数量优势形成垄断,变现
掌握用户就等于掌握一切
这在过去带宽费不高的时代,其实是完全可以理解的
因为像微信,QQ这些软件用户,维持用户的成本基本就是0,最大的成本是获客
用户一直白嫖,企业也无所谓,即使垃圾客户也比没客户要好
但是AI不一样,AI他回答每一个问题都是要token的,是要花钱的
维持大量白嫖客户,成本不会像微信一样基本等于0
豆包作为中国目前最火的AI,可能也是率先扛不住白嫖的
那么未来类似于豆包这样的AI在中国怎么办呢?
逼迫中国用户改变习惯,拒绝白嫖可能是唯一出路
对了再说一下,在我看来豆包和Deepseek ,以及同样抖音旗下的seedance之类的AI还是有区别的
在我看来豆包基本不能提供生产力提升,用户主要偏向纯娱乐
这类用户付费意愿极低
但是Deepseek 和seedance不一样,很多人是用他们赚钱的,这样付费意愿就强很多,不会陷入这样的悖论

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五粮液的财报,不是什么会计差错更正,绝对是涉嫌财务造假
白酒行业渠道压货很正常,所以动销款(产品从经销商或终端门店真正卖到消费者手中)很重要,白酒圈常说没有动销的压货都是耍流氓,还有就是开瓶率,但作为堂堂的五粮液公司也不能如此打算盘,先看数据
1.营收调整
Q1:369.40-170.86=198.54亿元
Q2:158.31-64.24=94.07亿元
Q3:81.74-71.28=10.46亿元
前三季度营收消失了303.07亿元
2. 利润调整
Q1:148.60-44.16=104.44亿元
Q2:46.32-2.08=44.24亿元
Q3:20.19-18.51=1.68亿元
前三季度利润消失了150.36亿元
303亿营收、150亿净利润,真不是小数字,是不是以后财报都可以先随便写,第二年再调整回来,再来个业绩大增,功劳全归于即将新任的懂事长?



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这段话,漏洞实在太多了,仿佛一个完全没经历过那一波国企改革的朋友的美好的想象。
经历过的人很难说得这么轻薄戏谑😂,漏洞就慢慢聊吧,一个一个说。
一、纯编数字来论证观点
四大AMC接的是1.4万亿,人民币,没错。当时一年GDP是多少?
8万亿上下对不对?哪儿来的一万亿?纯编么?
哦你说的是美元啊?那债务为什么要用人民币呢?用津巴布韦元不更好么?
二、“民间一夜盘活”的表述太过于荒诞了
看到这句话会有生理的恶心。
他把无数人的下岗、困窘、拼搏、努力、牺牲,全都换成了百灵鸟的歌声😂
没有WTO能盘活么?为了入世那一代人从上到下付出了多少?
没有城镇化、房地产狂潮、制造业全球化、地方财政暴增能盘活么?
一夜盘活,呵呵呵呵,盘了十几年呢…
而且,上述,哪个能再来一次?
三、鸡汤化复杂历史过程
上一轮,准确地说:
是当年国家先把银行坏账先藏起来,社会再用一代人的下岗、市场化、外资、出口、地产、人口红利,把这个坑慢慢填上了。
整个过程全社会都承担了责任,都付出了代价,无非是一个高速宏观发展的进程让这个代价看上去没那么痛苦了。
但是,这绝不是鸡汤。
四、无视时代背景
当时:低工资、人口出生率高、人口结构好、产业发展阶段初期、没有全球化、制造业低端,有城镇化的大把空间,债务总体水平不高,地方财政收入预期增长,人们充满了希望。
现在呢?
这么对比都不如说原始人可以每天穿树叶所以现代人也能每天穿树叶。
不,我不能!
五、至于“内债不是债”
这句流传甚广的俏皮话,可以以后单独开个帖子拿出来聊。
简单来说是这样,国家有能力把内债拉长了慢慢消化,但是它也一定有经济代价,它更不能无限扩张。
更不能用这句话作为任何讨论的终点。
———
最后,咱们忽略掉那些纯编的数据,简单总结一下:
链接里的这段话,把“债务能不能技术性展期”偷换成了“债务有没有经济代价”。
然后,完全忽略了时代背景、国际关系、年龄结构、人口、产业阶段。
然后,像极了一个完全没经历过那波动荡的人,唱的一首《青春修炼手册》,罢了。
华尔街观察 Xtrader@cnfinancewatch
推特上一拨所谓分析师为东大化债担心 他们忘记了,内债不是债。当年国企改革,难吗?那也是债,是化债。成立四大化债公司,把债务接过去,1.4万亿。当年国家一年GDP才一万亿。 然后民间接过那些资产,资产一夜盘活创造了此后持续三十年的工业制造业繁荣。 这次化债,政策工具箱更多。至于化债过程中的问题,我的意见,大国治理如烹小鲜,难免需要左右协调。 但,化债根本不是问题。
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AI除了缺电缺算力,下一步会缺:互联网数据。
晚晚我假期在看「美股新股神」Leopold写的《Situational Awareness》,
里面提到一个AI还有个核心变数:互联网数据正在枯竭。
Llama 3训练用了15万亿tokens。
但整个互联网去重之后,
高质量内容也就30万亿出头。
所以AI前沿模型,
差不多快把人类写过的东西,翻了个遍。
而且这30万亿里,大部分是垃圾。
电商页面、SEO水文、广告落地页,
GPT-4级别的算力大半都浪费在喂垃圾上了。
重复喂老数据也没用,
学术研究发现翻来覆去到第16遍,收益基本归零。
现在AI训练的方式,
是让模型极速扫过海量文字,
但研究者们在探索另一条路:让AI自我博弈,从失败中学习。
「合成数据」「自我对弈」「强化学习」就是走这些路,
简单来说,就是让AI换一种学法。
Leopold在里面用AlphaGo打了个比方。
第一阶段AlphaGo学人类棋谱,第二阶段自己跟自己对弈了几百万局,
然后走出了连李世石都看不懂的第37手,
人类棋手几乎不可能走的那步。
所以给语言模型开发「第二阶段」,
是目前最关键的研究问题。
Leopold这段最后说,
如果某个实验室率先找到突破口,
那将是通往AGI乃至超级智能的关键,美国最珍贵的秘密之一。
晚晚我就在想,
过去几年AI的进步高度透明,
比如OpenAI发论文,DeepMind发论文,
他们方法论基本都是公开的,
后来者照着做就能追上。
所以这一轮AI竞争本质上是资本竞争,
是算力竞争,是招人竞争。
但如果,突破数据瓶颈,AI新学习方法的突破,
AI竞争会从「大家一起爬坡」变成「赢家通吃」。
又会是另一个时代。
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外需与外资一旦中断,经济至多只能依赖(姑且算)一半的存量空间运转。在这种格局下,国家资本在争夺存量资源方面具有天然与制度性叠加的优势,结果必然是:大量不依附权力结构的民营企业,将陷入一种甚至比典型经济大萧条更为严峻的生存困境。
由此带来的连锁反应也十分清晰:社会矛盾显著上升,需求结构急剧分层,依赖财政或政策托底的领域大幅增加,整体运行成本持续攀升。对普通市场主体而言,可行的应对路径其实相当有限:一是尽可能出清不良资产与低效资本,降低自身风险暴露;二是耐心等待周期演化——当国有资本在效率层面逐渐显现约束时,新的制度缝隙与协同空间才可能出现。届时,若能从社会协同与新型组织方式入手,或有机会切入新的生态位,实现再进入。
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这个trail 跟Zion的the narrows 很像,最后都得趟水才行。
这里是大河(Rio Grande)的尽头,墨西哥🇲🇽的开头。触景生情作湿一首😜@songqingshu1234 @89_64Frank @victoryuan19
我住大河头
墨居大河尾
不见湿背走线来
共饮一河水
第一次冒充湿人 哥儿几个赶紧给呱唧呱唧😅
x.com/lukeyoung2018/…




Luke Young@LukeYoung2018
@upinsmokesw1 是,美国著名的Rio Grande 的源头从我的后院穿过,这一段河道也归我所有。后面紧挨着的是国家森林公园。这段视频是六月的。
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