人工智能快速发展的时代真的即将结束吗？
随着缩放定律碰壁的消息传出，全球科技圈和资本市场关于大型模型开发触及天花板的讨论愈演愈烈。那么，人工智能的发展是否正在放缓？接下来会发生什么？商业模式如何突破？
针对一系列焦点问题，人工智能领域最具影响力的论文《Attention Is All You Need》的联合作者、Cohere联合创始人兼首席执行官Aidan Gomez分享了他对人工智能领域的深度见解。采访中人工智能的发展。
他认为LLM发展已进入平台期，推理能力将成为未来的突破口，并将带来新的商业模式和市场机会。同时，他也提醒投资者警惕机型价格倾销，关注AGI发展动向。
对于缩放定律的放缓，戈麦斯认为，单纯扩大模型规模所带来的边际效益正在递减。以绘画为例，Gomez指出，LLM最初的发展就像使用大笔触快速完成基本构图，但随着模型需要处理更细致的任务，就像绘画需要越来越细的笔触来完善细节一样，模型改进所需的数据也随之增加。随着模型越来越复杂，获取高质量数据的成本也越来越高。最终，模型的大规模发展将受到人类知识边界和专家数据获取难度的限制。
在推理能力方面，Gomez表示，推理能力让LLM不仅可以简单地记忆输入输出对，还可以像人类一样进行多步思考和推理，从而解决更复杂的问题。而这带来了革命性的变化——企业不再需要投入巨大的固定成本来提升AI能力，而是可以通过增加推理时间来实现。通俗地说，就是从“购买更多算力”转变为“给AI更多思考时间”。
Gomez还认为，推理时间计算量的增加也会对芯片层和数据中心建设产生影响。未来需要开发更适合处理推理任务的芯片，建设更适合分布式计算的数据中心。
以下是采访摘要：
1、LLM发展进入平台期，推理能力将成为未来的突破口。
问：LLM的发展是否进入了平台期？未来的突破口在哪里？
戈麦斯：
Q：影响模型规模化发展的因素有哪些？
戈麦斯：
2、推理能力将带来新的商业模式和市场机会
问：推理能力将如何改变行业格局？
回答：
问：你如何理解推理能力？
回答：
问：什么类型的问题更适合使用推理能力来解决？
回答：
问：市场普遍低估了推理时间计算的哪些方面？
回答：
3、Coherer：自主研发模式，打造差异化竞争优势
问：为什么Cohere选择开发自己的模型？
回答：
问：LLM适用于所有领域吗？
回答：
4、警惕机型价格倾销，关注AGI发展趋势
Q：LLM市场价格下降是否意味着该模式正在走向商业化？
回答：
问：您如何看待AGI的发展？
回答：
