對，吹牛的不臉紅再吹下一個！洛杉磯大火燒炸了英偉達的牛皮_風聞

忽然想起一件舊事，就在美國和殖人狂吹人工智能的那檔口，英偉達放了個衞星，叫做《人工智能如何幫助加州應對肆虐的野火》。

英偉達吹噓説可以使用Digitalpath先進的AI技術，利用其GPU強大的性能，配合加州的數千個攝像頭，改善卷積神經網絡，即時監控山林火災，甚至可以“預測火災”……

聽起來簡直就是《少數派報告》中的科幻故事，結果，加州山火就在英偉達的和黑科技監控下燒了個通天徹地，不但沒能“預測火災”，甚至連配合消防部門救火都做不到，反而是加州的水庫、蓄水池、消防栓都“精準”地沒水了，這才是真“人工智能”。

美國的所謂AI在現實中恐怕僅僅是吸引眼球，籠絡資本，維護美國霸權的一種政治或科技陽謀。它實在找不到任何更有價值的高科技噱頭了。

美國科技公司拼了命地砸資源，拼算力，養大模型，實際上能用的地方很少，投入遠遠超出產出，所以，本質上還是個金融遊戲。

AI有用，但這個用處絕不是什麼文字生成、圖片生成、視頻生成軟件……這些事情毫無價值，有人説可以用於系統內部的水論文寫報告做方案，可以提高“效率”，然而這件事的結果就是上班混日子的混子越來越多，報告方案的內容越來越水，形式主義越來越嚴重，效率沒有提高，各部門都被垃圾內容塞滿了。

你有沒有想過——openAI的那條路，是條錯路呢？所謂的深度學習、神經網絡，本質上還是個“概率統計”，它並不理解一件事的定義、邏輯和原理，而只是靠着大規模的數據投餵“猜出了近似答案”，這種東西，是無法從根本上推動科技進步、提高生產力的。

chatGPT和SORA消耗了巨量的算力和資源，最終拿出來的東西也不過就是些廢話生成器、漏洞百出的假視頻，效率上還不如國產的Deepseek，DeepSeek的訓練成本僅558萬美元，訓練時長僅兩個月，遠低於GPT逾1億美元的成本及約三個月的訓練時長。DeepSeek在訓練過程中僅使用2048個低端芯片，而GPT用了上萬片英偉達高端芯片……而當時號稱“震驚世界”的sora，至今還是個半殘品，國產的“可靈”已經隨便用了，生成視頻的水平也遠超sora……openAI乾的的事情，與其説科技創新，更像是是在燒經費、炒股價、做賬。

對於“通用大模型“來説，真正的瓶頸已經來了，因為數據已經喂完了，場景太有限了。已經都沒數據訓練了，還要那麼高的算力和性能幹什麼？明年，AI算力卡維持今年的出貨水平就夠用了。以後的瓶頸是數據和算法，算力將步入低速增長……

這個事情，東大也在跟，但東大因為工業及其發達、電力極為充足，所以東大的方向是多元化、全體系的，並不執着於聊天對話文字圖片視頻之類的“通用大模型”，而是更多用於交通、運輸、氣象、工業、工程、城市管理之類的實體領域……這些“數據”都是基於真實世界的，應用也是在真實世界。

從東大最務實的場景來看，未來AI實用領域可能是工業和農業，配合機器人、靈巧手作一些採摘、簡單裝配的工作，不需要太大算力。搞不好今年就是AI算力需求的頂峯。那麼英偉達重金搞高性能高製程計算卡結果可能是賺不了幾個錢。最終，最大需求可能維持在性價比製程，比如5nm 7nm甚至是 28nm。

美國幾十年科技的停滯，導致他們迫切需要一場科技“放衞星”來提振士氣、增加信心……實體工業他們一個都進步不了，只能寄希望於虛無縹緲的“人工智能”。

連美國自己的專家都在噴“你們搞的東西有什麼卵用？是讓通用汽車生產線自動化了？是讓紐約有了智慧城市了？是讓美國港口無人化了？還是讓美國修好跨海大橋了？………”

“這不就是個電子上帝嗎”？

還是美國人更懂他們自己，宗教立國的國家，信仰“賽博上帝”，非常合理。

今天，open ai 在deepseek 面前簡直一無是處，前者費用是後者的100倍，消耗的算力更高，浪費的資源更多，花費的時間更是好幾倍，最終一點正經事都幹不了。

這些“放衞星”的破事，還可以追溯到之前的企圖去中心化的區塊鏈技術，扎克伯格，黃仁勳等人都要all in的“元宇宙”……一次次的“第四次科技革命”，除了拉高股價割韭菜、贏得遠程養殖動物隔海高潮之外，沒有任何意義。

在中國的真實AI工業化場景，自動化武器，礦山，港口，機器人面前，美國的AI文字圖像視頻的實際生產力基本可以忽略……

當然，也可以説AI“預測”到了加州山火，畢竟今美國保險公司提前停止了加州地區的住宅保險，這算不算“未卜先知”？

但是這種事不需要AI，不需要什麼英偉達的先進計算卡，你就算把一條狗綁在加州山林裏，它也能

當“先知”！

 chentom60