在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 ：The Agentic Reasoning Era Begins》中，讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考，向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会，行业认知的重要性被高度重视起来，过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。
OpenAI和微软正面临来自出版商、作家和其他创作者的诉讼，指控他们剽窃了这些创作者的作品。这些诉讼可能会重塑生成式AI行业。
Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越，被誉为 “神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括：反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新（深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构）。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）在内的诸多人才。
AI发展的乐观预期落于“金发姑娘区域”：人类正处于一个幸运的“金发姑娘区域”，在AI的发展上，我们可能会达到一个完美平衡点。在这个区域，AI作为工具的能力不断增强，但它们不会获得超越或取代人类的自主性和意图。“情境意识”理论提出AI的进步可能会在2027年达到AGI，但Not Boring Capital 创始人Packy McCormick认为我们更可能走向一个AI作为有力助手的未来。
以互联网发展史为鉴，我们还处在人工智能的早期阶段
AI行业"微笑曲线"：硬件和应用盈利，大模型亏损。
近期美国AI行业发生了一些引发热议的并购案例，可以肯定的是，进入国内从业者讨论范围内的只是其中的明星公司，那些不知名但快速实现了并购退出的创业者数量更多。
任何面向消费者的服务，都可能被颠覆 移动互联网等技术创新，让人们享受到了很多过去无法获得的高成本服务。比如，有了Uber，就相当于每个人都有了专职司机，随叫随到。类似的例子，还有在线教育、在线医疗等等。
Scale AI早早踩对了风口，如今终于一飞冲天了，公司的2024年年化收入预计达到近10亿美元。
这会是短短的昙花一现吗？
