数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧，但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出，通过递归自我改进，AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步，它可能参与解决大型数学难题，如黎曼猜想。同时，数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
近期，一家面向消费者的 AI 效率工具 Cove 获得世界顶级投资者 600 万美金种子轮投资，红杉资本及Elad Gil、Lenny Rachitsky、Scott Belsky等知名天使投资人参与了该项目投资。
红杉资本的报告曾指出，AI产业的年产值超过6000亿美元，才够支付数据中心、加速GPU卡等AI基础设施费用。而现在一种普遍说法认为，基础模型训练的资本支出是“历史上贬值最快的资产”，但关于GPU基础设施支出的判定仍未出炉，GPU土豪战争仍在进行。
在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 ：The Agentic Reasoning Era Begins》中，讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考，向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会，行业认知的重要性被高度重视起来，过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。
生成性人工智能正从快速预训练响应向慢速深度推理转变，开启自主应用的新篇章。
具身化AI的未来突破“GPT-3时刻”；三类数据策略，互联网、模拟和真实机器人数据的结合；虚拟世界与现实世界的连接，基础Agent的愿景
AI领域的未来在于通用性和长期可靠性：目前AI已经解决了很多问题，但还需要解决跨领域的通用性问题和时间维度上的计算与测试效率。
6月份，著名风投基金红杉资本的合伙人 David Cahn 写了一篇极具“挑衅性”的文章，名为《 AI 的 6000 亿美元问题》。
智东西8月29日消息，瑞士轮腿式机器人创企Swiss-Mile今日宣布获得2200万美元种子轮融资，由亚马逊创始人杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）通过贝佐斯探险基金（Bezos Expeditions）和红杉资本领投，亚马逊产业创新基金、舰队投资（Armada Investment）以及现有投资者线性资本（Linear Capital）跟投。
AI资格赛已经结束，下一阶段建设为王，巨头和初创如何继续赢得下半场？
