LIGHTHOUSE는 방법을 리드, 소방 : AI의 유통 전력에 비밀 전쟁
Zhixiong 팬
AI에 대해 이야기 할 때 "PARAMETER SIZE", "LIST NUMBER" 또는 "SOME NEW MODEL CRUSHING WHO."와 같은 주제로 쉽게 촬영 할 수 있습니다. 우리는 이러한 소음이 의미가 없다는 것을 말할 수 없습니다. 그러나 그들은 더 기본적인 SUBSURFACE를 방해하는 거품의 층이 될 경향이 있습니다. 오늘날의 기술지도에서 AI의 유통 전력에 숨겨진 전쟁이 일어나고 있습니다。
당신은 문명 인프라의 규모까지 당신의 관점을 끌어 당길 경우, 당신은 인공 지능이 동시에 두 가지 명백하지만 entangled 형태를 제시하는 것을 발견。
높은 해안과 같은 "빛 집", 작은 수의 거인에 의해 제어, 가장 먼 irradiation 거리를 추구, 인간이 직면 할 수있는 인식 한계를 나타냅니다。
또 다른, 토치처럼, 나르는 것을 추구, 개인, 공공에 접근 할 수있는 복제 기본。
이러한 두 빛을 이해하기 위해, 우리는 마케팅 격차를 뛰어 넘을 수 있으며, AI가 우리를 주도 할 곳을 명확하게 결정하고 어둠 속에서 남아있는 사람들을 밝게합니다。
등대: SOTA에 의해 정의 된 인식 높이
"lighthouse"는 Frontier/SOTA 수준에서 모델을 나타냅니다. 복잡한 이유의 차원에서, multimodular 이해, 긴 사슬 계획 및 과학적인 탐험, 그들은 체계의 가능한, costly 및 조직한 유형을 대표합니다。
OpenAI, Google, Anthropic, XAI 등은 모델 이름을 짓지 않는 전형적인 "탑 빌더"이지만, 국경 돌파구"생산에 대한 "extreme scale。
왜 가벼운 집은 몇 가지를 의미합니까
정면 선 모형의 훈련 및 그것의 이력적인 본질은 근본적으로 3개의 극단적으로 scarce 자원을 함께 결합합니다。
첫 번째는 calculus, 즉 비싼 칩뿐만 아니라 반카 클래스 클러스터, 긴 사이클 훈련 창과 매우 높은 인터넷 비용; 두 번째는 데이터 및 피드백, 큰 언어 자료의 청소를 필요로하는,뿐만 아니라 환경, 복잡한 평가 시스템 및 고밀도 수동 피드백에 대한 일정하고 유능한 데이터; 그리고 마지막으로 분산 훈련을 커버하는 엔지니어링 시스템, 오류 관리, 이유의 가속 및 연구 결과의 변환을 사용할 수 있는 전체 파이프라인의 제품。
이 요소는 큰 산업 시스템, 자본 집중, 복잡한 체인 및 더 비싼 마진 상승과 같은 "더 나은 코드"를 작성하는 며칠에 의해 대체되지 않는 매우 높은 임계값을 구성합니다。
결과적으로, 등대는 자연적으로 집중됩니다: 그것은 수시로 훈련되고 몇몇 기관에 의해 닫히는 자료이고 API, 구독 또는 닫히는 제품의 모양에 있는 사회에 의해 궁극적으로 사용됩니다。
등대의 쌍둥이 의미 : 돌파하고 당겨
Lighthouse는 "모든 사람이 쓸 수 있도록 쉽게 만들지 않습니다"하지만 그 값은 두 개의 더 단단한 코어에 속합니다。
첫째는 인지적인 천장의 탐험입니다. 당신은 임무가 복잡한 과학적인 가정의 발생과 같은 인간 기능의 가장자리에 접근할 때 가장 강한 광속이 필요로 합니다, 개입, 다중 상태 인식 및 통제, 또는 장거리 계획. 그것은 절대적으로 맞지 않습니다, 그러나 그것은 더 많은 것 조차 "할 수 있는 다음 단계를 가지고 갈 수 있습니다。
두 번째는 기술 경로의 다양합니다. 프론트 라인 시스템은 종종 새로운 패러다임으로 이어집니다. 더 나은 정렬, 더 유연한 도구 호출, 더 나은 소싱 프레임 워크 및 보안 전략. 그 후에도 단순, 증류, 오픈 소스, 초기 경로가 종종 등대에 의해 열립니다. 다른 말에서, 등대는 우리를 보여주는 소셜 수준의 실험실 "무지의 지능은 얻을 수 있습니다" 전체 산업 체인의 효율성을 강제합니다。
Lighthouse Shadow: 의존성 및 단일 포인트 위험
그러나 Lighthouses는 또한 명확한 그림자를 가지고 있으며, 이러한 위험은 종종 제품 출시에 쓰지 않습니다。
가장 직접적으로, accessibility는 통제됩니다. 당신이 그것을 사용할 수 있는 범위는 그것을 감당할 수 있고 공급자의 전략 그리고 가격에 완전히 의존할 수 있습니다. 이것은 플랫폼에 대한 신뢰의 높은 수준에 따라 다음과 같습니다. 인텔리전스가 클라우드 기반 서비스, 개인 및 조직에서 주로 존재하면 실제로 플랫폼에 중요한 역량을 발휘합니다。
이 시설은 취약합니다 : 휴식, 휴식, 정책의 변화, 가격의 증가, 인터페이스의 변화, 즉시 작업 흐름을 무효 할 수 있습니다。
더 깊은 pitfalls는 개인 정보 보호 및 데이터 주권입니다. 규정 준수 및 약속, 데이터 흐름은 구조적 위험에 있습니다. 특히, 의료, 금융, 정치 및 비즈니스 관련 상황에 대 한, " 사내 지식"은 단순히 기술 문제, 하지만 심각한 지배 문제。
또한, 점점 더 많은 산업이 모델 공급자의 작은 수에 걸쳐 핵심 결정 만들기 포인트를 전환 할 때, 체계적인 분노, 블라인드 영역, 위조 및 공급망 중단은 상당한 사회적 위험으로 확대됩니다. 등대는 바다를 조명 할 수 있지만 해안선의 일부입니다. 방향을 제공하지만 보이지 않는 노선도 제공합니다。
Fire 토치: open source 정의된 smart bottom line
거리에서 다시 눈을 가져 와서 다른 광원을 볼 수 있습니다 : 오픈 소스 및 로컬 배치 가능한 모델 생태. DeepSeek, Qwen, Mistral 등은 더 눈에 띄는 대표이며, 그 뒤에는 "불명한 scarce 서비스"에서 "downable, deployable, 적응할 수 있는 도구"로 상당한 양의 지적 능력을 변환하는 완전히 새로운 패러다임입니다。
이것은 토치입니다. 그것은 용량 천장에 해당하지 않습니다, 오히려 기본에. 이것은 "낮은 용량"을 의미하지 않지만 공공에 사용할 수없는 지능형 벤치 마크입니다。
토치의 의미 : 인텔을 자산으로 전환
토치의 핵심 가치는 개인 소유권, 포용성 및 결합의 3 차원에 의해 입증 된 leasing 서비스에서 지능을 변환하는 것입니다。
소위 개인 성격은 모델 무게와 소위 기능은 Intranet 또는 독점 클라우드에서 로컬로 작동 할 수 있음을 의미합니다. "나는 일하는 인텔리전스가 있습니다." "나는 회사의 지능을 고용하고 있습니다."。
마이그레이션은 API에 중요한 기능을 바인딩하지 않고 다른 하드웨어, 다른 환경 및 다른 공급 업체 사이에 전환 할 수있는 무료 의미。
다른 한편과의 결합, 검색 (RAG), 미세 조정, 지식베이스, 규칙 엔진, 액세스 시스템, 비즈니스의 제약을 충족하는 시스템을 형성 할 수 있습니다, 일반 제품에 의해 프레임보다 오히려。
이것은 현실에서 매우 구체적인 시나리오입니다. 기업 내의 지식 질문 및 답변 및 프로세스의 자동화는 엄격한 권위, 감사 및 물리적 고립을 요구합니다. 건강, 정부, 금융과 같은 규제 산업은 "data-in-the-area"의 엄격한 적색 라인을 가지고 있습니다. 그리고 end-side reasoning은 제조, 에너지, 현장 운송과 같은 약한 웹 또는 오프라인 환경에서 더 즉각적인입니다。
개인을 위해, 메모의 장기적인 축적, 우편 및 개인 정보 보호 정보는 또한 생활에 대한 "무료 서비스"에 데이터가 넘기지 않도록 현지 정보 에이전트가 필요합니다。
토치는 더 이상 접근의 권리를, 그러나 오히려 생산의 수단을 만듭니다: 당신은 공구, 가공, 그것을 주변에 담을 수 있습니다。
왜 토치가 더 밝히는가
오픈 소스 모델의 업그레이드는 사고가 아니지만, 두 개의 통로에서 흐름이 아닙니다. 1은 연구의 번영, 최첨단 종이, 교육 기술 및 소싱 패러다임이 지역 사회에 의해 급속하게 흡수되고 재발생됩니다. 두 번째는 엔지니어링 효율성의 최적화입니다 (예 : 8 비트 / 4 비트), 증류, 소싱, stratification 및 MoE (혼합 전문가) 기술, 이는 "스마트"더 싼 하드웨어 및 낮은 배포 임계 값으로 유지。
그래서 매우 현실적인 추세가있다 : 가장 강한 모델은 천장을 결정하지만 "greater"모델은 침투 속도를 결정합니다. 사회 생활에서 작업의 대다수는 "최고의 강력한"이어야하지만, "믿을 수 있고, 관리 할 수 있고, 비용 안정". 토치는 이러한 요구에 대응합니다。
토치의 비용: 안전은 사용자에게
물론 토치는 자연 정의가 아니며 그 가격은 책임감입니다. 다른 플랫폼에 의해 부담 된 위험과 엔지니어링 부담의 많은 것은 이제 사용자에게 전송됩니다。
더 많은 오픈 모델은, 더 쉽게 사기, 악의적인 코드 또는 깊은 위조를 생성하는 데 사용됩니다. 오픈 소스는 무해하지 않습니다; 그들은 단순히 통제를 탈중앙화하고, 동시에, 책임을 토론합니다. 또한 로컬 배포는 평가, 감시, 유도 보호, 특권의 분리, 데이터 감지, 모델 업데이트 및 롤백 전략과 같은 다양한 문제를 해결해야한다는 것을 의미합니다。
소위 "오픈 소스"는 더 정확하게 "열려있는 무게"이며 상업 범위와 배포에 대한 제약이 있지만 윤리의 문제뿐만 아니라 준수합니다. 불 토치는 무료로 설정하지만 자유는 결코 "제로 비용". 그것은 도구와 같은 더: 그것은 내장 될 수 있습니다, 그것은 상처를 입을 수, 그리고 그것은 자신을 저장 교육 필요。
빛의 교차점 : 천장과 기본의 일반적인 진화
lighthouse와 토치만 "큰 헤드 대 오픈 소스"로 볼 수 있다면, 더 실제 구조는 놓칠 것입니다 : 그들은 같은 기술 강의 두 부분입니다。
Lighthouse는 국경을 밀어주고 새로운 접근과 패러다임을 주며 책임집니다. 이 결과를 보편적인 생산성으로 압축, 엔지니어링 및 침수하는 역할을 합니다. 이 proliferation 사슬은 오늘 명확합니다: 종이에서 re-emergence에, 증류에서 quantification에, 국부적으로 배치 및 기업 주문화에, 궁극적으로 전체 기지개를 가져오기 위하여。
그리고 기본 리프트는 등대에 영향을 미칠 것입니다. "강력한"이 모두 사용할 수있을 때, 장기적으로 "기본 용량"에 모노폴리를 유지하기 위해 어렵고, 획기적인 투자 리소스를 계속하는 것이 중요합니다. 동시에 오픈 소스 생태계는 더 강력한 평가, confrontations 및 피드백을 생성하여 더 안정적이고 관리 가능한 프론트 라인 시스템에 기여합니다. 많은 응용 분야는 열전도에 자리 잡고 있으며, 조명 시설과 토양을 제공하는 토치를 제공합니다。
따라서 두 개의 캠프보다는 두 개의 시스템 배치가 있습니다. 천장 돌파구에 대한 교환에 극단적 인 비용을 가져 오는 것; 그리고 보편적 인, 탄력 및 주권에 대한 교환 용량을 배분하는 또 다른. 이 두는 불가결합니다。
lighthouses 없이, 기술은 “돈을 위한 단지” 가치를 행동하는 prone 입니다; 토치 없이, societies는 몇몇 플랫폼에 의하여 “capability monopolization”에 취약합니다。
더 열심히하지만 더 중요한 부분 : 우리가 싸우는 것은 무엇입니까
LIGHTHOUSE와 토치는 오픈 소스 전략과 동일한 모델 용량으로 나타나는 것은 AI 배포 전력의 비밀 전쟁입니다. 이 전쟁은 연기에서 전장이 아니지만 미래의 결정적인 세 개의 겉으로 평온한 차원에서 펼쳐집니다
첫째, "기본 지능"의 정의에 권리. 지능이 인프라가되면 "기본 옵션"은 전력을 의미합니다. 누구? 누구? 기본 리뷰, 선호도 및 비즈니스 인센티브는 무엇입니까? 이 문제는 더 강한 기술 때문에 자동 사라지지 않습니다。
둘째, 외부 유형의 짐에 대한 투쟁이 있습니다. 교육 및 소모 에너지 및 컴퓨팅, 데이터 수집은 저작권, 개인 정보 보호 및 노동, 모델은 공공의 의견, 교육 및 고용에 영향을 미칩니다. Lighthouses와 토치는 외부를 창조하지만, 서로 배포됩니다 : 등대는 중앙화되고 모니터링 할뿐만 아니라 단일 도트와 같은 더 많은 것입니다. 토치는 더 분산되고 탄력적이며 관리하기가 어렵습니다。
셋째, 시스템의 개인의 위치를 위해 경쟁합니다. 모든 중요한 도구가 "연결, 로그인, 지불, 플랫폼 규칙과 비교, 개인의 디지털 생활은 임대처럼 될 것입니다 : 편리하지만, 자신의 소유하지. 토치는 다른 가능성을 제공합니다. 개인 정보 보호, 지식 및 업무의 통제를 지키는 "오프라인 능력"의 일부가 있습니다。
두 트랙 전략은 정상적입니다
미래에, affairs의 가장 적당한 국가는 가득 차있는 닫히는 근원 또는 가득 차있는 열려있는 근원, 그러나 힘 체계의 조합 같이 더 좋아합니다。
우리는 가장 강한 이유를 요구하는 장면을 다루는 극단적인 임무를 위한 등대가, 정면 선 multimodules, 교차 절단 탐험 및 복잡한 과학적인 원조를 필요로 합니다; 우리는 또한 기밀, 수락, 핵심 지식, 장기 안정화 비용 및 오프라인 가용성을 포함하는 장면에 있는 방어적인 선을 건설하기 위하여 중요한 자산을 위해 불이 필요합니다. 반면에, 많은 수의 "중급"층: 독점 모델, 산업 모델, 증류 버전 및 하이브리드 라우팅 전략 (간단한 임무는 로컬로 이동, 복잡한 작업이 흐릅니다)。
이것은 타협이 아닙니다, 그러나 기술설계 현실: 천장은 돌파구를 추구합니다, 지하실은 보편적인 접근을 추구합니다; 하나는 완벽합니다, 1개는 믿을 수 있습니다。
결론 : 등대 가이드는 멀리 떨어져 있으며 토치는 발을 잡고 있습니다
Lighthouse는 우리가 알 수없는 얼굴에 문명의 공격 인 지능을 밀어 할 수있는 방법을 결정합니다。
Firelights는 우리가 인텔리전스를 배포하는 방법을 결정합니다。
SOTA의 돌파구에 대한 접근은 합리적이기 때문에 인간의 생각을 생각할 수 있는 문제의 경계를 넓히기 때문입니다. 그리고 그것은 단지 몇 가지 플랫폼보다 더 많은 사람들을 위해 도구와 자산이 될 수 있기 때문입니다。
AI의 실제 물이 "WHO'S STRONG MODEL"일 수 있지만 야간에는 누구로부터 빌릴 필요가 없습니까。
