Baseten主管谈大语言模型未来发展格局

Baseten 人工智能模型训练负责人 @oneill_c 表示，未来会出现大量专门用于特定任务的专业化大语言模型，更大的实验室会部署在科学和数学等前沿领域：

“人们对智能能力的思考方式错了。人们在用相对的思路思考智能。他们会说，“好吧，开源落后闭源大概6个月，GLM 5.3 和 Opus 4.8 一样好，诸如此类。””

“思考模型能为你、为世界做什么的最佳方式，是从绝对意义出发。”

“因此，对于任何你想用大语言模型完成的特定任务，都存在一个智能阈值：低于这个阈值你完不成任务，高于这个阈值后，额外增加的智能对完成该任务的回报会迅速递减。”

“所以当你这么想的时候，就会发现过去5年大语言模型的发展逻辑是这样的：“我们想用大语言模型做这些事。闭源先达到了阈值……但开源最终也能完成这项任务。而且出于多种原因，一旦你达到了完成任务所需的基础智能水平，你大概率会想要换成开源。””

“这并不是说前沿实验室的“上帝模型”不够好。比如说，如果我要报税，完成这件事所需的智能是有上限的。”

“所以我认为未来世界会是这样：前沿闭源实验室会继续推进前沿。你确实想要用最智能的模型。当你做前沿科学或前沿数学研究时，你对智能的需求非常缺乏弹性。”

“但对于很多有经济价值的事物来说，情况更像是：“我是 Cursor，或者我是某家大公司，我意识到我不能只做一个包装商了。我已经走完了打造用户喜爱产品的生命周期。我应该利用这些信息，让我的模型在我关心的事情上做得更好，而不是在所有事情上都变好。””