AI落地现状：大事干不了，小事没必要

现在的AI是算力严重富裕，数据严重不够，希望用大力出奇迹的梦想，已经破灭了。

其实现在并不是AI算力不够的问题，而是现在AI的底层逻辑原理路线有问题，现在AI底层其实有好几个理论分支路线，而现在主流的AI大模型大部分都是采用大力出奇迹的强堆算力的黑盒模式来推进AI的发展，但是从去年年底以及今年年初开始这种模式的AI大模型就已经开始碰到不可逾越的障壁了，现在的主流AI全都碰到了一条现实逻辑45度直线下滑的障壁，反倒是越是堆算力以及数据，AI的智能模式反而会出现越混沌的情况，AI的性能也会出现大幅度的下滑，甚至会出现一些非常奇葩的现象以及回答。所以现在很多AI界的其他支线理论又开始重新被人拿出来研究了，目前比较偏主流且可靠的方向其实是重新构建AI底层逻辑架构，让AI黑盒模式改成明盒模式，但是这个需要非常多、非常厉害的算法工程师来逐层构建AI模型的各级逻辑反馈行为模式，这条路线反倒是对AI的硬件算力要求没那么高，但是要下苦功夫以及堆大量的高端算力人才和花费大量时间。但是这个路线并不利于美国靠硬件芯片算力推高AI股票的资本市场逻辑，所以现在很多舆论场、以及资本市场都不看好，甚至直接无视这条路线，因为要更看重人、底层逻辑算力构建以及大量时间而不看重AI算力芯片，如果这样英伟达以及其他靠AI卖硬件而吃的盆满钵满的芯片硬件厂家就会股票大跌了，而在美国因为AI而大量积蓄资本资金就会快速资本外流了。。。