Episode Details

Tessy与Frank不是泛泛之交；今天，我们要深探AI时代和英伟达最新动向。NVIDIA又有新产品，乔布斯般的发布&春晚氛围，马斯克也自不甘寂寞，推出开源大模型GROK1。技术趋势、市场动态、晶体管的秘密和未来构想——一切尽在今日对话。环节开启，开拓您关于未来AI世界的想象！

【话题时间线】

00:02:02:人工智能的未来格局：谷歌与苹果的竞争与合作
00:06:49:黄仁勋带来的黑科技：A100、HB200超速的芯片
00:13:42:中国在芯片领域的发展与挑战：华为等公司的崛起与美国的压制
00:20:30:中国AI市场的机会与挑战：商业化潜力无限！
00:27:25:能源消耗与人工智能发展的关系：挑战与机遇
00:34:18:人工智能的未来：从大公司到个人玩家的无限可能性！
00:41:07:AI技术浪潮中的赚钱之道：应用端的重要性与盈利模式
00:48:01:大模型技术的不确定性与创造性的催生：谁会成为受益者？
00:54:54:AI时代的挑战与机遇：如何利用个人AI提高工作效率？
01:01:46:教育制度下的孩子：如何在AI大爆发时代中脱颖而出？
01:08:37:追求内心的声音：一个建筑公司的非凡之旅
01:15:30:AI与机器人：人类学习的更快方式，还是知识储备的外接资源？

【主播】薛铁鏻，教练吧创始人，ICF（国际教练联盟）MCC级别的教练，曾在两家上市公司任副总裁，金牛和瑞投资集团合伙人，中国传媒大学特聘客座讲师，多家大学的客座教授，LUXX Master大师级分析师及导师，国家二级心理咨询师等。

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【嘉宾】Frank教练，资深科技圈老兵，曾经在迪斯尼流媒体部门任中国区技术负责人;Tessy教练，ICF认证PCC级别教练，专注B2B营销增长20年，哥伦比亚商学院成功教练。​

【背景音乐】ZhangKey

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【我们的栏目】

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新鲜组合深度解析英伟达AI发展
邀请到了两位新组合，他们分别从事市场营销和技术的角色。他们谈论了英伟达发布的新产品，以及马斯克发表的关于开源大模型的言论。英伟达在工业革命时代是工业发展的血液，在新能源汽车时代是电池影响整个发展的重要因素，在人工智能时代，芯片成为人工智能发展的动力。未来，英伟达有望比谷歌和马斯克更厉害，并且其布局非常厉害，包括基建层和应用层。此外，他们还提到了摩尔定律，认为每十年可以提升100倍性能，这对于AI的发展非常重要。

英伟达芯片架构变革与AI时代发展
主要讨论了英伟达在AI领域的布局和发展。英伟达的硬件布局已经提前几年，他们推出了H100芯片，性能非常强大，但成本较高。随着技术的发展，英伟达又推出了B200 GPU和GB200超级芯片，性能和成本都有了显著提升。这些新技术将推动AI推理的发展，为GPT等大模型提供更多的算例。此外，越来越多的APP开始使用AI技术，从应用层面来说，AI技术无疑是一个革命，但目前还无法预测它给我们带来的影响。

基础设施建设与科技浪潮的崛起
这段内容主要讲述了基础设施建设和软件发展对商机的影响。随着基础设施建设和软件的进步，商机的空间变得越来越大。以东北到北京的旅行为例，现在的速度非常快，从东北到广州的火车旅行时间缩短了很多。同时，基础建设也变得越来越发达，飞机票价格也越来越便宜。因此，商机会变得更加繁荣。此外，会议还提到了华为公司在中国科技领域的地位，虽然华为在某些方面已经超越了美国，但整体来说，距离美国仍有很大的差距。

算力基建与AI应用的价值链分析
主要讨论了高端价值链的发展和机会。讲者以三体为例，比喻了美国的基础能力冻结，使得企业只能发展APP级别的应用。讲者认为，算力大模型等基础建设一定是垄断的，因为它们对资源、实力和人力要求非常高。同时，讲者提到了AI行业的发展，认为未来的一年内，摩尔定律可能不再存在，但仍有创纪录的可能性。此外，讲者还提到了应用层面的技术发展，认为华为的出现给外资企业带来了更大的威胁，迫使他们必须加大研发力度，了解用户需求。

中国在技术基础建设上的优势与挑战
主要讨论了中国在工业技术方面的优势和挑战。中国已经取得了很多基础建设方面的成就，但在应用开发和数字化方面，中国并不落后于欧美国家。虽然中国的企业规模和算力可能无法与大企业相比，但中国的需求量大，人才充足，因此有足够的机会在商业化方面取得突破。同时，中国的大公司如华为和英伟达等，也在不断布局和拓展业务。在这个基础建设发展的时代，卖铲子的人（即大公司）可能会成为最赚钱的群体。

算力提升与能源技术的发展
主要讨论了算力提升对储能行业的影响。随着算力的提升，大模型的训练成本将降低，这将推动储能行业的发展。英伟达的H100GPU峰值消耗为700瓦，预计2024年一季度的销量将达到2千万。此外，英伟达的H100GPU总功耗将位于全美第五，这将推动储能行业的发展。因此，算力提升将在各方面互相卡脖子，每个地方都要站稳自己的生态位。

大模型对能源消耗的影响与挑战
主要讨论了大模型在能源消耗方面的影响，以及大模型与个人创业公司的关系。大模型的发展可能会导致训练一次大模型需要消耗地球的百分之十二十的能量，这使得计算和能源问题成为制约AI发展的一个重要因素。此外，大模型的推理能力对于产生智能APP至关重要，但这种推理能力是有门槛的，需要花费大量时间和金钱进行训练。因此，想要搞大模型，需要有足够的算力、数据和算法，同时也要有足够的资金门槛。

AI驱动的智能化APP变革
会议讨论了推理能力在APP智能化中的应用，以及大模型在硬件和软件基础设施中的地位。随着硬件的下降和开源社区的壮大，个人玩家也有机会参与到这个领域。未来，大模型可能会成为一个类似软件基础设施的平台，提供通用的能力供更多人使用。同时，开源社区也将在这一过程中起到关键作用。

大模型时代下的AI应用与商业化
这段内容主要讲述了大模型时代的发展趋势和技术应用。大模型时代的企业更注重应用端，满足用户需求，持续满足用户需求的企业才能赚到钱。虽然一开始投资大模型的公司可能面临估值虚高的问题，但随着技术热点的过去，商业化端仍然没有起来，导致技术浪潮的有效性下降。因此，在巨人的肩膀上，企业可以更快速地看到推力算法的这一些。虽然大模型在短期内可能会面临一些挑战，但只要能满足用户需求，持续满足用户需求，就有可能赚到钱。

大模型在商业化中的应用与挑战
主要讨论了大模型在各个领域的应用，如政府、企业和个人。大模型在医疗、金融等领域的应用已经取得了显著成果。然而，大模型的成功需要与其他技术结合，如硬件、软件和生态系统。此外，互联网的发展也带来了许多商机，如APP开发等。因此，提前进入这个领域可以抢占市场商机。

大模型技术与未来就业趋势
主要讨论了未来哪些职业可能会被淘汰，哪些职业可能会抓住机会。讲者认为，虽然大模型等技术正在