AI新摩尔定律到来，中国人才流失严重，需要重视

AI新摩尔定律到来，中国人才流失严重，年轻人要进入AI领域，这个是最有前途的。

过去有个摩尔定律，就是每18个月晶体管密度加一倍。现在有个新摩尔定律，就是每18个月AI大模型参数增加10倍。这个规律这几年对得上。

比如2018Bert模型是1.09亿参数，到了2020年GPT3就达1750亿参数，增加了1000多倍；而2023的GPT4就达到1.8万亿参数，又比上一代增加了10倍。GPT3是3000亿 Tokens的数据，GPT4则13万亿Tokens。根据AI大模型，需要模型参数20倍数据才会喂饱和。

现在数据也是AI大模型的关键支撑，所以现在有社交平台、知识平台的百度、腾讯、字节，他们会有优势。而阿里京东他们在商务方面估计依然有优势。

而人类平均有860亿个神经元、高达100万亿个突触，所以百万亿大模型参数可以相当于人的物理能力。

现在是2万亿参数大模型都有了，估计按这个成长速度3-5年内大模型就相当于人脑子物理水平。训练得好，等于小学生的智慧能力是可能的。但是10年后，也许人在大模型智慧面前就相当于小学生见到博士了。所以这是一个快速颠覆时期。

这也是我说不能错过AI，也是美国人拼命要让中国落后几年，因为落后几年就是相当于落后100倍大模型参数能力。当然参数能力增加10倍，模型处理能力只会增1倍，呈现指数与线性增加的不对应关系。从这点来说，有华为昇腾芯片是中国的福气，否则被美国人拉开，那真是要出大事的。

而这么军备竞赛，小公司对大模型已经玩不起了，比如GPT4一次训练成本6000万美元。小公司只能在大模型基础上抓好专业应用才是有出路的；所以看到小公司如果说在整大模型，十有八九跑偏了。

全球AI其实就剩下中美在竞争，其他国家已经无法竞争了。当前处于喜忧参半的情景，喜的是，全球顶尖AI人才的 75%都在中美，我们只需要盯紧一个对手就行。

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忧的是，人才流到美国的问题，中国培养了相当大比例的全球顶尖AI研究人员，从2019年的29%上升到2022年的47%；但是美国仍是顶级AI人才的首选工作地，中国有一半AI顶级人才被美国捞走了。

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我们AI留学生回来的寥寥无几，都去硅谷贡献了。当然，回来也在增加，不过真的损失惨重；非常担心类似半导体设备和芯片其实都是中国留学生开发的，最终却用来绞杀中国产业问题再次发生，至少目前英伟达大量AI工程师就是中国留学生。