@rosstaylor90: 关于主权AI辩论的几点看法，曾在英国为Meta构建多个LLM，现为一家英国初创公司工作……

A few words on the Sovereign AI debate, having built several LLMs in Meta while in the UK and now working as a UK based startup: 1. 很多人正努力让英国成为更适合创办AI公司的地方。成果显现需要时间，但你现在应该以意图来评判。我支持这个方向！ 2. DeepMind对英国贡献巨大，但它也搅浑了局势，使得一家主权LLM公司难以脱颖而出——因为（直到最近）政府仍将其作为英国成就来庆祝/推举为国家冠军。 3. 类似地，人们现在一边庆祝美国近期对国王十字区的投资，一边又希望英国拥有更多主权。显然这里存在收入效应，但我也担心替代效应。AI不像其他类型的外国投资。 4. 英国能够开发有竞争力的基础模型的人才网络来自GDM和旧的Meta AI GenAI。还有一些来自较小的团队，如前Conjecture、Stability。人才仍然存在，尽管过去一年很多被美国FM公司挖走。我个人认为从英国大学培养新人才也并不太难，但你可能需要一个前GDM或Meta核心成员（参与过Gemini或Llama）。否则：先展示证据（技术报告），再声称你能做到。 5. 构建LLM与常规AI研究非常不同——技能组合不同。前者更接近工程；长时间工作，往往不引人注目。在英国的生态系统中区分这两类人才很重要；可以说对后者/点子型人才的关注过多。 6. 关于研究——DeepSeek R1的后训练成本为30万美元。是的，他们还需要消融预算、训练基础模型、投资基础设施和人才——而且是的，实现一个R1时刻的成本逐年增加——但认为你需要立即投入10亿美元以上才能展示结果的想法完全是FUD（恐惧、不确定和怀疑）。你需要数十亿来扩大规模，而不是验证新方向。 7. 根据我的经验，过去我见证的每次失败的LLM努力（从模型结果角度看）都源自以下因素的组合：领导不力、政治斗争、愿景不清和过早扩张。好的努力通常始于长期合作的小团队，他们有共同的论点，并循序渐进地分块扩展。最近的一些教训也适用于neolabs。 8. 事情需要时间。例如，我们花了大约12个月主要建设内部基础设施，才达到能够大展拳脚的位置。在初始阶段培育新公司很重要。期望管理也至关重要。我认为期望英国新公司一次性搞出大爆炸式的发布是非常危险的；有点像给植物浇水过多。正确的发布模式是：“还行”、“还行”、“还行”、“其实相当不错”、“天哪”。 9. 请不要让政客或记者扼杀近期或即将到来的AI投资努力。我们需要更多投资——尽管可能伴随某些地方的效率低下——因为AI对国家来说是生死攸关的。雄心勃勃的项目在初期通常极其脆弱；请好好照顾它们！ 10. Mythos是一个很好的触发点，但即将到来的东西会让它看起来像玩具，所以值得为五年后将到来的东西构建——而不是当前一代的模型。 非常自豪能在英国创业——很快会有更多分享——与许多其他优秀的早期AI公司一起！