如果我们把当前用于数百万提示的计算资源全部投入到一个单一的AI问题中，会发生什么？

也许我太天真了，但每当人们讨论AI是否能够实现真正非凡的科学突破——例如治愈癌症——我总觉得我们可能只从一个非常片面的角度来看待这个问题。我们往往考虑单个模型回答单个问题的能力，而不是全球在任何给定时刻发生的大量AI“思考”。每秒，LLM都在回答来自全球用户的海量提示。总的来说，这必然需要惊人的计算资源。那么我的问题是：如果我们不是用所有这些计算能力同时回答数百万个不相关的问题，而是将等量的计算资源集中在一个科学问题上，会发生什么？假设问题是类似这样的：我们如何治愈某种特定癌症？将如此巨大的计算资源集中在一个问题上，是否会让AI系统在搜索文献、生成假设、运行模拟、测试可能的解释、批判自身结论以及探索解决方案空间方面拥有根本上更强大的能力？或者，这是基于对AI计算如何扩展的根本误解——即你无法简单地将数百万并行LLM查询转化为一个更强大的“思考”行为？我特别感兴趣的是，更多的计算、更多的推理时推理，以及真正更深层次的科学智能之间的区别。