في الآونة الأخيرة، حدث شيء مثير للاهتمام في دائرة الذكاء الاصطناعي - نموذج Kimi K2 Thinking الذي أطلقه فريق محلي، وأداءه في الواقع تفوق على عدة نماذج رئيسية.

ما هو أكثر إثارة للدهشة هو التكلفة: تم إنجاز تدريب هيكل MoE بمعامل 1T بمبلغ 4.6 مليون دولار فقط. بالمقارنة مع تلك المعاملات الرائدة التي تتطلب عادةً إنفاق مئات الملايين أو حتى مليارات الدولارات لتدريب نموذج واحد، يبدو أن هذا الرقم عبارة عن مزحة. حتى أن إحدى شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة أعلنت بشكل علني أنها تحتاج إلى استثمار بقيمة 1.4 تريليون دولار في المستقبل.

أين ذهبت كل هذه الأموال؟ هل للبنية التحتية؟ أم لشراء قوة الحوسبة؟ أم لشيء آخر مثل حفرة تكلفة سوداء؟

لا عجب أن هناك أصواتًا مؤخرًا في الولايات المتحدة تقول إن الحكومة لن تدعم صناعة الذكاء الاصطناعي بلا حدود - فهذا يشبه حقًا حفرة لا يمكن ملؤها. في بعض الأحيان، يمكن أن توضح اختلافات كفاءة المسار التكنولوجي المشكلة أكثر من حجم الأموال.