人工智能的話題熱度類似十年多前的移動互聯(lián)網(wǎng)了，不過在認知上要更抽象一樣，講講我的體會。

由于春節(jié)時候出圈，看到很多地方開始被杭州給唬住了，急著接入deepseek、引入人形機器人之類，甚至還成了一些部門的KPI。

杭州這座城市我去過幾次，給我的印象這是一種特別善于追風口的城市，最近一些年他找到了造風核心優(yōu)勢一樣，每隔兩年輸出一堆風口，比如共享經(jīng)濟，網(wǎng)紅經(jīng)濟，新零售，P2P，區(qū)塊鏈，WEB3.0，智慧城市，數(shù)字人，元宇宙，大模型之類一大堆……

平均兩年后，就覺得之前的概念炒爛掉了，大概是跟風進去的賠了錢，提起來都是淚，所以又默契一起炒下一個故事。

這種浮夸風的產(chǎn)生，不排除有一部分莊家需要講故事造勢能，更主要原因是房地產(chǎn)綁架中國經(jīng)濟，導致其他產(chǎn)業(yè)缺錢投入建設，消費端購買力不力，只能靠一陣陣的虛擬產(chǎn)業(yè)熱度激活。

我的判斷是大模型最多一年熱度，機器人應用場景也比較有限，畢竟中國最廉價最不缺的就是勞動力，主要的裝配市場其實是軍工，實際上屬于政務市場。

令人驚訝的是，很多人依然會表現(xiàn)看出村里剛通上網(wǎng)的“新韭菜”那樣興奮，一部分是自媒體春節(jié)期間不想原創(chuàng)內(nèi)容了，Deepseek文學性和趣味性網(wǎng)感確實可以；一部分是被宣傳帶了節(jié)奏，主要是Deepseek能夠繞開英偉達的高級芯片卡脖子難題；還一部分是被其產(chǎn)業(yè)價值進行了高估。

Deepseek的工具價值幾乎是滿分，但是商業(yè)價值是比較有限。之前的大模型為什么大廠來做，主要是確實不賺錢，盈利模式現(xiàn)在全行業(yè)都沒有探索出來，除非像openAI那樣收費。

本來在Deepseek出來之前，大廠幾乎都傾向于在用戶端免費，而向企業(yè)端收費的，隨著深度求索的開源化，意味著國內(nèi)的大模型作為商業(yè)產(chǎn)品路徑就鎖死了。

Deepseek之所以有底氣搞全免費開源，主要是幻方量化本來就是靠AI技術搞炒股的，既不需要依賴融資也不需要收費。

那深度求索公司能否發(fā)展成為openAI這樣的市值1500多億美元的大公司進行對標呢？

往往一家公司要想市值上升必須考慮流量閉環(huán)，搭建自己的生態(tài)，但是從現(xiàn)在Deepseek本身的APP的流量已經(jīng)被大廠比如騰訊元寶、釘釘、360納米搜索、百度PC端開始瓜分，其實大廠也在搶Deepseek的流量，而且他們自己的大模型，熱度下來了一樣用自己的。

也許梁文鋒格局大，借助于大廠開源解決了算力資源不夠的問題，并且讓自身AI算法保持更強的領先優(yōu)勢，瞄準所謂的通用人工智能（AGI）。

市面上其他大模型項目逐漸會因為DeepSeek R1的搶眼表現(xiàn)而喪失競爭力。比如去年年初爆火的Kimi，之前我對于它的使用頻率非常高，已經(jīng)兩個月沒有打開過Kimi了。

通用人工智能技術比拼的還是整體生態(tài)規(guī)模和業(yè)務輻射能力，Deepseek好像改變了什么，又好像什么沒改變。

反觀，宇樹機器人可能短期使用體驗不太好，而且普通人壓根用不到家庭機器人或者所謂逛街機器人，因為家庭生活需要的安全以及隱私。但是從產(chǎn)業(yè)價值上看，宇樹潛力比Deepseek大，尤其是大宗采購以及使用場景應用于軍備和大型企業(yè)集體采購提升生產(chǎn)效率，利潤還是相當可觀的。

由于AI是基于大數(shù)據(jù)的整合分析輸出，Deepseek進步之處是給出了“推理”過程，每個人怎么問，如何用，能不能作為解決問題的有效工具，還是取決于自己的水平。所以，大模型價值沒必要擴大，人的主體性沒有必要壓縮，

很多人不知道大模型其實并不算一個新技術，它比很多人想象的“老”的多。系統(tǒng)論、控制論經(jīng)典作者早在70多年前就講過，隨便摘錄幾頁給大家看看。

比如上個世紀50年代中期貝塔朗菲在《人的系統(tǒng)觀》這本書就提到了大模型技術。

上圖是國內(nèi)80年代出版《人的系統(tǒng)觀》一書，人大張志偉翻譯，圖片上的內(nèi)容我摘抄引用一段如下：

"計算機和有思想的機器，不論是機械的還是電子的，都是算法的具體實現(xiàn)，語言符號系統(tǒng)尤其是被成為數(shù)學和科學的人工語言符號系統(tǒng)演變成了非凡的有思想的機器，輸入操作指令（前提promt），機器就開始運行，它通過預定的符號規(guī)則，最后輸出答案，這對能力有限的個體智能來說是一個完全出乎醫(yī)療的產(chǎn)物。這就是科學推論的一般特征，他可以是簡單的算數(shù)或微分方程的求解，也可以是預測至今上位發(fā)現(xiàn)的行星和化學元素，或某項現(xiàn)代技術的設計杰作，可以說，符號宇宙比它的創(chuàng)造者——人——更聰明能干?！?/p>

有趣的是，書中作者描述的并非未來技術，而是對于已經(jīng)發(fā)生的技術進行總結。

上個世紀4050年代，控制論比系統(tǒng)論更進一步，甚至討論的是如何制造機器人，以及如何解決機器人之間的通信和協(xié)助，包括機器人的社會適應倫理等敏感問題。

有條件的讀者，可以閱讀諾貝特·維納在1949出版《控制論》以及1950年出版的《人有人的用處》，商務印書館在69年以及科學出版社在70年代翻譯了這本書。對于機器人制造原理的內(nèi)容引用如下：

（維納《控制論》科學出版社1969年版）

這些著作也不是外國科學家多么牛逼，實際上經(jīng)過@墨者幾何（微博博主）的考察，控制論系統(tǒng)論，實際上是抄襲明朝人的格致學典籍。我自己去年下半年也讀了6本控制論和系統(tǒng)論相關的書，大致認可這個判斷可信度至少接近70%。

如果人工智能曾經(jīng)在我國歷史上存在并且高度發(fā)達的技術后來被系統(tǒng)性毀滅了的話，那一意味著中文在科學、技術方面的創(chuàng)造能力以及在機器智能輔助研究上，最終優(yōu)勢是西方的拼音文字無法比擬的。

更一個更重要的問題是，為什么中國的典籍和技術被毀滅的問題？可能是人工智能出現(xiàn)之后社會的失控，或者中國社會內(nèi)部存在著儒教勢力與外部猶太資本勢力勾連的問題。這個問題不解決，被摘桃子和歷史周期律的問題還是解決不了。

人工智能火還有一個社會原因，就是他可以作為老板群體PUA打工人以及無產(chǎn)階級的工具，讓他們意識到自己是可以替代的，這種“反人本主義”聲音經(jīng)過站隊資本的媒體和自媒體的吹捧，逐漸成為了輿論的主聲量。

但是，當我們知曉AI只是以數(shù)據(jù)方式模仿人的語言或者行動，但是支配人的語言與行動的是更復雜的是人性和社會關系，人與機器人直接無法構成所謂社會層面的關系，除非克隆人的誕生與公開合法化。

由于人性本身存在分層，有的人天生自帶厚黑基因，有的天性比較老實單純，根據(jù)我的觀察，人群之中的損人利己的多，損己利人的人，利人利已又與害人害己的相當，由于私有制泛濫，資本鼓勵消費主義和欲望刺激的影響之下，欺騙偽裝說謊套利方式，在信息世界是普遍的。真實的信息只會分配給獨立思考和見識真相的人，底層通常接收到大多是假的營銷信息。

這意味著機器永遠在這方面永遠無法“人化”，甚至由于灌輸了太多假信息，而使得即使是通用人工智能依然是少數(shù)人控制多數(shù)人的高級NPC。

無論是企業(yè)組織和社會組織核心都是內(nèi)利益控制、外以道德為信仰的互動。任何組織存在的除了分工以外，還有價值互換與等級制度。如果以機器替代人，實際上是偏重于分工價值，但是缺乏等級制權力支配感，以價值互換帶來的成就感。

維系組織運轉(zhuǎn)的真相依然是人性（人的需要），這種人性體驗又是機器所無法給予的。機器既給不了老板和領導的權力意志感，冰冷或者刻意模仿的機器會讓人非常無聊空虛。

所以，AI只能算服務于人腦的“電腦”，是人創(chuàng)造更多更快價值的工具，但是根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展規(guī)律，它可能并不能帶來社會財富分配公平性或者改良人性，改利用AI干壞事、搞破壞、割韭菜的一點也不會少，它可能會在表層的效率層面做一些改變，但從深層上看人的幸福度和文明可能很難改變，駕馭技術之前先對技術祛魅。

以上。