清月已经不困了 (@qingyue820)
@qingyue820
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DeepSeek-V4-Flash 官方价格为每百万 Token 输入 0.14 美元、输出 0.28 美元。
比同属低价、高频定位的GPT-5.6 Luna便宜3倍。
之前听说梁文峰是实际上的中国首富，账上躺了 1000 亿现金我还不相信，直到前阵子他个人直接掏出 200 亿现金来买股份....
DeepSeek 的母公司幻方是中国第一梯队的量化公司，赚钱能力强到天际，而且从某种角度来说，它母公司主营业务也属于投资赚钱了，DeepSeek 不管赚钱还是不赚钱，梁文锋都没必要靠 DeepSeek 赚钱，我也认为是消费不是投资。
一般投资项目是有比较清晰的营收闭环： 投入资金 → 获得用户 → 形成收入 → 提高利润或估值 → 出售、上市或分红
DeepSeek 早期并没有按照这个逻辑设计，论文里更多使用的是长期主义这个描述，梁文锋公开表达的目标是 AGI 和基础模型研究，而不是尽快做应用抢市场创收。 我倾向于认为是已经通过幻方的量化赚到了足够的钱，然后想用这笔钱去做自己感兴趣的事，比如参与推动人类智能边界，这在我的定义里也是消费。
只是说 大部分人的定义里面 消费是中性偏贬义，且通常不产生回报的。对很多人来说，消费甚至是有原罪的。
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这是2020年V2EX上的一篇帖子，一位老哥说“AI写代码比我们想像的要近，程序员离失业也可能比我们想像的要近”，当时评论区还是一片嘲讽。
“如果我们用昨天的方法教今天的学生，那就是在夺走他们的明天”。
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我是一个土鳖，想问一下，香港打车固定加 50 服务费这是专门给大陆人定的规矩，还是全世界都一样？
这几天这张图挺火，正好最近都在观察AI圈的内容，有点感想。
在任何一个时代建立起自己的护城河都是必要的，但是千万不能把自己的核心价值押注在补足某个具体模型的能力的缺口上。
因为模型能力在指数级推进，或许今天用工程技巧补上的洞明天就被基础模型抹平了。
目前来看我觉得最容易塌的护城河就是：
1.prompt工程
2.复杂规则补丁
3.针对当前模型的workaround
这些事本质是建立在模型暂时做不到的之上的。
我觉得最重要的是复杂系统的编排能力还有谁能更快认错。
什么意思呢？虽然模型会越来越强，但是现实世界是有数据孤岛、组织阻力、权限问题、习惯成本等一系列问题的，模型会降低知识门槛，但是复杂的现实世界并不会变得简单，所以谁能在高复杂度环境中抽象-简化-组合-决策，谁就会有护城河。
还有一点很关键的就是求知心态，因为当世界在指数级变化时，固化经验会变成负资产，更新迭代速度才是正资产。
未来没有人能一直“更懂技术”，认错认得快，进步才能快。
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