巨浪：生成式AI的史诗与现实

怪盗团的文章经常看，这次想快速系统性了解生成式AI这波发展的来龙去脉，故看了这本小书。 作者一如既往的风格是，能把带有一定理解门槛的内容话题讲解的通俗易懂，娓娓道来。尤其是与泛互联网及科技行业相关的内容。 个人从这本书中主要收获到如下内容： 1、关于生成式AI的缘起：从上一波AI技术，到李飞飞数据，以及谷歌从12年起对深度学习神经网络的优势。 2、Open AI的缘起、路线与近期发展：Open AI解码器路线的坚持，出现了大力出奇迹，从而导致GPT与chatGPT的成功。而之前罢免CEO的机制让人有些哭笑不得，没想到董事会对公司控制力度之大甚至会出现一些前后翻盘的决策，不知该说当时的架构机制前卫还是不合常理，可能更多是这家公司当时性质的定位不清晰吧。 3、全球大模型的竞争态势，包括几大阵营： 1）微软和深度扶持的Open AI：云计算大厂与大模型明星公司 2）亚马逊与Anthropic：另一家云计算大厂与从Open AI走出的一家大模型明星公司 3）Meta开源：绝地翻盘的Meta与开源Llama路线，相对于前两家的闭源路线 4）矛盾的谷歌：起大早的谷歌反而位置尴尬，大模型与搜索商业化存在冲突 5）谋定后动的苹果：硬件厂商根据技术变化情况决策，后续推出AI手机 其中，Meta的开源Llama（23上半年）也加速了国内大模型公司和技术的快速跟进。 4、国内的情况，与海外类似，国内也分为不同阵营，结合稍有不同： 1）阿里：云厂商，自研通义（并走开源路线），同步大量投资大模型公司（算力投资） 2）百度：早起的鸟，确实也有不少积累的成果，但百度每次都起大早而落于人后 3）字节：作者写书时尚早些，目前字节在AI的布局和成果已经非常优先，包括豆包日活出色，人才大量加入，应用产品全方位铺开，留给其他创业公司的路真不多 4）腾讯：做了一些事儿，但相对低调有限 5）各路A股公司和科技企业：通过开源模型快速搭建自己的大模型 6）创业公司：路难走，钱没以前好拿，主要是美元风格的钱大量减少 其实从开源模型角度而言，大模型的技术门槛一定程度上降低了，至少比去年早起而言。目前则是2+N格局，从目前来看，也许是字节+阿里。 关于基础设施：英伟达与台积电几乎是绝对领先优势（3-5年左右）。

写的挺诚恳 每一章的结尾都有一段人文关切 AGI的逐步实现，对人类究竟是救赎还是毁灭，拭目以待 人类的底牌如今唯有灵魂

从商业分析和科普的角度，团长的视角是不错的，虽然后半程烂尾严重，而且时隔两年又发生了巨大的变化。

仅仅过了一年，AI领域又是革新不断。 DeepSeek的横空出世、Gemini、Claude、OpenAI的三足鼎立，国产大模型霸榜开源大模型、Manus的出现、Agent带来的Vibe Coding。 因为这些变化，使得这本书在信息上有些过时了。 但是，本书内容上很扎实，还是值得一读。

我一直觉得互联网怪盗图是个性情中人和有意思的人 他的书也是这种风格 通俗易懂 挺有意思 写的很真诚 经历过三年发展再回过头来捋一遍非常有收获

很适合大模型入门选手，提供了相对比较全面的知识基础

灵魂究竟是什么，AI不断发展是否能触及那个终极之问，亦或人类永远无法获知答案。