据资源上有多大的优势呢？ 大公司在利用现有数据资源时面临很多监管问题。你可以看到，在生成式 之前， 曾利用所有公开的照片及其标签来训练非常优秀的图像识别算法，但这在欧洲遇到了许多监管问题，最终变得非常麻烦。 所以如何处理这些数据优势从监管角度来看，特别是在欧洲，还需要进一步观察。我认为大实验室的真正优势在于它们有非常盈利的业务，能够为 项目提供几乎无限的资金来源。对此，我非常关注，也很好奇它将如何发展。
行业中有一个问题是是否大公司
在 领域投入过多。如果你听他们的 房主数据库 财报电话会议，他们会说，我们的风险在于投入不足，而不是投入过多。对此你怎么看？ 是的，没错。你可以想象一下，站在这些 的角度，比如 undr Pi 、Mrk Zukerberg，或者 ty Nde 的位置上。正如你所说，如果他们真正抓住了 的机会，他们可能很容易地为公司增加一万亿美元的市值。如果有人真的取得了持久的突破，市场结构可能会有所不同。 有两件事。第一，如果 继续开源模型，那么模型的价值上限会被大大压低。第二，如果几家实验室能够达到类似的性能，这也会显著改变定价策略。所以我认为，虽然不确定，但纯粹的模型租赁业务可能不是最有价值的业务，更优质的业务机会在模型的上层和下层。
如果他们真的领先竞争对手
并以好的方式将 产品化，这几乎是显而易见的。而如果他 全渠道呼叫中心如何帮助中小企业 们没有投入额外的 ～ 亿美元的资本支出，却因此错失了这个机会，后果可能是存在性风险。 对于这些大公司来说，每家企业的业务都有可能被 技术深度颠覆。所以对他们来说，风险和回报非常清晰。更战术层面上，他们也能够轻松收回资本支出。最坏的情况下，他们可以通过使核心业务更高效来实现这一点。 比如说，Febook 广告中的 GPU 利用率？ 是的，比如 Febook 或 Googe，他们的广告系统只要稍微改进一点，就可以回收数十亿美元的成本。 通过更好的性能？ 是的，苹果也可以通过推动一个设备升级周期轻松回收投资。我认为这些都相当清晰。 从整个行业来看，这些公司投入大量资本对行业是有益的，尤其是像 Googe 和微软这样的公司，它们还在出租计算资源。 而且，这些模型已经在逐渐普及。
比如 m . 已经是开源的所有这
些投资的成果正在变得越来越广泛可用。开源模型所产 1000个手机号码 生的溢出效应实在是令人难以置信。 这是一个很好的过渡，谈到市场结构，你怎么看待未来几年的发展？会不会是几个已经确定的玩家彼此竞争？你觉得这是个盈利的业务吗？开源对？请你展望一下未来几年的市场情况。 是的，过去的一年半里，模型推理的定价已经急剧下降，下降了两个数量级。令人惊讶的是，智能可能成为一种商品。我认为，纯粹依靠模型租赁业务在长期可能并不是最优的商业模式，这可能只是一个相对平庸的业务。 这或许取决于早期提到的突破点。
