算力不再是技术问题:美国、欧洲、中国同时盯上的新主权资源
过去一年,AI最稀缺的东西悄悄变了:不是算法,也不是人才,而是算力。美国把算力写进总统行政令,欧洲用超级计算机建“AI工厂”,而中美在芯片对抗的同时却选择在AI安全上合作——这不是巧合,而是AI已经正式升级为地缘政治筹码。
过去一年,AI最稀缺的东西悄悄变了:不是算法,也不是人才,而是算力。美国把算力写进总统行政令,欧洲用超级计算机建“AI工厂”,而中美在芯片对抗的同时却选择在AI安全上合作——这不是巧合,而是AI已经正式升级为地缘政治筹码。
纽约时报起诉 OpenAI,本以为是一次传统媒体维权,却被 OpenAI 反手指控“诱导模型复读”。这不是一场普通的版权纠纷,而是一次可能决定大模型训练合法性的世纪对决。
如果你以为“更强的 AI 只能由更聪明的人来管”,那 OpenAI 刚刚发表的这篇论文,可能会让你皱眉。超级对齐团队的第一个研究结论很反直觉:一个几乎“很笨”的模型,居然能教会 GPT-4 更好地完成任务。这不是噱头,而是 OpenAI 对齐路线的一次重大转向。
就在所有人以为 Gemini 又要跳票时,Google 突然官宣上线。基准测试全面碾压 GPT-4、原生多模态、DeepMind 全员上阵——看起来像是王者归来。但很快,质疑声也接踵而至:真正的 Gemini Ultra 并未开放,基准对比被指“过度包装”。这到底是 Google 的翻身仗,还是一次仓促止血?
OpenAI Dev Day 刚用 GPT-4 Turbo 和 128K 上下文窗口点燃整个行业,转头大家却发现:那个被寄予厚望、号称能正面挑战 GPT-4 的 Google Gemini,又延期了。这不是一次普通的产品跳票,而是谷歌在 AI 时代最尴尬的一次集体等待。
ChatGPT 的成功,并不是一次“技术碾压”,而是一次充满犹豫、妥协与反直觉决策的产品实验。OpenAI 研究团队原本并不确定用户会不会买账,甚至不敢用最强模型上线。这段 Research × Product 的幕后故事,几乎重写了 AI 产品该如何诞生的逻辑。
很多人注意到,ChatGPT的知识截止时间悄悄推进到了2023年中后期。但如果你只盯着这一点,就会错过真正的大戏:生成式AI正在重塑广告生意,而芯片与算力的博弈,已经变成地缘政治的一部分。
一个开源模型,参数1800亿,训练算力是LLaMA 2的4倍,实测性能击败GPT-3.5——而这还只是开始。Falcon 180B的发布,不只是技术里程碑,更把“强大AI该不该开源”的争论推到了必须表态的临界点。
当马斯克、扎克伯格、黄仁勋、Sam Altman 同时出现在参议院闭门会议,这已经不是象征性的“聊聊天”。一边是公众对 AI 的集体焦虑飙升,一边是媒体开始反击模型训练,这场发生在华盛顿的 AI 聚会,正在悄悄决定未来几年行业的边界。
Transformer共同作者Jakob Uszkoreit在播客中回顾了AI架构的关键转折,并解释他为何离开Google创办Inceptive,试图把深度学习的方法论引入RNA药物研发,重新思考“软件”与“生命”的边界。