Krystal Hu
路透社10月15日 - (人工智能》每週三出版。您認為您的朋友或同事應該瞭解我們嗎？請將此新聞通訊轉發給他們。他們也可以在這裏訂閱 (link).)
有了人工智能，誰還需要擔心貿易戰？
美國總統唐納德-特朗普（Donald Trump）週五威脅對中國商品徵收100%的關稅，令市場 (link)，此後，華盛頓的經濟學家們本週指出，人工智能投資熱潮是支撐2025年美國和全球經濟增長的關鍵力量--它將削弱關稅帶來的拖累。
國際貨幣基金組織（IMF）週二發佈的《世界經濟展望》 (link)，調高了預測：美國今年的經濟增長(，從4月的1.8%)，2026年為2.1%。牛津經濟研究院（Oxford Economics）補充說，人工智能推動美國對外國製造的計算機需求激增，抵消了其他地區進口疲軟的影響，而且應該會持續下去，因為數據中心建設仍在蓬勃發展。
但國際貨幣基金組織（IMF）首席經濟學家皮埃爾-奧利維耶-古林查斯（Pierre-Olivier Gourinchas）告訴我的同事，人工智能的收益還沒有在實體經濟中完全顯現出來--這與上世紀 90 年代末互聯網估值高得超過收入的情況如出一轍。
他提醒說，由人工智能引發的修正 (link) 是有可能的，不過不太可能是系統性的，因為這主要不是債務孖展。規模也很重要：自2022年以來，與人工智能相關的投資對美國GDP的提升不到0.4%，而在1995-2000年的互聯網時代，這一比例約為1.2%。
從宏觀到微觀，我們從人工智能收入的實際表現入手--獨家窺探 Anthropic 的最新財務狀況。我們還將探討中國在開源人工智能領域的巨大追趕優勢，以及一個反直覺的發現：對你的聊天機器人不禮貌可能真的有幫助。繼續滾動。
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人工智能的收入熱潮
人工智能的收入落腳點在哪裏？基礎模型公司。
知情人士告訴我， (link) Anthropic 的內部目標是，這家克勞德製造商 2025 年的年化收入達到 90 億美元，然後在 2026 年翻一番多，達到低端的 200 億美元，而在看漲的情況下則高達 260 億美元。要知道，Anthropic 在 2025 年開始時的年收入僅為 10 億美元左右。
這一令人瞠目的增長和預測有助於解釋其 9 月份的估值：130 億美元的 F 輪孖展後為 1,830 億美元，幾乎是 3 月份 615 億美元的三倍。Anthropic 告訴我們，它本月的運行率接近 70 億美元，但拒絕對未來的數字發表評論。
與另一個快速增長的基金會模式實驗室 OpenAI 相比，其驅動力有所不同。OpenAI 的增長主要得益於大規模的消費類 ChatGPT，這使其 8 月份的營業收入達到 130 億美元，並有望在年底前超過 200 億美元。
Anthropic 的增長來自哪裏？企業貢獻了其 80% 的收入。超過30萬家公司使用Anthropic，並通過API利用其不同的模型 (link)。
銷售模型訪問之外的人工智能應用也有助於提高收益。一位知情人士告訴我，今年早些時候推出的 Claude Code 已衝刺到近 10 億美元的運行率。價值不僅在於收入，還在於數據。代碼生成和調試的使用量反饋到下一代模型的微調和訓練中，幫助 Anthropic 在這一高價值用例中保持領先地位。
Anthropic 還在拓寬市場。今年 8 月，Anthropic 以 1 美元的價格向美國政府提供了 Claude 訪問權限，以方便採購。Anthropic 還計劃在 2026 年在班加羅爾設立辦事處，當時公司首席執行官達里奧-阿莫迪（Dario Amodei）正忙於會見 (link) 印度總理納倫德拉-莫迪（Narendra Modi）。
在收入大增的背後，人們較少討論的是利潤率和盈利能力--這兩個方面仍然遙遙無期 (link)。使用 API 的單位利潤率在紙面上看起來不錯，但前提是忽略培訓成本。而這是不可能的：培訓和運行下一波模型是業務中最大的、不斷變化的支出，這與雲遷移等之前的支出不同。
競爭讓這筆費用變得更大。要想從 OpenAI、谷歌 DeepMind、Meta 和 xAI 中脫穎而出，每個新模型都需要更多的數據、更多的計算和更多的迭代--成本上升的速度比價格上漲的速度更快。問題不在於收入是否真實，而是利潤率能否跟上。問題在於利潤率能否跟上培養下一代的物理過程。與此同時，Anthropic 和 OpenAI 等公司有望籌集更多資金來支付這筆費用。
本週圖表中國的開源領先地位
一年前，Meta公司的META.O Llama還是開發人員尋找最佳開源模型的默認選擇。在 "人工智能的GitHub "Hugging Face上，到2024年底，它的下載量已達數億次，約佔所有新 "finetunes"（針對特定任務訓練的專用版本）的一半。空中街資本公司（Air Street Capital）的《人工智能現狀報告》（(link)）中的圖表顯示，2025 年，人工智能的重心正在發生轉移：由中國科技巨頭阿里巴巴開發的 Qwen 在總下載量上超過了 Llama，目前每月在原始模型基礎上開發的新衍生產品中，Qwen 的驅動力超過了 40%，而 Llama 的份額則下滑至 15%左右。
這並不是西方失去興趣的故事，而是中國模式在質量和靈活性方面取得巨大飛躍的故事。開發人員指出，Qwen 的開發速度快，推理能力強，因此定製成本低，易於部署。
研究解讀：對人工智能不禮貌
賓夕法尼亞州立大學的一項簡短研究 "注意你的語氣：調查提示的禮貌性如何影響 LLM 的準確性 (link)"發現，對 LLM 的粗魯提示始終比禮貌提示帶來更好的結果。
在 GPT-4o 考試中，提示語越粗魯，選擇題的準確率就越高--從非常禮貌的措辭下的約 80.8% 攀升到非常粗魯的提示語下的 84.8%。作者通過改寫 50 道數學、科學和歷史題，用五種語氣來測試這一點：非常禮貌、禮貌、中性、粗魯和非常粗魯。在對每種語調進行了 10 次測試後，他們發現不禮貌的措辭在統計學上具有顯著的優勢，並分享了從溫和的 "您能不能行行好 "到更粗魯的指令等語調示例。
那麼，您是否應該開始對聊天機器人不客氣呢？也不盡然。我們的結論是，禮貌用語和其他會話填充物會產生噪音，混淆聊天機器人模型。為了達到最佳效果，請直接、明確地告訴人工智能您的需求。
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China's open source AI models are leading https://www.reuters.com/graphics/AI-OPENSOURCE/mopadewokva/China's%20Open%20Source%20AI%20catch%20up.png
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