AI先驅呼籲歐洲開闢更靈活自主的發展道路——彭博社

OpenAI和Mistral AI所推崇的渴求算力的機器學習方法背後有一個核心理念：人工智能模型必須遍歷全部數據集才能輸出新見解。

這項技術的早期先驅賽普·霍克賴特持有不同觀點，他在奧地利林茨的約翰內斯開普勒大學運營AI實驗室，其方法所需資金和算力大幅減少。他專注於教會AI模型如何高效遺忘。

霍克賴特在人工智能領域地位特殊，早在大多數計算機科學家之前就攀登過技術巔峯。1990年代在慕尼黑求學期間，他提出了支撐Alphabet、蘋果和亞馬遜第一代敏捷AI模型的概念框架。

賽普·霍克賴特圖片來源：NXAI這種名為"長短期記憶"(LSTM)的方法不僅教會計算機記憶複雜數據，還讓其學會篩選信息。當麻省理工出版社發表霍克賴特的研究成果後，他成為科技界明星，LSTM也成了行業標準。

如今，隨着人們對驅動AI所需巨大能耗的擔憂日益加劇——以及歐洲在該技術發展上的緩慢起步——這位58歲的科學家帶着基於此方法構建的新AI模型迴歸公眾視野。

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今年五月，霍克賴特與研究團隊發佈的xLSTM模型，據他驗證比生成式AI速度更快、能效更高。為解釋其原理，他借用了一項古老的信息技術載體：書籍。

當讀者翻開小説新章節時，無需重讀之前所有文字就能接續劇情。她會記住主線支線、人物與主題，同時過濾非核心內容。霍克賴特認為，這種區分記憶重點與可遺忘信息的能力，正是實現高效計算的關鍵。

這也解釋了為何xLSTM無需依賴那些耗資千億美元的數據中心來全盤吸納存儲數據。

“這是個更輕量化、更快速且能耗大幅降低的模型。“霍克賴特表示。

儘管超大規模企業長期主導該領域，但中國深度求索公司今年初的成功表明，投資者對能效的重視度正與日俱增。該公司啓動資金僅1000萬元人民幣（約140萬美元）。此後，更多AI企業也開始採用芯片需求更少的模型。更早之前，行業就已開始推行更靈活、更經濟的小型語言模型。

隨着歐美貿易戰陰雲密佈和技術主權需求日益凸顯，霍赫賴特認為定製化AI非常適合歐洲。“未來幾年，所有人都會轉向更符合用途的新模型，“他表示，“我們必須圍繞歐洲現有的技術、算法和方法進行整合，這至關重要。”

在他成長地德國農場以東約150公里處的人工智能研究所接受採訪時，霍赫賴特解釋道，與大型語言數據集相比，他認為利用製造業和貿易領域的私有數據更具價值。“語言，“他説，“並非大多數企業的核心業務。”

並非所有人都信服這一觀點。雖然深度求索證明小額投資也能引發市場巨震，但霍赫賴特仍需證明其技術具備可擴展性。審閲過其戰略的計算機科學家指出，他訓練的模型規模遠小於ChatGPT。有人質疑xLSTM能否實現規模化，以及在處理需要更強算力的更大數據集時，是否還能保持其假定的計算效率。

當霍赫賴特團隊將其研究成果投入企業應用時，這些疑問或將得到解答。

過去一年間，他的實驗室已孵化出兩家公司，目前正與歐洲的機器人、無人機及電網設備製造商合作。首家名為NXAI GmbH的公司由霍克賴特擔任首席科學家，在奧地利實業家斯特凡·皮雷爾領投的融資輪中籌集了約2000萬歐元（合2200萬美元）。第二家Emmi AI GmbH由前微軟研究員約翰內斯·布蘭德施泰特執掌，本月已啓動商業運營。

NXAI並不尋求風險投資，而是邀請企業投資於汽車、生物技術和機器人等領域的行業垂直AI模型。“當前AI領域存在投資回報問題，“NXAI首席執行官阿爾伯特·奧爾蒂格表示，“我們希望打造具有持久生命力的產品，而非幾年後以十億歐元轉手出售。”

在多瑙河畔的實驗室裏，霍克賴特堅信自己正走在正確的道路上。

“我們創造了更優秀的東西，“他説。