Kevin Simback

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

下一波加密貨幣浪潮可能非常簡單——銷售 AI 推理
為什麼選擇加密貨幣？
> 無許可供應上線（現在更好的模型在普通硬體上運行）
> 每個代幣的穩定幣微支付（適用於代理應用）
> 大型實驗室永遠不會托管的模型市場（無審查、隱私等）
> 代幣激勵以啟動用戶獲取
@venice / $VVV 是目前最純粹的表達，PMF 很難否認
正在匯聚的趨勢：
> 推理需求呈指數級增長，沒有放緩跡象，空間容納許多玩家
> 專用和微調模型爆炸——一個長尾，前沿實驗室永遠不會推出
> 5,000-15,000 美元的消費者裝置現在可以運行範圍在 70-200B 的嚴肅量化模型——為專業用戶打開供應端，就像早期 ASIC 時代在礦業中心化之前
> 穩定幣平台最終使每個代幣定價成為可能，並且非常適合代理應用
> 可驗證推理的巨大機會——你付錢買的模型你拿到了嗎？還是提供者削弱了你的模型？
什麼會扼殺這個論點：
> 超大規模運營商將推理價格壓低到去中心化單位經濟學以下
> 前沿質量超越了專用硬體能提供的範圍
你必須相信的唯一假設是邊際買家是真實的——這不能建立在假需求背後的代幣補貼之上
最初的邊際買家可能是建設者和技術熟練的消費者，他們想要無審查模型、隱私保護推理或基於使用的微調
這是一個值得的市場規模，並且很可能會大幅增長
將所有因素結合起來，AI 推理是加密貨幣的完美應用場景

登出並去打電話給你的媽媽

VeniceAI $VVV 代幣是否被高估了？
我非常喜歡 @AskVenice 並且已經使用這個產品大約兩年
最近 VVV 一直在大幅增長，所以我想深入了解數字
在產品方面最接近的比較可能是 OpenRouter，目前的推理量約是它的 60 倍，估值約是它的 2 倍
這對 VVV 來說不是一個好兆頭，至少乍看之下是這樣
但，Venice 有點不同——它提供隱私（高端服務）並將部分流量通過其自有的 GPU 路由，與不擁有任何基礎設施的 OpenRouter 不同
所以也許更好的比較是 TogetherAI，它也擁有 GPU
Together 的推理量約是 45 倍，估值約是 11 倍（目前正在籌集 75 億美元的輪次）
看起來稍微好一些，但用這些比較來說，很難說 VVV 被低估
收入會是一個更好的指標，因為推理量除了轉化為收入外幾乎沒有意義
據報導，OpenRouter 的年經常性收入（ARR）約是 $50m ，而 TogetherAI 的收入約是 $1b
Venice 的收入數據尚未公布，但我們可以根據 VVV 代幣燃燒和一些假設推測一些數字
在過去 30 天內，大約燒毀了 32.6K VVV，折合約 $350k 的燃燒價值
如果假設燃燒率為 50%，那麼 Venice 的 ARR 約為 840 萬美元
這對 Venice 的收入倍數約為 80 倍，而 OpenRouter

如果我是擁有超過100人公司的CEO，知道Claude Code和AI代理的可能性，我不知道我晚上怎麼睡得著
我會想要讓AI在整個公司24/7運作
較小的公司可以一對一地推動每個人，但在超過100人時，這不容易擴展，你需要好的幫助

Google 剛剛為 x402 建立支援，但卻選擇 @solana 而非 Base？
作為第一個將 x402 整合用於按請求付費的超大規模雲端服務商，Google 的舉動相當值得注意——代理可以在鏈上結算 GCP 使用量
x402 靜悄悄地迎來了一個重要的一週，是時候更加密切關注了

“讓企業部署代理變得容易”的解決方案正在推出
這裡的關鍵將是分銷，而不一定是最好的產品，只要看看 Copilot 就知道了

不久前，感覺谷歌處於領先地位
現在則感覺是OpenAI和Anthropic之間的雙馬競賽
但很可能我們今年會看到谷歌、xAI甚至Meta帶來更多的跨越
這也是讓一切變得令人興奮的原因之一

我對開源人工智慧非常看好
並非要否定前沿實驗室或閉源解決方案
但進步的速度、社群的活力，以及來自激增的人工智慧需求的巨大經濟壓力，都指向同一個方向

如果你想看到經濟的真正勞動者，就在早上6點在紐約市走走
送貨司機、咖啡店老闆、街道清潔工，以及其他讓這座城市為400萬工作人口運轉的人
他們在凌晨3-4點起床，通勤一個小時，並且大多數人都不被注意到

打造產品從未如此容易，知道該打造什麼卻從未如此困難