研究者：AI 训练互联需求走稀，垄断论瓦解

研究者 jdpressman 提出质疑 GPT-4 时代「赢家通吃」的参数 scaling 投资逻辑。其核心论据是：在原始稠密参数 scaling 之后引入的每一条 scaling 路径，对通信和互联的需求都比上一条更稀疏，并用表格列出各 scaling 机制的最低互联要求。他整体仍看好 AI，但认为 AI 训练的「自然垄断论」正随各环节通信需求逐级走稀而瓦解，预训练已沦为少数算力份额。

2026-10-26 ~ 2026-10-26 · 2 条相关