隨著人工智能行業(yè)從癡迷于大型預(yù)訓(xùn)練投資轉(zhuǎn)向新的前沿：優(yōu)化推理，一場(chǎng)巨大的轉(zhuǎn)變正在進(jìn)行中。這一轉(zhuǎn)變正在改變?nèi)斯ぶ悄艿慕?jīng)濟(jì)，為創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)新機(jī)遇。
人工智能革命的早期以一個(gè)簡(jiǎn)單的哲學(xué)為標(biāo)志：越大越好。公司投入數(shù)十億美元訓(xùn)練越來(lái)越大的模型，認(rèn)為規(guī)模的擴(kuò)大必然會(huì)帶來(lái)性能的提高。雖然有效，但這帶來(lái)了計(jì)算能力和能耗方面的天文數(shù)字成本。
現(xiàn)在，我們正在見(jiàn)證一場(chǎng)更加微妙的演變。正如人類在過(guò)去5000年里沒(méi)有進(jìn)化出更大的大腦，而是開發(fā)工具和社會(huì)結(jié)構(gòu)來(lái)提高他們的實(shí)用智能一樣，人工智能行業(yè)正在尋找用更少的資源做更多事情的方法。重點(diǎn)已從原始計(jì)算能力轉(zhuǎn)向?qū)ΜF(xiàn)有資源的巧妙應(yīng)用。
推理能力的“文藝復(fù)興”
SambaNova、Groq和Cerebras等GPU供應(yīng)商最近的發(fā)展就是這個(gè)新時(shí)代的例證。他們的突破實(shí)現(xiàn)了在以前處理簡(jiǎn)單提示所需的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行復(fù)雜的人工智能工作流程。這種推理速度的飛躍類似于賦予人工智能以人類速度或更快的速度思考和反應(yīng)的能力。
其經(jīng)濟(jì)影響是深遠(yuǎn)的。更快的推理不僅意味著更快的反應(yīng)；它使人工智能的全新應(yīng)用成為可能，而這些應(yīng)用以前由于延遲問(wèn)題而受到局限。從實(shí)時(shí)語(yǔ)言翻譯到即時(shí)復(fù)雜數(shù)據(jù)分析，可能性正在迅速擴(kuò)大。
價(jià)格革命
這不僅限于硬件。即使是人工智能世界的巨頭也在適應(yīng)。OpenAI曾經(jīng)主要專注于訓(xùn)練更大的模型，現(xiàn)在已經(jīng)大大降低了使用GPT-4類模型的成本。輸出Token價(jià)格從推出時(shí)的每百萬(wàn)Token60美元暴跌至今天的僅10美元，而輸入Token成本則下降了12倍。
這些降價(jià)不僅僅是為了讓人工智能更容易使用。它們揭示了人工智能經(jīng)濟(jì)中價(jià)值創(chuàng)造方式的根本性變化?？焖儆行У靥幚硇畔⒌哪芰Ρ饶Ｐ捅旧淼脑即笮「袃r(jià)值。
從模型到系統(tǒng)
OpenAI的o1反映了這一新方向，被稱為一個(gè)與以前的大型語(yǔ)言模型不同的“系統(tǒng)”：一個(gè)在推理過(guò)程中采用規(guī)劃和反射來(lái)提高響應(yīng)質(zhì)量的系統(tǒng)。這反映了人類大腦如何不斷利用反饋來(lái)完善其對(duì)世界的“草稿預(yù)測(cè)”。
從靜態(tài)模型轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)、自我改進(jìn)的系統(tǒng)代表了一種新的范式，在這種范式中，它不再僅僅是模型知道什么，而是它能多快、多有效地將這些知識(shí)應(yīng)用于新的情況。
工具驅(qū)動(dòng)的智能熱潮
正如工具的發(fā)展使人類祖先從荒野居民一躍成為世界塑造者一樣，專業(yè)工具的整合也在放大人工智能系統(tǒng)的能力。我們正在從簡(jiǎn)單的問(wèn)答轉(zhuǎn)向復(fù)雜的、多步驟的問(wèn)題解決。
這使得人工智能能夠處理不僅需要知識(shí)，還需要戰(zhàn)略和創(chuàng)造力的任務(wù)。從可以修復(fù)LLM編碼錯(cuò)誤以解決現(xiàn)實(shí)世界編程任務(wù)的AI編碼代理，到可以規(guī)劃和執(zhí)行多階段研究項(xiàng)目的Sakana的“AI科學(xué)家”，我們看到了人工智能系統(tǒng)的出現(xiàn)，這些系統(tǒng)不僅會(huì)做出響應(yīng)，還會(huì)模擬類似于人類思維的反饋回路。
未來(lái)——協(xié)作、創(chuàng)新和人類一致性
當(dāng)我們?cè)谶@個(gè)人工智能的新世界中航行時(shí)，僅擁有最大的模型不再能保證獲勝。相反，成功將屬于那些能夠最有效地利用推理優(yōu)化、工具集成和代理工作流的人。
其影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了技術(shù)范疇，人工智能變得更加高效、更有能力，并進(jìn)一步融入日常生活。從個(gè)性化教育到超高效供應(yīng)鏈，潛在的應(yīng)用是無(wú)限的。
重要的是，這種向推理優(yōu)化和工具驅(qū)動(dòng)智能的轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展提供了一個(gè)更有前景、更安全的未來(lái)。與其說(shuō)世界上越來(lái)越大的模型會(huì)以神秘且可能無(wú)法控制的方式自動(dòng)變得更加智能，不如說(shuō)我們正在朝著人類更熟悉、更易于管理的范式邁進(jìn)。
對(duì)工具、工作流程和協(xié)作解決問(wèn)題的關(guān)注反映了人類數(shù)千年來(lái)完善的概念。人類也能夠處理加速的計(jì)算速度，因?yàn)楝F(xiàn)代GPU每分鐘可以完成的乘法次數(shù)大約相當(dāng)于地球上所有人類一年的乘法次數(shù)。然而，我們并不認(rèn)為GPU是“超級(jí)智能的”我們將它們視為系統(tǒng)組件。同樣，更快的LLM使我們能夠構(gòu)建更好、更智能的系統(tǒng)。
這種與人類思維和工作模式的一致性應(yīng)該會(huì)使人工智能系統(tǒng)更具可解釋性、可控性，并與人類價(jià)值觀保持一致。它使我們能夠利用這些強(qiáng)大的人工智能能力，就像我們歷史上管理其他技術(shù)進(jìn)步一樣——作為增強(qiáng)和擴(kuò)展人類能力的工具，而不是被它們?nèi)〈?/p>
人工智能不再只是原始的力量。這是關(guān)于資源的巧妙應(yīng)用和以人工智能為基礎(chǔ)構(gòu)建的工作流程的獨(dú)創(chuàng)性。當(dāng)我們用訓(xùn)練成本換取推理的獨(dú)創(chuàng)性時(shí)，我們不僅在改變?nèi)斯ぶ悄艿墓ぷ鞣绞?，還在重新想象它能做什么。
人工智能發(fā)展的這一新方向不僅承諾了更強(qiáng)大的系統(tǒng)；它提供了一個(gè)未來(lái)的希望，在這個(gè)未來(lái)，人工智能和人類智能可以更無(wú)縫地協(xié)同工作，利用兩者的優(yōu)勢(shì)來(lái)應(yīng)對(duì)我們世界的復(fù)雜挑戰(zhàn)。
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