烧钱用AI是明智还是浪费

陈嘉兴, 这位Y Combinator的CEO, 给出了一项违背直觉的建议: 别再节省了, 尽情大胆地耗用AI token。他认为, 创业者应当直接将智能体的使用强度提升至极致, 比如, 一次就给予它100万个token。如此这般所做, 能够使你提前感受到未来两三年之后才会普及开来的AI能力。

这套方案的价格标签, 显然是不太美的。他估算了一下, 要让智能体整年持续保持高强度活动运行状态, 一年之中所需的花费是5万到10万美元之间。于很多家企业而言, 这无疑是一笔数额不算小的支出费用, 然而在他个人的看法里, 这笔钱这般花了是相当值当的。

提前两年站在未来

陈嘉兴持有这样的看法, 即拿实实在在的金钱去换取时间方面的优势是一桩较为划算的交易。在那会儿, 多数企业都还维持着观望的姿态, 琢磨AI究竟能够达成什么样的成果, 而有那么一些甘愿投入的创业者已然跑到了前列。他们所积攒起来的经验以及数据, 会于往后的竞争进程当中构筑起一道防护屏障。

就这种策略而言, 其核心重点在于速度, AI技术的发展态势呈现出越来越快的节奏, 现今那些处于领先水准的相关方法以及工具, 在明年的时候便极有可能被其他事物所取代, 相较于等待其他人完成验证之后才进入相应领域, 倒不如自己率先投入资金去尝试错误, 从而占有先机。

把流程变成可复用的资产

更为关键的是, 具备高成本特性的试验能够转变为长久的收益, 当那种智能体圆满达成某些任务之后之时, 从事创业的人员应当将此流程梳理成一组能够被再次运用的指令, 如此一来往后便不需要每次都花费超高的价钱去重新开展训练工作, 人工智能能够自行反复去完成相同的工作。

他采用了一个具形象的类比, 一份.md文件如同一名员工, 这名员工从不存有抱怨之词, 不会提出请假之事, 也不会产生犯错之行, 你想要让其执行多少次均可, 这样的方式可将前期的高投入分散至长期的产出里, 性价比便由此显现出来了。

硅谷也有人唱反调

然而, 这场呈现出“词元拉满”态势的争论, 在硅谷并非呈现出一边倒的状况。优步技术方面的负责人普拉文·内帕利·纳加近日宣称, 优步察觉到了一些值得予以关注的AI成本数据。他觉得, 那所谓的“词元拉满”时代即将走向终结, 下一阶段的关键之处在于谁能够运用得更为高效, 而非是谁投入得更多。

这样的一种观点, 体现出了行业的某一种趋势, 那就是伴随 AI 工具慢慢地普及开来, 依靠单纯砸 token 数量用以建立的差距将会缩小, 而真正的竞争力会朝着怎样聪明地运用这些工具方面进行转移。

Y CTO也不完全支持

更需留意的是, Y Combinator的首席技术官斯科特·吴, 在6月的播客里, 也表明了不一样的见解。他觉得企业激励毫无节制耗费token的举措, 有点偏离要点, 虽说大方向没有差错, 然而在执行方面, 确实是有人做得过分了。

他列举了一个具有特定性的例子, 存在一些从事相关业务的公司, 会依据工程师所耗费的token数量, 对他们进行名次排列, 他觉得这种行为是行事主次颠倒, 他反而更倾向于依据每个人实际成效产出状况来进行评判, 这给我们带来提示, 相较于关注投入, 关注产出更为关键。

创业者该如何取舍

身为创业者, 这个问题不存在标准答案。要是你的目标是迅速构建差异化优势, 而且拥有充足资金储备, 然而在AI方面进行大胆投入或许是值得的。关键之处在于尽快将验证成功的流程沉淀下来, 使得前期的高成本改变为后期的低边际成本。

但要是你所在的行业当中, AI工具已然相当成熟, 又或者你的资金链处于比较紧张的状况, 那么更为理性的做法或许是将重点放在效率方面。终究, 具备花较小的成本办成较大事情的能力, 其本身同样是一种竞争力。你会挑选哪一条路呢?