AI技术量级与历史地位 - AI是比互联网更宏大的技术变革，其量级堪比电力、微处理器和蒸汽机，目前仍处于非常早期阶段 [2] - 这是有生以来经历的最大规模的技术革命 [2] 成本通缩与供需规律 - 智能的单位成本下降速度远超摩尔定律，带来需求的爆发性增长 [2] - 所有AI输入的单位成本都在崩塌，导致单位成本的超通缩，将推动超出预期的需求增长 [8] - 遵循短缺导致过剩的历史规律，GPU和数据中心的大规模建设最终将导致供应过剩，进一步压低AI成本 [3] - 导致过剩的第一大原因就是短缺，因为短缺会吸引数千亿甚至数万亿美元投入，未来十年AI公司的单位成本将像石头一样直线下跌 [8] 市场结构与产业分工 - 未来AI市场结构将类似计算机产业：少数上帝级模型在顶端，海量低成本小模型在边缘侧普及 [3] - 行业结构将是一个分工明确的智力金字塔，并非零和博弈 [13] - 极少数相当于超级计算机的上帝模型运行在巨大的数据中心里，层层递进的小模型最终延伸到嵌入式系统，最聪明的模型永远在顶端，但数量最多的将是边缘侧的小模型 [13] 中美技术竞争格局 - AI只在美国和中国被构建，世界其他地方要么造不出来，要么不想造，这是一个双雄争霸的局面 [3] - 中国在追赶速度、开源策略和芯片自研上表现惊人，促使美国联邦层面的监管风向转为支持创新 [3] - 中国在开源模型上的进展让华盛顿和硅谷都感到惊讶，DeepSeek的发布是一个超新星时刻，其性能出色且来自一家对冲基金，完全出乎意料 [10] - 中国公司在开源领域的策略形成了一种全球性的价格竞争，使美国政策制定者重新思考监管方向 [10] - 在华盛顿，不管是民主党还是共和党，现在都很少有兴趣做任何可能阻止美国战胜中国的事情，联邦层面严苛监管风险已经大幅降低 [10] 商业模式演变 - AI应用正从按Token付费向基于价值定价转移 [4] - 初创公司不再只是套壳，而是正在向后集成构建自己的模型 [4] - 云巨头乐于通过按Token计费来销售算力，但初创公司正在探索更具护城河的模式 [12] - AI初创公司在定价上比SaaS公司更具创造力，如果能从医生、律师或程序员的生产力大幅提升中分一杯羹，高定价往往对客户有利 [12] - 像Cursor这样的领先应用公司正在向后集成，实际上正在构建自己的AI模型，因为他们拥有最深的领域认知 [12] 技术普及与公众接受度 - 全球最先进的AI技术已打破壁垒，任何人都可以在第一时间直接使用并验证这些原本昂贵的顶尖技术 [6] - 民调显示公众对AI替代感到恐慌，但实际行为数据显示人们正在疯狂采用AI [6] 欧洲监管环境的影响 - 欧盟因无法在创新上领跑，转而追求监管领先，这种做法几乎扼杀了本土AI发展 [5] - 欧盟的监管导致苹果和Meta拒绝在欧洲发布最新功能 [5]