本文来自微信公众号： 小盖fun ，作者：小盖，题图来自：AI生成
我去，李录在哥伦比亚大学的分享，确实很有见地啊。
我朋友这两天一直推荐我看，但因为之前对李录这个人了解不多，所以一直当耳旁风。直到今天下午，我在公众号看了这场分享的文字实录........
看完真的很受触动。
尤其是他对 AI 的理解，跟我过去这段时间听到的硅谷创业者的视角，差别非常大。
先简单介绍一下李录。
他是芒格非常信任的投资人，曾长期管理芒格家族的资产，也被一些媒体称为“中国巴菲特”。
我先分享其中两个印象特别深刻的观点。
第一，硅谷正在邀请投资者参加一场造神的 IPO。
这个比喻很辛辣。
我们都知道，现在 OpenAI、Anthropic，包括马斯克的 xAI，都在讲 AGI，甚至 ASI 的故事。
可以回顾一下，从 ChatGPT 出现开始，模型能力确实在不断提高。最开始是语言能力，后来是推理、Coding，再到现在能够自主执行任务的 Agent。
最近大家又开始讨论，AI 已经能够参与自身的研发，比如编写代码、改进算法，甚至协助训练下一代模型。
如果未来 AI 可以越来越多地依靠自身能力完成改进，减少对人类研究人员的依赖，这就是 RSI，也就是递归自我改进。
按照设想，如果这个过程能够持续下去，AI 就有可能进一步发展到 AGI，甚至 ASI，也就是超级人工智能。
对于投资者而言，这个故事确实有非常大的吸引力。
因为如果 AI 最终能够拥有超越人类的综合智能，那理论上，它就有可能承担极其广泛的经济活动。
从目前已经开始渗透的软件开发，到科学研究、企业管理、金融分析等等，大量知识类工作都可能由 AI 完成。
这么一想，AI 公司的想象空间就太大了。未来的收入和利润，可能远远超出我们现在的预期。
也正是因为类似的预期，OpenAI、Anthropic 等公司能够获得巨额投资。投资者会觉得，只要未来的市场足够大，今天投入这么多资金，仍然可能是一笔非常划算的投资。
但李录把这种叙事形容为一场造神的 IPO。说到底，投资者实际上是在为一种尚未实现、能力边界也无法确定的超级智能支付巨额资金。
然后，他提出了一个很有意思的问题。
假设这条技术路线真的成功了。
未来出现一种智能，能够理解和处理远超人类能力范围的问题，甚至可以不断自我改进，不再需要人类研究人员持续提供帮助。
那会发生什么？
我们可以设想一种极端情况。
这种超级智能掌握在少数企业手里，普通人无法真正理解它的运作方式，甚至连创造它的人，也无法完全控制它。
那你说，人类还愿意接受这样的东西存在吗？
李录的判断是，大概率不会。
所以，他认为未来有两种可能的结局。
一种是技术最终没有发展到硅谷设想的 ASI 那个程度。
另外一种情况是，技术确实有能力发展到那个程度，但人类社会会联合起来，阻止它继续走向失控。
因为他认为，人类不会允许一个无法控制的人造神，凌驾于整个社会之上。
当然，我觉得他这个判断也有值得商榷的地方。毕竟，人类能否真正阻止超级智能失控，现在谁也没有把握。
但至少他提醒了我们，技术能力和社会接受程度，可能是两个完全不同的问题。
第二，AI 可能很难复制传统互联网公司的高利润模式。
我们知道，过去很多大型互联网公司的利润率非常高。尤其是广告、搜索以及一些软件业务，一旦建立起足够大的用户规模，收入增长的速度就可能远远超过成本增长的速度。
这也是为什么很多互联网巨头能够创造那么高的利润，给员工支付非常有竞争力的薪酬。
但李录认为，AI 与过去很多互联网技术有一个很重要的区别，就是 AI 始终面临着持续的增量成本。
这个问题其实不难理解。
传统软件开发完成之后，再增加一个用户，几乎没什么额外的成本。
虽然服务器、带宽、存储这些东西仍然需要花钱，但对很多软件产品来说，新增用户的边际成本非常低。
所以软件行业有很明显的规模效应。
用户越多，前期的研发成本就能被分摊得越充分。一旦收入增长超过成本增长，利润就会快速提高。
AI 产品的成本结构则完全不同。
比如 Codex，多增加一个活跃用户，只要他不断使用 Agent 执行任务，就会持续消耗 Token。而 Token 背后是真实的推理计算成本。
尤其是现在的 Agent，执行一个复杂任务，可能需要反复调用模型、编写代码、运行工具，甚至持续工作很长时间。
这些都会产生新的成本。
所以，AI 产品很难完全照搬过去一些互联网公司的成本结构。
当然，这不代表 AI 公司未来无法获得很高的利润率。毕竟模型推理的单位成本也在持续下降。
李录的意思是，无论技术怎么进步，AI 公司最终还是需要面对非常现实的财务问题。
收入能否覆盖成本？能否创造足够的利润？巨额资本投入又需要多长时间才能收回？
尤其是，随着 Agent 的能力越来越强，用户也可能把越来越多的任务交给它。即使单次推理成本大幅下降，整个系统的计算消耗也未必会同步减少。
因此，AI 创造的经济价值究竟有多大，和 AI 公司最终能够赚到多少钱，可能还需要分开来看。
确实，我感觉李录的这个提醒还是很重要的。
毕竟，现在我们讨论 AI，太容易被技术能力的快速进步所吸引，然后顺着这个趋势，去想象它未来能够创造多大的市场。
但从投资的角度来看，技术能力不断提高，并不意味着企业的利润也会以同样的速度增长。
当然，李录并没有否认 AI 的经济价值。
恰恰相反，他认为 AI 是一项非常重要、甚至可能改变整个经济的技术。
他还提出了一个很有意思的经济结构。现代经济大致可以分成几个层次。
最底层是能源和交通运输，这是整个实体经济运转的基础。往上一层是制造业，负责把原材料加工成各种产品。再往上是通信和数字信息产业。
最上面则是大量依靠知识和专业能力提供服务的行业。
而现阶段的生成式 AI，最直接影响的就是最上面的知识和专业服务这一层。
过去很多专业知识掌握在少数人手里，普通人需要通过漫长的学习，或者付费聘请专业人士，才能获得这些能力。
现在 AI 可以帮助更多人使用这些知识，降低获取专业能力的成本。
这种变化当然具有巨大的经济价值。
只是，这个经济价值，真的能撑起来神一样的估值吗？