禁播真相：谷歌前 CEO 采访视频总结

创业 2024-08-17 23:16 北京

01 AI 技术的三个重要方向

AI 的发展简直像火箭一样快！未来一两年，更大规模的上下文窗口、Agent 和 Text-to-Action 功能就要来啦！像百万 token 上下文窗口，目标甚至能到一千万。这意味着啥？咱能提超长篇幅的问题，还能当短期记忆用，读 20 本书让它告诉你内容都没问题。再说说 AI Agent，能在网上执行各种任务，像买东西啥的，还是有记忆功能的大型语言模型。还有 Text-to-Action，能把文字变成操作，比如复制个 TikTok 都能快速搞定。这三样结合起来，影响可比社交媒体大多啦！为啥？扩展上下文窗口解决时效问题，能随时输入最新信息。像 Agent 能加快化学等领域研究。Text-to-Action 就像有无数廉价又听话的专属程序员。想象一下，30 秒就能造个 Google 的竞争对手！老牌公司都可能受威胁。未来已来，咱们可得跟上这波 AI 浪潮！

02 Google 面临巨大风险

Google 曾经发明了 Transformer 架构，多牛啊！可现在呢，主动权好像丢了，OpenAI 都赶上来啦，Anthropic 的 Claude 排名还在前面。Eric Schmidt 说自己已经不是 Google 员工了，还直言 Google 太注重工作与生活平衡，初创公司可不能这样，得拼命干！这行业里，有些公司创新赢了开头，却没法顺利过渡到下阶段。创始人很关键，虽然不好相处、要求高，但能推动公司发展。就像马斯克，工作起来那叫一个拼命！台积电新入职博士还得先在工厂地下室工作，美国可不行。这工作结果能一样吗？还有啊，微软和 OpenAI 合作，当初都觉得蠢，现在人家厉害啦，苹果在 AI 这块还没好办法呢！

03 模型的差距正在拉大

前沿模型和其他模型的差距正在拉大！这可不是小事儿。以前，有人还觉得差距在缩小，投了不少钱给小公司。可现在呢？大公司说要搞这事儿，得要 100 亿、200 亿，甚至 1000 亿！这钱哪来？有人说可能得靠加拿大，有人提到阿拉伯国家，但有各种问题。

关键是，像 Nvidia 这样的公司，可能要被投 3000 亿！这意味着啥？电力都要不够啦！芯片也得更多，Intel 不再垄断，Nvidia 又起来了。那像 CUDA 这样的技术，其他公司也在想办法，AMD 就弄了个系统，还在改进呢。

04 AI 会经历一场巨大泡沫

AI 领域正风起云涌，未来走向扑朔迷离。Eric Schmidt 这位大咖都说了，AI 投资现在简直疯狂，几乎啥项目都想沾边，资金涌入像潮水，可好多投资者根本分不清好坏。新算法不断涌现，不光 Transformer 架构，还有全新的非 Transformer 架构，发展势头迅猛。而且市场都坚信搞智能技术能赚大钱，这不就可能整出个大投资泡沫嘛，不过别怕，市场会自己调整的。像法国的 Mistral 公司，做得不错，可成本压力大，模型可能要封闭了。开源闭源争论不休，软件开发方式也许要大变。还有啊，现在有些公司想让软件程序员生产力翻倍，这多诱人！AI 能解决大型软件团队代码混乱的难题。至于学编程，就像会说英语还得继续学一样，得理解系统原理，才能跟上时代步伐。

05 分布式计算解决不了 AI 的算力问题

大型语言模型的经济影响可不简单，有人问是不是比最初预计的市场影响要慢。还有，学术界应不应该获得 AI 补贴，还是跟大公司合作，这也让人头疼。

就说分布式环境，那可是个大挑战！搭大型集群难，可每个 MacBook 有算力，全球那么多小机器联合起来似乎有潜力，但技术细节一堆要解决。算法工作原理就是大矩阵反复乘法运算，系统性能靠数据传输速度。Nvidia 下一代芯片功能集成，可超级计算机和光速传输，特别是内存互连，才是关键。短期内，靠分布式解决 AI 算力，不太可能！

再说把大语言模型拆分，得有上百万模型，提问还慢得要命。

06 不理解 AI 但必须知道他的边界

以前咱对宇宙的理解挺神秘，后来有了科学革命和启蒙运动，情况变了。但现在呢，好多模型复杂得咱都搞不清内部机制。就像费曼说的，创造不出的就没法理解，可现在人们好像在弄些自己都不太明白的东西。

不过别慌！Eric Schmidt 说了，这就像家里的青少年，咱不太懂他们咋想，但知道他们的边界。而且以后可能会有专门的公司用对抗性 AI 技术来测试找漏洞。

要让 AI 乖乖听话，得提升性能模型，减少幻觉，还得有办法验证效果。未来几年，说不定还能有 1000 步的链式推理呢！

07 AI 造成的虚假信息目前无解

如今这虚假信息泛滥的情况简直让人头疼！特别是在即将到来的选举中，想防止 AI 在公众舆论里制造虚假信息，那可太难啦！

就像 Eric Schmidt 说的，社交媒体上到处都是虚假信息，公司都管不过来。TikTok 还被指责有偏向，YouTube 上甚至因为假视频出过人命！可气的是，到现在都没啥好办法。

虽说有个公钥认证的法子，能知道信息来源，但也没起到多大作用。CEO 们为了赚钱，让算法推送那些能挑起愤怒的极端内容。

TikTok 这块儿呢，虽然不是传统社交媒体，像电视一样有控制，但用户每天花大量时间在上面。政府可能不制定规则，但平衡还是必要的。

08 大模型是少数人的竞争

在 AI 这个超级赛道上，前沿大模型的竞争可不是谁都能玩的。像美国和中国这样的大国才有资格入场。为啥？因为这需要大把的资金、超牛的教育体系，还得有死磕到底取胜的决心。

美国现在在芯片和光刻机技术上领先中国约 10 年，还禁止向咱出口 Nvidia 芯片。拜登政府批准的芯片法案那也是来势汹汹。

还有个重要的点，为了应对 AI 系统可能带来的潜在危险，设定了像 10^26 次方浮点运算这样的阈值，超过就得向政府报告。欧盟也有类似标准。

09 AI 让贫富差距加大

AI 这领域就是有钱人的游戏！像《纽约时报》起诉 OpenAI 用作品训练模型，这事儿未来估计得有个协议，规定使用作品得给人付一定比例的收入。

再瞧瞧，几家大公司主导着 AI ，这可引起反垄断关注啦。但就目前看，只要不搞成垄断巨头那样，政府也不太会去拆分。为啥？因为就这些大公司有资金建数据中心，富者愈富，穷者只能拼命追。

这对咱年轻人有啥启示？快速制作原型的能力太重要啦！就像一个黑客松里，获胜团队很快就让无人机完成任务，专业程序员可能得一两周呢。创业的时候，写商业计划让电脑帮忙，快速把想法变成原型，不然对手可就抢先啦！

直隶按察使

ToB 创业者 | 为 200+ 头部消费品牌提供数字营销解决方案 | 提供内容营销软件小程序 APP开发 | 提供代运营 IP孵化服务 | 京东小米华为多年互联网从业

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