AI bubble

缩放幻象的终结:关于Krakauer与Mitchell论文《大型语言模型与涌现》的深度研判报告

缩放幻象的终结:关于Krakauer与Mitchell论文《大型语言模型与涌现》的深度研判报告

2025年6月10日,圣菲研究所的David C. Krakauer、John W. Krakauer与Melanie Mitchell在arXiv上发布了题为《大型语言模型与涌现:复杂系统的视角》的预印本论文。这份文件迅速在人工智能学术界与产业界引发了剧烈震荡,因为它不仅是从技术层面对当前主流的大型语言模型(LLM)范式提出了质疑,更是从复杂性科学(Complexity Science)、热力学与信息论的基础物理层面,对支撑当前万亿美金AI产业的“缩放定律”(Scaling Laws)进行了根本性的解构。
Leo Wang
AI盈利悖论:一场“次贷AI危机”的法务式财务分析

AI盈利悖论:一场“次贷AI危机”的法务式财务分析

本报告对生成式人工智能(Generative AI)行业进行了法务式财务分析,核心结论是:当前由 Anthropic 和 OpenAI 领衔的行业,其根基建立在经济上不可持续的商业模式之上。我们验证了“次贷AI危机” 的核心前提:即AI行业的核心资产——API调用——是一种“次级资产”,其交付成本(推理成本)系统性地超过了其所能产生的收入。
Leo Wang