学AI日记|第六天|
作者：微信文章以下是第六天的学习日记。另外想安利下我在小红书上发的「Dan Koe的爆款内容创作指南｜中文版」。相信对做自媒体、做内容的人都会很有帮助。（不知道为啥发完流量不太好，哼，那我就自己猛猛学猛猛用。）
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11.1
今天继续看行业研究报告。另外打算和两位在职的AI PM聊一聊，看看目前的就业市场发生了什么变化，以及根据我之前的背景有什么针对性的建议。
思考了一下我个人最感兴趣的几个AI原生产品的方向，一个是AI+娱乐，比如高度个性化的实时生成式视频游戏：现阶段的视频互动游戏是在关键剧情上提供几个选项，未来可能是随时介入影响剧情和结局。另一个是AI+教育的方向。技术层面，我对AI语音的短期发展最为乐观。另外我也很看好AI应用在一些能满足人感性，好奇心的app。
AI行业方面：
联合伟世：2024年中国人工智能现状报告
AIGC应用发展的商业化进程：
第一阶段（2024-2027）：产品落地；
AI原生产品爆发式增长，B端市场商业模式明确，C端市场从获客转向盈利。
第二阶段（2028-2029）：商业模式发展成熟；
第三阶段（2030-）规模化盈利
AIGC应用市场规模进程：
2024年：200亿
2026年：预计千亿
2030年：预计万亿
英国Air Street Capital《2025年人工智能现状报告》发布时间2025/10：
能源、算力和基建层面：
电力与算力瓶颈成为AI发展的制约
数据中心需要大量电力用于 GPU 运算 + 服务器散热。（eg：训练一个 GPT-4 级别模型，耗电量可相当于几千户家庭一年的用电。）
微软、谷歌都在为 AI 数据中心寻求核能、小型模块化反应堆、风电、太阳能等替代方案。
芯片供不应求，NVIDIA 的 H100、B200 GPU要提前几个月预订。
NVDIA主导90%的芯片市场份额。
台湾台积电垄断 7nm 以下先进制程（占全球 90%）
超大规模数据中心（1GW 级）落地，如 OpenAI Stargate（40 万个 GPU，1.2GW）、UAE Stargate（1GW），但能源成本占比达 70%（1GW 数据中心年电费 12 亿美元）。
大模型层面
闭源主导，开源生态（尤其中国）快速崛起
闭源模型：GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude 4.1 Opus等
开源模型：DeepSeek（R1/R2）、Alibaba Qwen、Moonshot K2、Meta Llama等
应用层面：
AI在医疗诊断、科学等专业领域的辅助作用会增强
AI生成内容的可控性，质量的能力提升
AI在硬件适配和跨模态融合方面将出现新进展
我的学习资源库（每天更新）：
联合伟世：2024年中国人工智能现状报告
英国Air Street Capital《2025年人工智能现状报告》
小宇宙：硅谷101｜E212｜AI数据中心的万亿大基建时代：美国GDP增长全靠它
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