Product-Led AI: Reid Hoffman on AI-Powered Networks
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产品主导的 AI 的客座剧集，这是 Greylock 合伙人塞斯·罗森伯格主持的新系列节目，他与那些将 AI 的力量融入人们喜爱的产品中的建设者们聊天。本周，AI 远见者（也是 Greylock 合伙人）里德·霍夫曼与塞斯讨论了 AI 应用层的主要机遇，并对 AI 驱动的网络和市场进行了深入探讨。在其职业生涯中，霍夫曼在构建和扩展多个标志性网络方面发挥了重要作用，他了解到构建这些类型业务的核心基础知识并没有太大变化——它们只是看起来不同，这取决于最新的技术平台转变。关于该系列：投资者和前产品构建者塞斯·罗森伯格与创始人讨论他们的灵感和流程，以构建、测试和不断重新构想 AI 和人类如何协同工作。您可以在 productledaipod.com 上了解更多关于该系列的信息。了解您的广告选择。访问 megaphone.fm/adchoices</context> <raw_text>0 您好，欢迎收听 Greylock 的播客 Gray Matter。今天，我们将为您带来另一集产品主导的 AI，这是 Greylock 合伙人塞斯·罗森伯格主持的新系列节目。本周，塞斯与里德·霍夫曼进行了交谈，他是塞斯的 Greylock 合伙人，也是 AI 最杰出的声音之一。与塞斯一样，里德也相信在 AI 应用层可以创造巨大的价值。在这个讨论中，他提供了对各个机遇领域的广泛视角，并更深入地关注网络和市场。

您可以在该系列网站 productledaipod.com 上了解更多关于本集的信息，订阅该节目，并了解本季即将推出的内容。您也可以在任何收听播客的地方找到该系列节目。现在，让我们来听塞斯和里德在产品主导的 AI 中的对话。嗨，我是塞斯·罗森伯格。我是 Greylock 的合伙人，也是产品主导的 AI 的主持人，这是一个探索 AI 应用层机遇的系列节目。正如我之前提到的，我认为 AI 可以产生最大影响的三个主要领域是：

副驾驶、网络和市场以及新的软件类别。今天的嘉宾里德·霍夫曼在这三个类别中都有经验。从早期开始，他也是 AI 的拥护者。在这个讨论中，里德阐述了他关于构建 AI 应用的广泛观点，并更深入地关注网络和市场。无论技术如何，都必须利用它来利用使网络真正运作的底层组件。

这次谈话是在纽约市的一次现场听众面前录制的，听众包括企业家和技术专家。欢迎来到第二届与里德共进 AI 晚宴。里德不常来纽约，所以感谢您的到来。荣幸之至。

我想我认识在座的各位，但感谢你们的到来。如你们所知，我是塞斯。我是 Greylock 的普通合伙人。这太令人兴奋了。我也住在纽约，看到纽约的技术专家和建设者的素质逐年提高，真是令人兴奋。几个月前，我写了一篇文章，名为《产品主导的 AI》，这是一种号召性用语，呼吁人们关注一些真正独特的商业模式和体验，这些模式和体验可以构建 AI 优先的公司？

里德和我今天将要进行的讨论的起源是，我发现当今 AI 领域的一些论述有点令人恼火，那就是每个人都关注英伟达、Anthropic 和 OpenAI 以及所有大型模型、GPU 和底层支持基础设施。但是，当涉及到实际产品时，

你会听到两种质疑的声音。一种是所有初创公司都只是 ChatGPT 之上的包装者，没有任何真正的防御能力。然后，你听到的第二件事是，现有公司实际上可以通过连接到 OpenAI 并将其 AI 添加到他们的产品中来获得最佳地位。

我认为里德和我从根本上不同意这种前提。正如在座的各位所知，里德是进行这次谈话的最佳人选。因为他不仅是 AI 的领导者，例如，作为 OpenAI 的前董事会成员、微软的现任董事会成员、Inflection AI 的联合创始人、Greylock 的普通合伙人、自动驾驶汽车的投资者，以及真正的 AI 领导者，而且，

在里德之前的职业生涯中，他还是世界上一些最重要的消费技术平台的联合创始人兼投资者，无论是作为 LinkedIn 的联合创始人，

Airbnb 或 Facebook 的早期投资者。鉴于此背景，总的来说，您如何看待 AI 的产品和应用层，它与底层模型有何不同，以及您对哪些用例感到兴奋？——它不绝对必须只是模型上的一个薄层，您可以随着模型的改进在后端升级或更换模型，但您必须建立某种产品生态系统、某种网络生态系统或其他东西。

一般来说，如果您的产品除了模型之外还有一些实质性的高质量软件，那么这样做更容易。这就是你和我在 Tome 上合作并都在 Tome 董事会的原因之一，因为这就像，好吧，改变沟通的概念并启用一组沟通。例如，销售人员的沟通，因为它是一个巨大的、有价值的类别。这可能是您在这里看到许多不同初创公司的原因，显然不仅仅是……

你知道，像 Salesforce 这样的大型公司，还有很多其他公司，正在改变沟通的性质，因为它不仅仅是，“哦，看，这是 GBD4，或者这是稳定版的前端或类似的东西。”这就像，好吧，它必须帮助那些不是开发人员本身，但正在尝试做一些事情的人，比如销售人员，做一些实际的事情。

然后你必须带来正确的感性。因此，对于 Keith、Henry 和团队来说，这就像对沟通的设计感性，以及其他一系列东西。同样，由于与您相似的背景，了解网络如何运作，因为曾在 Meta 工作过，并在 Meta 的一些事情中发挥了作用。所有这些对于使其发挥作用都很重要。无论如何，这是一个薄弱环节，但重点是什么？你在做什么来表达，好吧，太好了。

我有一个关于如何使用 AI 模型的理论。我有一个关于随着 AI 模型改进（包括来自巨头的规模化产品）我将如何继续成功的理论。我正在构建一个真正优秀的产品，它可以在市场中占据主导地位，无论是由于网络效应、企业连接还是其他因素，独特的数据，其他因素，无论是什么。

使这一切都能奏效。让我们花几分钟时间讨论一下 AI 可以解锁的潜在新市场或网络。我认为很多人都在谈论防御领域，无论是数据、微调模型、工作流程还是企业集成。但我认为，人们探索较少的是 AI 可以解锁的新型网络。我认为最公开或最有趣的例子是 TikTok，它通过创建一个将个人连接到算法而不是彼此连接的新网络来与根深蒂固的社交网络竞争。TikTok 的第一个用例只是

滚动浏览一个通过 AI 变得更好的算法。你甚至不需要在 TikTok 上有任何朋友就可以浪费五个小时的时间，对吧？但无论如何，这是一个有趣的例子，它基本上通过使用 AI 来改变游戏规则来取代或至少有效地与以前的网络竞争。那么，企业家应该探索哪些其他类型的机遇或线索，这些机遇或线索围绕着 AI 可以解锁的新网络？

好吧，我的意思是，例如，它向您展示了更广泛的网络定义。顺便说一句，TikTok 开始的方式部分原因是，这里的大多数人都不知道在中国是如何运作的。中国政府基本上对任何连接超过 500 个连接的网络都设置了硬锁。所以基本上不允许你拥有一个。所以这是一种强迫，因为他们不能像 YouTube 的关注图或其他类型的做法那样。他们想，好吧，我们还能做什么？

显然，一旦你考虑一下并回顾一下，如果你拥有的是巨大的数量，就像供应商的市场一样，一个推荐算法让每个人（包括冷启动）都能做到这一点，这是网络中的一般问题之一，这也是所有试图构建的网络最常见的事情之一，就像，哦，这里有一些你可以连接的其他人员，以便实现它。但这是关于 TikTok 的一个有趣的历史事件。我认为关于……

看，是否有 AI 可以定义不同类型网络的有趣方法，启用它，你知道，不同的节点来传播和参与

我之所以没有具体说明，例如，我正在寻找一个 AI 驱动的体育网络或其他什么东西，部分原因是塞斯和我工作的真正乐趣在于，创始人会给你带来一些让你觉得的东西，我想我从未想过这一点。这与众不同且正确。这可能行得通。我举一个例子，我会把 Airbnb 作为上一代的例子。是的。

第一个跟我谈论 Airbnb 的人把它推销错了。这让我与布莱恩的会面推迟了一年，因为向我推销它的人说：“这是沙发冲浪。”我回答说：“沙发冲浪？这并没有什么特别的价值。我的意思是，即使你成功了并且得到了所有东西，它的 ACV 也很低，风险很大，很奇怪，你知道，所以不。”你知道，这就像，“只是沙发冲浪。”我说：“我对沙发冲浪不感兴趣。”

与布莱恩讨论一分钟后，它就像，“哦，这太棒了。”因为这就像，看，这是一个空间市场。这个空间的范围从沙发（当然，可以）到城堡（对吧），应有尽有。你就像，“哦，这很有趣。”

我以前从未真正想过这一点。我从未想过这种可能的网络配置。早期的挑战是显而易见的。城市会讨厌它吗？酒店肯定会讨厌它。他们有工会。主人或旅行者会有奇怪的行为吗？所有这些事情你都必须克服。但你看待这些事情的一部分是，这是你愿意为这些新的网络定义承担多少风险的一部分，是

看，风险可能非常高，但如果风险非常高，那么回报最好是惊人的。这就是你正在进行的权衡。顺便说一句，作为创始人，你与投资者所做的事情是一样的，只是计算方式略有不同，因为你是投资而不是像塞斯和我那样进行 7 到 10 次投资，你做一次，对吧？所以你必须有这个赌注，你知道，在一个可靠的事情上。而这种想法是平行的，那就是，

世界应该是这样的吗？有没有一种方法，网络，来创建它？现在当你考虑 AI 时，你正在考虑，我是否可以做一些……因为看，如果 20 个其他人都在考虑同样的事情，那么你最好有一些有趣和独特的东西。无论是 LinkedIn、Airbnb 还是 Meta，回顾一下，有哪些经验教训或原则使这些公司取得了成功？

顺便说一句，有一件事让我绝对感觉自己老了，而你是这方面冉冉升起的新一代年轻人的一部分，甚至在 PayPal 之前。人们可能仍然记得那家公司。我也曾是该公司的创始团队成员之一。你的简历太长了。是的，没错。我喜欢你对产品主导的 AI 和其他一些想法的一些想法的部分原因是，

网络仍然非常重要。AI 确实支持你在谈论的领域以及其他领域的新一代网络。构建网络很难。可能，你知道，有时给予初创公司的通常击球率是 100，你知道，10%。我认为网络更像是 1%，因为通常任何真正意义上的网络

有点像 LinkedIn 的早期。所以，现在我认为人们经常说的是，他们认为，“哦，像所有通信网络都完成了。”在 Snap 建立之前，他们就是这样说的，等等。所以实际上，每隔五到七年，就会有一些变化，你知道，一个启动某些东西的机会区域，一些技术平台的变化。AI 是一种技术平台的变化。

使新的事情发生。现在，令你沮丧的是，一些初创公司确实会这样做，我在 ChatGBT 之上添加了一个非常薄的层，我将拥有一个有价值的产品。它甚至可能是一个有价值的产品。问题在于它的持久性和防御能力如何。如果它实际上可以在其所做的事情背后建立网络效应，那么这就是一个领域。这并不是唯一持久的

你知道网络效应或唯一持久的竞争优势，有时企业集成可以成为一个，有时对关键资源的锁定，例如，在一个市场中，如果你拥有，你是卖家无论如何都会去的真正默认场所，有一系列不同的东西都可以进入其中，但基础是什么？你的增长复合循环理论是什么？

以及你如何让你的网络参与其中？Airbnb 如此成功的原因之一是，我想做这件事并完整地讲述这个故事，一些你知道的事情，但我认为人们听到它会很有趣。David Z，LinkedIn 的投资者，最有价值的董事会成员，Facebook、Discord、Roblox 等的投资者，合理的业绩记录。

是我在 Greylock 的原因。他看着我对面说：“每个风投公司都必须有一个他们会失败的交易。Airbnb 可以是你的。”你会想，“哦，我的上帝，了不起的消费者投资者，LinkedIn 的传奇合伙人，正在建立它。我对这风投的事情还很陌生，我应该停下来。”

我后来告诉他，顺便说一句，非常聪明，一直在学习，对创始人来说至关重要，对投资者来说至关重要。六个月后，他来找我，数字没有改变，你是完全正确的，我错了，你看到了什么？为什么你即使在合伙人会议上如此愚蠢地这样说，你也要这样做。我说，看，你对我说的方式让我更加确信它值得去做，因为与众不同且正确。与众不同并不愚蠢，人们认为它是错误的，聪明的人认为它是错误的。

然后，好吧，如果我们是对的，那么它将会非常大，因为很多其他聪明的人也会认为它是错误的，你就有机会去为竞争对手构建一些东西。你正在克服其他人认为无法克服的障碍，等等，等等。我认为在思考 AI 如何发展网络时，同样的事情也会发生，这是一种大多数其他人认为是愚蠢或不正确的有趣想法。

实际上在这里工作并构建一些真正令人惊叹的东西。只是跟进一下如何让这些早期网络启动。我知道我听过你关于 LinkedIn 早期的一些故事。其中一个问题是社会等级制度，对吧？你如何避免这种情况？

你知道，所有都在拼命找工作的人都在 LinkedIn 上，但你没有像里德·霍夫曼这样的人在 LinkedIn 上，对吧？所以，我认为你有一些创造性的方法来解决这个挑战，但首先，要意识到这一点。当我们考虑为了让 LinkedIn 对其用户拥有有价值的产品，例如，会员应该成为 LinkedIn 的一部分的价值主张，需要有多少人时，是 100 万人。因此，在你拥有 100 万注册用户之前，第一人拥有相对功能性的价值主张。这是一个挑战。

然后同样，你需要拥有，无论是在 Airbnb 中，市场的密度等等。因此，你必须对如何构建你的网络有一个真正连贯的理论。有一个增长复合循环。有一个参与复合循环。还有一个问题是，漏桶是否基本上会产生零价值主张。就像在市场中，经典的事情是，

如果供应商出现，没有买家，供应商就会离开。买家出现，没有供应商，买家就会离开。你不可能到达任何地方。因此，你必须以各种方式让这个临界质量运转起来。因此，其中一些是前卫的决定，例如在 LinkedIn 的案例中。当我们开始时，已经有两种事情正在进行，认为那是个人消费者。还有另外五到六种认为专业网络是公司。

在我们前进的过程中出现了更多的事情，所以你必须这样做。你必须有一个这样的理论。所以我有时为此使用的隐喻是，海军陆战队占领海滩，军队占领国家，警察统治国家。这三个不同的层次。所以你必须考虑你的战略以及你对网络所做的事情，它会在你前进的过程中不断发展。然后你知道，显然还有很多不同的属性可以实现这一点，以及它们在不同时间的可用性，例如

你知道我们如何使用 LinkedIn 及其电子邮件邀请以及其他一切，即使 LinkedIn 今天不存在，也不会是今天构建像 LinkedIn 这样的网络的好方法，因为环境不同，消费者情趣不同，有手机，还有很多其他事情，所以你拥有所有这些，这是在这个问题上制定网络战略的一部分，所以一般来说

创始人建议产品人员建议是询问你的产品有什么问题，我发现非常有趣的谈话之一，在 LinkedIn 的早期，我正在与比尔·格利讨论它，显然是一个非常聪明的人，他说，哦，我永远不会使用这样的东西，想想他们。那是给大学生的，我永远不会使用它。这就像，好吧，两年后，我坐在一个会议的餐桌上，

比尔·格利被问到他每天早上打开哪些网站。如果是任何人都记得 Hitwise，Hitwise 是其中之一，LinkedIn 是另一个。关键是要使其具有吸引力，并且在这两种情况下都能在价值主张中传播。而且它通常不是一条连续的曲线。

比尔永远不会加入，直到他可能想与之交谈的一些企业家在那里。其他风投对他没有吸引力。他想要竞争优势。我很好奇，根据你的经验，令人惊叹的产品导向型创始人的原型，因为显然你的一部分背景是牛津大学的哲学，理解社会动态，这显然会影响你对产品的思考方式。但你见过哪些不同的原型？

有趣的是，有一些共同点，但这更像是一组启发式方法。例如，布莱恩·切斯基在消费者体验、设计思维和这些方面非常出色，但并不特别……

在复合网络循环上。马克·扎克伯格在复合网络循环方面非常出色，但在设计方面却不太出色。我的意思是，你和他一起工作过，所以你知道。我认为其中之一，扎克伯格，我从扎克伯格在做 Facebook 时学到了东西，并将其中一些应用到了 LinkedIn。因此，有一组不同的特征。现在所有这些的共同点是什么？

这是关于你必须尽可能正确地获得的极少数事情的概念，以便使网络充满活力并不断发展。在你的特定情况下，对于你当前和未来的特定产品和价值主张，

是什么？例如，我认为在你进入 Facebook 之前就存在的一件事，如果我记得日期完全正确的话，是的，我认为是，对不起，我可以转弯，Facebook 显然是从大学校园网络开始的。

当它开放地理位置时，硅谷的大部分专家都认为，“它现在要死了。它已经过了巅峰。结束了。”这是扎克做对的一件事，而且是在很多公开批评的情况下。另一件事是他启动了新闻提要。办公室外面实际上有一些示威活动。

在软件创业国家，你并不经常遇到这种情况。是的，我记得。是的。这是最成功的产品发布。是的，没错。所以这是一个关于你的网络中将拥有哪些复合循环的信念。我觉得很多……

你构建软件和技术需要做对的事情是时机，对吧？有不同的想法方式，有时它们有效。我觉得你在 2000 年代初期全力以赴地投入社交，然后对加密货币进行了一些投资，现在是 AI。是什么样的早期信号让你相信这是下一波浪潮，是时候在 AI 领域构建了呢？

也许在座的各位知道，大多数人不知道的是，我的本科专业实际上是斯坦福大学的符号系统，这基本上是认知科学和人工智能的一个版本。然后我去牛津大学攻读哲学硕士学位。所以我一直对 AI 感兴趣，部分原因是作为对我们的反思，例如我们如何理解我们如何思考以及它在思考什么，但也像如何创造这些人工制品？我在斯坦福大学的结论是，

没有人真正知道什么是智力。去尝试弄清楚哲学家是否弄清楚了什么是智力。他们也不知道。好吧，我要去构建软件。所以当下一代 AI 开始出现时，我最初并没有关注它。因为你最常被蒙在鼓里的一件事是，当你对某件事过于精通时，你不会抓住新的浪潮。

因为你就像，“哦，那些是规则，而不是这些。”所以你必须更新自己，无论是投资者、企业家，还是当前的时间。现在，人们经常说，“哦，不，所有那些其他人都是白痴。”好吧，你应该理解他们为什么失败以及你为什么不会失败。所以不必要，“哦，它总是一个新的时代，它总是一个新的平台。”这就像，那为什么这样做？

元宇宙的东西是一个经典例子。它最终会到来。是的，没错。它最终会到来。但是为什么那些失败了？你对为什么这个会成功有一个好的答案吗？通常答案是，哦，眼镜更好。你就像，好吧，也许吧。我认为不太可能。

所以发生的一部分是，好吧，AI 很有趣。它的人工放大部分经常被忽视，这也是为什么 AI 领导的产品我认为是一个非常好的线索。我看到引发我兴趣的是一些涉及规模化计算的新想法。所以 DeepMind 的第一个是从自我博弈游戏开始的。

之所以这样，而且它正在改变我们为 AI 编程到 AI 学习的范式。因为如果你真的能让 AI 学习工作，那么你就可以让 25000 个 H100 与之对抗并构建一些东西。

在编程它、学习它、你知道，如何将规模化计算引入其中之间的范式转变，因为它有助于学习，然后显然是数据以及我们可以深入研究的所有其他内容。但所有这些都是开始发生的事情。现在，即使这不足以知道那里有一个。所以那时我开始参与并与各个实验室的负责人交谈，试图弄清楚发生了什么。而且……

我知道应用程序会存在。那是像克里斯·厄姆森和极光这样的应用程序的一部分，你知道，其他类型的应用程序。但我不知道的是，直到我在 OpenAI 董事会任职期间，在 GBD2 和 GBD3 之间跟踪时，通用 AI 是否会存在。

我看到了能力的提高。我想，“好吧，我认为我会在 3 和 4 之间看到类似的跳跃吗？”答案是，“是的。”好吧，这将是巨大的。那时……是的，当你把萨姆·阿尔特曼带到合伙人会议上时。我把萨姆带到了合伙人会议上以及其他一切，我们开始将其添加到一个主要的投资重点，现在显然成为主要的投资重点。

然后现在，当我看到 GBD4 时，我认为相对于 GBD5 也是如此。这并不是说只有 OpenAI。我实际上……因为你总是在问……你应该总是，当你与某人交谈时，你知道什么是我不知道的，我应该调查一下？

上周在欧洲，一位我信任的人向我提出的一个断言是，对于某些类型的虚构和创造性工作，双子座比其他产品要好得多。所以我就像，好吧，我应该去试试。我应该去，我一直想写一个科幻故事。也许双子座可以帮助我。谁知道呢？所以你应该总是关注这一点并试图理解它。现在，我希望你们都知道，我们

我们在 AI 领域还处于早期阶段，你说 X 是绝对确定的原则。不要以 100% 的确定性这么说。要跟踪和更新。现在，我认为规模化计算是一个普遍安全的赌注。实际上，它实际上将拥有一些非常重要的重要属性，这些属性将是它独有的规模化计算部分。但这并不意味着没有

其他类型的模型和其他方法以及其他事情。例如，即使在代理的构建中，将多个模型组合在一起用于代理的事实我认为也是一件会发挥作用的事情。无论如何，但这就是作为企业家、作为投资者，我们应该特别关注的事情，即新技术如何改变产品和服务的范式？这基本上是另一种说法，即新的平台。

有时平台的语言总是，你知道，让某人认为，哦，它必须像 iOS 或 Windows 或其他什么东西。从平台的角度来看，它不一定是那样。但它确实改变了一个或多个或所有行业的领域，因为它运作的方式。然后是什么是该平台的独特之处？

平台技术，其他一些启用和哪些是创业机会。我和 Greylock 的其他成员一样，也坚信有很多 AI 创业机会，这不仅仅是巨头。现在他们说，好吧，这意味着巨头可以被颠覆。不，巨头们也会创造一些真正令人惊叹的东西。你知道，我认为我们都相信 AI 将会彻底改善我们生活和工作的方式，对吧。

因此，我很好奇，五年后，在这些模型达到最佳状态，并在我们生活中得到广泛应用的最乐观情况下，这将对社会、人们或我们的生活方式产生哪些非显而易见的二阶或三阶效应？预测未来，尤其是技术发展，最容易显得愚蠢的方法之一就是做出非常具体的预测。尽管有这些警告，但我认为未来肯定的一件事是，代理将无处不在。

我认为每个人都会有自己的代理。他们可能不止一个。你可能不止一个。你可能有一个私人代理和一个工作代理。然后有趣的问题是，工作也会有一个代理，或者更可能不止一个。你的工作代理可能会以各种方式与你公司的代理沟通，等等。因此，基本上，将会有多个实例化的命名空间类型的交互代理

这将是从事这项工作的人类的倍数。所以是数十亿。所以你开始思考，好吧，当你拥有数十亿个代理时会发生什么？你可以考虑一下这个问题，好吧，我的代理正在与你的代理交谈，试图弄清楚我们应该何时安排我们一直在谈论的咖啡，等等。然后，好吧，是否有一些……

承诺协议，就像当我们拥有像人类社会这样的社会时，我们有法律一样。我们是否需要制定关于代理的法律？方法是什么，是在代码中强制执行吗？还是其他什么？是否有代理警察？这就是你会想到的事情，好吧，让我们假设你可能

就像，你到达一个地方，你拥有，你知道，世界上一半的人都有代理。那是 40 亿人以上。他们每个人接触到的倍数是，我们称之为，很简单，两到三个。所以你有 80 到 120 亿个代理。这个世界是什么样的？

例如，如果你的代理，我们的两个代理正在交谈，他们允许共享哪些信息？你会说，你可以，你知道，自由主义者会说，啊，你可以让个人拥有所有这些控制权。我们不会拿走所有这些。就像，它将是默认设置。它将是方式，那么信息流会是什么样的？

想想看，你已经有了 GDPR 作为一种反 AI 数据噩梦。想想欧洲人会如何处理这个问题。对吧？你知道，欧盟。所以，所以就像，这是整个扩散空间，我认为是

它甚至不需要获得科幻小说或预测你需求的代理或其他类型的代理，我认为这并非一定是科幻小说。但你甚至不需要获得任何这些东西就能开始说：“世界将变得不同、复杂和有趣，而这些二阶和三阶效应将是奇怪的。”

而且，一般来说，那些支持技术创新的人会说：“看，让我们尝试变得聪明，但让我们参与其中，然后在前进的过程中解决问题，”这显然是我的立场。然后其他人会说：“哦，我的上帝，这很新颖，也很不同。”

这些代理会给某些人造成精神健康问题吗？答案是，当然会，就像互联网、交通、战争或其他任何事情一样。但是，它们能否对这些事情产生积极的净效益？我们如何学习如何做到这一点，我们参与其中并付诸实践。是的，完全正确。我的意思是，完全正确。它还会增加获得治疗和其他一切的机会。是的。

是的，例如，经典地，精神健康和互联网是一个强有力的讨论。最重要的事情之一实际上是，正如人们所说，“哦，但你对像 Pi 这样的代理有情感依恋。”答案是，看，你可能会有一些，但也有人在那里和你谈论你正在感受的痛苦，并以正确的方式进行训练。

即使有一些极端情况需要巧妙地处理，这也必须是积极的净效应。说到与 AI 的关系。好的，让我们开放一两个或三个问题，然后我们一起出去吃晚饭。Espresso 的首席执行官 Ben。

所以我很想知道你如何看待 AI 本身作为一种产品的网络效应。你提到了社交网络的网络效应，它们具有明显的网络效应。市场具有明显的网络效应。AI 当然可以被这些具有网络效应的不同产品利用，但是作为一种产品的 AI 本身是否通过投资者的视角具有网络效应，除了可以说是独立于 AI 本身的计算基础设施之外？- 是的，好问题。

其中一些可能会有，但这不一定是内在的。人们太经常将这些 AI 代理概念化为数据库或知识存储的等价物，因为它们是数据与推理引擎。一般来说，虽然高质量数据在训练推理引擎方面很有用，这也是为什么像 Pi 这样的产品甚至将代码放入训练集中的原因之一，

具有推理能力但不一定生成代码，因为数据会产生影响。然后他们说，“好吧，这是因为数据。”然后他们给你一个，就像，你将拥有一个数据模式正在增加。就像，“好吧，它可以是那样。”也许在一大堆人类互动中，你正在通过你正在做的事情的数据来弄清楚如何以其他人们无法访问相同数据的方式调整你的代理，但世界上有大量数据。

所以有人说，“哇，我有一个医疗问题。我和这个医院系统有独特的交易。”就像，“好吧，是的，但世界上有很多医院系统。”更重要的是，也许会创建合成数据，然后合成数据与较小的数据相比，会这样做。因此，围绕数据的频繁讨论，我认为经常忽略的是，那里实际上是否存在网络效应？

有时可能会有某些东西，但我不会说它本质上是因为它是 AI，所以它具有网络效应。因此，在你的思考中要精确地说明这一点。现在，当涉及到网络效应时，人们通常过于粗心，只是说网络效应，并没有意识到它有不同的形状和不同的方式。例如，

20 年前，当我第一次开始思考这个问题时。哎呀，我把我的助步器放在门口了。这就是我所说的强网络效应和弱网络效应，强网络效应是因为我正在使用它，我不会使用其他东西。我使用这个网络和网络效应意味着我真的不会使用其他东西。

你知道，某些类型的市场会有这种效应，因为例如，假设它是一个收藏品市场。就像，好吧，那么所有的供应都在这里，然后供应永远无法去其他地方，以及买家。因此，买家和卖家都倾向于被锁定在这种事情中，因为如果你离开它，很难为你的收藏品获得合适的价格。另一方面，还有弱网络效应，这往往是通信网络效应。例如，如果我正在使用，你知道，Messenger，比如说，

我的朋友在那里，我的朋友在那里，但我也可以使用 Snap，我也可以使用 WhatsApp，我也可以使用，对吧，所以，很明显，拥有额外的收件箱会带来额外的麻烦，但是如果我的朋友 Seth 和我的朋友在 Messenger 上，

而 Sarah 和她的朋友在 WhatsApp 上，我可以很容易地成为两者的成员。所以这是一个弱网络效应。哪种类型的网络效应以及网络效应的形状是需要考虑的事情之一。而且还可能有一些我们尚未理论化的有趣的网络效应也会出现在 AI 中。这就是我关注它的原因之一。所以它并非绝对不能，但你需要在你的思考中变得非常优秀才能观察到它。

是的，这是一个好问题。对于更长的采访来说，探索可以在 AI 上构建哪些类型的网络是一个好问题，因为你不会免费获得它。是的，完全正确。啊，这个方向。你好。你认为有多少参与者将到达大型模型的前沿？你认为大型模型在多大程度上会被商品化？价值是否会在那里累积？谁会到达那里？围绕大型模型有很多问题。我认为大型模型的训练运行将变得非常昂贵。

这意味着 N 值较小，对吧？因为负担得起的能力，就像我认为可以预见最终的训练运行，更不用说计算机和其他所有东西以及所有构建它的过程了，如今需要数亿美元。而且，你知道，从初创企业的角度来看，这可能具有挑战性。因此，这样做需要较小的 N 值。现在，我认为至少有足够的 N 值，使得此类

微软、OpenAI、谷歌和其他公司将相互竞争，试图将其价格降低到接近零的营业利润率，以便在这个领域占据一席之地。所以我认为这将为初创企业提供资金，但这将使初创企业变得更加困难，例如，如果你的理论是，我将构建规模计算，那么你必须对如何运作有一个非常具体的设想。现在，

话虽如此，虽然我相信继续进行规模计算并拥有由我们为城市供电的电力驱动的训练集群（这基本上是我们前进的方向）将具有巨大的价值，并且仍然会有一些独特的东西出现，但问题是哪些能力开始呈现 S 型曲线与 J 型曲线，以及我们开始学习如何训练这些模型，以便你可以训练一个可能具有较小计算能力的相当有趣的模型

基础设施。例如，我去年发现一篇非常有启发性的论文是微软研究院的“All You Need is Textbooks”，它基本上是关于如何做到这一点的。所以我认为在中小型模型中会有一些东西仍然很有趣，并且不会因为存在前沿模型而完全被遮蔽。所有这些都是空间的复杂性。但是，尽管如此，我并不想让复杂性的答案掩盖这样一个事实，即

如果你试图做的是与前沿模型竞争，而你对游戏的理论并没有掩盖这样一个事实，即成本结构将逐年急剧上升，那么你可能对游戏的理论很糟糕。所以我认为它将在这里发挥作用。而且，你知道，我刚来，我上周在欧洲，你知道，这是他们作为一个强烈的问题所拥有的东西，因为他们希望能够

完全参与其中，或者至少有远见的公司会这样做，这在法国和英国引发了一系列炒作。所以无论如何，所以我认为拥有更多前沿模型是一件好事，但这又回到了大型玩家将获胜，小型玩家将获胜，但这不一定是同一个游戏。- 我们再问一个问题。Mo。- 麦克风。- 是的。

- 嘿，Reid。所以，考虑到代理的领域，我想，这可能在五年后，你如何看待去中心化、民主的保存以及区块链是否需要发挥任何作用？- 然后两个小时后，当我回答完这个问题时，这是一个很好的问题，但是——- 来自 Aptos 的创始人。- 所以，首先，我们必须重建一组值得信赖的信息流，这些信息流可以为民主提供信息，

作为随着时间的推移而改进的集体学习系统，了解世界的实际状态、世界状态中有效的方法以及哪些信息来源值得信赖等。这至关重要。而现在，我们正朝着另一个方向前进，或者说很多情况就是这样，这是出于自然的人类原因。人类倾向于分成群体并相互竞争，因此

正如我们所知，这经常用这种语言来描述，例如过滤器气泡、生态系统气泡或其他类型的东西。Web3 相关的一个可能的优点是说，好吧，这里有一些基于无信任信任的构建系统。也许如果人们相信这一点并且它以正确的方式运作，并且对与人相关的某些信息进行身份验证等等，你就可以获得更值得信赖的信息。显然，一个很大的

问题是人们是否足够了解该系统以了解它与其他系统相比具有一定的信任系数。大多数人倾向于根据他们社区已经倾听的对象来建立他们的信任系统，对吧？因此，我们所有人都应该说，好吧，什么，你知道，什么事情，就像我一直问自己一样，我的社区可能相信的事情

其他人会以一种我会更新我的生态系统的方式来做到这一点。现在围绕它的一些问题是我们确实需要一些能力。就像你说的，我们得到了这是一个值得信赖的提供者。就像我知道这些信息来源一样。你仍然需要相信这是信息提供者，某物或某人是值得信赖的来源的系统。

去中心化可能会导致这种情况。- 太棒了，非常感谢你，Reid。我们都会在另一个房间吃晚饭。谢谢 Chris，也感谢其他所有人帮助举办这次精彩的活动，并感谢在座的各位。我们显然会互相学习。这是一个令人难以置信的令人惊叹和令人印象深刻的群体，我很幸运能成为这个社区的一员，感谢你们的到来。- 是的，谢谢。- 是的，谢谢，Reid。

感谢收听 Product-Led AI。你可以在网站 productledaipod.com 上找到有关今天采访和整个系列的更多信息。你可以在所有主要的播客平台上订阅该节目，并在 YouTube 上观看此采访的视频版本。如果你想将所有链接和详细信息直接发送给你，请注册我的 LinkedIn 时事通讯。我是 Seth Rosenberg，这是 Product-Led AI。