加拿大AI创企Cohere是OpenAI的有力竞争对手，该公司联合创始人兼CEO Aidan Gomez曾在谷歌工作，是生成式人工智能开创性论文《Attention is All You Need》的合著者，近期他在接受20VC访谈时，提出了很多“反共识”的AI科研与创业发现，田老师第一时间独家分享给家人们。例如大模型研发中尺度定律不是唯一途径，商业上售卖API行不通等等，本期是“AI十问”的上集。

第一问，尺度定律是否是大模型的核心战略？有钱人喜欢投入更多算力和数据、模型变得更好的Scaling趋势，但这是效率很低的，我们能够通过算法、数据来做出性能更好的小模型，毕竟能买GPT-4大模型的企业很少，客户喜爱小型垂直模型。

第二问，大模型、小模型谁将主宰未来世界？水平大模型与垂直领域小模型将长期并存，长期历史上看，人们喜欢使用通用智能的模型做原型设计，而非在特定模型上做微调，研发人员首先抓住一个昂贵的大模型，证明能够完成某些任务，然后提炼为特定任务的高效精简小模型，所以未来是多种类模型并存的世界。

第三问，大模型价格战、开源战是否是零和博弈？只销售大模型的公司将会很困难，因为价格倾销下大模型是零利润，很多企业将AI服务赠送给用户免费使用，API服务模式很快会改变，而巨大的商业价值在芯片层以下、AI应用层以上，例如ChatGPT每月会员费20美元。

第四问，模型的进步是否超过了计算的进步？目前谷歌、英伟达是全体最大的两家AI芯片公司，很快会有其他芯片厂家迎来高销量，Cohere计算了算力成本，理性选择租用外部AI数据中心算力，这比自建数据中心更划算，Cohere聚焦在上层研发。

第五问，我们是否低估了人工智能进步的短期影响？之前的模型向马路上任何人学习，现在的模型向专业知识领域的专家学习，比如生物学、数学等知识，向模型传授增量新知识将会变得更昂贵，另一方面，算力成本会持续下降。

家人们的点赞、收藏、分享，是对田老师录课的最大支持！“AI十问”下集，请关注《田丰说》，每天3分钟，掌握全球AI大事件,本视频由商汤“如影”数字人APP生成。