中國(guó)AI企業(yè)應(yīng)如何看待英偉達(dá)新顯卡 算力不再是唯一關(guān)鍵(2)
在中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院的數(shù)據(jù)中，DeepSeek-V3通過(guò)采用混合精度方法，有效平衡了訓(xùn)練精度和效率，結(jié)合混合專家模型架構(gòu)，將大模型訓(xùn)練成本降低至500萬(wàn)美元，僅為同性能模型的5%～10%，而性能卻與GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet相當(dāng)。目前，國(guó)內(nèi)類似的大模型成本和訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)都大幅下降。這種新的訓(xùn)練方法不僅降低了大模型行業(yè)的門(mén)檻，還推動(dòng)了全球大模型的降價(jià)潮，對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用和轉(zhuǎn)化具有革命性意義。
業(yè)內(nèi)人士指出，在當(dāng)前全球人工智能大模型的競(jìng)爭(zhēng)中，算力雖然重要，但不是決定性因素。只有與軟件和應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合起來(lái)，才能真正賦能行業(yè)轉(zhuǎn)型，提高經(jīng)濟(jì)效率。部分人工智能項(xiàng)目存在“假智能”的問(wèn)題，即靠大量數(shù)據(jù)疊加出答案，缺乏真正的創(chuàng)造力和想象力。盡管一些前沿大模型探索了“思維鏈”，試圖模擬人類思維推導(dǎo)，但在實(shí)現(xiàn)“通用人工智能”方面仍有較大障礙。
更大的問(wèn)題是，僅靠算力的方式遲早會(huì)遇到瓶頸?，F(xiàn)有大模型已經(jīng)讀完了幾乎所有的英文書(shū)籍，接下來(lái)的發(fā)展方向必須回到技術(shù)本質(zhì)，解決更關(guān)鍵的方向性問(wèn)題。中國(guó)企業(yè)正通過(guò)高效靈活的路徑，找到更加“聰明”的人工智能發(fā)展方向。人工智能是一場(chǎng)向著未知的探險(xiǎn)，中國(guó)企業(yè)選定的方向不會(huì)輕易被各種“焦慮”裹挾。中國(guó)AI企業(yè)應(yīng)如何看待英偉達(dá)新顯卡！
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