主要观点总结
近期多家AI公司遭遇技术升级瓶颈，被质疑性能提升放缓或面临数据瓶颈。但OpenAI等头部公司仍对AI前景保持乐观，提出通过开发新型数据源、提升模型推理能力和应用合成数据等方式应对困境。AI公司正积极探索多模态数据和私人数据以应对公开数据不足的问题，同时也在提升数据质量和推理能力方面做出努力。
关键观点总结
关键观点1: AI公司遭遇技术升级瓶颈
多家媒体爆料AI公司近期遭遇广泛的技术升级瓶颈，包括大模型性能提升瓶颈、训练数据短缺和推理能力提升遇阻等问题。
关键观点2: 头部公司对AI前景依然乐观
OpenAI等头部公司坚称AI并没有遇到所谓的“壁垒”和“瓶颈”，依然对AI的前景感到乐观，并提出通过开发新型数据源、增加模型推理能力以及应用合成数据来保持进步。
关键观点3: AI公司应对困境的措施
各大AI公司相继提出利用多模态数据和私人数据、提升数据质量、赋予AI系统更强的推理能力等措施来应对AI发展的瓶颈。
关键观点4: AI面临的数据挑战
训练数据枯竭、数据质量问题成为AI面临的重大挑战，包括获取专用芯片的能力有限、互联网上公开可用的数据资源逐渐枯竭等问题。
关键观点5: AI升级成本增加
随着模型规模扩大，计算和数据处理成本显著增加，未来一次完整的训练过程可能需要高达1000亿美元的投资。
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戳👇🏻关注 社长带你港股掘金 多家AI头部公司依然对行业前景感到乐观。 来源 | 硬AI “OpenAI新一代大模型Orion没有那么大飞跃”、“Anthropic推迟Claude新模型的发布”、“谷歌即将发布的新版Gemini未达预期”…… 近日，多家媒体接连爆料AI公司遭遇广泛的技术升级瓶颈，“推迟”、“质疑”、“未达预期”这类词语频繁出现在报道中。在AI变得越来越触手可及的当下，这些AI公司似乎正在陷入升级困境。 据BusinessInsider 11月27日报道，AI技术的进步正在放缓， 大模型性能提升瓶颈、训练数据短缺、训练数据质量问题、推理能力提升遇阻等是这一领域面临的主要困境。 然而，以OpenAI、谷歌等为主的几家头部公司却坚称，AI并没有遇到所谓的“壁垒”和“瓶颈”。 他们依然对AI的前景感到乐观，并认为通过开发新型数据源、增加模型推理能力以及应用合
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