胡雪岩

第十四届海峡青年荟集中阶段活动回眸_我的网站

一 |     AI摘要      第十四届海峡青年荟获国台办点赞。    OpenAIChatGPT Atlas当然是一个浏览器产品，但也更是一个信号。活动通过文化交流、体育竞技及创意合作，促进两岸青年从相识到融合，深化情感共鸣。许多台湾青年表示愿再次参与或留陆发展，共绘未来。                   大家应该还记得劈柴是靠什么当上过去的Google现在的Alphabet的CEO的——很核心的一个点就是Chrome的成功。         “国台办点赞了！”“福州又火了！”19日，一则国务院台湾事务办公室点赞第十四届海峡青年连心汇和福州建设海峡青年发展型城市的消息，在不少参加过第十四届海峡青年荟（以下简称“海青荟”）的台湾青年朋友圈里被反复转发，大家纷纷留言相约：“明年还要再来。                   回到那个时间点其实可以讲Chrome其实是谷歌和微软那波竞争里面的巨大功臣，它让谷歌有了自己的端和入口。”     一条新闻，唤起的是一个夏天的共同记忆。                   在AI大模型的背景下，故事明显在被重演，只不过角色发生了互换，OpenAI变成了昔日的Google，而今天的Google则变成了昔日的微软。                             这显然是过去所谓的入口之争的延续，但还有一部分在悄然发生变化，透视整个变化乃至未来的趋势，需要先从一个我称之为“智能规模效应”的底层逻辑开始。

二 | 第十四届海青荟集中阶段活动虽已落幕，但留在大家心里的，并不只是热闹的场面，还有那些久久回荡的声音。    如果要为第十四届海青荟留下一个声音，它会是什么？是跳绳击地的清脆节奏，是跆拳道踢靶时的呐喊，是足球场上的哨声与欢呼，是海峡青年交流营地的歌声……这些来自不同场景的声音，记录着同一种变化——几天时间里，原本隔海相望的年轻人，从一句简单问候开启相识，慢慢拥有共同话题、共度难忘时光，彼此许下再度相逢的约定。    十四载海青荟，一届又一届，留下的不只是一个个热闹的瞬间，更是一声声跨越海峡的回应。

三 | （也许可以翻译成：Intelligence Scale Effect，但真的是我杜撰的词）                    这个效应的根基可以用一个简单的公式来概括：                    智能的效能 = 大模型的智能水平 × 现实理解纵深                    这个公式可以揭示了未来智能应用竞争的核心。它们从“你好”开始，在“我们一起”中渐渐和鸣，又在一句“下次见”里，把这个夏天的故事延续得更远。

四 |          台湾学子在三坊七巷爱心树前合影留念。记者 池远摄     一声“你好”，山海相逢初相识     “里厚！”（闽南话“你好”）一句熟悉的闽南话，让22岁的台湾青年卢同学一下子笑了。    跨过海峡来到福州，遇见和自己年纪相仿的大陆青年，他并不意外大家听着同样的流行歌曲、追着相似的影视剧。                   为了在竞争中获胜，仅仅拥有一个“更聪明”的大模型（即更高的“智能水平”）是远远不够的。

五 | 真正让他感到惊喜的，是在人群中听见了熟悉的乡音。真正的胜负手在于第二个乘数：模型对现实世界“理解的纵深”。

六 | 几句闽南话来回，原本还有些拘谨的年轻人一下熟络了起来。    一句“你好”，打开的不只是话匣子。

七 |                    并且越到后面后者越关键，甚至会影响前者的进化速度。

八 | 许多曾经隔着海峡听说的人和事，也在一次次相遇中变得真实可感。    海青荟走过14年，依然吸引着众多像卢同学一样的台湾青年跨海而来。

九 | 有人循着祖辈的讲述寻找文化印记，有人带着书本里的印象来到真实的街巷，也有人只是想亲眼看看，海峡这一边究竟是什么模样。                   为了最大化最终的“效能”，我们将会看到，每一个投身于AI浪潮的公司，都将开始一场疯狂的、无休止的竞赛——一场旨在无限扩展自身数据边界的竞赛。    “科举”对于台湾青年小善而言，原本只是课堂上老师讲过的历史、课本里印着的铅字。                   模型公司想明白了，都会向应用发展，向应用发展就几乎都会走到这里。这次来到福州，她走进台湾会馆，循着百年前台湾学子赴闽赶考的足迹，再踏上三坊七巷的石板路，那段遥远的历史突然变得可触可感。                   在这里应用和模型是分不开的。                   解构“智能规模效应”                    让我们首先拆解这个公式的两个关键组成部分。    台湾青年范于庭也有类似的感受。

十 |                    1. 大模型的智能水平                    这是AI的“基础智商”。过去，她对大陆的认识大多来自书本和长辈讲述。这次在闽江边观看沉浸式情景剧《最忆船政》，折叠的舞台缓缓展开，将她推入闽江的潮声中，她被阳光和演员营造的“走向光明”的意象感动得落泪。                   它由模型的架构、训练数据量、参数规模和计算资源共同决定。

十一 |                    以OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列为代表的顶尖大模型，通过在数万亿Token的公共数据上进行预训练，获得了强大的通用能力，如语言理解、逻辑推理、知识储备和代码生成。    而当一句句“你好”说出口，认识一座城市，也渐渐变成了认识一个个具体的人。                   这是AI的“势能”。                   它代表了模型理论上能达到的最高高度。         台湾学子参观福州城市规划展示馆。                   在过去的几年里，我们见证了这场“智能水平”的军备竞赛——参数从十亿级飙升至万亿级，模型能力不断突破想象。记者 池远摄     “和台湾同学一起创作特别有意思。”参加海峡两岸好文章之“AI新视界 青年新表达”微视频创意大赛的福建师范大学学生陈宥伊说。

十二 |                    可往后想，核心是什么？                    是谁能拿到更多的真实场景的全量数据。                   大家应该还记得此前大家怎么认定智能水平上不去了吧？数据不够了。                   所以大模型的下半场注定要回到数据。起初，大家分享各自关注的流行文化、本地热点和创作思路；聊得多了才发现，不同的成长经历带来了不同的观察角度，却也给共同创作添了不少新点子。                   不是和过去性质重复的数据，而是加入过去没纳入的维度的数据。一来一往间，一个兼具两岸青年视角的作品逐渐成型。                   (自动驾驶场景下理解智能规模效应更容易）                    2. 现实理解纵深                    这是AI的“情境智商”。                   如果说“智能水平”是AI的CPU，那么“现实理解纵深”就是它的RAM（内存）和I/O（输入/输出）系统。

十三 | 它代表了模型在执行具体任务时，能够接触和理解的特定、实时、私有或专有数据的深度和广度。

十四 |                    一个“智能水平”再高的模型，如果对正在处理的工作、你的私人日程、你公司的内部知识库一无所知，它就如同一个被锁在密室里的天才，空有智慧却无法施展。

十五 |     这样的“认识”，发生在本届海青荟的许多角落。在福州国家高空气象观测站，参加海峡气象青年汇的两岸青年亲手放飞气象探测气球；在海峡两岸大学生实体建构大赛中，两岸学子围着图纸讨论，把竹材变成老旧社区和城市边角地里的微更新作品；在两岸青少年棒球交流营里，一颗棒球在年轻人之间来回飞驰，刚刚还互不相识的少年，很快就在一声声提醒和加油中熟络起来。

十六 |                    它的“现实理解纵深”为零，导致最终的“智能效能”也趋近于零。                   “智能规模效应”的核心洞察在于：                    在“智能水平”达到某个阈值后，决定应用成败的关键因素，将迅速从模型本身的智商转向它所能撬动的“现实数据”的规模。

十七 |     几天相处下来，大家渐渐发现，海峡两岸的年轻人或许有着不同的成长经历，却也听着相似的歌、追着相似的剧，有着相通的文化记忆，也会为同样的话题兴奋、好奇。                   数据的“圈地运动”                    这会导致什么呢？                    会导致新的圈地运动——数据圈地运动。原来，一句“你好”之后，海峡对岸那个模糊的“他”，就有了名字、有了笑脸，也有了下一句话。                   ChatGPT Altlas可以看成是开始正式号角，直接怼到谷歌的腹地。

十八 |                    但其实这并不真是从这儿开始，而是由来已久：                    表现一：从云端走向桌面与OS——抢占个人上下文                    案例：OpenAI的ChatGPTAltlas和Anthropic的桌面端                    这其实没啥好说的，就是端-云一体的路线。         在两岸大学生领袖营分享会上，两岸青年一起戴上福州特殊茉莉花手串。                   目标也简单，就是解决体验瓶颈，拿到更多数据，否则没法搞定网页版AI与用户工作流割裂的核心痛点——网页AI无法“看到”本地文档或应用，导致用户必须频繁复制粘贴，效能低下。记者 包华 摄     声声和鸣，少年并肩成挚友     “脱下长日的假面，奔向梦幻的疆界……”熟悉的前奏响起，台下很快有人跟着哼唱。                   走向也是定的，所以哪天OpenAI推出OS也一点不稀奇。

十九 | 海峡青年交流营地的户外K歌舞台上，台湾乐队五月天的歌曲《拥抱》刚响起，意料之中的大合唱随之而来。当熟悉的旋律响起，两岸青年的歌声自然而然融为一体。

|     这样的场景，也被台湾青年林浩诠记在心里。一路同行的大巴上，只要有人放起熟悉的歌曲，原本各自坐着的年轻人便会不约而同地跟唱。

| （Google弄安卓的翻版，并且效果更明显）                    方式也统一。                   都是通过具备系统级权限的原生应用，在用户授权后，AI能直接“看到”屏幕内容、读取本地文件，从而理解完整的上下文。“大家会被同样的歌感动。这与“失明”的Web版AI形成鲜明对比，后者局限于浏览器标签页内。                   可以看一个典型的场景：设计师在Figma中可直接唤出桌面AI，指着某个元素提问：“帮我把这个按钮改成新拟物风并给出CSS代码。

| ”在他看来，那一刻，不需要刻意寻找话题，一首歌已经让彼此靠得很近。”AI因“看到”了全局设计，能给出精准建议，将原先5～10分钟的跨应用操作缩短至30秒内。    而当歌声落下，两岸青年之间的“应和”并没有停止——它从旋律里走出来，变成了你一言、我一语的交流。         第十四届海峡青年连心汇活动现场。                   当然，这种深度集成也带来了严峻的隐私和安全挑战，需要用户给予极高信任。这点后面说。记者 林双伟 摄     在海峡两岸好文章之“AI新视界 青年新表达”微视频创意大赛中，福建师范大学学生杜雨馨和台湾组员第一次搭档，很快找到了彼此的节奏。她负责创意和脚本，台湾同伴接手剪辑和网页制作。                   这就是AI比你自己更了解你自己的开始。等到作品完成，杜雨馨回头看整个合作过程，给出了一个年轻人最熟悉的评价——“很丝滑”，像是已经搭档了很久。    从接上同一句歌词，到接住彼此抛来的想法，“我们的声音”有了更丰富的表达。

| 你记不住1年前的事的，理论上它可以。

|                    表现二：从静态走向实时——拥抱动态世界                    案例：Perplexity AI（AI搜索引擎）                    成立于2022年、在2023～2024年间迅速崛起的Perplexity AI就是干这个的，它解决了两大痛点：传统LLM的知识“陈旧”，以及传统搜索引擎“只给链接不给答案”。而到了赛场，言语变得更简单，回应却更加直接。    “加油！”“加油！”两岸青少年棒球交流营里，欢呼声追着一次次挥棒、跑垒此起彼伏。                   在当时他们是比较早的整“实时检索+LLM总结”（RAG）架构的。                   当用户提问时，它先实时抓取最新网页信息（扩展现实理解纵深），再将其喂给大模型（如GPT-4）生成即时答案。来自台湾彰化县的棒球队员许鈞甯出发前还有些忐忑，不知道海峡对岸的同龄人好不好相处。没想到第一次训练，这点担心很快就消失了。球场上，一声提醒、一句“好球”，就能换来队友的回应。这与Google（提供链接列表）和基础版ChatGPT（知识陈旧）形成鲜明对比。                   现在这个变基本功能了。这事未来不一定有谱，没准就挂了。                   不过也算成就了个产品，Perplexity在2024年初月活跃用户（MAU）突破1000万。    第十一届海峡两岸（福建）青年橄榄球交流赛上，两岸球员迎着阳光奔跑、传接、对抗，场上不断响起提醒和呼应，一个传球的眼神，一声防守配合时的“我的”，一次下场时的击掌，都成了彼此能够读懂的“暗号”。来自台北的吴庭毅练习橄榄球已有6年。用户在查询“昨晚的财报数据”时，其时效性和召回率远超静态LLM，极大节省了筛选时间。                   其限制在于答案质量依赖信源，且双重成本高昂。

|          表现三：从公共走向私有——深入企业知识库                    案例：Microsoft 365 Copilot                    微软面向其庞大的M365企业客户群全面推出了Copilot。它旨在解决企业内部最大的痛点：数据孤岛。在他看来，有了共同爱好，话题自然就来了：“通过橄榄球这样的运动，两岸朋友可以有更多话题，更容易互相融入。

| ”     再回头听，大巴上的歌声、创作时的讨论声、赛场边的加油声、奔跑中的呼应……早已分不清哪一声来自“你”，哪一声来自“我”。员工的知识沉淀在Outlook、Teams、SharePoint等应用中，传统工具无法融会贯通。    海青荟不断证明，从“你们”到“我们”的速度如此之快：几天前还是陌生人，几天后已经能一起唱歌、一起比赛、一起为同一个目标努力。当越来越多这样的声音汇在一起，“你”和“我”的界线也渐渐听不见。

|          在第三届海峡两岸（福建）青少年跳绳锦标赛上，来自台湾的跳绳世界冠军组合表演花式跳绳。记者 包华 摄     一句“再会”，双向奔赴向未来     “下次见”，是告别时最寻常的一句话。但在海青荟，有些人真的把它变成了下一次见面。                   Copilot的集成核心是Microsoft Graph。

|                    以前我们老贴下面这图：                              这个Graph索引了企业所有的私有数据（构成了“现实理解纵深”），并将其与Copilot的“高智能水平”相结合。

|     今年，两岸大学生领袖营迎来十周年，一批老营员再次回到熟悉的舞台。当员工提问（如“总结A项目上周进展并起草周报”）时，Copilot能实时检索邮件、聊天和文档，生成精准报告。这是任何“公共”AI助手或传统内部搜索都无法比拟的。                   这也是拉通端-云。                   据说用户在总结会议等任务上速度提升近4倍，平均每周节省1.2小时。                   表现四：从数字走向物理——万物互联的终局（展望）                    这场边界扩展的终点，必然是从数字世界走向物理世界。                   可穿戴设备（如智能眼镜、AI Pin）和物联网（IoT） 设备，是扩展“智能规模效应”的终极形态。                   奥特曼老勾搭做硬件的，就是这事。                   试想，一个AI助手如果能通过你眼镜上的摄像头“看到”你正在看的景象，通过麦克风“听到”你正在进行的对话，它的效能将是何等强大？它可以实时为你翻译菜单，提醒你识别刚见面的客户，甚至在你修理器械时提供逐步指导。参加过首届活动的台湾青年施俊宇分享说，这十年里，最大的收获不只是活动和经历，而是当年一起参加领袖营的伙伴。

|                    这显然引发其它问题，但我真的在活动上听到过，大家探讨整个麦克风把自己每天活动都录下来然后做分析的事。

|     对有的人而言，“下次见”甚至慢慢变成“我就在这里”。    “这或许是我最后一次参加了。                   至少当事人本身不排斥，只是说周围的人可能排斥。                   为何这场竞争比以往更激烈？                    “智能规模效应”所引发的竞赛，其激烈程度和“赢家通吃”的效应，很可能将远远超过PC互联网和移动互联网时代。”第六次参加两岸大学生领袖营的台湾青年林彦良“语出惊人”，就在大家疑惑的时候，这个即将毕业的博士生，已经在考虑留在大陆发展。                   在互联网时代，竞争的核心是“注意力”。从第一次到第六次，林彦良见证了领袖营从一个短期交流活动，演变为个人学业规划与职业发展的“加油站”。    台湾青年陈孟暐2017年从台湾南台科技大学毕业后，选择来到大陆工作。在他看来，参加海青荟的经历，让他更直观地感受到大陆的发展变化，也看见了这里的开放包容和发展机遇。从“来参加一次活动”，到“把未来放在这里”，一些台湾青年与大陆的连接，正在从短暂相遇变成长久同行。                   平台通过内容和服务（如搜索、社交、视频）来争夺用户的屏幕停留时间。         两岸少年一起体验福州非遗剪纸。虽然也存在网络效应，但用户的“迁移成本”相对可控——我今天可以用Google，明天也可以切换到Bing；我可以在微信上发文，也可以在微博上发言。                   这时候性质完全不同的东西：搜索、IM等，它是并行的各玩各的网络效应。记者 包华 摄     而这样的连接，也在一代代青年之间延续。

|     曾参加“重走科举路”活动的小沈回到台湾后，曾把在福州的经历分享给学生。

| 多年后，一名学生告诉他，自己也参加了这项活动，后来参与两岸交流的次数甚至超过了老师。

|                    但在智能时代，竞争的核心已经转变为“上下文（Context）”，即我们公式中的“现实理解纵深”。                   这是一个本质的区别。    陈映宇则接过母亲曾月春在大陆逐梦的接力棒，成为新疆兵团系医院规培医师中唯一的台湾医生。

|                              加上大模型的智能的通用性，会让这个本质区别的影响放大到无以复加的程度。她在学习和工作中见证数字经济、生物医药、绿色新能源等产业发展，也感受到台胞公租房、便捷交通等生活配套带来的便利。                   一旦某个AI应用成功地深度嵌入你的个人或企业工作流——它理解了你所有的本地文件（如XX桌面端）、掌握了你公司所有的私有知识库（如Copilot）、或是接入了你的实时物理世界（如未来的智能眼镜）——它所积累的“现实理解纵深”将构成一道无与伦比的护城河。                   搜索和IM的竞争的弱竞争，上面这种竞争是搜索和搜索的竞争，是强竞争。                   所以越往后AI的应用越是：软硬产品千重浪，遍地英雄起硝烟。如今，她计划完成规培后留在福州就业，妹妹也有意来闽发展。

|     这是一场持续14年的“双向奔赴”。青年愿意“下次再来”，福州也以最大诚意让每一次“再来”都有新的可能。

|                    过去真有高度粘性的是网络效应。         台湾青少年在连江贵安航空航天研学基地观看模拟火箭发射。                   操作系统、微信是很难换的，别的么，换换其实没啥问题。

| 记者 包华 摄     本届海峡青年连心汇上，福州市发布支持建设“海峡青年发展型城市”的第三批十条举措，围绕两岸青年就业创业、深化创新合作、支持交流交往等方面推出务实政策。                   京东买还是天猫买东西，有啥粘性。

| 从纯信用青年创业贷，到AI新业态算力消费券，再到台资企业参与科技“揭榜挂帅”，每一项都在让“留下来”从一种念头变成一条可行的路。                   但接下来高粘性的无形蛛丝可能再来一个：                    你无法轻易地将积累在一个AI助手里的、对你个人习惯和私有数据的深度理解，“导出”并“导入”到另一个AI助手中。

| 更换AI助手的成本，可能等同于对一个新员工进行“从零开始”的漫长培训。                   企业的核心是知识，上面这模式整到后面，换产品相当于把员工都换一批，知识清零重来。    “下次见”的意义，或许正在于此——它不仅是一句告别，更是一颗种子。有人带着它回来，有人带着它留下，还有人带着它，走向更远的下一站。（记者 唐蔚嫱 冯雪珠）。                   又因为通用智能的无边界的特质，数字空间大厂间这场竞赛的终局将更趋向于“零和博弈”。用户（无论是个人还是企业）最终很可能会选择一个“主AI”，并将其数据边界最大化。

| 这导致了竞争的空前加剧：                    谁最先占领了用户的核心数据源，谁就几乎锁定了胜局。                   效能与信任的“大博弈”                    这里面，还有个变量，就是用户的权重到底有多高。                   说来滑稽，在微信告诉扩展的时候用户虽然全体最关键，但个体其实最不关键。                   就拿红包和运营各种拉，和割韭菜差别差不多。                    “智能规模效应”驱动的这场数据边界扩展，则在这里带来了一个新挑战：隐私与信任。                   当AI为了“更懂你”而疯狂地扩展其数据边界时，它不可避免地会触及用户的隐私红线。                   ● 你是否愿意让AI读取你所有的本地文件，只为在写报告时给你提供更好的建议？                    ● 你是否愿意让AI分析你所有的聊天记录，只为更精准地预测你的需求？                    ● 企业是否愿意将最核心的商业机密交给一个AI系统，只为换取更高的运营效率？                    这就是未来的核心矛盾。

| 用户对“效能”的渴望是无限的，但对“隐私”的担忧也是真实的。                   隐私究竟能不能对冲效能！                    因此，这场竞赛的下半场，将不仅仅是关于谁能抓取更多的数据，更是关于谁能以一种更可信、更安全的方式来处理这些数据。                   小结                    要选，我会把“智能规模效应”（智能效能 = 大模型智能水平 × 现实理解纵深）选做AI时代应用的第一性原理。                   它明确指出，AI的未来不在于构建一个无所不知的“数字上帝”，而在于构建无数个“深度嵌入”现实的专业助手。                   OpenAI的ChatGPTAltlas还只是这场宏大竞赛的序幕。                   真正的战场，就在于对“现实理解纵深”的无尽追求。                   我个人希望最终的胜利者，将是那些不仅能最大化这个公式的乘积，更能在此过程中，赢得用户最终信任的人。

|                    本文来自微信公众号：琢磨事，作者：李智勇。

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