金融交易是計算科學最復雜的場景之一。幻方在國內最早使用人工智能進行量化交易,2016年第一份由深度學習生成的交易倉位上線執(zhí)行。2021年,幻方擁有1萬張A100 GPU集群,推出了“螢火二號”算法模型。這種雙螺旋經營策略,通過現(xiàn)成業(yè)務賺取資金,再投入大模型研發(fā),展示了驚人的戰(zhàn)略定力。
初創(chuàng)企業(yè)和超級個體融資更加艱難,更需要建立以戰(zhàn)養(yǎng)戰(zhàn)的模型,在當前盈利基礎上兼顧長期目標。公司經營不是賭徒式的All in,而是獵人般的精妙算計,既要握緊今天的獵槍,更要鍛造明天的子彈。
DeepSeek的成本優(yōu)勢也是其受關注的原因之一。DeepSeek R1的訓練成本僅為550萬美元,不到OpenAI o1的1/20,性能卻基本持平。低成本使得模型更快走進各行各業(yè),加速產業(yè)落地。后發(fā)者可以規(guī)避試錯成本,快速建立經營壁壘,實現(xiàn)后發(fā)先至。
AI參與企業(yè)內部工作的關鍵在于流程標準化。將業(yè)務流程拆解為具體步驟,識別AI介入點,實施應用并評估優(yōu)化。工作流標準化賦予AI更大的價值,使其不再是空中樓閣。未來的AI效率革命在于每個細節(jié)的優(yōu)化。那些拒絕自我解剖的企業(yè),終將在AI時代顯露出粗糙的裂痕。
新年伊始,國產開源大模型DeepSeek以其強大的深度學習能力和廣泛應用場景迅速成為科技焦點,全球AI企業(yè)紛紛采用
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