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全球AI大模型卷的最利害的两国就是中国和漂亮国。
在阿里没有发布通义千问3.0之前,在开源和闭源两条赛道,漂亮国都处于领先地位。
特别是闭源赛道,OpenAI一枝独秀,外界已经不知道Chatgpt发展到何种水平了?
只是有传言说它能在四年以后达到AGI(通用人工智能)的水平。
CEO奥特曼的吸金能力也特别强,不断融资,把金融资本引入AI研究领域,钱是不缺的。
如果技术水平真如传言那样,就有点恐怖了。
但是全球各个国家都在开源赛道上奋起直追。
开源并不是所谓简单地抄袭和借鉴,而是共享研究成果,接着在各自研究取得的成果基础上,再向上攻克难题。
这样会节约科研成本,减少能源的消耗。
meta发布的Llama一直号称是可以与Chatgpt一较高低的开源大模型,在开源赛道一直领先。
阿里发布的通义千问3.0实现了对llama3的超越,冲到了榜首的位置,意味着其他国家的开源大模型也会在千问3.0的基础上继续向上攻克难题。
这是国内首次在AI领域取得这么优秀的成绩。
至于千问3.0和chatgpt还有多长的距离,无从得知,因为OpenAI没有开源相关数据。
难以做出对比。
预估差距是两到三年,没有黄仁勋提到的十年那么夸张的差距。
霍利提到千问3.0,黄仁勋的观点就不攻自破了。
黄仁勋的脸色逐渐沉了下去。
自己宣传推销英伟达超算力芯片的心思被霍利当众揭穿。
霍利接着道:“聊完AI大模型的差距,我们再来谈谈芯片问题。
英伟达的新架构解决了能耗问题,我相信黄总未来会在能耗上下更大的功夫,我也期待英伟达能够在新架构的框架下,把能耗降到最低,服务市场。
不过就眼前来说,英伟达的超算芯片还不是市场首选。
价格问题始终没有得到合理的解决。
我相信在座的各位企业家们,凡是入局AI产业的,都有一个困惑,就是AI价格。
对大多数企业来说,AI大模型的赋能作用是最重要的。
提到赋能就不得不提未来AI行业的市场发展趋势,想要适应各种应用场景,为企业产品服务,为市场服务,模型一定是越小越好。
就像最初提出互联网赋能一样,让所有企业获得互联网带来的便利,才是AI模型最终的发展方向。
英伟达的超算力芯片并不适合绝大部分企业。
在这里,我也向各位推荐一下珠峰科技生产的太极芯片。
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