AI 的集权性会把 K 型经济拉得更长

一些让我有点不太舒服的现象。不知道后续会演变成什么。先记录下来。

本期newsletter碎碎念一些我过去两三天里，受到冲击的想法。之前和大家说过，最近自己在折腾琢磨这也在 AI 宏观分析领域创个业。有了这个想法，不可避免地要聊一些投资人，聊完之后信心比较受打击。

但这个打击出现的地方很奇怪，倒也不是和自身相关，而是看到了这个体系里一些让我有点不太舒服的现象。不知道后续会演变成什么。就先记录下来，稍微有点零散，也和大家讨论一下。后半部分稍微敏感，我就放到付费版里了。

两三年前我写过的一句话：“Crypto 向右，AI 向左”；意思是加密领域注定要自下而上闹革命，但是 AI 是个完全集权的东西，它只能由集权产生，并且推向集权化。

这个想法，抛开政治理念，只看看做大模型这件具体的事，似乎注定是要走高度集权这条路的。一个大厂看着资源很多，其实内部相当松散。而 AI 现在是一条拼尽全力也要卷的路，在一家业务种类非常多的大厂里，真正抢卡、抢数据、抢人的组往往不止一个。

但到目前为止，除了负责训练基础模型的核心组或部门，剩下的各种业务线大部分更像是“空气实验室”。虽然名义上在卷 AI，但并不一定都有 clue，不一定都有效，更不一定有落地的产品。就算落地了，也很可能是个废品，或者不适应市场需求，甚至引起普遍反感，比如说某钉。

而基础模型的训练中的关键资源：卡、数据、还有每天维护训练框架的工程团队，全都是有限的。一旦这支队伍要同时支持好几个业务，就有了优先级，有了优先级就有了争吵，有争吵就有了内耗和资源浪费。这种内耗到了极致，就是挥刀自宫。这两年大家见过很多大厂的反例，不管是中国还是外国：钱多卡多人多，模型却平平。原因往往不在技术方向选错了，而在于内部的注意力和资源被太多只手分掉了。

所以越往前沿走，越是只能集中。把几个亿的预算、最好的卡、最稀缺的几十个人，全压在同一个很小的组上。国内所谓最好的大模型厂商，真正做训练的核心人员也就二十来个，每个月烧掉好几个亿。把这么多钱堆在这么少的人身上，如果不是高度集权，根本做不到这种程度的资源集中。但这种领先可能也是阶段性的，能不能一直维持下去，取决于人才和资源能不能一直顶住。

一个机构尚且如此，更别说一个国家了，所以 K 型经济几乎是必然。而且资源导向和权力越集中的国家，K 字就越瘦，上面的胳膊就长得越快、越长。资源快速地向一个地方集中，剩下的 80% 也只能多喝热水慢慢熬。

那么问题来了，与此高度相关的另一件事是：政府到底该不该亲自下场做创投？

这个话题到了现在无论如何都绕不开了。