我觉得这对生态系统很糟糕，因为我们将失去所有小型和中型退出，只剩下豪赌全垒打。但现实就是这样。我们似乎没有从ZIRP时代吸取任何教训。
我们刚才谈到的僵尸独角兽问题，现在又在AI公司身上重演。
关于AI平台转型的思考Patrick：我想追问一个很关键的问题，就是AI作为新一代通用赋能技术。这是现在和2021年的最大区别。正如我们前所未见如此巨大的融资轮，也从未见过公司收入增长如此之快。我知道你和我一样热爱技术，我每天都在用这些东西，感觉这是我用过最神奇的技术。
所以我想让你畅谈一下“牛市论”，也就是大家其实并不非理性，因为我们真的会迎来5%GDP增长或者更疯狂的数字。因为这确实是不同等级的技术，甚至比互联网还大。
Bill：首先我同意你说的。我绝不会反对它是一次真正的平台转型。如果它是平台转型，比如移动互联网、PC，这已经足够大，不必比前几次更大。
Patrick：哪怕只是又一次平台转型？
Bill：对，绝对是其中之一，甚至可能更大。这就引出了我们刚才讨论的一切。正如我一开始说的，我对任何参与者都不做评判，现实就是现实。我的脑海中确实有一种可能性，一些收入增长其实是算在算力转售上的。
市场上很多公司其实是在把基础模型和云服务包一层壳再卖出去。很多公司其实是负毛利的。你买这些“壳”公司产品，可能比直接买模型或云服务还便宜，而且这些收入被重复计算了三四次，毛利为负。
直到我们真正关心单位经济效益那天——但在资本大战的all-in阶段这是不可能的，大家只能抢市场份额。等到优化模式到来，那才是关键节点。我对这一点毫不怀疑，即使不谈基础模型，比如BretTaylor在Sierra做的事，我毫不怀疑AI会切实改变他们接触的每一家企业。
我完全相信这一点。也就是说，很多现象其实是对现实的理性反应。
Patrick：如果说你经历过很多技术范式转移，这一波让你最兴奋的地方是什么？
Bill：这个问题对我来说很个人，和你刚才说的一样。我现在每天用AI平台做40-50次搜索，比我用Google搜索的频率还高。几乎都是快速学习，无论是回忆细节还是了解新知识，每天都在发生。
我觉得，对于那些天生自学能力强的人来说，他们提升效率、成长速度会快得惊人。除此之外，像特斯拉自动驾驶以及其他用传统AI解决的问题也让我很感兴趣，甚至可能更深远。我确实担心LLM有局限性，虽然可能能解决，但它们本质是语言模型，对数字不够好。
当人们说通用AI会取代所有计算时，我并不认同，除非这些缺陷被修复或融合。现在你问AI数学问题，它会去写Python，以后会有更多类似的做法。如果你想为“AI真的有用”辩护，我无法反驳你。