本文原始內(nèi)容編寫自 2023 年 6 月，在 2024 年 Sora 誕生之際再翻出來這個結(jié)論 refine 發(fā)出來。

當我們在投資 AGI，實際上我們的投資邏輯可能是什么？

我們在投資 LLM 么？我們在投資文生圖么？我們在投資 AIGC 么？

如此海量的投資，除了 FOMO 之外，應(yīng)該是以什么邏輯呈現(xiàn)？

我們從一個投資反復詢問了我許多次的問題開始：計算資源的需求指數(shù)級的在提升，那么從商業(yè)回報層面，繼續(xù)投下去值得么？

一些在我看來比較共識性的結(jié)論：算力的確是指數(shù)級在提升，但指數(shù)級算力提升換來的是一個相對線性的智能提升水平。

我們只用了幾年的時間，算力增長就從物理層面被嚴重的限制了（電力、故障率），目前每增加一倍有效的算力，背后所需要的資本可能需要 1.5x~2x。

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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以現(xiàn)有的 LLM、文生圖 而言，已經(jīng)有了一定商業(yè)價值，但單看這兩個應(yīng)用場景，它們大概率都無法稱作一筆值得的投資為了回答這個問題，這里要提到兩個有趣的觀點：

1. 通過良好的設(shè)計，可以使得一個擁有海量非線性單元所組成的系統(tǒng)，對外表現(xiàn)出一種線性的表現(xiàn)（from @Haoqiang Fan）。
2. 超大規(guī)模系統(tǒng)中，單個執(zhí)行單元可靠性的提升會使得整個系統(tǒng)的效率有指數(shù)級提升。

這兩個結(jié)論我們先不展開，但利用這兩個結(jié)論繼續(xù)往后推衍。

我們會發(fā)現(xiàn)：以強化學習 + Transformer 技術(shù)為基礎(chǔ)，“充分利用算力達到 AGI”為目標的研發(fā)活動，就是一種“良好的系統(tǒng)設(shè)計”“每隔半年就會有重大的技術(shù)突破”，是我們近十幾年來都從未體驗過的快速科技發(fā)展速度，這套技術(shù)棧幾乎在任何一個科研領(lǐng)域都在展現(xiàn)效果（AlphaGo、視覺、語言、蛋白質(zhì)折疊……）。

相比 10 年前的 AI 領(lǐng)域，技術(shù)突破的程度 & 速度都是巨大的提升，其原因在于：我們找到了合適的手段，使得可以更多的利用算力代替人腦進行探索，從而首次讓“科研產(chǎn)出”變成了“穩(wěn)定可預期的” 甚至可隨著資本投入任意 scale 的，而這又進一步讓資本愿意成本的加大投入。

Gemini、Sora 的面世又又又一次證明了這一點。

通過模型替代人，也許單看個體的效率提升不高，但其最大的價值在于模型的“可靠”（隨時隨地、耗時穩(wěn)定、供給充足），從而讓整個系統(tǒng)的效率大幅度提升。

diffusion 等生成技術(shù)并不一定能直接產(chǎn)出最終需要的圖，但其穩(wěn)定可靠的生產(chǎn)效率，使得游戲、廣告行業(yè)的概念驗證。

擁有穩(wěn)定可靠的供應(yīng)能力意味著所有人沒必要預留 buffer，從而大幅度的減少冗余資源（從水、電、天然氣，到電子銀行，再到醫(yī)療資源等等）。

試想一下，如果未來這些方面有著時間穩(wěn)定 & 無需詢價的供應(yīng)，社會的生產(chǎn)效率會不會有一種質(zhì)的飛躍？

• 視覺設(shè)計
• 律師資源
• 行業(yè)調(diào)研報告
• 方案策劃
• 業(yè)務(wù)軟件開發(fā)
• BI 數(shù)據(jù)分析

……連起來來看：指數(shù)級算力投入 → 線性的智能水平提升 → 指數(shù)級的社會效率提升。

算力的投入和最終得到的社會效率提升之間可能是比較線性的。

當具體參與到社會中時，即便模型只有微小的能力差異，能力略高的模型也有可能獲得壟斷性的收益。

隨著個人生產(chǎn)力的顯著提升，可預期會帶來社會效率進一步提升，可能催生出不曾想象到的新領(lǐng)域，這可能會給做為模型供給方的 AGI 公司帶來爆發(fā)性的收益。

投資 AGI，投資的是一種新的生產(chǎn)形態(tài)（生產(chǎn)智能的公司），一種更好的利用能源來提高社會生產(chǎn)效率的生產(chǎn)形式。

從提升整個社會的生產(chǎn)力的視角來說，我們最后值得期待大模型的智能能力逐步成為像水、電、鐵路一樣的社會底層基礎(chǔ)（且價格足夠便宜），但這一點不一定必然帶來足夠的資本回報。

做為 AGI 公司的投資方，是否最終能從這份投資中獲得充足的收益，一方面要看大模型落地過程中是否模型可以壟斷市場（我認為可以），另一方面還取決于能否抓住社會效率提升所帶來的配套機遇（類比于電力出現(xiàn)后，各類產(chǎn)品的電力化都是非常高回報的投資產(chǎn)品）。

綜上，投資 AGI 的邏輯前提是應(yīng)該對 e/acc 有著堅定的認同，歡迎志同道合的人們一起來投入。

附錄

通過良好的設(shè)計，可以使得一個擁有海量非線性單元所組成的系統(tǒng)，對外表現(xiàn)出一種線性的表現(xiàn)。

可以類比于公司的組織設(shè)計、分布式系統(tǒng)的容錯設(shè)計等。

單個執(zhí)行單元可靠性的提升，即便極其的微小，也會在整體生產(chǎn)效率上帶來指數(shù)級的提升，因為：允許系統(tǒng)規(guī)模急劇增大 or 被極其龐大的系統(tǒng)規(guī)模放大，這里有一些例子。

最簡單的比喻，就是銀行利率的微小變化，會經(jīng)過反復的抵押融資過程指數(shù)級的放大其影響【被系統(tǒng)放大】。

由于我們用 GPU 部分替代了人腦探索，我們成功的讓科研突破的效率提升了幾個數(shù)量級【允許系統(tǒng)規(guī)模增大】。

單個 GPU 可靠性的 99%, 99.9%, 99.99% 意味著千卡集群的可靠性=0.004%, 37%, 90%【被系統(tǒng)放大】。

e/acc：有效加速主義，堅信不計一切代價推動技術(shù)革新是唯一在倫理上正當?shù)男袨椤?/p>