不再依赖数据中心？业内人士：AI未来将更小、更便宜

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003c!--NO_AD_ERROR_5_1--\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e财联社12月1日讯（编辑夏军雄）\u003c/strong\u003e多位人工智能（AI）业内人士预测，AI的未来将从ChatGPT这类巨大而昂贵的模型，转向更小型、专用的AI代理，这些系统专门处理特定任务，开发成本更低，甚至能在笔记本电脑上运行，从而无需大型数据中心。\u003c!--NO_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\n\u003cp\u003e根据汇丰近期一项分析，AI研究公司OpenAI目前声称年收入已达200亿美元，并计划投入1.4万亿美元用于建设新数据中心。然而，即便\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003eOpenAI\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e收入在2030年突破2000亿美元，该公司仍需额外筹措2070亿美元以维持运营。\u003c!--NO_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\n\u003cp\u003e在近日于里斯本举行的网络峰会上，十多位AI业内人士却描述了另一种AI未来。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e他们认为，未来将以更小型的AI系统为主，这些系统通常围绕执行特定任务的AI “代理”运作，因此不需要OpenAI、谷歌Gemini或 Anthropic Claude那样庞大的大型语言模型。\u003c!--NO_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\n\u003cp\u003e“他们的估值建立在‘越大越好’的假设上，但这并不一定正确，”Cognizant首席AI官Babak Hodjat表示。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e“我们确实使用大型语言模型，但不需要最大的那一种。大模型只要在特定领域能够很好地遵循指令、会使用工具、并能与其他代理沟通，就足够了，”Hodjat说。“只要达到某个门槛，规模就够用了。”\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e例如，中国AI公司\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003eDeepSeek\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e今年1月推出的模型只花了几百万美元开发，因而引发科技股抛售潮。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eHodjat表示，DeepSeek模型每次请求使用的参数量远小于ChatGPT，但功能却具有可比性。一旦模型缩小到一定规模，就不需要数据中心，它们可以直接在MacBook上运行。\u003c!--AI_AD_1000--\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e“这就是差异所在，也是发展趋势，”Hodjat说。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e多家公司正围绕AI代理或AI应用布局，它们认为用户会希望用专门的App解决特定问题。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eSuperhuman（前身为 Grammarly）首席执行官Shishir Mehrotra表示，他们运营一个“AI代理应用商店”，这些代理可以嵌入浏览器，或运行于Grammarly已获授权的数千款应用中。\u003c!--NO_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\n\u003cp\u003eMozilla对Firefox也采用类似策略，该公司首席执行官Laura Chambers说：“我们有几项AI功能，比如‘摇一摇总结内容’、移动端智能标签分组、链接预览和翻译。这些全部在本地运行，数据不会离开你的设备，也不会共享给模型或大语言模型。我们还有一个侧边栏，你可以选择自己想用的模型。”\u003c!--NO_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\n\u003cp\u003e芯片公司ARM的战略负责人兼首席营销官Ami Badani透露，该公司采取模型无关（model-agnostic）策略。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eBadani说：“我们会在大模型之上为特定用途创建定制扩展模块。因为不同公司对模型的需求往往差异非常大。”\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这种方式——由多个高度聚焦、像独立业务一样运作的AI代理——明显不同于大型通用AI平台。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这种模式正吸引着巨额投资。IBM风险投资公司投资了许多看似不起眼、但填补企业特定需求的AI初创公司。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e其中一家名为Not Diamond的公司注意到，85%使用AI的企业都会使用多个AI模型。不同模型擅长不同任务，因此为每项任务选择最佳模型变得至关重要。\u003c/p\u003e\u003csection\u003e（财联社夏军雄）\u003c/section\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content 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【纠错】【责任编辑:辣姜999】

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