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当大模型逐渐掌握对话、推理、编程和工具调用之后，自主研究被视为人工智能领域的「The Next Big Thing」。

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近期，SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 先后做客红杉资本的《Training Data[1]》和 WisdomTree 的《The Next Big Thing[2]》。两期访谈从模型和芯片，一路延伸至内存、能源、数据中心与 AI 商业模式，并指向同一个变化：AI 竞赛的焦点，正从单纯比较模型能力，扩展到谁能以更低成本、更大规模，把模型能力稳定地交付出来。

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今天，硅谷一篇长文《The next biggest moat in AI》刷屏了，作者是 Foundation Capital 合伙人、前麦肯锡咨询师 Jaya Gupta。这篇文章在 X 上 12 小时获得了130万阅读，被一群创始人和打工人同时转发，原因是它同时提供了两套视角：