算力在AI行业中的决定性作用 - 算力指数级增长是决定AI行业天花板的关键因素 组织混乱仅是噪音无法改变宏观趋势[1][5][9] - 行业瓶颈在于算力而非管理 工程上提升模型能力直接等同于扩大GPU/TPU规模[8] - 当算力达到临界点时 不同方法会自然突破性能门槛 历史最终只记录算力成果而非具体方法[8] 研究方向频繁切换的影响 - 前沿实验室普遍存在研究方向频繁切换现象 但整体进展未被拖慢 因组织杂乱仍能产出高质量模型[5] - 组织混乱带来的延迟是线性或次线性的 但算力增长是指数级的 后者对行业更具决定性[9] - 对研究者个人而言 1-2年延误可能对职业轨迹产生重大影响[7] 资本与算力增长关系 - 若资本热潮退去且算力增速放缓 行业可能面临增长乏力危机[10] - 只要AI持续释放实际价值 行业就不会真正崩盘 例如GPT-3.5虽暴露推理不足但展示了创意写作等潜力[10] 人才流动与组织效率 - 社交媒体过度渲染天才研究员天价跳槽 将公众注意力集中在"最聪明大脑"上[11] - 在实验室层面的微观竞争中 组织效率决定谁能更快产出成果[11]