近日，有關生成式AI模型發(fā)展遭遇瓶頸的報道引發(fā)了業(yè)界廣泛關注。據(jù)報道，一些專家指出，過去依靠增加模型參數(shù)、訓練數(shù)據(jù)和算力來提升AI性能的做法，如今已逐漸顯露疲態(tài)，甚至可能產(chǎn)生反效果。

以OpenAI的最新旗艦模型Orion為例，與先前的GPT-4相比，其在性能上的提升并不如預期顯著，特別是在某些如編碼等細分領域，進步甚微。

對此現(xiàn)象，Safe Superintelligence的創(chuàng)始人及OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人Ilya Sutskever也表達了類似觀點，他認為單純依賴擴大模型規(guī)模來增強性能的做法已接近極限。

然而，OpenAI的首席執(zhí)行官薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）在X平臺上發(fā)表看法時卻表示：“沒有墻”，意指AI的發(fā)展并未遭遇所謂的瓶頸。

這一系列消息引發(fā)了市場對于AI行業(yè)是否存在泡沫的擔憂。認知科學家、對AI持懷疑態(tài)度的Gary Marcus發(fā)出警告，稱一旦業(yè)界意識到這些技術局限，整個AI行業(yè)可能會面臨崩潰。他進一步指出，像OpenAI和微軟這樣高估值的AI公司，其估值很大程度上是基于大型語言模型（LLM）能夠持續(xù)發(fā)展并最終演變?yōu)橥ㄓ萌斯ぶ悄埽ˋGI）的假設，但這種假設可能并不切實際。

如果AI行業(yè)無法在短時間內(nèi)找到突破當前瓶頸的有效方法，那么它可能會迎來一個新的“AI寒冬”。畢竟，經(jīng)濟市場往往對新興技術的耐心有限，一旦投資者意識到AI行業(yè)的盈利前景并不如預期那么樂觀，便有可能導致整個行業(yè)的泡沫破裂。