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你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。
当地时间7月22日凌晨4点20分,马斯克在X上(原推特)兴奋地宣布,全球最强大的AI训练集群——孟菲斯超级集群(Memphis Supercluster)正式启动运行。该集群装备了10万张英伟达H100 GPU。每块H100 GPU的价格为3万多美元,估算下来,整个集群总价可能高达30亿美元以上。
xAI原计划与甲骨文签订一份高达100亿美元的长期协议,租用甲骨文的超算资源进行AI训练,但因建造速度和电力供应等问题,最终没谈成。于是,马斯克选择在田纳西州孟菲斯市,依托当地充足的电力资源与高效的建设条件,利用废旧工厂建立自己的超级集群。马斯克的效率很高,从硬件部署到超级集群正式运行,整个过程仅耗时19天。
作为成立仅一年的AI新秀,xAI的表现也算是可圈可点。
今年3月,xAI开源了Grok-1大模型,跻身参数量最大的开源大语言模型之列,拥有3140亿参数。紧接着,Grok-1开源的十天之后,xAI又推出了Grok-1.5,并在X平台供用户使用。马斯克近期透露,Grok 2已完成训练,8月份就将面世。目前,在新的超算中心上,xAI正全力推进Grok 3的训练工作,预计三到四个月内完成。而且马斯克很有信心,Grok 3将登顶全球AI之巅。
不过,马斯克也是个出了名的大嘴巴,外界对他的预测普遍持审慎态度。
就在前几日,Meta公司才发布了最强开源AI模型——Llama 3.1,特别是旗舰版,参数规模高达4050亿。据Meta所说,Llama 3.1在性能上部分超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。AI领域进展可谓日新月异, Grok 3 12月份发布之时,很难说是全球最强。
而且我认为,简单复制OpenAI的成功路径,通过互联网数据来打造大模型,其实并非马斯克的最佳策略,深入挖掘他手中数据资源的价值或许更会大有作为。
未来模型的好坏,很大程度上将取决于数据质量。众所周知,ChatGPT等AI大模型依赖于海量的、动辄高达十万亿个token的数据进行训练。现阶段,高质量公域语言数据的枯竭已近在眼前,成为了大模型发展的一大障碍。
有机构预测,到2026年左右,书籍、新闻报道、科学论文等公开数据资源或将被耗尽。而特定领域的专业知识,因为可能涉及商业机密,企业往往不愿分享。政府层面虽能开放部分公共数据,如专利、财报、法律判例等,但是由于可公开的数据量较少,对大模型的帮助也比较有限。
所以,从数据角度,X平台蕴含着不可估量的价值。
该平台日活用户高达2.5亿,每天可产生百万TB的数据。这些数据不仅规模庞大,更重要的是它们承载着社会情绪与公众行为的深刻信息,对于理解人类行为模式具有重要意义。
在AI出现之前,通过系统分析公众数据便能显著提升决策质量。公共关系领域的先驱Edward Bernays是弗洛伊德的外甥。他将心理学分析的方法应用于对社会的理解,甚至能通过阅读报纸敏锐地捕捉公众心理,并进而多次在1929年大萧条等多个重大经济事件前精准预判并提前退出股市避险,毫发无损。
公共关系领域的先驱Edward Bernays
未来,如果马斯克的AI大模型能够深度挖掘X平台的数据,构建出专注于社会情绪分析的领域智能系统,变成能对股市、社会舆论、经济等复杂系统进行预测的工具,无疑将赋予使用者前所未有的洞察力和决策优势。
这不仅是数据霸权的体现,更是对未来商业和社会格局的潜在颠覆。
不过,马斯克还面临妥善处理利益冲突的挑战。当企业主或股东同时涉足多个相关领域,确保决策公正透明、避免利益冲突尤为重要,特别是当这些决策涉及到资源的再分配或创新成果的归属时,要避免个人利益凌驾于公司其他股东或公众利益之上。xAI利用x平台的数据进行训练,虽然马斯克是两家公司的实际控制人,但是两家公司各有其他股东,且各自股东并不相同,这时,如何界定清晰的责任边界和利益分配,以及成果归谁所有,这不仅关乎技术创新的持续性,也触及到公司治理结构的深层次问题。
数据归属权的问题也比较复杂。在去年9月,马斯克旗下的社交平台x更新了隐私条款,明确说明会将收集到的数据用于AI模型训练。这一举措虽非首创,却再次引发了公众对数据使用与隐私保护的广泛讨论。马斯克强调仅使用公开数据,谷歌和Meta也采取了类似的措施,但如何在更充分发挥自己平台的数据潜力的同时保护用户权益,仍是行业内外共同面临的课题。
未来很长一段时间,在某一领域进行深度挖掘,构建领域智能,并实现专家级的、普惠的、个性化服务的规模化提供,仍然是大趋势,也充满了商业机会。
今天马斯克xAI的布局,其实是机会和挑战并存,并且我们整体看好,这甚至有可能成为马斯克未来的下一个超级明星项目。
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