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中国产业结构的调整,会更依赖硬核技术的创新。当很多人发现过去赚快钱很可能来自时代运气,就会更愿意俯身去做真正的创新。以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解,是因为整个社会群体需要被事实教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就,群体性想法就会改变。我们只是还需要一堆事实和一个过程。
梁文锋
中国AI不可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距,但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变,中国永远只能是追随者,所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先,不只是一个公司的努力,而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势,手里有路线图。中国AI的发展,同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来,也是因为缺乏配套的技术社区,只有第二手消息,所以中国必然需要有人站到技术的前沿。
梁文锋
创新需要尽可能少的干预和管理,让每个人有自由发挥的空间和试错机会。创新往往都是自己产生的,不是刻意安排的,更不是教出来的。
梁文锋
AGI可能在2年、5年或10年实现,但必定在我们有生之年。
梁文锋
中国的AI不可能永远跟随,需要有人站到技术的前沿。
梁文锋
我们偏乐观,整个行业看起来都符合预期。OpenAI也不是神,不可能一直冲在前面。
梁文锋
未来的世界很可能是专业化分工的,基础大模型需要持续创新。
梁文锋
创新需要尽可能少的干预和管理,让每个人有自由发挥的空间和试错机会。
梁文锋
开源不是一个简单的选择,而是一次价值观的革命。我们希望通过开源,让技术真正服务于人类,为社会带来更多的可能性。
梁文锋
中国AI不可能永远处在跟随的位置,必然有人站到技术的前沿。
梁文锋
我们对一切可能性保持开放态度。
梁文锋
我们仍然保持乐观。行业的进展依然符合预期。OpenAI 并非神一般的存在,他们不可能永远领先。
梁文锋
可能是两年,五年,或者十年——但一定会在我们这一代人有生之年发生。至于我们的路线图,即便在公司内部也没有统一结论。但我们正在下注以下三个方向:数学与代码——它们是 AGI 的天然试验场,就像围棋一样,是封闭且可验证的系统,自学习有可能孕育高度智能。多模态——让 AI 直接接触现实世界进行学习。自然语言——它是类人智能的基石。
梁文锋
未来的世界很可能是一个高度分工协作的世界。基础AI模型需要持续创新,而大公司也有自身的局限,并不一定最适合承担这一角色。
梁文锋
首先是训练效率的差距。我们估算,中国目前最好的模型,在算力相同的情况下,可能需要两倍的计算资源才能达到全球顶尖模型的水平。这是由于架构和训练策略的差距。其次是数据利用效率,中国的模型大约只有全球最优水平的一半,也就是说,同样的结果需要两倍的数据和计算量。两者叠加,意味着整体资源消耗是四倍。我们的目标是不断缩小这个差距。
梁文锋
最终会剩下2-3家AI创业公司。目前大家都在“烧钱”,但能活下来的,一定是那些战略清晰、执行力强的公司。其他的可能会转型。价值不会消失,只是会以不同的形式存在。
梁文锋
DeepSeek V2完全是由本土人才打造的。目前,全球前50的AI人才可能确实不在中国,但我们希望自己培养出这样的团队。
梁文锋
我是80年代在广东一个无线城市长大的,我的父亲是小学老师,90年代广东赚钱机会很多,当时有不少家长到我家里来,基本就是家长觉得读书没用,但现在再回去看,观念都变了,因为钱不好赚了,连开出租车的机会可能都没了。一代人的时间就变了,以后硬核创新会越来越多。现在可能还不容易被理解,是因为整个社会群体需要被实施教育。当这个社会让硬核创新的人功成名就,群体性想法就会改变,我们只是还需要一堆事实和一个过程。
梁文锋
我们没有海外回来的人,都是本土的,前50名顶尖人才可能不在中国,但也许我们能自己打造这样的人。
梁文锋
我们看到的是中国AI可能永远处在跟随的位置。我们经常说中国AI和美国有一两年差距,但真实的gap是原创和模仿之差。如果这个不改变,中国永远只能是追随者,所以有些探索也是逃不掉的。英伟达的领先不只是一个公司的努力,而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势,手里有路线图。中国AI的发展同样需要这样的生态,很多国产芯片发展不起来,也是因为缺乏配套的技术,社区只有第二手消息,所以中国必然需要有人能站到技术的前沿。
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