AI 遇到瓶颈了，ChatGPT5性能提升有限，接下来AI怎么走？

[mrmaja]

报道说，AI已经遇到全面瓶颈，很难继续大幅度提升。

如果猛烧钱，却性能提升有限，就没法继续骗华尔街和投资者的钱。

接下来怎么走？

这时候META 猛烧钱，招聘牛人加盟，或许是正确的。或许能因此走出瓶颈。

去年，美国在AI上烧钱5000亿美元，却只带来300多亿美元的收入。显然入不敷出。想继续发展，就得继续烧钱，还大概率没有回报。

Meta招的都是见钱眼开的小黄人，
真正牛人根本不屑和渣客跛蛤为伍

[supercnm]

报道说，AI已经遇到全面瓶颈，很难继续大幅度提升。

如果猛烧钱，却性能提升有限，就没法继续骗华尔街和投资者的钱。

接下来怎么走？

这时候META 猛烧钱，招聘牛人加盟，或许是正确的。或许能因此走出瓶颈。

去年，美国在AI上烧钱5000亿美元，却只带来300多亿美元的收入。显然入不敷出。想继续发展，就得继续烧钱，还大概率没有回报。

我在之前的另一个贴子里就已经预见到这个了
站内帖子：Re: 如何招到真懂GenAI的人
“同意
而且我觉得大模型可能快到极限了，剩下10%的性能，可能要花数倍于之前90%性能的投入，费效比太高，大公司都不一定撑得住”

但是我并不认为AI会死，或是象当年.com一样突然崩盘。大模型AI可能没什么搞头了（一般小公司也搞不起），但是现有AI提供的能力，我觉得人们只使用了不到其30%，甚至在某些行业上，人们还不清楚到底该怎么利用AI来服务人类。什么Agent，什么AI情感计算（先不管伦理），都是在进行各种尝试。下一步一定是AI的深度挖掘和广泛应用。

AI也带来了新的挑战，很多行业最终一定会减员，因为AI可以增效，人类如果没有准备好接受这个事实，很可能会引发社会的动荡

另一个挑战是，现在AI制作的视频或是照片，有些已经让一般人（比如中小学生）难以分辨真伪了，假以时日，一定可以达到以假乱真的地步，那时候，人类就不知什么是真实或者说没法检验真实。眼见不再为实，这其实是件挺可怕的事。别有用心者，甚至可以用假的来煽动民众达到不可告人的目的。

AI对战争的影响也会是巨大的，甚至是颠覆性的。当年有个视频设想过AI控制的无人机蜂群，杀起人来是又快又好。

所以，AI不会死，但是，如上所说，AI可能会把人类社会搞个半死。

最终的问题是，人类有这个能力共同管理和利用好这个人类其实并不完全理解的AI吗？

[newguy]

报道说，AI已经遇到全面瓶颈，很难继续大幅度提升。

如果猛烧钱，却性能提升有限，就没法继续骗华尔街和投资者的钱。

接下来怎么走？

这时候META 猛烧钱，招聘牛人加盟，或许是正确的。或许能因此走出瓶颈。

去年，美国在AI上烧钱5000亿美元，却只带来300多亿美元的收入。显然入不敷出。想继续发展，就得继续烧钱，还大概率没有回报。

就目前的AI，程序猿明显需求要减半了。。。

[pathdream]

大力出奇迹 今年投入5万亿

[Crocodile]

大力出奇迹 今年投入5万亿

5万亿也太夸张了吧？投进去没有产出，也太狠了那么点。

[Crocodile]

我在之前的另一个贴子里就已经预见到这个了
站内帖子：Re: 如何招到真懂GenAI的人
“同意
而且我觉得大模型可能快到极限了，剩下10%的性能，可能要花数倍于之前90%性能的投入，费效比太高，大公司都不一定撑得住”

AI是不会死。如何更进一步还是个问题。
AI最大的问题的回答常常是错误的，不是100%正确。
大家拿了这不靠谱的结果，最后还是得靠自己得判断。

[pathdream]

5万亿也太夸张了吧？投进去没有产出，也太狠了那么点。

大力出奇迹

[stm32]

AI是不会死。如何更进一步还是个问题。
AI最大的问题的回答常常是错误的，不是100%正确。
大家拿了这不靠谱的结果，最后还是得靠自己得判断。

这轮AI的投入太多，产出太少，最后只能是完蛋的结果

如果投入和产出一致，还能存在

不用昂贵的GPU 和这么多电力，这轮AI还有存在的可能，问题是做得到吗?

[Crocodile]

NVDA 如期崩了，只是ER其实还好，比我想象的好

[Crocodile]

发现NVDA很会骗人，一个季度销售467亿，却说要拿出600亿美元回购股票。大概现金一共才600亿。
就是嘴巴上说说要回购股票，实际却是按兵不动。

说是停止H20生产损失80亿，实际却在ER里面压根儿没提。也没显示出来。

[zheliemit]

算法优化、记忆提炼、类脑AI、多模型、世界模型....
AI能做的还有很多很多，这才哪到哪？ChatGPT性能提升有限，说明他们的大牛都被人挖走了，说明不了AI不行。

[Best]

大牛也只是以前的模式/思路牛，3年突破不了，说明到头了，突破需要新思路，新牛，以前的大牛通常成为阻碍。

算法优化、记忆提炼、类脑AI、多模型、世界模型....
AI能做的还有很多很多，这才哪到哪？ChatGPT性能提升有限，说明他们的大牛都被人挖走了，说明不了AI不行。

[cover]

和人脑算法比较，搞计算机的人算法能力太差

图像识别有秘密吗？根本不需要知道什么是意识

纯粹算法问题，图像识别搞得和狗屎一样，这样的算法水平，各种"AI吹牛肯定是泡沫

一个图像识别都搞不好，更不用说其他和人脑比了

[xexz]

或许DEEPSEEK走出了一条正确的道路。虽然DEEPSEEK也不知怎么继续向下走。

不敢保证什么是正确道路，不过叔有一个切实体验：

ds好像对其‘结论’持更开放态度，对‘它从自己学习的数据集中搜到的共识’并非固持己见。

也许是，叔期许过大，叔自己产生了幻觉。

[elevenones]

没戏了！

错误道路千万条，正确道路就一条，人脑。

人脑怎么做的没人知道。

这条刷题的道路是错的，之后就走不通了，是死路。

部分同意。实现突破要靠武装了LLM的人脑。人脑相比于LLM的最大优势是多sensor多模态训练，LLM的优势是博闻强记，看好两者交互产生的新突破。

[午夜长风]

ai得益于运算能力，所以某些计算方面非常强大，但是对于人类很简单的判断能力，ai就困难的很，所以，还需要等待另一个质的飞跃