来源：内容编译自semianalysis，谢谢。 AI 模型的进展速度大大加快，在过去六个月中，模型的改进速度比前六个月更快。这一趋势将持续下去，因为三个扩展定律叠加在一起并协同工 作：训练前扩展、训练后扩展和推理时间扩展。 今年的 GTC 致力于解决新的扩展范式。 Claude 3.7 展示了软件工程的惊人性能。Deepseek v3 表明上一代模型功能的成本正在大幅下降，从而推动了进一步的采用。OpenAI 的 o1 和 o3 模型表明，更长的推理时间和搜索意味着更好的答案。就像训练前定律的早期一样，在训练后添加更多计算以进行这些模型的计算是没有限制的。 今年的 GTC 专注于实现智能和tokens的爆炸式增长。Nvidia 专注于将推理成本提高 35 倍，以实现模型的训练和部署。 去年的口号是"买得越多，省得越多"，但今年的口号是"省得越多，买得越多"。Nvidia在硬件和软件方面的路线图中提供的推理效率解锁了推理和 代理，以经济高效的方式部署模型和其他转型企业应用程序，从而实现广泛的扩散和部署——这是杰文斯悖论的经典例子。或者用 Jensen 的话来 说："买得越多，赚得越多"。 市场对此感到担忧。人 ...