编辑 | 林芯 “长期的 token 定价应该只有今天的十分之一。” “从能力上来说，模型的发展严重过剩了。” “FDE 在当下其实是’产品还没有完全成熟’的一种代名词。”
这是硅谷网络安全巨头 CEO Nikesh Arora 做客 20VC 表达的一系列观点！
如今的大模型领域，各大模型厂商不断开卷，模型越来越智能。但在 Nikesh 看来，人们今天用 AI 做的 90% 的事情，根本不需要用到什么 Fable 5 或者是 Mythos 5 这种最先进的模型。
我认为从能力上来说，模型的发展严重过剩了，特别是面对消费者和大多数企业的需求时。比如，两年前的模型已经足够应付我们理解的大多数查询了。
除了卷模型能力，大模型厂商真正的护城河是：记忆与上下文。
一旦开始针对每一个独立用户建立起这样的上下文，就会产生用户粘性，而这就会变成公司的护城河。
前沿模型公司也深知这个问题，所以他们正积极地把”记忆”和”上下文”融入到自己的模型中。但这也会给用户带来问题：可能要为此付两次费。
还有 Token 价格，Nikesh 认为长期的 token 定价应该只有今天的十分之一。
如果 Token 注定会变便宜，为什么现在还没看到前沿模型的降价呢？
Nikesh 直言，因为现在这些前沿模型公司发现自己正在进行”价值最大化”，他们正在以一万亿美元的估值进行融资。他们手中唯一的杠杆，就是从经济角度出发，对自己产品组合中增长最快的东西收取更高的费用。
大模型公司在不赚钱的聊天机器人里该怎么盈利呢？是要像 OpenAI 一样建立一个广告引擎吗？
Nikesh 曾在 Google 担任过首席商务官，在他看来，整个广告蛋糕的总体积不会增加。在线上世界，已经分走了 60% 到 70% 的广告蛋糕。除非大盘会发生爆炸式增长，否则那些广告收入，必须从现有的广告总额里去抢。不过，也存在一种可能性，那就是 AI 最终会夺取更多的”交易收入”。
备注：交易收入，这是商业模式里的一个核心概念。它不是指传统的”卖软件/订阅费”，而是指从发生的每一笔真实交易中抽取百分比或佣金。
第二，为什么现在的 AI 行业需要 FDE？（前线部署工程师）
关于这个问题，Factory CEO 认为，”如果你需要靠 FDE 才能把产品卖出去，说明你的产品做得很烂。” 而 Nikesh 认为面对现在产品还没有成熟就要销售出去的状况，在短期内是需要 FDE 的。 FDE 在当下其实是’产品还没有完全成熟’的一种代名词。实际上将 AI 真正用于企业也不过 12 个月，在这么短的时间内，产品还没有定型，也没有经过企业需求的检验。因此，FDE 意味着：我派几个人去你的办公室坐着，根据你的需求来调整我的产品。
在另一方面，真正的 FDE 是能够把客户那边的代码带回来、反馈到你们核心产品中的人。他们会说：”听着，我在客户现场写了这个功能，因为他们有这个需求，而我们应该把这个融入到我们的标准产品中，因为所有人都会需要它。”
第三，SaaS 应用将让位于 AI 应用。
Nikesh 的理由很简单：SaaS 应用没有观点，而 AI 应用将拥有观点。而我们要从”没有观点”的软件走向”拥有观点并表达观点”的软件。
第四，AI 基础设施依旧是印钞机，但未来可能会出现一段消化期。
对算力的需求让基础设施公司不断扩张，但我们面临着物理学的极限。（现实世界的建设速度和物理资源却跟不上） 当我们认为对算力的需求就在那里时，执行的能力却受到了物理学极限的限制，而基础设施玩家们针对这一需求已经建立了过剩的产能。
第五，当主持人问到：如果在 AI 时代重新创立一家网络安全公司，将会有什么调整？
Nikesh 类比现在的自动驾驶汽车，提出了一个观点：如果你是一家正在构建 AI 融入能力的企业，你必须采取特斯拉的方式，但你绝不能采取传统汽车制造商的方式，他们只是试图塞进一点点 AI，进行某种”AI 洗白”，然后说我最终会实现目标的。
第六，整个世界将变成一个由分化模型割据的世界。
Nikesh 认为，物理 AI 不会像通用前沿模型那么简单，因为物理 AI 没有消费级的通用场景，所以你会看到这些模型向深度垂直发展，整个世界将变成一个由分化模型割据的世界。
当然，除了上面的内容，还有更多硬核观点，例如”模型越狱”“前沿模型的本质是广度和深度”“数据分析的世界已经开始被重塑了”“硅谷过度狂热与恐惧错过”等。
全文就在下面！
主持人：我看到了你的推文，我觉得太精妙了。你发推说，前沿模型的问题本质上是”广度 vs 深度”的问题。你能帮我解释一下吗？
Nikesh：是的。现在有了这些惊人的前沿模型，它们每隔几天就会互相比拼、跨越式发展。OpenAI、谷歌或者在 Anthropic 每隔几天就会发布一个全新的模型。问题就变成了：好吧，这些模型正在进入这个领域，我需要构建什么？我需要用这些模型做什么？当你意识到即使是最好的模型也有很高的误报率（false positive）时，你就会发现，由于某些原因，在消费者领域我们似乎并不在乎。
备注：false positive 是指在测试或检测过程中，系统错误地报告了一个问题或缺陷，而实际上并不存在这个问题。
今天早上我和我家人聊天，她说她刚用 ChatGPT 问了所有这些问题，感觉非常有帮助。我想，消费者对误报的容忍度要高得多，因为中间总是有”人”的存在，总有人在理解模型说的话，并做出自己的判断，决定是否相信这个模型。通过这种方式，人们在一定程度上过滤掉了误报，或者说人们根本不在乎误报，有时人们甚至选择相信误报。所以消费者对这种”误报”的概念高度容忍，而且模型看起来确实越来越好。
我甚至让 Gemini 为我正在看的一个投资项目写了一份备忘录。我看了一下，感觉相当准确，虽然我微调了几处，但看起来完全过关。所以在消费者端，这是一个”广度”问题。如果换作以前，我得雇一个银行家和一堆投资分析师，花上好几天时间，而我用它 4 分钟就搞定了。所以广度已经达到了，这意味着它成了我的首选之地。正如你所知，在消费者领域，如果你成了首选品牌，其分发效应是具有巨大的乘数效应的。无论是寻找流媒体视频时唯一会去的 YouTube，还是搜索时唯一会去的谷歌，从分发角度来看，这都会产生巨大的叠加效应。所以我们的前沿模型朋友们正在争夺消费者品牌，而误报在其中并不那么重要。
但在企业端，误报至关重要。因为如果你设想一下未来智能体将做出独立决策并付诸行动，你对误报的容忍度必须是零。Waymo 是目前市面上最庞大的智能体产品，取代了一个被称为司机的职位。所有的决策都由 AI 和机器学习做出，它决定什么时候转弯、什么时候停车、该做什么。但想想看，为了用一个 AI 驱动的智能体有效取代人类司机，需要进行多少极端情况的训练？我不知道，大概花费了数百亿美元。这就是把一个应用场景研究透彻并进行极限训练所需要的代价。如果你想想那里发生了什么，他们本可以使用等同于 AI 模型的东西，但随后他们构建了如此多的上下文、智能、极端情况训练和专有数据，才让这一切成为现实。
那你想想，这和通用前沿模型没有任何关系。通用前沿模型没办法告诉你何时转弯、何时停车。它们必须理解上下文，必须理解记忆。
所以问题变成了：我到底是把我的记忆和上下文存储在编排层，还是存储在前沿模型中？你认为会是哪一个？
主持人：你觉得会是哪一个？
Nikesh：我认为目前的挑战在于，前沿模型公司深知这个问题，所以他们正积极地把”记忆”和”上下文”融入到自己的模型中，因为他们明白这就是护城河。而挑战在于，你可能需要为此买两次单。如果你说：”不，我不想用你的记忆和上下文。”那么如果你用一个编排层，模型可能就无法发挥作用。
如今的编排层在资金实力上远不如这些大模型公司。这带来的风险是，你最终会陷入一种架构中，模型掌握了大量的上下文，导致你根本无法做到”模型中立”。实际上，为了让你想做的事情达到最大的效能和价值，你不得不成为某个特定模型的”俘虏”。对吧？
这不像是你有得选。你要么对这个模型”梭哈”，要么就完全用不了。你用另一个模型是做不出这一个的效果的。而如果你非要用另一个，你就必须重新设计你的整个应用程序，让它与第二个模型的底层能力进行深度嵌入。
所以，在这个模型分化、各司其职的世界里，我认为开源是一件好事，因为它允许你玩转成本曲线。我不需要动用最聪明的模型去帮我做最微不足道的事。
所以开源是件好事，不管它来自哪个国家。但接下来的问题变成了：你担心这些开源模型里会有什么样的”后门”？你对这一点的担忧适用于任何主权国家，对吧？如果它是一个由国家背景资助的开源模型，那它会藏有什么后门？我能渗透进去吗？这个模型会不会在某天早上醒来，突然激活了体内的”潜伏特工”，开始把所有数据往别的地方传输？这些都是现实问题，但这些都是可以被防护的。
主持人：今天在硅谷，大多数顶尖投资人和创始人普遍信奉、但你却认为完全错误的一个观点是什么？
Nikesh：我目前的担忧是，鉴于技术演进的疯狂速度，以及关于”什么能成、什么成不了”的巨大不确定性，市场上可能弥漫着过度的狂热和一些盲目跟风的恐惧错过情绪。大家总在焦虑：”天哪，如果我没有投资某个看起来很有意思的项目，或者没投进那个风头正劲的创始人，我就会被时代抛弃。”
因为大家都亲眼目睹过这样的先例。看看 Anthropic 的发展吧，对吧？如果你错过了他们的第一轮、第二轮、第三轮、第四轮、第五轮融资，你看起来就像是一个手里没钱的边缘人。要知道，你过去有整整 20 年的时间去投资 SpaceX，但你只有区区 3 年的时间去投 Anthropic。这种时代节奏是截然不同的。
我相信，有多少人因为 SpaceX 终于上市而感到高兴，可能就有同样多的人在暗自叹息：”两年前 Anthropic 主动找上门来的时候，我真应该把那一轮给投了。”所以，我认为现在是狂热与强烈的恐惧错过情绪并存。而这带来的风险是，我们误以为现在冒出来的每一家公司都会成为下一个 Anthropic，从而按捺不住必须硬挤进去。
主持人：Nikesh，我真的太感谢你愿意再次抽空来录制我们的第二期节目了。
参考链接：https://youtu.be/v4GN1q7HX1Y?si=AQ38SjpPv7EC9AZG