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　　面向具身的基础模型或者基座模型，最终还是要在真实场景中去得到锻炼迭代。只在仿真或者在实验室去做，永远难以接近真实场景所需的泛化能力和精准度，也很难普及开来。我们必须要通过实际的部署来实现规模化，其实无论是对于大语言模型还是具身来讲，规模化还是一个非常重要的话题。其次，从路径上来看，其实我们可以快速回顾一下智能驾驶。过去十年的时间里，有像Waymo这样的企业，希望一下就能把复杂的事情做到无人化；也有像Tesla这样的企业，走渐进式路线，从一开始仅能做到车道线保持，然后学会了变道、并线、上下匝道再到城区驾驶，整个过程中都在不断地采集数据。我们会认为，渐进式的路线其实是我们具身智能公司能够去形成突破并构建护城河非常关键性的选择。其实人工采集的训练数据量即使达到27万小时，相比我们整个人类的语料数据量还是差很多。将来为了更大数量级的数据采集，要付出的代价会越来越高。它的成本性、可持续性到底如何，我还是抱有一个问号。

　　我们看到营销预算里的一个最大的变化是过去大家可能把钱更多地花在广告上，但现在其实更多的预算在往达人营销迁移。新一代的很多科技产品、AI产品，其实一半以上的预算都投放在了达人营销上，而不是传统的投流广告上。所以这里面就产生了每年上百万美金的达人投放预算，但是这个投放过程在过去是非常低效的，这也成为客户本身一个非常亟待解决的问题。所以你只要能做到一个比过去的agency更高效，规模更大，然后体验更好的产品，那客户就一定会来尝试。另一个角度上，在平台开始有客户之后，就会开始有新的达人上来接单，而它是一个自动化的流程。所以那就意味着其实客户越多，达人就会越多，达人接过一单之后，对平台有信任，那客户那一侧的体验显然就会更好，那就会有更多客户进来。这其实就构建起来了一个飞轮，他们相互之间不断地撬动，所以这也是一个双边网络的独有优势。

　　今天所有的人，包括一级二级市场，针对于供给侧几乎是无条件投入。大家会要更强的芯片，更大的集群和更强的基模，capex也从24年的2000亿美金提升到了25年的4000亿美金，明年可能就万亿以上。另一方面，模型的成本逐步下降，芯片的性能逐步提升，未来三年我们可能会比现在多1000倍的token的产量，但大家从来没有怀疑过它能不能被消耗掉。大家都认为，只要算力足够便宜就一定能被消耗掉，我觉得这个其实是不一定。那么我们再看需求侧，MIT之前有一个分享讲到今天大概只有5%的PUC是真实落地并且带来了数百万美金的收益。这个跟我们过去两年在整个市场上看到的情况是高度近似的，今天大模型落地是极其单调和重复的，无非就是chatbot、知识库、合同审核，打标签等，其实根本就没有切入到核心业务，