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"AI泡沫"背後,一場新科技革命正悄然醞釀


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本周,身穿標志性皮衣的英偉達掌門人黃仁勳再度成為全球科技頭條焦點。原因不難理解:11月19日周三,作為人工智能行業的重要風向標,英偉達公布了高達570億美元的三季度營收,同比猛增62%。


這一業績迅速帶動此前因“AI泡沫”擔憂而承壓的科技股大幅反彈。正如谷歌母公司Alphabet首席執行官桑達爾·皮查伊所言,當下市場確實存在“一些非理性元素”。

面對外界對AI是否過熱的質疑,黃仁勳顯然信心滿滿。他稱:“外界對AI泡沫說的很多,但從我們的視角看,情況完全不同。”他強調芯片需求依舊強勁。


對部分投資者而言,這無疑是塊定心丸。然而,當黃仁勳占據聚光燈之時,另一位更低調但同樣重要的人物也在本周釋放出重大信號——AI先驅、法裔美國科學家揚·勒昆(Yann LeCun)。#AI熱潮:從芯片到資本的競賽#

19日,勒昆證實了英國《金融時報》的早前報道:他將從Meta(原Facebook)首席科學家職位上離任,准備創辦自己的初創公司。鑒於硅谷快速迭代的文化,這類離職並不罕見,而自從扎克伯格任命28歲的Alexandr Wang領導Meta的新“超級智能團隊”以來,業內便普遍預計勒昆會離開。讓65歲的他向一位“Z世代”下屬匯報工作確實頗為勉強。

真正值得關注的是勒昆的技術方向。近年來,AI競賽主要圍繞2017年革命性論文提出的“大語言模型(LLM)”及“Transformer架構”展開,這股浪潮推動了ChatGPT等產品誕生。

然而,勒昆認為LLM已經接近其能力極限。他在2022年的論文中提出“世界模型”(World Models)的思路,更強調模擬人類認知方式來組織信息。他最近表示:“LLM非常好,非常有用,我們當然會繼續投入,但它們並不能帶來通用智能……下一場革命需要我們重新思考。”

這是否重要?一些技術人士認為這不必誇大,畢竟創新從來不是直線前進。同樣,正如黃仁勳強調的,當下AI需求極為旺盛,英偉達芯片的市場幾乎是“供不應求”。但黃仁勳與勒昆在同一周釋放信號,其象征意義不容忽視。

目前的“AI泡沫”擔憂主要集中在一個風險上:企業采用AI的速度與深度可能低於樂觀預期,從而導致收入預測過度膨脹。調查也顯示企業在能否從AI獲得生產率提升方面存在巨大差異。

但勒昆公開表達的觀點指向第二類風險:當前令人咋舌的AI估值建立在一個核心假設之上——LLM是唯一主導性路徑,且需要大規模資本開支和巨量算力。

然而,今年中國公司DeepSeek發布的新模型展示出一種更輕量、成本更低的AI構建方式,預示LLM未來可能被“商品化”。且不僅勒昆如此思考,IBM也在推進“神經符號AI”技術,試圖將統計式機器學習與類人符號推理結合,力圖推動AI的一次“革命”而非“演進”。


中西方研究人員都在探索神經符號AI(Neuro-Symbolic AI)的變體,而被譽為“AI教母”的李飛飛則致力於基於世界模型的“空間智能”方案。

這些替代路線目前都未成熟,勒昆本人也承認前路困難重重。但一旦突破,它們將帶來一系列關鍵問題:

當下科技巨頭巨額資本投入是否會變成沉沒成本?

支撐企業巨額債務的硬件資產是否存在貶值可能?


這一輪AI投入究竟是否如貝索斯所說是“好泡沫”?

與19世紀鐵路狂潮留下的軌道,或互聯網泡沫時期鋪設的光纖不同,AI芯片的生命周期顯然更短。

更深層的問題是:如果新的AI技術路線成熟,是否會打破當下幾大科技巨頭的“算力霸權”?AI是否會重演“Betamax vs VHS”“MySpace vs Facebook”式的歷史?

這一切尚無定論。也許大科技公司最終會適應並繼續掌控未來AI格局。但DeepSeek讓市場意識到:只需一個小事件,就可能成為情緒轉折點。

因此,投資者當然應當驚歎於黃仁勳的強勢表現,但也應同時關注那些尚不在聚光燈下的技術先驅者。AI這場真正的革命才剛剛開始。



(示意圖)
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