哈嘍,大家好,小戎這篇內容,主要來分析AI風向的轉變——從追云端大模型到死磕端側AI,工程師們正把“超級大腦”塞進小芯片里。
前兩年科技圈瘋傳“越大越牛”,OpenAI和英偉達帶頭搞“參數競賽”,從1750億卷到萬億,顯卡從H100更到Blackwell,搞得像“算力即正義,規模即真理”,投資人天天催問“GPT-5啥時候通關圖靈測試”,仿佛多插幾排顯卡,云端就能蹦出個硅基生命。
![]()
![]()
但理想很豐滿,現實很骨感,你喊智能音箱“關燈”,它能卡兩秒后告訴你“網絡崩了”,這表現連五塊錢的物理開關都不如。
要是自動駕駛也這么搞,時速100公里的車瞅見障礙物,數據傳云端再等指令回來,黃花菜都涼了,事故都撞完了,更別提家里攝像頭、醫院病歷傳云端,隱私早飛上天了。
![]()
別慌,工程師有三把“手術刀”救場。
![]()
第一把“知識蒸餾”,讓云端大模型當“老師”,把百萬字資料濃縮成“學霸筆記”,再喂給端側小模型,結果就是0.5B參數的“學渣”,在調空調、控汽車這些活兒上,能比肩百億參數的“學霸”。
第二把“極致量化”,堪稱暴力美學,大模型本來用“精裝版”數據(FP16),工程師發現它抗造,直接砍成“簡裝版”(INT4),體積縮4倍,速度飆上去。
![]()
就像16車道高速變4車道還不堵車,就是得精細校準,不然AI容易“斷片”聽不懂人話。
第三把“結構剪枝”,把神經網絡里沒用的“贅肉”剪掉,就像給大腦做瘦身,算得更快還不影響智商。
軟件瘦身后,硬件也得升級,傳統芯片的“計算”和“存儲”是分家的,就像廚師切菜快,但每切一刀都要跑隔壁拿蔥,大部分時間全在路上。
![]()
![]()
現在工程師搞“存算一體化”,直接把“冰箱”搬“廚房”,還給芯片搞“分工制”:CPU管指揮,DSP搞降噪,NPU專門算復雜賬,效率直接拉滿。
更聰明的是換思路:不搞“全能AI”,專攻“專業選手”,商湯醫療不做會寫代碼的“AI醫生”,專門讓醫院訓練“讀CT小能手”;云知聲不卷通用大模型,深耕家居、醫療的小場景。
![]()
說白了,就是讓AI從“全知上帝”變成“熟練工匠”,不貪多但夠精,現在大家還在追Sora的特效、猜GPT-5的進度,但深圳華強北、上海張江的工程師們,正悶頭把AI做小、做便宜。
真正的萬物智能,不是人人連個云端“上帝腦”,而是空調、汽車、CT機都有自己的“小腦子”,不用網線也能秒響應。
![]()
![]()
等幾十塊的芯片能跑會推理的AI,那才是智能時代的真奇點——科技不做服務器里的幽靈,要做嵌在生活里的“硬核打工人”。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.