去年，朱啸虎一度“痛批”了国内的大模型事业。

但在近来DeepSeek的冲击下，他在和张小珺的访谈里已有了180度的态度转变。

唯一不变的，大概是他认为“落后型”公司已经没必要再继续自研大模型了。

…………

『朱啸虎：

“AGI对算力和算法要求没有那么高，核心是高质量数据。

这也是我这两年里的大教训——以前我觉得这波AI的壁垒在数据飞轮上，但现在看来包括DeepSeek、OpenAI，数据飞轮价值不大。

大部分用户数据都是重复的，是低信息含量的，没有意义的，所以数据飞轮价值并不大。

真正有数据飞轮价值的是那些高质量数据，那些数据是需要各个行业专业人士去打标签、去发现的。

回流的大部分数据可能都是垃圾，没有额外信息含量。

这也是Scale AI的CEO为什么这次非常急，现在他那些低质量标签没有价值了！没有意义了！现在再往前走，需要的都是极其高质量的数据标签。

卡现在看来也不是很大问题，因为在推理上，我们国产卡也完全可以。

你看硅基流动，这几天，包括国内很多厂商都在用国内的卡帮他们上线DeepSeek。

推理上国产卡完全可以用，不一定需要完全用英伟达的卡。

如果GPT-5或者10万卡集群，今年还出不出来，或者即使出来，性能上、智能上没有显著提高，至少2-3倍以上提高，我觉得开源这一波肯定就完胜了。

如果花10倍成本，性能只提高10%、20%，谁还会花这么多成本去用闭源的？肯定都往开源走了。

今天即使对美国很多科技大厂，甚至对美国VC都是一个考验。

如果你花10倍成本先研发一个基础模型，中国的公司可能12个月以后只要花1/10成本就能追上来，那我今天需不需要花这么多的成本投下去做、往前走？——这是个非常难、非常难的问题。

大家都需要思考一下，到底谁来再往前面走砸这个钱？

我们去年5-6月份在硅谷，和当地很多华人工程师就在聊这个事情，Scaling Law那时候已经有人怀疑了。

但那时候10万卡群都刚刚建好，训练结果到底好不好、能不能往前走还不知道。今天大家相对已经比较明朗，训练了6-7个月，10万卡集群效果可能确实很一般。

长远看算力肯定需要，但首先，不一定需要英伟达卡。其次，即使国外公司不差钱，即使贵也买英伟达的卡，增长速度不一定会那么快。

英伟达本身股价已经做了非常激进的假设，大家都觉得今年大厂还会继续猛加CAPEX（资本性支出），那今天这个速度不会有以前预期那么快。

闭源模型就明显不值那么多钱了嘛，尤其OpenAI，它10万卡集群没有再突破，就是在推理上搞优化，那国内这些追上来都很快的，这个估值肯定是撑不住。”

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张小珺：你怎么看理想汽车自研大模型，并且推出了手机版的个人助手“理想同学”？

朱啸虎：我觉得这些没有意义，真的没有意义。直接拿现在开源的AI足够好了。其他公司都没有必要训练自己的模型。

张小珺：AI能帮汽车产业进一步实现突破性和可能性吗？

朱啸虎：我觉得这个想得有点多了，哈哈，说实话，我觉得这个想得有点多了。

#新星闪光计划##deepseek彻底爆发#