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不可忽视的是,其次,规模和可复制性完全不同。Altman 想强调「per query」的效率,但他忽略了:人类智能没法「复制部署」到数据中心里无限扩容。AI 的真正优势恰恰在于「训一次,用一辈子」,而人类是「训一次,用一辈子还得继续喂」。如果真要比「单位智能产出每焦耳能量」,AI 在规模化后确实可能碾压,但用「养孩子总成本」来类比,反而把这个优势给模糊掉了。
从另一个角度来看,过去十几年,Meta习惯通过收购、流量和产品迭代解决问题。但在AI时代,这些旧武器未必还管用。
从另一个角度来看,Coding agents can build this kind of simulation from a single well crafted prompt, which drops the cost of this kind of experiment to almost nothing. And since they're so cheap we can run multiple experiments at once, testing several solutions to pick the one that is the best fit for our problem.
展望未来,Author Cra的发展趋势值得持续关注。专家建议,各方应加强协作创新,共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。