作者： Lynn Yang，硅发布

 

上周的某个傍晚，我在吃晚饭的时候听了 Spotify 里的一个播客。 

到场嘉宾是 OpenAI 的第一位投资者、硅谷顶级技术风投 Khosla Ventures 的创始人维诺德.科斯拉。

显然，不是每一天都有机会深入了解 OpenAI 第一位投资者的想法。

所以我把科斯拉的核心观点整理了出来，分享给大家。以下是科斯拉有关 AI 的 7 个核心观点：

（一）

相关背景：主持人问科斯拉，作为 OpenAI 的第一位投资者，他在日常生活中主要使用哪些 AI 用例。

科斯拉：主要是两个，ChatGPT 和特斯拉的⾃动驾驶。

关于特斯拉，我说⾛就⾛的次数，真是惊⼈。感觉就像是完全的自动驾驶。你知道前⼏天晚上，我是凌晨 3 点降落。当时我想：我太累了，我不会是⼀个安全的司机。所以我只是说了一句：接我回家。那种体验真是太棒了。 

这些都是 AI 对我的主要⽤途。⽽且这两个用途，我⼀天要用很多次。 

关于 ChatGPT，我在用它来计划我的春季花园。 

我就对 ChatGPT 说：我想要在 9a 区域⽣⻓的植物（指：在美国农业部的植物耐寒区划分中适合在9a区种植的植物）。我想要每一个区域的⾼度，因为我正在把它们分层。 

然后我还说：我想要有⼀些春天开花的花，⼀些初夏开花的花，一些在晚夏开花的花，⼀些在秋天开花的花。 

这其实是⼀个类似设计的工作。我让 ChatGPT 帮我布置了 20 株植物，它给了我所有这些信息，包括：浇⽔量、⽓候区、⾼度、没有日照的区域、半阴的区域、明亮阴影的区域。 

所以，ChatGPT 做了惊⼈的事。这些事情本来会花我 3-4 个⼩时。所以是的，花园都是我自己设计的，我不聘请设计师。而且我可以向你保证：现在我的花园正在开花，你可能不会相信。 

（二） 

相关背景：主持人问科斯拉作为 OpenAI 的第一位投资者，他如何看待苹果宣布 AI 战略并与 OpenAI 合作，以及这种合作未来几年会对 AI 创业生态圈产生什么影响？

科斯拉：我认为苹果需要为 AI 做点什么，毕竟 Siri 的声誉已经开始恶化。 

⾸先，苹果的聪明做法是：保持开放，让用户能够访问任何的 LLM。但是苹果公司，确实也选择了嵌⼊和内置在 IOS 中的方式，这⾜以让伊隆·⻢斯克感到不安，为此他声称要禁止苹果设备。 

所以我认为，这件事情更加重要的是，苹果其实是展⽰了⼀些⾮常重要的东西：我们如何与计算机交互？  

我认为，随时间的推移，Siri 将演变成为⼈类真实界⾯的开始。从这个角度，我认为这是一个⼤新闻，因为我们正在看到这⼀开端。这令⼈兴奋。 

而从 OpenAI 的⻆度，这次合作其实已经清楚地确定了 OpenAI 在竞争中的最佳位置——与用户直接交互。事实上，很多人都想要这个生意。 

另一方面我确实认为，苹果公司应该是慎重考虑过——在 1-2 年之后，苹果认为最好的 AI 将会在哪⾥？ 

因此在许多⽅⾯，苹果与 OpenAI 的合作，是一个有关于 OpenAI 的验证，也是一个有关于⼈类如何与机器交互的⾮常重要的⾥程碑。

（三） 

相关背景：主持人问科斯拉，苹果公司的案例说明了一个小模型可以做很多事。那么大模型在未来的定位是什么？以及如果每个人都想要小模型，未来会不会变成这样一个样子：你可以和很多人交谈，有的人智商 50，有的人智商 100，有的人智商 1 万。然后关键是，你想把钱花在哪里，是想把钱花在去问一个智商 1 万的人一个问题，还是去问一个智商可能只有 70、但知道你电子邮件内容的人？这里，涉及到了产品处理方向的平衡，以及为模型计算的成本。你觉得未来是不是这样一个竞技比赛？

科斯拉：小模型和大模型不同，并且不能互相取代。 

此外，我可能不同意智商假设的未来。事实上，我认为会发生的事情是：未来计算成本将变得非常低廉。 

我打赌：在⼀年之后，计算成本将会是今天的 1/5 到 1/10。因此，我对我们所有初创公司的建议是：忽略你的计算成本，因为你做出的任何假设，你在优化软件上花的任何美元，都将在⼀年之内，变得⼀⽂不值。 

原因是：每个⼤模型的所有者，都在试图降低计算成本。而随着 OpenAI、谷歌和云计算公司的工程师们努力降低昂贵的 AI 芯片成本，计算很快就会变得非常便宜。 

所以忘掉它，并依靠市场上各种大模型，如谷歌的 Gemini 和 OpenAI 之间的竞争，把成本降低到⽆关紧要的程度。其实，只要降到目前的 10% 或者更少，就⽆所谓了。 

此外，目前一个大模型要优于其他大模型，其训练成本，就要⾼出⼀个数量级。这就是我认为开源模型不可行的原因，因为训练成本太高。但一旦你接受了培训，你就会想要尽可能地被广泛使用，因为出于下面两个原因： 

第一，你希望从中获得最大收益，而成本最低的模型，将获得最大收益。 

第二，但更加重要的是，有大量的数据可以供你训练下一代模型。 

因此，出于种种原因，你想要最大限度地提高使用率。如果你玩的是长期游戏，我认为：AI 模型的游戏，大多是在 5 年的时间范围内进行的，而不是在一年的时间范围之内。在这个时间范围里，成本会下降。 

今天，英伟达公司从每个⼈⾝上提取了相当不错的税收，但是每个模型都将在多种类型的 GPU 或计算上运⾏，并且他们需要最多的数据⽣成。所以我相信：在接下来的⼏年⾥，收⼊将不是模型公司的重要指标。 

当然，你不想失去太多你负担不起的钱。但你不想赚很多钱，因为你试图获得⼤量用户使⽤，你试图从用户使⽤中获得⼤量数据，并学习成为⼀个更好的模型。 

我确实认为在智⼒⽅⾯，模型还有很多东西可以获得，⽆论是在推理，概率思维，还是某种模式匹配，等等，这些模型还有很⼤余地可以变得更好。 

所以我认为，⼏乎每一年都会看到惊⼈的进步。⼀些公司⽐其他公司执⾏得更好，这是公司和公司之间的主要区别：OpenAI 在执⾏⽅⾯⾮常出⾊，⾕歌有出⾊的技术，但执⾏得不够清晰。

（四） 

相关背景：主持人问科斯拉，如果考虑五年的时间范围，现在，有些科技界的人士真的相信 AI 的价值会全部进入到现有大公司。但即便如此，它也被商品化了。所以你认为，五年的前景会如何？以及你更关注的 AI 主题是什么，哪些主题是没有涉及到现有大公司的？

科斯拉：所以我不相信，如果你正在构建基础模型并试图与 OpenAI 和谷歌竞争，那会是⼀个好位置。 

因为⼤型的 LLM，将属于可以在⾮常⼤的集群上运⾏的⼤型参与者，他们是可以为专有内容/数据付费的⼈，⽆论它是为 Reddit 付费，还是为⼀个可以访问每⼀篇科学⽂章的公司。 

所以最⼤的玩家，确实有优势。 

但是另一方面，最近我们宣布投资符号逻辑公司 Symbolica。他们采用了一种非常不同的方法来做模型。它不依赖于大量数据，也不依赖于大量的计算。这其实是一笔高风险、高上升空间的投资。如果 Symbolica 成功了，那么就是戏剧性的。 

所以我认为，即便是在模型层，也还有其他方法。如果我打电话给我在麻省理工的朋友乔希.特南鲍姆，他会说最大的贡献是概率编程。因为人类的思维是概率性的，与模式匹配不一样。这是一个重要因素。 

因此我认为基础技术还远远没有完成。我们正在越来越多地利用 Transformer 模型，但还有其他模型有待开发。只是每个人都害怕投资 Transformer 模型以外的东西。而我们没有。 

你知道的，我非常专注于深奥的事物。事实上，Symbolica 是一种被称为是范畴论的理论，大多数的数学家都没听说过。 

所以，我们大概是在15、18个月前就下了很大的赌注。我认为投资云计算是愚蠢的，因为人们购买 GPU 来构建云计算，但他们会输给亚马逊，会输给亚马逊的规模和效率，还有微软。 

这两家公司都在做定制芯⽚，这样他们就不必在⼏年之内⽀付英伟达税。是的，还有 AMD，芯片领域还有很多事要做。但是在下⼀个层次，在应⽤程序层次，这里有巨⼤的机会。 

（五） 

相关背景：在下面的内容里，科斯拉讲到了他心目中的 AI 应用的巨大机会具体是指哪些机会，并列举了很多案例。

科斯拉：我的⼀个重要预测是：在未来，⼏乎所有的专业知识都将会是免费的。 

所以按此逻辑，⽆论你是在谈论初级的保健医⽣、教师、结构⼯程师，还是肿瘤学家。这里有数百个甚至是数千个的专业领域，每一个领域，都将会产生⼀个⾮常成功的公司。 

最近，我们还投资了一个建造结构工程师的公司。当然，我们投资了像 Devin 这样非常受欢迎的东西。每个人都知道 Devin，他们正在打造一个 AI 程序员，他们不是在为程序员打造像 Copilot 这样的工具，他们是在打造一个程序员。但是，我们刚刚还投资了一个打造结构工程师的公司，他们叫 Hedral。 

一个事情很奇怪，现在有多少的结构⼯程师？我们在结构⼯程上花了多少钱？你把⼀个建筑结构交给结构⼯程师，两个⽉后，你会得到⼀些东西和⼀个变化。但是，你可以在 5 ⼩时内，从 AI 结构⼯程师那⾥得到 5 种变化，并在建筑项⽬中节省⼏个⽉的时间。所以这是⼀个很好的利基例⼦。但这可能是⼀个数百亿美元的利基市场。 

所以，我的观点是：……