如果马云在美国发展会怎样

最近马斯克的一个来访呢，把马云给带火了，因为这个马云呢，在我们的事业中消失了很长段时间，其实我一直在思考这样的一个问题，到底是时代的马云还是马云的时代，因为这个呢，大家都认可的就是时代创造了马云， 其实如果是这样的，我们这么好的一个时代的话，那你肯定是能够创造更多的诺贝尔，诺贝尔奖获得者，对不对？ 那其实现实生活中的我们的诺贝尔获奖者呢，好像只有两位，而且有一位呢，还是啊，还是还是我们在那一个特殊年代啊，记忆了很多特殊的事情，而成就了这一个文学的诺贝尔奖获得者。 所以说有可能哈时代啊，这个东西不一定造就我们马云，因为马云是这个他的思维，他的高度，是很难出现一个这样的历史性人物的，所以我认为呢，就是马云呢，应该是 马云的时代，应该是因为他的这个超强的思维和接触外边的世界啊，更先进的一个理念，才造就了马云的最高的一个这种成就吧，我不知道你们赞同不赞同我这种观点。

我们在启动一场技术革命、观念革命， 我们真正的目的是为了将来。

今天 ai 圈儿最大的新闻不是哪个模型又刷新了榜单，而是 androids 加入了 antropic。 很多普通人可能还意识不到，这件事儿为什么会让整个硅谷震动。 但如果你真的了解 ai 发展史，你会发现，过去十年里，几乎每一个关键节点都有 kpi 的 身影。 imagine 时代有它在， open 最早期有它的身影， tesla 自动驾驶革命它也在。而现在，当整个世界开始进入超级大模型时代，它又去了。 antropic 这件事本身就像某种风向标。很多人总喜欢把 carposi 形容成 a i 大 神，可我一直觉得，他身上真正特别的地方不是天才，而是他像一个始终站在时代交界处的人。他出生在斯洛伐克，小时候经历东欧巨变，后来移民加拿大，这种成长背景 其实会在人身上留下很深的痕迹。你会发现， carposi 身上一直同时存在两种东西，一种是工程师的理性，另一种是东欧知识分子身上那种很深的梳理感。 他不像硅谷很多创业者那样亢奋，没有那种我要改变世界的表演欲。甚至很多时候，他看起来更像大学实验室里那个穿着卫衣，头发乱糟糟，一边喝咖啡一边敲代码的博士生。 可偏偏是这种人后来参与定义了整个 ai 时代。在斯坦福的时候，他失从李菲菲，那时候深度学习还远没有今天这么夸张， 很多人甚至不相信神经网络真能改变世界。可 carposy 已经在研究怎么让机器理解图像，后来他写的 c s 二三幺 n 成了无数 ai 工程师的入门圣经，很多人后来才意识到， 真正改变时代的人，未必是最会赚钱的人，而是重新定义理解方式的人。 copy 最厉害的地方从来不是论文，而是他总能把最复杂的东西讲得像常识。后来他加入 open ai， 那 时候没人知道 gpt 会变成今天这样，整个 ai 行业也还没进入现在这种疯狂状态。可再后来呢？ carpathy 去了 tesla， 那 几年，他几乎亲手参与了机器如何理解现实世界这件事。 autopilot f s d 端到端视觉神经网络，今天很多人已经习惯了 i 看世界，可当年这几乎像科幻片。尤其 carpathy 推动 tesla 用摄像头神经网络替代激光雷达， 背后其实有一种很深的理念。他相信，真正高级的智能不应该依赖规则，而应该像人类一样观察、学习、抽象理解。后来他提出了一个很有名的概念， software 二点零，意思是过去的软件是人类手写规则，未来的软件是神经网络自己学习规则。直到今天，这个观点依然像一句预言， 因为我们现在正在亲眼看着代码正在慢慢变成语言。 carpathy 后来还有一句更出名的话，他说， the hottest new programming language is english。 最热门的新编程语言是英语，当时很多人把它当玩笑，可现在回头看，整个 ai 世界正在朝这个方向狂奔。 prompt agent， 自然语言编程、 vape coding， 其实都来自同一个本质，人类正在第一次用说话来驱动机器。而今天， carposi 加入 anthropropac， 真正让行业兴奋的，其实不是又一个大牛跳槽，而是 anthropropac 拿到了一个极其稀缺的人，因为 carposi 身上同时具备三种能力， 第一种，研究能力，第二种，超大规模工程能力。第三种也是最少见的一种。它能真正理解 ai 到底该如何被人类使用， 这很重要，因为现在的大模型行业已经开始进入一个非常危险的阶段，大家都在拼参数、算力、 gpu、 数据中心。可问题是，真正决定未来的可能已经不只是谁更大， 而是谁更懂智能本身。而 carpacy 恰恰是少数同时经历过 openeye、 tesla 教育、开发者生态这几条路线的人。 anthropropic 让他进入 pre training 团队，其实透露出一个非常重要的信号，他们想解决的已经不仅仅是训练更大的模型，而是如何让模型真正学会思考。因为 pre training 本 本质上就是决定一个模型世界观的阶段， cloud 以后会变成什么样？会更像工具，还是更像智能体会？更偏推理，还是更偏创造？ 很大程度上都和这一层有关。更关键的是， carafe 一 直有一种很特殊的气质，他不像很多 ai 公司高管，更像 ai 世界里的老师。你会发现呢？ 整个行业越来越焦虑的时候，他反而总在认真解释， transformer 是 什么， token 是 什么？为什么 agent 会改变软件世界？为什么自然语言正在变成接口？这种人在今天的 ai 行业里已经越来越少了，因为现在太多人忙着融资、估值、竞争、 发布会和 carpos 身上一直还有一种很旧时代的东西，一种研究员人格。他真的会为了一个问题坐下来想很久，而不是急着喊口号。 所以很多人今天真正震惊的不是 capathy 加入了 antropic， 而是那个一直像 ai 教师一样的人，终于重新回到了大模型最核心的战场。而这件事真正可怕的地方在于， antropics 本来就已经是全球最强的大模型公司之一，现在他们又得到了一位最懂 ai 如何被工程化的人。很多人觉得未来 ai 竞争拼的是谁模型更聪明，但我越来越觉得，真正决定胜负的可能是谁更懂如何把智能真正变成一种新的世界基础设施，而 capacity 可能就是这个时代最早看懂这件事的人之一。