“如果我们不够乐观怎么办？” Anish Acharya的案例分为八个部分，来自与Jen Kha关于人工智能的对话： 1.Macro（03:34）-上一代GPU的价格每小时都在上涨。这在计算机领域从未发生过。它指出，对情报的需求基本上是无限的，而供应却受到高度限制。 2.呻吟（05:30）-网络效果、规模和品牌都一如既往地好。“再多的编码代理也无法让耐克成为耐克。”漏洞在于整合，这条护城河建立在迁移过程中的痛苦之上。 3.代币（06:42）-对于销售和产品等无限制的上行工作，为一个模型支付几乎任何价格都是合理的，即使是更聪明的一个智商点。 4.实验室（10:37）-它们垂直整合到推理中，而不是应用程序中。推理是一个规模巨大的同质工作负载。应用层是定价和包装的一千种特质。 5.模型（11:15）-它们不是商品。有些是字面和精确的，有些是创造性的，组织需要两者兼而有之。 6.代理（15:20）-代理只是一个有工具和内存的循环中的模型。编码循环已经首尾相连地修复了报告的错误。接下来是业务循环，想想“我们需要在蒂华纳开设一家分行”的模式 7.消费者（17:20）-我们正处于人工智能的DOS时代，所以还没有应用商店。但99美分的应用程序时代已经结束，人们每月支付200美元，Birkin包的软件即将到来。 8.建筑商（35:05）-新业务的形成正在飙升。这位25岁的年轻人原本会成为YouTube的创作者，现在正在为他们的社区构建软件：一个夫妻式的SaaS经济。 @疾病科学@jkhamehl