關于DeepSeek 馬斯克評論了兩條帖子 AI將無處不在(2)
降低訓練成本將提高 AI 的投資回報率。短期內(nèi)，這對訓練資本支出或“能源”主題不會產(chǎn)生積極影響。目前“AI 基礎設施”贏家面臨的最大風險是：r1 的精簡版本可以在高端工作站（如 Mac Studio Pro）上本地運行，意味著類似的模型將在約 2 年內(nèi)可以在高性能手機上運行。如果推理計算轉移到邊緣設備是因為“夠用了”，那么我們將面臨一個截然不同的世界，出現(xiàn)不同的贏家——即我們將見證有史以來最大規(guī)模的 PC 和智能手機升級周期。人工超級智能已經(jīng)非常接近，但沒有人真正知道超級智能的經(jīng)濟回報會是什么。如果一個耗資 1000 億美元、在 10 萬多個 Blackwells 上訓練的推理模型能夠治愈癌癥和發(fā)明曲速引擎，那么 ASI 的回報將非常高，訓練資本支出和能源消耗將穩(wěn)步增長。這對于使用 AI 的公司都非常有利，極大地提升了分發(fā)渠道和獨特數(shù)據(jù)的價值。美國的實驗室可能會停止發(fā)布其前沿模型，以防止對 r1 至關重要的知識蒸餾。
Grok-3 的出現(xiàn)可能會顯著影響上述結論。這將是自 GPT-4 以來首次對預訓練擴展定律的重要測試。就像通過強化學習將 v3 轉變?yōu)?r1 一樣，提高 Grok-3 的推理能力也可能需要幾周時間?；A模型越好，推理模型就越好，因為三個擴展定律是相乘的。Grok-3 已經(jīng)表明它可以完成超出 o1 的任務，超出多少將變得很重要。
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