第253章 持續的風雲

  第253章 持續的風雲

  

  更讓林遠吃驚的還在後頭，由於他開源Tesla外賣所有算法的舉動實在過於驚世駭俗，伴隨著的是他個人放棄了巨大的商業利益，同時還把境外資本徹底得罪了個遍。

  Tesla畢竟是一家境外公司，雖然Tesla外賣是由林遠一手操刀辦起來的，並且Musk當初也向他承諾過，Tesla外賣一切都由林遠做主。

  可是Musk和林遠都沒預料到Tesla外賣會做到如今的規模和影響力，而對於Tesla背後的境外資本來說，自然而然也就將Tesla外賣視為囊中之物。

  因而林遠乍然開源就成了一件說不清的重大國際商業爭端，並且看架勢很有可能要扯到國家關係的層面，因為境外資本擔心這背後有龍國當局勢力的插手。

  但林遠其實很天真，他只是秉持初心想打破外賣行業的門檻而已，結果就一不小心涉足進入了國際爭端之中。

  經過張言轉述，林遠才明白了這場國際爭端的核心所在。很多人擔心龍鷹兩國之間的商業規則正在被打破，縱然近些年在商貿領域紛爭不斷，可是不同於北境那頭憨貨毛熊，龍鷹兩國之間的矛盾是講規矩的。

  龍鷹兩國的矛盾體現形勢是貿易戰，什麼叫貿易戰，就是兩邊不想徹底掀桌子的情況下打的貿易領域的戰爭。這種爭端即便看起來再激烈，那背後也透著兩邊暫時不想徹底撕破天的心態。

  反觀毛熊那邊，不存在什麼貿易戰，鷹和熊之間都是直接互相沒收對方資產的。它兩的爭端屬於是沒啥規矩圖窮匕見。

  也正因為此，林遠的這一舉動就很容易被有心人解讀為：干預貿易爭端的先兆，這自然會讓很多外資心驚膽顫。

  林園至此才明白，為啥要如此大動干戈地保護自己，同時又給自己天大的榮譽稱號。

  在充分調查之後全然明白了，Tesla外賣所採用的技術根本就和Tesla沒啥牽連，甚至和外資也沒啥牽連。也就是說，Tesla外賣其實就是掛了Tesla的名頭而已，實際的技術工作完全就是林遠在主導。

  但這裡頭最麻煩的在於，林遠早就將Tesla外賣最核心的「AI管理者」算法的智慧財產權讓渡給了Musk，實際上林遠開源了一個法理所有權不屬於他的算法。

  這種操作在商業上屬於徹頭徹尾的泄密行為，但林遠真的沒有多想。因為對他來說，把算法所有權讓渡給Musk是他自己出於君子之諾，他和Musk都知道算法其實全都是林遠一個人弄出來的。

  因而林遠也就對開源一事毫無心理負擔，他還提前去和Musk商量過，後者也挺支持他的。

  因為如今這算法明面上歸屬於openai公司，而openai由於股權成分複雜，正越來越變得南轅北轍，以至於被人戲稱為「closeai」，因為它一點也不openai。

  林遠能感受到一點Musk的無奈，因為這與他創立Tesla和SpaceX這些公司的初衷越來越背道而馳，但是他對此無能為力。

  所以，Musk也是很樂意看到林遠頭鐵開源這套算法的，並且他還為林遠的開源鋪平了法律層面的路子。

  Musk讓Tesla的法務準備好了充分的文件，用以硬凹「AI管理者」算法其實使用借鑑了大量開源軟體，鑑於開源軟體的許可證污染--使用開源者也必須跟著開源，所以開源這套算法在法理上是理所應當的。

  用Musk的原話來說，「openai已經花了200億刀，我也不知道還要花多少錢才能看到盈利。這裡的一切都太低效了，Lin，你也知道，雖然0~1的靈光一閃萬中無一。可是我們這裡沒有1~100的能力，這真的很讓人沮喪。

  我越來越發現，就算設計的再好，似乎我們這裡解決不了生產的難題。

  所以我受夠了，我本來想用你Tesla外賣的成功案例說服這裡的這幫人，可是他們完全醉心於純粹的軟體產品。

  他們還是喜歡輕資產玩概念，未來會怎麼樣，我也不知道。

  我們的金融策略拖垮了一切，當靠著不產生價值的金融產品就可以攫取巨額收益的時候，閾值就被拉高了，其它各行各業的頭部收益也必須達到金融行業的水準，否則最聰明的那些人為什麼不去從事金融呢。」

  林遠挺理解Musk的無奈的，對岸那邊最聰明的腦袋都一頭扎進金融行業了，更可怕的是金融行業的利潤率向其它行業蔓延之後，AI領域那幫高管們是不是也要對比下金融行業的薪資。

  如果兩個行業的收入差距太大，人們不禁會思考一個問題--那還搞什麼通用AI，幹嘛不圍繞金融交易去研發特定的量化交易AI軟體得了。

  可是這類專用於金融領域的AI工具又顯然不足以拿來講故事，也支撐不起一個未來的萬億級別的龐大產業鏈。

  所以最後就只好陪皇太子讀書，其它高端行業也跟著把人力成本抬上去。於是就有了openai已經花了200億刀還沒看到盈利希望的局面。

  如果說Tesla在電動車領域已經卷不過後來者們，但至少還保留了一個先行者的名頭。那在AI領域，openai這朵還沒結果的花骨朵，讓Musk有一種隨時凋零的危機感。

  因為鷹國的效率實在太低了，而AI大模型又是一個不需要龐大產業鏈的新興領域。

  造電動車需要上下游供應鏈上一大堆配套企業，這些企業不可能先全部建立好之後再開始造車，這其中還涉及到規模效應帶來的成本問題等一大堆問題。

  但是AI領域目前不存在龐大的供應鏈體系，頂多就是GPU算力卡再加上一大堆算法工程師。GPU算力卡雖然NVDIA一騎絕塵，可是人類工業歷史上從來沒有靠一類設備就卡死競爭對手的先例。

  舉一個很簡單的例子，電動車供應鏈條上各個環節的企業加起來的總市值，肯定比巨頭NVIDA要大的多得多。

  規模化和成本控制遠比一兩個技術難題來得難解決的多，這是很反常識的，人們往往覺得工業王冠上的明珠是多麼的璀璨，可是用最低的成本製造出一個打火機，本身也是一項非常厲害的藝術。

  當這種規模化和性價比優勢體現在製造業的各個環節，其累加起來的優勢是遠超一兩個高精尖技術的。

  尤其是對於AI領域來說，這個領域的更新換代實在太快，變數也太大。

  龍鷹在AI領域就算有兩三年的差距，但是所有人都清楚，即便給鷹國三十年，它也不可能重建起製造業體系了。

  一把利劍無法戰勝一個方陣嚴密的軍團，這就是現實。

  這也是Musk無奈所在。

  其實在Tesla靠著龍國產能崛起的那一刻，Musk心裡就已經明白了。

  林遠攪動的風雲還在持續。

  （還有更新耶）