苦涩的教训，马太算力，与约伯记
苦涩的教训，马太算力，与约伯记
在人工智能领域，有一篇被誉为“AI圣经”的经典文章，名为《苦涩的教训》（The Bitter Lesson）。其核心观点是,过去影响人们解题能力最大的因素,就是算力的指数增长,或者摩尔定律. 70年的人工智能研究历史,利用人类知识和复杂性建立的节省算力的系统,往往被能够利用增长的算力的方法打败掉.
这个教训是苦涩的.即”为了在短期内取得可见改进，研究者倾向于利用自身对领域的人类知识；但长期来看，真正重要的唯有对计算的利用。另外“我们认为的思维方式”编码进系统，长期来看行不通”.
理解了这篇文章也就理解了nvda的市值.
按照这篇文章所言,算力是追求agi的最重要资源.算力已然变成了军火.
大公司们在这个军火竞赛中建立了马太飞轮,同时又部分转化为nvda的市值.
算力飞轮为.
- 拥有算力： 科技巨头（如Google, Meta, Microsoft, Amazon）和国家级实体拥有雄厚资本，可以优先、大量地从NVIDIA获得最先进的GPU。
- 训练更强模型： 更多的算力意味着可以训练更大参数、更复杂的模型，从而获得更强的AI能力。
- 创造更优产品/服务： 更强的AI能力可以转化为更智能的搜索引擎、更懂你的推荐系统、更高效的药物研发平台、更强大的自动驾驶系统等。
- 获取更多利润和数据： 更优的产品会吸引更多用户，带来巨额利润和海量的数据。而这些数据本身，又是训练下一代AI模型最宝贵的“养料”。
- 再投资于算力： 用获得的巨额利润，回头向NVIDIA购买下一代、更大量的GPU，完成循环。
这个算力飞轮形成之后,马太效应是不可逆的,科技公司完成了算力的极端斯坦分布.强者恒强.
而这种对算力的疯狂追逐，在当前和中期来看，都明确地转化为了NVDA的市值.只要ai竞赛的核心是算力(按照苦涩一文来看,永远都是算力).所以这么理解nvda是地球上最重要的军火商,且此行业利润高度集中和垄断.他的高市值,就变得可以理解.
接下来一个问题是军火商的估值问题.
长期来看.军火商并不是好的投资标的,历史上的铁路公司,科技公司都有这个问题.一方面是估值太贵了,没有便宜的机会.第二方面是哲学方面的.即高竞争的科技公司,很难有护城河.
核心是高竞争和高利润.投资历史上,能够有高利润且维持的行业,最重要的是低竞争,活在所有人的眼睛下面,且不被人发现.活在聚光灯下的,且能够人工制造和复制的行业,想保持垄断与利润,是非常难的工作.
铁路公司,通信公司,甚至烟草公司,历史回报可能都比不上烟草公司.
枯萎技术的水平思考：非高算力解的价值
枯萎技术的水平思考是任天堂的看家本领.任天堂的实践告诉我们,枯萎技术有巨大的商业潜力.
长期最优解,并非当下最优解,甚至可能相互违背.短期内能够创造现金流的,更可能是枯萎技术.而非创新技术.前沿科技,高算力,长期最优方案,在短期内可能是极端的价值毁灭方案.或者必然是价值毁灭方案.
枯萎技术代表了 利用和变现（Exploitation）：将已知的确定性，用最高效、最稳定的方式转化为利润。 前沿技术代表了 探索和未来（Exploration）：在未知和不确定性中，用巨大的投入去赌一个全新的、可能颠覆一切的未来。 这不仅不冲突，反而是所有伟大公司和文明进步的共同旋律：用现在的盈利去滋养未来的希望，用未来的探索去延续现在的辉煌。
但是两者必然在当下是冲突的,枯萎技术永远是当下现金流的最优方案.
最后一个问题是,苦涩的教训中,算力对与人的意义的解构. 从算力的视角看,人全无价值.从理性的视角看,人类的未来昏暗,没有意义.
这其实和卡拉马佐夫兄弟中宗教大法官一章非常相似,神重返世间,教会借神来解构神 ,构建非神的秩序.最后的结束是神亲吻了那个解构了神的主教.
陀思妥耶夫斯基最喜欢的一本书是约伯记,约伯的困境是人为何受苦,经里的说解是,人之所以受苦,是因为人不知道.不是想知道而能不能知道的问题,而是人本身就不知道.
人的理性困境在神学中是必然，且毫无意义.
苦涩的教训可以是人理性的边界,当这种力量可以强大到解构人类本身的存在价值的时候,这时候就是人的理性困境.
舍斯托夫有本书名叫在约伯的天平上.人的自明与苦难相互呼应,是人类历史的速写缩影.如理想国中的上行和下行,以僭主收尾.
用远藤周作的沉默作为结束.
理性的困局是必然的,因为答案在永恒的沉默中.