AI开展范式面对转折点“暴力美学”遭受瓶颈

  依靠“ Scaling Law”（缩放规律）——即经过堆砌算力、扩展模型参数和数据量来提高功能的开展形式——或许正触及天花板

  互联网上揭露可用的高质量文本、图画数据已被大型模型根本耗费殆尽。未来的数据获取本钱将急剧上升，甚至有或许引发版权和数据隐私的剧烈抵触。

  “数据质量”比“数据量”更重要。单纯堆砌低质数据不只作用递减，还或许让模型功能“中毒”。

  模型功能的提高速度已开端低于算力投入的上涨的速度。练习一个比当时最强模型再提高10%的模型，其本钱或许是几何级数的增加，从经济上看已不合算。

  如他所说，各大科技巨子已囤积了海量算力，但怎样更高效地使用这些算力，而非一味寻求更多算力，成为新课题。

  当时的Transformer架构或许潜力已近发掘殆尽。在现有架构下，单纯的扩大没有办法处理模型的实质缺点，如“错觉”问题、逻辑推理才能不行、能源耗费巨大等。

  苏茨克维所指的“回归研讨”并非否定大模型的价值，而是呼吁一场新的范式革新，要点或许会集在：

  对巨子公司：竞赛焦点或许从“算力军备竞赛”转向“基础研讨打破才能”。具有顶尖基础研讨实验室的公司（如OpenAI、DeepMind）的长时间价值会愈加凸显。

  对草创企业：时机不再局限于练习千亿级大模型。在笔直使用、模型优化、数据清洗、新式算法等详尽区分范畴会呈现很多时机。单纯靠“咱们有个更大模型”的创业故事将难以获得出资。

  对芯片和云核算公司：短期需求仍然微弱，但中长时间看，假如算法完成革新性打破，对算力增加的需求形式或许会改动。商场将更重视能效比，而不只仅是肯定算力。

  对出资界：出资的人要更专业的眼光来区分什么是真实的“技能打破”，而非只是被参数量和算力耗费所招引。出资周期或许拉长，需求更多耐性支撑底层研讨。

  苏茨克维的结论可视为对当时AI职业过热出资和同质化竞赛的一次“清醒剂”。假如他的预言成真，意味着AI范畴将进入一个深水区：

  中长时间：职业的下一波爆发式增加，有必要等候一次类似于“Transformer”等级的基础性、架构性的研讨打破。在那之前，职业或许会阅历一个从“疯狂”到“镇定”再到“厚实立异”的调整期。

  这实际上为AI的健康和可持续开展指明晰方向，即从“大力出奇观”的工程化年代，迈向一个更需求原始立异的科学驱动年代。

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