不是AI泡沫,而是一场AI战争:两大联盟与第三种范式的浮现
这是一场关于大模型跨年季报的深度对谈。张小珺与光蜜从“AI bubble”的争议出发,提出更具冲突感的判断——当下不是泡沫,而是一场所有巨头都输不起的AI War。他们讨论了两大阵营的形成、OpenAI与Google的攻守变化,以及一个正在成形的第三范式:Online Learning。
这是一场关于大模型跨年季报的深度对谈。张小珺与光蜜从“AI bubble”的争议出发,提出更具冲突感的判断——当下不是泡沫,而是一场所有巨头都输不起的AI War。他们讨论了两大阵营的形成、OpenAI与Google的攻守变化,以及一个正在成形的第三范式:Online Learning。
本文讲述了PostHog创始人James Hawkins如何带领团队在多次失败和转型中,最终打造出估值14亿美元的开源产品分析平台。文章深入解析了他们的创业心路、技术选择、融资波折,以及用幽默和透明赢得开发者市场的独特方法论。
这场演讲不是在重复“强化学习很重要”,而是讲清楚一件更现实的事:当RL从研究走向企业生产环境,什么地方一定会坏、为什么GPU会被浪费,以及他们如何用异步RL把训练效率拉回可控区间。
这场分享从AI工程师的日常痛点出发,解释了为什么“编译器”会在大模型时代重新成为关键基础设施。演讲者通过一个Embedding示例,展示了如何将Python函数编译为可跨硬件运行的中间表示,并提出:真正可扩展的AI部署,必须更靠近硬件。
Hyperbolic创始人Jasper Zhang提出:AI算力危机的解法不在于无限建数据中心,而在于把大量闲置GPU重新组织起来,像电力市场一样高效流通。
在这场演讲中,Mastra.ai 创始人、Gatsby 联合创始人 Sam Bhagwat 直面 AI Agent 与 Workflow 之争,提出一个反直觉却极具实践价值的观点:这不是二选一的问题。通过个人创业经验、对 Anthropic 与 OpenAI 最新研究的解读,以及对工程师真实痛点的观察,他给出了一个更可落地的组合式思路。
Arcjet 创始人 David Mytton 结合多年一线经验,讲述 AI 时代机器人流量为何变得更危险,以及开发者该如何从“识别好坏机器人”转向“构建多信号防御体系”。
Pydantic作者Samuel Colvin在一次AI Engineer演讲中,抛出了一个反直觉观点:在生成式AI飞速变化的今天,真正不该被忽视的,是类型安全和工程基本功。他用真实代码演示解释了,为什么Agent并不神秘,以及为什么类型系统正在成为AI应用可维护性的核心。
Baseten CTO Amir Haghighat 基于三年一线销售与落地经验,讲述了企业从 OpenAI、Anthropic 等闭源模型起步,却在 2025 年开始系统性转向开源模型的真实原因。这不是意识形态之争,而是质量、延迟、成本与“命运掌控权”的现实博弈。
这是一场关于“如何真正把AI产品做成”的坦诚对话。Raindrop CTO Ben Hylak 与连续创业者 Sid Bendre 用大量失败案例和一线经验,拆解了AI产品中最容易被忽视的真问题:不是模型不够强,而是迭代方式、信号设计和产品认知出了错。