May 15, 2025 13 min read Live

INDIGO LIVE / 狂乱市场下的技术信仰 - 月末直播回放 2025.04

本期 INDIGO 月末直播带大家回顾全球关税大战背景下的 AI 与科技进展：Nvidia GTC 发布全栈 AI 电脑，Google TPU 刷新超算纪录；O3 与 Gemini 2.5 挑战人类 IQ 测试，AI 下半场进入“经验”时代，自主智能体与垂直 Agent 商机涌现。世界在川普百天新政与“黑暗启蒙”思潮的交织下，全球格局暗涌。最后，分享了写作与创造力之于个人跃迁的价值！全场 100 分钟，干后满满 😄

时间轴

01:21 开场 - AI 时代工具选择我们
02:30 Nvidia GTC 与 Google TPU
13:07 Anthropic 的第二份经济指数报告
15:52 大语言模型的新进展
25:12 AI 的下半场范式
33:25 OpenAI 实现 AGI 的五个步骤
40:23 AI Agent 的进展与市场
46:41 AI 媒体生成的变化
57:19 Tesla 与 SpaceX 的更新
1:02:30 川普的百天新政
1:14:12 揭秘「黑暗启蒙」
1:25:52 个人成长 - 对书写的思考
1:26:40 阅读推荐 - 五种财富
1:28:48 两个观察分享
1:33:32 人生最重要的意义就是创造

狂乱市场下的技术信仰

“在 AI 时代，我们挑选工具，工具也在挑选我们。”

一、算力擂台：Nvidia 与 Google 的双雄竞速

进入 2025 年，芯片行业主角再度轮番登场。3 月的 Nvidia GTC，黄仁勋像往年一样举着新硬件登场 —— 从桌面级“AI PC”到整柜 DGX 超算，覆盖个人、企业、云端三条赛道。展示了如何利用全新架构的 GPU、NVLink 和光纤互联，把训练与推理的速度推到新的极限。

在不到两个月后 Google 也发布了最新一代 TPU v7。不同的是，Google 不对外卖芯片，而是深度绑定自家 Cloud 平台，提供云端算力服务。这也意味着，一旦选择 TPU，就将自然而然地融入 Google 内部的开发工具、模型和生态体系。

Nvidia 和 Google 这两家巨头，代表了 AI 时代底层“算力架构”的两条路线：一家面向全行业开放 GPU；另一家以 TPU 把算力封闭在自家云端。无论哪条路径，指数级飙升的训练和推理需求已成定局，或许未来几年，它们将分别加速硬件创新，为下游大模型与应用提供更强支撑。

Anthropic 第二份经济指数报告聚焦 AI 应用对开发者群体的影响：

Claude 与 Claude Code 面向不同人群：Claude 主打通用聊天，Claude Code 针对开发者/协作编程。
开发者使用 AI 辅助编程，尤其是前端（Web/CSS/JS）和移动端等“浅逻辑、大量样板代码”的场景最普及。
早期采用者依然以个人开发者和小型团队为主，大企业相对更保守。

二、大模型新赛点：从答题高手到“代理人”新形态

当下的 AI 战场上，头部大模型们每月都在迭代。

OpenAI：从 GPT-4.1 到最新的 “O3”，不仅能阅读上下文更长，还能使用多个工具，甚至具备“自我代理”雏形。
Google：自家主推的 Gemini 2.5 Pro，同样在速度和超长上下文方面表现亮眼，是融合 TPU 的核心引擎。
Anthropic：Claude 系列侧重企业集成和长文本分析，对那些需要处理海量文档的客户十分友好。
xAI：Elon Musk 旗下的 AI 组织推出 Grok-3，目前智商略低于其他几家，但 3.5 版本承诺会“大幅进化”，实现某些“自我创造知识”的能力。

通过非正式的“大模型 IQ 测试”，结果显示，离线状态下，OpenAI 的 O3 和 Google Gemini 2.5 智商在 115 左右，并列第一；Claude 紧随其后，而 Grok-3 稍逊一筹。但若接入互联网，O3 马上飙到 130+，这表明多工具、多资源协同的威力。

三、AI 的下半场：真实世界才是最大的数据集

在过去几年，大模型主要靠“海量人类语料库+预训练”获取知识；下一步则是让它亲自上阵，通过执行实际任务，获取更鲜活、更具挑战的反馈。

强化学习教父萨顿（Sutton）和 DeepMind 的高级研究员 David Silver 的团队提出了一个“经验时代”概念：在现实环境或高保真模拟里，让 AI 自己四处探索、犯错、改进，才能催生真正的创造力。

在之前，AI 常常在模拟环境里学会下棋、写文章，或者是在编程题库里反复训练。可如今，各大模型纷纷提出“下沉到现实任务”，也就是把 AI Agent 直接投入真实业务或生活场景，再用不断涌现的新数据迭代改进。

四、Agent 垂直应用：创业窗口在哪里？

OpenAI CFO 在投资场合透露：他们对 AGI 的五步走：

基础大模型（GPT-3 / GPT-4 级别）；
多模态增强；
代理化软件工程师（Agentic SWE），能完整自动化软件开发链；
模型自身可进行创新，提出新的学术或技术突破；
最终智能体可形成“自主组织”，即真正的 AGI 社会化形态。

已经看到第 2~3 阶段开端（如 O3 + Plugin + Code Interpreter + “Operator”），离 4 阶段“创新者”尚有一段距离，但大概率于未来 2-3 年初现雏形。AI 正循着“理解-行动-创新-自组织”的递进逻辑逼近 AGI，可能在 2025-2030 年间出现更激进的突破。

Agent 的走红，离不开两方面动力：

大模型具备多工具协作能力：例如 O3、Claude、Gemini 均已上线“让 AI 直接调用搜索、代码解释、表格处理”的功能。
企业的流程自动化需求：很多组织不再满足于“一问一答”的聊天，开始希望 AI 能够自动跑流程、做决策，甚至替代一部分人力。

“尽管市面上有一批人想做‘通用智能体’，但往往很难和头部大模型公司正面拼刺刀；更实际的方法，是挑特定行业或流程做深度代理，让企业看到立竿见影的效率红利。”

比如，你可以瞄准那些“文案重复、客户对接量大、流程又死板”的业务，以 Agent 替代大量繁琐手工，可能比去开发一个新的 SaaS 再让客户学习，还要简单有效。当然，这也需要得到企业高层拍板，否则底层员工或中层管理者可能是被替代的对象，会本能地阻力重重。

五、AI 媒体：从简单降本到“全新形态”

今年，ChatGPT-4.0 的多模态能力刷爆社交媒体：它能看图、能推理，也能进行图片生成。有人用它生成吉卜力风头像、有人把它当插画师接单。看似只是减少人工绘图的成本，但这或许仅仅是开端。

Indigo 在与 AI Talk 主持人汗青的对谈中提到：

“生成式媒体的终极形态，绝不是‘更廉价的插画’，而是‘观众能互动、剧情可分叉、角色可自定义’的全新叙事方式。”

正如 Netflix 已经尝试在部分剧集里测试多结局，让观众自行选择剧情走向。将来，借助 AI 和游戏引擎融合，或许每个人都能与角色实时对话、定制自己的专属故事世界。

六、Tesla 无人出租车与机器人：当“通用电脑”开上马路

Elon Musk 方面，最近有两件事引人注目：

Robo-Taxi 内测：Tesla 在湾区、奥斯汀等地用员工车队试水，尝试把车辆前排座椅空置，让 AI 完全自动驾驶，乘客坐后排。虽然目前仍需有人形同“安全员”坐在车内，但这是迈向“共享无人出租车”关键一步。
Optimus 人形机器人：去年还走路不太稳，如今已经能做些简易动作，背后的“大脑”正是 FSD 的视觉与神经网络。随着算力和算法迭代，这款机器人可能将应用于工厂、家庭或极端环境中。