🧠 大佬谈 AI

"大语言模型是'压缩即智能'的最佳证明——通过压缩互联网上的所有文本，模型学会了推理、编程和对话。但要真正理解世界，AI 需要多模态输入。"

卡帕西在最新访谈中表示，纯文本训练能让模型学会很多能力，但物理世界的理解需要视觉、听觉等多模态数据。他透露 Eureka Labs 正在开发多模态 AI 教育助手，能看懂学生的作业、听懂学生的问题。

"AI 教育的未来不是替代教师，而是让每个学生都有一对一的 AI 导师。教师的作用将从'知识传授'转向'引导和激励'。"

卡帕西创立的 Eureka Labs 专注于 AI 教育应用。他认为 AI 最适合做个性化辅导——根据每个学生的进度、理解程度、学习风格调整教学方法和节奏。

"我们正处在一个新时代的开端。AI 推理将成为下一个万亿美元市场，而 NVIDIA 将为这个 AI 经济提供工厂车间。"

黄仁勋在 GTC 主题演讲中描绘了一个建立在推理（inference）、token 和代理系统（agentic systems）之上的 AI 经济。他宣布 NVIDIA 新一代 GPU 架构，专门针对 AI 推理优化，能效提升 5 倍。

"我认为明年我们将达到这样的阶段：你不仅可以用系统自动化一些业务流程，还能用 AI 进行科学发现。"

Sam Altman 预测 AI 将在药物研发、材料科学等领域产生实际突破。他特别提到 OpenAI 正在与多家制药公司合作，用 AI 加速新药研发流程。

"AI 将在 2026 年底前超越人类能力。AI 的经济潜力不在于软件，而在于与物理世界的整合。"

马斯克预测 AGI（通用人工智能）将在 2026 年底前出现。他透露 Tesla Optimus 3 人形机器人将在今年量产，这是 AI 与物理世界整合的关键载体。

"AI 已经进入了自我进化循环，这意味着技术进步的速度将呈指数级增长。"

在科技峰会上，马斯克透露 AI 系统现在可以自主改进自身代码，这标志着技术发展进入新阶段——AI 不再需要人类来改进自己。

"这将是美国历史上最大的 AI 基础设施投资之一。我们要建设的是 AI 时代的'电力公司'。"

软银董事长兼 CEO 孙正义在俄亥俄州皮卡通正式揭幕 AI 数据中心项目。该项目计划投资数百亿美元建设 AI 基础设施，包括数据中心、芯片制造相关设施等。