关于AI应用及算力需求的几点思考与认识
今天中秋节，首先祝朋友们节日快乐，阖家团圆，万事顺遂。趁着假期休息，扔娃在游乐场玩耍的闲暇时光，简单梳理一下近期关于AI应用的一些思考与认识。 这两个星期参加了两次培训，不管啥业务，作为当红炸子鸡的AI必然是培训中少不了的一门课程，培训的要点大抵都是AI的来龙去脉等通识普及内容，抑或是偏实用的文档、海报、视频生成等，都属于比较基础的内容。不过通过老师的分享与交流中，也让我对AI有几点比较深的体会与感知。 AI正在逐步普及，随着AI技术的进步、使用门槛的降低，AI犹如当年的互联网一样，正在各行各业中应用赋能，提高效率，这是大势所趋。身处这一巨大科技变革浪潮中的我们，还是要尽早认清大势，主动适应变革，掌握AI应用的基本技能，将其作为提升工作能力和效率的工具。正如一个领导在开班仪式上说的:出来玩什么最重要？出来最重要，提升AI技能什么最重要，先用起来最重要。 AI的本质是是什么？中大的一个教授提出的观点让我印象深刻，他指出AI的本质是知识的表示。凡是能够清晰、清楚、准确表示的事物，比如数学推理、数据挖掘、图表分析等，AI处理的效率和结果越好；反而是那些人类看似简单，但不好清晰、准确描述或表示的事物，或者说需要凭借经验处理的事物，AI处理起来往往不那么得心应手。对于这类问题，AI优化提升的办法就是进行大规模的训练，在大量训练中深度学习，找寻规律，这也就产生了大量的算力需求。基于这个观点，我们可以对有关AI的几个问题有较为清晰的认知:一是解释了为何AI与人类在处理不同类型问题难易程度的显著差异；二是可以初步预测哪些岗位、技能更容易被AI取代，哪些技能在AI时代价值更高。三是解释了为何AI算力需求剧增的底层逻辑。 对于普通使用者而言，腾讯、字节、阿里等大模型和智能体在技术上没有啥明显差异，关注更多的还是便利性和性价比。两个教实操的老师也挺有意思，一个是跳转了几大平台的产品，最后得出的结论是性能差不多，都能满足需求，腾讯的workbuddy最好用，也最方便，坦言可能也跟日常工作主要依托微信平台有关。另一个是几大平台的产品都用，主打薅羊毛，她的结论也是性能都差不多，关键看谁更便宜，最好是能免费薅羊毛。这一点给我最大的体会是，当下AI大模型或者说智能体，性能参数那些普通消费者可能并不关注也看不懂，更多关注的是使用体验、便利性和性价比，AI巨头接下来的竞争可能更多在生态建设提高用户粘性和性价比上。 最后聊聊算力需求。同期参加培训的一个哥哥说他最大的体会是随着AI应用的普及，未来需求会持续爆发，算力产业链比如存储、芯片依然具有很大的机会。我跟他说我对比不大乐观，一来是当前互联网巨头（大模型公司）军备竞赛带来的算力需求爆发，进而带动的产业链核心器件极度紧缺的状况不可持续，卖铲子的生意难以长期火爆。竞赛趋缓或暂停的临界点是什么呢？个人感觉大概率就在各家大模型性能差不多，且都能满足大部分普通需求，再卷下去意义不大的时候，竞争转向生态、体验和性价比。二来是算力需求并不能线性外推，尤其是基于AI是知识的表示这一本质认识，不能清晰表示的事物需要大量训练来深度学习掌握规律，变成大模型能清晰表示的知识后，就不再需要训练了，也就不需要这部分算力需求了。