闫俊杰

闫俊杰有一个判断，即“AI 会变得越来越强，而且这种增强几乎是没有尽头的”。

人工智能的强大有目共睹，业界也在讨论如何更好利用好人工智能，那么AI到底会不会被垄断？

闫俊杰在演讲中表示，AI领域一定会有多个玩家持续存在，且AI一定会变得越来越普惠，使用成本也会变得更加可控。“过去一年比较受关注 AI 的排行榜，可以发现最好的模型还是闭源的，但最好的开源模型越来越多，同时也在不断逼近最好的闭源模型。”

“在过去一年半， AI 模型的大小没有发生特别大的变化，即便我们可使用算力更多了。为什么呢？对所有实用模型而言，计算速度是一个比较关键的因素。如果模型计算速度特别慢，就会降低用户的使用意愿，所以所有公司都关注模型的参数量和智能水平之间的平衡。”闫俊杰指出，此前，模型大小增长和芯片的进步速度基本上是成正比的。芯片进步速度是每18个月会翻一倍，模型也会相应保持这样的增长趋势。而现在，虽然大家都有更多的算力了，模型参数却没有变得更大。

那这些增长的算力花在哪呢？

闫俊杰表示，训练层面来看，规模增长的速度在过去半年已经变得比较缓慢，训练单个模型的成本实际上却没有显著增加。这些算力花在做更多的研究跟探索上。拥有非常多算力的公司和没拥有那么多算力的公司，在训练上其实的差异可能不会那么大。没有那么多算力的公司，可以通过持续提升自己的实验设计、提升思考能力和组织形式，让实验探索变得更加高效。

其次是推理，在过去一年，最好模型的推理成本其实是降了一个数量级，通过大量的计算网络系统和优化算法，“我们认为在接下来一两年之内，最好模型的推理成本可能还能再降低一个数量级。总结而言，我们认为训练单个模型的成本不会显著地增加。”

闫俊杰指出，大量创新能让AI研发变成一个没有那么烧钱的行业，但是算力使用还会增加。尽管Token会变得很便宜，但是使用Token的数量会显著增加。去年ChatBot单个对话只要消耗几千个Token，现在Agent单个对话可能消耗几百万个Token，并且因为AI解决的问题越来越复杂，越来越实用，那么用的人也会越来越多。

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