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人工智能技术看上去可以落地盈利的方向有很多,可实际上不少都是伪需求。
做成ppt吹牛的时候,能把大家说得都一愣一愣的,但真要实践应用起来,却发现好像不是那么回事。
AI技术看似什么都能做,可在许多地方上效果有限,部署起来却又比较麻烦,最关键的地方在于还会凭空多出一个责任的问题。
未来能够盈利比较多的成功模式孟繁岐基本上都在布置,并且研发了核心技术了,即便是openAI这样群星荟萃的阵容,也不可能赶在重生人士前面实现大规模的商业应用。
在孟繁岐看来,openAI其实已经走向了穷途末路。
“原本openAI不温不火了两年多,始终落后于谷歌。而后马斯克撤资,山姆接管openAI,迫于资金的压力,不得不投靠微软以获新生。”孟繁岐回顾了一下前世的脉络,再看现在快了很多的进度,openAI再有个三五个月应该就快熬到头了。
“这就是算力的威力,t方法系列如今身处算法舞台的c位,如果没有能力运算t方法,几乎是可以收拾收拾准备退出人工智能的核心圈子了。”孟繁岐深知,人工智能即是最开放的圈子,同时也是最垄断的圈子。
明面上,人工智能圈内的技术,不论是论文代码乃至数据都完全公开可查,似乎人人都可以获得,可以说是开放至极。
但另一面,人工智能所需要的算力自t方法开始,飞速地膨胀了起来。发展到后来,那便是我什么都给你,你又能如何?
这是一种更高级别的垄断,公开了一切方式方法,普通人却无算力去负担这样的计算。
在这个硬件水平比较匮乏的阶段,别说是普通人了,就连openAI这样的机构都已经开始跟不上计算设备的军备竞赛,考虑转型盈利机构以求生了。
“说起来,我觉得现在的人工智能训练框架对于资源的利用还不够到位。在未来,成百上千张显卡同时进行并行计算将会成为常态,以我们目前利用资源的方式,一定会造成巨大的浪费。”孟繁岐找了个角度,从计算能力的问题上,扯到了自己的挖角计划。
“我个人认为,我们需要有一个自己内部的计算框架,自己在上面多做些优化,这样对算力的节省很可能是数倍,进而对资金的节约也是类似的。”孟繁岐这话有私心在里面,希望山姆可以帮助自己挖人,但话里却也是没有虚假的成分。
如果能够对数据的运算类型,多卡并行的办法分别做出优化,原本需要64张卡才能进行的运算,很可能可以减少至16卡乃至8卡就可以做到。
做相同的事情只需要几分之一的设备,其对资源和金额的节省是不言而喻的。
谷歌这样的大公司这时候根本不缺这点钱和设备,有钱就是任性,一年两三个亿美金往里随便烧。但openAI和孟繁岐还是相当计较这些支出的,毕竟四倍八倍可不是什么小数目。
孟繁岐另立山头之后,烧得可就全是自己的钱了!
“真有这种好事?”山姆听了这话喜出望外,这种事对孟繁岐来说只是一些成本的节省,勉强也能负担,可对openAI来说则是生死存亡的大事。
“我已经有大概的计划和想法了,主要基于torch这个社区,不过目前尚有几位关键人物在脸书工作,我不知道该怎么挖他们出来,这件事...”
听到孟繁岐这么说,山姆早已明白过来他的用意。客观来说,孟繁岐对山姆的支持不少,刚刚才明确表态在董事会内会支持他而非马斯
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