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录音时间点 01:15:12

只做 AGI 主线:合作的边界与资源差距的起点

对外只做AGI主线技术,视频生成、世界模型等非主线交给他人;引出与美国的资源差距。

在对外面打交道的时候,我们的态度是:我们只做 AGI 的主线。

在对外面打交道的时候,我们的态度是:我们只做 AGI 的主线。这就是我刚刚说的这个 GPT、CoT、Agent 等等,就只做主线。AI 领域很广泛,有很多东西我们觉得它不在这个主线上面,比如说 3D、视频生成,我觉得可能跟智能的主线没有太大的关系,我们不会去做。

还有一些,比如说世界模型,我觉得现在跟智能的上限也没有太大的关系,所以我们也不会去做。但是其他人做,我们也很乐意帮忙。有没有时间是一回事,但是利益上是没有冲突的。我们也希望这些 AI 技术能够用到各种生产环境里面去,能够提高社会的生产效率,能够帮助各行各业去提高生产效率。我们是非常有动力做这个事情的。

我有没有时间、有没有人手,或者我们的同学自己感不感兴趣,那是另外一回事。但是在利益上是没有冲突的,我们是希望能够达到这个目的。并且我们认为,这个跟商业没有任何冲突,我该拿到的利益还是没有少。

我觉得我们之前秉持这种态度,其实我们并没有因此而少拿到任何东西,并没有因为我开源,并没有因为我们的善意或者说我对其他人提供帮助,而导致我们少拿了任何东西。比如说去年的 C 端用户,我们现在 C 端用户还是比较多的,也还是比较稳固的。我们今年的 B 端,我觉得也是比较乐观的。

我并没有因为我们的善意而影响到我的商业利益,完全没有影响,反而可能还有加分。这个看起来违反直觉,但它确实是这样的。或者我们反过来想,如果违背它,也是必然的,我能够拿到更多东西吗?没有。

有个问题是,怎么理解世界模型和 AI 智能上限提高没有关系?我说的是在现在这个阶段,这是我们的判断。我们有看到,这是我们自己的 AI 路线图,不是唯一的路线图。

从我们的理解、从我们的判断来看,当前最重要的是把 AI 训练做好。把 AI 训练做好,并不需要世界模型,甚至不用多模态。因为你把 AI 训练范围缩小一点,没有多模态,只是有一部分任务你做不了,但是不影响这个算法的成立。

多模态最终还是要做的。现在重要的是训练,然后下一步要解决的是持续学习的问题,再下一步要解决的是它自己问问题。但是这个路线图里面没有世界模型,没有视频生成。视频生成一开始出来的时候就很火,好像这是必须要做的,如果你不做,你就不是一个 AI 公司一样。所以我就很奇怪,这个其实你只要仔细去想一下,它跟智能的路线图是没有什么关系的。

事实上,你也发现,那个视频生成一开始 Sora 出来之后,所有人都做,大公司、小公司都做。但是小公司后来都把它砍掉了。它跟智能的上限没有关系。但在商业上,它是个好生意,在商业上是个好生意。但是这跟智能没有什么关系。我们不会因为它是一个好商业而去做它,我们只会因为它是智能路线图上的东西,才会去做。

视频生成那个,因为那个相对比较清楚,就拿它举例。然后世界模型,世界模型这个含义就没那么清楚,因为很多东西都可以说它是世界模型。从我们的判断,世界模型和智能还不是现在这个阶段最重要的事情。最重要的才是 AI 训练,以及 AI 训练之后怎么解决持续学习。这是我们公司的判断,当然每个公司它的判断是不一样的。

我刚说的是,我们公司对公司来讲最重要的问题,就是人员的稳定性。从另外一个维度来讲,我们缺什么呢?我们跟美国的差距是什么?其实差距只有一点,就是资源。我们没有那么多卡,我们的卡的数量还是比较少的。我们现在大概是两万张 H 等效算力,这其中大部分是刚到,最近一两个月刚到,可能还有很多机器还没有来。

我们总的算力去年比较少,今年我们在非常激进地扩充这个算力。我们现在大概是两万张 H 等效,接下来几个月我们还会有大批量的机器买过来,基本上都是英伟达。我们需要多少卡?现在肯定是越多越好。在我们能够承受的范围内,肯定是卡越多越好,这是毫无疑问的。所以我们现在策略是,在合理的价格里面,能买到多少卡就买多少卡。

如果说这笔融资用完之后,我能买多少卡,我就买多少卡。花钱的速度不在计划里面,而是只要价格合理,有多少我都买。那么如果说我在半年之内就把钱花完了,我觉得是个好事。如果说我在半年之内把钱都花完,那这个太幸福了,这太理想了。实际上,要把这么多钱花完非常不容易,买不到那么多卡,很难买,而且价格也很高,也不能说花非常高的价格去买,还得确保这个价格是合理的。

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