一月對於人工智慧（AI）來說是個重要的月份，因為有很多重要的公告。其中有兩個特別引人注目：美國政府支持的星際大門計畫（Stargate Project），這是一個耗資5000億美元的巨大數據中心，投資來自於甲骨文公司（Oracle）、軟銀（Softbank）和開放人工智慧（OpenAI）；以及DeepSeek推出的R1推理模型，訓練成本約為500萬美元，雖然這個數字很大，但卻只是OpenAI訓練其o1模型成本的一小部分。
美國文化長期以來認為「越大越好」，「越貴越好」。這也是為什麼會有這麼昂貴的數據中心的原因之一。但我們必須問一個非常不同的問題。如果DeepSeek的訓練成本大約是訓練o1的十分之一，而在DeepSeek上生成答案的成本大約是o1的三十分之一（每百萬個輸出標記2.19美元，對比o1的每百萬個輸出標記60美元），那麼美國的科技產業是否走在正確的方向上呢？
顯然不是。我們的「越大越好」心態正在讓我們失敗。
我一直相信，人工智慧成功的關鍵在於降低訓練和推理的成本。我不認為美國和中國的人工智慧社群之間真的存在競賽。但如果我們接受這個比喻，美國，特別是OpenAI，顯然落後了。而一個耗資五千億美元的數據中心是問題的一部分，而不是解決方案。更好的工程設計勝過「超級擴大」。美國的科技工作者需要學會這個教訓。
本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰，內容僅供參考，請自行核實相關資訊。
歡迎加入我們的 AI TAIWAN 台灣人工智慧中心 FB 社團，
隨時掌握最新 AI 動態與實用資訊！
