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杨植麟之前有过一个分享，说要把一个，就比如video generation是一个大家都知道很重要的方向。但是你要把它方向做好的话，你需要有在技术上的基建，像这个数据、算力、训练的这些工程上的能力的基建，同时需要有人才的基建，比如说对于人才的密度，对于从下往上的底层创新的包容，以及创新发现了一些突破之后能够果断的去scale up的判断力，这些其实是我觉得OpenAI现在看来确实还是蛮领先的地方。
AI这个领域因为它确实需要顶级的这个智力，所以我们看到在名校这里面脱颖而出，比如像我们投志玲，其实也是因为我们很早就关注到志玲在清华的这个同届的同学中，应该也是非常早的脱颖而出，被称为学神嘛。这里面其实应该说领军人物他偶然性倒不高，更多的还是出自于这些最优秀的学校，最优秀的实验室，最优秀的team。但是我觉得这里面不能只局限于技术，尤其是从创业者的角度，对于商业，对于组织，对于产品，是不是愿意去在这方面去学习去进化我觉得是很重要的。
推特上的信息，第一手的信息其实比较多
我觉得就是说如果一直是要追赶，实际上就是很容易被牵着鼻子走嘛。因为如果永远都是说出来一个去学习一个，那这种就永远没有预判，当然我觉得这对公司要求很高，团队要求很高，你能不能尝试去预判下一步会是什么，提前做一些准备，否则一直跟着跑其实是一个蛮短期驱动的一个事情，所以这也是为什么我们觉得如果现在想做底层模型公司来讲，技术上的人看得远很重要，你跟着跑，那你永远跑不过比你有更多直接资源的人，所以你只能说我先去他要去的地方。
我们现在对于视频模型其实是有两种类型的需求**。一种类型就是让它尽可能的幻想，**比如说什么大黄鸭走在街上，对吧？或者是什么两个独角兽相撞，就是这种你完全不会出现的。另外一种就是让他尽可能预测接下来这个视频会怎么样，因为如果你能够预测下一帧视频，理论上你可以预测这个世界，就跟你预测下一个token最后你可以思考一样，所以这两个也许是它是需要不同的能力的，因为现在是一个模型，它既干幻想的事，它也干世界模拟的事，但有可能幻想器和模拟器就是两个事情，最后也许是不同的模型，
有没有计算过过去一年全球在大模型上面砸了多少钱？国内砸了多少钱？
——国内应该是百亿美金规模
我们没有人愿意招聘一个智商80的员工，我们也不愿意招聘一个智商90的员工。一定是在突破到100的时候大家才愿意去使用，所以AI的进展是需有突变性的
第一，要对泡沫有敬畏。第二，泡沫真的破了之后也不要彻底失去信心。（泡沫指相对投资人眼里未达预期的创业企业）
每一代人都有每一代人的使命，我觉得这证明年轻是一个很重要的变量，昨天在跟广秘讨论，互联网投70后，移动互联网投80后，AI投90后，当然这个并不比你卡那么严，但是你会发现其实因为人就一般都是在这个二三十上下最有创造力，最有经验加上颠覆的勇气，所以我们是一直是觉得纵向年轻人，纵向AI native，纵向有国际化视野的这样的人
我相信**随着AI的基础设施建设越来越完善，大家对AI越来越多的了解，到后面，当大家把这些路都铺好了之后，那可能做AI应用也会变得越来越简单。**因为现在比如说你要做个应用，你还得考虑模型的事情，
你得考虑互联网的事情，你得考虑怎么样跟巨头竞争，怎么样搞数据，就你有很多需要考虑的东西。所以我觉得现在做应用肯定还是比较早。
**我们现在很多人的很多工作内容其实就是一个在做一个缝合怪的工作，就是我从这里复制点信息，那里拷贝点信息，这里搞点信息，就把它缝在一起这个是现在就是比如说大学模型非常擅长做的事情所以我觉得世界会更加对于原创性的思维，**更加在AI的训练材料里找不到的思维会更加的奖励。就是我会觉得大量的内容对不是那么原创的内容都会变成AI所创造的或者AI去完成的。
我记得那会儿我们在面试产品经历的时候，就是看打开手机，对吧，你又装了些什么APP，你到底是个天天玩新东西的人呢，还是一个手机就这么几个。好奇心我觉得长期来看，对于技术革命的时候是非常重要的。包括我自己，我们就都不是技术背景。
有人说那我不懂AI的技术啊怎么办？我始终觉得假设你是个记者，那也应该去做采访AI的记者，对吧？如果你是个律师，你应该去做AI相关的法律的研究。如果你是一个投资人，对吧？那你更应该去看AI的领域。所以就是就是直接做这个事情，但是你的职业跟它的关联始终是可以去进行这样建立的。我相信它是一个大的革命。我相信它会对我们的工作产生很大的影响。在这个时候， 我觉得就是我们怎么样能够帮助这种生产力革命的发生，这个是我自己的一个想法。
随着 OpenAI 发布突破性视频生成模型 Sora，AI 领域再次掀起轩然大波。Sora 颠覆了视频生成技术，在分辨率输出、训练效率和一致性方面表现出色。其背后的技术团队以人才为重，对技术有着敏锐的直觉。Sora 的发布将带来爆发式的应用时刻，为基于大模型的企业和应用提供更多机会，推动视频生成技术的飞跃。