在我看来，这可能是我们@a16z前100个AI应用报告中最有趣的数据。 我们查看了前6个最受欢迎的LLM的“亲和力评分”。 例如，如果你是Claude或Perplexity的用户，你最有可能使用哪些其他应用？ 这给了我们AI消费者的迷你档案👇 - ChatGPT = 企业家（Upwork, Mercury, Replit） - Gemini = 有志的编码者（HackerX, Programming Hub） - Perplexity = 生产力极客（Readwise, Claude, Arc） - Claude = 知识分子（Snipd, Readwise, Monica） - Deepseek = 在中国的人😂 - Grok = 作家/学生（Notewise, Grammar Check）

华盛顿经典的深层国家思维围绕技术的关注点纯粹是*控制*和*风险*，缺乏对技术/开发者生态系统运作的理解。 正如@DavidSacks所说：为了让美国的AI堆栈获胜，我们需要最大化市场份额。这意味着要最大化由美国模型在全球范围内运行的美国硬件推断的代币。 为此，我们需要最大化： a) 在我们的硬件上训练的模型 b) 在我们的硬件上进行推断的模型（NVIDIA、AMD等） c) 在我们的硬件和模型上构建的开发者（无论是开放的还是封闭的）。 对于任何技术人员来说，这显然是一个开发者+平台的飞轮——与经典生态系统如Windows+x86没有区别。 它们是相互关联的： (a) 在任何平台上构建的开发者越多，该平台就越好，从而吸引更多的构建者，依此类推。 (b) 在当今快速变化的模型架构中，它们是相互依赖的：模型架构影响硬件选择，反之亦然，通常是一起构建的。 拥有美国堆栈及其在全球的版本为我们建立了护城河。 反之亦然：一个获得使用的替代堆栈（库、优化、github代码、HF模型使其更好）将侵蚀我们的市场份额。这是许多经典华盛顿思维所忽视的关键洞察。 拜登的出口管制和扩散规则复杂、繁重，专注于控制而不是出口我们的技术。它们通过两个关键错误，以一种明显的悲观和控制为中心的心态，驱使我们的盟友进入一个替代堆栈。 (a) 使美国的开源开发受到抑制，并未预见到DeepSeek和中国OSS模型的扩散[1] (b) 对中国半导体生产能力的判断失误[2]。 走这条路将导致一个世界，往往选择华为+CloudMatrix+DeepSeek/Qwen。 我们面临的挑战是阻止这种结果的发生——确保我们的硬件和模型（无论是封闭的还是开放的）在全球范围内得到使用。这是总统关于美国AI在全球主导地位的愿景的核心，也是AI行动计划所要实现的目标。