15亿美元、数学传统与AI创业潮:巴黎正在重写全球AI版图
当所有人都盯着硅谷时,巴黎悄悄做了一件更激进的事:政府重金下注、数学传统托底、创业公司直接对商业化负责。这不是一场浪漫叙事,而是一场极度务实的AI复兴。看完你会明白,为什么越来越多AI创业者开始把巴黎当成新主场。
当所有人都盯着硅谷时,巴黎悄悄做了一件更激进的事:政府重金下注、数学传统托底、创业公司直接对商业化负责。这不是一场浪漫叙事,而是一场极度务实的AI复兴。看完你会明白,为什么越来越多AI创业者开始把巴黎当成新主场。
原定年度最重要发布,Google 却在最后一刻取消 Gemini 的线下预览,只改成“可能上线”的线上展示。原因并不体面:模型在多语言场景下还不够稳,而外界盯着的对手,正是 GPT‑4。这不是一次普通跳票,而是一次巨头在 AI 竞赛中罕见的迟疑。
就在所有人以为 Gemini 又要跳票时,Google 突然官宣上线。基准测试全面碾压 GPT-4、原生多模态、DeepMind 全员上阵——看起来像是王者归来。但很快,质疑声也接踵而至:真正的 Gemini Ultra 并未开放,基准对比被指“过度包装”。这到底是 Google 的翻身仗,还是一次仓促止血?
今年 AI 最被低估的一次突破,可能不在大模型,而在材料科学。Google DeepMind 用一个叫 GNoME 的模型,一口气预测出 220 万种全新晶体结构,其中 38 万种被认为“理论上稳定”。这不是论文数字游戏,而是可能直接改写电池、芯片、超导体研发方式的一次范式转移。
一年前,OpenAI 几乎“悄悄”放出了 ChatGPT;一年后,整个科技行业的节奏被它强行改写。从内部低预期、外界疯狂追捧,到插件、Dev Day、国会听证和商业化拐点,这一年发生的事,比很多技术浪潮的完整周期还要密集。
在这期《No Priors》少见的双主持对谈中,Sarah Guo 与 Elad Gil 复盘了 OpenAI 的董事会风波,并由此延伸出对 AI 公司治理、开源模型、视频生成以及大模型技术路径的关键判断。这不仅是一次事件复盘,更是一张理解 AI 行业下一阶段走向的路线图。
OpenAI 一次看似普通的中东合作,把自己推到了中美 AI 对抗的火线上。芯片、主权基金、情报机构、Sam Altman 的融资野心,全都纠缠在一起——这不是八卦,而是每个 AI 从业者都绕不开的现实。
所有人都在等亚马逊掏出一个对标GPT-4的“核弹”,结果他们端上来的,却是一个看起来并不性感的企业聊天机器人Q。这不是失误,而是一次极其冷静、甚至有点老派的判断:生成式AI,已经从炫技阶段,走向真正进企业、进流程、进账本的阶段。
所有人都在盯着 Sam Altman 的去留,AI 世界却发生了另一件更耐人寻味的事:Inflection AI 在几乎没人注意的情况下,发布了他们口中“全球第二强”的大模型 Inflection‑2。更重要的不是排名,而是它代表了一条完全不同的 AI 路线。
很多人以为大语言模型的“智能”来自某种神秘突破,但 Andrej Karpathy 在这场1小时的演讲里直接泼了冷水:LLM 本质上只是两个文件,加上一个极其漫长、昂贵、但高度工程化的训练过程。真正拉开差距的,不是模型会不会说话,而是你有没有能力把它“训成一个好助手”。