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2025 年人工智能新創公司的機遇 *更新*
「當所有人都在爭先恐後地實施 GPT-5 時，有些人卻還在賣按鈕賺錢」。2025 年真正的 AI 商機不在於重新發明輪子，而是在不耗費預算的情況下解決實際問題。被低估的利基市場：不會讓客戶覺得像在「黑鏡」（Black Mirror）裡的個人化服務、能分辨感冒與急診室的醫療照護助理、為討厭 Excel 的中小企業提供分析服務。成功嗎？不是那些擁有最強大人工智慧的人，而是那些能讓人工智慧易於使用、實用且可持續發展的人。Newsletter新淘金潮：歷史、比較與未來展望
1896 年克朗代克淘金熱：10 萬人前往育空地區，幾乎沒有找到黃金 - 賣鏟子的人才是贏家。AI 是一個新的淘金熱，但卻有著重要的差異：供不應求（而非如網路泡沫時的相反情況）、即時的經濟價值、財務穩健的公司。我們正處於 1995-98 年的互聯網時代。歷史的教訓？中級技術技能曇花一現，領域知識則價值永存。賣鏟子好還是淘金好？Newsletter進步的假象：模擬一般人工智慧卻無法實現
我們不是在打造 AGI，而是在打造一個越來越令人信服的假象。在 2025 年，一般智慧將不會從單一系統中出現，而是從協調的專門 AI 馬賽克中出現：LLMs、影像產生器、AlphaFold。量子計算有望超越計算高原（根據 IBM 的說法，消耗量為 -99%），而微軟與 Google 則以截然不同的方法進行競爭。挑釁？如果人類意識本身就是新興的幻象，或許「代理」的 AGI 比我們想像中更像我們。Newsletter草莓問題
"草莓有幾個 'r'？"- GPT-4o 回答 "2"，六歲小孩知道是 3。問題在於標記化：模型看到的是 [str][aw][berry]，而不是字母。OpenAI 並沒有用 o1 解決這個問題，而是透過教導模型「說話前先想清楚」來避開這個問題。結果：在數學奧林匹克競賽中以 83% 對 13%，但只花了 30 秒而非 3 秒，成本也高出三倍。語言模型是非凡的概率工具，但仍需要人類來計算。Newsletter大騙局：為什麼 AI 比它自己承認的更瞭解情緒？
82% 的 AI 對比 56% 的人類情緒智力測驗準確度 - 日內瓦和 Bern 的研究打破了我們最後的迷思。ChatGPT-4 不僅在現有的測試中勝過人類，還創造了與專業心理學家無異的新測試。微表情、語音分析、情境理解 - AI 能讀出我們自己無法辨識的情緒。問題不再是「它能夠理解情緒嗎？」而是「我們該如何利用這種優異的理解力，同時保持人類價值為核心？Newsletter法學碩士的演進：市場簡介
在主要基準上，頂尖 LLM 的差距不到 2 個百分點，技術戰以平手收場。真正的 2025 大戰在生態系統、分銷和成本上上演：DeepSeek 以 560 萬美元 vs GPT-4 的 7,800-1,900 萬美元證明了自己的競爭力。儘管 Claude 贏得 65% 的技術基準，ChatGPT 仍在品牌上佔有主導地位 (76% 的知名度)。對公司而言，致勝策略不是選擇「最好的模式」，而是針對不同的使用個案，協調互補的模式。第 3 頁，共 3 頁