[加州] 硅谷大佬:機器人泡沫雪崩 人類正被強推入能源霸權
另壹種視角是：多種架構在不同的大規模應用領域中同樣具備價值，只是此前沒有被真正Scale。無論是Diffusion、SSMs還是其他方向，資本已經足夠支撐這些探索，而這很可能在明年發生。還有壹個角度是資源配置。如果像Ilya所說，壹些實驗室擁有巨量算力，但其中很大壹部分必須用於推理以支撐當前業務，那麼真正能分配給特定研究方向的算力還有多少？無論是自我改進、後訓練、情緒智能，還是超大規模Agent系統，這都會成為取舍問題。
Elad Gil：這取決於你在做什麼。因為推理本身會帶來收入，而收入會反過來為壹切其他事情提供資金。所以某種程度上，這是你不斷Bootstrap到更大Scale的方式。我壹直有壹個可能並不完全正確的直覺：最終，AI可能是通過進化系統來構建的。也許這是我對生物學的過度外推，但人類大腦本身就是由多個高度專門化的模塊組成：視覺系統、記憶系統、高階思考區域、與共情相關的鏡像神經元等等。從某個時刻開始，你是否會生成大量實例，讓它們圍繞某個效用函數進行演化，通過選擇、重組等方式推進系統進化？這和完全分析式、定向設計的路徑，是非常不同的兩種方法。
如果你看生物學中的先例，比如蛋白質設計：早期依賴高度分析式的方法，後來通過展示技術、誘變掃描等手段，取得了遠超“純思考設計”的結果。而現在，借助AI，我們又通過3D結構預測（比如AlphaFold）取得了突破性進展。這讓我覺得，在AI自身的發展路徑上，或許也會出現類似轉折——通過進化式系統實現飛躍。這可能需要壹種完全不同的訓練范式。這也是為什麼大家如此關注代碼：代碼本身是加速AI開發的工具。但真正有潛力的，也許是“代碼+自我演化”的組合。當然，這只是壹個假設，我們還需要時間驗證。
Sarah Guo：那你有沒有壹個完全不和AI相關的2026預測？
Elad Gil：其實我還有壹個與AI有關的預測：我認為防務領域會顯著加速，尤其是防務創業公司、國防科技，以及向無人機系統的轉移。這正在徹底重塑戰爭和防務的思維方式。我認為明年這壹趨勢會進壹步加速，壹方面與政策環境有關，另壹方面是因為現在已經形成了壹定規模的創業密度。目前這仍然處在炒作周期，但我認為它被低估了，因為其影響會非常巨大。
如果完全不談AI，我覺得太空領域同樣非常有意思，比如SpaceX和Starlink正在改變通信與連接方式。此外，能源和采礦領域也正在發生深刻變化，世界上正在同時發生很多重要的事。
Sarah Guo：我同意防務領域的判斷，盡管也需要看到預算真正從傳統承包商轉向這些可規模化的新公司。但在壹個越來越由自治系統驅動的世界裡，保持競爭力的需求是顯而易見的。炒作周期和繁榮並非全是壞事，它們會吸引資本、創始人和人才，即便最終會有大量公司失敗，短時間內依然可以推動巨大進展。
至於我自己的“非AI預測”，我認為GLP-1的影響依然被低估了。盡管討論已經很多，但它的實際沖擊遠未被充分理解。GLP-1的持續普及幾乎是不可逆的，而且它為其他肽類和激素療法打開了壹條非常有意思的路徑。它的成功帶來了大量贰階效應——從體重下降本身，到人們意識到“遞送方式”同樣重要。現在大家已經看到，這些工程化的藥物可以如此有效，這會進壹步推動資本流向類似機會。我認為這是非常令人興奮的。
Elad Gil：我也覺得你提到的壹點特別有意思。如果你看所謂的biohacking社群，現在已經大量使用不同類型的肽來實現不同目標。有人因為慢性腕管綜合征飛到迪拜去注射肽類療法。歷史上，這種行為往往是更大規模社會采用的早期信號。整個“肽的世界”正在快速發展：它們的用途是什麼？會不會出現“肽版HIMS”？我覺得這壹切都非常值得關注。
Sarah Guo：而且正如你說的，那些最早在非適應症情況下使用GLP-1、關注長壽、超聲神經調節、幹細胞注射的人群，過去壹直是非常小眾的邊緣群體。但我認為，這個群體正在變得不再邊緣化。
Elad Gil：很多這樣的趨勢，拾年前其實源自健美圈。像肌酸、睡眠補劑、鎂元素等等，都是先在小圈子流行，後來才被更廣泛接受。
行業領袖的展望Sarah Guo：作為這壹期年終節目，我們也邀請了壹些朋友分享他們對2026年的預測。我真的非常好奇他們會怎麼說。
Jensen Huang：我對明年的預測是：推理系統將直接催生更加通用、更加穩健的AI。推理能力不僅會徹底改變語言模型，還將影響從生物學到自動駕駛、再到機器人在內的每壹個行業。我認為，推理是壹個巨大且關鍵的突破，它將重塑大量應用場景和產業形態。到2026年，AI將不再只是壹個被動等待提示的工具，而會變得高度主動，並深度嵌入我們的工作生活。它會跟隨我們行動，聽到我們聽到的內容，理解我們需要完成的任務，甚至在我們提出要求之前，就已經替我們完成了大部分工作。它會成為幫助我們提升技能的教練，成為協助我們安排優先級、管理時間的“經理”。簡而言之，它將成為你所能想象到的最好的工作伙伴。
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
Elad Gil：這取決於你在做什麼。因為推理本身會帶來收入，而收入會反過來為壹切其他事情提供資金。所以某種程度上，這是你不斷Bootstrap到更大Scale的方式。我壹直有壹個可能並不完全正確的直覺：最終，AI可能是通過進化系統來構建的。也許這是我對生物學的過度外推，但人類大腦本身就是由多個高度專門化的模塊組成：視覺系統、記憶系統、高階思考區域、與共情相關的鏡像神經元等等。從某個時刻開始，你是否會生成大量實例，讓它們圍繞某個效用函數進行演化，通過選擇、重組等方式推進系統進化？這和完全分析式、定向設計的路徑，是非常不同的兩種方法。
如果你看生物學中的先例，比如蛋白質設計：早期依賴高度分析式的方法，後來通過展示技術、誘變掃描等手段，取得了遠超“純思考設計”的結果。而現在，借助AI，我們又通過3D結構預測（比如AlphaFold）取得了突破性進展。這讓我覺得，在AI自身的發展路徑上，或許也會出現類似轉折——通過進化式系統實現飛躍。這可能需要壹種完全不同的訓練范式。這也是為什麼大家如此關注代碼：代碼本身是加速AI開發的工具。但真正有潛力的，也許是“代碼+自我演化”的組合。當然，這只是壹個假設，我們還需要時間驗證。
Sarah Guo：那你有沒有壹個完全不和AI相關的2026預測？
Elad Gil：其實我還有壹個與AI有關的預測：我認為防務領域會顯著加速，尤其是防務創業公司、國防科技，以及向無人機系統的轉移。這正在徹底重塑戰爭和防務的思維方式。我認為明年這壹趨勢會進壹步加速，壹方面與政策環境有關，另壹方面是因為現在已經形成了壹定規模的創業密度。目前這仍然處在炒作周期，但我認為它被低估了，因為其影響會非常巨大。
如果完全不談AI，我覺得太空領域同樣非常有意思，比如SpaceX和Starlink正在改變通信與連接方式。此外，能源和采礦領域也正在發生深刻變化，世界上正在同時發生很多重要的事。
Sarah Guo：我同意防務領域的判斷，盡管也需要看到預算真正從傳統承包商轉向這些可規模化的新公司。但在壹個越來越由自治系統驅動的世界裡，保持競爭力的需求是顯而易見的。炒作周期和繁榮並非全是壞事，它們會吸引資本、創始人和人才，即便最終會有大量公司失敗，短時間內依然可以推動巨大進展。
至於我自己的“非AI預測”，我認為GLP-1的影響依然被低估了。盡管討論已經很多，但它的實際沖擊遠未被充分理解。GLP-1的持續普及幾乎是不可逆的，而且它為其他肽類和激素療法打開了壹條非常有意思的路徑。它的成功帶來了大量贰階效應——從體重下降本身，到人們意識到“遞送方式”同樣重要。現在大家已經看到，這些工程化的藥物可以如此有效，這會進壹步推動資本流向類似機會。我認為這是非常令人興奮的。
Elad Gil：我也覺得你提到的壹點特別有意思。如果你看所謂的biohacking社群，現在已經大量使用不同類型的肽來實現不同目標。有人因為慢性腕管綜合征飛到迪拜去注射肽類療法。歷史上，這種行為往往是更大規模社會采用的早期信號。整個“肽的世界”正在快速發展：它們的用途是什麼？會不會出現“肽版HIMS”？我覺得這壹切都非常值得關注。
Sarah Guo：而且正如你說的，那些最早在非適應症情況下使用GLP-1、關注長壽、超聲神經調節、幹細胞注射的人群，過去壹直是非常小眾的邊緣群體。但我認為，這個群體正在變得不再邊緣化。
Elad Gil：很多這樣的趨勢，拾年前其實源自健美圈。像肌酸、睡眠補劑、鎂元素等等，都是先在小圈子流行，後來才被更廣泛接受。
行業領袖的展望Sarah Guo：作為這壹期年終節目，我們也邀請了壹些朋友分享他們對2026年的預測。我真的非常好奇他們會怎麼說。
Jensen Huang：我對明年的預測是：推理系統將直接催生更加通用、更加穩健的AI。推理能力不僅會徹底改變語言模型，還將影響從生物學到自動駕駛、再到機器人在內的每壹個行業。我認為，推理是壹個巨大且關鍵的突破，它將重塑大量應用場景和產業形態。到2026年，AI將不再只是壹個被動等待提示的工具，而會變得高度主動，並深度嵌入我們的工作生活。它會跟隨我們行動，聽到我們聽到的內容，理解我們需要完成的任務，甚至在我們提出要求之前，就已經替我們完成了大部分工作。它會成為幫助我們提升技能的教練，成為協助我們安排優先級、管理時間的“經理”。簡而言之，它將成為你所能想象到的最好的工作伙伴。
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
| 分享: |
| 注： | 在此頁閱讀全文 |
| 延伸閱讀 | 更多... |
推薦: