Nvidia近期放出了基于blackwell架构的新一代GPU产品，性能和功耗均有极大提升，更是支持了fp8等新精度。然而，有言论称NVIDIA本打算在2025年发布该代产品，而提前了。私以为这样的论点有根据。老黄近期与目前最火热的架构--transformer的几位作者进行了一次会谈。在会谈中，老黄指出“目前有很多算力被浪费了”，考虑到openai最新发布的sora--文本转视频模型也有些难产的现象，不难看出算力有些短缺。北大一团队发布了open-sora，其项目readme里提到在8*h100的机器上进行1080p65fps一分钟视频的训练，而且目前效果也还不是很好。重点在于，现在所谓的ai热点“大模型”似乎处于一个只有投入没有产出的状态。从早期的stable-diffusion开始，这轮ai潮重点在于aigc。我们可以看到chatGPT带动LLM的兴起，但生产中应用实例却似乎不是那么好找，甚至给人一种在网络与现实之间的割裂感，用于学习大概可以，但是涉及到冷门的领域又有误导之忧。stable-diffusion, 所谓ai画图，曾引起过替代真人画师的担忧，然而这种讨论冷却了。因为绘画终究是表达的方式，而文本生成的图片一则无情感，二无主旨。这样的图片可能有抢眼的画风，精致的细节，终究没有“创作”。于是沦为了填补导管想象力空缺的工具，更养出了风吟，孤辰null之类不会技术靠着倒卖信息赚的盆满钵满的寄生虫。chatGPT为代表的LLM们，在准确度上始终有难以接受的偏差从而无法投入生产环境，同时已经碰到了边际效应，为了提升准确度要投入指数级增长的算力。就算解决了这个问题，现有技术为基础的大模型的创造力始终局限于重组合，而没有价值。这二者的共同点说通俗点，就是干正经事不中用。说回重点，今年市场也在逐渐理智下来，但是各种媒体却还在大肆吹嘘“ai”。总目的就是要撑着市场，等主要的入局者准备好跑路。为什么这么说？因为毕竟已经过去相当长的一段时间了（在科技界），而市场并没有看到ai有什么生产力，不说创造价值，就是像liblibai那样变相卖算力的坑普通人钱也没什么大盈利，投入远大于产出，而且在长期没有产出的希望，也就难怪回冷了。但这场热潮不一样的地方在于，它让没有技术的普通人也能参与，而且让他们获得一种虚伪的成就感，从而使得舆论导向持续向好。还是拿之前那两位举例子，两个都是双非的，代码一行也不会写靠LLM，但是人家就是可以有人舔着脸给他成就感，虽然他们调参数并不知道那参数究竟什么意思。这才是这场闹剧之所以如此之大的根本原因，它有参与度。openai的sora在今年产生了用处，给ai市场炒了热度续命。但是就算是研究员们能够让算力需求降低百倍，ai市场的崩塌也是必然的了。当我们扒下噱头表面光鲜的外衣，其实核心也不过是一个伪概念的骗局罢了。能有的忠告就是投资ai的朋友尽快套现，学相关专业的朋友考虑后路，靠这个敛财的摸摸良心。