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AI大模(mo)型(xing)竞赛愈发(fa)白热(re)化，下半(ban)场(chang)将聚焦推理(li)与数据。
2月23日，马斯克点赞了一条关于AI模(mo)型(xing)竞争路线的分析，他称赞道(dao)“分析得很好”，值得一提的是(shi)，上周马斯克旗下xAI正式发(fa)布Grok 3大模(mo)型(xing)。
这(zhe)篇推文是(shi)由Gavin Baker发(fa)布，他在文章中表(biao)示，AI产业格(ge)局的变革(ge)正在加速(su)，OpenAI的先发(fa)优(you)势消退，微软也选择后撤(che)一步。
Gavin还预计，未(wei)来数据成(cheng)为竞争核(he)心，无法获得独特、有价值数据的前沿模(mo)型(xing)是(shi)历史(shi)上贬值最快(kuai)的资产。Meta等巨头通过数据垄断和算力规模(mo)构建护城河，而中小玩家聚焦差异化部署和成(cheng)本优(you)化。
不过，Gavin仍看(kan)好xAI和OpenAI，他表(biao)示，如果OpenAI在5年后仍然是(shi)该领域(yu)的领导者，那可能是(shi)因(yin)为先发(fa)优(you)势和规模(mo)优(you)势，以及产品影响力。
OpenAI的先发(fa)优(you)势消退，微软也选择后撤(che)一步
Gavin在推文中指(zhi)出：
当ChatGPT在2022年11月横空出世时，OpenAI通过激进押(ya)注Scaling Law，在生(sheng)成(cheng)式AI领域(yu)建立(li)了长达7个季度的统治地位。但这(zhe)一优(you)势窗口正在关闭：Google的Gemini、xAI的Grok-3，以及Deepseek的最新模(mo)型(xing)，均已达到与GPT-4相(xiang)近的技术(shu)水平。
就连OpenAI创始人Altman也指(zhi)出，OpenAI未(wei)来的领先优(you)势将更加狭窄(zhai)；微软CEO纳德拉基本上表(biao)示，他们在模(mo)型(xing)能力方面(mian)领先的独特时期即将结束。
当ChatGPT在2022年11月横空出世时，OpenAI通过激进押(ya)注Scaling Law，在生(sheng)成(cheng)式AI领域(yu)建立(li)了长达7个季度的统治地位。但这(zhe)一优(you)势窗口正在关闭：Google的Gemini、xAI的Grok-3，以及Deepseek的最新模(mo)型(xing)，均已达到与GPT-4相(xiang)近的技术(shu)水平。
就连OpenAI创始人Altman也指(zhi)出，OpenAI未(wei)来的领先优(you)势将更加狭窄(zhai)；微软CEO纳德拉基本上表(biao)示，他们在模(mo)型(xing)能力方面(mian)领先的独特时期即将结束。
据The Information此前报道(dao)，微软内部备忘录显示，由于预训练边(bian)际效益(yi)递减，原计划投入160亿美元升级预训练基础设(she)施的方案已被叫停，微软转而专注于为OpenAI提供推理(li)以获取收益(yi)。
纳德拉也在此前的播客节(jie)目中表(biao)示，数据中心可能建设(she)过剩(sheng)，租赁优(you)于自建，微软甚至可能会使(shi)用开源模(mo)型(xing)来支持 CoPilot。Gavin认为，这(zhe)些预示着单纯依(yi)靠参数扩张建立(li)壁垒的“预训练时代”已走向终结。
独家数据资源成(cheng)为护城河
Gavin认为，当模(mo)型(xing)架构趋同，独家数据资源成(cheng)为护城河。
Gavin在推文中表(biao)示：
我多次转述EricVishria的话，无法获得独特、有价值数据的前沿模(mo)型(xing)是(shi)史(shi)上贬值最快(kuai)的资产，而蒸馏只会放大这(zhe)一点。
如果未(wei)来前沿模(mo)型(xing)无法访问 YouTube、X、TeslaVision、Instagram 和 Facebook 等独特而有价值的数据，则可能没(mei)有任何(he)投资回报率。
从这(zhe)个角度来看(kan)，扎克伯格(ge)的策略似乎也要明智(zhi)得多。独特的数据可能最终成(cheng)为预训练数万(wan)亿或千万(wan)亿参数模(mo)型(xing)差异化和 ROI 的唯一基础。
我多次转述EricVishria的话，无法获得独特、有价值数据的前沿模(mo)型(xing)是(shi)史(shi)上贬值最快(kuai)的资产，而蒸馏只会放大这(zhe)一点。
如果未(wei)来前沿模(mo)型(xing)无法访问 YouTube、X、TeslaVision、Instagram 和 Facebook 等独特而有价值的数据，则可能没(mei)有任何(he)投资回报率。
从这(zhe)个角度来看(kan)，扎克伯格(ge)的策略似乎也要明智(zhi)得多。独特的数据可能最终成(cheng)为预训练数万(wan)亿或千万(wan)亿参数模(mo)型(xing)差异化和 ROI 的唯一基础。
这(zhe)解(jie)释了为何(he)扎克伯格(ge)将Meta的AI战略锚定在社交数据闭环，据媒体此前报道(dao)，Instagram用户的图(tu)像标注数据，使(shi)Meta的多模(mo)态(tai)模(mo)型(xing)训练效率提升40%。
巨型(xing)数据中心只需2-3个，推理(li)所需算力占95%
这(zhe)一变化也将带来AI基础设(she)施格(ge)局的颠(dian)覆性(xing)变化，Gavin预计，
预训练算力：需超大规模(mo)集群（10万(wan)卡级），但参与者将缩减至2-3家，技术(shu)堆栈追求极(ji)致性(xing)能（液冷、核(he)能供电），这(zhe)一中心堪比“法拉利”级超算中心。
推理(li)算力：较小的6-10家数据中心，分布式、低成(cheng)本架构主导，地理(li)就近部署与能效比成(cheng)关键，使(shi)用风/光能源，基于量化压(ya)缩技术(shu)（如Deepseek R1的1-bit LLM）支撑低成(cheng)本推理(li)，是(shi)“本田”级边(bian)缘(yuan)节(jie)点。
预训练算力：需超大规模(mo)集群（10万(wan)卡级），但参与者将缩减至2-3家，技术(shu)堆栈追求极(ji)致性(xing)能（液冷、核(he)能供电），这(zhe)一中心堪比“法拉利”级超算中心。
推理(li)算力：较小的6-10家数据中心，分布式、低成(cheng)本架构主导，地理(li)就近部署与能效比成(cheng)关键，使(shi)用风/光能源，基于量化压(ya)缩技术(shu)（如Deepseek R1的1-bit LLM）支撑低成(cheng)本推理(li)，是(shi)“本田”级边(bian)缘(yuan)节(jie)点。
Gavin强调，推理(li)模(mo)型(xing)是(shi)极(ji)其计算密集型(xing)的，具备强大的计算能力，模(mo)型(xing)才能高(gao)效地完成(cheng)推理(li)任务。但与之(zhi)前那种预训练和推理(li)阶段计算资源分配大致各占一半(ban)的情况(kuang)不同，现在会变成(cheng)预训练占 5%，推理(li)阶段占95%。卓越的基础设(she)施将至关重要。
整体来看(kan)，未(wei)来AI行业可能呈现“预训练集中化，推理(li)去中心化”的两极(ji)格(ge)局，数据成(cheng)为权(quan)力核(he)心，巨头通过数据垄断和算力规模(mo)构建护城河，而中小玩家聚焦差异化部署和成(cheng)本优(you)化。