AI行业买英伟达GPU，花的钱比赚的多17倍
文章摘要
【关 键 词】 AI大模型、资本游戏、创业公司、编码工具、技术论坛
机器之心最近的报道聚焦于人工智能（AI）大模型的开发成本问题，指出这一领域已经成为资本游戏的一部分。文章提到，科技巨头们正在利用自己的算力和数据优势，通过使用先进的GPU并行算力来推广和落地生成式AI技术。然而，这种做法的代价是巨大的投资，据《华尔街日报》报道，投入产出比可能高达17倍。
文章中提到了一些明星创业公司的例子，如由Peter Thiel支持的AI初创公司Cognition Labs，它在短时间内估值翻了近六倍，达到了20亿美元。Cognition Labs的团队由国际信息学奥林匹克竞赛的金牌选手组成，公司推出的AI代码工具Devin号称能够自主完成复杂的编码任务。尽管Cognition Labs的产品受到市场关注，但公司目前并没有实现有意义的收入。
文章还提到了其他几家在生成式AI领域获得巨额融资的公司，如Mistral和Perplexity，它们的估值也在快速增长。然而，这种快速的增长和高估值引发了市场对泡沫的担忧，因为很少有公司能够展示他们如何通过开发生成式AI来赚钱。
在讨论了AI大模型的高昂成本之后，文章转向了出路的问题。它引用了强化学习先驱Richard S. Sutton的观点，即利用算力是提升智能的关键。但随着千亿、万亿参数量的大模型的出现，通过提升规模来提升智能的方法是否可持续成为了一个问题。此外，GPU的快速贬值和大模型的快速迭代也给公司带来了挑战。
最后，文章提到了一些人对于大规模投资AI技术的合理性的看法，包括利用GPU支出的折旧来避免缴纳更多税款的策略。尽管如此，创业公司可能无法承担这样的投资，而且竞争最终会决出胜者。尽管目前无法预测收益的具体形式，但生成式AI的真正赢家可能是提供算力的英伟达。
文章最后提到了即将在北京海淀举办的机器之心AI技术论坛，该论坛将聚焦于视频生成技术、多模态大模型等前沿领域的技术突破和应用实践。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2130字 | 9分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★★★★
