最近AI界で面白いことが起こりました——ある国内チームが発表したKimi K2 Thinkingモデルが、いくつかの主流の大規模モデルを上回る性能を示したのです。

さらに驚くべきはコストで、460万ドルで1TパラメータのMoEアーキテクチャのトレーニングが完了しました。数億、数十億ドルをかけてモデルを1回トレーニングするトップラボと比較すると、この数字はまるで冗談のようです。あるトップAI企業は、将来的に1.4兆ドルの投資規模が必要だと公言しています。

このお金はいったいどこに消えたのか？インフラ？算力の調達？それとも他の何かコストのブラックホール？

最近アメリカで政府がAI産業を無限に支援しないという声があるのも納得です——確かにこれは埋まらない穴のようです。技術の効率の違いは、時には資金の規模よりも問題を説明するのに役立ちます。