探索AI投资：从基础学习到未来趋势

来源：道说区块链

在最近的一次线上交流中，有观众留言询问关于如何进入AI领域学习的问题：应该读哪些书？订阅哪些杂志？采用何种学习方式？针对这些问题，我认为答案取决于学习的目标。

我的学习目标很简单：并非成为AI领域的专家，也非为了在此领域谋生，而是为了更好地了解AI的发展动态，从而找到适合自己的投资机会。

基于这一目标，我认为最重要的是理解AI的核心逻辑，以便对未来AI的新动向做出初步判断。

要理解AI的逻辑，可以从一些介绍AI基本原理的书籍入手。例如，《这就是ChatGPT》（作者斯蒂芬·沃尔弗拉姆），这本书被奥特曼推荐过。

该书从最简单的概念讲起，介绍了大语言模型背后的数学原理和工作机制。只要具备基本的加减乘除知识，就能轻松阅读。

如果阅读过程中感到吃力，甚至只需读完前几章，也能大致理解大语言模型的基本原理。

通过这些内容的学习，可以明白为何大语言模型训练需要GPU、数据和算法，并了解它们各自在训练中的具体作用及功能。

进一步思考，你还能理解英伟达为提升大语言模型训练效率所做的优化，以及它为何收购某些小型公司——这些公司到底在技术上扮演了什么角色。

顺着这个思路，我也意识到目前市面上许多所谓的“去中心化算力”项目多为伪概念。这并非因为去中心化算力的方向错误，而是在现有的英伟达框架下，很难设计出理想的去中心化算力系统。

要实现真正意义上的去中心化算力系统，或许需要对GPU的设计进行重构。若强行使用英伟达的现有框架构建这样的系统，最终可能只是实验品或展示品，难以与中心化的算力系统抗衡。

在掌握了AI的基本原理后，无需再深入研究复杂的数学问题，接下来应关注AI的应用场景和发展趋势。我推荐阅读万维钢的《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》。

这本书的优点在于想象力丰富且逻辑严密，能够帮助我们理性推测和想象未来AI普及的世界会是什么样子。

除了上述两本书之外，我并未专门阅读其他书籍，主要依赖网络资源（如微信公众号、推特等）获取信息，关注最新动态，并以此为基础扩展对AI的理解。

比如，我们知道ChatGPT是基于大语言模型，其核心是训练AI对语言的理解能力。然而，人类智能远不止于语言，我们还有多种感知世界的方式。因此，AI领域的文章经常提及其他类别的AI发展，例如行为模型、空间模型等。

这些知识拓宽了我们对AI的横向认知，让我们了解到AI的发展覆盖了诸多领域。其中有些领域仍处于研究阶段，而有些已经崭露头角。未来几年，这些领域很可能孕育出各自的“ChatGPT”。而当新的“ChatGPT”出现时，又需要多少云计算、算力和GPU支持？

这些问题都极大丰富了我们对AI领域投资的理解和想象。

此外，我还建议大家多参考一些知名风投机构对AI发展的总结和分享。例如，最近我阅读了红杉资本对AI领域的一些见解，其中提到了未来可能出现的“智能体经济”，即由AI代理之间的交互形成的新经济体。

红杉资本强调，这种经济体必须具备三个要素：

第一是永久身份；第二是无缝通信；第三是安全。

看到这三个要素，我立刻联想到了区块链技术。这不正是区块链技术的三大优势吗？加密钱包可作为AI的永久身份，基于智能合约的交互实现了不受干扰的无缝通信，而去中心化的抗审查特性则确保了AI智能体的安全。

以上便是我个人学习和了解AI的方法，希望对大家有所启发。