文章摘要
【关 键 词】 AI发展、算力转化、智能瓶颈、模型架构、未来方向
智能的本质与转化机制正成为当前AI领域的核心议题。过去十年间，大模型技术通过将电力能源转化为可复用的智能，实现了显著进步，但这一转化效率的瓶颈已逐渐显现。预训练阶段作为智能的主要来源，其核心地位源于算力投入规模与其他环节的显著差异，而Next-Token Prediction的成功则在于其最小化人为干预的特性，为模型提供了近乎无限的训练数据。Transformer架构的胜出并非因其模拟人脑，而是其高度并行的计算特性完美匹配了GPU的硬件设计，成为算力高效转化的关键载体。
当前面临的挑战已从算力获取转向算力消化能力的不足。尤洋教授指出，现有范式难以充分利用持续增长的算力资源，表现为模型架构、损失函数和优化算法对算力的转化效率下降。这一现象与两类常被混淆的进展密切相关：效率提升（如模型压缩）与智能上限提升。前者关注商业化落地，后者才是决定智能持续跃迁的根本。当浮点计算总量增长时，能否获得更强泛化能力的模型，成为衡量技术突破的新标准。
未来发展方向需聚焦于增强算力消化能力。探索更高数值精度计算（如FP64）可能突破当前精度局限，尽管这一路径与传统认知存在差异；开发高阶优化器有望提供更精准的参数更新路径；设计以”极限算力下训练更强模型”为目标的架构与损失函数，而非单纯追求效率优化；此外，深度优化训练过程（如超参数搜索与数据-参数匹配）可能释放尚未开发的潜力。值得注意的是，推理优化等技术虽对商业化至关重要，但与智能上限提升分属不同技术路线。
基础设施层面的革新同样不可忽视。计算与通信开销的平衡是集群算力扩展的核心，需要通过软硬件协同优化维持”计算/通信”比值。从历史经验看，从SVM到Transformer的演进本质是寻找算力利用效率更高的方法，这一过程将持续面临复杂场景（如地震预测）带来的高维数据挑战。正如Richard Sutton所强调，依托计算能力的通用方法始终是技术突破的主线，当前瓶颈预示着新一轮范式演进的开始。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 5050字 | 21分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
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