美国算力冗余是现实 大模型能力冗余也是现实 主要原因是大模型是个生产力工具 大多数人并不需要生产力提升
用大模型做测算 所有的高智力生产环节涉及人群的时间只有0.4%人类总时长 而吃饭睡觉刷抖音占了一半多时间 无智力消耗的时间 比如刷盘子打螺丝又是大多数人的常态 编程写文章画图这0.4%时间里面 只有最多三分之一可以被大模型优化
结论是即使考虑头部人群的生产力放大 最多贡献0.5%的一次性gdp提升，这还考虑了1%人群的gdp贡献率放大。
而大模型产生新药新车型新软件等过程这些 是一个外延作用 过去没有新车型的原因也并不是因为算力和能力不足 比如美国那么多聪明人基本都在炒股 而不是研发特斯拉 并不是因为聪明人少 而是因为勇气和眼光和组织这些非能力问题。
所以大模型贡献gdp少 生产力提升少 而由此算力需求也不会像大家想的那么多，现在美国算力大把冗余，中国冗余只会更严重，更不用说要建个全球第一算力了。
我的异端观点是，阿里算力建设是为了【阿里云IPO】，和甩掉高鑫零售一样道理，或者说是为了迎合资本市场打造的Co­m­p­a­ny as a se­r­v­i­ce，但从过去2年gpt的增速看，人类大多数时候都不需要【功能增强】，一个人再蠢也可以看3小时抖音，但大模型长文看3分钟就疯了。由此映射的是长期看算力就是过剩产能
而人型机器人和自动驾驶甚至比大模型还远，机器人需要的AI甚至连能力都没到。
现在AI泡沫和科网泡沫完全一样，找不到任何回报的投资正在大行其道，而每个人都只是FO­MO。这和之前协同办公的情况完全相同。