2月24日消息，盡管投資者曾一度產(chǎn)生疑慮，但來(lái)自大型科技企業(yè)、各國(guó)政府以及風(fēng)投機(jī)構(gòu)的巨額資金正以前所未有的速度流入人工智能領(lǐng)域。要理解這一現(xiàn)象背后的原因，關(guān)鍵在于洞察人工智能技術(shù)本身的演進(jìn)趨勢(shì)。
當(dāng)前，人工智能技術(shù)正從傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型向推理模型和AI代理轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型，即多數(shù)免費(fèi)人工智能聊天機(jī)器人所使用的模型，其訓(xùn)練過(guò)程需要消耗龐大的電力和計(jì)算時(shí)間。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，我們正在迅速找到方法，在用戶調(diào)用這些模型時(shí)減少其運(yùn)行所需的資源。與之不同，基于大型語(yǔ)言模型的推理模型，其實(shí)際運(yùn)行過(guò)程消耗的計(jì)算和電力資源是傳統(tǒng)模型的數(shù)倍。
自O(shè)penAI于2024年9月發(fā)布其首款推理模型o1以來(lái)，人工智能公司紛紛加速推出能與之抗衡的系統(tǒng)。這其中包括DeepSeek R1，它震撼了整個(gè)人工智能行業(yè)，并讓許多科技和能源企業(yè)的估值出現(xiàn)波動(dòng)。上周，埃隆·馬斯克（Elon Musk）旗下人工智能初創(chuàng)公司xAI也推出了其推理模型Grok 3。
DeepSeek的推出之所以引發(fā)了一定程度的恐慌，是因?yàn)樗C明了人工智能模型可以以更低的成本進(jìn)行訓(xùn)練，這可能會(huì)削減對(duì)數(shù)據(jù)中心和昂貴先進(jìn)芯片的需求。然而，DeepSeek實(shí)際上推動(dòng)了人工智能行業(yè)更堅(jiān)定地邁向資源密集型的推理模型，這意味著計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的需求依然十分強(qiáng)勁。
鑒于推理模型具備更強(qiáng)大的能力，它們可能很快成為人們使用人工智能執(zhí)行多種任務(wù)時(shí)的默認(rèn)方式。OpenAI首席執(zhí)行官山姆·奧特曼（Sam Altman）曾表示，該公司人工智能模型的下一次重大升級(jí)將包含高級(jí)推理能力。
那么，為何推理模型及其相關(guān)產(chǎn)品（如“深度研究”工具和AI代理）需要如此多的算力資源？答案在于它們的工作原理。
英偉達(dá)人工智能產(chǎn)品管理副總裁卡里·布里斯基（Kari Briski）在最近一篇博客中解釋稱，人工智能推理模型消耗的算力資源，通常是傳統(tǒng)大語(yǔ)言模型的100倍以上，這是因?yàn)橥评砟Ｐ驮凇八季S鏈”中需要長(zhǎng)時(shí)間與自己對(duì)話，而這些推理過(guò)程用戶往往看不見(jiàn)。模型消耗的算力資源與其生成的詞匯量成正比，因此，如果推理模型生成的詞匯量是常規(guī)模型的100倍，那么它也將消耗相應(yīng)的電力和算力資源。
當(dāng)推理模型接入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，如谷歌、OpenAI和Perplexity的“深度研究”模型所做的那樣，資源消耗會(huì)更多。這些模型對(duì)算力資源的需求還只是開(kāi)始。對(duì)此，谷歌、微軟和Meta計(jì)劃在2025年總共投入至少2150億美元用于資本支出，其中大部分將用于建設(shè)人工智能數(shù)據(jù)中心。這標(biāo)志著他們的資本支出較去年增長(zhǎng)了45%。
今年1月，隨著中國(guó)AI模型DeepSeek R1的發(fā)布，每token的算力成本（包括電力與硬件支出）似乎將迎來(lái)斷崖式下降。DeepSeek通過(guò)論文證明，其AI模型的訓(xùn)練與部署效率遠(yuǎn)超美國(guó)AI實(shí)驗(yàn)室此前公開(kāi)的方法。
表面上看，這似乎預(yù)示著人工智能未來(lái)對(duì)算力資源的需求將大幅降低，可能只有當(dāng)前需求的十分之一，甚至更少。但隨著推理模型的問(wèn)世，當(dāng)它們回答查詢時(shí)對(duì)算力資源的需求可能會(huì)大幅增加。簡(jiǎn)而言之，若基于DeepSeek技術(shù)的新型高效模型將AI算力需求削減至十分之一，而推理模型的普及使其使用需求激增100倍，未來(lái)整體算力需求仍將凈增10倍。
而這只是起點(diǎn)。隨著企業(yè)發(fā)現(xiàn)新型人工智能模型的能力更強(qiáng)，它們會(huì)越來(lái)越頻繁地調(diào)用這些模型，這使得對(duì)算力資源的需求從模型訓(xùn)練轉(zhuǎn)向模型使用，即人工智能行業(yè)所稱的“推理”。
為其他公司提供人工智能算力資源的Baseten公司首席執(zhí)行官圖欣·斯里瓦斯塔瓦（Tuhin Srivastava）表示，這種向推理需求的轉(zhuǎn)變已在進(jìn)行中。他的客戶包括在應(yīng)用程序和服務(wù)中使用人工智能的科技公司，如允許內(nèi)容創(chuàng)作者通過(guò)轉(zhuǎn)錄編輯音頻和視頻的Descript，以及處理醫(yī)療記錄的初創(chuàng)公司PicnicHealth。
斯里瓦斯塔瓦稱，隨著客戶自身產(chǎn)品需求的快速增長(zhǎng)，他們發(fā)現(xiàn)需要更多的人工智能處理能力。他補(bǔ)充道：“六個(gè)月前，我們幫助一位客戶將算力資源需求降低了60%，但僅僅三個(gè)月后，他們的算力消耗已反超原水平。”
OpenAI、谷歌和Meta等公司仍在競(jìng)相訓(xùn)練能力更強(qiáng)的人工智能模型。無(wú)論成本多高，它們的目標(biāo)都是盡可能搶占尚處萌芽階段的人工智能市場(chǎng)。Fractional AI首席執(zhí)行官克里斯·泰勒（Chris Taylor）表示：“我認(rèn)為，尖端實(shí)驗(yàn)室很可能需要持續(xù)投入巨額資金以推動(dòng)前沿技術(shù)的發(fā)展?！彼墓荆缤珺aseten及蓬勃發(fā)展的人工智能生態(tài)系統(tǒng)中的許多其他企業(yè)，依賴這些尖端模型為客戶提供服務(wù)。
風(fēng)險(xiǎn)投資家、Theory Ventures創(chuàng)始人托馬斯·通古茲（Tomasz Tunguz）預(yù)測(cè)，未來(lái)幾年，新的創(chuàng)新和更多人工智能專用微芯片可能使得人工智能系統(tǒng)比今天更高效，或使終端系統(tǒng)效率提升千倍。投資者和大型科技公司押注的是，在未來(lái)十年內(nèi)，由于推理模型的普及和快速采用，對(duì)人工智能模型的需求可能會(huì)急劇增長(zhǎng)。
通古茲表示：“你每一次鍵盤(pán)敲擊，或?qū)χ溈孙L(fēng)說(shuō)的每一個(gè)音節(jié)，每個(gè)操作節(jié)點(diǎn)都將由至少一個(gè)AI系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理。”如果真是這樣，他補(bǔ)充道，人工智能市場(chǎng)的規(guī)模可能很快會(huì)比現(xiàn)在擴(kuò)大1000倍。（小?。?/p>
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