我们当前做AI的方式有些原始，我想未来我们回望时会觉得可笑。

不，我不认为AI本身是原始的。我们做AI的方式当然也不是原始的——AI目前代表了人类工程的巅峰。然而，我强烈感觉到，在未来，我们会回望现在做AI的方式并觉得可笑。神经网络确实了不起——但它们的效率极其低下。支撑一个前沿模型所需的算力、水和电力简直是天文数字。我们建造了庞大的数据中心来驱动前沿模型。虽然这确实了不起，虽然是目前人类工程的巅峰，但“缩放定律”或许在日后看来就像一根拐杖。现在做AI的方式，没错，越多越好——但我认为真正的进步在于如何用更少的资源做更多的事。彻底改变AI的方式，使得我们能够在远少于现在的资源下实现相同（甚至更高）的智能。这个想法听起来有点可笑——但回想一下60年代的超算/大型主机吧。现代的iPhone让它们看起来像笨重的巨兽。1960年代的大型主机通常只有1兆字节（或更少）的RAM。现代iPhone拥有成千上万倍的内存（例如6到8GB的RAM）和数百GB的闪存。一台iPhone的运算速度和内存是当年的数十万倍，而功耗却微不足道。我们现在为现代AI惊叹不已——但几十年后，我想我们可能会像看待60年代的大型主机那样看待数据中心，甚至像看待90年代到00年代的PC那样看待它们。人脑本身就是一个20瓦的证明，说明效率提升的空间可能极其巨大。