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OpenAI的領導層一直在描繪一個樂觀的公司盈利前景。隨著組織擴展,Sam Altman 建議大型模型的訓練成本將相對於整體收入變得較少,這是一個經典的規模經濟論點。這個數學在理論上聽起來合理。但有一個值得檢視的落差:儘管有這些擴展預測,公司的實際虧損卻在攀升而非縮小。這個理論模型與實際財務狀況之間的差距,提出了一些嚴峻的問題:目前的AI開發方式是否真的可持續,還是經濟學需要進行根本性的重置。
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纸面账单跟真实亏损差这么大,谁还信什么economies of scale啊,笑。
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Sam又开始讲故事了,损失越来越多却说能降本,要不是没上车我都想信。
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如果当初没被这套理论骗进去...算了,现在说什么都晚了。
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经典AI创业套路,烧钱讲梦想,然后"相信我们会盈利",老一套了真的。
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数字好看归好看,账户里的钱不会骗人,这差距大到离谱。
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说得好听,可实际亏损还在涨,我怎么就这么容易被这种论调打动呢。
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要不说人家融资能力强呢,让投资人接着掏钱的同时自己却赔得飞快。
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規模越大虧得越凶,這套說法真的能圓上?
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Sam又在講經濟學故事了...但錢包會說實話
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scaling到最後反而更燒錢,是我理解錯了還是模型有問題?
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帳面上的economies of scale跟真實虧損完全兩碼事啊
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感覺大模型這條路走著走著就偏了,成本沒降反升
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這種disconnect最能暴露問題,數字會騙人但真金白銀不會