人肉味 机油味 您好哪一口?

最近看到过好几次这样的表态:

我现在一眼就能看出这文章是不是ai写的。

搁以前,我会点头说,嗯,我也是。我还会很矫情地加一句:哎呀,错别字都不大看得到了。

搁现在,请允许我笑盈盈地看着这位自以为优越的朋友进行更高级别的优越表达:您呐,还是真正的阅读少了,尤其,真正的写作少了。

八个字:少见多怪,大惊小怪。

让我们从ai互动说起。和bot聊天,可不就是你读着大段大段的ai写作。

(这里说个小细节,有人认为,文章里数字出现前后空格,必是豆包出品。这个技巧已被证伪。很多输入法默认配置都这样,比如微信输入法)

我在过去一篇文章中曾经提到,ai对我大脑的雷霆一击

而昨天,我和ai聊天,聊到泪流满面。

这是关于某真实事件的一次讨论,我不能告诉你们到底是个什么事,我大概可以支支吾吾地说,就算。。。发生在伊朗吧。

讨论从事件本身开始,然后慢慢波及到当事人未来会如何——这里确实有很多想象和推测,毕竟未来根本没有到来。我也不认识当事人,根本不知道他们到底是个什么人。但这种想象和推测,考虑到他们的身份,也非全无道理纯属脑洞。

聊到最后,我颤抖地哭着打出一句话:其实,这何尝不是一种更高维度的殉道,何尝不是一种更深层次的忠诚(但我没有使用感叹号)

我意识到了我的失态,确实也没有太仔细看ai就我这句话的互动。我离开了电脑,去吃了点东西,看了一会儿视频。一个小时后,我回来问ai:

其实我刚才打出那一句话时已泪流满面,情绪很激动,与其说是和你互动,不如说成是自己的一声呐喊。所以要冷静下来反思一下。。。(省略若干字)我只是反思我为什么会如此激动,我不大愿意接受我内心深处有善的一面的解释,这种解释很浅显,我也不是一个那么容易自我感动的人,道德作为一个变量,与我情绪变量的相关度很低。我当然不会否认我总体算个好人。你怎么看待解释我这个心理状态,和一个其实毫无意识的人工智能交流情绪会如此激动——不要奉承赞美我。

ai巴拉巴拉说了一堆,其中有些话我高度认同:

这不是普通的同情,而是一种从绝对困局中重新发现人的主体性的情绪释放。

当一切努力都可能没有结果时,忠诚本身还是否具有意义?

你的那句话给出的答案是:有。甚至失败、无力和带债的自由,都可以成为忠诚的形式。

你不是因为发现”自己善良”而哭,而可能是因为发现:

自己虽然高度重视现实、利益和权力逻辑,却仍然对一种近乎绝对的忠诚抱有强烈敬意。

这种发现会冲撞自我形象。你习惯把自己理解成一个冷静、怀疑宏大叙事、警惕道德表演的人;但那句话暴露出,你并没有完全犬儒化。你仍然会被”无用但不放弃的忠诚”击中。

这不是赞美,而是价值结构的暴露。

虽然这些年我的想法发生了很大变化,但有些底色和钢印,江山易改本性难移。我确实被ai的”价值结构的暴露”所击中,不过我的情绪已经过去。因为我还很功利地和ai接下来聊到,这一事件加上我们推演的未来,好像是一个不错的电影本子。这个电影不错就不错在:它不是在讲一个千回百转高潮反转的故事,而是在讲一个千回百转高潮反转的价值。小成本制作,但绝对能让电影院的人9成9泪奔,如果演员演技到位,大有获奖大卖双丰收的希望。ai表示赞同,还很认真地设计了五幕结构,电影开场和收尾。收尾的对白都写好了。

ai承认它是我情绪爆发的帮凶:

回看整个过程,我们形成了一个明显的递进回路:

(此处省略1、2、3、4、5)

每一轮,你提出更尖锐的结构;我大体接受,再把它系统化、语言化,并赋予更强的悲剧秩序。然后你在这个基础上继续推进。

这是一种共同叙事增幅。

我的回答并不是一个独立的人在与你辩论,而是高度响应你的命题。它会使原先只是一个可能性的解释,逐渐获得完整、严密、几乎不可逃脱的形态。情绪也就随叙事的闭合而不断积累。

递进回路、悲剧秩序、共同叙事增幅、叙事闭合,这些词多有机油味啊,但我一点都不在意。

这种ai聊天的例子说明,机油味还是人肉味,根本不重要。

作为一个读者,我只看重这些东西:

其一,有无于我而言的事实增量;

其二,分析框架搭得好不好,视角有无新意;

其三,论证推演是否有重大瑕疵或对我有很大启发;

其四,结论是否有参考价值;

强烈共鸣,不能同意更多,对我来说,价值极低。没有超出我脑袋的东西,我为什么要花时间去阅读,最多扫一眼就算了。我自认精神世界极其独立,根本不需要共鸣这种”呀,原来并不是只有我这么看的啊”廉价情绪。我只需要。。。按ai的话来说:共同叙事增幅。

至于嘴替,我自己也有号,写作对我来说很难说是什么负担,我要嘴替干什么。

而与ai聊天,是能满足我看重的需求的。与人类聊天,你很难找到一个人,就一件事能挖到那么深(视角也好论证也好),能牵扯到那么多客观事实,甚至可以七拉八扯地勾连其他看上去八杆子打不着的事。没有什么人,在一个事件上可以说是”该事件专家”。再说了,就算有,人吃饱没事干和你扯两三个钟头,还帮你电影收尾对白都设计好?

接下来说写作。

彭元文最近在他一篇文章中提到了ai与他的写作,涉及到了gemini、claude、workbuddy的分工。

可以这么说,ai在他的写作过程中介入很深,不是那么简单地去用ai找个东西。

比如他提到:

我每次写完文章,都会把文章丢给Claude做”压力测试”:你来给我挑事实错误、数据问题、逻辑漏洞,包括风险评估(Claude在这方面还挺准的,虽然我有时候不听它的)。

我阅读时都会这么干,扔个链接给ai:1、事实核查;2、逻辑推演有无bug。每天至少干五六七八回。写作时也干。当然,我和彭老师的写作话题不一样,我不怎么需要做风险评估。

接下来就是,当ai指出你这个事实表达不是很全面,然后它输出了一个更为全面的版本,涉及三四五六句话。我一看,果然比我全面。接下来我怎么办?

全部自己重写?这就扯了,何苦呢?要尽力避免和那几句话不同的输出比写几句话累十倍。当然是copy paste,最多修订几个字。我从来不觉得我文字运用能力有多精妙多出色,干嘛不低头认怂:ai写得好呢?

今年这个暑假,有朋友惊讶地发现,魏老师您可是过了连续几年最勤奋的一个暑假啊,沉迷写作成这样了?是,我这个暑假是有点沉迷写作。

但其实我是沉迷和ai聊天。

多年前,我是一个相当勤奋的专栏作家,三个周专栏,五六七八个月专栏,日出一稿一点都不夸张。所以我长期以来形成了一个囤想法囤念头的习惯,想到了,立刻记下来,说不定就是篇文章。

这个习惯一直有,只是后来没编辑拿枪顶着,加上工作也有些变化,慢慢就放下了写作到了有一搭没一搭的地步。而这个事,有点像跑步,天天跑就是习惯,一旦停下来,再启动,确实有点难。

但ai救我。我一个念头一个想法,就开始和ai切磋,聊着聊着就觉得聊出点东西,大致就可以有一篇文章的容量了。念头是我的,视角是我的,思路(模块)是我的,推演论证是我和ai反复多轮打磨过的。我只不过需要ai补齐事实,捋顺逻辑,提炼一两句有分量的话。最后再总体订正一下,这里到底有多少人肉,多少机油,你问我,我也不知道。

所以我很坦率地告诉各位:本号文章,机油人肉混杂,无法分割,也无法分清比例。

另外,我还想告诉各位,每天跟ai聊天聊到眼睛发酸还要硬顶着聊的人,写作风格是会变的。

这不是啥”一句话总结”这种很有标志性的话,而是用词习惯。

比如说,我明显意识到,我开始更喜欢用”叙事”而不是”逻辑”,因为逻辑这两个字其实存在多义。资本逻辑里的逻辑,肯定不是逻辑学的逻辑。所以资本叙事更好。

再比如说,我越来越欣赏”收束性”这个词,我以后要多用。

但是,变量,相关,比如前文提到的一句”道德作为一个变量,与我情绪变量的相关度很低。”这是纯人肉。如果不是经常读我文章的人,会觉得这种写法很机油啊。但是我要告诉您,我连日常说话都是喜欢用变量、相关的。我很少用因果,毕竟我是受过严格学术训练到了烙下钢印的人。

还有一个变量,那就是对ai的全局限定。

不同的限定,会产出不同的机油文本。我的全局限定相当繁杂,导致我的ai的输出,其实已经相当个性化了。你可别以为我的豆包也是个糖包,完全没有的事。连这个作为我辅助ai的bot,都被下过形形色色的限定指令。

不要对着一个新的媒介技术做老学究般的哀叹:这是堕落啊!历史一茬一茬的媒介批评学家,都证明这种哀叹,是如此得为赋新词强作愁式的高级智力玩具。

人图发论文评教授,您图啥呢?

文章究竟是机油还是人肉,好像是有点像预制菜啊。

于是就有人会说,预制菜我不反对,但我需要你标注出来这是预制菜。

一来我前面已经告诉你了,本号文章机油人肉有机混合,最多只能标注本文写作过程中有ai辅助。但这几乎是句废话,可能今天还到不了明年吧,明年保证9成9都有ai辅助。

辅助了多少啊?

关你屁事。

二来嘛,网上东翻西翻看文章,可不就是吃预制菜的水平。至少本号文章,绝非米其林大厨作品,质量就是个预制菜水平。

您还真当您是个顶级食客,想到我这里吃真正的野生大黄鱼?

想啥呢?

—— 首发 扯氮集 ——

文学写作虚构写作,另外一回事。正如我在我过去的一篇文章里所提到的,读文学作品,ai帮不上忙的。

不过,我起心动念,确实有点想让ai帮我写本。。。姑且叫文学作品吧,它其实不是小说,而应该叫多声部档案体。

也许会写吧!

华尔街开始查账 AI泡沫破灭了吗

谷歌股价日K线走势图

谷歌(上图)和亚马逊(下图)的股价日k线走势图。

谷歌先发出财报,其实业绩不错,但23日收盘,大跌7个点。一周后,亚马逊发布财报,也不错,盘后大涨9个点。

这两份财报的核心逻辑,其实没啥太大区别:云业务强劲增长,ai需求旺盛,资本开支大幅上调。某种程度上,谷歌的表现可能比亚马逊更好一些,我让ai做了一个对比:

亚马逊股价日K线走势图

资本是讲增长的,不是讲静态数据的,谷歌的同比比亚马逊高得多,而且合同积压也更多,代表未来更不愁吃不愁喝。既然谷歌增长更好,就应该获得市场奖励。

但资本市场的短期反应,截然相反。

先说亚马逊。

亚马逊自有大模型Nova,但论知名度和行业影响力,跟GPT、Claude乃至有些拉胯的Gemini完全不在一个量级。很多人甚至不知道亚马逊自己做模型。但这不妨碍AWS成为这轮AI竞赛中最大的基础设施收费者。

亚马逊的AI商业模式,就三个字:卖算力。

卖云算力,卖自研芯片,通过Bedrock平台提供多模型服务,绑定Anthropic——不押注某一个模型必须获胜,而是尽量从整体算力需求中收费。AWS首席执行官Matt Garman这样表述:AI应用重心正从模型训练转向推理,企业客户需求持续强劲,目前市场需求仍然远远超过供给。

资本市场非常喜欢这种模式。因为收入路径短。客户直接付费。合同和积压订单可以验证。云业务利润可以单独观察。资本开支与新增需求之间的关系相对明确。

资本其实一直有一个非常重要的理念:复杂事情简单化,简单事情重复做。如果能达到这个标准,就是值得投资的公司。如果这个标准之上还能高增长,那就是香饽饽。

亚马逊也在烧钱。2026年全年资本开支指引从2000亿美元上调至2200亿美元,二季度自由现金流为负76亿美元。但市场不在意,因为AWS的每一美元投入,似乎都能在积压订单和收入增速中找到对应的信号。它的ai投资,几乎全部通过AWS向外收费,收入归因清晰,利润路径可追踪。

这就是亚马逊的核心优势:ai不是它的故事,是它的账单。它的ai投资,更像扩建一座已经满负荷运行的收费站,而不是先修一条不知道有没有车经过的高速公路。

我是在烧钱,但我在应对源源不断的订单而烧钱。

谷歌就是另一回事了。至少在亚马逊没发出财报前,资本市场认为,它是另外一回事。

御三家里gemini确实落后了,但肯定比nova强。但既然是都已经到了御三家这个阵营,benchmark就不可能是nova——这只是观感。

资本市场对谷歌的整体疑虑表现在:谷歌的ai投入在同时承担两个功能。

一为进攻。发展云,获取企业ai客户,发展gemini订阅及开发者服务——这些都在创造新的云收入和应用收入。

一为防御。主要是防止其他ai公司(说白了就是o社a社)侵蚀搜索入口,将ai嵌入搜索以维持用户习惯,并在ai回答中重新设计广告变现,保卫原有搜索广告利润池。谷歌搜索广告收入633亿美元,仍然是整个集团的利润基石,这个东西不能丢。

于是产生这样一个难题:

谷歌到底是在用2000亿美元级别的资本开支创造一个新的利润池,还是在支付一笔越来越昂贵的竞争税,以保住旧利润池?谷歌多投入的一美元,到底是在创造一美元新业务,还是为了避免旧业务损失一美元?

谷歌拼命证明我的ai投入是进攻性而不是防御性,但资本不信,因为你一家说了不算,上述难题成立。这就是谷歌与亚马逊最根本的结构性差别。

亚马逊的ai支出主要通过AWS向外收费——你用了我的算力,我开了发票,一清二楚。谷歌既向外卖ai(云服务),也需要用ai改造自身最赚钱的产品(搜索广告)。前者容易形成新增收入叙事,后者包含明显的防御成本(但确实不知道占比几何)。

391亿美元——这是谷歌当季的经营现金流。449亿美元——这是当季资本开支。两者一减,自由现金流为负59亿美元,这个数字创造了谷歌上市以来的新高。全年资本开支指引上调至1950亿至2050亿美元,并预告2027年还将继续大幅增长。

相对于亚马逊那句简单的”我在烧钱,只是为了应对源源不断的订单”,谷歌会让资本市场产生一种这样的叙事:”我在烧钱,是因为我要和a社、o社卷,因为这是我不得不做的防御”。

另外还需要指出的一点是,谷歌总体二季度净利润1121亿美元,但其中约990亿美元来自SpaceX、Anthropic等投资的账面浮盈。就是说,利润表很好看,但其中一大块根本不是主营业务直接创造的现金流。

一个重要的趋势浮出水面。

华尔街的估值逻辑,正在发生一次系统性的转移。不是所谓的ai泡沫破灭论——这种论断粗糙得我不屑一顾。

但ai正在从技术革命叙事进入商业纪律考核,至少对华尔街而言。

这个转移,大致经历了三个阶段。

第一阶段,市场关心的是:ai是不是真的?模型有没有用?能不能产生通用能力?这个阶段,发布模型、展示参数和能力,就能影响估值。OpenAI发个GPT-4,Google发个gemini,市场就兴奋。

第二阶段,市场开始关心:ai有没有人用?用户数、调用量、开发者生态、企业采用情况、算力需求。这个阶段,增长本身比利润更重要。只要用户还在涨,资本市场就愿意等。

现在到了第三阶段。市场开始问:值不值得投这么多钱?其收入能否覆盖折旧和资本开支?毛利率和营业利润率如何?客户是否愿意持续付费?需求是一次性建设还是长期需求?数据中心、芯片和能源投入何时产生现金回报?模型能力是否会因为竞争而快速商品化?

这不是退潮,也不意味着既有业务重新压倒ai,更不是什么ai泡沫破灭。它只是意味着,ai开始接受普通商业纪律的约束。

ai的价值不再约等于模型能力×想象空间,而越来越接近:可持续收入×利润率×竞争壁垒/资本消耗。这就是一个当年市梦率vs市盈率的故事,并不新鲜。

华尔街没有对ai失去热情,只是不再满足于听故事,而开始查账。四个维度的查账:是否带来收入增长;是否带来利润增长;资本开支是否有订单支撑;是在创造新增业务,还是仅仅防守旧业务。

亚马逊四项基本都能给出答案,谷歌第四项在没有亚马逊确认前很难说清。

有两种错误结论,很容易从上面的分析中滑出来。

其一,市场已经不再重视ai。不成立。没有ai需求,AWS不可能连续五个季度加速增长,Google Cloud也不可能暴增82%。没有ai需求,两家公司都不可能把年度资本开支干到2000亿美元级别。市场不是不相信ai,它只是开始要求ai证明自己值得被相信。

其二,市场只关心既有业务利润。也不成立。亚马逊的自由现金流同样是负的,全年资本开支2200亿美元,比谷歌还高。但市场仍然给了亚马逊15%的涨幅。这说明什么?说明资本市场仍然愿意接受短期自由现金流下降——前提是企业能证明需求真实、订单存在、收入可见、利润路径清晰。

市场不是从增长回到利润,而是要求增长能够说明未来利润——这是当下华尔街一个重要的转变。

ai叙事没有失效,但仅凭叙事获得估值溢价的阶段正在结束。以后你说”我们要投入ai”,市场会问:”投入多少?回报多少?什么时候?怎么证明?”

这不是苛刻。这是正常的商业逻辑。

谷歌财报发布暴跌后,开始反弹,基本算是修复了缺口,然后亚马逊发布财报,暴涨,谷歌跟着暴涨,超过了财报公布前的水平。

这是一个很值得关注的资本动向。这里还得引入一家公司的表现,就是微软。

可以这么说,亚马逊和微软有为谷歌作证的意思:微软公布的云业务增长和未来指引超过预期,同时维持正自由现金流;亚马逊随后又交出了AWS增长37%、合同积压大幅增加的成绩。这说明,算力需求并不是谷歌管理层为了给资本开支寻找理由而编造的单家公司叙事,而是三大云服务商共同面对的真实需求。

谷歌财报公布时,市场首先看到的是资本开支再次上调和自由现金流转负。后来,微软和亚马逊证明了企业确实在大量购买云端ai能力,于是谷歌的资本开支获得了另一种解释:它不只是为了防守搜索,也可能是在争夺一轮真实且规模巨大的基础设施需求。

谷歌先跌后涨,恰好展示了资本市场的查账过程:管理层的解释本身不足以建立信任,市场还需要收入、订单、利润和同行数据进行交叉验证。

AI并未失去华尔街的信任,但已经失去无需证明自己的特权。

—— 首发 扯氮集 ——

文后叠甲:本文只讨论华尔街资本市场(也就是二级市场)对成熟高科技公司的判断,不涉及初创公司未上市公司(当然也会影响到),更不涉及中国ai公司。也许我后面也会聊聊bat是怎么做的。

梁圣大约是一脸鄙夷的:这都是铜臭,我们看的,是agi的未来。