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嘿，技术小伙伴们！今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练Scaling Law并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢？让我们一探究竟！

开场白

首先，让我们看看最新的“全能冠军”——Grok 3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了Scaling Law的有效性，还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。😱

深度探讨：Scaling Law vs. 推理能力

在此之前，DeepSeek已经证明无需依赖Scaling Law也能达到OpenAI o1的水平。这就像是“一根筋，两头堵”，无论Scaling Law是否有效，OpenAI的技术优势似乎都在逐渐消失。

经济学家Ethan Mollick认为：AI确实进入了新时代，OpenAI的时代正在落幕。这不禁让人质疑，OpenAI的未来还能否持续领先？

数据的重要性

一个关键点是，谷歌和xAI拥有独特且有价值的数据源，这些数据源使它们逐渐区别于其他竞争对手。如果没有访问YouTube、X、TeslaVision、Instagram和Facebook等独有数据，未来的尖端模型可能不会有投资回报（ROI）。

OpenAI面临的挑战

从2022年夏季到2024年春季，OpenAI凭借GPT-4领先市场，但随着谷歌和Anthropic的追赶，这种领先地位已不再明显。如今，DeepSeek、谷歌和xAI与OpenAI大致处于同一水平，其中xAI甚至稍占优势。

微软CEO纳德拉也公开表示，在模型能力上，OpenAI曾经拥有的独特优势即将结束。而微软也不再为OpenAI投入大量资金进行预训练，转而支持推理服务以盈利。

内忧外患：人才流失与外部压力

除了外部的竞争压力，OpenAI内部也面临着巨大的挑战。前CTO Mira Murati、首席科学家Ilya Sutskever、创始员工Andrej Karpathy以及副总裁Dario Amodei等重要人物纷纷离职，创立了自己的公司或实验室。这对OpenAI来说无疑是个沉重的打击。😢

AI的收入来源：推理而非训练

有趣的是，AI的收入主要来自推理，而非训练。如果Scaling Law仍然有效，那么只有少数几家公司会进行尖端模型的预训练。其余的AI计算将集中在一些较小的数据中心，这些数据中心经过地理优化，实现了低延迟和高成本效益的推理。

Gavin S. Baker指出：“经济高效的推理 = 更便宜、质量较低的电力”。随着时间的推移，推理所需的计算量将大大增加，而预训练的比例将减少至5%，推理则占95%。

DeepSeek效应：开源与创新

即便是DeepSeek梁文峰也公开表示，业内对DeepSeek-R1的反应有些过度。他认为这只是普通的创新，世界每天都有类似的进展。然而，DeepSeek的确在大模型训练上取得了一些创新，并且与其他从业人员一样研究同样的问题。

更令人兴奋的是，他们在开源AI界引发了用最经济的方法复刻DeepSeek-R1“顿悟时刻”的竞赛。这一切就像是2004年的谷歌，通过分布式算法和开源论文推动了整个行业的发展。

结语

总的来说，这场AI界的较量远未结束。尽管OpenAI面临诸多挑战，但AI领域每周都会有新的突破和发展。每个人都会在几个月内复制这一成就，一切都会变得更便宜。

唯一的真正后果是，AI乌托邦/末日现在比以往任何时候都要近。时间会证明一切，让我们拭目以待吧！

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