Augustusss 的讨论

其实涉及到一个涌现的问题，就是scale到一定规模后，模型会突然出现很强大的能力，OpenAI称之为“涌现”。这可能说明一个问题，模型能力和算力不是线性关系，而是达到一定规模后会量变产生质变。这个质变的量是多少，前沿AGI的公司都在探索，用的参数不一样，可能量也不一样。就像这次特斯拉FSD突飞猛进，马斯克宣布8.8就能robotaxi了，这个都超出很多他们公司人的预期，我觉得只能用涌现来解释。这种“涌现”，肯定所有大厂都体会过，所以他们不可能停止算力投入。因为一旦你停止了，别人继续投，别人“涌现”了更强大能力，你的业务就被别人降维打击了。这就是杨植麟说的，你去做AIGC、做应用，结果人家AGI公司取得突破，掉过头来做应用，你就被降维打击了，用户会全部流失掉。所以，Scaling Laws揭示的是AI时代最本质的问题，目前看，这个矛盾的主要方面还是算力。

如果涌现有边界，也可能到不了AGI，不过我也不懂。纯吃瓜闲扯，和股票无关。

这么说没问题，但值得思考的是Scaling Law也可能有瓶颈，但到没到瓶颈不懂，纯吃瓜

目前阶段AI边界的话就是AGI，细化到特斯拉的话就是完全智能驾驶。真的实现AGI了，会淘汰一批人，竞争相对会小。现在是属于向AGI冲刺的阶段，北美大厂的资本开支都是逐年增长的，大部分都投到算力了。还是投入期，而且成本不是重要考量因素（广发原话）路还很长。

这些在现在说呢就是比较浅的通识道理，大家都懂。我指的是涌现也可能有“边界”，当然也可能没有，太深的不懂。

到不了agi 跟当年新能源的碳中和一样，产业资本确实向这个投资去的，至于能不能到想要的效果谁也说不定