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【AI 部分】：
(16:38) State of AI: Similar to the internet in 1999
(39:09) Who will win AI, Nvidia's monopoly position going forward
主持人：关于科技，你曾经在一次演讲中提到我们过去为科技做了一些误导性的事情，比如大数据。AI 呢？
Peter：我一直有一个看法，我不太喜欢这些流行词汇，比如机器学习、大数据、云计算、移动应用等等。每当这些词组合在一起时，我的第一反应就是赶紧跑开，因为通常这意味着很糟糕的群体思维。很多年里，我的偏见是认为 AI 是最糟糕的流行词之一。它可以指代下一代电脑、上一代电脑，甚至是其他各种不同的东西。
如果我们回到 2010 年代，AI 讨论的框架可能是由两本书构成的。一本是 2014 年 Bostrom 的《超智能》，这本书认为 AI 会成为超级人类的智能体。另一本是 2018 年李开复的《AI 超级大国》，这本书可以看作是对 Bostrom 观点的反驳，认为 AI 会成为一种监控技术，中国会因为毫不犹豫地应用这些技术而胜出。
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现在如果我们看看实际发生的事情，比如 ChatGPT，它既不是 Bostrom 的预测，也不是李开复的预测。它其实更像过去 60 或 70 年来大家对 AI 的定义——通过图灵测试，AI 能够假装成人类，或者让你相信它是一个人类。即便这个界限有点模糊，我们可以说在 ChatGPT 之前，AI 还没有通过这个测试，而 ChatGPT 则通过了。
这非常重要，并且引发了很多问题：AI 是要帮助人类，还是要替代人类？它对劳动力市场意味着什么？人们会因此挣更多钱，还是更少钱？这些问题很重要。
有很多问题要问，这个问题显得极为重要。我认为硅谷总是不擅长讨论这些大问题，比如 “作为人类到底意味着什么？” 可能一个 2022 年常见的答案是，人类和其他动物的区别在于我们擅长语言，不管是 3 岁还是 80 岁，我们都会说话、沟通、讲故事，这就是我们与其他动物的不同之处。所以，我认为这里面有一些非常重要的东西，同时也非常令人困惑。
作为投资者，我总是有一个更加狭隘的问题，就是：如何通过这些技术赚钱？
主持人：要如何从中赚钱？
Peter：这真的很令人困惑。我一直在 20 世纪 90 年代末寻找答案，那是对我影响很大的时期。我一直觉得 2023 或 2024 年的 AI 就像 1999 年的互联网一样——它非常庞大、会变得非常重要，它将会在未来的 20 年里改变世界，而不是在未来的 6 个月内。
但是，我们可能会做出很多非常错误的猜测，比如哪些企业会盈利？谁会垄断市场？谁会拥有定价权？这些都非常不明确。更深入一层分析，假设 “注意力就是一切”，如果你还没有进入 “后经济时代”，你需要注意谁在赚取利润。在 AI 领域，基本上只有一家公司——英伟达——赚到了超过 100% 的利润，而其他公司都在亏钱。
接下来，你需要深入分析，英伟达的垄断地位是否可持续。这个问题很难回答，因为硅谷很久没有涉足半导体行业了。
主持人：如果我们去掉 “智能” 这个词，把 AI 看作是一种流程自动化，把它看作是 0.1 版本的大脑，大致相当于一个青少年的智能，能够完成很多手动的工作。你是否思考过对于全球 80 亿人口来说，如果有额外的 10 亿人无法工作，这在政治或经济上会有什么影响？
Peter：我不确定是否能做相同类比，但这让我想到了过去 250 年的历史，尤其是工业革命。工业革命增加了 GDP，解放了人们，让他们能从事更有生产力的事情。19 世纪有一些批评，认为工厂会让人们失业，因为机器会取代他们的工作。也许这一次批评者是对的，但我对此持怀疑态度。
目前，收益和损失的分布非常不清晰，局面十分复杂。我觉得每个人都有自己偏好的解释。我个人的 “反好莱坞” 或“反大学”的偏见是，AI 在 “政治正确” 的事情上非常擅长。如果你想成为一个成功的演员，你可能需要表现得稍微种族主义一点或性别歧视一点，或者非常有趣，这样 AI 就不会替代你。而其他所有人都会被 AI 取代。
例如，哈佛大学现任校长 Claudine Gay 在被指控抄袭。AI 能够轻松生成大量这样的 “政治正确” 的论文。实际上，很多论文早就开始相互抄袭，因为它们总是在重复相同的内容，AI 只会加剧这种现象。虽然这种情况已经持续很久了，但没有人注意到。但我觉得从竞争力的角度看，这并不是一个有前途的方向。当然，这只是我个人的偏见，可能只是我的一种愿望。
主持人：Elon Musk、Mark Zuckerberg 和 Sam Altman 可以说是当前 AI 语言模型领域的三大领军人物。谁会胜出？请按顺序排名，并简要评价每个人。
Peter：我最近和 Elon 谈过，他说 Sam Altman 把 OpenAI 从非营利组织转为营利组织，这简直是个骗局。如果每个人都能这么做，所有人都会去做，这肯定是非法的，Sam 不该被允许这样做。当时他的说法非常有说服力。但半小时后，我反思道，其实 OpenAI 之前的非营利模式管理得非常糟糕，所以即便它被转为营利组织，也不会造成太大的道德风险。因此，通常和谁交谈，我当下就觉得他们很有说服力。
主持人：你觉得这个领域会不会最终被商品化？是否有可能形成垄断？
Peter：这正是问题的关键。你需要关注谁在赚钱——目前是英伟达。AI 领域的盈利主要来自硬件，也就是芯片层面。事实上，这和我们过去 30 年在科技领域的情况不同。
主持人：英伟达几乎赚取了所有利润吗？
Peter：其他公司基本都在赔钱，整个行业中大部分企业都在为计算力投入资金。
主持人：你怎么看待扎克伯格的策略？他认为自己在 AI 领域落后，所以选择开源。这会是赢家的策略吗？
Peter：我的模型告诉我，AI 的情况很像 1999 年的互联网泡沫。我还没有在这个领域投资太多，原因是我还没有找到足够明确的投资机会。简单的问题是，谁能赚钱？在一两年前，投资英伟达会是一个很好的选择，但现在它的赚钱能力已经太过明显了。所有人都试图在芯片领域模仿英伟达，也许这并不难实现，也许很难。但如果你真的想弄清楚 AI 领域的事情，应该把关注点放在英伟达以及芯片层面，而不是关注 Meta 或 OpenAI。我们现在没有专注于这一点，这说明了我们的思维方式是如何被训练的。
我记得英伟达是 1993 年创立的，那一年可能是最后一年有人理智地选择学习电气工程而不是计算机科学。到了 1994 年，Netscape 崛起，从那时起，创办半导体公司就变成了一个糟糕的主意。但对英伟达有利的是，从那以后，几乎没有有才华的人再创办半导体公司，因为他们都转向了软件领域。
主持人：英伟达的垄断力量是很强的。
Peter：因为刚才提到的历史原因，几乎没有人真正懂得芯片相关的知识。而且，如果你认为 “注意力就是一切”，那么问题是，当你刚开始创业或者公司发展时，关注度是好的，但到了一定程度，过多的关注度反而会成为最糟糕的事情。今年早些时候，英伟达曾短暂成为全球市值最高的公司，我认为这是一个阶段性转折点，代表他们得到了比所需更多的关注。
主持人：你的思维方式非常独特，你是一位了不起的战略家，与你交流时，我们感受到你和我们接触的大多数人思维方式非常不同。那么，考虑到所有这些内容，你对未来乐观吗？
Peter：我总是对这个问题持保留态度。我认为极端的乐观主义和极端的悲观主义都是非常不好的态度，两者实际上是一回事。极端的悲观主义让你觉得没有什么可以做的，而极端的乐观主义让你觉得未来会自己照顾好一切。如果非要选择一种态度，我认为最好是处于中间的状态，也许是温和的乐观或温和的悲观。但我相信人类有能动性，这取决于我们自己，而不是一张彩票或星象图会决定一切。我相信人类的能动性，这与乐观或悲观的二元思维是完全不同的。
极端的乐观主义和悲观主义都是懒惰的借口。