$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$  $特斯拉(TSLA)$   最近pltr大跌，我觉得做空者burry的核心逻辑Claude会抢占PLTR的市场逻辑漏洞很大。大部分人有个误区，burry也是在这个误区里：Ai其实方向是完全自动化，但其实llm并不代表Ai的全部，pltr不做llm，打个比方fsd也不是llm。llm能做很多事情比如完成白领编程工作、检查安全漏洞，能做AI助手，但是不代表所有涉及Ai的事情也就是完全自动化的事情都可以让llm助手做。把Ai简单理解成llm软件以及升级成龙虾助手之类的是大多数平常人的误区。pltr的优势其实也在于它不做llm，他做的是企业搭建llm平台的底层数据连接。换句话说只要有好的llm他也可以随时替换，但操作系统不换。但中小企业不用搭建Ai操作系统，只是跑跑龙虾的需求，因为大部分中小企业没有非常复杂的数据流和供应链产业流。说白了PLTR只适用于及其复杂产业链和数据流的高端制造业和政府服务。PLTR在构建产业链回归方面的能力是随着llm的进步加强的。

编程和写文章读财报大部分白领工作是因为已经有人类巨大的语料库。但是pltr和特斯拉的语料库获取除非你从头开始一点点服务客户。

大模型训练数据源头在于语料库。大语言模型以及能编程能查软件漏洞能读财报分析数据的模型，在于已经有人类历史上丰富的语料库。

工业化大模型的语料库只能通过服务工业化制造企业的过程中一点一点的获取。

自动驾驶大模型的语料库只能通过服务开车的人，通过汽车收集，只有两三千辆车的几乎是瞎忙乎。物理世界的语料库也只能通过真实物理场景收集。

只通过大语言模型连语料库都不具备的前提下，就觉得可以掌握这个世界所有大模型的想法是荒诞的。

物理世界模型和工业完全自动化模型是未来Ai很大的两个饼，但能吃上饼的人都已经在桌子上了。

下一个阶段也要看谁掌握的数据更有价值，而不是泛泛的互联网人类数据。