@rohanpaul_ai:“发明制冷的人赚了一些钱,但大部分钱是由可口可乐赚的,可口可乐利用制冷……
摘要
Chamath Palihapitiya 将大型语言模型与制冷技术相类比,暗示最大的价值(如可口可乐)尚未被创造出来。
🎯“发明制冷的人赚了一些钱,但大部分钱是由可口可乐赚的,可口可乐利用制冷建立了一个帝国。
大型语言模型就像制冷一样,而可口可乐尚未被建造”
——Chamath Palihapitiya (@chamath)
----
来自“iConnections” https://t.co/Yb12BrImAV
查看缓存全文
缓存时间: 2026/05/31 14:52
🎯“发明制冷技术的人赚了一些钱,但大部分钱被可口可乐赚走了,他们利用制冷技术建立了一个帝国。
大型语言模型就像制冷技术,而可口可乐帝国尚未建成。”
~查马斯·帕里哈皮蒂亚 (@chamath)
来自 “iConnections” https://t.co/Yb12BrImAV
相似文章
@rohanpaul_ai: Yann LeCun 表示,LLM 在价值或投资上并非泡沫——它们将驱动许多实际应用并证明当前基础设施投资的合理性。
Yann LeCun 认为,LLM 在价值或投资上并非泡沫,因为它们将推动许多实际应用并证明当前基础设施支出的合理性;真正的泡沫在于假设 LLM 能够实现人类级别的思考。
@andrewchen: LLM 的百事可乐挑战——在一周内大量新模型发布之际的逆向观点:我们大家都会做很多“普通提示”……
Andrew Chen 认为,对于常见的“普通”提示,前沿模型和开源 LLM 几乎无法区分,这意味着定价将趋近于零,开放权重模型将在消费者使用中占主导,竞争优势将从原始模型质量转向包装和捆绑。
@defileo: 大多数人为一个MBA学位支付5万美元,只为了学到Chamath在一节课上免费教给斯坦福学生的内容。无需学…
Chamath Palihapitiya在斯坦福大学免费讲授了一堂关于扩散模型与视觉模型架构的课程,分享了如何在AI时代取得成功的见解。
@thealexker: .@chamath 关于在2026年构建护城河:如果你是一家合理的公司,为什么不去寻找一种独立的方式来获取智能,以免泄露你的竞争优势?
Chamath 认为公司应该使用像 GLM 这样的模型构建自己的 AI 智能,以避免泄露竞争优势,并强调成本效率和控制。
@rohanpaul_ai: https://x.com/rohanpaul_ai/status/2061090030333116915
风险投资家Chamath Palihapitiya认为当前高利率环境是科技行业必要的‘清醒剂’,早期风险投资在利率上升期历史回报最佳,未来十年两大驱动力是能源和计算的边际成本趋近于零。