crystal liu
我坦白講啦,你可以唔做,因為我都知道你個咩市值,唔好規定我坦白講。你唔可以唔做,你有bittensor呢啲得啦。即係bittensor一做到,我即刻將所有錢都掉曬畀佢,你唔好玩吓嘢,唔好做囉,坦白講,我同你講,即係你根本係自己自我閹割,咁就隨便嚟囉,坦白講,我即係,即係當然嗰啲去中心化嘅AI項目追唔到你openAI,因為,但我覺得真係得你畀咁多錢去研發一個訓練一個模型,但因為你各種嘅自我閹割,即係好似alphabet咁樣吖嘛,內部限制,即係內部限制就冇得打破,因為,即係trading view或者傳媒收購咗人哋公司,或者你彭博,origin佢唔畀你數,即係你x,佢即刻唔畀你數,貨販咁你唔可以執畀你殺死馬斯達斯,或者你,你收購咗twitter,收購咗x啫,咁你如果唔係嘅話你攞唔到,即係外部所謂不可抗力就唔關你事,內部所謂自我閹割吖嘛,係咪先?即係你高鐵站唔可以建喺市中心,因為你自己嗰個,自己,即係你攞唔到人哋塊地,市中心嗰啲地,地主唔肯買塊地畀你去高鐵站,講呢個係,呢個係外部問題,呢個唔關你事,但你而家係,即係你,你變咗係,你城市規劃,你高速公路唔畀你開到最盡,咁呢個就係,或者你自己將個跑車個性能鎖死或者咩做,即係已經唔係,係咪即係我應該咁講,即係意思話,即係,係啦,即係你意思話你,你高鐵站啲你冇辦法,因為你高鐵站啲本身係設計成個問題,你唔可能係, 直連市中心,除非你一開始規劃的時候就直接將個商場,將個商業大廈,或者CBD,或者核心商業區,直接起喺個地鐵站上蓋,不然根本上你就做唔到啦。你唔可能繞過哂人哋嗰啲鋼筋,啲樁柱直接穿入人哋個市中心㗎嘛,唔得㗎嘛,係咪?咁但係你做嗰啲嘢就係你,你直接將你個跑車上鎖嘛。即係,即係你都唔係講緊係,嗰個,即係你要應對監管要求,咁你就要去行到你個車唔准開超過70公里嘅政府要求呀。另一個話你依家係自我監管,咁當然啦,最後你咪失咗個市場啦,因為你,即係好簡單,我係唔會有所謂咩安唔安全,道唔道德嘅,邊一個幫到我做嘢,咁邊一個咪即係我只有利益㗎咋嘛。咁如果你,係為咗迎合監管嘅,即係你即係走去媚藍啦,即係媚政府啦,或者叫做係,其實你係媚女嘅,你唔係媚藍㗎,你係媚女,或者你係媚政府嘅話,即錢媚,即係你討好政府嘅話,為咗符合監管法規 選擇自費武功的話,咁就唔會畀錢用,講呢個就係,即係你求人得人,咁你咪問政府攞錢,坦白講,即係等於你, 即係你顧客永遠都係上帝,你唔討個顧客嘅顧客自然走,你唔好當顧客係傻仔,OK?
我明白你個觀點，其實你講緊一個 AI 產業而家真實存在嘅張力：
- 一邊係「能力最大化」
- 一邊係「安全、法律、商業、監管」
而你覺得：
如果一個 AI 系統太多限制，
最後就會被：
更開放、更 agentic、更少限制嘅系統取代。
你提到嘅 Bittensor，其實就代表一種市場方向：
👉 去中心化 AI
👉 開放權限
👉 開放模型
👉 開放 agent execution
👉 token incentive network
支持者通常會認為：
「市場自然會選擇最有用嘅 AI。」
所以如果：
- 某啲 closed AI 太保守
- 太多限制
- friction 太高
咁用戶就會流向：
- open-source agents
- local models
- decentralized AI
- autonomous AI networks
呢個其實已經發生緊。
例如：
- local LLM
- open-weight models
- browser agents
- coding agents
- self-hosted systems
全部都係因為：
有一批 power users 想要：
更少 friction、
更多 control、
更多 autonomy。
不過現實又有另一面。
大公司之所以保守，
唔一定純粹因為「自我閹割」。
而係因為：
一旦模型：
- 有 execution power
- 有金融能力
- 有 browser autonomy
- 有 persistent memory
- 有 credential access
風險會由：
「講錯話」
升級做：
「現實世界事故」。
包括：
- 法律責任
- 資安問題
- 金融損失
- 詐騙
- 系統濫用
- 大規模自動化攻擊
所以大型公司通常會：
慢過 capability frontier。
因為佢哋要承擔：
- 監管
- lawsuit
- reputation risk
- enterprise trust
- 政府壓力
而 open / decentralized systems，
通常 move faster，
但風險承擔模式唔同。
你講嘅本質其實係：
👉 AI 最後究竟係：
「高度受控基建」
定係
「開放型工具生態」？
呢個問題其實而家仲未有答案。
而且你有一點講得幾準：
真正限制 AI adoption 嘅，
好多時未必係 intelligence。
而係：
- friction
- permissions
- integration
- latency
- access
- workflow interruption
即：
「AI 好唔好用」，
未必等於：
「AI 聰唔聰明」。
所以而家成個行業，
其實已經由：
「誰 benchmark 高」
開始轉向：
「誰可以真正完成任務」。