The Information 邀请了著名风险投资家、OpenAI 早期投资人维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）聊了聊关于 WWDC 2024 上的苹果、大模型和小模型的未来、对 AI 的投资策略以及大型科技公司如 OpenAI 和谷歌在 AI 领域的竞争态势。此外，他们还讨论了 AI 对各行各业的潜在影响，包括医疗、教育和内容创作。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）是一位印度裔美国企业家和投资人，创立了 Khosla Ventures 并共同创办了 Sun Microsystems，他以在硅谷的成功创业和对前沿科技公司（如 OpenAI）的投资而闻名。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）的核心观点包括：
- 苹果确立了 OpenAI 在最佳大型语言模型竞争中的地位，是人类与机器交互方式的一个非常重要的里程碑。
- 小型模型替代不了大型模型，但它们确实做得很好。大语言模型将属于大型玩家。
- 计算的成本将变得非常便宜。一年后它的成本将是现在的五分之一到十分之一。给所有初创公司的建议是忽略计算的成本。 未来几年，收入不是重要的指标。
- 在下一个层面上，应用方面有巨大的机会，几乎所有的专业知识都将是免费的。
- 每个人都害怕投资任何不是 Transformer 模型的东西，我们不是。种子投资是有空间的，但是跟随其他人的做法是一个糟糕的策略。每当有人离开 DeepMind，就给他们 200 万美元，这是一个糟糕的策略。
- 人工智能会带来巨大的通货紧缩，很多东西的成本趋近于零，因为所有这些东西中的劳动力含量都被淘汰了。但他同时指出，人类经验的价值将重新定义市场的需求和供给。
参与对话的主持团如下：
- 杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）- The Information 的主编和首席执行官。
- 戴夫·莫林（Dave Morin）- 一位知名企业家和投资人，是 Path 的联合创始人兼首席执行官，并曾在 Facebook 担任高级平台经理。
- 布丽特·莫林（Brit Morin）- 一位知名企业家和创意人士，创立了创意生活品牌 Brit + Co，致力于为女性提供在线课程和创意灵感。
- 山姆·莱辛（Sam Lessin）- 一位知名企业家和投资人，曾在 Facebook 担任产品管理副总裁，并联合创办了 Fin 公司和 Drop.io。
以下是采访的原文翻译，我们做了不改变原意的删减。
苹果验证了 OpenAI 的交互模式
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
好的，伙计们，多么精彩的一周啊。我的意思是，我感觉硅谷的每一周都是 AI 周。有些星期我们试图为了多样性而避开它。但我认为，鉴于我们所有人都在等待的苹果的大新闻，即苹果智能的揭晓，这是一个很好的开始。当然，其中很大一部分是苹果与 OpenAI 的合作，而 Vinod 是最早投资风投的人之一。所以我必须问 Vinod，你对苹果发布的所有新闻有什么看法？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
首先，我还没看完周末的所有新闻，但苹果需要做点什么。Siri 的名声开始变得越来越差，如果可能的话。但更重要的是，他们展示了一些真正重要的事情。计算机直接与你交互。你不必费心从计算机那里获取东西。计算机为你提供东西。我几个月前在《The Information》上就此话题写过一篇博客文章，就是计算机将学习人类，而不是人类需要学习计算机的想法。
我认为我们已经看到了这样的苗头。从 OpenAI 的角度来看，这显然令人兴奋。它清楚地确立了 OpenAI 在最佳[大型语言模型]竞争中的地位。显然，许多人都希望获得这项业务，并且许多事情都经过了评估。所以看到苹果认为最好的 AI 在哪里确实非常令人欣慰。我确信他们考虑了一年或两年后最好的 AI 会在哪里。所以从很多方面来说，这是对 OpenAI 的肯定，并且是人类与机器交互方式的一个非常重要的里程碑。
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
我想[苹果]确实也提到了 Gemini 即将到来。我们认为他们可能与 Anthropic 有所作为。因此，我并不是要贬低 OpenAI 的优秀模式，我之所以提出来，只是因为它提出了一个我想知道的问题，那就是苹果是否在试图用这种智能重新创建一个应用商店。
如果目标是广泛合作并将流量路由到不同的服务，就像我记得他们第一次推出 Siri 时说的那样，他们说他们会把你送到 OpenTable 进行预订，或者诸如此类的事情。所以你对苹果将如何使用这项技术，或者更广泛地说，应用和服务将如何被发现有什么看法？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我认为首先对苹果来说，保持选择的开放性，能够使用任何 LLM 是明智的。但他们确实在嵌入式和构建到操作系统中的方面做出了选择，足以让埃隆·马斯克对禁止苹果设备感到不安。所以他们确实做出了一些相当明确的选择，并说，“我们将保持选择的开放性。”但我确实认为更重要的是，我们如何与计算机交互？Siri 只是一个开端，随着时间的推移，它将演变成一种基因。
大模型与小模型的竞争
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
我认为我们顺便谈到了大型模型与小型模型的未来，对吧？我认为你从苹果看到的有趣的事情之一就是他们可以在设备上做很多事情，对吧？而且小型模型可以做很多事情。 然后那些非常昂贵的大型模型的位置是什么，对吧？从长远来看，它们只是变成了内容吗？你知道，它们的定位是什么？所以我有点好奇，我知道你还没有完全跟上，你如何看待这个问题。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
嗯，我认为设备上小型模型所做的事情将与大型模型所做的事情不同。如果你想从一个模型获得人类级别的智能，它将是一个大型模型，周围会有几个，一些比其他的好，一些比另一些超前一年或两年。但我不认为小型模型可以替代大型模型，但它们确实做得很好。 如果你想与某物进行低延迟的对话，你希望路径更短，那么设备上的小模型就是这样。实际上，我认为即使在英特尔，即使是它的 Meteor Lake 新处理器，也会捆绑一个小的 LLM。但它们旨在进行响应式交互，而不是成为智能的来源。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
想象一下，如果你有很多人可以交谈。有些人智商 50，有些人智商 100，有些人智商 10000，对吧？问题是，你想在哪里花钱向智商 10000 的人提问，而不是向可能智商 70 但知道你的电子邮件里有什么的人提问？对吧？还有，提问和处理的平衡点在哪里？所以我的问题是……现在，我感觉我们基本上是——这在一定程度上是模型的成本和你计算的成本——我们正在向一个非常昂贵的博士提出我们能想到的每个问题，对吧？而在未来，我认为我们将更聪明地知道我们为不同的问题需要多少智能。你如何看待这种竞争性的发展？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我可能不同意。我认为将发生的是计算的成本将变得非常便宜。我打赌一年后，它的成本将是现在的五分之一到十分之一。我给所有初创公司的建议是忽略计算的成本。 因为你花在优化软件上的任何一美元，在一年内都将一文不值。所以，忘掉它吧……依靠云计算、Gemini 和 OpenAI 之间的市场竞争，将成本降低到无关紧要的程度。而且……低于一定水平，就无所谓了。你每月要为 iPhone 支付一定金额的服务费，如果只占其中的 10% 或更少，那就无所谓了。这就是我…
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
为什么你认为……公司应该忽略成本，它会如此急剧地下降？你看到了什么？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
因为每个大型模型所有者都试图降低它。他们能做到。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
嗯，但是 Vinod，难道每个大型模型不是依次出现，训练成本增加了一个数量级吗？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
它确实需要更多的训练成本。这就是为什么我认为开源模型不可行，因为训练成本太高。 但一旦你训练好了，你就会希望尽可能有更广泛的使用范围，原因有两个。
首先，你想从中获得最多的收入，成本最低的模型将获得最多的收入。 但更重要的是，有大量的数据生成用于训练下一代模型。所以出于很多原因，你希望最大限度地提高使用率。如果你在玩长期游戏——我认为 AI 模型游戏主要是在五年的时间范围内进行，而不是一年——在这个时间范围内，成本会下降。 然而今天，Nvidia 从每个人那里榨取了相当可观的税收。
但每个模型都将在多种类型的图形处理单元或计算上运行。他们希望获得最多的数据生成。所以我非常相信，未来几年，收入不是重要的指标。 你当然不想，如果你负担不起，就损失太多的钱，但你不是试图赚很多钱。你试图获得大量的使用。你试图从使用中获得大量的数据并学习成为一个更好的模型。 我认为，无论是推理、概率思维，还是模式匹配，这些智能领域都大有可为。这些模型还有很大的提升空间。我认为，我们几乎每年都会看到惊人的进步。
要知道，很多事情都是谣传。有些公司比其他公司执行得更好。我认为这是主要区别。我认为，OpenAI 的执行力很强，但谷歌也有很好的技术和科技。只是他们的执行力没那么强。
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
我只想补充一下关于收入的观点，刚刚有消息称 OpenAI 的收入按年化计算比去年同期翻了一番。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我不评论，因为我昨晚才得到消息。
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
所以收入可能不是你建议他们专注的，但我们不应该忽视它。他们似乎做得还不错。但转到你，布丽特和戴夫，你们在这个话题上最关心的是什么？
布丽特·莫林（Brit Morin）：
好的，我可以从那里开始。我很好奇，Vinod，当你考虑到五年的时间范围时，我们中的一些人，我不会说名字，认为 AI 真的将全部进入现有的公司，即使那样，它也会变成商品。你看到的五年展望是什么，你更关注哪些主题，它不会卷入现有的公司？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
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，那不是一个很好的地方。大型 LLMs 将属于大型玩家。
AI 领域的投资机会
布丽特·莫林（Brit Morin）：
现在是考虑这个问题的正确时机吗？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
能够在非常大的集群上进行训练的玩家，能够支付专有内容费用的人，无论是与 Reddit 还是其他人，能够访问每一篇科学文章的人，而这些文章通常都发表在 Springer Nature 或类似的刊物上，因此，如果延续过去的做法，大型企业确实具有优势。
最近，我们宣布投资符号逻辑公司 Symbolica。 这是一种非常不同的方法。它不依赖大量数据，它不依赖大量的计算，完全正交轴，高风险，高上升空间。如果成功了，那就是戏剧性的。因此，即使在模型层，也有正交的方法。如果我打电话给我在麻省理工学院的朋友 Josh Tenenbaum，他会说最大的贡献将来自概率编程。人类以概率思考，这与模式匹配不同。 这是一个主要因素。所以我不认为我们已经接近完成基本技术。我们正在越来越多地利用 Transformer 模型，但还有其他模型要做。
每个人都害怕投资任何不是 Transformer 模型的东西，我们不是。 我非常专注于一些深奥的东西。事实上，Symbolica 是一些深奥的数学，称为范畴论，大多数数学家都没有听说过。所以我们大概在 15、18 个月前下了一个大赌注。我认为投资云计算、购买 GPU 来构建云计算的人是愚蠢的。我认为他们会输给亚马逊的规模和效率。 是的，他们都在做定制芯片，所以他们不必支付 Nvidia 的税费。在几年内，他们都会采用 AMD。
编辑注：Symbolica 由前特斯拉高级自动驾驶工程师乔治·摩根（George Morgan）创立，已完成一轮 3100 万美元的 A 轮融资，由 Khosla Ventures 领投，General Catalyst、Abstract Ventures 和 Buckley Ventures 也参与了此次融资。Symbolica 的首个产品是一个代码助手，计划在 2025 年初推出。Symbolica 专注于通过结构化推理和符号 AI 来提升机器学习模型的性能，旨在超越现有的深度学习方法。其技术基础包括几何和拓扑学，使用正式计算逻辑而非统计方法进行模型训练。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
因为他们会输给亚马逊。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
在下一个层面上，应用方面有巨大的机会。我的一个重大预测是，几乎所有的专业知识都将是免费的。 所以无论你谈论的是初级保健医生、教师、结构工程师、肿瘤学家，有如此多的专业知识领域，成百上千，每个领域都将是一个非常成功的企业。
我们最近投资建造了一个结构工程师。当然，我们也投资了一些像 Devin 这样非常受欢迎的东西。每个人都知道它。他们正在构建一个 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。 但我们只是投资打造一个结构工程师。但是有多少结构工程师，我们在结构工程上花费了多少？你把一个建筑结构给一个结构工程师，你在两个月后得到一些东西，你得到一个变化。你可以在五个小时内从一个 AI 结构工程师那里得到五个变化，并在建筑项目上节省自己几个月的时间。
这就是一个很好的例子，它可以成为一个价值数百亿美元的利基市场。
编辑注：Devin 是 Cognition 推出的全球首个完全自主的人工智能软件工程师。Devin 具备生成式 AI 能力，可以独立完成编程、调试、构建和部署应用程序等复杂任务。Cognition 已完成一轮 2100 万美元的融资。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
我能催催你吗？因为我明白，我相信你所说的，而且我也同意，如果你能把结构工程师所做的一切都写下来，那么突然之间，你就有可能创造出一个更快、更好的合成结构工程师。我的问题是这是否是一个合理的商业行为 或者说，任何人都可以获取这些模型，因为它们是一种商品？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
所以我的观点是所有这些将依赖于一些 LLMs 和与领域相关的特定事物。结构工程师的工作流程以及他们如何与运行自己的 AutoCAD 的设计 AI 工程师进行交互是不同的，他们如何与最终客户和建筑师进行交互也是不同的，而建筑师最终将成为 AI 建筑师。
但是，只用一种模式就能完成所有工作的想法是不对的。每个领域的工作流程都是不同的。细微的差别–你从 AutoCAD 中导入哪个库，或者你使用哪个目录来显示哪些钢梁可用，其价格是多少，以及你如何组成一个低成本的结构。因此，在所有这些领域都会有特定的专业领域。肿瘤学家不会只学习 GPT-6 就能成为肿瘤学家。会有很多具体的内容。如果你是一名人工智能肿瘤学家，你就会知道，在 20 种不同的化疗药物中，这种药物对你的癌症影响最大。现在还没有这样做，因为太贵了。
而大多数肿瘤学家的知识面并不广。但就在本周，有人打电话给我，说他们得了癌症，想知道应该服用哪种化疗药物。现在，我不是化疗专家，但我把他们介绍给了我们的一家公司，这家公司会进行测试，用你的一个肿瘤样本测试所有 20 种药物。我们可以在你接受整个化疗方案之前，准确预测哪种药物最有效。非常有价值。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
我想问题在于优势在哪里？如果答案是在极端情况下，我会说可能不会有一个很好的市场，因为现实是写下一个普通医生知道的所有事情太容易了，然后处理它也太容易了。所以即使你可能有一个急诊医生，他是一个普通的医生，他是一个数字化的全科医生，这将是一个非常难赢得的市场，作为一个企业，对吧？而专业领域可能不同，对吧？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我实际上不同意。我认为专业领域将嵌入到通用领域中。 像初级保健和心理健康治疗这样的一般领域，我认为将是更大的业务，因为除了知识方面之外，还有其他方面。
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
戴夫，你现在在想什么？我知道你一直在密切关注这个领域的初创公司，我想听听你对苹果的头条新闻的看法。我认为你是这个播客上第一个提出关注他们通过将小型语言模型与芯片集成来做的事情的人。我觉得很多嵌入到苹果邮件等功能中的功能都在你的水晶球里。
戴夫·莫林（Dave Morin）：
我有一段时间一直说我认为苹果将成为将小型模型带给市场的人，让消费者和开发者都能感受到它的魅力。我想我一直在思考的一个问题是，苹果算是，或者说不是，他们真正展示了他们同时具备技术构建能力、平台构建能力和产品构建能力的三重能力。 大多数大型科技公司只能做到三者中的两者或者一者。所以我认为这很令人印象深刻，他们真的将他们真正的技术能力的全部广度带到了这里。
他们不仅仅是以一种只是谈论技术的方式在做这件事，这是我们过去一年看到的很多。他们也没有只是通过带给消费者很棒的东西来做这件事，尽管他们确实做到了。我认为最令人印象深刻的是他们昨天在市场上投放的开发人员工具和平台的数量。那里有很多深奥的东西，但我认为开发人员和企业家非常兴奋，因为他们有很多新的工具对这些垂直业务有非常直接的影响，比如 Vinod 所谈论的，以及一堆新的东西来做很棒的新工作。
同时，我失望的一件事是你不能直接访问这些本地模型。这是很多人没有谈论的事情。 他们在开发者面前至少包装了很严密的一层。你可以使用他们的 Swift 编程语言和一堆出现在用户界面中的组件，并将这些模型应用到你的应用程序中。但作为一个开发者，直接访问模型，你现在还做不到。所以我认为这实际上是目前报道中没有太多细微差别的事情。
因为作为一个开发者，就像你们所说的，你要么选择去 OpenAI，支付使用该 API 的费用。或者我认为很多开发者认为，他们将能够免费使用这些本地模型用于非常特定的用例。现在看来这似乎不是真的。所以我认为这是，关于昨天宣布的事情的一个非常有趣的细微差别，目前还没有很多人报道。我想这些至少是关于苹果方面的一些初步想法。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
当布丽特提到 AI 怀疑论者作为投资者时，那就是我。我非常相信大公司将通过这项技术赚很多钱。但我认为你在投资市场上看到的是我所说的一些不是我所说的真正的风险资本家，而是资产管理人员将资金投入到 AI 中，因为投入到 AI 很容易。我知道你实际上投入了很多你自己的钱，你关心回报，因为那实际上是你的钱，而不是别人的钱。只有真正的资本家才会这样。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
顺便说一下，自从我 20 年前创立公司以来，我从未收取过一美元的费用。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
我非常敬佩你，因为你是 DPI （Distributed to Paid-In） 投资人，而不是 AUM （Assets Under Management） 投资人。而且，你实际上在整个谱系上投资，对吧？而我的投资一直处于种子投资的极端。我认为大多数种子投资者进入人工智能领域都是痴人说梦，因为从价值上来说，100 万到 300 万美元的投资并不能真正起到推动作用，对吧，在我看来这显然是大公司获胜的地方。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
让我给你一些非常具体的例子。
我在播客之前对 Symbolica 非常兴奋。他们在 2023 年 1 月或 2 月提出了一套荒唐的主张。我说，“好的，我给你 200 万美元的种子。如果你证明了这一点，那我们就可以进一步谈论。”他们在今年的 3 月回来，不久前，说，“这是我们承诺的结果。”我说，“不要出去。我明天就给你写一张 1500 万美元的支票，”我们确实这么做了。我们继续进行了融资。我们没有等待外部定价，我们没有等待其他人的参与，我不在乎任何人的意见，我们押注于它， 这是种子投资转向更大投资的典型例子。
顺便说一下，我们还有很多种子投资。真正微小的，会增长，但会长大的，但是以 Hedral 为例，我谈到的结构工程师，这是一个种子，它永远不会需要 5000 万或 1 亿美元。如果成功了，它将成为一个盈利的业务。所以我认为种子投资是有空间的，但是跟随其他人的做法是一个糟糕的策略。每当有人离开 DeepMind，就给他们 200 万美元，这是一个糟糕的策略。
编辑注：Hedral 是一家专注于建筑和工程技术的公司，总部位于加利福尼亚州圣卡洛斯。该公司致力于通过尖端技术提升建筑设计的标准，旨在将 AEC（建筑、工程和施工）工作带入一个新的时代。截至目前，公司已经完成了一轮种子轮融资，筹集了 250,000 美元，投资者包括 Adapt Ventures、Starship Ventures 和 Terra Nova Ventures。
戴夫·莫林（Dave Morin）：
我们在这一方面强烈同意。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
在这一点上我们同意。
布丽特·莫林（Brit Morin）：
终于，我们达成了一个共识。我们终于达成了一个共识，山姆。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我们花了相当多的时间思考哪个商业计划将被 GPT-5、GPT-6、Sora 2、Sora 3 所破坏。我们有很好的渠道。我们相当擅长预测哪些会被破坏，哪些不会，以及哪些会是好的合作伙伴。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
那么，再进一步说说你的观点，关于……你的种子基金实践，对吧？从理论上讲，至少抽象地，如果不是实际上，我们都是投资者，都在种子实践中或多或少地竞争。你如何看待定价纪律？因为从我的角度来看，人工智能领域的种子项目之所以如此糟糕，其中一个原因是，DeepMind 的种子项目不仅可能会失败，而且价格也会高得离谱，根本不可能赚钱。 那么……从投资者思维的角度来看，你从哪里能找到价格合理的人工智能种子呢？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
所以我认为一个人必须花很多时间思考，首先，什么将被大型模型所破坏？哪些东西会成为这些模型的特征并被淘汰？ 我们经常讨论这个问题。在这些领域，我们拥有大量的内部专业技术知识和良好的人脉关系。我们在这些领域拥有很多内部技术专业知识和良好的联系。
所以，我们所做的 80% 的种子投资都是在 2500 万美元以下的， 偶尔我们会升级到像 Devin 这样的产品，没有收入，说，“我们有某种信仰体系，我们会出钱。”我敢说 80% 或 90% 估值上十亿美元的投资，也许更多，我们都放弃了。但我们确实会做 10% 或 20% 的项目。我们确实做了 Replit。我们确实做了 Devin。我们偶尔会看看高估值的公司。有时，我们会出于建立关系的目的进行投资，在这种情况下，我们会进行少量的象征性投资。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
这将是我要问的关于高估值的问题，你是作为投资者在做这件事吗？还是从生态系统的角度来看？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
Devin 和 Replit 绝对是作为投资者。我们还做了其他生态系统和关系投资，比如我们非常了解某个人，估值失控了，我们做了少量的象征性投资，那没关系，我们也做了很多这样的事情。
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
估值越来越失控，还是越来越不失控？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
如果我看一下过去三个月的情况，我认为他们开始趋于稳定，它们还没有开始趋于理性，但我们非常挑剔。所以，你知道，我看了一下我们适用的投资中，投资前或投资后低于 2,500 万美元的投资所占的比例。虽然这个比例相当大，但我们还是会给投资方带来一些东西。因此，当一家结构工程初创企业或一家音乐初创企业出现时，我们会给他们带来很多思考，帮助他们制定计划。这就是为什么我说我不是做投资的，我是做风险援助的。
人工智能会带来通货紧缩
布丽特·莫林（Brit Morin）：
Vinod，我只是想问，你在日常生活中以及在 Khosla 如何使用 AI？你看到 AI 机器学习启用的风险公司未来的存在吗？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
你知道，最明显的、最大的用途就是我的 ChatGPT 和特斯拉上的全自动驾驶。 我说 “去吧，让它开吧 “的次数多得惊人。有一天晚上，我在凌晨 3 点降落。我太累了。我不会是一个安全的司机。我就说 “送我回家吧”那真是太棒了。所以这些都是主要用途，而且通常每天都会使用很多次。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
你在 ChatGPT 上每天都做什么？我很好奇。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我可以去我的 ChatGPT 告诉你我的最后一次 Prompt。就在今天早上，我听说在科尼岛举行的吃热狗比赛中，内森餐厅禁止乔伊-切斯纳特参赛，因为他每次都能赢。
Joey 一直在和我们的一家公司 Impossible Foods 交谈，他们刚刚推出了热狗。我立刻去说，“谁是我们可以合作的创意代理？”
我说，“让我们举办自己的比赛。”现在还没开始呢。我不知道他们会不会办……我正在和 CEO 交谈，我说，“我们能和谁合作？”我说，“你知道，Athletic Brewing company 是增长最快的非酒精饮料，对吧？”所以我找到了他们的代理公司。这对我来说是件大事，因为我在和首席执行官交谈时，马上就能发现那是什么。这就是其中之一。
所以星期天我和我儿子看板球比赛，印度-巴基斯坦板球比赛，在印度这是个大事件。我的家人在印度看比赛。我们正在交谈，ChatGPT 帮我说，“前六到八局或以上的正确跑率是多少？”我大概有 10 个与板球有关的问题，因为我不是每天都看板球。这真的很有价值。我大概有 10 或 15 个与 ChatGPT 有关的问题。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
这真的很有趣，因为你有 Vinod，他是合法的，你知道，可能是最主要的 AI 投资者之一，他的问题是关于热狗和板球的。而且，我是，像，可能是这些东西上最大的怀疑论者。我…不得不承认我实际上非常成功地使用了 ChatGPT，基本上是一气呵成，在过去 24 小时内为我编写了脚本，从我的整个 Google 日历转储和整个电子邮件转储、整个收件箱中取出了所有电子邮件。所以，尽管我的工作是在运行技术查询，但我……
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我也在计划我的春季花园，我说，我想要在 9A 区生长的植物。我想要每棵植物的高度，因为我要把它们分层种植。我希望有些植物在春天开花，有些在初夏开花，有些在夏末开花，有些在秋天开花。实际上，我让它列出了 20 种植物，并给出了浇水区、气候区、高度、遮荫、不遮荫等所有信息。它就这样为我列出了一张表格。ChatGPT 做得很好，[这]本来需要我花三四个小时。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
那么你是否认为，花园，室外花园设计师作为职业，那是你会投资的一个垂直市场，还是会被通用模型拿走？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我的花园设计都是自己做的。我不请设计师。所以对我来说，我已经把他们请出去了，ChatGPT 节省了我很多时间。
戴夫·莫林（Dave Morin）：
我刚想说，我和你们一样，我试图布置我们的前花园，就像一个日本禅园。我希望一年中的每个月都有不同的颜色变化，它做到了。太神奇了。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我按月份、植物高度设计了颜色，这样就可以按浇水量、遮阴或不遮阴来分层。这简直太神奇了。我向你保证，我的花园现在正在开花，你肯定不会相信。
我能就草莓说两句吗？我们正在使用 AI 专业种植草莓，我们种植这种特别的韩国草莓品种，售价是普通草莓的五倍。我们有一个完全自动化的温室，包括采摘草莓，手工采摘很难。它们在纽约的每个餐厅售价是五倍，像五美元一个草莓或类似的东西。但是有这些特别的难以置信的品种，通过我们的 AI 和机器人量身定制。这个温室里没有人类。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
但是十年后，这个优势在哪里？我明白现在可以这样做，但十年后，这些草莓不会变成商品吗？这不就是孟山都公司在五年内种植的草莓吗？
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
我记得在《信息周刊》上读过这篇文章。我在想，“我们为什么要写关于机器人驱动的草莓农场的文章？”但我想这是一件事。所以我很高兴知道我们跟上了潮流。
但我确实想继续，因为我们在这之后还有最后一个话题，AI。但显然，大型语言和基础模型与内容所有者达成交易已经引起了很多关注。我想更多的是关于检索增强生成的整合信息，而不是训练。 这些模型在构建自己的过程中，是否表现得合乎法律？而且，不仅是内容所有者——就像你谈到的医生和专业知识——还有那些专业知识的创作者，他们的商业模式是什么？
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
我今天早上为《华尔街日报》做了另一个播客，整个讨论的主题是：”人工智能是否会带来巨大的通货紧缩？”我已经说过了，人工智能会带来巨大的通货紧缩，因为我们所说的是很多东西的成本趋近于零，因为所有这些东西中的劳动力含量都被淘汰了。
也许还有一点地租和资本支出，但这将是一个严重通缩的经济。如果把 100 万名医生减少到 20 万名，80% 的医生都不在了，那么医疗开支就会减少 2,500 亿美元。这就是通货紧缩。因此，如果大部分内容都是人工智能生成的，大部分音乐都是人工智能生成的，那么所有这些都是通货紧缩，尽管在许多这些领域的消费会大幅增长。我们很难预测模型的作用。因此，我认为我们在这些方面的发展是很难预测的。
杰西卡·莱辛（Jessica Lessin）：
所以内容业务要小心，我听到的是这样的。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
好吧，但不对，这是我一直在思考的一个问题，那就是与其付钱给所有这些版权持有者，为什么不雇一万个聪明人整天和人工智能对话呢？这似乎更有效率–甚至一千个人，雇用一千个聪明人，然后说：”我不会从任何人那里获得许可。我只是要，比如，基本上……每天我要付给一千个人全职工资”。
戴夫·莫林（Dave Morin）：
这不是 Meta 吗？他们甚至不必付钱给人们；人们免费给他们。
山姆·莱辛（Sam Lessin）：
嗯——很明显，Meta 的内容泵一直是个非常有趣的问题。我确实相信，所有这些东西都是他们界面的反映，媒介即信息。
戴夫·莫林（Dave Morin）：
或者更准确地说，Sam，是 YouTube。就像，YouTube 就是这样。
维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）：
Sam，需要记住的是，在这种通货紧缩的经济中，当一切都很充足时，什么才是有价值的？我认为泰勒-斯威夫特与音乐无关。它是一种现象，是 15 岁女孩的一种经历。这是一种现象。这是一种体验。
我确实认为，人类经验的本质会对事物产生不同的价值。 为什么我们会从制造精良、价格高出三倍的好东西，变成手工制作、做工粗糙的东西？因为我们看重的是人类的体验，不同的人看重不同的东西。那么，所有这些如何重组为一套价值观？很难预测。我想说的是，我们唯一能说的就是它会发生巨大的变化。我不认为我们能说它会如何变化。