在人工智能领域的浩瀚星空中，DeepAI作为一家美国前沿的生成式AI供应商，正以其独特的视角和创新的技术引领着行业的变革。近日，DeepAI的CEO Kevin Baragona在2024T-EDGE创新大会暨钛媒体财经年会上，就当前大模型行业的现状与挑战，分享了他的深刻见解。
Baragona首先回顾了过去一年中大模型行业的迅猛发展。他提到，从GPT-4到Turbo、4o再到o1，大模型的推理成本在短短一年内实现了约10倍的下降，整个行业正以前所未有的速度提升推理速度并降低成本。然而，随着算力的不断叠加，一个不容忽视的问题逐渐浮出水面——由于全球数据总量的有限性，基础大模型的Scaling Law法则开始遭遇挑战，大模型的进步速度开始放缓。
面对这一困境，Baragona给出了他的独到见解。他强调，尽管数据资源的匮乏是当前发展的主要瓶颈，但人类不应止步于此。DeepAI正在探索一条新的路径，即通过优化模型架构本身，特别是推理架构，来突破这一限制。在这种新架构下，虽然初始阶段的推理时间、数据训练和测试时间会相对较长，但模型对数据量的要求会大幅降低。随着推理模型各步骤的不断优化，推理速度将显著提升，AI性能也将更加出色。
Baragona进一步分享了DeepAI在生成式AI领域的成就。他提到，DeepAI提供了包括文生图、文生视频、音乐创作和开发人员API等一系列出色的工具，旨在让个人创作者和企业都能轻松利用先进的AI功能，实现创意和实用应用的无限可能。他骄傲地展示了DeepAI在图像生成技术上的突破，从最初的模糊不清到如今的摄影级清晰度，再到能够生成现实中不存在的奇幻图像，充分展现了AI的泛化能力和创新潜力。
同时，Baragona也回顾了人工智能发展的坎坷历程。他提到，在深度学习技术得到广泛认可之前，整个行业曾经历了长达数十年的“寒冬期”，神经网络和深度学习技术备受质疑，从事相关研究的人员也常被外界调侃。然而，随着GPT-3等划时代产品的出现，深度学习技术的潜力被充分挖掘，人工智能迎来了前所未有的发展机遇。
在谈到推动人工智能近年来迅猛发展的关键因素时，Baragona毫不犹豫地指出了计算成本的大幅下降。他解释说，计算成本的降低使得研究人员能够投入更多的计算资源，从而推动模型的训练与优化。英伟达等公司在提供高效矩阵乘法运算能力方面的成功，正是这一趋势的生动写照。
然而，Baragona也提醒人们关注人工智能发展带来的社会关注和争议。他提到，随着人工智能技术的日益强大和普及，越来越多的人开始担忧其潜在的危险性，呼吁对其进行严格的监管和限制。但与此同时，各国和企业又在竞相投入资源，争夺人工智能领域的领先地位。这种矛盾的心态在行业内普遍存在，使得人工智能的研究与开发变得更加保密。
尽管如此，Baragona仍然对人工智能的未来充满信心。他相信，随着技术的不断进步和创新，人类将能够充分挖掘数据资源的潜力，不断优化计算资源的利用效率，从而推动更大规模、更强大的模型不断涌现。在这个过程中，DeepAI将继续发挥其引领作用，为人工智能的未来发展贡献自己的力量。
