A咖錦衣衛 wrote:
一天漲一年配息我就先跑
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KingDavid520 wrote:
Intel近來也很努...(恕刪)
呼籲模型發展減速，代表模型進化太快速，這也能算利空嗎？
Anthropic 執行長籲模型發展減速 馬斯克與奧特曼承諾採取行動
人工智慧（AI）遭濫用疑慮日增，Anthropic執行長阿莫戴呼籲，各公司調整提升模型能力的速度，並提出一套三步驟架構，希望放慢發展腳步，爭取更多時間管理相關風險。英國天空新聞報導，億萬富豪馬斯克與OpenAI執行長奧特曼承諾採取行動。
馬斯克的SpaceXAI公司8月推出人工智慧模型Grok 4.6。馬斯克分享阿莫戴的社群媒體X貼文，並回應說，「阿莫戴是對的」。他也在另一篇貼文中說，他「長期以來一直在針對AI發出警訊」。馬斯克還建議，AI同業應互相審查對方的模型，但他並未承諾像Anthropic接受獨立評估。
奧特曼則說，他們也將承諾給予評估人員「員工級別的存取權限」。他在X寫道：「我同意阿莫戴的看法，我們需要放慢前沿AI發展腳步。這一直是OpenAI最近幾周討論的主要議題。承諾讓擁有員工級別存取權限的獨立評估人員參與是個好主意，我們也將這麼做。我們很快就會分享更多細節。」
馬斯克和奧特曼當然會馬上附和，他們巴不得Anthropic都不要再推出新版Claude了
你減速我加速，不然如何彎道超車、迎頭趕上？
開源模型則是由全球數十萬科技界散兵游勇聚合而成，更不可能會減速，所以這根本是個假議題
台積電收盤2385元
烈嶼倖存別狼煙，懵懂落寞入中研；藏經閣中得奇遇，九微從此落凡間。
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Amodei 說的「踩煞車」，比較精確地說，是希望不要毫無限制地把前沿模型能力往上推，尤其要給安全測試、紅隊攻擊、資安防護和治理留下時間。但這不代表 Anthropic、OpenAI、Google 等公司會因此少買 GPU、少蓋資料中心。
反而可能出現一個很諷刺的局面：
- 模型升級：希望慢一點
- 算力基礎建設：快一點
- GPU 採購：更多
- 資料中心：更多
- AI 軍備競賽：不能輸
- 對特定國的晶片與模型限制：繼續加強
所以如果把它理解成「大家一起踩煞車、暫停 AI 軍備競賽」，那確實會變得非常搞笑。
從美國 AI 巨頭的戰略角度看，其實邏輯相當一致：
「我可以希望大家慢一點，但我不能讓我的競爭對手比我快。」
這才是核心矛盾。
尤其「模型蒸餾」這件事就非常關鍵。假設美國公司花數十億美元建立最強模型，結果某國公司透過蒸餾、開源模型、演算法優化等方式，把能力差距迅速縮小，那麼對美國巨頭而言，最理想的狀態不是「全球一起停止發展」，而是：
美國自己繼續累積算力與模型能力，同時讓競爭對手的追趕速度變慢。
這跟傳統軍備競賽其實很像，但得拆為兩層來看待:
第一層：AI 安全
「前沿模型越來越強，我們不知道它下一步會出現什麼能力，所以要多留一點時間做安全研究。」這個擔憂可以是真實的，並不一定是假議題。
第二層：國家與企業競爭
「但在安全研究的同時，我們絕對不能讓某國在算力、晶片、模型能力上追過來。」這個也是真的。
於是就形成了非常有趣的政策組合：
對「模型能力無限制提升」喊煞車，對「AI 基礎設施」踩油門。
而這也是為什麼 NVIDIA 訂單與 Musk 的 Terafab，會讓整件事情看起來特別荒謬。
如果真的相信「AI 發展應該整體放慢」，那最直接的方式應該是少買 GPU、少蓋 AI data center、少建算力叢集。
但如果實際行動是：
「模型安全要慢 → 算力建設要快 → GPU 照買 → 資料中心照蓋 → 某國算力還要封鎖」
那它比較不像「AI 發展踩煞車」。
更像是：
「大家不要跑太快，我還在穿鞋；但你最好也別跑，因為我已經買好跑鞋了。」
於是要「對 AI 發展的不同部分，採取完全不同的速度策略」。
因為真正的戰略目標可能不是「阻止 AI 發展」，而是：
控制 AI 發展的速度、方向，以及誰有資格掌握最頂級的算力與模型。
從這個角度看，AI 安全論述、GPU 擴張、晶片管制、模型蒸餾防堵，其實不是四件互相矛盾的事情，而可能是同一套「維持前沿優勢」戰略的不同零件。
這才是這場 AI 競賽最耐人尋味的地方。
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KingDavid520 wrote:
呼籲模型發展減速，代...(恕刪)
通用大模型和專用小模型將開始分眾競爭，
邊緣裝置和實體AI更適合專用小模型，資源精簡、功耗降低、反應快速
被黃仁勳譽為「AI工廠界的台積電」預言：百萬專用模型時代將來臨
鉅亨網編輯林羿君 2026年9月15日週二 上午10:28
在輝達(NVDA-US) \執行長黃仁勳盛讚 Fireworks AI 為「AI 晶圓代工廠的台積電」數月後，該新創公司的共同創辦人兼技術長德米特里·朱爾加科夫（Dmytro Dzhulgakov）預期，AI 市場將從依賴單一前沿模型，逐步轉向數以百萬計的專用開放權重模型。
Fireworks AI 致力於建構基礎設施與作業層，協助企業有效率地大規模部署、客製化並執行 AI 模型。
黃仁勳以台積電比喻 Fireworks，凸顯這家公司的核心定位：並非自行打造龐大的專有模型，而是負責運行及最佳化 AI 模型，提高速度並降低成本。
不過，Dzhulgakov 預期，隨著開放權重模型快速追趕前沿 AI 實驗室，市場還將迎來更大的轉變。前沿模型業者正面臨一項日益明顯的限制，也就是缺乏客戶的專有數據。
Dzhulgakov 表示，Cursor、Cognition、Perplexity、Genspark 及 Harvey 等 AI 原生新創，通常先以通用型模型打造產品，再利用內部數據微調專用的開放權重模型。
這種模式可將特定任務的效能從 80% 至 90%，進一步提高至 95% 至 99%，同時將成本降至原本的十分之一，也使使用者產生的數據，其價值遠高於底層程式碼本身。
不過，模型日益碎片化並未簡化 AI 基礎設施，反而使其更加複雜。
Dzhulgakov 指出，AI 推論涉及一整套技術堆疊，包括 GPU 核心程式、硬體協調、模型分片、流量路由及負載平衡。即使是相同模型，若客戶重視的是速度或成本，也可能需要截然不同的配置。
Fireworks 橫跨多家雲端服務供應商運作，實際上建立了一個「虛擬雲端」，替客戶整合不同類型的運算資源。Dzhulgakov 表示，Fireworks 刻意不涉足硬體及資料中心管理，而是專注於運算資源協調與軟體平台。
黃仁勳將 Fireworks 比作台積電，其意義最終可能不只侷限於 AI 推論。
如果 AI 產業真的從少數幾個大型模型，轉向數以百萬計的專用模型，未來的贏家可能還包括那些在使用者看得見的應用程式背後，默默負責運行、最佳化及串接各種模型的企業。
Fireworks 押注的是，AI 工廠同樣需要一套自己的營運層，就如同晶片工廠也需要一套完整的營運體系。
所有的專用小模型都是從通用大模型經長時期運作後精簡而來，成本下降、效能提升
高效率專用小模型即將進入百花齊放、百家爭鳴的全盛時期
台積電收盤2480元
烈嶼倖存別狼煙，懵懂落寞入中研；藏經閣中得奇遇，九微從此落凡間。
