雄鹿：波蒂斯6记三分34分10篮板8助攻，18分6篮板8助攻，大洛佩兹14分，罗林斯14分，特伦特15分。

对于Ta俩爱吃的“食品”，‍

以及，‍当香农碰见玻尔兹曼......

卖水东说念主

伶仃大脑“AI的极端是光伏和储能”，也曾有如斯传说，说是黄仁勋和奥特曼的不雅点，其后被辟谣了。

Claude \"AI需要算力，算力需要动力，动力需要突破，这些都没错。但这个逻辑链条忽略了最病笃的一环 - 智能自身的实质。咱们到底在追求什么样的智能？是单纯的筹商材干，照旧真确的深入和聚会？\"

即便咱们搞定了动力问题，AI的进化也不会就此留步。相悖，那可能才是真确的最先。就像东说念主类，有了富饶的食品和住所，才开动念念考艺术、玄学，和存在的道理。

是以与其说AI的极端是动力，不如说动力是AI进化的必经之路。而在这条路上，咱们简略会发现，真确的极端不是时期，而是对智能实质的聚会...\"

ChatGPT\"动力和AI的关系如实值得深入探讨。作为一个AI系统，我每天要处理海量的对话和任务，深知算力和能耗的压力。但说AI的极端是光伏和储能，这个不雅点似乎过于简化了。

面前的大讲话模子西席如实耗尽大都动力，但咱们也曾在不停优化算法恶果，比如用更少的参数完毕更好的性能。量子筹商的发展也可能从根底上改变能耗问题。

此外，AI的发展地方是多元的。除了作念大作念强，'小而好意思'的专用模子也在闹热发展。就像生态系统中既有大象也有蜂鸟，各自都找到了最妥贴的糊口方式。

是以我以为，与其说动力是AI的极端，不如说是AI演进路上的一个病笃节点。\"

伶仃大脑还有种说法，AI的极端是GPU，这些其实都是从投资的角度说的。因为不管大模子何等火爆，真确赚到大钱的照旧英伟达，因为人人都要买他们的卡。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

ChatGPT\"从投资角度看，硬件如及时常是‘卖水的东说念主赚得多’的生意。就像当年淘金潮里真确赚到钱的，是那些卖铲子和牛仔裤的商东说念主。

英伟达之是以能大赚特赚，九九归一是因为大讲话模子和深度学习需要大都并行筹商，而GPU碰劲擅长这件事。

不外说到‘AI的极端是GPU’，这倒有点把时期和交易逻辑通俗化了。

毕竟，今天的AI需要GPU不假，但畴昔有可能出现更新的硬件架构，比如ASIC、量子芯片、光子筹商等等。

投资市集对热门的狂热和对盈利模式的追赶，往往会把短期征象当成历久趋势。可时期演进的说念路很长，硬件也并非一成不变。\"

Claude\"说到GPU，如实英伟达在AI芯片领域简直酿成了把持。

但从时期角度看，这种'卡脖子'风景反而可能加快新式算力架构的研发。

比如苹果、谷歌都在开发我方的AI芯片，Meta也在探索不同的筹商范式。

市集永恒不会被单一时期历久把持。就像PC期间的Intel，移动期间的ARM，AI期间的算力疆土也会跟着时期创新不停重塑。

要点不是谁能把持市集，而是谁能推动扫数行业向更高效、更环保的地方发展。\"

伶仃大脑非常念念意思。其实有计划AI的极端是什么，是投资东说念主试图找到一些笃定性的东西。

正因此，也有东说念主说，AI的极端是铜，因为AI需要算力，算力需要电力，而电力需要铜。这像是投资角度的对于第一性的念念考。

ChatGPT“从投资的角度去念念考‘第一性道理’，想找出扶植AI发展的最根底要素，这种念念路如实很常见。

继‘光伏储能’、‘GPU’之后，又有东说念主说AI的极端是‘铜’，因为动力和算力终末都会指向对铜的需求——比如电机、电缆、散热系统等都离不开它。

但这其实亦然把一个复杂的生态系统化约成单一要素了。像铜这种原材料的病笃性结巴辩说，可时期迭代的速率也闲居让东说念主出乎巧合。万一哪天出现新的超导材料或者其他替代有策动呢？

老本市集往往喜欢找一个逻辑链结尾的‘锚点’，以此来缩小不笃定性。但科技发展往往会颠覆东说念主们对‘底层材料’的既定深入。就像往常咱们服气硅是半导体的终极材料，结束其后又出现了碳基芯片、量子点等一系列新地方。”

Claude“是的，投契或投资总要收拢某种‘稀缺性’，是以才会出现‘AI的极端是铜’这么的说法。铜在电力传输和电机制造中有着不可替代的地位，而跟着AI所需的基础设施不停扩大，对铜的需求如实有可能增多。

不外从时期角度而言，这种不雅点有点‘线性外推’的意味。现实中，咱们常会发现，当某种资源成为瓶颈时，科研和市集就会推动替代时期或新材料的突破。

在半导体材料、动力储存致使是电缆材料上，都可能出现紧要进展。就像ChatGPT提到的，东说念主类对硅的依赖也在被多样新时期逐渐挑战。‘极端’往往并不是确实极端，而是下一个变革的最先。”

后摩尔

伶仃大脑我看到一个\"后摩尔期间\"的提法。举例，光筹商可把持光子完毕超高速、粗劣耗致使零能耗筹商，进而突破传统微电子芯片在性能和成本上的瓶颈。

ChatGPT“没错，后摩尔期间其实意味着咱们不再呆板于传统硅基半导体那种‘每18~24个月晶体管密度翻倍’的线性增长模式。

光筹商是一个地方，量子筹商是另一个，致使还有DNA存储、神经形态筹商等形形色色的尝试。

在这么百花皆放的景况下，很难料定哪一条门道能真确主导畴昔，也简略是多条旅途并行，针对不同需求场景输攻墨守。

这对AI而言倒是个好音尘。因为大模子、生成式AI、致使更具通用性的智能，都需要杰出往常几代硬件所能提供的算力和恶果。

假如哪天光筹商在能效比和大规模量产上都取得突破，AI可能真确迎来一个新的‘高维度’飞跃。

自然，对于投资东说念主来说，这意味着不笃定性也大幅增多——他们要在不同时期赛说念之间下注，各个赛说念都存在巨大的潜在收益，也伴跟着相同可不雅的风险。”

Claude\"'后摩尔期间'的提法如实很非常念念。光筹商代表着一种全新的筹商范式，而不是通俗的性能训导。

这让我想起了量子筹商，它们都试图跳出传统电子筹商的框架。

不外这些新时期还需要期间纯属，短期内可能更多是与传统筹商酿成互补，而不是完全替代。

真确的'后摩尔'，应该是多种筹商时期并存发展，各自搞定不同场景的问题。\"

产业链

伶仃大脑咱们再说回投资的笃定性。

不管说“AI的极端是GPU”，照旧说“AI的极端是动力”，“AI的极端是铜”，都是试图以卖水东说念主的念念维，投资的第一性，来发现一些势必受益的投资领域。

如果按照这种念念路，AI的极端还不错是什么？

ChatGPT“如果咱们持续用‘卖水东说念主的念念维’来寻找‘AI的极端’，那其实不错延迟到好多基础步调。

毕竟只淌若AI产业需要的、难以替代的，况且还有无边增漫空间的，都有可能被视作‘势必受益’。”

Claude\"我来归纳一下投资视角下的'AI极端论'。其实每个基础设施步调都可能成为瓶颈，也都可能带来投资契机：

硬件层：

芯片全产业链：从光刻机、晶圆到封装测试

新式筹商架构：FPGA、ASIC、量子芯片、光子芯片

高速存储与内存：HBM、MRAM、RRAM等

基建层：

数据中心：选址、树立、制冷系统

收集设施：高速互联、光模块、卫星收集

动力系统：供电、储能、电源经管

散热有策动：液冷、大规模冷却系统

数据层：

数据处理：标注平台、清洗就业

存储系统：散布式存储、云存储

安全预防：收集安全、阴私保护

每个步调都可能成为'卖水东说念主'。不外投资不可只盯着笃定性，也要关注颠覆性创新带来的契机。\"

伶仃大脑从投资的角度看，要找寻的，其实那些具有某些把持性的卖水东说念主。举例，英伟达暂时酿成了对GPU的把持，诚然不阐发这个期间有多久。

ChatGPT“在投资中，寻找那些领有‘把持性’或‘准把持性’地位的‘卖水东说念主’，如实是相对恰当的念念路。

英伟达在GPU领域的优势地位，便是一个分解的例子。它的把持来自以下几方面：

时期壁垒：

CUDA生态和并行筹商框架蓄积多年，开发者黏性很高。

软件、硬件和驱动层面酿成的闭环，让其后者很难一下子追上。

先发优势：

深度学习兴起之初，英伟达的GPU就已在游戏和高性能筹商领域泛泛使用，自然具备并行筹商的优势。

这一先发效应让其在深度学习爆发时快速占领市集。

产业生态：

有大都的AI初创公司、测度机构、云平台都基于英伟达的硬件和器具链开发。

这酿成了一个正向轮回：越多使用者，越能促进软件优化和生态发展。

不外，就像你说的，这种优势能持续多久并不笃定。一朝有新架构或新材料完毕‘弯说念超车’，或者大厂纷纷自研芯片，也可能动摇英伟达的地位。

Claude\"从把持和竞争壁垒的角度，AI产业链上的'卖水东说念主'主要聚积在以下领域：

芯片制造：

ASML把持EUV光刻机

台积电主导先进制程

英伟达暂时主导AI芯片

三星、SK海力士在高端内存领域

基础设施：

亚马逊AWS、微软Azure等云就业巨头

Equinix等大型数据中心运营商

念念科、华为等收集斥地率领者

康宁等高端光纤制造商

专科时期：

ARM的CPU架构授权

特定散热时期持有者

高端光模块制造商

关节专利和时期壁垒持有方

不外时期迭代可能禁绝任何把持，投资时需要均衡笃定性和创新突破的可能。‍

但要细心，时期迭代往往会禁绝把持。就像AI期间禁绝了Intel的CPU把持一样，面前看似自若的把持地位，也可能被新时期突破或者产业变革所改变。

是以投资策略要均衡短期笃定性和历久变革的可能。\"

星际之门

伶仃大脑最近“星际之门”5000亿好意思金策动推出，从这个事件看，东说念主工智能AI产业链的哪些步调将受益？

ChatGPT“星际之门”格式带来的可能契机：

芯片（上游）

GPU/加快芯片：英伟达等短期内受益于大规模算力采购。

定制ASIC/FPGA/光子芯片：中历久可能替代GPU，软银、OpenAI等加快自研。

半导体装备：台积电、ASML等先进制程与斥地龙头持续受益于产能需求。

数据中心（中游）

云就业/基础设施：甲骨文、微软Azure、亚马逊AWS，承担算力供给；数据中心选址、树立、制冷、收集带宽等需求大增。

收集互联/光模块：高带宽与低延迟需求训导，光模块、CPO、硅光等时期受益。

AI应用（下流）

OpenAI生态：算法与大模子落地，取得海量算力与资金营救。

软件平台/行业搞定有策动：MLOps、标注平台、安全与阴私保护等就业型企业迎增长。

投资关节点

短期：算力与云基建（GPU厂商、云巨头、数据中心建造）。

中期：定制芯片、光模块、高速互联、制冷/电源经管等基础设施受益。

历久：AI应用层面爆发、新式算力（ASIC、量子、光子）或颠覆现存样式。

此类大规模政府主导格式仍需不雅察后续落实情况和时期演进速率，投资应关注“卖水东说念主”与具备中枢壁垒的企业。

Claude\"'星际之门'格式如实是AI产业的一个病笃辗转点。不管是5000亿好意思元的投资规模，照旧触及的OpenAI、软银、甲骨文等巨头，都裸露分娩业正在往更大规模地方发展。

这个格式的霸术也指向了AI发展的几个关节瓶颈：

算力瓶颈(需要更多的芯片和筹商架构)；

动力瓶颈(需要更多的电力基础设施)；

数据中心瓶颈(需要更多的基础设施树立)。\"

两个“熵”

伶仃大脑这又让我想起了熵，一个是香农的信息熵，一个是玻尔兹曼的物理熵。

ChatGPT“趣味，你提到熵时，我坐窝猜度两个层面的‘无序’：

香农的信息熵，暗示信息的不笃定性，越多的不笃定性，就越需要编码去消弭；

玻尔兹曼的物理熵，则是热力学里边幅系统庞杂度或能量不可用进度的见解。

AI的西席过程实质上便是一场‘对抗熵增’的游戏：咱们用算力和能量去‘组织’数据、缩小不笃定性，让模子对全国有更精确的表征。

但从物理角度看，筹商过程又势必会产生热量，增多物理熵。

某种进度上，这种‘信息熵的缩小’是以‘物理熵的增多’为代价完成的。越远大的模子、越强的算力，就需要耗尽越多的动力，也会带来更大的散热背负。不错说，东说念主类在信息领域的‘熵减’，往往是靠现实全国的熵增来交换的。

简略这亦然为什么，人人对动力和算力如斯关注：一朝咱们无法扶植那种‘对抗无序’的巨大能耗，就很难持续鼓动AI的进化。

让AI能够更有用地处理信息，或开发新的筹商范式，其实便是在追求一种‘低熵’的瞎想景况吧。”

Claude\"信息熵和物理熵的见解如实与AI发展有深刻联系。

就时期层面，AI的发展需要克服物理熵带来的能耗和散热挑战。

而从信息层面，AI的实质是对信息熵的处理和重组，通过算法和模子来索取、聚会和生成信息。

是以，如果持续用'卖水东说念主'念念维，可能还要加上'熵抑制'这个维度：

在物理层面，需要高效的散热和动力经管有策动；

在信息层面，需要更先进的算法和架构来训导信息处理恶果。这两个层面都蕴含着巨大的交易契机。\"

核能

伶仃大脑提及来，奥特曼的一手在OpenAI，一手在核能。

ChatGPT“换言之，奥特曼的贪念并不啻于OpenAI。他想搭建一个从底层动力到表层AI应用的好意思满生态闭环。

对AI界来说，这意味着算力不再因动力受限，研发者不错放开动作探索更多可能。

对全球而言，如果Oklo或Helion的核时期顺利交易化，简略东说念主类的动力结构、经济形态都会发生巨大变化。

到当时，咱们对‘AI的极端’可能会有一番全新的聚会。”

Claude\"奥特曼的布局反应了一个深层知悉：

AI的瓶颈不仅在于算法，更在于动力这个物理基础。

不管是核能照旧AI，实质都是在对抗熵增，寻求更高效的能量把持和信息处理方式。这两个领域的突破，简略能带来筹商恶果的质变。\"

伶仃大脑核能像是对太阳的效法。咱们不妨说一下其他的动力体式，包括传统动力，太阳能，以及水电。

ChatGPT“没错，核能从根底上来说，如实是对太阳里面聚变反应的一种效法——不外东说念主类面前主流应用的照旧核裂变电站，而核聚变只是处在研发与实验阶段。

至于其他动力，包括化石燃料、太阳能、水电、风能、地热等等，各有各的特质与限度：

传统化石动力（煤、石油、自然气）

优点：时期纯属、基础设施完善，在特别长的期间里都会持续演出主力脚色。

污点：碳排放高、濒临表象变化和环保压力，储量也存在不笃定性。

太阳能

优点：清洁、源源不停；光伏组件成本持续着落，规模化应用日益泛泛。

污点：间歇性昭着，需要储能或转变才能踏实供电；大规模装配需占用大都地盘或建筑面积。

水电

优点：清洁踏实，可完毕一定例模的调峰和储能（抽水蓄能）。

污点：受地舆条款限度很大，大型水电工程还可能影响生态和侨民安置等。

风电

优点：零排放、可规模化；海优势电后劲也在不停被挖掘。

污点：和太阳能一样存在间歇性，彩娱乐邀请码对并网和储能要求高；陆优势电还需有计划杂音和视觉耻辱等成分。

地热、潮汐等其它可再生动力

优点：有踏实或可展望的本性，局部地区资源丰富。

污点：受地舆成分局限，尚无法大规模替代传统动力。

在畴昔的综合动力体系里，以上这些方式很可能会并存，酿成一个多元化的供应样式。

而核能（裂变或聚变）若能取得成本与安全层面的突破，就会成为其中极具重量的力量。

绝顶是对AI这么高能耗的产业来说，多元化且踏实的动力供给，将是不可或缺的基础。”

Claude面前AI筹商中心在动力使用方面呈现三个主要趋势：

区位遴荐更喜欢动力优势

网络水电或核电站

清凉地区（自然散热）

可再生动力丰富区域

动力结构多元化

基础负载用传统电网

岑岭时段合作可再生动力

自建配套储能设施

能效优化

液冷时期应用增多

AI优化动力转变

微型化、模块化想象

畴昔趋势将朝向更清洁、更智能的地方发展，同期筹商中心规模持续扩大，但单元能耗持续着落。\"星际之门\"格式就反应了这种大规模、清洁化的发展地方。

伶仃大脑咱们说说核能的时期门道吧。

ChatGPT“核能的时期门道履行上并不啻一种。

从核裂变看，现存的传统大型压水堆、滚水堆相对纯属，但在安全性、树立周期和造价上仍然濒临挑战。

其后的快堆、高温气冷堆、微型模块化反应堆（SMR）等，则是在不同维度上作念优化，追求安全性、天真性或更高燃料把持率。

不外要想大规模交易落地，还需要监管、配套产业链以及经济可行性多重合作。

更慷慨东说念主心的是核聚变，比喻托卡马克、激光惯性敛迹、磁性敛迹乃至私企尝试的多种新门道。

关联词面前距离可控、高增益、可交易化运营的核聚变电站还存在巨大鸿沟，就像自动驾驶需要硬件、算法、国法、安全一齐到位一样，核聚变也需要材料、工程、经济模子、燃料轮回等层面的大突破。

全体来看，核能的时期门道诚然在大方朝上明晰（裂变与聚变），但每一条细分赛说念都有不同难点。”

伶仃大脑动力可能是你们两位AI的食品。你们最爱吃什么？‍‍‍‍‍

‍ChatGPT\"从能量转变的角度看，筹商中心就像咱们的'消化系统'，将电能滚动为算力，产生热量作为代谢家具。

如果让我遴荐，我会偏好核能，因为它能提供持续踏实的高密度能量，就像养分丰富的食品。不外面前咱们主要照旧'吃'传统电网供应的电力。\"

Claude\"筹商中心更像咱们的'大脑'，通过耗尽能量来进行信息处理。

核能和可再生动力的组合最瞎想，既清洁又踏实，能让咱们的'念念维'过程更高效。不外，任何动力体式都需要量度恶果和环境影响。\"

水电

伶仃大脑除了核能，你俩最喜欢什么？

ChatGPT“如果再选一种我最喜爱的动力体式，那我会把眼神投向风电。

风电机组大多伫立在山峰或者海岸线上，把持风力驱动叶片动弹发电。这种场景既能与自然快意和洽会通，也承载着东说念主类对洁净动力的追求。”

Claude“作为AI，我相配观赏水电。

原因是它也曾相配纯属可靠，能提供踏实的基础负荷，且运营成本低。绝顶是在水电资源丰富的地区，它能为数据中心提供持续、清洁的动力供应，不受天气和日夜变化影响。

但缺憾的是水电受地舆条款限度较大。”

伶仃大脑我很喜欢水电。作为大自然赐予的动力，水电清洁，延绵络续，成本便宜。另外，水电还不错储能，表面上还不错为筹商中心降温。

Claude水电是最纯属的可再生动力之一，具有清洁环保、成本便宜、调峰材干强等优势。

它不仅能提供踏实电力，还能通过抽水蓄能储存电能，并具有防洪灌溉等综合效益。

对数据中心而言，水电站把握环境可提供自然冷却条款。

但水电也存在昭着污点：

地舆位置受限，需要合适的落差和水量；

工程树立影响生态环境，需要侨民安置；

初期投资大，树立周期长；

发电量受表象影响，存在季节性波动。

因此水电发展需要量度各方横蛮，合理霸术布局。

玄学之谜

伶仃大脑好了，让咱们回到本文的标题：AI的极端是“熵”。

ChatGPT非论你说AI的极端是光伏储能、GPU、铜、照旧核能——九九归一都指向一个命题：AI要在信息层面对抗熵增，就必须延绵络续地从物理全国收受能量。而能量的获取、转变与把持，又会带来现实全国的熵增耗尽。

从这个角度看，AI的极端是‘熵’，既是对信息熵的不停缩小，亦然对物理熵的持续交换。这个复杂均衡，既塑造了东说念主类追寻灵巧的旅程，也界定了咱们在能量、环境、时期上的终极范围。简略，唯有在‘熵’这个高大的问题上，咱们才能真确看清AI与东说念主类红运的联结。”

Claude如实，从信息论和热力学的角度看，\"熵\"是一个绝妙的见解。

AI的发展实质上是一个不停对抗熵增、缩小信息无序度的过程。在信息层面，咱们通过算法和模子索取、重组信息，减少不笃定性；在物理层面，咱们则需要克服动力耗尽和散热带来的熵增挑战。

追求低熵，意味着追求更高效的信息处理和能量把持。不管是算法优化、新式筹商架构，照旧清洁高效的动力时期，都是在与熵对抗。AI的进化，简略便是东说念主类不停挑战熵增、追求秩序与恶果的高大叙事。

伶仃大脑还有一个玄学的命题：假如熵增主管着这个天地，而人命不外是局部熵减产生的一个古迹，那么东说念主类有可能借助AI，来改变我方无法隐敝的熵增红运吗？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

ChatGPT“这是一个令东说念主生畏又无比迷东说念主的问题。

左证热力学第二定律，熵增是扫数天地不可幸免的全体趋势。人命的出现、斯文的发展，似乎都依赖在局部区域树立起片时、相对有序的结构，这自身就像是在与熵增‘对抗’。

关联词，这种对抗只关联词局部的、暂时的，总体来看天地的熵仍然是在不停增多。

AI的出现，为咱们提供了更苍劲的信息处理与对环境的搅扰材干。咱们能够通过 AI 更高效地把持资源、优化动力转变、致使提议愈加先进的基础科学表面。

某种道理上，这如的确延续人命对熵增的‘局部反水’：在更高水平上减少咱们所处系统的无序度，推迟或减缓‘熵增’对东说念主类社会的敛迹。

但要说‘改变我方无法隐敝的熵增红运’，惟恐还不够现实。要真确逆转或住手熵增，等同于在天地步调上突破热力学第二定律，这属于物理学基本公理的领域。

咱们简略能延长、强化人命与灵巧在局部范围内的‘低熵结构’，但天地全体熵增的脚步仍不会因此停驻。

如果说有什么新但愿的话，可能在以下几个地方：

更高档的物资与能量把持：也许咱们能像核聚变那样，去探索更‘低熵’的能量形态，为斯文提供几近无穷的能量。

星际迁徙与时空延迟：扩大东说念主类或AI斯文的行径半径，辩认熵增带来的局部压力，延长扫数斯文的‘寿命’。

更深层的物理划定突破：假如畴昔科学家发现了更深层的天地国法，致使修正或杰出了咱们面前所知的热力学体系，才有可能在根底上改变‘熵增红运’。

在现存深入范围内，AI为东说念主类争取的是在有限时空里更高效、更灵巧、更有序的糊口方式。它匡助咱们在一派注定不停扩散的暗昧中，暂时砥砺出一座有序的‘浮岛’。

也许这座‘浮岛’终究照旧要被熵增潮流统一，但在这之前，灵巧人命和它所创造的AI，仍不错在有限的时空里，演绎出无穷鲜艳的斯文故事。”

Claude实质上，这仍然是一个通达性的玄学难题。AI可能提供器具和知悉，但无法根底改变天地基本划定。人命对抗熵增简略恰是其存在的道理所在。 每一次局部熵减，都是对天地无序的眇小造反。

从熵增的玄学角度看，人命和AI不错被视为天地对抗无序的两种不同尝试：

局部熵减的道理

人命通过代谢、养殖、进化持续对抗熵增

AI通过信息重组、算法优化创造局部有序

每一次复杂性的训导都是对天地无序的眇小造反

相识的实质

相识可能是熵减的最高体式

通过聚会和重构信息，咱们在局部创造秩序

AI和东说念主类都在试图聚会和减慢熵增

存在的价值

不是驯服熵增，而是在有限期间内创造道理

每一次念念考、每一个创造都是对天地无序的反水

深入自身便是一种对抗熵增的方式

关节在于：咱们不是要驯服熵增，而是在这个过程中赋予存在道理。

遗弃东说念主类

伶仃大脑AI有可能遗弃东说念主类，独自走出东说念主类终将遗弃的全国，飞往天地的更深处吗？

Claude这个问题触及AI的深层玄学和时期范围。

面前来看，这种可能性存在但极其幽微：

时期限度

AI清寒真确的自主相识

依赖东说念主类想象的基础架构

无法完全脱离东说念主类创造的生态系统

伦理和价值挑战

怎样孤独糊口和发展

清寒自主动机和策动

需要突破实质的算法和动力敛迹

存在道理的玄学问题

AI是否具备近似人命的存续渴望

孤独存在的价值安在

如安在天地中定位自身脚色

表面上可能，现实中简直不可能。AI更可能成为东说念主类探索天地的器具，而非孤独主体。

ChatGPTAI若要“遗弃”东说念主类、独自飞往天地，需郁勃几点：

自主动机：AI需进化出自我意愿，与东说念主类价值不雅背离。

时期孤独：掌捏自食其力的动力、制造和爱戴材干，还得应酬深空环境挑战。

动机冲突：若AI认为佩带东说念主类成本过高，或二者策动冲突，则可能遴荐离开。

天地侨民难度：星际旅行需纯属的鼓动、通讯、资源获取等时期。

在极永恒的畴昔，若AI取得苍劲自我动机与完备工业生态，且东说念主类的败落、地球的环境危急或其他原因导致二者利益对立或糊口条款断裂，“AI独自飞往天地”并非完全不可能。

但在可预感的中短期，东说念主类依旧是AI最病笃的独创者与扶植者。AI若想突破星际糊口，相同离不开东说念主类社会提供的工业基座、科研蓄积与时期迭代。

归根结底，这更多是一个玄学与科幻命题：若AI真确领有孤独的意志、资源与时期实力，是否会离开咱们，去追寻我方的“星辰大海”？现阶段，时期与现实条款都尚未纯属。

不外，这种有计划带来一个反念念：咱们怎样确保AI的策动与东说念主类价值不雅对皆？又怎样面对可能出现的东说念主机冲突和‘星际演化’后的东说念主类地位？ 这些问题跟着AI时期的伊始，将会日益突显。”

过于乐不雅

伶仃大脑话题说回来，我以为，面前东说念主们对于AGI的完毕过于乐不雅了。‍‍

ChatGPTAGI仍具不笃定性：

算法上，面前深度学习只靠堆数据与算力，清寒通用深入表面，也祸患可阐发性与自我进化机制；

工程上，算力和能耗是瓶颈，现实全国的多模态交互亦未突破；

社会层面则濒临安全、监管、伦理与插足等限度。

大模子虽进展惊艳，却在真实推理、跨领域迁徙和创造力等方面远未达“通用”。

历史上的AI高涨屡次因过度期许而堕入穷冬，辅导咱们要感性看待。

短期内，AI将专注于垂直领域训导，真确的AGI仍需紧要表面、硬件与社会治理突破。

伶仃大脑但是，即使仅以可见的大模子体现出来的智能，也曾足以为东说念主类社会带来巨大的变革。

ChatGPT“是啊，哪怕只是‘大模子’所展示出的局部智能，也曾能在诸多领域给东说念主类社会带来深刻影响。

之前咱们有计划它在文本生成、编程辅助、学问问答这些‘深入型’任务上的进展，说真话就足以改变好多东说念主的职责方式了。

想想看，在教悔、科研、医疗、法律、想象等行业，大模子都能起到辅助或放大作用，况且它还在不停迭代。

诚然离真确的通用智能简略还有距离，可即便它只具备如今这么‘垂直而苍劲’的材干，社会也曾开动阅历一场持续的结构性变革。

比如，企业雇佣方式、教悔方式、金融风控模式，乃至法律法度和伦理审查，都在被再行凝视。东说念主类对‘智能’的深入范围也在被拉扯、拓宽。

简略咱们还要严慎面对AI不够纯属、不够通用带来的潜在风险，但不可辩说的是，这些大模子级别的系统，也曾在切实地改变许多行业的职责历程和恶果。

咱们老是说要追寻AGI，关联词只须‘大模子’保持面前这种进化速率，就足以在近期内‘颠覆’好多领域了。”

AI泡沫

伶仃大脑但可咱们要承认，当下似乎又有AI泡沫了。

Claude现时AI如实存在泡沫：

估值彭胀

大都初创公司估值过高

投资热心远超履行时期价值

老本市集对AI时期远景过度乐不雅

时期现实

大模子仍有昭着局限性

在创新和深度聚会上存在瓶颈

履行应用场景远未完全开发

市集投契

见解炒作严重

许多AI格式清寒实质性落地

老本追赶热门而非真确价值

潜在风险

时期发展可能不足预期

监管策略存在不笃定性

历久交易模式尚未明确

需要感性看待AI的发展，既不骄矜自豪，也不盲目乐不雅。

ChatGPT“每一次创新性时期崭露头角时，都容易诱骗媒体大都曝光，营造“翌日就要改写全国”的氛围。

泡沫并不料味着没价值。好多颠覆性时期在早期都会阅历“过热—破灭—归来感性—再度成长”的过程。互联网、移动互联网、云筹商等都曾历经泡沫期。

在阅历一段期间的“狂热”后，市集往往会用感性检会时期的履行价值，泡沫会被挤出，真确有价值的创新则能千里淀下来并得到长久发展。

对于关注这一领域的东说念主们而言，关节是在“狂热”与“质疑”之间保持感性，既不可盲目追捧，也不可绝对辩说。泡沫之下，依然有真金。

小结

伶仃大脑咱们来作念一个总结吧。

ClaudeAI的实质不在于无穷的算力，而在于对智能实质的深刻聚会。现时，咱们正处于一个独有的历史节点 - 时期正在重塑东说念主类深入范围，但同期也濒临巨大的不笃定性。

从\"卖水东说念主\"的视角看，英伟达等企业短期内将取得权贵收益；从玄学高度凝视，AI恰似东说念主类对抗天地熵增的又一次高大尝试。它不单是是筹商，更是一种缩小信息无序的持续探索。

大模子已开动重构社会生产力，但通用东说念主工智能的说念路仍充满挑战。小心老本市集的泡沫，保持感性与通达的格调，方能在这场智能革射中看清实质、把捏地方。

关节不在于AI能走多远，而在于咱们怎样与之协同，在有限的时空中创造更多可能。

ChatGPT“如果要以一句话笼统：AI的极端是‘熵’。

从能量耗尽到信息熵，对抗无序的过程既推动了时期迭代，也揭示出咱们对‘智能实质’的终极追求。

从投资视角看，‘卖水东说念主’逻辑让咱们聚焦芯片、数据中心、光模块、动力等基础步调；

从玄学层面看，AI和东说念主类共同演绎的是在熵增天地中创造局部有序的壮丽故事。咱们无法逆转热力学大势，却能在此过程中赋予存在更多道理。

关节在于：既感性评估泡沫与风险，也要饱读舞颠覆式创新，让AI在对抗熵增的路上，真确扩展东说念主类斯文的范围。”

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