2025跨年特辑:和广密预言LLM产品超越Google之路

全文1814字,阅读约需6分钟,帮我划重点

划重点

01广密预言LLM产品将超越Google,走向同一个叙事之下,争夺同一片领地。

02无论国内外的AI产品,如ChatGPT、Anthropic等,最终可能收敛到同一个叙事之下。

03他认为,AI产品的商业形态将探索全新的交互界面、商业模式和高质量可扩展的数据。

04此外,长距离复杂任务将成为下一个重点,需要高质量的专家标注数据。

05最后,广密对2025/2026年的AI产业趋势进行了预测,强调了高质量可扩展数据的重要性。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

今天这集是我和广密【全球大模型季报】第5集,是2024年Q4季报,也是我们录制的第二次跨年特辑。

提前和大家见面啦:)

这次你会发现,我们的聊天篇幅开始从大模型技术转向对大模型产品的探讨。很大概率来说,产品会是2025年AI的最大趋势之一。AI产品会如何落地?产品形态又会如何演变?

广密带来了最新猜想。他提出,过去半年他最强烈的认知变化是,不管国外的ChatGPT、Anthropic、xAI、Perplexity,还是国内的豆包、Kimi,甚至是做Coding相关的Cursor、Devin……虽然各个产品的产品形态不一,从不同路径发散,但最后会殊途同归。他们最终很可能收敛到同一个叙事之下,争夺同一片领地。

很开心转眼之间,【全球大模型季报】已经陪伴大家1年,明年仍然希望这个系列能持续地帮大家了解最前沿的AGI动态并带来认知进化。

本集是《张小珺Jùn|商业访谈录》和《海外独角兽》的串台节目。

我们的播客节目在腾讯新闻首发,大家可以前往关注哦,这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯。

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02:33 Part 1: OpenAI

  • ChatGPT本质是奔着“下一个Google”方向去了,如何beat Google是最大的牌

  • 一定要逛计算机历史博物馆,理解“计算架构+信息分发”演变的主线逻辑

  • Google也是从Yahoo边缘市场撑大做起来,伟大公司是从边缘市场起来

  • 小红书非常有意思,融合了搜索+推荐+问答+做任务一体化

  • 这些产品最终的最终会变成任务引擎、任务容器,是下一个Google

  • 电商过去最核心的是GMV,订单转化率,AI时代我感觉是任务完成率

  • Chatbot对话形态大概率不是提取智能最有效的交互方式,模型如何更主动?

  • 可能的一个产品形态是个人助理或者超级助理

  • Context非常核心,绝大多数人都还没意识到,是一条关键的暗线

  • 如果AI的生成能力增强了,未来会生成的是什么?最大增量数据是软件

  • 既然这些LLM产品想成为Google已经变成了一张明牌,你觉得Google有能力阻止这件事发生吗?

  • “下一个Google”的产品,会是一家垄断吗?

  • 微软和OpenAI同床异梦,微软可能会投资Anthropic

51:04 Part 2: 硅谷其他AI公司和产品

  • Anthropic:得Coding,得开发者,得API消耗,有机会得生态,做OS

  • Anthropic比较专注Agent,怎么让Agent更快落地是更高优先级

  • Killer App长期要有竞争力,要端到端垂直整合能力,向下优化,优化成本、模型架构、模型大小、调整模型数据分布、甚至向下优化推理芯片

  • xAI:还是注定要成功,但是upside还有多少不太确定

  • Perplexity:更像是一个信息处理的Agent

  • Cursor:Coding产品形态要快速迭代,之前补全下一个代码,Cursor补全下一个Action,明年可能端到端生成软件

  • Devin:第一个真正意义上做长距离复杂任务的Agent,明年最具有商业价值的是long horizon Agent(长期规划智能体)

  • Mistral:已经不用再关注了,他们内部也正式放弃预训练了

01:02:24 Part 3: 对2025/2026关键的预言性判断

  • 1 /Long horizon task 是下个重点,重要核心圈子几个大佬级人物都在重点做

  • 2/ 产品形态的探索,全新的交互界面

  • 3/ AI商业模式的探索,今天商业模式还是移动梦网时代

  • 4/ 高质量+scalable的数据,尤其是各个垂直行业里面,有没有几千条甚至上万条,任务+Reward数据,要高水平专家标注

  • 5/ GPT-5/4.5 Orion:提升能有多大

  • 6/ O1后面天花板走到哪:大规模scale RL/o1之后会怎么样,会不会很快遇到瓶颈

  • 7/ 假设Coding能力明年提升10倍,软件开发范式怎么改变

  • 8/ Context很重要,大家都还不够重视

  • 创业公司没法同时做好这么多,得找锋利的切入点,一根针捅破天

01:11:11 Part 4: 再谈Scaling Law

  • Ilya最近提的pretrain data wall(预训练数据壁垒)是什么?

  • 后训练中有一个关键问题是奖励模型(reward model),整个地球上没有一个reward model衡量所有人,你相信会未来有吗?

  • O1系列天花板会卡在哪?这条路通往AGI吗?

  • Scaling Law关键阻碍不是算力,不是算法,是data问题

  • ChatGPT有数据飞轮吗?未来会出现吗?哪些产品里有高价值数据?

01:22:19 Part 5: 复盘2024

  • 回顾一下,能定义2024年全球大模型产业的关键时刻?

  • 全球大模型又狂卷一年,卷出了什么?

  • 今天想要进入决赛圈,条件是什么?

  • 哪些去年的判断你今天更坚信了,哪些去年的判断你今天认知有改变?

  • Mega7巨头里面最看好哪个?

  • 硅谷人才在流向哪几家公司?

  • 明年如果只投一个方向,投什么?

  • 这一轮大的机会,我总结是这3个……

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