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世界顶级AI科学家Dario Amodei，如何看待中美AI竞争，百度如何影响他？他的立场可概括为：美国必须领先，但美国自己开发的AI也必须受到安全约束。2014年，他加入吴恩达领导的百度团队，从事语音识别。他后来回忆：团队有大量数据和GPU；增加模型规模、训练时间和数据后，他看到了一致的性能改善趋势。

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吴恩达：中国AI比美国更开放，美国AI团队在“抄中国的作业” 他直言，他是全世界唯一个让Sam和Dario以前都给他打过工的人，他了解美国AI和他们的团队。他认为，中国把“开源、开放权重”这张牌打得非常好，会把论文和模型免费放到网上，供全球开发者使用，美国顶尖 AI 团队也在大量阅读中国论文，学习其中的方法和技术创新。中美 AI 早已不再是单向追赶，更多的是双向学习、互相借鉴。

吴恩达：中国AI比美国更开放，美国AI团队在“抄中国的作业” 他直言，他是全世界唯一个让Sam和Dario以前都给他打过工的人，他了解美国AI和他们的团队。他认为，中国把“开源、开放权重”这张牌打得非常好，会把论文和模型免费放到网上，供全球开发者使用，美国顶尖 AI 团队也在大量阅读中国论文，学习其中的方法和技术创新。中美 AI 早已不再是单向追赶，更多的是双向学习、互相借鉴。

PANews丨APP全面升级

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Anthropic CEO 说了句大实话：AI 模型的能力每年增长10倍，所有价值都在最前沿那一层，其他的都是吃剩饭。 Dario Amodei 的原话：智力这个因子太大了，大到能压过其他所有因素。用户几乎不会主动选一个更笨的模型。他还提了一嘴在百度的经历。当年做语音识别要数据，百度那边说"在中国我们不关心隐私"。结果就是他们有海量无限制的语音数据可以用来训练。这两件事放一起看挺有意思的：一边是数据不设限带来的训练优势，一边是前沿智力碾压一切的判断。

Anthropic CEO 说了句大实话：AI 模型的能力每年增长10倍，所有价值都在最前沿那一层，其他的都是吃剩饭。 Dario Amodei 的原话：智力这个因子太大了，大到能压过其他所有因素。用户几乎不会主动选一个更笨的模型。他还提了一嘴在百度的经历。当年做语音识别要数据，百度那边说"在中国我们不关心隐私"。结果就是他们有海量无限制的语音数据可以用来训练。这两件事放一起看挺有意思的：一边是数据不设限带来的训练优势，一边是前沿智力碾压一切的判断。

Vincent

84,066 просмотров • 3 месяцев назад

Dario没有理由因为Kimi蒸馏Claude而生气。Anthropic自己刚刚才同意为盗版书籍训练模型一事，向相关作者支付总计15亿美元赔偿。平均下来，每一本被侵权的书大约赔偿3000美元。更有意思的是，Dario自己也承认，在百度工作的一年让他意识到，数据隐私并没有那么重要。当时他主要从事语音识别研究，而很多训练数据都是未经授权直接拿的。这段经历进一步强化了他对Scaling Law的信念。因此，自己干Anthropic之后，他们同样尽可能收集各种数据用于训练模型。我认为，他真正气的并不是知识产权，而是这从根本上破坏了前沿AI实验室的商业模式。历史上，每一代最先进大模型的训练成本通常都会比上一代增长约4到10倍，甚至更多。例如，GPT-2的训练计算成本约为10万美元，而GPT-3已经达到约1000万美元，GPT-4的计算成本则约为1亿美元。这些数字还仅仅是算力成本，并没有包括研究人员薪酬、数据获取以及其他研发支出。因此，即使没有开源模型竞争，仅靠API收费模式，要获得正向投资回报也变得越来越困难，因为模型性能提升正在放缓，而训练成本却持续飙升。如今，开源模型通过蒸馏技术，大约只需要6个月就能追赶到最先进闭源模型的水平。这意味着OpenAI、Anthropic等前沿实验室，实际上只有约半年的时间，依靠最新模型尽可能创造收入。半年之后，就会出现性能达到其90%，但成本只有10%的开源替代方案。越来越多的美国企业也已经意识到，最顶尖模型带来的那一点性能优势，并不足以支撑其高昂的价格，因此开始转向成本更低的中国开源模型。就连Sam Altman的铁哥们儿Brian Chesky，公开说在Airbnb的部分AI开发中也采用了阿里的千问，而不是ChatGPT。

Dario没有理由因为Kimi蒸馏Claude而生气。Anthropic自己刚刚才同意为盗版书籍训练模型一事，向相关作者支付总计15亿美元赔偿。平均下来，每一本被侵权的书大约赔偿3000美元。更有意思的是，Dario自己也承认，在百度工作的一年让他意识到，数据隐私并没有那么重要。当时他主要从事语音识别研究，而很多训练数据都是未经授权直接拿的。这段经历进一步强化了他对Scaling Law的信念。因此，自己干Anthropic之后，他们同样尽可能收集各种数据用于训练模型。我认为，他真正气的并不是知识产权，而是这从根本上破坏了前沿AI实验室的商业模式。历史上，每一代最先进大模型的训练成本通常都会比上一代增长约4到10倍，甚至更多。例如，GPT-2的训练计算成本约为10万美元，而GPT-3已经达到约1000万美元，GPT-4的计算成本则约为1亿美元。这些数字还仅仅是算力成本，并没有包括研究人员薪酬、数据获取以及其他研发支出。因此，即使没有开源模型竞争，仅靠API收费模式，要获得正向投资回报也变得越来越困难，因为模型性能提升正在放缓，而训练成本却持续飙升。如今，开源模型通过蒸馏技术，大约只需要6个月就能追赶到最先进闭源模型的水平。这意味着OpenAI、Anthropic等前沿实验室，实际上只有约半年的时间，依靠最新模型尽可能创造收入。半年之后，就会出现性能达到其90%，但成本只有10%的开源替代方案。越来越多的美国企业也已经意识到，最顶尖模型带来的那一点性能优势，并不足以支撑其高昂的价格，因此开始转向成本更低的中国开源模型。就连Sam Altman的铁哥们儿Brian Chesky，公开说在Airbnb的部分AI开发中也采用了阿里的千问，而不是ChatGPT。

GeLun Ding

63,388 просмотров • 2 месяцев назад

吴恩达：可能世界上只有我一个人，Sam和Dario都曾在我手下工作过 “有一件事，我几年前绝对猜不到，中国最终会变得在AI创新方式上比美国开放得多。我非常了解美国AI生态系统，因为我创立了Google Brain等等。可能世界上只有我一个人，Sam和Dario都曾在我手下工作过。所以我对他们团队的人都非常熟悉。 2022年底ChatGPT发布时，美国遥遥领先于中国。但中国自那以后，打出了一手好牌——押注开源、开放权重生态。中国的团队做研究，并把他们的研究论文免费发布在互联网上，任何人都可以阅读。顺便说一句，很多美国顶尖团队大量阅读中国的研究论文，从中学习并获益。坦率地说，现在美国顶尖团队使用的很多技术，都来自从中国学到的研究创新成果。所以我认为知识共享是双向的。”

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马识途

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谷歌的前CEO施密特表示，中国做出了相反的决定，即开源其人工智能模型。初创公司已在使用这些免费的LLM模型。他说去年原本以为中国会在AI领域，加紧赶超美国，但现在他认为中国不可能做到这一点，因为中国金融市场，缺乏足够深度，来为疯狂的技术创新投资。比如在中国，不可能随便融资500亿美元，来建设AI数据中心，而美国金融市场可轻松做到。欧洲的AI落后美国，原因也是如此(没钱)。感觉AI投资，有点像创新药？必须豪赌，而且豪赌项目要多？

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亚洲金融 Asia Finance

229,066 просмотров • 9 месяцев назад

为什么黄仁勋突然开通X了？黄仁勋刚刚在X上发了自己的第一条帖子，谈的是开源模型的重要性。不到24小时，他的账号就已经获得了75万粉丝关注和4500万次浏览。我觉得这是英伟达的一次危机公关。 Kimi K3上周三发布后，立刻成为X上讨论度最高的话题。很多人都认为，它对美国公司构成了巨大数据安全威胁，而这种说法也被延伸到了所有中国开源模型。OpenAI的首席战略官甚至发文呼吁美国政府出台一些“软性法规”，限制美国企业使用中国模型。仅仅一天后，美国政府也重新开始讨论是否应该限制中国开源AI模型。黄仁勋最担心的是，“中国开源模型会威胁美国公司”这种说法会变成主流叙事、AI要真正大规模普及，就必须依赖便宜、高效、开源的模型。如果这种观点无法成为主流，AI的使用量就可能大幅下降；而AI使用量一旦大幅下降，对英伟达芯片的需求也会跟着大幅下降。黄仁勋意识到，他必须亲自站出来，把舆论风向扭转回来。而他的这条X帖子效果确实非常好。几乎所有AI公司CEO都公开表示赞同黄仁勋的观点，甚至连那些做闭源模型的公司也站出来支持。可能他家都怕买不到算力。唯一没有表态支持的，就是 Dario Amodei。估计他到现在还在耿耿于怀。

为什么黄仁勋突然开通X了？黄仁勋刚刚在X上发了自己的第一条帖子，谈的是开源模型的重要性。不到24小时，他的账号就已经获得了75万粉丝关注和4500万次浏览。我觉得这是英伟达的一次危机公关。 Kimi K3上周三发布后，立刻成为X上讨论度最高的话题。很多人都认为，它对美国公司构成了巨大数据安全威胁，而这种说法也被延伸到了所有中国开源模型。OpenAI的首席战略官甚至发文呼吁美国政府出台一些“软性法规”，限制美国企业使用中国模型。仅仅一天后，美国政府也重新开始讨论是否应该限制中国开源AI模型。黄仁勋最担心的是，“中国开源模型会威胁美国公司”这种说法会变成主流叙事、AI要真正大规模普及，就必须依赖便宜、高效、开源的模型。如果这种观点无法成为主流，AI的使用量就可能大幅下降；而AI使用量一旦大幅下降，对英伟达芯片的需求也会跟着大幅下降。黄仁勋意识到，他必须亲自站出来，把舆论风向扭转回来。而他的这条X帖子效果确实非常好。几乎所有AI公司CEO都公开表示赞同黄仁勋的观点，甚至连那些做闭源模型的公司也站出来支持。可能他家都怕买不到算力。唯一没有表态支持的，就是 Dario Amodei。估计他到现在还在耿耿于怀。

GeLun Ding

29,732 просмотров • 2 месяцев назад

这是Google DeepMind 新掌门人 Koray Kavukcuoglu 接管团队后的首次访谈。如果以前不太熟悉 Koray，看完这 27 分钟，大概就能理解，为什么Google会选他来领导世界上最大的 AI 实验室之一。在访谈中， Logan 提到的一个小故事：当年 Google 收购 DeepMind，做技术尽调时，Jeff Dean 会拿着代码库里各个角落的问题找 Koray。因为所有代码他都 review 过，问到哪里，他都能解释。他年轻时在 Yann LeCun 的实验室做研究，后来成为 DeepMind 第一位深度学习研究员，组建了深度学习团队。那时研究团队只有十来个人，大家决定找一个足够有挑战的任务一起攻，最后选了 Atari 游戏，也就有了后来的 DQN。今天我们熟悉的深度学习＋强化学习训练智能体，他是从早期就亲手参与其中的人。这集访谈也谈到 Google 今天的处境，他的回答也相当直接。Google 到底还追不追 frontier？他先承认，当前模型的质量确实略落后于最前沿。但目标没有变，研究方向怎么选、资源如何排序，都是为了回到前沿。还有一个很有意思的问题：如果有一根魔杖，可以直接给模型增加任何能力，他最想要什么？他的答案很简单：让模型更聪明。更聪明以后，很多事情都会做得更好、更自然。加了中文字幕，值得花 27 分钟看看。

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Michael Guo

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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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英伟达CEO黄仁勋，昨天下午落地台南机场，被问及近期有报道称，他警告中国将在AI竞赛中击败美国一事。他表示，“这不是我的原话。我的意思是，中国拥有非常优秀的AI技术，拥有众多AI研究人员，全球50%的AI研究者都在中国。他们研发出了非常出色的AI技术。事实上，当今世界最热门的开源AI模型就来自中国。因此他们的发展速度非常快。美国必须继续保持极快的发展步伐。否则，这个世界竞争异常激烈，我们必须奋力奔跑”。

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宝玉

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