近日，朱啸虎、 傅盛、李志飞、 汪玉、张建中等AI圈的大佬，围绕AI技术的复杂是否是壁垒，应该先做大模型还是先做应用，黄仁勋此刻最担心的是什么等问题，进行了一场精彩的激辩。
以下是小编帮大家整理的29条课程笔记：
01
不要迷信技术的爆发力
1.国外现在已经快到技术瓶颈了，反而对创中国创业者特别有价值，因为可以马上生成商业化。
2.长期来看，生成式 AI 中最有价值的，还是垂直场景的数据。中国创业者只要抓住了垂直场景数据，以后技术迭代都可以拿过来自己用。
3.行业要先行，任何的技术创新，没有行业是没法商业化的。哪个行业先行，哪个行业就可能是 AI 可以改造和加快创新的地方。
4.行业先行是跨专业、跨领域人才极度缺乏的地方。今后 AI 在各个领域发展中碰到的第一个难题，就怎么能够寻找 AI 专业跟行业相结合的人才。
5.技术不是一个线性发展的过程，技术是一次突破带来一波市场化应用。它会遇到瓶颈，之后再一次突破，它是一个阶段性的。所以我们不要相信技术每年都会和去年一样的速度在落地。
6.创业者在看一到两年的东西时，一定要跟市场相结合，不要去做狂想派。
7.有时候你过度迷信技术本身带来的爆发力，而不计成本的投入，反而会导致这个行业泡沫的破灭。
02
技术创业者的理想与务实
8.对技术创业者来说，要更多强调务实。因为理想，对技术创业者来说是最简单的、最容易的，那个就是创业者基因，是一种本能。
9.多去看一下商业，多去面对竞争，多去真正了解你这个技术是不是用户想要的，可能是更加重要的。
03
摒弃对复杂技术的痴迷
10.技术是无强弱的，核心是用户需求是什么。太崇拜 AI 的所谓的技术复杂度了，反而忽略了真正市场才是第一性原理。
11.真正以市场为核心的需求，要摒弃对技术的执念。事实上市场的第一性需求才是最关键的，把市场的需求找出来以后，用技术重新再去组合，才会有真正的技术创新。
12.创业者永远要有市场的敏锐度，把一个很小的信号给极度重视，而不是把一个技术论文极度重视。
13.创业不需要发现颠覆性技术，只需拿几个粗糙的技术累计组合。往往在做商业的时候，技术已经在那了，只不过你的组合方式的问题。
14.创业者不要把复杂当做一个壁垒。创业者最容易被误导两个词：第一个叫布局，第二个叫壁垒。
15.初创公司要做到极简，简单到一个技能，才能在这个地方做得足够好，再形成壁垒。布局和复杂度是不会形成壁垒的。
16.真正的需求，是一个粗糙的技术，它做出来的时候还在增长的需求。抓住了这个需求才算抓住了风口，创业者有时候一定要放弃对完美技术的痴迷。
17.创新点搞得太多，最大的问题是产品极度不稳定，因为用的都是不成熟的技术。所以，要在能力范围内做到做到最好，不追求憋大招。
18.要在一个技术成熟度、用户的需求跟你自己的能力之间做一个平衡，尽量快速迭代。
04
应用是先发优势
大模型是先发劣势
19.在一个公司创业的初期，不要把体系做得太复杂，应该先从市场去找一个简单的解决方案，如果能够找得到的话，这个时候就开始了第一轮增长。
20.一开始不要自我感动，要去市场找到自己的不断循环的过程，这个循环的第一个起点越简单越好。
21.应用是先发优势，大模型是先发劣势。因为在前面的大模型试错成本很高。一旦大模型跑出来以后，后面可能不需要那么大的参数，可以非常小型化。
22.应用之所以是先发优势，是因为先发的应用可以率先吸引用户，并收集到用户在特定场景下的数据。最有价值的就是这些垂直场景数据，所以创业者不要把垂直场景数据交出去。
23.先发优势其实很明显，只要生态一旦形成，后来者很难再去里面抢占其它的份额。
05
黄仁勋此刻最担忧什么？
24.英伟达去年 400 亿美金的营收，可能 80% 来自那几个巨头。黄仁勋他应该最担心的是他的壁垒到底有多深，他的客户会不会干他在干的事。
25.所有的东西都是一个生态， Transformer 之所以能发展成Transformer，就是因为有 GPU 架构，没有 GPU 架构， Transformer 是不会发明出来的。
26.有了 Transformer 之后，就可以去推动 GPU 架构更好改进，能够适应各种不同的Transformer。所以GPU 能够适应下一个未来的计算场景。
27. GPU 价格不是每天都一样，因为它是随着应用不停的在迭代，所以对于芯片公司来讲，如果不懂算法，不懂应用，不懂服务，你的芯片是没有人用的。
28. GPU 本身是随着算法应用场景的迭代，不停地去优化和改变它的结构的。这样可以让这个算力平台能够持续不断地去加速未来我们看得到的应用场景。而这个就是生态系统的一个底座。
29.苹果、谷歌都在做小参数模型， OpenAI 在精简GPT 4 架构、做推理优化，省更多的GPU成本。这场军备竞赛有一个非常明显的倾向，就是省算力。用更精巧的算力、更低的成本，提供更好的服务，现在行业开始慢慢往这条路上走了。
看完这些笔记，你印象最深刻的是那一条呢？
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