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上个周末，机器学习社区围绕这个数字强横地参议了起来。
明星创业公司，几周估值翻倍：但莫得收入
由著明投资东说念主 Peter Thiel 支抓的 AI 初创公司 Cognition Labs 正在寻求 20 亿好意思元估值，新一轮融资在几周之内就将该公司的估值提高了近六倍。
在如今火热的生成式 AI 规模里，Cognition 是一家逐渐起飞的新星。如若你对它还不太熟练，这里有它的两个要害词：外洋奥赛金牌团队，环球首位 AI 门径员。
Cognition 由 Scott Wu 统一创立，其团队构成诱导眼球，刻下只须 10 个东说念主，但包含许多外洋信息学奥林匹克竞赛的金牌选手。
Cognition Labs 的团队，CEO Scott Wu（后排身穿衬衣）只须 27 岁。
该公司在本年 3 月推出了 AI 代码用具 Devin，堪称“第一位接近东说念主类的 AI 门径员”，大致自主完成复杂的编码任务，举例创建自界说的网站。从诞生到部署，再到 debug，只需要东说念主类用天然言语给需求，AI 就能办到。
该新闻很快就登上了繁密媒体的头条，也成为了热搜：
一些投资者暗示，Devin 代表了东说念主工智能的重要飞跃，并可能预示着软件诞生的大规模自动化之路曾经开启。
Cognition 诚然神奇，但它并不是个独苗。最近一段时刻，生成式 AI 展现了超乎念念像的吸金才略。旧年 12 月，总部在法国的 Mistral 获取了 4.15 亿好意思元融资，估值达到 20 亿好意思元，比前一年夏天的一轮融资增长了简短七倍。
3 月初，旨在挑战Google网罗搜索主导地位的 AI 初创公司 Perplexity 也传来新一轮融资的音书，新估值有望达到近 10 亿好意思元。
而在这其中，动作一家旨在提供 AI 自动代码用具的创业公司，Cognition 旧年才启动研发居品，刻下并莫得获取有利思的收入数字。本年头，在 Founders Fund 牵头的一轮 2100 万好意思元融资中，色吧图片性爱该公司的估值达到了 3.5 亿好意思元。据先容，好意思国著明创业投资家、创办 Founders Fund 的 Peter Thiel 匡助指点了对 Cognition 的投资。
Peter Thiel 是环球畅销书《从 0 到 1：开启交易与昔时的奥秘》的作家163性爱网，身家 71 亿好意思元。
AI 编写代码看起来是一个有前途的大模子应用标的，其他提供雷同居品的公司也看到了增长势头。上个季度，微软的代码用具 GitHub Copilot 用户数目增长了 30% 达到 130 万。Magic AI 是 Cognition 的竞争敌手，2 月份获取了 1.17 亿好意思元的投资。国内也有一些代码生成自动化用具的初创企业，在生成式 AI 本事爆发后正在加快行业落地。
尽管出现了令东说念主饱读动的增长迹象，新公司的估值也胁制彭胀，但这种快速发展也激励了东说念主们关于出现泡沫的担忧 —— 到刻下抛弃，很少有初创公司大致展示他们如何赢利，念念要收回诞生生成式 AI 的腾贵成本，似乎还莫得门说念。
在 3 月的一次演讲中，红杉本钱（Sequoia Capital）有投资东说念主预计 AI 行业旧年为了测验大模子，仅在英伟达芯片上就浮滥了 500 亿好意思元，而换来的收入是 30 亿好意思元。
是以说，不算电费，开销是收入的 17 倍。
怎么样，本年还玩得起吗？
出息在哪
如今生成式 AI 本事的爆发，可谓考证了强化学习前驱 Richard S. Sutton 在《苦涩的训戒》中的断言，即诓骗算力才是王说念。黄仁勋两周前在 GTC 上曾经暗示：“通用计较曾经失去能源，刻下咱们需要更大的模子、更大的 GPU，需要将 GPU 堆叠在沿途…… 这不是为了缩小成本，而是为了扩大规模。”
但是在千亿、万亿参数目的大模子出现之后，通过进步规模来进步智能的秩序是否还不错抓续，是一个无法褪色的问题。更何况刻下的大模子曾经很贵了。
成人游戏在线玩华尔街日报的著述飞快引起无数参议。有网友合计：“本钱开销频频等于一次性的，而投资的收入却是集腋为裘的。生成式 AI 刚刚起步，自后续的经济收益可能是高大的。”
但这种乐不雅的不雅点很快遭到反驳，另一位网友指出：“本钱的开销果然是一次性的，但 GPU 会相对较快地贬值。”
为什么说 GPU 会快速贬值呢？诚然较老版块的 GPU 也不会罢手支抓 CUDA（英伟达推出的运算平台）等等，但与 H100 比较，V100 的能源消耗是高大的浪掷。
毕竟相通亦然在 3 月份，英伟达曾经发布了全新一代 AI 加快的 GPU Blackwell 系列。
近八年来，AI 算力增长了一千倍。
如若使用 V100 不错赢利，那天然没问题。然则，如诸多媒体报说念所述，对大多数公司来说，现阶段运行大模子并莫得转移为实质收入。
另一方面，望望刻下大模子每周齐在蜕故孳新的气象，即使几年前的 GPU 在算力角度看不错接收，但大模子也在“快速折旧”。七年后的 AI，用刻下的基础设施能因循吗？
此外，如若一家公司浮滥无数成原来购买 V100，试图跟上生成式模子的趋势，那么可能就会出现磋议团队雇佣成本不及的问题，那么最终可能如故无法作念出有实质应用、经济收益的居品。
值得贯注的是，许多 LLM 齐需要非凡的处理层来摈弃幻觉或处理其他问题。这些非凡的层显贵增多了生成式模子的计较成本。这不是 10% 的小幅增长，而是计较量增长了一个数目级。而况许多行业可能齐需要这种改动。
图源：Reddit 用户 @LessonStudio
从行业的角度讲，运行生成式大模子需要大型数据中心。英伟达曾经十分了解这个市集，并抓续迭代更新 GPU。其他公司可能无法只是投资数百亿好意思元来与之竞争。而这些 GPU 需求还只是来自各大互联网公司的，还有好多初创公司，举例 Groq、Extropic、MatX、Rain 等等。
终末，也有东说念主给出了这种夸张插足的“合感性”：坐拥无数现款的微软、Google和 Meta，他们因为反支配限定而无法不竭收购，因而只可遴荐将资金插足 AI 本事发展。而 GPU 开销的折旧，不错动作失掉幸免交纳更多税款。
但这就不是创业公司所要接洽的事了。
无论如何，竞争会决出胜者。无论花掉若干钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……
但是什么样的收益163性爱网，咱们还无法作出估量。难说念，生成式 AI 真确的赢家是英伟达？