但是，这家对“影响力”感到震惊的技术巨头并没有改变他的主意。取而代之的是，他们正在挥舞支票簿，试图通过大量花钱来重现AI模型的指挥高度。
2月5日，的母公司发布了2024年第四季度的财务报告，收入和净利润均可达到同比增长的两位数百分比。令人惊讶的是，2025财年的资本支出将达到750亿美元（约5454亿元），以继续扩大其人工智能策略。
750个“小目标”投资于一年中AI的研发，远远超过了华尔街的预期59.4亿美元。但是，有赚钱的力量：到去年年底，它拥有约957亿美元的现金，现金同等和证券。
此前，还向AI Star 投资了10亿美元。从2023年到现在，已向这家公司投资了35.5亿美元。
富有而有力的致力于AI燃烧的比赛，而其他技术巨头也同样不少。
今年1月初，微软宣布将在2025财政年度投资800亿美元来建立AI数据中心。自微软成立以来，这项投资创造了一项投资的记录。在上一个财政年度，微软的资本支出超过了500亿美元，其中大多数用于与AI相关的基础设施。
社交网络巨头Meta在1月底宣布，该公司今年将投资600亿至650亿美元，并大大扩展其AI团队，以实现Meta AI为10亿人提供服务的目标，而Llama 4成为该行业的领先大型模型。梅塔（Meta）创始人扎克伯格（）表示，今年将是“ AI的决定性年”。
软银，甲骨文，微软，ARM和预计将投资5000亿美元。中东人工智能基金（MGX）等行业和投资巨头已经联手建立了“星门”，该基础将用于建立和运营AI基础设施（例如数据中心）。
相比之下，国内技术巨头在AI模型上花费的资金数量较小，但通常是数百亿元人民币，并且正在迅速增长。
根据公共信息，例如财务报告，在2024年的前三个季度，百度，阿里巴巴和腾讯的总资本支出约为867亿元人民币。金融数据服务提供商Alpha预测，到2027年，BAT的资本支出将达到1767亿元人民币，每年的复合增长率超过26％。鉴于蝙蝠的重要性，这些资本支出的很大一部分将流向AI模型。
不难看到，当技术巨头开发AI模型时，花钱仍然是基本武器之一。尽管“产生奇迹的小力量”的可行性，但由于各种原因，巨人仍在遵循“产生奇迹的大力量”的途径。
这不仅是大公司的惯性。刚刚发行的O3米尼在许多指标（例如物理推理）中超过了R1，并且更强大的O3标准版本已经处于弦上的边缘。这也再次证明了“规模定律”仍然是AI大型模型的基本规则之一，而“小型力量可以产生奇迹”并不普遍适用。
在计算能力，数据，资源和资源方面，尚未发现“金融父亲”的人不如巨人，并且正面临被后来者强行超越的危险。但是，R1的成功也证明了“小部队可以创造奇迹”的可行性。在震惊了全球AI圈之后，“花钱”和“实现奇迹的小型努力”之间的战斗仍在继续，而且结果尚未得到决定。
面对迅速的上升，美国技术巨头对其技术，产品和方法学表面感到惊讶，但在战略层面上，他们并没有遵循“用小努力制造奇迹”的策略。
相反，在扫描全球AI模型领域之后，巨人的资金已达到了新的水平。
例如，最初对此有一些怀疑，他说“这不是新颖的，我们已经有了这种模型水平”和“被严重夸大了”。即使在1月底，据说它也涉嫌使用专有模型来训练自己的模型，从而违反了服务条款。
但是仅仅几天后，宣布没有计划，同时称赞它是“令人印象深刻的榜样”。在推出了最新的O3-Mini车型之后，甚至表示，在开源方面，他一直处于“错误的一面”。
最终，的受欢迎程度最终使傲慢自大，并屈服于他的头，以承认自己的错误。这种情况使许多人感到惊讶和兴奋。但是实际上，这种“黑天鹅”都没有破坏产品和策略。
1月底，启动了O3-Mini，并首次向自由用户开放了推理模型。测试表明，与上一代O1模型相比，O3-Mini取得了长足的进步，并且在许多基准测试中表现出色。尤其是面对艰难的物理模拟项目，例如球体碰撞，它显示了R1和其他模型的破坏。力量。
几天后，根据O3模型发布了深层功能，声称能够在数十分钟内完成人类专家的工作时间。在综合测试“最后的人类考试”中，涵盖了3,000多个问题，DEEP的准确率为26.6％，远远超过R1的9.4％。
O3-Mini使用与R1相同的技术，例如增强学习（RL），稀疏的MOE，大量监督微调（SFT）等，最终结果也很棒。但是，公开赛并没有更靠近研发范式，而是继续沿着“ K Gold”路线冲。
就在他对R1的O3米尼进行比赛时，他宣布了5000亿美元的备受瞩目的“星门”计划。根据该计划，该计划将在美国建立20个超级计算中心；第一阶段将投资1000亿美元在德克萨斯州建立10个数据中心。
尽管的“终身敌人”马斯克急于嘲笑他并发誓“他们没有钱”，但《星门的进步》还是很棒的。计划发布几天后，发布了“站点1”的照片，称其为“一座宏伟而美丽的建筑”。
尽管已获得软银和的大力支持，而去年的收入达到了37亿美元，但仍在继续预留资金。
据报道，软银试图以3400亿美元的估值筹集400亿美元，预计软银将领导这项投资。仅仅三个月前，它筹集了66亿美元，估值为1570亿美元。
似乎遭受了“资金短缺”的困扰，在疯狂筹集资金的同时，他大规模地花了钱。其他与之竞争的技术巨头也无情地花钱。
今年，，，Meta和其他人计划投资数十亿美元的发展AI，这远远超出了华尔街的期望。以元为例，扎克伯格计划花费至少600亿美元，以建立一个130万GPU的AI数据中心。
为了进行比较，根据技术咨询公司Omdia的计算，Byte去年购买了23万GPU，这是特别版的性能较弱。即便如此，这个数字远远超出了当前持有的芯片尺寸。
除海外技术巨头外，国内互联网公司还在AI大型模型领域进行了大量投资。 “做奇迹的小型努力”并没有重写这种情况。
曾经在AI大型模型领域落后的Byte在过去两年中花了很多钱。吉安格证券在一份报告中说，近800亿元的字节资本支出接近蝙蝠的总和。
还报道说，BYTE的资本支出在2025年将超过1500亿，其中大多数将用于AI。然后，字节否认了这一说法。
此外，字节继续“扫描”国内AI领域的顶级人才。根据“金融世界”的说法，当Byte的某些AI指示的业务团队从知名大学招募新的博士毕业生时，他们的年薪可以达到2000万元人民币，远远超过了其他主要工厂的100万元人民币。此外，张还亲自从阿里巴巴等反对者那里偷猎了人们。
除了研发费用和人才成本外，在过去的一两年中，Byte还同时为AI和C-End燃烧了资金，并努力争夺更多的公司和个人用户。
自去年5月发布以来，Bean Bag Big车型的价格一直在不断定价，可以称为国内AI Big Model 的“ Price ”。根据统计数据，文本的大型模型比该行业便宜99.3％，去年12月发布的视觉理解模型比该行业便宜85％。
同时，在C-End上，依靠广泛的投资来吸引新产品。根据统计数据，从4月到去年5月，豆袋的数量预计为1500万至1750万元。 6月初，发起了一轮新的送货活动，交货量达到1.24亿元。
在大幅度花钱之后，的用户急剧增加，成为中国最大的模型应用程序。
阿里巴巴还继续在AI大型模型领域投入大量资金。在今年的中国台湾春节晚会上，阿里巴巴云成为云计算AI的独家合作伙伴。仅在2024年上半年，阿里巴巴对AI基础设施的资本支出就达到了230亿元人民币。此外，阿里巴巴花费了超过100亿元来投资AI初创公司“ Liu ”。
在过去的六年中，在其总研发投资中投资了超过2850亿元人民币，其中很大一部分已投资于AI。在AI“六只小虎”中，腾讯已经投资了其中五个。
就花钱而言，新蝙蝠不如，Meta，它仍然是国内AI大型模型圈中唯一的蝙蝠。相比之下，那些尚未筹集资金的人仍然依靠母公司的魔术配方定量输血。但是，近年来，国内定量投资一直处于行业的最低点，并且可能没有太多的财政支持。
但是，面对强劲的上升，尽管新蝙蝠继续进行大量投资，但它也试图扩展橄榄树分支并建立“双重保险”。
资料来源：AI生产
在1月底和2月初，主要的国内云服务制造商宣布访问大型型号。阿里巴巴云宣布，它支持云上的V3和R1的一键部署，以及百度智能云，腾讯云，的火山发动机等也宣布了类似的功能。
众所周知，采用了最“慷慨的”开源协议，并且不限制第三方对自己的开源模型的商业用途。诸如阿里巴巴云这样的制造商将尽快访问大型模型，并可以利用后者的巨大流量来获得一波关注和新用户。
另一方面，扩展橄榄分支也间接显示了大制造商的心态：即使他们与自己的AI业务竞争，他们也可能首先将其用于我，并从技术，产品，产品，产品，产品，产品，产品，产品，这些主动的行动也为将来的双方之间的大规模合作留下了想象的空间。
它因“实现奇迹的小型努力”而在世界各地著名，但到目前为止，这种性感的新范式尚未被主要的国内外主要制造商完全认可和接受。花钱和资源的“暴力奇迹”仍然是大公司参加AI大型模型的主要方式。
同时，随着竞争对手以新一代模式进行反击，再加上由于自己的规模扩展而造成的各种问题，他们正面临以全面的方式超越的风险。
在产品方面，越来越多的用户发现大型模型经常出现。无论是谈论从A到B的最佳途径，分析某首歌还是分析某个专业主题，都存在“严重胡说八道”的严重问题。
大型模型的幻想一直很普遍，这也是整个AI圈从未克服的问题。在这方面，它没有比其他模型表现出更好的性能，这反映出仅依靠大规模工程水平的创新不足以克服更基本的AI问题。
另一方面，在短时间内，全球用户的疯狂涌入也使某些人无法这样做。
根据统计数据，自大型应用商店推出以来，它在很短的时间内就获得了1600万次下载，达到了前140个应用程序市场，每日活跃用户最高的用户超过2200万。由于用户太多，深入的思维和网络搜索功能暂时停止了服务。
这还表明，“可以用小力量来实现的奇迹”可能会大大节省模型培训的成本，但是在使用模型后，无法降低必要的基础设施成本。
从业务角度来看，AI大型模型注定是一家具有更大规模，更强能力和更高成本的企业。巨人遵守“规模定律”及其基础 - 计算能力，算法和数据三角模型仍然稳定。
在上升的过程中，许多人忽略的问题是R1推理性能与O1相当，但在许多基准中不如O1好。字符串上O3箭头的“全血版本”的全面性能远远超过了O1的性能。与其他对手（例如的2.0 Flash）相比，R1并不是全面的领先优势，而是与对手赢得比赛。
在专业人士的眼中，R1的真正价值是，通过各种技术创新，例如增强学习，GRPO算法框架，MOE等，再加上出色的工程思想，它可以在某些指标中接近或超越该行业的最大费用较低。强大的模型。尽管“小型力量创造了奇迹”是惊人的，但它从来都不是最强大的大型模型。
新发行的O3米尼在许多测试中都超过了R1，并且还使外国巨人继续赚钱，这使它更加可靠。这表明，除了出色的才能和出色的算法外，强大的计算能力和丰富的数据也是建立更强大模型甚至AGI的唯一方法。
“来自小型力量的奇迹”证明，AI大型模型的另一个发展路径并不是唯一的路径。拥有大量资金的技术巨头仍然是AI模型的主要参与者，也是继续进攻的强大对手。
AI模型远非决定，其粉丝不能“一半开放香槟”。具有成本效益的路线和“虚拟奇迹”路线之间的战斗将继续，通过相互参考和集成，它将将AI模型推向下一阶段的发展。
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