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步骤6:《九秀直播》從外形上來看,H1就是N2的加長版,也許叫做N3更合適H1火箭從1986年一直飛到了1991年,但原計劃要在1992年接棒的H2火箭卻因為LE-7氫氧發動機的難產而一直拖延到1994年才迎來首飛,這型氫氧發動機采用了分級燃燒循環方案,采用相同設計方案的隻有當時還在服役的航天飛機的主發動機,堪稱可以直接對標當時世界上最先進水平,推力水平也要高於歐空局同時代同類產品。H2火箭采用二級構型,一級使用LE-7發動機搭配固體助推器,二級保持LE-5不變,芯級直徑增加到4米,運力再次實現翻倍,國產化率為100%,是日本真正的“國貨之光”。為了實現全部國造,日本在H2火箭研發上燒掉了25億美元。這可是上世紀80年代的25億美元,這個錢有多值錢呢,這麼說吧,1985年,我國的外彙儲備是26.44億美元。如此不計成本的燒錢,按照日本當時公布的目標就是:最大可靠性和最小發射成本。但是理想與現實之間的鴻溝終於還是過大了。實際情況是日本國內的航天市場根本就支撐不起H2這個運力的運載火箭的發射任務,即使H2能滿足的發射任務需求再多樣化,支持一箭多星的湊單,國內發射任務也差不多還是一年一發的發射量。既然國內支持不了,那隻能嚐試去國際市場接單,但由於氫氧發動機昂貴的使用和發射成本以及追求全國產化的執念作祟,H2的單次發射成本高達1.5億美元,這個發射費用比當時歐美的平均發射費用高50%,是俄羅斯發射費用的2倍。如此高的發射費用加上個位數的發射樣本,讓原計劃要去國際發射市場競爭的H2隻能成為看客。好巧不巧,1998年和1999年,H2火箭在5次成功發射記錄後,迎來了兩連敗,發射成功率一下從100%降到了71%,這下連高可靠性的“人設”也打破了,變成了“最低可靠性和最高發射成本”。。
步骤7:夜月直播作為中國的高科技公司,我的觀點是技術一定要有團隊去跟蹤。《中國企業家》:在底層的,它還是大廠的遊戲,因為你的技術能力,算力,模型的訓練,隻有大廠做得了,在生態上創業公司才行。周鴻禕:我不這麼看,它為啥能變成一個革命,五個鏈條都做得很好。第一,ChatGPT能做出來,除了OpenAI的努力,實際上所有的成果都不是OpenAI,裏邊用到的各種算法,各種模型,都是美國幾十年下來,包括穀歌很多公司、大學、實驗室,公布了開源的算法、論文,這種集大成者,所以ChatGPT是很恰當地把這些成果用到了一起,這是對我們第一個啟發,我管它叫Open Source(資源開放)。我認為是新時代的集中力量辦大事,大家一定要相互交流成果,而不是封閉起來,畫地為牢。第二,OpenAI和微軟的合作模式,OpenAI更像是有理想的研究機構,它選擇了一條最難的任務就是做強人工智能,用通用大模型解決通用問題。如果沒有這種格局和長期主義,即使是微軟、穀歌、Meta這些公司也不行,公司大到一定時候,最大的障礙是實用主義,我承認我們有人工智能研究院,也培養了很多專家,但我們也是實用主義觀念。第三,確實需要產業化公司的介入。大廠的介入,不光是算力,它要解決幾個問題:1.ChatGPT的成功一部分是技術,一部分是產品體驗,還有一部分是工程化,這裏邊看起來很簡單,把多少億的數據送進去進行訓練。我認為這次ChatGPT成功,微軟出了很多算力、工程師,幫它解決工程化的問題。2.公司比較擅長的是用戶產品體驗,很多做研究的科學家可能技術完成了,但這東西有人沒有人用,因為用戶體驗很重要。蘋果手機再有App Store,如果它的體驗界麵做得不好,這個產品也是不能成功的。所以我覺得微軟在這方麵的貢獻應該做了很多。3.最後這件事還要找到商業模式,因為運算的成本很高,訓練、推理、運轉的成本高,如果找不到商業模式,這事難以為繼,但你讓科學家們去想掙錢的事,可能會錯位。這應該是商業公司來做。4.生態。光有大廠是不夠的。大家現在都意識到了這東西像一個操作係統或者像雲服務、App Store一樣,無論你打什麼比喻它上麵一定要有垂直的應用。我是覺得國內要做,無論誰做這大模型,都要早點開始考慮不能把它做成封閉的,而是把它變成開放的市場的概念。5.麵對用戶。強大的用戶流量的反饋,上億的用戶,個人和企業都能用極低的門檻,使用ChatGPT,這裏麵用戶使用意圖的猜測,使用問題滿意度的反饋,都會給ChatGPT帶來不斷的改進,推動智能飛輪越轉越快。中國不能缺席《中國企業家》:剛才您說的ChatGPT在美國是開放的勝利,而不是大家關起門來自己搞。周鴻禕:我力圖總結它成功的經驗,我覺得從技術、語料、戰略上,我們都能做。我們中國人的工程化能力很強,模仿能力也很強,後來居上也不是不可能,現在最關鍵的難題是大方向和目標,別人已經給你驗證出來了,剩下就是時間問題。我覺得可能需要在機製上有真正的創新,要不然很有可能畫虎不成反類犬。我粗略總結幾個詞:第一肯定是開放,第二是合作,第三是Open Source。《中國企業家》:咱們之前已經談過一部分,數據的汙染有可能會存在自我修正嗎,怎麼樣讓它避免和人類為敵呢?。

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