ChatGPT 5.0都快出来了,国内互联网巨头还一头雾水

ChatGPT游戏1年前 (2023)发布 一起用AI
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3年前,美国谷歌公司前总裁将中国视为AI领域的最大竞争对手,但是ChatGPT-3出来以后,国内的技术跟不上了,这个差距以后会不会越来越大?

在全世界500多家AI企业中,美国占到了300多家,而中国只有30多家;在硬件方面,全球90%的人工智能芯片都来自于美国,第一名的英伟达公司只发展了30年,总部同样在美国。

ChatGPT 5.0都快出来了,国内互联网巨头还一头雾水

然而,即使中美AI在硬件和研发能力上存在这么大的差距,谷歌公司的前总裁,现任美国国防部创新咨询委员会主席的埃里克·施密特仍然认为,美国需要加大AI技术研发,以应对中国日益激烈的竞争。

当时,中国的AI发展其实已经是世界第二了,大约还能看到第一名的尾巴,要是奋起直追的话很有机会。但是ChatGPT的出现,基本意味着通用人工智能 AGI 的门槛已经摸清楚了,往后美国AI技术开始进入第二个阶段,其中GPT3是一个重要标志。

可以说,从GPT3开始,中美AI技术开始拉大了,为什么呢?因为之前美国人研发的产品,比如以Diffusion Model为核心的AI绘图,再比如初代的谷歌聊天机器人,那都是开放源代码的,这让国内的高校和企业很快跟着做出来了类似产品。

但是GPT3、Codex 等都没有开放源代码,中国就做不出来了。难点在哪里呢?有人说是芯片,中国的芯片技术被外国卡脖子了,是不是在这一方面限制了AI的发展呢?

其实关键不在于制造芯片的难度,不在于原材料的问题,而在于芯片内部的算力和算法,本质上比拼的是科研人员的数学能力和国家的基础数学建设。

更具体一点来说,我们要让人工智能完成更复杂的事情,需要给它配备更先进的思路。过去的初级人工智能就是一个简单的流水线,它的思维模式非常简单。

举个例子,就好比制造一件衣服,你给机器输入“布料裁剪,缝纫,熨烫,剪线头,挂吊牌和包装”,机器人就按照这个程序来做了。

但是我们发现这些操作对于机器人来说依然非常困难,裁剪不了和缝纫,有具体的数值,这一步倒是做得很好,但是到了熨烫环节,烫出来的衣服要求整洁清爽,没有一个具体的数据标准,机器人就没办法判断了。

所以为了实现更高级的人工智能,科研人员要在芯片中加入除了流水线以外的另一套算法,这套算法相当于是把人类的思维和经验传输给机器人,让它知道烫衣服的具体尺度。同时让机器人学会学习,这一次衣服烫出来有褶皱,可能是蒸汽不够,我下次稍微多加一点蒸汽。

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所以,因为内部的算法多了,所以AI整体的模型就特别大,GPT3就是这样的大模型。但是你的产品在研发阶段需要多次实验,找出其中的问题所在,这个步骤就非常烧钱了。

据2020年的数据,使用微软提供的超级AI计算机,训练一次GPT3的时间大约是5天左右;如果使用美国云服务提供商提供的GPU训练,训练一次需要耗费280万到540万美元。而如果从零开始训练一个 AI机器系统,花费至少是3500万美元。

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中国互联网企业你说穷吗,还真的不穷,但是AI这个技术短期内看不到实际收益,国内的初创企业不敢动。就好比新能源汽车,要是没有国家政策扶持,我看估计也没有多少企业敢玩。

我们国家重视AI吗,确实是重视的,科技部将它看作战略性产业,提出推动先进计算等技术创新和应用,搭建了18个创新发展试验区。但是你可以发现这些说法太宏观了,可以说看不清楚AI发展的方向,看不到它的盈利模式,没有具体的研究方案。

唯一知道的是,AI技术未来核心领域能产生4000亿产值,还有我们目前的重点仍然是以人工智能为辅,仍然没有走入AI的核心领域,也缺乏大企业带头搞出自己的AI大模型。

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这说明我们的AI算法基础可能真的还没有打牢,仍然处于利用高校资源进行初步研发的阶段,还没有商用化的考虑,或者说基于这种硬件不足,企业还不敢入场。

当然我们也不必过于悲观,中国的AI技术虽然不是第一名,但是至少领先其他国家很多,只要脚踏实地攻克技术,未来在AI领域必然有中国企业的一席之地。

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