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AI大(da)模型竞赛愈发白热化，下半场(chang)将聚焦推理与数据。
2月23日，马斯克点赞了一条关(guan)于(yu)AI模型竞争路线的(de)分析，他称赞道“分析得很好”，值得一提的(de)是，上周马斯克旗下xAI正式发布Grok 3大(da)模型。
这篇推文是由Gavin Baker发布，他在文章中表示，AI产业格局的(de)变革正在加速(su)，OpenAI的(de)先发优势消退，微软也选择(ze)后撤(che)一步。
Gavin还预计(ji)，未来数据成为竞争核心，无法获得独特、有价值数据的(de)前(qian)沿模型是历史上贬值最快(kuai)的(de)资产。Meta等巨头通过数据垄断和算力规模构(gou)建护城河，而中小玩家聚焦差异化部署和成本优化。
不过，Gavin仍(reng)看好xAI和OpenAI，他表示，如(ru)果OpenAI在5年后仍(reng)然是该领域的(de)领导者，那可能是因为先发优势和规模优势，以及产品影(ying)响力。
OpenAI的(de)先发优势消退，微软也选择(ze)后撤(che)一步
Gavin在推文中指出：
当ChatGPT在2022年11月横空出世时，OpenAI通过激进(jin)押注Scaling Law，在生成式AI领域建立了长达7个季度的(de)统治地位。但这一优势窗口正在关(guan)闭：Google的(de)Gemini、xAI的(de)Grok-3，以及Deepseek的(de)最新模型，均已达到与GPT-4相近(jin)的(de)技术水平。
就连OpenAI创始人Altman也指出，OpenAI未来的(de)领先优势将更加狭窄；微软CEO纳德拉基本上表示，他们在模型能力方面领先的(de)独特时期即将结束(shu)。
当ChatGPT在2022年11月横空出世时，OpenAI通过激进(jin)押注Scaling Law，在生成式AI领域建立了长达7个季度的(de)统治地位。但这一优势窗口正在关(guan)闭：Google的(de)Gemini、xAI的(de)Grok-3，以及Deepseek的(de)最新模型，均已达到与GPT-4相近(jin)的(de)技术水平。
就连OpenAI创始人Altman也指出，OpenAI未来的(de)领先优势将更加狭窄；微软CEO纳德拉基本上表示，他们在模型能力方面领先的(de)独特时期即将结束(shu)。
据The Information此(ci)前(qian)报道，微软内部备忘录显示，由于(yu)预训练边际效益递减，原计(ji)划投入160亿美(mei)元升级(ji)预训练基础设施的(de)方案已被叫停，微软转(zhuan)而专注于(yu)为OpenAI提供推理以获取收益。
纳德拉也在此(ci)前(qian)的(de)播客节目中表示，数据中心可能建设过剩，租(zu)赁优于(yu)自建，微软甚至可能会使用开源模型来支(zhi)持 CoPilot。Gavin认(ren)为，这些预示着单纯依靠参(can)数扩张建立壁垒的(de)“预训练时代”已走向终结。
独家数据资源成为护城河
Gavin认(ren)为，当模型架构(gou)趋同，独家数据资源成为护城河。
Gavin在推文中表示：
我多(duo)次转(zhuan)述EricVishria的(de)话，无法获得独特、有价值数据的(de)前(qian)沿模型是史上贬值最快(kuai)的(de)资产，而蒸馏只会放(fang)大(da)这一点。
如(ru)果未来前(qian)沿模型无法访问(wen) YouTube、X、TeslaVision、Instagram 和 Facebook 等独特而有价值的(de)数据，则可能没有任何投资回(hui)报率(lu)。
从这个角(jiao)度来看，扎克伯格的(de)策略似乎也要明智得多(duo)。独特的(de)数据可能最终成为预训练数万亿或(huo)千(qian)万亿参(can)数模型差异化和 ROI 的(de)唯一基础。
我多(duo)次转(zhuan)述EricVishria的(de)话，无法获得独特、有价值数据的(de)前(qian)沿模型是史上贬值最快(kuai)的(de)资产，而蒸馏只会放(fang)大(da)这一点。
如(ru)果未来前(qian)沿模型无法访问(wen) YouTube、X、TeslaVision、Instagram 和 Facebook 等独特而有价值的(de)数据，则可能没有任何投资回(hui)报率(lu)。
从这个角(jiao)度来看，扎克伯格的(de)策略似乎也要明智得多(duo)。独特的(de)数据可能最终成为预训练数万亿或(huo)千(qian)万亿参(can)数模型差异化和 ROI 的(de)唯一基础。
这解释(shi)了为何扎克伯格将Meta的(de)AI战略锚定(ding)在社交数据闭环，据媒体此(ci)前(qian)报道，Instagram用户的(de)图像标注数据，使Meta的(de)多(duo)模态模型训练效率(lu)提升40%。
巨型数据中心只需2-3个，推理所(suo)需算力占(zhan)95%
这一变化也将带来AI基础设施格局的(de)颠覆性变化，Gavin预计(ji)，
预训练算力：需超大(da)规模集群（10万卡级(ji)），但参(can)与者将缩减至2-3家，技术堆栈追求极致性能（液冷、核能供电），这一中心堪比(bi)“法拉利”级(ji)超算中心。
推理算力：较小的(de)6-10家数据中心，分布式、低成本架构(gou)主导，地理就近(jin)部署与能效比(bi)成关(guan)键，使用风/光能源，基于(yu)量(liang)化压(ya)缩技术（如(ru)Deepseek R1的(de)1-bit LLM）支(zhi)撑低成本推理，是“本田”级(ji)边缘节点。
预训练算力：需超大(da)规模集群（10万卡级(ji)），但参(can)与者将缩减至2-3家，技术堆栈追求极致性能（液冷、核能供电），这一中心堪比(bi)“法拉利”级(ji)超算中心。
推理算力：较小的(de)6-10家数据中心，分布式、低成本架构(gou)主导，地理就近(jin)部署与能效比(bi)成关(guan)键，使用风/光能源，基于(yu)量(liang)化压(ya)缩技术（如(ru)Deepseek R1的(de)1-bit LLM）支(zhi)撑低成本推理，是“本田”级(ji)边缘节点。
Gavin强(qiang)调，推理模型是极其计(ji)算密集型的(de)，具备强(qiang)大(da)的(de)计(ji)算能力，模型才能高效地完成推理任务。但与之前(qian)那种预训练和推理阶段(duan)计(ji)算资源分配大(da)致各占(zhan)一半的(de)情况(kuang)不同，现在会变成预训练占(zhan) 5%，推理阶段(duan)占(zhan)95%。卓越的(de)基础设施将至关(guan)重要。
整体来看，未来AI行业可能呈现“预训练集中化，推理去中心化”的(de)两(liang)极格局，数据成为权力核心，巨头通过数据垄断和算力规模构(gou)建护城河，而中小玩家聚焦差异化部署和成本优化。