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白宫加密政策主管David Sacks: 四年内AI 大模型能力将增长一百万倍 ! “我认为目前至少在三个关键维度上,进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好,而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代,但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域,我们才刚刚开始(推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长)。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准,每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步,他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统,它类似于一个机架系统,可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时,我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU,而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中,他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的: “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说,每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义:如果每两年提升 10 倍,并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘:算法、芯片,以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点,因为他们不了解指数级进步的意义。”

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