北京
来源：AI寒武纪
DeepMind研究员Andrew Trask最新的采访一个观点挺有意思
他的核心判断是：AI最终会变成一套协议，而不是一个程序。
这个转变的动力来自Scaling Law本身。随着Scaling Law对数据量、算力和人才的需求不断攀升，任何一家公司能聚合的资源都是有上限的。这个天花板，正在倒逼行业走向另一条路。
当你把来自不同厂商的模型组合在一起，本质上是在整合它们各自训练时所用的数据、算力和人才。结果是：更好的模型、更快的速度、更低的价格。
这个逻辑背后有一个简单的事实：模型集成（Ensembling）在精度上，永远优于单一模型。如果你想要最高准确率，把顶尖模型组合起来，分数一定高于其中任何一个单独跑出来的结果。
如果你追求的是性价比，把部分开源模型和闭源模型混用，大概率会占据那条"效果与成本"的帕累托前沿，而且会在相当长一段时间内悄无声息地保持这个优势。
什么时候市场会真正变？
Trask认为，有一个具体的触发点：当主流榜单开始把"模型集成"和"单一模型"放在同等地位来评分，变化才会真正加速。
那之后大约12到18个月，集成方案会开始饱和各类基准测试榜单。再往后，各类推理框架会把这件事做成自动化的，系统在运行时动态把你的请求路由到最优的模型组合上。
到那个时候，人们购买AI的方式会变。买的不再是某一个模型，而是被智能调度的"智能本身"。
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