本期内容：00:58 5月，中美“AI月”，国产大模型“价格战”开打03:35 把“大模型价格战”作为商业研究项目，结论却是：大模型，不止价格战04:46 “大模型价格战”涉及的AI生态角色：上游、下游、在位者、挑战者05:49 各方观点：“降价猫腻多”、“同质化竞争”、“行业洗牌”07:43 大模型推理成本降了多少？“价格战”公司技术性降本能力如何？08:05 深度求索和智谱AI降价底气：大模型架构和算法策略创新10:25 “在位者”公司：投入算力管理平台、建设高性能计算集群12:14 高性能计算集群的规模效应13:56 “烧钱换数据”降价意在构建“数据飞轮”15:55 一年时间，推理成本降低10-100倍，领先大模型厂商边际成本下降幅度更大16:35 大幅降价的是入门级模型产品，普惠场景：试错型项目的测试与验证17:50 开发者视角：直白比价是权宜之计19:14 企业级用户视角：仍然需要多种大模型服务支持21:01 更多AI应用扶持措施和生态系统构建计划在路上21:38 “百模大战”：同质化 or 差异化23:02 领先大模型厂商的差异化路线25:05 路线一：百度的知识增强和创作力优势28:49 路线二：阿里的平台思维，降低各类用户使用门槛33:37 路线三：科大讯飞的垂直深耕和商业模式差异化36:51 OpenAI是否注定要失败？39:27 大模型竞争中的后发优势效应40:28 不仅仅科技巨头，AI创业团队也享受后发优势41:00 大模型战场“硝烟四起”，“价格战”只是“初试锋芒”41:36 AI产业生态现状：蓝海机遇远大于红海竞争42:03 智能小巨人科技AI战略咨询服务全面升级
本期内容：00:57 2024年，AI商业的速度02:11 Kimi概念A股带货，既有必然性也有偶然性03:51 AI带来一场生产力革命，普通人的未来也取决于AI演进04:54“技术信仰派”和“市场信仰派”真的对立吗？06:44 让Kimi组织一场AI大咖论坛：杨植麟、朱啸虎、OpenAI、扎克伯格谈《大模型与AI商业的未来》07:02 AI产业的四大主题：技术曲线、落地节奏、商业化挑战、长期格局08:22 当前大模型性能不尽人意，短期技术迭代曲线陡峭09:15 3-5年内出现技术瓶颈期，只有朱啸虎不相信AGI10:27“更好的模型质量带来更好的用户体验”是共识，不同产业参与者切入点不同12:16 大模型商业化障碍：采纳周期、付费意愿、ROI14:12 高度关注大模型能力带来的用户个性化体验15:08 杨植麟与扎克伯格：打造基于自研模型的Super APP16:21 OpenAI：To C的平台路线与To B的端到端服务17:26 观点差异化源于路线选择，并非产业前瞻的巨大非共识18:42 探索AI-Native商业研究流程19:25 如何用Kimi 5分钟完成行业研究20:33“AI研究员”承担了哪些职责21:46 国内用户的AI搜索使用反馈：最关注专业度、用户体验和实用性22:52 Perplexity AI：最成功的AI搜索产品，定位为“答案引擎”24:12 Perplexity的重度用户：有技术背景的高效率人群25:08 作为AI应用代表、“套壳”之光，Perplexity对各种模型保持开放心态27:06 Perplexity VS Google：Perplexity的使用者并非Google主流用户29:03 Google的商业模式：广告商业化与创作者激励两大正反馈循环30:10 Perplexity不做“垂直搜索引擎”，“答案引擎”基础上建立端到端用户体验31:52 第3期《AI商业观察》核心结论
内容导读《AI商业观察》第2期的内容围绕几个方面展开： 英伟达的股价从2022年10月低迷期的112美元上涨至现在的887美元，不到2年时间股价涨7倍，经历了哪四个阶段? 基本面的演变和股价反应之间的节奏是什么样的？基本面和股价之间为何常常存在明显的GAP？ 2024年英伟达股价新一轮的快速上涨中，最新的投资故事“英伟达在推理市场中的巨大成长空间”将如何演绎？ 几大科技巨头已经全面入局推理芯片大战，英伟达有哪些法宝维持竞争优势？ 英伟达的下一个万亿市值还有哪些“投资故事”？本期内容01:48 英伟达的股价还在上涨，有泡沫吗？02:48 一年半前，黄仁勋提到“生成AI的开始”时，英伟达股价只有112美元05:15 ChatGPT问世2个月月活突破1亿，华尔街主题炒作的对象也不是英伟达07:00 科技产业界对ChatGPT反应迅速，与华尔街形成鲜明对比07:50 创新业务面世的节奏：产业先行，资本市场需要拨开迷雾10:05 英伟达的AI卖水人定位，资本市场与产业界“对齐”认知08:28 AI论文与报道刷屏，助力资本与产业潜在入局者快速学习11:03 英伟达成为“AI风向标”，从2023年一季报披露开始12:33 财报数据与指引陈述锚定业绩预期基准，资产定价需要定量依据和估值校验13:25 《Nvidia H100 GPU：供需分析》面世，投资故事转化为定量测算，业绩空间被有效定价14:44 2024年英伟达股价上涨的新理由16:34 英伟达新的“投资故事”：在推理市场中的巨大成长空间17:38 英伟达推理市场当前占有率解析：受益于科技巨头的大语言模型加速计算需求19:37 即将加剧的推理市场竞争27:50 英伟达推理竞争三大法宝：软硬件全栈协同、开发者“网络效应”、低成本解决方案20:41 英伟达更新最终用户许可协议，进一步限制CUDA软件在非英伟达硬件平台使用21:30 ZLUDA等项目或受影响，同时防范新兴的中国GPU制造商22:12 黄仁勋眼里的GPU+CUDA“业务护城河”24:19 GPU+CUDA庞大用户基础的“网络效应”25:35 应对科技巨头入局推理芯片市场，英伟达成立新部门定制芯片26:43 GPU架构创新将降低推理成本30:38 英伟达走向下一个万亿市值的“投资故事”？28:26 英伟达“推理市场投资故事”华尔街造，黄仁勋强调“AI超级计算机全栈公司”31:34 创业者vs投资者的思维模式不同点——基本面与股价之间GAP常存、机会多多
从2024年开始，我们启动“科技指北针”播客，并且推出一个固定栏目“AI商业观察”。这是因为我们是一个科技产业研究团队，特别是以AI产业链为核心主题，已经开发了一个全面跟踪行业的战略洞察体系。每一天我们都会被不少AI资讯轰炸，感受到行业的快速演进，所以我们决定以月度为单位，记录和分享AI产业正在发生的历史；在日常公众号推送的AI观察之外，每个月都对AI领域的一些关键变化进行主题式的解读。“AI商业观察”是我们的播客“科技指北针”的第一个主题栏目，在每个月的第1个周一上线，一般是每个月的5号左右。 本期内容：00:44 “科技指北针”播客每月推出“AI商业观察”01:39 2024，AI的开年故事十分精彩03:18 拥抱AI的中国速度：一大波AI产品在路上06:14 AI产品爆发的重要原因：建立数据反馈的先发优势07:59 AI带来新的商业模式时，影响力将远超单纯的技术优势09:12 AI商业有很大概率走出“中国模式”？11:03 存量场景拥抱AI个性化，增量场景需要远见思维13:04 GPT商店推出，说明OpenAI走向平台商业模式14:52 OpenAI围绕ChatGPT创建网络效应和数据飞轮16:21 拥抱AI的中国速度：大模型的生态培育19:11 AI商业模式尚未突破上一波移动浪潮的框架20:08 拥抱AI的中国速度：企业引入AI的意识强劲21:41 第1期AI商业观察核心结论
