How AI Eats Consulting
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今天在AI每日简报中，OpenAI效仿Palantir，加倍押注咨询服务。在此之前，扎克伯格的超级智能团队正式宣布成立。AI每日简报是一个关于AI最重要新闻和讨论的每日播客和视频。大家好，快速公告。首先，感谢我们今天的赞助商KPMG、Blitzy和Vanta。要获得节目的无广告版本，您可以访问patreon.com/AIDailyBrief。

欢迎回到AI每日简报头条新闻版，所有您需要的每日AI新闻，大约五分钟即可看完。没有什么比拥有一个每日节目更好了，对吧？当你按下录音停止键的那一刻，就会有新闻让你上一集过时。

如果您是我们的每日听众，您就会知道昨天我们讨论了OpenAI和马克·扎克伯格之间人才争夺战的最新情况。就在我发送完那篇文章后仅仅一个小时左右，扎克伯格的超级智能团队就正式宣布成立了。所以我们现在正在追赶这件事。扎克伯格周一在一份给员工的备忘录中介绍了他的新AI员工，并透露了新部门的正式名称。他写道……

随着AI发展速度加快，开发超级智能已近在眼前。我相信这将开启人类的新纪元，我完全致力于让Meta引领这一潮流。我们将把我们的整体组织称为Meta超级智能实验室或MSL。这包括我们所有的基础设施、产品和公平团队，以及一个专注于开发下一代模型的新实验室。

现在，正如我们所料，前Scale首席执行官Alexander Wang将领导这些工作。他将领导MSL，并被任命为Meta的首席AI官。有趣的是，在实验室方面，他与Nat Friedman一起工作。您会记得，Nat之前在微软领导GitHub，他和Daniel Gross的投资公司是最活跃和最成功的AI投资者之一。

除了扎克伯格的说明之外，我们还得到了一份11个名字的名单，其中一些我们以前从未见过，他们加入了这项新工作。除了最初报道中没有的一些前OpenAI员工外，我们还有一些来自Anthropic和Google DeepMind的其他人，尽管重点肯定来自OpenAI。现在，就该小组的任务而言，

目前还不清楚基础研究与产品改进之间的平衡是什么，但MSL似乎同时拥有追求这两者的任务。现在，信息本身相当悲观。他们写道，

最终结果是一个团队，说得不那么尖刻些，感觉非常易燃易爆。如果在几个月内至少有一名高调的员工离职，不要感到惊讶。任何一个由一群自负的人在一位控制欲强的首席执行官的巨大压力下工作的小组，都会难以团结在一起。他们还指出，Alexander Wang掌舵从未制作过基础模型，他更以其政治敏锐著称，而不是他的AI技能。他们认为他将更多地担任扎克伯格的顾问，而不是亲力亲为的研究领导者。

谈到弗里德曼，他们指出他拒绝了领导角色，而是推荐了王。最后，他们补充道：“再加上Meta聘用了一批来自OpenAI的高薪科学家，他们将加入可能对事情发展感到有些不满的现有员工这一事实。Meta的AI团队在过去几年经历了反复的动荡。Meta可以被描述为AI的永久革命，这种情况可能不会停止。”

现在，在某些方面，整个过程看起来更像是在组建一支超级运动队，而不是传统的科技招聘计划。从高额薪水到从整个行业挖走顶尖人才，Conviction的Sarah Guo写道，现在有人在帮助研究人员协商他们的薪酬方案并收取费用，就像运动员的经纪人一样。

看，我认为对此持怀疑态度是完全合理的。完全可以理解为什么会出现非常真实的崩溃可能性。但与此同时，虽然梦之队可能会因为自负而崩溃，但它们也可以创造自己的动力。

你必须认为，很多人加入不仅仅是因为他们获得了巨额薪水，尽管这是其中一部分。他们加入是因为他们认为，如果他们同时加入，他们就有真正的机会成为第一个实现这一令人垂涎的目标的人。这会创造兴奋，就像我说的那样，这种动力我认为所有这些媒体报道都没有给予足够的重视。

它现在已公开，我们将看看这场花钱的狂潮是否已经停止，或者他们是否仍在蹒跚，但Meta的超级智能实验室已经出现，它是在这个领域中一股不可忽视的力量。说到在这个领域中不可忽视的力量，苹果似乎完全放弃了，并考虑将Siri交给OpenAI或Anthropic。

据彭博社的马克·古尔曼报道，苹果已经会见了这两家AI公司，讨论使用它们的模型来为下一代Siri提供动力。古尔曼将此描述为“一项旨在扭转其AI努力失败的潜在重磅举措”。到目前为止，苹果一直使用他们自己内部的基础模型来驱动Siri，并一直计划在明年推出的新版本中继续沿用同样的路线。探索外包模型仍处于早期阶段。

但实验室已被要求训练其模型的特殊版本，该版本可以在苹果的云基础设施上运行。苹果使用的是他们自己的硅片，而不是行业标准的英伟达芯片，因此需要进行一些转换。名为LLM-Siri的内部项目仍在进行中。

据报道，这种思维转变是今年早些时候Vision Pro负责人Mike Rockwell接管该项目的结果。首要任务之一是使用来自OpenAI、Anthropic和谷歌的第三方技术测试Siri。Rockwell和其他高管得出结论，Anthropic的模型具有最佳性能，这促使他们与该公司就使用Claude进行公开讨论。古尔曼报道说，计划仍然不明朗。苹果已经批准了数十亿美元的预算，用于通过云运行他们自己的模型，但除此之外，没有任何事情是确定的。

尽管如此，高管们据报道都同意外包模型，Rockwell和其他人认为几乎没有理由坚持使用他们自己的技术。与此同时，队伍中的士气开始下降，古尔曼写道：“一些成员在内部表示，他们对公司正在考虑使用第三方技术感到不满，这让人觉得他们至少部分要为公司的AI缺陷负责。他们说，他们可能会离开，因为Meta平台和OpenAI开出了数百万美元的薪酬方案。”

Signal捕捉到了这方面时代精神的一部分，写道：“绝对令人震惊。苹果过去拥有完整的技术栈，从硅片到软件再到服务。现在，他们正在将定义未来十年计算的唯一一层外包出去。这是对他们自身DNA的一种形而上学背叛。OpenAI和Anthropic不需要苹果，但苹果迫切需要其中一家。这使得苹果依赖于它集成的模型。巨大的逆转。无论他们选择谁，他们现在都欠对方生存依赖。”

最后，如果消费者意识到Siri不再等于苹果，它是由OpenAI或Anthropic提供动力的，那么苹果的知识产权究竟是什么？别人思想上的薄壳？这会扼杀垂直魔力的光环。

鉴于Signal在节目中经常被引用，我经常认为他们的观点非常有价值。然而，在这件事上，我必须完全不同意。我的战略感觉是，即使所有这些都是真的，也不重要。苹果必须做一些大事。他们落后了，越来越落后，他们无法用自己的模型赶上。句号。全文结束。故事结束。想想我们刚才谈到的扎克伯格令人难以置信的疯狂花钱。

这就是现在竞争人才所需的条件，而苹果并没有这样做，也没有迹象表明他们会这样做。因此，他们剩下的解决方案包括无法获得人才。这意味着这种伙伴关系或收购，就像我们上周讨论的Perplexity收购一样，是他们前进的道路。是的，苹果过去确实拥有完整的技术栈，但这并不是他们现在可以采用的策略。他们越是想当然地坚持过去的辉煌，就越有可能永远无法重现辉煌。

我还认为，这种观点低估了苹果仍然带来的价值，并夸大了消费者对它的认知。关于后一点，普通消费者想要的只是Siri能够正常工作。

如果它能正常工作，他们不会关心或询问它是如何工作的。我认为，由OpenAI或Anthropic提供动力所带来的品牌风险远低于我们这些像看棒球数据一样关注此事的人的想象。当谈到OpenAI和Anthropic不需要苹果时，苹果仍然拥有数量惊人的已安装设备，遍布全球数十亿台。在模型高度商品化并变得越来越商品化的时代，

获得这种分销渠道并非易事。现在，OpenAI雄心勃勃地想要真正与苹果在其设备的主场竞争，并开启后iPhone时代。但Anthropic没有，他们甚至没有资源去考虑这一点。因此，在我看来，苹果应该做这样的事情，而且他们应该尽快做到。

最后，对于那些Vibe和普通的程序员来说，这是一个有趣的功能更新。Cursor推出了一款用于管理AI编码代理的网络应用程序。AI编码平台继续扩展其界面，超越IDE。5月份，Cursor推出了后台代理，能够接收指令，然后独立于用户工作。接下来的一个月，他们引入了Slack集成，允许用户在他们的工作区内将代理设置为任务。并且

这个网络应用程序是另一个自然的扩展，允许用户通过桌面或移动设备上的浏览器发出指令。值得注意的是，这是Cursor第一次无需使用Slack作为变通方法即可在移动设备上使用。乍一看，人们都很喜欢它。开发者Nick Dobos写道，Cursor在移动设备上可用，而且很棒。我已经使用了几个星期了，我永远不会不惊叹于在骑Peloton时合并PR。我再也不会碰笔记本电脑了。只需将网站书签添加到您的主屏幕，它基本上就是一个iOS应用程序。

我非常期待这成为未来的一种新的界面规范。坦率地说，这很有道理。如果我们与编码交互的方式的一部分不是坐在屏幕前，而是询问它并用我们的声音告诉它该做什么，那么这确实可以在移动设备上完成。无论如何，这将是我们略微扩展的头条新闻的结尾。

接下来是主要剧集。今天的剧集由KPMG赞助。在当今竞争激烈的市场中，释放AI的潜力可以帮助您获得竞争优势，促进增长和创造新的价值。但关键在于，您不需要AI战略。您需要将AI嵌入到您的整体业务战略中才能真正提升其能力。

KPMG可以向您展示如何将AI和AI代理集成到您的业务战略中，使其真正有效，并建立在值得信赖的AI原则和平台之上。查看KPMG的真实案例，了解AI如何帮助其客户取得成功，以及

在www.kpmg.us/AI。再次，这是www.kpmg.us/AI。本剧集由Blitzy赞助，Blitzy是一个企业自主软件开发平台，具有无限的代码上下文。

Blitze与您最喜欢的编码副驾驶一起使用，作为您的企业批量软件开发平台，寻求在大型代码库上实现戏剧性的开发加速。虽然传统的副驾驶可以帮助进行逐行完成，但Blitze通过首先记录您的整个代码库来领先于IDE，

然后并行部署超过3000个协调的AI代理，以批量构建数百万行高质量代码。规模差异惊人。副驾驶可能在几秒钟内为您提供几百行代码，但Blitzy可以生成多达300万行经过彻底审查的代码。

如果您的企业希望加快软件开发速度，请访问blitzy.com联系我们以预订自定义演示，或点击“开始使用”立即开始使用该产品。今天的剧集由Vanta赞助。在当今的商业环境中，企业不能仅仅声称拥有安全性，他们必须证明这一点。实现符合SOC 2、ISO 27001、HIPAA、GDPR等框架的合规性，是企业展示强大安全实践的方式。

问题在于，处理安全和合规性既费时又复杂。这可能需要数月的工作，并占用宝贵的时间和资源。Vanta通过自动化35多个框架的合规性使其变得轻松快捷。它可以在几周而不是几个月内让您准备好接受审核，并为您节省高达85%的相关成本。事实上，最近的一份IDC白皮书发现，Vanta客户每年获得53.5万美元的收益，该平台在短短三个月内就能收回成本。

事实胜于雄辩。超过10,000家全球公司信任Vanta。在有限的时间内，听众可以在vanta.com/nlw获得1000美元的折扣。这是vanta.com/nlw，可享受1000美元的折扣。欢迎回到AI每日简报。到目前为止，在AI热潮中表现最好的公司类别之一，当然是咨询公司。

与咨询相关的业务收入对于埃森哲和麦肯锡等所有大型公司来说都在大幅增长。事实上，AI正在推动他们很大一部分新业务。然而，与此同时，感觉非常非常清楚的是，虽然咨询存在巨大的短期机会，对吧，大量的企业和公司需要帮助来应对这种转型，但同样清楚的是，AI对他们的模式本身构成了相当大的生存威胁。

如果您将咨询视为拥有专业知识的专家，那么他们擅长如何收集信息、处理信息并将信息转化为建议，很多方面听起来都像是AI和LLM非常擅长的，对吧？事实上，我关于AI对咨询公司颠覆的一些剧集是我有史以来最受欢迎的剧集。

更重要的是，咨询公司不仅面临着LLM的直接挑战。在某种程度上，我们观察到的一个重大模式是，每个技术提供商也同时成为一家服务公司。这就是一切的Palantir化。根据信息的最新消息，OpenAI是走上这条道路的公司之一。

周末，信息发布了这篇文章，“OpenAI效仿Palantir，加倍押注咨询服务”。他们写道：“OpenAI正在为类似咨询的服务增加员工和资源，其工程师在其中指导客户完成一个称为微调的过程。”你们大家稍微复杂一点，所以我相信你们知道什么是微调，但基本上它是一个根据特定数据集修改模型的过程，例如您围绕特定企业或公司拥有的数据集。信息继续，

要获得咨询帮助，OpenAI通常要求客户至少花费1000万美元。OpenAI告诉潜在客户，它将使用他们专有的公司数据来改进其模型，例如GPT-4.0，以便该模型可以解决特定于他们需求的问题。据OpenAI高管和该服务的客户称，这些工程师还开发了由定制模型（例如类似于ChatGPT的聊天机器人）驱动的应用程序。

现在，信息显示，此举使OpenAI与Palantir等软件公司和埃森哲等咨询公司处于准竞争状态。他们还指出，从我们所知甚少的方面来看，这似乎是前OpenAI首席技术官Meera Marathi的初创公司（当然，该公司以100亿美元的估值筹集了20亿美元的种子轮融资）脱颖而出并竞争的方式的一部分。

再次来自信息：Thinking Machines Lab计划使用强化学习，这是一种常见的AI开发技术，它奖励AI模型完成某些目标，并因其他行为而惩罚它。TML计划根据其客户跟踪的特定业务指标（即KPI）定制模型，这些指标通常与收入或利润增长有关。TML可能押注于AI客户可能愿意为针对其行业定制的模型支付溢价的想法。

现在，回到OpenAI版本，该公司专门招聘了一个名为“前沿部署工程师”的角色。他们说OpenAI在今年早些时候组建了一个FTE团队，并为此招聘了大约12人，其中包括一些为Palantir工作的人。

现在，“前沿部署工程师”可能是硅谷目前最热门的职位名称。要了解它是什么，请回顾一下Palantir博客在2020年11月发布的一篇文章，名为“Palantir前沿部署软件工程师的一天”。它讲述了Brian的一天，当时他专注于为美国国防部客户提供数据集成解决方案。Brian说……

当被问及“FTE是否类似于顾问？”时，Brian说，

不，不是真的。我认为将我们与顾问区分开来的因素之一是，我们如何在技术上具有创造力，同时也能快速交付解决方案。在一位前沿部署工程师手中，Palantir的产品是现成的游乐场，使我们能够灵活有效地解决问题。与顾问不同，我们可以开箱即用地将大部分组件组合在一起，这意味着我们不需要为每个客户重新发明轮子，也不需要花费数年时间来创建拼凑的解决方案。相反，我们可以专注于组合正确的功能架构或调制出新的秘方来增强用户体验。

这样，我总是创建使我的客户能够更独特地完成工作的软件。现在，尽管Brian和Palantir表示前沿部署工程师不像顾问，但他们绝对是不可否认的一类新顾问。这个类别及其有趣之处在于，他们专门专注于特定的软件平台，并快速推进并在公司内部更快地运行它。

因此，再次回到OpenAI，其基本思想是，您可以对这些模型进行一些高级技术操作，这可能会使它们在各种企业用例中表现更出色，坦率地说，大多数企业根本不具备或至少无法很好地完成这些技术能力。因此，通过将工程师直接嵌入到他们最大的客户中，他们使他们的解决方案更易于使用。

现在，这是目前AI行业的一个主要趋势。当Palantir首次开始这样做时，硅谷对此表示怀疑，硅谷对任何暗示服务而非软件利润的事情都有近乎本能的反感。公开市场甚至也表示怀疑。然而，现在Palantir的交易价格是市场上最昂贵的主要股票之一，甚至是最昂贵的主要股票，情况发生了巨大变化。看起来比纯粹的软件公司利润率更低，

反而变成了一个显著的优势和深厚的巩固，拥有客户关系。

这种趋势已经足够普遍，以至于在6月初，Andreessen Horowitz发布了一篇研究文章，名为“用护城河换取利润率：为什么前沿部署工程师是初创公司中最热门的职位”。这篇文章写道：在过去十年的大部分时间里，人们普遍认为产品主导型增长（PLG）优于依赖实施的企业软件。其吸引力显而易见。PLG承诺更高的可扩展性和更高的利润率。这种痴迷是由Atlassian、Slack、Figma、Notion和Dropbox等成功案例，以及最近的ChatGPT和Cursor推动的。所有这些

所有这些产品都提供简单、单人模式，易于采用，无需销售电话，可以直接用信用卡购买。无需冗长的范围界定或企业合同。然而，在平台转换期间，公司有空间进行实验并构建不遵循标准化公式的更复杂的产品。Salesforce、ServiceNow和Workday在从内部部署到云平台的过渡期间做到了这一点。这些公司中的每一间公司都销售一个企业平台，需要大量的实施、服务和支持，这与自下而上的PLG完全相反。

然而，在掌握复杂的实施方面，这些公司凭借令人印象深刻的市值获得了主导地位。它们的总价值远超顶级PLG公司，甚至相差甚远。他后来继续说道：“像Salesforce和ServiceNow这样的具有类别定义意义的公司之所以变得不可或缺，很大程度上是因为它们能够与公司的内部系统和环境集成。定制工作最初会导致毛利率降低和烧钱速度加快。

例如，在IPO时，ServiceNow的毛利率为63.2%，Workday的毛利率为54.1%，远低于软件理想的约80%。即使是通常被认为是黄金标准的Salesforce，据报道也烧掉了超过5200万美元来创造2200万美元的收入，然后才发展其合作伙伴生态系统。这些复杂的业务在平台转换的早期最容易构建，那时工作流程仍在形成，替换整个记录系统的回报最高。

然而，AI平台的转变与之前向云或移动的转变不同，并且在某些方面比之前的转变更令人兴奋，因为通过AI本身可以简化和自动化使代理体验所需的工作。历史集成工作可能需要与合作伙伴联系和协作，映射数据字段，在不同的编码语言之间导航数据传输，以及了解各种内部指南。现在可以使用更有效的方式，在某些情况下甚至可以使用AI完全完成此类工作。一旦这些工作流程和行为建立起来，这些

这些公司拥有护城河，使他们能够提高价格并建立实施生态系统。现在他继续进行了一些不同的观察和最佳实践，但重点是，这是人们绝对看到的趋势的体现，即所有大型参与者都采用某种形式的这种方法来处理FTE，并实际上为企业客户构建这些新平台。但这对OpenAI战略意味着什么？

我不完全同意的观点是，它使OpenAI与Palantir和埃森哲处于准竞争状态。虽然名义上是正确的，但作为一位相当密切的观察者，我很清楚，OpenAI首先将不遗余力地继续扩大其工具的采用率，其次，强烈认为拥有客户关系将非常重要。

我们从OpenAI看到的所有迹象，例如构建他们自己的代理，都表明他们不愿意仅仅押注于模型的优越性，并希望真正拥有与最终客户的关系。现在，当谈到ChatGPT中的消费者时，他们拥有大量优势。当谈到企业时，这仍然更有待观察，即使他们处于领先地位。

但与此同时，我很清楚OpenAI并不是独自完成这一切。例如，在过去的几个月里，他们宣布与Tribe AI等开发商店和实施实验室建立了许多合作伙伴关系。5月份，他们宣布了与Tribe的合作关系，就在一周前，他们宣布了与Fractional类似的关系。这个想法很简单：OpenAI提供模型，Fractional或Tribe或其他合作伙伴提供，正如Fractional的首席执行官Chris Taylor所说，从构思到生产的端到端支持。

更重要的是，OpenAI不仅与后来者合作。他们在某种程度上与基本上所有大型GSI或系统集成商建立了这种关系，例如与普华永道建立的关系。

因此，当谈到OpenAI时，我认为这更像是他们不遗余力地去做，并验证前沿部署工程师是策略的关键部分，而不是他们拥有某种激进的新战略。但这仍然会对现有的咨询合作伙伴施加新的压力。我们开始看到这种情况正在显现。

彭博社最近报道称，普华永道的AI主管表示，该公司已经开始降价，因为技术节省了员工的时间。普华永道首席AI官Dan Priest在接受彭博社采访时表示，“……客户会听到我们谈论使用AI，并说他们想要我们效率的公平份额。当然，我们会根据情况为客户提供我们正在实现的效率的定价优势。”

换句话说，撇开细节不谈，AI正在为这些销售AI服务的公司带来向下价格压力。再次，为了提供我们自己对此的个人例子，人们可能仍然绝对更喜欢与普华永道、埃森哲、麦肯锡或其他任何公司合作所获得的全面性和人性化关怀。但是，我们通过代理准备情况审核所做的事情，在几天内采访数十人、数百人甚至数千人，并且

并将所有这些转化为关于哪些代理用例最适合您的公司的可行见解，这些见解基于我们刚刚获得的数百小时的采访，这在AI时代之前是完全不可能的。即使是最接近的近似值也需要花费数十万美元，并需要数月的时间。我们以不到十分之一的价格在几天内提供它。如果我们取消了顾问过去所做的发现部分，其他公司也在蚕食所有其他部分。

现在，顺便说一句，根据我们的经验，尽管他们必须为发现工作收费，但这并不是顾问想要做的工作。顾问和专业服务公司希望做那些真正产生结果、让他们再次被雇佣的高价值工作，而不仅仅是漫长而费力的发现工作。因此，这实际上对每个人来说都是一个很好的契合点和双赢的局面。但重点是，AI绝对会影响现在账面上记录的许多收入。关于咨询业中断的讨论声越来越大。

上周，《经济学人》发表了一篇文章，题为“人工智能时代，谁还需要埃森哲？”文章写道：“从2015年初到2024年底，埃森哲（2000年从其会计兄弟公司分拆出来，一年后上市）创造了约370%的总回报率，轻松超越了标普500指数，甚至还超过了高盛和摩根士丹利。2月份，美国股市攀升至历史高点时，该公司市值达2500亿美元，超过了这两家投资银行。”

然而，自那以后，投资者抹去了该公司600亿美元的市值。他们指出，一次性咨询项目和托管服务的新的预订量均有所下降，虽然其中一部分是暂时的挫折——想想贸易战、真正的战争以及所有其他宏观问题——但正如《经济学人》所说，该公司的困境更为深层。埃森哲靠着为他人讲解如何适应新技术而赚了一大笔钱，如今却在通用人工智能时代面临同样的困境。随着半自主的通用人工智能代理席卷全球，谁还需要咨询顾问呢？

现在，很明显，我认为有很多空间可以进行演变和适应。但与几乎所有行业一样，现实情况是，咨询和专业服务在一年内，或者肯定在五年或十年内，将不会与现在一样。

能够灵活适应并做出改变的公司可以创造令人难以置信的持久遗产。但他们必须依靠来自各方面的人才来做到这一点。软件公司、新兴咨询公司、产品公司，似乎每个人现在都在同时从事技术和服务业务。这可能是一个挑战。目前，看到OpenAI进军这个前沿部署工程师领域非常有趣。我们将继续关注这一趋势。

一如既往地感谢您的收听或观看。下次再见，平安。