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模型的痴迷使我们蒙蔽了
基础设施资金差距
真正的经济限制
投注硬件
更聪明的未来
更少的炒作,更多的硬件
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为什么AI硬件(不仅更大的型号)会定义AI的未来

May 14, 2025 am 04:28 AM

据贝恩公司(Bain&Company)称,在2024年,不到10%的人工智能投资用于基础设施。狮子的份额用于基础模型和合成内容工具 - 易于构建的技术,更快地进行演示和更友好的媒体友好。

但是专家说,偏斜的赌注开始显示出其极限。

其中一位专家是Xinghan Laser的创始人兼董事长周·肖恩(Zhou Shaofeng)。 Shaofeng认为,AI的下一阶段不会由谁拥有最大的模型来决定,而谁可以将情报带入物理系统中,以精确,耐用性和真实的反馈。但是他为什么相信这一点,这是什么意思?一方面,这是因为“我们对模型太着迷了,”他指出。

模型的痴迷使我们蒙蔽了

在过去的三年中,AI的对话主要围绕型号旋转,他们训练了最大的演示,他们发布了最华丽的演示,他们击中了1亿用户最快的击中。但是,无论AI模型多么复杂,如果没有硬化传感器,嵌入式计算和高保真感知系统,它都不会运行外科机器人或自动驾驶汽车。

为什么AI硬件(不仅更大的型号)会定义AI的未来

“真正的情报不仅仅是预测,” Shaofeng在接受采访时告诉我。 “这是关于感知,互动和动作的。这一切都始于硬件级别。”

这种智能(嵌入必须在不可预测的高风险环境中运行的机器中)所需要的远不是聪明的代码。它需要可以实时处理数据,响应反馈并承受恶劣条件的硬件。然而,据Shaofeng说,这正是在当今的AI话语中被忽略的一层。

基础设施资金差距

但是,资金讲述了另一个故事。正如贝恩公司(Bain&Company)的早期报告所透露的那样,对AI基础设施(包括硬件,边缘系统和嵌入式AI)的投资占2024年AI总资本分配的10%。同时,基础模型和合成内容工具继续吸收了狮子的份额。

根据Shaofeng的说法,Deep Tech经常失败的风险投资测试,很容易理解为什么:软件更快地构建,更易于演示,并且更简单地旋转。另一方面,Deep Tech需要耐心:长时间的研发周期,高技术不确定性和很少的短期胜利 - 大多数人没有带宽的旅程。

这使政府和少数科技巨头抓住了懈怠。像特斯拉和NVIDIA这样的公司正在垂直整合AI堆栈,不是因为它便宜,而是因为它是必要的。

真正的经济限制

不仅仅是投资者。在物理环境中部署AI(包括工厂,车辆,医院等)的实际成本。 Shaofeng指出,这些不是理论上的障碍,而是许多人在今天努力解决的真正问题。

他指出:“真正的瓶颈不是技术性的。” “它们是经济的。像传感器或激光模块这样的硬件并不便宜。集成,测试,合规性 - 需要时间。问题不再只是'可以'起作用吗?'但是“它的运作能够足够快,可靠地且有投资回报率证明投资合理吗?”

他的论点是,虽然将情报嵌入工厂地板的成本通常远高于运送新的SaaS产品,但正确的收益却更大,更具辩护性。

投注硬件

Shaofeng的公司Xinghan Laser是直接进入高性能光学系统的少数建筑物之一。从半导体激光芯片到精确的激光雷达平台,团队正在设计不仅自动化流程,而且适应它们的系统。他说:“这不仅仅是自动化。” “这是关于可以从过程本身学习并实时调整的建筑系统。

Shaofeng并不孤单,他想在硬件上进行大事。路透社最近报道说,在美国参议院的一次听证会上,OpenAI首席执行官Sam Altman强调,迫切需要投资于AI基础设施,尤其是数据中心和能源系统,以使美国处于全球AI领导力的最前沿。普林斯顿大学教授Naveen Verma领导了一个项目,该项目开发了新的AI芯片,旨在使用现代工作负载,并旨在使用能源少得多的AI系统运行强大的AI系统,但还指出,当前的AI芯片面临与尺寸,效率和可扩展性相关的障碍。

毫无疑问,最大的赌注现在是在AI基础架构和硬件上。作为麦肯锡(McKinsey)的AI报告状态,看到AI中最大的财务投资回报率不是创意内容或聊天机器人,它们是制造,物流和供应链。换句话说:现实世界系统。需要硬件的系统。

更聪明的未来

这是Deep Tech适合的地方,而不是以模型为中心的AI的对手,而是其推动者。 Shaofeng说:“大型模型和硬件创新不是对立的力量。” “它们是相互加强的。一个人推动了智力的界限;另一个将这种智慧带给了生活。”忽略一个和整个系统的破裂。

在模拟中完美工作但在现场失败的机器人不仅无效 - 这很危险。无论是误判深度的外科手术工具还是无法驾驶风剪的无人机,后果不是理论上的。它们是真实而昂贵的。

更少的炒作,更多的硬件

Shaofeng说,为了创造这种未来,我们需要重新平衡等式。他指出,AI的未来不仅会用Python代码写成 - 相反,它将用电路焊接,用光学调整并在物理空间中进行测试。

他说:“扩展AI不仅仅是计算和数据。” “这是关于基础架构,集成和现实世界的相关性。“我们看到了一个未来,AI不仅会分析世界;它实际上与之互动。”

在那个未来,Deep Tech不是AI故事的脚注。这是基础。

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