AI模型遭遇瓶颈，AI应用或将普及
读研那会，我的专业是运筹学与控制论，说白了核心就是研究优化算法。
做优化问题研究时，常绕不开一个核心问题：怎么平衡计算精度和计算时间？
比如想达到万分之一的计算精度，可能只需要 1 分钟；要到十万分之一的精度，就得耗 10 分钟；但如果追求百万分之一的精度，耗时直接涨到 1000 分钟。要是再继续提升精度，所需的时间就不是线性增加了，而是呈指数级增长；有时候哪怕砸再多时间，精度也压根提不上去，只能换算法才行。
这一点在 AI 模型领域也一模一样。
就拿行业现状来说，全球累计在 AI 模型研发上砸了万亿美元，如今 AI 的能力已经能超过 80% 的普通人。可要是想让 AI 再聪明点，比如能力超过 85% 的人，预估还得再砸 5 万亿美元。这就引出了一个关键问题：往后每让 AI 的能力提升 1%，需要投入的资本都会越来越高。
有人会说：“没钱的话，印钱不就行了？” 可要是印钱能让 AI 变聪明，那津巴布韦的 AI 模型早该是全球顶尖的了。
要知道，资本的背后对应的是芯片、铜铝、电力这些实打实的资源，而这些资源根本没法无限供给。
当然，未来要是能靠太空采矿来支撑 AI 模型的进化，那另当别论。
我只能说，当下 AI 模型的研发确实遇到了瓶颈，但这并不意味着 AI 模型就止步不前了。
尤其是在大国博弈的大背景下，头部的两个大国肯定会继续加大 AI 模型的投入，毕竟这事谁都输不起。
与此同时，AI 应用的普及速度还在加快。就拿我自己来说，时常会用 AI 做视频、改文章里的错别字，说实话，AI 还是大幅提升了日常的工作效率。
最近某AI 应用搞了免费送奶茶的活动，我觉得这招比单纯打价格战高明多了，能用更低的成本大幅提升注册用户数。当然关键还是看后续的用户留存率和使用率能不能稳住，但至少现阶段让不少人下载了 APP。
AI 应用的商业前景到底怎么样，目前还得拭目以待。不过我觉得，AI 应用发展的最大受益者，大概率是恒生科技指数。
哪怕它现在持续回调，我也依旧选择坚守，也算是自己给自己打打气。
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