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第253章 持续的风云（第2页）

所以，k也是很乐意看到林远头铁开源这套算法的，并且他还为林远的开源铺平了法律层面的路子。

k让tes的法务准备好了充分的文件，用以硬凹“ai管理者”

算法其实使用借鉴了大量开源软件，鉴于开源软件的许可证污染使用开源者也必须跟着开源，所以开源这套算法在法理上是理所应当的。

用k的原话来说，“openai已经了200亿刀，我也不知道还要多少钱才能看到盈利。

这里的一切都太低效了，l，你也知道，虽然01的灵光一闪万中无一。

可是我们这里没有1100的能力，这真的很让人沮丧。

我越来越发现，就算设计的再好，似乎我们这里解决不了生产的难题。

所以我受够了，我本来想用你tes外卖的成功案例说服这里的这帮人，可是他们完全醉心于纯粹的软件产品。

他们还是喜欢轻资产玩概念，未来会怎么样，我也不知道。

我们的金融策略拖垮了一切，当靠着不产生价值的金融产品就可以攫取巨额收益的时候，阈值就被拉高了，其它各行各业的头部收益也必须达到金融行业的水准，否则最聪明的那些人为什么不去从事金融呢。”

林远挺理解k的无奈的，对岸那边最聪明的脑袋都一头扎进金融行业了，更可怕的是金融行业的利润率向其它行业蔓延之后，ai领域那帮高管们是不是也要对比下金融行业的薪资。

如果两个行业的收入差距太大，人们不禁会思考一个问题那还搞什么通用ai，干嘛不围绕金融交易去研发特定的量化交易ai软件得了。

可是这类专用于金融领域的ai工具又显然不足以拿来讲故事，也支撑不起一个未来的万亿级别的庞大产业链。

所以最后就只好陪皇太子读书，其它高端行业也跟着把人力成本抬上去。

于是就有了openai已经了200亿刀还没看到盈利希望的局面。

如果说tes在电动车领域已经卷不过后来者们，但至少还保留了一个先行者的名头。

那在ai领域，openai这朵还没结果的骨朵，让k有一种随时凋零的危机感。

因为鹰国的效率实在太低了，而ai大模型又是一个不需要庞大产业链的新兴领域。

造电动车需要上下游供应链上一大堆配套企业，这些企业不可能先全部建立好之后再开始造车，这其中还涉及到规模效应带来的成本问题等一大堆问题。

但是ai领域目前不存在庞大的供应链体系，顶多就是gpu算力卡再加上一大堆算法工程师。

gpu算力卡虽然nvdia一骑绝尘，可是人类工业历史上从来没有靠一类设备就卡死竞争对手的先例。

举一个很简单的例子，电动车供应链条上各个环节的企业加起来的总市值，肯定比巨头nvida要大的多得多。

规模化和成本控制远比一两个技术难题来得难解决的多，这是很反常识的，人们往往觉得工业王冠上的明珠是多么的璀璨，可是用最低的成本制造出一个打火机，本身也是一项非常厉害的艺术。

当这种规模化和性价比优势体现在制造业的各个环节，其累加起来的优势是远超一两个高精尖技术的。