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"互联网女皇"发340页AI趋势报告:OpenAI令人担忧

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报告还指出,尽管训练一个顶尖AI模型的成本如今已高达 10 亿美元,但模型的“推理成本”(即用户使用AI进行输出的花费)却在急剧下降。她援引斯坦福大学的研究数据表示:按每百万个Token计算,推理成本在过去两年内下降了99%。


在竞争格局方面,米克尔强调,当前的AI竞赛也正出现“前所未有”的剧烈变动:竞争对手以极低成本复制彼此功能,特别是在开源模型和中国技术的推动下,市场节奏明显加快。

她引用英伟达的数据指出:2024年推出的Blackwell GPU,在每个Token上的能耗,仅为2014年Kepler GPU的十万分之一,显示出硬件效率的惊人提升。




与此同时,谷歌的TPU(张量处理单元)、亚马逊的Trainium芯片也正在自家云平台中进行大规模部署。米克尔认为,这些项目并非附属业务,而是科技巨头“基础性押注”,意味着AI将成为未来全球数字基础设施的底座。


尽管AI的技术进步速度令人惊叹,但它在财务回报方面仍未跑赢历史上的其他技术革命。米克尔指出,虽然风投资金正以创纪录的速度涌入AI领域,但目前大部分AI公司依然处于高投入、低回报的早期阶段。训练和部署AI系统所需的计算资源与基础设施,意味着极高的前期资金消耗。




米克尔坦言,这对消费者和企业是利好:服务能力快速提升,使用成本显着降低;但对于投资者而言,我们还无法判断,哪些公司最终能熬过烧钱期,成为长期可盈利的下一代科技巨头。她写道:“只有时间会告诉我们,这批AI追梦者,最终会落在赚钱方程式的哪一边。”



值得注意的是,AI的全球扩散路径与互联网1.0时代完全不同。当年,美国是技术起点,随后才逐渐扩展至全球。而ChatGPT自2022年底发布以来,几乎是同时在全球多个地区引爆,打破了技术传播的传统节奏。
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