把GPT装进手机里更有想象力！
逻辑柚资
超短低吸的公社达人
2023-04-06 13:00:30
昨天主任发的一篇帖子，有个新的方向感觉还不错，与大家分享一下：
算力军备竞赛方面，谷歌推出的TPUV4，虽然本质还是ASIC 芯片，但就目前的披露，也比较牛。国内的沐曦也好，其他几家也罢，将来只要流片顺畅，从计算器上，是可以明确看到空间的。而算力的底层，是半导体自主，说一千道一万，全村都指望中芯的N+2能拉出良率跑出量。
除了训练方面，推理算力，以及算力池建设都迫在眉睫。比如在AI初创企业多，算力消耗尤其是智算消耗大的城市，部署大型算力池，是东数西算的重要落子，也是地方政府对本地企业强力支持的具体体现。至于推理算力方面，其实并不拘泥于现在的几个头部，后续随着小模型的兴起，估计也能看到更好的应用结合。
除了训练、推理算力以及算力池外，AI真正的落地场景也讨论得比较多。
4-5月是国内大厂大模型密集发布期，现在市场也是围绕这个核心在交易。那么等这个核心交易完了，市场必然是要考量落地场景的。之前吹牛逼接入这个接入那个的公司，走颓很正常，因为市场看应用要看到真货。
不管是海外还是国内，场景落地的第一步，首先都是将各种大模型做小，将参数缩小到可以装到手机里，然后让手机成为入口。从万物互联的角度看，手机一直是核心，因为手机将人连接入网。至于做小模型的，做垂直的，最后也是要在手机这一场景来抢流量。现在市场认知还停留在音响，音响固然也没有错，可以作为客厅等等家居场景的入口，但音响本身的智能能力不如手机，本地部署的效果也不会比手机好。
我们发明AI，不是用来替代我们的，是用来服务我们的。想要AI可以做一些基础工作，那么首先要将那些干活的机器智能连接，所以，AI普及带来的必然是AIOT的快速放量，必然加速万物互联的进展。这不是拍脑门的思路，智能化会倒推连接数暴增，这是2018年就有的共识。大模型or小模型+边缘侧+AIOT，未来应该可以看到应用整合。
除了家用场景，在垂直应用领域，工业领域的AI模型更为严格，或者说需要更为精准的系统。GPT可以答错，没关系，但如果一炉钢水倒错，一个集装箱吊错，都会有不可挽回的损失。且不说海外，国内这些大厂，在工业领域能真AI到位的，也只有华为，靠其ICT背景以及近三年从底层系统一路做上来的替代。所以等看华为的发布吧，大模型未必多惊艳，但垂直应用，尤其是工业向，比如母机系统、矿山系统等等，必然有其他家没有的亮点。
算力军备竞赛方面，谷歌推出的TPUV4，虽然本质还是ASIC 芯片，但就目前的披露，也比较牛。国内的沐曦也好，其他几家也罢，将来只要流片顺畅，从计算器上，是可以明确看到空间的。而算力的底层，是半导体自主，说一千道一万，全村都指望中芯的N+2能拉出良率跑出量。
除了训练方面，推理算力，以及算力池建设都迫在眉睫。比如在AI初创企业多，算力消耗尤其是智算消耗大的城市，部署大型算力池，是东数西算的重要落子，也是地方政府对本地企业强力支持的具体体现。至于推理算力方面，其实并不拘泥于现在的几个头部，后续随着小模型的兴起，估计也能看到更好的应用结合。
除了训练、推理算力以及算力池外，AI真正的落地场景也讨论得比较多。
4-5月是国内大厂大模型密集发布期，现在市场也是围绕这个核心在交易。那么等这个核心交易完了，市场必然是要考量落地场景的。之前吹牛逼接入这个接入那个的公司，走颓很正常，因为市场看应用要看到真货。
不管是海外还是国内，场景落地的第一步，首先都是将各种大模型做小，将参数缩小到可以装到手机里，然后让手机成为入口。从万物互联的角度看，手机一直是核心，因为手机将人连接入网。至于做小模型的，做垂直的，最后也是要在手机这一场景来抢流量。现在市场认知还停留在音响，音响固然也没有错，可以作为客厅等等家居场景的入口，但音响本身的智能能力不如手机，本地部署的效果也不会比手机好。
【奋达科技 002681 今日开一字，2连扳！相关概念同样大涨。市场认可这个设备方向，同样上面主任说的手机或许才是GPT落地的最终形态！】
我们发明AI，不是用来替代我们的，是用来服务我们的。想要AI可以做一些基础工作，那么首先要将那些干活的机器智能连接，所以，AI普及带来的必然是AIOT的快速放量，必然加速万物互联的进展。这不是拍脑门的思路，智能化会倒推连接数暴增，这是2018年就有的共识。大模型or小模型+边缘侧+AIOT，未来应该可以看到应用整合。
除了家用场景，在垂直应用领域，工业领域的AI模型更为严格，或者说需要更为精准的系统。GPT可以答错，没关系，但如果一炉钢水倒错，一个集装箱吊错，都会有不可挽回的损失。且不说海外，国内这些大厂，在工业领域能真AI到位的，也只有华为，靠其ICT背景以及近三年从底层系统一路做上来的替代。所以等看华为的发布吧，大模型未必多惊艳，但垂直应用，尤其是工业向，比如母机系统、矿山系统等等，必然有其他家没有的亮点。
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