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日期: 2024-06-13 | 来源: 格隆 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
就好像如果能买到最先进的芯片、卡脖子问题解决了，国内大厂有了足够的算力，所有问题都能迎刃而解。
真的是这样吗？
真的不是这样！
芯片是什么？它依然是“技”，是理论的产物，是在有创新的人文氛围中自然而然、必然会产生的一种产品。
为什么，直到意识到被卡脖子了，才想着要去自研芯片？
这种感觉就像什么呢？
不论是一百多年前、还是过去几十年、甚至未来很长一段时间里，我们总是只想着抄答案，而不去关注产生答案的这个过程。
只要我们仍然困于这种逻辑错误中，就永远会在关键技术上被卡脖子。
如果走不出去，说实在的，就算现在解决了被卡脖子的芯片技术，我们真的能跟上AI时代的浪潮吗？
这不是灭自己志气、长别人威风，客观陈述下事实。
“有了足够多的算力，就能训练出最先进的AI，甚至还能实现反超。”
这种观点的搞笑程度，就相当于我烧足够多的柴，就能把飞船推上太空一样。
就是这么滑稽。
就算你烧柴的能源比火箭多一万倍又怎么样？全部都是无效功。
在GPT真正成功之前，国内没有任何一家团队有过做大模型的想法。
而OpenAI是2015年成立的，你能说大家没听说过这种方向吗？
肯定都是知道的，但如果不看到实际的利益，是没人愿意去做的。
于是你能看到，从无人无津倒突然爆火，在最基本的算力问题都没有解决的时候，市场上突然出现了“百模大战”的混沌场面。
要么不搞，要么扎堆去搞。
搞得好不好呢？
据不完全统计，截止2024年初，国内已有243家AI大模型。
其中，通用模型39个，行业类的金融模型25个，工业模型23个，科研17个，医学13个，教育13个。
印象中，每当某个大模型出来，该公司必拿GPT3.5或者4对标，宣称在某些方面“不落下风”，有的号称在参数更少的情况下性能相当，有的甚至宣称“全面领先”。
实际上体验过的都清楚，差距真的很大，离3.5都还有很大差距。
什么意思呢？
就是你永远是一个模仿的角色，而且模仿得很死板。
为什么会这样？
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