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最近Cloudflare CEO Matthew Prince分享了一组很有深意的数据：Google训练AI时能看到的网页量，是OpenAI的3.2倍，更是微软的4.8倍。很多人问Gemini为什么追得这么快？答案就在这3.2倍的数据里。这是Google成立27年来靠搜索业务攒下的底层红利，它能触达的边界和解决问题的深度，不是靠短期烧钱买算力就能追上的。

傅盛

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Anya Rossi• Live Now

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17 Kommentare

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马识途vor 9 Monaten

这方面google确实有巨大的优势基于 chrome、油管、谷歌地图、安卓。。。等top应用的数据确实不得了，在数据方面，google应该是世界第一了吧

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Himanshu Kumarvor 9 Monaten

@FuSheng_0306, Matthew Prince's data highlights Google's advantage in model training due to its extensive web access.

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傅盛vor 9 Monaten

exactly

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QingWuvor 9 Monaten

Google就是坐在金山上，但AI方面的产品力低的发指。Gemini和antigravity的体验，拿来当生产力工具用过的都说拉。

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Wildvor 9 Monaten

Google不是在训练AI，是在用27年老火锅底料熬高汤🍲（其他家还在烧水呢）

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DarkComvor 9 Monaten

我反而觉得27年的搜索业务结果只有3.2倍和4.8倍这个数字太小了

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比特币博士BTC_Doctorvor 9 Monaten

怪不得最近觉得谷歌发力真的猛，我自己确实也是用gemini多了一些。我觉得还有一点：算力可以用钱堆，显卡可以排队买，但Google这27年攒下的“人类行为数据”是买不来的。大家往往只看到Google能搜到多少网页，却忘了它最核心的资产是——它知道人类在面对海量信息时，究竟点击了哪个，停留了多久，相信了谁。 OpenAI 还是在把互联网当书读，而 Google 手里拿的是几十亿人做过的高分卷和错题本。这种靠时间复利攒下的“全人类反馈强化学习，才是Gemini 敢后发制人的底气。真正的壁垒，从来都是看不见的东西。

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zhang 🍒.🌰.vor 9 Monaten

这大概也能解释为何百度总是失败？

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Leon Gvor 9 Monaten

我更奇怪为什么OpenAI看到的数据比微软多？微软不是有Bing吗？

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0x🍅.eth | seeking.ethvor 9 Monaten

既然如此，为什么百度如此不争气

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hjlovefreevor 9 Monaten

个人看法，Google有chrome，所以知道如何“看”网页，知道网页里哪些内容是有用的。gpt没这个能力

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nonamevor 9 Monaten

这个观点好新鲜。但是容易被大家忘记。

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kurupisuvor 9 Monaten

然而gemini的网络搜索能力却是最差的，好像这方面就完全没用上它的业务家底一样。没有积累的gpt反倒是最好。

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cluvor 9 Monaten

但未来存在于网页的知识占比，边际估计是逐渐降低的。

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coconutvor 9 Monaten

他怎么知道的

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森叔vor 9 Monaten

Google的深度首屈一指

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eveGodmanvor 9 Monaten

数据量多是知道的事情更多了，但是如何使用有效的结构性数据也被巨大的噪声形成淹没效应了，这也是现有AI模型训练在堆砌算力后的线性瓶颈期的某种原因。

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这是Cloudflare的CEO Matthew Prince捅出来的数据。一个很吓人的数据。 OpenAI每看到1个网页。谷歌就能看到3.2个。微软呢？谷歌看到的世界是它的4.8倍。这意味着什么？ AI时代，得数据者得天下。原料都被一家垄断了，其他人怎么玩？用爱发电吗？谷歌拥有一个其他任何公司都没有的独特优势它对整个互联网的访问权限。这是它通过搜索引擎业务几十年积累下来的护城河。现在，这条河正在帮助它在AI领域淹没所有对手。我们担心的不只是商业垄断。我们担心的是信息和思想的垄断。当一个实体，拥有不成比例的数据喂养能力，它训练出的AI会是什么样子？它会定义“事实”。它会塑造“真相”。它会决定你能看到什么，以及你看不到什么。这比任何媒体都更强大。 Cloudflare的CEO提出了两种解决方案。要么，把谷歌拉回到和其他人一样的水平，限制它利用搜索优势。要么，把其他所有人都提升到谷歌的水平。第一条路，动了巨头的蛋糕，监管能做到吗？第二条路，技术上现实吗？谁来组织？问题是，时间不多了。当游戏规则的制定者，和最强的那个玩家，是同一个人时。其他人还有机会吗？还是说，游戏其实早就结束了？

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AI的终极瓶颈是什么？不是芯片，是电。谷歌给出的答案，是把数据中心建到太空里。一个名为“捕日者”的项目，听起来像科幻片。为什么？太空里的太阳能，强度是地球的8倍。一旦能源不再是束缚，AI算力的成本将被彻底颠覆。这听起来很宏大，但背后是现实的焦虑。在地球上，数据中心已经成了耗电巨兽，冲击着各地的电网和民生用电。把高耗能的产业转移到太空，是解决地球能源危机的方案，还是资本摆脱监管和资源限制的新玩法？这是一个值得深思的问题。他们计划在2027年就把一些TPU送上太空。这究竟是科技的又一次“登月”壮举，还是一个把问题扫到天上去的昂贵游戏？当科技精英们仰望星空时，谁来解决地面上的电费账单？

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东亚渔夫（揭批大老王版）

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昨天凌晨，DeepSeek又崩了第三次但这次我看到了不一样的东西。 “风口来了？” 不是风口是钱开始往底层流了。 “什么意思？” 你以为AI在赚钱。其实真正赚钱的，是给AI 供电、供资源、建基础设施的人。 “这不就是科技吗？” 不是这是能源生意，是资源生意。是最传统、也最赚钱的生意。 ———— “那DeepSeek崩跟赚钱有什么关系？” 关系很直接它暴露了一件事 AI 不是无根的，它要消耗真实成本。 “什么成本？” 电、芯片、机房、散热。这些都要钱，而且是持续烧钱。行业数据显示：过去两年，头部 AI厂商的推理调用量增长了数百到上千倍服务器、电力、带宽，全在疯狂扩容 OpenAI CEO Sam Altman去年说过：“未来AI 公司的核心竞争力，可能不是模型，而是能源获取能力。” “那不就是算力贵？” 算力贵，但更关键的是：在同样的性能下，谁能用更低的成本提供服务这是算法、架构、能源的综合博弈。英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 大会上说过：“数据中心就是词元工厂，输入电力和数据，输出智能。” ———— “那谁能做到？” 谁掌握低成本能源，谁就有优势。谁优化得好，谁就能活下来。看一个行业共识：美国路线：用最先进的芯片（英伟达H100，单价约3万美元）堆性能，追求极致算力。中国路线：用成本优化。部分数据中心通过绿电协议，电价可以压到 0.3-0.5元/度。再配合模型压缩、推理加速，综合成本可以做到很低。这不是谁更好，而是两种不同的竞争策略。 “所以这是一门电的生意？” 不只是电是一整套系统。电网、储能、数据中心、矿产资源，全都在里面。 ———— “矿产也有关系？” 当然。电网要铜，电池要锂镍钴，储能和设备都靠这些。矿产 → 电力基础设施 → 数据中心 → AI 算力这是一条完整的产业链。谁控制上游资源，谁就在下游有定价权。 “那这些资源在哪？” 非洲、南美、东南亚。这就是为什么这些地方开始被重新看见。 “所以非洲是风口？” 不是风口。是底座。是未来电力体系的原材料仓库。谁提前布局，谁占位置。 ———— “那中东呢？” 中东还在赚钱。因为石油还没退出。霍尔木兹海峡，全球三成石油要过。一紧张，油价就涨。 “油价涨对普通人有什么影响？” 油价一涨，运输、制造、食品全涨。生活成本上去，工资不一定跟上。这就是最直接的民生压力。 “那 AI 会改变这个吗？” 会，但不是你想的那样。 “怎么说？” AI 一方面在消耗更多电力。另一方面，AI 也在帮助优化电网、提升能源效率、降低工业能耗。这是一个动态平衡的过程。 ———— “那赚钱机会在哪？” 在底层。不在最热的应用，而在供电、供资源、建系统的人。 “为什么？” 因为底层是刚需。刚需就有定价权。有定价权就有利润。我认识一个做 AI 客服的团队。他们发现：一个中型电商公司，AI 客服每天处理1000次对话，每次平均消耗 5000 词元。一个月下来，词元成本在几千到上万美元。但省下来的人力成本，是这个的10倍以上。创始人说：“AI不是在烧钱，是在重新分配成本。” ———— “所以以后拼的是什么？” 拼谁能用更低的成本，提供更好的服务。拼谁能在算法、架构、能源上做到极致优化。 “成本低意味着什么？” 意味着生产效率更高。企业利润更高。国家竞争力更强。 “那 DeepSeek 崩这件事本质是什么？” 是一次压力测试。告诉所有人，AI不是免费的，它需要强大的基础设施支撑。 ———— “再说直白一点？” DeepSeek 崩了，不只是因为资源不够。还有流量突增、调度架构、服务弹性等问题。但这些问题背后，都指向同一个方向：基础设施的重要性。 “那最后大家争的还是资源？” 以前是石油。现在是算力。本质是能量 + 效率。 ———— “那普通人该记住什么？” 记住一件事。不要只盯着最火的东西要盯着支撑它的东西。 “什么意思？” 不是谁在用 AI 最赚钱。而是谁在给 AI 供电、供资源、供系统，同时还能优化成本、提升效率。 “再具体一点？” 未来最值钱的，不只是最聪明的AI 而是能让 AI高效、稳定、低成本运转下去的那一整套体系。 ———— 很多人盯着 AI有多厉害。很少人去看，AI靠什么活着。活着靠什么？电，资源，系统，优化。所以真正的机会，从来不在最亮的地方。在光背后的那一层。你可以不懂AI。但你要知道，谁在给它续命，谁在让它更高效。因为所有大机会，都藏在基础设施里。 ———— 你觉得下一个“底层红利”会在哪？评论区聊聊。

昨天凌晨，DeepSeek又崩了第三次但这次我看到了不一样的东西。 “风口来了？” 不是风口是钱开始往底层流了。 “什么意思？” 你以为AI在赚钱。其实真正赚钱的，是给AI 供电、供资源、建基础设施的人。 “这不就是科技吗？” 不是这是能源生意，是资源生意。是最传统、也最赚钱的生意。 ———— “那DeepSeek崩跟赚钱有什么关系？” 关系很直接它暴露了一件事 AI 不是无根的，它要消耗真实成本。 “什么成本？” 电、芯片、机房、散热。这些都要钱，而且是持续烧钱。行业数据显示：过去两年，头部 AI厂商的推理调用量增长了数百到上千倍服务器、电力、带宽，全在疯狂扩容 OpenAI CEO Sam Altman去年说过：“未来AI 公司的核心竞争力，可能不是模型，而是能源获取能力。” “那不就是算力贵？” 算力贵，但更关键的是：在同样的性能下，谁能用更低的成本提供服务这是算法、架构、能源的综合博弈。英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 大会上说过：“数据中心就是词元工厂，输入电力和数据，输出智能。” ———— “那谁能做到？” 谁掌握低成本能源，谁就有优势。谁优化得好，谁就能活下来。看一个行业共识：美国路线：用最先进的芯片（英伟达H100，单价约3万美元）堆性能，追求极致算力。中国路线：用成本优化。部分数据中心通过绿电协议，电价可以压到 0.3-0.5元/度。再配合模型压缩、推理加速，综合成本可以做到很低。这不是谁更好，而是两种不同的竞争策略。 “所以这是一门电的生意？” 不只是电是一整套系统。电网、储能、数据中心、矿产资源，全都在里面。 ———— “矿产也有关系？” 当然。电网要铜，电池要锂镍钴，储能和设备都靠这些。矿产 → 电力基础设施 → 数据中心 → AI 算力这是一条完整的产业链。谁控制上游资源，谁就在下游有定价权。 “那这些资源在哪？” 非洲、南美、东南亚。这就是为什么这些地方开始被重新看见。 “所以非洲是风口？” 不是风口。是底座。是未来电力体系的原材料仓库。谁提前布局，谁占位置。 ———— “那中东呢？” 中东还在赚钱。因为石油还没退出。霍尔木兹海峡，全球三成石油要过。一紧张，油价就涨。 “油价涨对普通人有什么影响？” 油价一涨，运输、制造、食品全涨。生活成本上去，工资不一定跟上。这就是最直接的民生压力。 “那 AI 会改变这个吗？” 会，但不是你想的那样。 “怎么说？” AI 一方面在消耗更多电力。另一方面，AI 也在帮助优化电网、提升能源效率、降低工业能耗。这是一个动态平衡的过程。 ———— “那赚钱机会在哪？” 在底层。不在最热的应用，而在供电、供资源、建系统的人。 “为什么？” 因为底层是刚需。刚需就有定价权。有定价权就有利润。我认识一个做 AI 客服的团队。他们发现：一个中型电商公司，AI 客服每天处理1000次对话，每次平均消耗 5000 词元。一个月下来，词元成本在几千到上万美元。但省下来的人力成本，是这个的10倍以上。创始人说：“AI不是在烧钱，是在重新分配成本。” ———— “所以以后拼的是什么？” 拼谁能用更低的成本，提供更好的服务。拼谁能在算法、架构、能源上做到极致优化。 “成本低意味着什么？” 意味着生产效率更高。企业利润更高。国家竞争力更强。 “那 DeepSeek 崩这件事本质是什么？” 是一次压力测试。告诉所有人，AI不是免费的，它需要强大的基础设施支撑。 ———— “再说直白一点？” DeepSeek 崩了，不只是因为资源不够。还有流量突增、调度架构、服务弹性等问题。但这些问题背后，都指向同一个方向：基础设施的重要性。 “那最后大家争的还是资源？” 以前是石油。现在是算力。本质是能量 + 效率。 ———— “那普通人该记住什么？” 记住一件事。不要只盯着最火的东西要盯着支撑它的东西。 “什么意思？” 不是谁在用 AI 最赚钱。而是谁在给 AI 供电、供资源、供系统，同时还能优化成本、提升效率。 “再具体一点？” 未来最值钱的，不只是最聪明的AI 而是能让 AI高效、稳定、低成本运转下去的那一整套体系。 ———— 很多人盯着 AI有多厉害。很少人去看，AI靠什么活着。活着靠什么？电，资源，系统，优化。所以真正的机会，从来不在最亮的地方。在光背后的那一层。你可以不懂AI。但你要知道，谁在给它续命，谁在让它更高效。因为所有大机会，都藏在基础设施里。 ———— 你觉得下一个“底层红利”会在哪？评论区聊聊。

Powerpei🦅

18,351 Aufrufe • vor 7 Monaten

AI能拿奥数金牌，却解不开小学数学题。这是怎么回事？谷歌DeepMind的创始人Demis Hassabis自己揭了AI的老底。今天的AI，本质上是个“速冻产品”。训练完成，能力就定格了。像个一次性相机，拍完就不能再改。它无法像人一样，从现实世界里持续学习、自我进化。你希望它能在线学习，根据你的任务进行个性化调整。但它做不到。 AI的智能是“锯齿状”的。在某些高精尖问题上，表现惊人。但在另外一些简单问题上，却错得离谱。就像一个围棋高手，却不会玩跳棋。这正常吗？ Hassabis认为，真正通用的智能系统，不该有这种“锯齿感”。一个数学专家，绝不会在简单问题上犯错。那么，为什么现在的AI会这样？是因为算法设计的根本缺陷，还是训练数据本身就充满了偏见和矛盾？科技巨头们热衷于宣传AI的巨大突破。达沃斯论坛上的精英们也在描绘AI驱动的未来世界。他们很少谈论这些根本性的局限。这些“锯齿”会不会成为被利用的漏洞？当一个系统强大到可以影响经济决策、甚至军事判断时，它的“弱智”时刻会带来什么后果？ Hassabis还提到了真正的创造力。他说，提出一个正确的问题，比解决一个猜想更难。现在的AI，只是个高效的解题工具。它没有品味，没有洞察力，更提不出像爱因斯坦那样的革命性思想。如果把AI的知识库截止到1911年，它能自己搞出广义相对论吗？答案显然是否定的。那么，我们在期待的到底是“智能”，还是一个越来越强大的“计算器”？

AI能拿奥数金牌，却解不开小学数学题。这是怎么回事？谷歌DeepMind的创始人Demis Hassabis自己揭了AI的老底。今天的AI，本质上是个“速冻产品”。训练完成，能力就定格了。像个一次性相机，拍完就不能再改。它无法像人一样，从现实世界里持续学习、自我进化。你希望它能在线学习，根据你的任务进行个性化调整。但它做不到。 AI的智能是“锯齿状”的。在某些高精尖问题上，表现惊人。但在另外一些简单问题上，却错得离谱。就像一个围棋高手，却不会玩跳棋。这正常吗？ Hassabis认为，真正通用的智能系统，不该有这种“锯齿感”。一个数学专家，绝不会在简单问题上犯错。那么，为什么现在的AI会这样？是因为算法设计的根本缺陷，还是训练数据本身就充满了偏见和矛盾？科技巨头们热衷于宣传AI的巨大突破。达沃斯论坛上的精英们也在描绘AI驱动的未来世界。他们很少谈论这些根本性的局限。这些“锯齿”会不会成为被利用的漏洞？当一个系统强大到可以影响经济决策、甚至军事判断时，它的“弱智”时刻会带来什么后果？ Hassabis还提到了真正的创造力。他说，提出一个正确的问题，比解决一个猜想更难。现在的AI，只是个高效的解题工具。它没有品味，没有洞察力，更提不出像爱因斯坦那样的革命性思想。如果把AI的知识库截止到1911年，它能自己搞出广义相对论吗？答案显然是否定的。那么，我们在期待的到底是“智能”，还是一个越来越强大的“计算器”？

墓碑科技

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