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從算力、推理、成本看 AI 接下來(lái)的幾年

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本文探討了AI發(fā)展的三個(gè)關(guān)鍵觀點(diǎn):縮放定律依然有效但受到成本和產(chǎn)品形態(tài)的約束;推理能力的提升為大模型帶來(lái)了真正的增長(zhǎng)飛輪;成本、算力和電力成為決定AI勝負(fù)的關(guān)鍵因素。

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起因是看了一位海外的科技投資人寫(xiě)的長(zhǎng)文,總結(jié)了他對(duì)當(dāng)下和未來(lái)的一些判斷,因?yàn)樵奶埠?,我抽出了幾個(gè)觀點(diǎn),用更好懂的方式和大家聊聊:


  • 縮放定律還活著,AI 沒(méi)有「撞天花板」,只是換了一個(gè)加速方式;

  • 推理能力改變了大模型的商業(yè)邏輯,讓 AI 終于擁有了真正的「增長(zhǎng)飛輪」;

  • 成本、算力和電力,第一次真正變成了決定 AI 輸贏的底層變量。


縮放定律沒(méi)死,只是效果被遮住了

先解釋一個(gè)最近大家經(jīng)常聽(tīng)到的概念:縮放定律(Scaling Law)。

簡(jiǎn)單說(shuō)就是:在一定范圍內(nèi),你給模型更多的算力、更大的模型規(guī)模、更好的數(shù)據(jù),性能大概率會(huì)持續(xù)提升,而且提升和投入之間有相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系。

過(guò)去幾年,GPT 系列、Gemini 系列、Claude 系列,本質(zhì)上都在用這個(gè)定律吃紅利。

但過(guò)去一年有個(gè)現(xiàn)象:很多人覺(jué)得模型迭代沒(méi)以前驚艷了。

比如:GPT-5 沒(méi)有碾壓上一代;各家新模型體驗(yàn)差不多,甚至有時(shí)候不如以前穩(wěn)定。

于是就開(kāi)始有人問(wèn):是不是縮放定律已經(jīng)到頭了?

那位投資人的觀點(diǎn)是:不是定律失效,而是產(chǎn)品目標(biāo)變了。

以 GPT-5 為例(他是從一線投資視角給的判斷):

  • 它并不是盡可能堆料、追求最強(qiáng)性能的模型;

  • 而是刻意往便宜推理去設(shè)計(jì),更像一個(gè)更小的模型 + 智能路由的組合;

  • 目標(biāo)是:在成本可接受的前提下,給盡可能多的用戶提供足夠好的體驗(yàn)。


也就是說(shuō),產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)踩了一腳剎車,不是引擎沒(méi)辦法再加速。

另一方面,像 Gemini 新一代模型在更大規(guī)模、更協(xié)調(diào)的算力集群上訓(xùn)練之后,性能還是有明顯抬升,這說(shuō)明:

在基礎(chǔ)研究和預(yù)訓(xùn)練層面,縮放定律依然在發(fā)揮作用,只是現(xiàn)在多了一條「成本和產(chǎn)品形態(tài)」這條約束線。

對(duì)做產(chǎn)品、做投資的人來(lái)說(shuō),更重要的不是爭(zhēng)論「有沒(méi)有奇點(diǎn)」,而是承認(rèn)一個(gè)現(xiàn)實(shí):

  • 短期看,模型體驗(yàn)的提升確實(shí)不會(huì)像 2022 年那樣一夜之間翻倍;

  • 長(zhǎng)期看,只要算力和數(shù)據(jù)還能往上堆,AI 這條曲線還沒(méi)到拐點(diǎn)。


一句話總結(jié)就是:

體驗(yàn)變平緩,不等于技術(shù)停滯;AI 現(xiàn)在更像是在從「炫技階段」進(jìn)入「算賬階段」。

推理能力,第一次給了大模型一個(gè)真正的增長(zhǎng)飛輪

第二個(gè)被嚴(yán)重低估的點(diǎn)是:推理能力(reasoning)改變了大模型的商業(yè)邏輯。

以前的大模型,本質(zhì)上更像一個(gè)高級(jí)自動(dòng)補(bǔ)全:你給它一個(gè)問(wèn)題、一個(gè)提示,它在訓(xùn)練好的概率分布上,選出最可能接下來(lái)的那一串字。

這種模式下,提升模型主要靠?jī)杉拢阂皇嵌嗷ㄥX(qián)預(yù)訓(xùn)練;二是不斷在互聯(lián)網(wǎng)上撈更多數(shù)據(jù)。

問(wèn)題是,這種只靠預(yù)訓(xùn)練的縮放方式,飛輪很弱:

  • 模型用得多 ≠ 模型變得更好;

  • 用戶給你的數(shù)據(jù),很多也只是一次性的對(duì)話記錄,很難真正沉淀到產(chǎn)品里。


而現(xiàn)在的推理模型發(fā)生了什么變化?


  1. 它們開(kāi)始具備了多步思考、拆解任務(wù)的能力;

  2. 它們可以在解決問(wèn)題的過(guò)程中,自己生成鏈?zhǔn)酵评磉^(guò)程、工具調(diào)用軌跡、錯(cuò)誤修正記錄;

  3. 這些過(guò)程本身,就可以被拿來(lái)再次訓(xùn)練模型,變成更高質(zhì)量的「自己教自己」的數(shù)據(jù)。


這意味著什么?意味著我們終于有了一個(gè)閉環(huán):

模型推理 → 產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化的高質(zhì)量數(shù)據(jù) → 喂回模型 → 模型推理更好 → 吸引更多用戶 → 產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)……

這其實(shí)就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最熟悉的那個(gè)飛輪:

「用戶 → 數(shù)據(jù) → 產(chǎn)品變好 → 更多用戶」,只是這次發(fā)生在 AI 模型層。

這也是那位投資人強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn):

在只有預(yù)訓(xùn)練、沒(méi)有推理的時(shí)候,AI 缺的就是這個(gè)飛輪;有了推理之后,前沿模型的護(hù)城河,開(kāi)始變成「數(shù)據(jù) + 使用頻率 + 閉環(huán)設(shè)計(jì)」。

第一次,成本決定了誰(shuí)贏:Token和電力

過(guò)去二十年,大部分科技巨頭的成功,都不是靠最低成本取勝:

iPhone 從來(lái)不是最便宜的手機(jī);某些 GPU 也不是最便宜的算力芯片。

但在這一輪 AI 里,那個(gè)投資人的感受是:

這是他職業(yè)生涯里第一次,成本如此關(guān)鍵。

原因很簡(jiǎn)單:

  • 大模型的產(chǎn)品在很大程度上就是 Token,也就是模型吐出的字、代碼、回答;

  • 每產(chǎn)生一個(gè) Token,背后都要燒電、燒顯卡、燒網(wǎng)絡(luò);

  • 對(duì)云廠商和大模型公司來(lái)說(shuō),誰(shuí)能以更低的成本,穩(wěn)定地產(chǎn)生大量 Token,誰(shuí)就擁有更厚的基礎(chǔ)設(shè)施護(hù)城河。


這里有兩個(gè)關(guān)鍵信號(hào):

1. 比顯卡數(shù)量更重要的,是顯卡之間能不能好好協(xié)同。

很多人喜歡問(wèn):某家公司有多少 GPU?但在真正做大規(guī)模訓(xùn)練的人眼里,更重要的是:

  • 這些 GPU 是怎么連在一起的?

  • 一個(gè)集群里有多少是可以互相快速通信、像一個(gè)整體一樣工作的卡?

  • 通信成本和失敗率有多高?


所以,你看到他用的詞不是「多少卡」,而是「coherent FLOPs」:大致可以理解為「真正能協(xié)同起來(lái)干活的有效算力」,而不是裸算力。

這就是為什么一些公司在同樣的卡數(shù)下,能訓(xùn)練出更好的模型、用更低的成本提供推理服務(wù),它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、軟件棧、機(jī)房電力和散熱設(shè)計(jì)上,做了別人看不到的重投入。

2. 當(dāng)電力成為瓶頸時(shí),游戲規(guī)則只剩一句話:每一瓦能產(chǎn)出多少 Token

另一個(gè)被低估的變量是:電力。

拉起一個(gè)大型 AI 數(shù)據(jù)中心,不只是買(mǎi)一堆機(jī)柜那么簡(jiǎn)單:

  • 你要有足夠的變電、配電能力;

  • 要滿足當(dāng)?shù)貙?duì)能耗、碳排、用電穩(wěn)定性的各種要求;

  • 很多地方現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始對(duì)大型 AI 項(xiàng)目的用電做嚴(yán)格審批。


那位投資人的觀點(diǎn)反而是:這是個(gè)好事。

一是因?yàn)殡娏ζ款i會(huì)自然減緩 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的過(guò)度擴(kuò)張,避免一哄而上、然后一地雞毛;

二是讓整個(gè)周期變得更平滑、更長(zhǎng),而不是短期暴漲暴跌。

在電力受限的世界里,決策公式會(huì)變得非常簡(jiǎn)單粗暴:每 1 瓦電,我能產(chǎn)出多少有效 Token?

如果某個(gè) GPU 貴一點(diǎn),但每瓦電產(chǎn)出的 Token 多很多,它反而是更好的選擇;

反之,即便某些方案在購(gòu)置成本上便宜一點(diǎn),但電力效率太差,長(zhǎng)期 ROI 反而更低。

這對(duì)創(chuàng)業(yè)者同樣有啟示:

做應(yīng)用層產(chǎn)品時(shí),不要只看API 調(diào)用單價(jià),還要關(guān)心在你的任務(wù)上,這個(gè)模型需要多少 Token 才能完成。

最后,站在一個(gè)更長(zhǎng)的時(shí)間軸上看 AI。真正值得思考的,不是會(huì)不會(huì)是泡沫,而是:


  • 在你的行業(yè)里,有沒(méi)有哪一塊高頻、可結(jié)構(gòu)化、值得自動(dòng)化的決策,還沒(méi)有被 AI 接管?

  • 你能不能設(shè)計(jì)出一個(gè)越用越聰明的閉環(huán),而不是一個(gè)用完就算的工具?

  • 在一個(gè)算力、電力不再廉價(jià)的世界里,你做的每一個(gè)AI功能,真的值得那幾度電嗎?


以上,祝你今天開(kāi)心。

本文來(lái)自公眾號(hào):Fun AI Everyday 作者:張艾拉

2025AI產(chǎn)品大會(huì),將于12月20-21日在深圳開(kāi)幕!

聚焦“AI+行業(yè)”的落地實(shí)踐,分享AI在物流、音視頻、內(nèi)容、數(shù)字化、工業(yè)制造、大數(shù)據(jù)、協(xié)同辦公、出海、具身智能、智能硬件等等領(lǐng)域的具體案例。


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