规模法则

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Anthropic CEO“讨伐”黄仁勋、奥特曼:一个令人失望,一个动机不纯
36氪· 2025-08-01 12:12
核心观点 - Anthropic首席执行官驳斥英伟达CEO关于AI安全控制的批评 强调公司推动"向上竞赛"的使命 通过透明政策和创新研究引领行业发展[1][3] - Anthropic营收从2023年1亿美元飙升至2024年前7个月45亿美元 按此增速两年后或达千亿美元[1][5][9] - 公司认为AI发展遵循指数增长规律 模型能力与经济价值将持续快速提升 编程用例成为战略重点[8][9][11][16] - 强调使命认同感是留住人才的核心 Meta高薪策略长期效果存疑 公司已筹集近200亿美元资金 资本效率优于竞争对手[5][13][14][15] 驳斥黄仁勋"AI安全控制论" - 明确否认试图通过AI安全议题控制行业 强调Anthropic通过发布负责任的扩展政策、可解释性研究等透明措施促进行业整体进步[3] - 指出黄仁勋的批评是对立场的曲解 公司目标是树立标杆鼓励其他公司效仿而非技术垄断[3] - 随着AI能力提升 公司认为有必要更公开地表达观点 包括警示潜在风险与强调积极应用[3][4][7] AI指数增长与技术突破 - 坚信AI发展遵循指数增长规律 模型能力每6个月翻倍 未发现阻碍扩展的根本障碍[8][9] - 编程能力显著提升 模型在SWE-Bench测试得分从18个月前3%提升至当前72%-80% 内部大部分代码由AI协助完成[11] - 持续学习问题可通过规模法则解决 上下文窗口已扩展至数百万单词 接近人类一生信息接收量[11] - 否认忽视新技术开发 每款Claude模型均伴随架构、数据和训练方法创新 人才密度保障技术持续进步[12] 资源竞争与商业模式 - 已筹集近200亿美元资金 数据中心规模与行业领军者相当 受能源和资本化限制而非资金短缺[13] - API是主要收入来源(占比60%-75%) 企业用例被视为更具潜力 模型能力提升对商业客户价值显著[16] - 编程成为战略重点 因其商业价值突出且能反哺模型开发 定价逻辑基于创造价值而非单纯成本[16][17] - 预计今年亏损30亿美元 因持续投资新模型训练 现有模型本身已盈利但整体因研发投入未盈利[19] 行业竞争与人才策略 - Meta高薪挖角策略遭质疑 公司通过系统化薪资制度和使命认同保持低流失率[5][13][14] - 强调资本效率优势 以1亿美元实现其他公司10亿美元效果 收入增速证明竞争力[15] - 开源模型威胁被夸大 竞争核心在于性能而非开源 云端微调服务可弥补开源优势[20] 公司创立背景与价值观 - 离开OpenAI因认为其领导层动机不够真诚 另立门户追求"真诚的影响力"[22][23] - 批评OpenAI CEO行为极端不道德 强调组织决策对AI安全的关键作用[24] - 平衡AI潜力与风险 主张渐进式监管 若技术失控将呼吁全球暂停开发[25]
为什么定义2000 TOPS + VLA + VLM为L3 级算力?
自动驾驶之心· 2025-06-20 22:06
规模法则在自动驾驶中的应用 - 小鹏汽车在CVPR 2025论文中验证规模法则(Scaling Laws)在自动驾驶领域持续生效,核心发现是模型性能与参数规模、数据规模、计算量之间存在幂律关系 [4] - 在10亿(1B)、30亿、70亿直至720亿(72B)参数的VLA模型上验证了"参数规模越大模型能力越强"的规律 [6] - 确立了"海量高质量数据+大模型驱动"的自动驾驶能力跃升路径,VLA模型在VLM基础上增加了决策和行动能力 [6] 自动驾驶算力需求分级 - 从L2到L3级别算力需求呈指数级增长,L2级需80-300TOPS,L3级跃升至千TOPS级别 [8] - L3级需处理复杂城市道路场景,包括多样化交通参与者、动态环境条件等,需大规模神经网络实时推理 [8] - 小鹏提出2000TOPS+VLA+VLM作为L3级自动驾驶算力新标准 [6][8] VLA+VLM架构技术细节 - VLA架构以大语言模型为骨干,集成视觉理解、链式推理和动作生成能力 [10] - 视觉处理模块需数百TOPS算力处理多传感器数据融合 [10] - 语言理解模块在复杂交通场景语义理解时消耗大量计算资源 [10] - 动作规划模块涉及路径规划、行为预测等计算密集型任务 [10] 车载算力与数据中心算力对比 - 车载算力注重实时性与功耗平衡,需在有限空间和功耗下实现高效计算 [12] - 数据中心算力用于离线训练,能力是车载系统的数十至数百倍,可处理海量历史数据 [15] - 车载芯片如NVIDIA Orin、华为昇腾追求高能效比(TOPS/Watt) [12] 行业竞争格局与技术趋势 - 华为昇腾芯片系统算力达400TOPS,蔚来ET7搭载英伟达Orin平台(254TOPS) [17] - 英伟达下一代Thor芯片采用4nm工艺,基础版1000TOPS,增强版2000TOPS [20] - 小鹏G7采用三片自研图灵AI芯片,等效9颗英伟达Orin-X芯片 [20] - ADAS芯片市场份额:英伟达36%(年出货150万片)、特斯拉28%、华为11%、Mobileye 9%、地平线8% [20]