📌翻出 4 月的这条推文，因为大众对大语言模型能力的认知鸿沟。现在已经不再是 “两群人各说各话”，而是形成了一道陡峭的漏斗。 📊粗略估算大约 60 亿人（约 7
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📌翻出 4 月的这条推文，因为大众对大语言模型能力的认知鸿沟。现在已经不再是 “两群人各说各话”，而是形成了一道陡峭的漏斗。 📊粗略估算大约 60 亿人（约 75% 全球人口）几乎没有接触过大语言模型。 📌引用卡帕西 4 月旧推文： 从我的时间线来看，大众对 AI 能力的认知差距正在持续扩大。 我认为首要问题来自信息时效性与使用层级。很多人去年试用过免费版 ChatGPT，并且过度依赖这次体验形成了对 AI 的固有看法。 📊以下是将这条推文以视觉漏斗形式呈现：
该漏斗展示当下全球人群实际使用 AI 的深度 约 60 亿人（75%）：没有和大语言模型产生有意义接触，全球绝大多数人几乎从未使用过大语言模型 约 10-20 亿人（20%）：偶尔、非高频使用免费版本，用来优化搜索、写文案，影响有限 约 2000 万人（0.2%）：在数学与代码场景中专业使用前沿大模型，搭建、翻译、反编译应用，完成过去需要数周的项目 约 5000 人（0.00006%）：内部可访问前沿系统，使用多智能体集群、大型项目、零日漏洞、前沿数学，人类审核已经跟不上迭代速度 💡我认为这个问题非常重要，它关系到人工智能的普及程度。具体来说，人工智能的普及速度有多快？卡帕西在他的 X 帖子中提出，人工智能的普及速度实际上正在放缓。PNC 的研究表明，只有大约 2% 的美国家庭正在为某种人工智能服务付费。 🔍什么是模型应用差距？它指的是模型的能力（即模型的强大程度）与普通人实际使用模型的方式之间的差距。 💡我认为这很重要，原因如下。当今市场上的一个重要问题是。这是本周所有半导体股票遭受重创的一个主要原因，而且网上反复出现 “Coreweave 会破产吗？！” 之类的问题。早期的大量用户显然推动了大量的支出。对于这个早期用户群体，随着模型不断改进，他们的支出似乎也在显著增加。请查看下面的图表（由 OpenAI 发布）。您可以观察到，对于高级用户和普通用户，使用量都在发生变化（OpenAI 用户显然会被归类为相对于世界其他地区的高级用户）。 📈但是，“普通” 用户的使用情况正在落后。因此，要回答 “收入是否会与资本支出相匹配” 这个问题，要么你认为那些重度用户会继续增加支出，要么 “普通” 用户会开始迎头赶上。或者两者兼有。我认为，为了让市场真正建立信心，我们需要后者发生（普通用户开始更多地使用、在人工智能上进行消费）。 📈因此，我认为在推广方面有两种路径。要么需要更长的时间（如下面的蓝色虚线所示），要么推广 / 投入遵循典型的 S 型曲线。这同样适用于公司用户和消费者。 两条渗透路径： 路径一：漫长跑道，需要很久才会迎来渗透率拐点（蓝色虚线） 路径二：现在就迎来渗透率拐点（橙色实线），我们当前处在曲线起步阶段 🤔所以，我认为我们应该选择哪条道路？可能是在两者之间，但更接近橙色线，而不是蓝色线。我为什么这么认为？通常，技术领域中出现的大规模差异最终都会以类似的方式得到解决 —— 最终用户并没有变得更精通，但工具变得越来越易于使用，并且能够简化复杂的操作。 💡我想几周前我和大家讨论过 Muse/Instinct 与 OpenClaw 之间的关系。OpenClaw 在高级用户中非常受欢迎，但它并没有得到广泛应用。然后，Muse/Instinct 和其他个人代理工具迅速普及！实际上，这些都是 “OpenClaw 的包装”（当然，它们远不止于此，但为了便于讨论，我们暂且这样称呼它们）。Muse/Instinct 是一种技术，它让普通用户在保持 “不精通” 的同时，也能开始使用这项技术。 🌐有点类似于互联网。人们不是在终端上学习如何使用互联网 —— 他们使用浏览器，然后互联网的使用量才迅速增长。人们不是学习如何使用 GPS，而是使用谷歌地图。我认为我们开始看到围绕模型的各种技术层开始发挥作用，这将使普通用户的使用量得到提升，从而有助于缩小普及差距。
总体总结
主题正文
- 约 60 亿人（75%）：没有和大语言模型产生有意义接触，全球绝大多数人几乎从未使用过大语言模型
- 约 10-20 亿人（20%）：偶尔、非高频使用免费版本，用来优化搜索、写文案，影响有限
- 约 2000 万人（0.2%）：在数学与代码场景中专业使用前沿大模型，搭建、翻译、反编译应用，完成过去需要数周的项目
- 约 5000 人（0.00006%）：内部可访问前沿系统，使用多智能体集群、大型项目、零日漏洞、前沿数学，人类审核已经跟不上迭代速度
- 这是本周所有半导体股票遭受重创的一个主要原因，而且网上反复出现 “Coreweave 会破产吗？
- 因此，要回答 “收入是否会与资本支出相匹配” 这个问题，要么你认为那些重度用户会继续增加支出，要么 “普通” 用户会开始迎头赶上。
- 通常，技术领域中出现的大规模差异最终都会以类似的方式得到解决 —— 最终用户并没有变得更精通，但工具变得越来越易于使用，并且能够简化复杂的操作。
- 人们不是在终端上学习如何使用互联网 —— 他们使用浏览器，然后互联网的使用量才迅速增长。