前言
趁ChatGPT的热度略微降下来，大部分人对AI的热情也过了新鲜期。人们在熟悉的AI的同时，也涌现了不少关于AI的意见和看法，这里聊一聊关于AI一些思考。
一些铺垫
关于人工智能一直想说点什么，大概从2012年开始，一直保持对AI的断断续续的思考。从机器识别语音图像的基本智能，到AlphaGo，再到ChatGPT接近通用智能（AGI），AI的发展势头不可谓不迅猛。在AI的不同阶段，我对AI的看法和态度也发生了改变。
开始阶段
在20212年那时正读大二，和几个实验室同学跟导师聊技术方向的看法，当时我非常明确的表示，人工智能将会是改变世界的技术。那时的想法还是比较简单的，对AI的期望仅仅是创造极大的生产力，把人类从重复地、繁重地劳动中解放出来，所有人都可以拥有丰富的物质条件。这时人类的主要精力将会集中在发展自身兴趣和享受生命的美好。这个阶段，AI对我来说就是美好且单纯的，单纯地像没有被智慧污染的大学生。
棋
从OCR，到图像识别，从语音识别，到语音生成，从国际象棋深蓝（DeepBlue），到围棋巅峰AlphaGo，人工智能发展的每一步，都使冰冷的机器渐渐有了更强的智力，一些方面的能力接近甚至超越了人类。回首AI的发展历程，自然而然的可以得出结论，AGI的诞生离不开各个方面的发展。数字媒体处理、机器视觉、逻辑处理、语言模型。看着各个领域的AI陆续取得里程碑式的发展结果，这个阶段，作为历史的参与者（其实是被历史的大浪无情地拍）对AI的发展还是比较迷茫的，AI研究结果一个接一个的涌现，
大语言模型
成本
AI是昂贵的，因为更强的智力意味着需要更高的算力，算力加速单元（GPU、计算加速卡、FPGA）等专业硬件设备采购成本非常高，动辄上千万、亿美刀。黄皮刀客（NVIDIA）市值超越intel，可见硬件的利润是很高的，也说明其采购成本是极高的。而且算力硬件每一两年就要更新换代，可以说硬件成本是一直要投入的。
开发、研究人员的人力资源成本，AI的成本分要成两大部分的话，一部分是硬件，那另一部分就是人力资源成本。高级的研发人员薪资也很高级，往往会有股份分成和额外的奖金激励。
有硬件和人力这两只吞金巨兽，也只有有集资能力的研究机构（高校、研究所）和头部企业（FLAG，openAI，MicroSoft，BAT）能在AI研究上持续投入。
决策
AI是垄断的
