INDIGO TALK / AI 创业的差异与 Sora 的世界模拟 - EP11

INDIGO TALK 第十一期，邀请了 Hallidai 的创始人 Neethan 还有老朋友棕榈资本的李厚明，一起来聊中美 AI 创业的差异以及最近爆火的 Sora 和 Vision Pro，AI 会如何理解世界、计算不可约化与世界的模拟。这也是第一次和嘉宾在一起线下录制，因为在东京 Remote Working，所以聊到了日本市场的特点和 AI 时代的远程创业团队！

音频播客

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小宇宙播客 - Indigo Talk - EP11

本期嘉宾

李厚明（棕榈资本创始人）

Neethan（Hallid.ai 创始人）

Indigo（数字镜像博主）

时间轴

01:08 开场介绍 - 为什么在东京？以及两位嘉宾介绍

05:18 Neethan 分享硅谷的 AI 创业

08:52 厚明分享中国的 AI 创业

14:05 Indigo 的总结与日本市场

15:50 中美创业文化的差异

27:35 日本市场的特点（出海第一站）

28:33 大力出奇迹的 Sora

30:24 什么是理解？

34:48 计算不可约化

37:52 Vision Pro 与 Sora 生成的平行世界 

43:36 只用视觉数据能模拟世界么？

45:20 AGI 的多形态 

50:36 大语言模型对语言的冲击

52:01 对 Digital Nomad 的实践 - AI 时代提升团队效率和保持团队小型化的机会

1:00:04 团队全球化与中国团队的机会

对谈纲要（TL;NR）

以下纲要由 maimo.ai 整理生成

Indigo Talk 特别对谈

• 本次对谈是 Indigo Talk 第一次与访谈嘉宾面对面进行；
• 参与本次对谈的有三次参加 Indigo Talk 的李厚明，以及首次参与的 Neethan，后者在硅谷从事 AI 产品创业，之前就职于湾区 Amazon Alexa 团队；
• 对谈地点位于东京的共享工作空间 Basis Point，位于商务中心新桥 Shinbashi；
• Neethan 带领团队在东京进行远程工作实践，体现 Digital Nomad 理想；

AI 技术发展讨论

• 讨论了过去一年 AI 技术的发展，特别是在大模型和 Agent 方面的进展；
• 提到了 Sora，一种新的图像生成模型，以及它在视频生成方面的应用；
• 讨论了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的成熟和可能性；
• 硅谷的 AI 发展重点在于大模型、开源模型和 Agent，而中国则在 C 端应用上更为激进。

中国与硅谷的 AI 创业对比

• 中国的 AI 创业更倾向于实用主义，快速找到应用场景并实现产品化；
• 硅谷的 AI 创业更注重技术创新和基础架构建设；
• 中国创业者在 C 端应用探索上比硅谷更为激进，例如 kimi 和其他 AI 陪伴产品；
• 讨论了文化差异对 AI 创业的影响，中国更注重从 1 到 100 的快速发展，而硅谷则从 0 到 1 的创新；

日本市场的 AI 应用前景

• 日本市场对 AI 技术的兴趣高涨，尤其是在民用级别的应用上；
• 日本用户对 AI 产品的付费意愿强，为中国创业者提供了出海的良好机会；
• 讨论了日本错过移动智能手机时代，对 AI 技术的重视可能是对错过时代的补偿；
• 日本的 AI 创业环境和孵化器正在活跃，为 AI 技术的应用和发展提供了新的市场；

Sora、Vision Pro、计算不可约与 AGI

• 讨论了 Sora 图像生成模型的效果，它通过大量高质量数据训练，可以生成高清视频，运用了 transformer 和 diffusion 模型的混合结构。表现出了很好的物理效果和细节；
• Vision Pro 和 Sora 的结合使用，可能旨在实现人脑与机器之间的直接交互，甚至是思维直接转化为视觉体验的技术；讨论中提出了哲学性的问题，即当技术达到一定水平，用户可能难以区分真实世界与通过设备生成的虚拟世界之间的差异；
• 探讨了 AI 是否能“理解”世界的问题。提出理解可能更多是底层对规则和规律的把握，不需要高层的意识形态。GPT 模型通过语言也可以表示对很多规律的理解；
• 讨论了计算的不可约性，现实世界的复杂度无法简化为一个公式计算。未来科学可能进化为依靠大规模参数和数据的 AI 科学，通过暴力计算模拟现实；
• 讨论了关于 AGI 的多个方向，既有尝试与人类价值观对齐的AGI，也有探索独立于人类的物理世界规律和宇宙模拟的AGI；
• 关于语言问题，翻译工具的进步也许会对语言多样性产生积极影响。AI 会使知识主要以英语体现；
• AI 研究正朝多个方向并进，都在试图接近 AGI 的边缘，但可能永远也无法完整模拟复杂的现实世界；

Digital Nomad 实践与理想

• 团队成员来自不同地区，通过远程工作模式合作；
• 讨论了 Digital Nomad 理想在当前 AI 技术发展下的可行性；
• 远程工作模式要求高效的沟通和协作工具，AI 技术提供了支持；
• 团队周期性面对面会议，以增强信任和共识；

AI 时代的个人与团队能力

• AI 时代可以看作是一个新能源和基础设施的时代，大公司提供基础能力，小公司将其应用到产品中。团队应该“挂在”AI能力之上；
• 小团队模式在 AI 时代更为灵活和高效；
• 中国团队可以利用效率优势,与全球团队混合合作,实现 24 小时工作；
• 个人在 AI 时代需要提高判断力、选择力、决策力，依靠人类独特的历史积淀做出最适合人类的选择。

补充阅读

解释 OpenAI Sora 训练和工作原理的最佳推文

Guillaume Verdon: Beff Jezos, E/acc Movement, Physics, Computation & AGI

关于 Wolfram 的计算不可约化

传统的科学，是希望能够建立一套定律的系统，能够解释任何观测到的数据。也就是说用定律经过演绎得到的结果和实验得到的结果一致。而 Wolfram 所写的《A New Kind of Science》，是指这样的定律系统无法建立，如果我们想要得到结果，就必须进行模拟。所以在不可能进行归约的情况下，就只能对世界进行分类讨论，也就是模拟，这也就是 Wolfram 的核心思想。