Kevin Simback

熱點看法：Anthropic 的定價是為了絕對完美
> Mythos 必須交付
> 企業必須在代幣支出方面保持彈性
> 採用率必須在一月至五月的速度下持續到今年剩餘時間
> 計算能力必須擴展
> 沒有政府或社會阻力
我不打賭他們在年底前達到 $100b 的運營速度，但他們不能有任何失誤

這一批最新的加密AI項目相當不同
人們仍然將代幣價格作為產品質量的指標
但在深入研究這批項目後，我可以說這種關係並不存在
優勢在於真正評估產品的能力

我目前在人工智慧領域的主要關注點是尋找符合以下任一條件的公司：
> 幫助降低 frontier lab API 的帳單
> 提供/促成替代 frontier lab 使用的方案（90% 不需要它的任務）
從純粹的代幣最大化到代幣成本優化

使用大型語言模型訂閱計劃今天感覺就像去一個奢華的自助餐
試吃一切不花錢，所以你會為了吃而吃
趁著還有時間享受吧，下一步是代幣節食，接著是代幣版的GLP-1，所以我們會少吃點

這有點偏離主題，但retatrutide（每週1次的小劑量）+每天10-20克肌酸感覺就像作弊碼
體重減輕幾磅，力量在兩個月內提升10-15%，並且感覺比以前少睡一個小時就精神充沛

我很清楚，企業高管和所有者使用人工智能的最佳機會如下：
> 發現你工作流程中的頂尖表現者
> 基於這些頂尖表現者的工作流程建立代理
> 將這些代理放入自我改進循環中
> 讓這些自我改進的代理協調各個工作流程，重新定義企業運作方式
> 人類來監督所有這些
所有工具都已到位，只是看哪些組織能夠接受這個想法

我們將回顧2026年，作為補貼智能的黃金時代
只需與Netflix相同的價格，你就可以幾乎無限訪問前沿模型
每月200美元，你可以雇用一群代理來建造你想要的任何東西
企業也在獲得甜蜜的交易，以確保供應商鎖定
所有這些都由投資者補貼
但潮流開始轉變
前沿實驗室正在漲價（目前適度）並開始將高級功能放在基於使用的定價模型之後
越接近首次公開募股，他們越需要為價值定價，而非僅僅為採用定價
這意味著什麼？
對於公司來說
聰明的公司將更積極地轉向使用開放權重模型的後訓練
允許其組織進行Tokenmax的CFO們正看到巨額帳單，並將要求他們在Token支出方面變得更聰明
Modal剛剛在他們的公告中提到$355m 並說：
「他們正在用自己的數據進行微調，運行強化學習，並調整推理以滿足自己的延遲、吞吐量和成本需求」
為什麼？因為開放權重模型已達到這一切成為可能的質量水平
他們仍會大量使用前沿模型，但不會用於所有工作負載
對公司來說，不探索這種方法將是不負責任的
對於消費者來說
我們將享受更長時間的好處，但限制也在增加
你仍然可以用約20美元/月的計劃訪問優秀的模型，但：
> 信用點將開始更快用完
> 模型的性能將不如基於使用的計劃（即，你將獲得量化版本，性能質量將始終優先考慮基於請求的使用）
> 高級功能將僅通

AI派的增長速度如此之快，很容易錯過其中的趨勢
值得關注的一個趨勢：
認真的產品正在將專有的RL堆疊在開放權重的基礎上，而不是僅僅路由到前沿API
它們將訓後階段內部化，並取得比僅路由到前沿API更好的結果
Cursor的Composer 2就是最好的例子
25%的計算在Kimi基礎模型上，75%在Cursor自己的RL上，使用他們的編碼軌跡
許多其他公司也在悄悄這樣做，更多公司將採用這條路線
基礎模型是商品，而訓後階段是護城河
唯一的複雜點是訓後階段成本高昂，因此不是許多公司能負擔得起的
那些讓這一過程更經濟實惠、更易獲得的公司，將擁有極具價值的產品

當所有人都在關注前沿實驗室時，有一個市場細分：
> 希望開放權重
> 無法或不願使用中國模型
> 重視供應商中立性
我讓你猜猜誰最符合這些條件
問題是這個細分市場的規模有多大，以及增長速度有多快