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教育   2024-11-26 19:02   广东  

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今日外刊来源

文本选自:The Economist(经济学人)
作者:Rachana Shanbhogue
原文发布时间:21 Nov. 2024
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今日外刊原文



【经济学人】

这是商业史上最大的冒险,但事实证明,人工智能的应用并不完善


    背景:AI的热潮席卷而来,被视为商业史上最大的一场赌博。自2022年11月ChatGPT推出后,AI迅速成为焦点,吸引了大量用户和投资者。然而,多数企业对AI的实际能力和最佳应用方式仍迷茫。在整个经济领域,仅5%的美国企业在产品和服务中应用了AI,AI初创企业盈利者寥寥。AI模型制作面临能源和数据的双重限制,投资者热情与商业现实的差距日益凸显。在创新前沿,训练大型模型能耗巨大,这限制了技术的推进速度。为在投资者热情消退前,让AI更高效、实用,2025年成为关键之年,一场激烈的竞赛已然开启。


It is the biggest gamble in business history—but adoption of AI is proving patchy

这是商业史上最大的冒险,但事实证明,人工智能的应用并不完善

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It may be the biggest gamble in business history. Today’s mania for artificial intelligence (AI) began with the launch of ChatGPT at the end of November 2022. OpenAI’s chatbot attracted 100m users within weeks, faster than any product in history. Investors also piled in. Spending on AI data centres between 2024 and 2027 is expected to exceed $1.4trn; the market value of Nvidia, the leading maker of AI chips, has increased eight-fold, to more than $3trn.

人工智能可能是商业史上最大的冒险。今天对人工智能的狂热始于2022年11月底ChatGPT的推出。OpenAI的聊天机器人ChatGPT在几周内吸引了1亿用户,其用户增长速度比历史上任何产品都要快。投资者也纷纷涌入人工智能赛道。2024年至2027年间,人工智能数据中心的支出预计将超过1.4万亿美元;领先的人工智能芯片制造商英伟达(Nvidia)的市值增长了8倍,达到3万多亿美元。

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And yet most companies are still not sure what the technology can or cannot do, or how best to use it. Across the economy, only 5% of American businesses say they are using AI in their products and services. Few AI startups are turning a profit. And the energy and data constraints on AI model-making are becoming steadily more painful. The disparity between investor enthusiasm and business reality looks untenable—which means 2025 is shaping up to be a crunch year. The race to make AI more efficient and more useful, before investors lose their enthusiasm, is on.

然而,大多数公司仍然不确定人工智能技术能做什么,不能做什么,或不知道如何最好地利用这项技术。在整个经济中,只有5%的美国企业表示他们在产品和服务中使用人工智能。几乎没有人工智能初创公司开始盈利。研发人工智能模型所需的能量和数据限制正变得越来越困难。投资者的热情和商业现实之间的差距看起来是站不住脚的,这意味着2025年将成为关键的一年。在投资者失去热情之前,让人工智能变得更高效、更有用的竞赛正在进行。

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Start at the cutting edge of innovation. Several constraints are slowing the pace at which the technological frontier is being pushed out. Training big models needs huge amounts of energy. The electricity used to train GPT-4, the large language model underpinning ChatGPT, could have powered 5,000 American homes for a year; the equivalent figure for GPT-3, its predecessor, was 100. Developing ever larger and whizzier models thus requires ever deeper pockets.

从创新的前沿开始。一些制约因素正在减缓技术前沿的推进速度,在这种速度下,技术前沿正在不断突破。训练大型模型需要大量的能量。用于训练支持ChatGPT的大型语言模型GPT-4的电力可以为5000个美国家庭提供一年的电力;而训练GPT-4的前身GPT-3的所消耗的电力则可以为100个美国家庭提供一年的电力。因此,开发更大、更先进的模型需要更加雄厚的财力。

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