180K 09月30日 22:21
AI 领域新动态:OpenAI 进军视频社交,Claude Sonnet 4.5 性能飞跃
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近期 AI 领域动态频频,OpenAI 宣布将推出视频社交平台,并可能与 Sora 2 一同发布,旨在探索商业化变现。此举预示着巨头软件将加速集成 AI 功能,推动市场对 AI 应用的信心。同时,Claude Sonnet 4.5 模型在编程领域展现出 SOTA(State-of-the-art)水平,其显著提升的“专注度”能力,将 AI 独立完成任务的时长从数小时大幅延长至 30 小时,远超现有模型增长定律,预示着 AI 能力的指数级进步。此外,Deepseek V3.2-Exp 也在长文本处理上实现了成本的线性化,展现了 AI 技术的持续快速发展。

🌟 OpenAI 进军视频社交领域,或将与 Sora 2 结合推出,旨在实现商业化变现。这一举措预计将催化市场对 AI 应用的信心,并可能促使 TikTok、Instagram 等平台加速 AI 功能的跟进,直接利好算力和存储行业。

💡 Claude Sonnet 4.5 模型在编程领域表现卓越,其核心亮点在于将 AI 独立完成任务的时长从数小时大幅提升至 30 小时,远超AI能力指数增长的预期定律,标志着 AI 能力正以前所未有的速度发展,并预示着算力需求和 Token 消耗量的指数级增长。

🚀 Deepseek V3.2-Exp 模型在长文本处理方面取得了突破,将原本指数级的计算成本转化为线性增长,显著降低了处理长文本的门槛,使得 AI 能够更持久、更智能地工作,进一步推动了 AI 技术的实用化和普及化。

📈 AI 领域正经历密集的产品发布和技术迭代,从 OpenAI 的视频平台和购物功能,到微软 Copilot 的“vibe working”,再到 Claude 和 Deepseek 的模型更新,都表明我们仍处于 AI 应用的早期阶段,市场不应过早断言泡沫,而应保持开放心态,关注 AI 能力的持续进步和实际应用。

📊 Token 消耗量正呈现指数级增长,如阿里巴巴吴泳铭所言,每三个月翻倍,年增速高达 1500%。这与 AI 模型能力的指数级增长相辅相成,表明 AI 服务的需求正在爆炸式增长,对算力基础设施提出了更高的要求。

180K 2025-09-30 07:17 中国香港

A streamlined info flow#1 OpenAI1/ OpenAI会推一个视频社交平台,叠着S

A streamlined info flow

#1 OpenAI

1/ OpenAI会推一个视频社交平台,叠着Sora2一起出来。老实说OpenAI昨天的这个公告,大家早已经有一些了心理准备。

坐拥上亿免费用户,OpenAI不可能不进行变现

之前OpenAI请了负责广告的管理层,开始自己搭广告基建

但是Sora2 + 视频平台,作为一个催化剂事件,仍然会很有震撼力

2/ 老黄周五的播客说的一点都没错,巨头手里现成的软件,就是最大的AI产品

OpenAI推这个视频平台,大家很容易都能认可这是AI app

但是很多人不把Tiktok,Instagram当做AI app(虽然他们早就在用GPU进行算法推荐);

OpenAI的视频平台,不管推出了什么AI功能,相信tiktok/Meta都会第一时间跟进(就像现在instagram已经抖音化/短视频化那样)。

这次催化剂之后,市场可能会对AI应用的信念更强一点

这里直接的利好是啥利好算力非常明显+又给存储添上一把火

3/ 另外一个是OpenAI推出AI购物的新功能,

这次的AI购物的改进,可以直接在聊天框里面付款,完成整个交易(OpenAI不仅仅涉及了流量+推荐,还涉及了支付环节)。

还是同样的逻辑,OpenAI推出的任何有效功能,巨头都不得不跟进(我们微信群里的推送有提到,根据 similarweb 数据,ChatGPT 的转化率其实相当高)。

在这个过程中,所有AI都会慢慢加上“AI功能”,而最后变成AI应用;

AI不AI只是一个说法,但是后面调用的tokens数量和算力,都是货真价实的

4/ 昨晚上微软的Copilot也搞了点小事,所谓的“vibe working”...但是被其他新闻的风头给压下去了。OpenAI不仅在模型层做弄潮儿,在产品层也疯狂抢风头。

看一眼昨晚AI产品的密集发布,我们完全就是在AI应用的早期阶段。要断言泡沫,又何须这么早?可以更加开放一些,走一步看一步

我上面一直在回顾老黄周五的访谈,因为里面很多表述,信息量巨大,被市场狠狠低估了。建议大家再看次回放,或者可以参考我们之前的那篇。

信息量爆炸...老黄聊OpenAI+5万亿美金的Capex(9月26日)

#2 Claude Sonnet 4.5

1/ Claude发布的这个新模型,妥妥的编程界SOTA。具体的能力数值等其他老师去测评,大家都比较熟悉了。这里只挑出最震撼的一个能力更新,30小时的“专注度”;很多人忽视了这个“不起眼”的能力值(虽然这个时间的定义,仍然等待第三方测评)。

2/ 这里要从这两天很火的一个辩论开始

最近“AI泡沫论”尘嚣日上(主要原因还是前几天1000亿投资+几百个GW的投资),于是很多从业者,甚至老黄,都要下场亲自吵架

昨天强化学习的大牛Julian Schrittwiese(前deepmind,现Anthropic)就亲自下场反驳AI泡沫。

他里面引述的就是METR的模型,“过去6年,AI能独立完成任务的时长,大约每7个月就翻一倍”;如果说去年AI能独立搞定1小时的任务,那么7个月后它就能搞定2小时的任务,再过7个月就能搞定4小时的任务,以此类推。

用不严密的大白话,去理解就是,不要管什么跑分了,这个标准才是AI能力最直觉性的进步。而这次Sonnet 4.5直接把这个能力带到了30个小时。这个30小时的增长量,远远跑赢了7个月翻倍的定律。

某种程度上,这已经算是AI界的摩尔定律了。(当时看到Aidan提出这个说法,他还被喷的不轻, 现在看来至少还是正确的

指数级增长代表啥?指数级增长一开始往往没那么快(因为基数小),所以人们忽视了AI的能力改进。但是线性外推之后,增长量是非常可怕的

再次推回来算力,AI独立工作越久,算力一样指数型增长。所有英伟达幸幸苦苦通过硬件搞出来的算力,马上就被这些算法突破给吃掉了。

另一个正在指数型增长的东西是啥?Tokens消耗数

3/ “tokens的消耗量两三个月就翻倍” - 阿里巴巴吴泳铭,9月24日

每3个月翻一倍=一年翻倍4次=年增速1500%

每半年翻一倍=一年翻倍2次=年增速300%

Google在i/o公布的数字,差不多也是3个月翻一倍;

Openrouters这周的消耗数量也刚出来,看看这张图,指数级增长的完美诠释

3 Deepseek V3.2-Exp

1/ 昨天大家也都测评了不少,更多的是算法上的突破+成本上的节省;同时,很多关注度放在了国产的适配上面

2/ 这里其实也有一个指数vs线性的说法

O(L²) 是长文本的瓶颈,因为是平方级的指数爆炸 vs O(lk)的计算量基本是线性增长的,因为是k 是一个固定的常数。某种程度上,deepseek在长文本这里,把“指数级成本”熨平,成了线性的计算量

3/ 这里我们就不另外拓展了,第一个太过学术,第二我水平也不够。引述推特deepseek头号粉丝的说法,这里不仅仅关乎成本,也关乎“更持久”+“更智能”

AI科技最近的变化太多了。。。有一些重要的催化信息我们都尽量提前预告给大家,比如老黄周五的那个Podcast,我们提前一天已经做了预警,出来后也第一时间推送到星球微信群了

这两天星球还传了阿里云的增速更新,Open AI的收入+成本+用户量拆解模型等等,一堆干货。。


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