原標題：萬億美元AI市場還能成嗎？這里是12位業內人士的看法
文章來源：新智元
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大模型的現狀與未來挑戰

近日，Business Insider采訪了12位人工智能領域的專家，探討了當前大模型的發展瓶頸及未來的可能方向。盡管業內一些領導者如OpenAI的CEO Altman堅稱技術仍在進步，但不少觀察人士卻認為，隨著技術成熟，模型的效能提升已顯乏力，面臨諸多新挑戰。

數據與計算能力的瓶頸

研究人員指出，在大模型的預訓練階段，獲取計算能力和訓練數據是兩大關鍵障礙。英偉達作為主要的GPU供應商，面臨著高需求下的供給挑戰。此外，隨著可用的公共數據逐漸枯竭，研究公司Epoch AI預測到2028年可用文本數據可能會被完全耗盡。

多模態與私有數據的探索

當公共數據面臨瓶頸時，專家們建議利用多模態數據（如視覺與音頻數據的結合）和私有數據。越來越多的公司與出版商簽訂協議，以獲取受版權保護的信息資源，發掘私人數據的潛力，成為提升模型能力的新路徑。

合成數據的潛力與局限

提升模型訓練數據的質量成為研究熱點。專家們認為，合成數據可能是一個有效的工具，但并非解決所有問題的靈丹妙藥。有效的應用需要人類的監督，以確保合成數據的相關性及有效性。

推理模型的新方向

除了訓練數據的提升，構建高效的推理模型也成為行業關注的重點。通過延長模型響應時間以進行更復雜的推理，可能成為新的發展方向。OpenAI的新推理模型o1表明，推理能力的提高或許比單純擴大模型規模更為重要。

行業未來預期與投資者的耐心考驗

專家們普遍認為，未來行業的進步可能會放緩，但這并不意味著技術的瓶頸。投資者和客戶是否愿意耐心等待行業的漸進式發展，將在很大程度上影響未來的投資和技術創新。

總的來說，雖然大模型的快速發展似乎已遇到瓶頸，但通過多模態數據、私有數據和推理模型等新策略，行業仍然有潛力在不同方向上取得突破。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。