最近看到的信息里面，几乎90%以上的消息是关于大模型和人工智能的，于是就稍微思考了一下这个趋势性的发展体系，但信息过于零散，需要简单的整合一下，否则越看越觉得一团乱麻。仅供闲聊。
如果要基于美国的市场来关注这个领域，恐怕需要的不是技术科普，而是美国商业和科技领域所呈现的原始动力。
美国在商业和科技领域，是一个不缺资本和人才的体系，这个前提非常关键，因为这个前提决定了后面我们要说的中美商业和科技的竞争模式。
美国既然不缺资本和人才，那缺什么呢？缺的是想法和创意，问题是，这里所说的想法和创意，并不是普通意义上的想法和创意，因为正是由于不缺资本和人才，导致一般意义上的想法和创意，很难融到资，或者说很难讲这个故事，于是呢，美国市场的很多脱颖而出的想法和创意，往往是基于第三步、第四步等，而不是第一步。
什么意思呢，我举个例子大家就明白了，比如美国用软件和芯片（硬件）卡其他国家的脖子，表面上看，也就是第一步去看，是阻止其他国家的终端市场和技术迭代等，但这里面，更明显的是，用软件绑定硬件，用硬件（芯片）来绑定软件，当硬件制造水平都差不多的时候，美国的手机和电脑，开始绑定新的GPT等智能软件系统，而当我们觉得芯片逐步突破，开始赋能我们的手机和电脑等的时候，美国卡芯片的真正逻辑变成了训练自己的大模型，而手机和电脑最后的竞争优势不再是芯片，又绑定到了大模型。
所以从这个角度讲，实际上就是由于美国不缺资本和人才，在商业和科技领域，就总是能超前的布局一些想法和创意。而在商业和科技领域，一旦缺乏资本和人才，其影响是，在布局超前的想法和创意等方面，就会捉襟见肘，因为大家考虑的首先是第一步，也就是赶紧做个产品卖出去，否则没法生存，也就无法吸引新的人才，同时也就没资源和能力搞超前的创意布局等。
那是不是说，在这一轮大模型和人工智能的竞赛中，中国就已经注定落后了呢，我觉得还是得客观的分析中美各自的优劣，然后找到突破点，从而把整个系统提升到较为对等的空间中。
假设我们这样追问一下，卡高端芯片不是为了硬件，而是为了软件，软件跟硬件的绑定又提升了硬件的竞争力，那么大模型和硬件绑定的终极方向到底是啥，就是一个突破口。
互联网时代，电脑必须得量产；移动互联网时代，手机必须得量产。基于这样的确定性趋势，那么能承载人工智能的，一定是智能机器的量产。因此，这里面的第一个突破口，就是智能机器的量产，也就是说，无论美国的人工智能软件如何如何的发达，如果最终无法建立跟智能机器的结合，那就好比人的脑袋长到了鱼身上，离开水都活不了，发挥不了真正的价值。
那了解这一点有啥用呢，我个人觉得，基于这样一个判断，那么中国在训练自己大模型的同时，最最最重要的是，赶紧对智能机器进行量产，也就是先把低配版的智能机器人等进行量产和普及，然后迅速建立信息和产品技术的反馈数据，这种数据我个人觉得比线上训练大模型还要关键。
如果中国能抓住对未来智能机器的量产（低成本、大规模、全球物流体系、巨量应用反馈数据），就会建立一个更高的“绑定”维度，就是无论美国研发出多大的模型，要进入到智能机器的承载体系，而且要让全球更多人用上，就要跟中国的“量产”绑定。
举个不恰当的例子，这就好比说贾跃亭和雷军造车，一个在美国，一个在中国，一个具有非常早的前瞻性，一个却只用了不到三年，而雷军成功的关键，就是更快、更早收集到用户体验反馈的“量产”。小米SU7这个，我看自动泊车这个软件都已经是标配了。特斯拉的FSD也是从率先在加州的应用和训练开始的。
当然，智能机器里面，除了电动车，未来更大的领域应该是智能机器人。工业革命从静止的，以及轨道的机器，走向移动的，自动的机器，最后一定会走向智能的机器。同时呢，从生产和使用的机械电子工具，最终一定会走向陪伴和服务型的类人工具，而陪伴和服务型的类人机器的量产，决定了未来真正的人工智能落脚点。
美国还在用大模型突破生命科技领域，包括基因和细胞领域，同时也在用大模型控制和分析核聚变等这些领域的一些数据和难题，大模型是否会加速生命科技和诸多基础科学、试验的突破，目前看希望非常之大，因此说先在各个领域把大模型用起来是不需要论证的，越早越好。
对于全球性的创新，无论是美国的，还是欧洲的，实际上都应该无差别的进行深入的研究，并加以承载和利用，这是中国商业和科技领域需要思考的，当别人有非常好的东西出来的时候，我们可以想，能不能把这个东西普及，能不能把这个东西用到其他领域，能不能把这个东西跟我们无比强大的生产能力等绑定，这本身就是人类文明进步的最基本推动力量，而纵观历史，美国就是在全方位的实现了欧洲人积累了几百年的创意和想法，把欧洲人只能想，干不出来的东西都干出来之后，才成为了全球第一大经济体的。