인공 지능 분야는 심오한 변화를 겪고 있으며, 대규모 언어 모델의 규모 경쟁은 점차 모델 사고 능력을 향상시키는 방법을 제공했습니다. 주요 AI 실험실은 개발 전략을 조정하여 모델 규모를 추구하는 것에서 이성에 대한 능력과 문제 해결 능력 향상으로 이동하여 AI 산업이 새로운 개발 단계에 들어갈 것임을 나타냅니다. 이 기사는 이러한 변화의 이유, 구체적인 표현 및 업계의 미래 발전에 미치는 영향을 심층적으로 탐구 할 것입니다.
인공 지능 산업은 주요 전환점을 시작했습니다. 선도적 인 기업은 대규모 언어 모델을 추구하는 것에서 사고 능력 향상에 중점을두고 개발 방향을 바꾸 었습니다. 이 변화는 전체 AI 산업의 개발 패턴을 재구성 할 것입니다.
로이터에 따르면 AI 주요 실험실은 어려움에 직면하고 있다고한다. 대형 언어 모델을 개발하려면 수천만 달러가 필요할뿐만 아니라 시스템 충돌과 같은 기술적 어려움도 종종 발생합니다.
이 개발 병목 현상은 업계 거인에게 영향을 미쳤습니다. OpenAi의 새로운 Orion 모델이 GPT-4에 비해 개선이 제한되어 있다는보고가 있으며 Google의 Gemini2.0도 비슷한 어려움을 겪었습니다. 한 살짜리의 의인성에서 CEO 인 다리오 아모데이 (Dario Amodei)는 Opus 3.5의 개발 경로를 다시 계획하고 있다고 말했다.
OpenAI의 전 공동 창립자이자 SAFE Superintelligence (SSI)의 전임자 인 Ilya Sutskever는“2010 년대는 확장 시대이며, 이제 우리는 새로운 탐사와 발견 단계에 들어가고 있습니다 , 더 나은".
새로운 산업 방향은 "테스트 시간 컴퓨팅"을 가리 킵니다. 즉, AI 모델이 점차적으로 생각하고 문제를 해결할 수있는 더 많은 시간을 제공합니다. 이 접근법은 AI 시스템의 추론 기능을 개발하는 데 중점을 두어 여러 솔루션을 생성하고 단순히 신속하게 대답하는 대신 평가할 수 있습니다.
이 변화는 하드웨어 시장 구조에도 영향을 줄 수 있습니다. NVIDIA는 전통적인 AI 교육 하드웨어 공간을 지배하지만 새로운 컴퓨팅 패러다임은 Groq와 같은 다른 칩 제조업체에게 기회를 제공합니다. 그러나 업계는 최적의 비용 효율성을 달성하기 위해 전통적인 접근 방식과 새로운 접근 방식이 미래에 채택 될 것으로 기대합니다.
많은 업계 내부자들은 전통적인 언어 모델의 개발이 계속 될 것이지만 업계의 초점이 변화하기 시작했다고 생각합니다. 이것은 품질과 사고 능력에 더 중점을 둔 새로운 AI 개발 단계의 진입을 나타냅니다.
AI 업계의 모델 지향적 사고 능력으로의 전환은 개발의 새로운 단계를 나타냅니다. 이러한 혁신은 모델의 개발 방향에 영향을 줄뿐만 아니라 하드웨어 시장에 큰 영향을 미칠 것입니다.