我的征尘是星辰大海。。。

The dirt and dust from my pilgrimage forms oceans of stars...

-------当记忆的篇章变得零碎，当追忆的图片变得模糊，我们只能求助于数字存储的永恒的回忆

作者:黄教授

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大模型的参数崇拜阳谋2

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原始脚本

三，商业阳谋的三重闭环，厂商、硬件商、开源社区的博弈。
如果超大稠密模型是效率与成本的双输，为什么闭源厂商还要疯狂鼓吹？答案藏在商业博弈的三重闭环里。
一，对用户，用参数数字降低决策成本，支撑高价。
普通用户无法判断模型的门控效率、路由精准度、知识拟合度，他们能看懂的只有万亿参数这样直观的数字。
闭源厂商正是抓住了这一点，将参数规模与模型能力强绑定，制造出参数越多等于能力越强的认知陷阱。
在这种叙事下，用户愿意为万亿参数模型支付更高的费用。
哪怕这个模型的实际推理是靠背后的小模型集群完成的。
对于厂商而言，这是最高效的商业说服逻辑，无需解释复杂的技术架构，只需亮出参数数字就能收割高端市场。
二，对竞争对手，用巨额投入制造成本陷阱，拖垮对手。
训练一个万亿参数的稠密模型，需要投入数十亿的硬件采购成本、数千人的研发团队以及长达数年的回收周期。
这对于中小厂商而言，是一道无法逾越的门槛。
必源头部厂商的阳谋正在于此，故意鼓吹参数即正义，诱导竞争对手砸重金入局超大模型赛道。
一旦竞争对手背上高成本的包袱，要么因资金链断裂退出市场，要么被迫抬高定价，失去用户竞争力。
而头部厂商自己，早已悄悄切换到小模型集群的低成本路径，坐收渔利。
三，对硬件商与开源社区绑定利益，遏制创新这场阳谋的最大盟友，是硬件厂商。
以 NVIDIA 为例，厂商对超大模型的追逐直接转化为对 A100、H100、NVL64等高端显卡的海量采购。
2024年 NVIDIA 数据中心业务营收超600亿美元，核心增量就来自大模型硬件订单。
闭源厂商与硬件巨头形成了默契的利益共同体。
厂商造参数焦虑，硬件商卖高价设备，共同将中小厂商挡在赛道外。
而对于开源社区而言，参数崇拜的叙事更是一场灾难。
开源社区缺乏闭源厂商的资金实力，却在这种叙事下争相追逐更大的参数规模，试图缩小与闭源模型的差距。
最终的结果是，开源模型要么因资金不足研发失败，要么推出的模型因参数不足被贴上能力弱的标签，失去竞争力。
但讽刺的是，开源模型的最优解恰恰是拆分。
Mixtral 8X7B的成功已经证明了这一点。
只是在参数崇拜的洪流中，这样的成功显得太过微弱。
四，开源与闭源的分野，为什么开源选择拆分，闭源选择伪装？有人会问，既然拆分是最优解，为什么开源模型敢做，闭源模型却要伪装？答案在于两者的生存逻辑不同。
一、开源模型，生存是第一要务，效率高于叙事开源社区没有闭源厂商的资金实力，无法承担超大模型的训练与推理成本。
对于开源模型而言，能否用低成本实现高性能是生存的关键。
因此，开源模型天然会选择小专家加稀疏激活的拆分路径。
Mixtral 8×7B用8个7B专家实现了接近70B稠密模型的能力，推理成本却仅为后者的1/5。
这种设计是开源社区在资金有限的情况下做出的最理性选择。
而开源模型的偷懒，将多个专家整合到一个模型文件中，而非采用 Agent 调用的多模型架构，也是基于用户体验的考量。
对于普通用户而言，一个模型文件的部署门槛远低于一套 Agent 调度系统。
二，闭源模型，叙事高于效率，垄断才是目的。
闭源厂商的核心诉求不是效率，而是垄断。
他们需要用超大参数的叙事制造技术壁垒，让用户相信只有我们能做出这么强的模型。
因此，闭源厂商哪怕实际用的是小模型集群，也要对外宣称是万亿参数超大模型。
这种伪装既能收割高价用户，又能误导竞争对手，还能绑定硬件厂商的利益，形成一个完美的商业闭环。
五、结语，皇帝的新衣总要有人喊破，当整个行业都在追捧万亿参数时，我们开始怀疑这场狂欢的背后是不是一场精心策划的阳谋。
我们不是业内的顶级专家，只是用第一性原理拆解逻辑的普通人。
我们不知道闭源厂商的内部架构，也没有确凿的证据证明万亿参数模型是骗局。
但我们知道，从效率与成本的角度看，超大稠密模型是不成立的。
从商业博弈的角度看，参数崇拜是一场完美的阳谋。
就像那个喊出真相的小女孩，我们或许会被嘲笑无知、愚蠢。
但我们还是要说出自己的洞见，大模型的未来不是参数的竞赛，而是效率的比拼。
是小模型集群的精准调用，是 SMoE 架构的稀疏激活，是知识与规律的分层实现。
皇帝没有穿衣服，这场关于参数的骗局总要有人喊破。

修正脚本

三，商业阳谋的三重闭环，厂商、硬件商、开源社区的博弈。
如果超大稠密模型是效率与成本的双输，为什么闭源厂商还要疯狂鼓吹？答案藏在商业博弈的三重闭环里。
一，对用户，用参数数字降低决策成本，支撑高价。
普通用户无法判断模型的门控效率、路由精准度、知识拟合度，他们能看懂的只有万亿参数这样直观的数字。
闭源厂商正是抓住了这一点，将参数规模与模型能力强绑定，制造出参数越多等于能力越强的认知陷阱。
在这种叙事下，用户愿意为万亿参数模型支付更高的费用。
哪怕这个模型的实际推理是靠背后的小模型集群完成的。
对于厂商而言，这是最高效的商业说服逻辑，无需解释复杂的技术架构，只需亮出参数数字就能收割高端市场。
二，对竞争对手，用巨额投入制造成本陷阱，拖垮对手。
训练一个万亿参数的稠密模型，需要投入数十亿的硬件采购成本、数千人的研发团队以及长达数年的回收周期。
这对于中小厂商而言，是一道无法逾越的门槛。
闭源头部厂商的阳谋正在于此，故意鼓吹参数即正义，诱导竞争对手砸重金入局超大模型赛道。
一旦竞争对手背上高成本的包袱，要么因资金链断裂退出市场，要么被迫抬高定价，失去用户竞争力。
而头部厂商自己，早已悄悄切换到小模型集群的低成本路径，坐收渔利。
三，对硬件商与开源社区，绑定利益，遏制创新。这场阳谋的最大盟友，是硬件厂商。
以 NVIDIA 为例，厂商对超大模型的追逐直接转化为对 A100、H100、NVL64等高端显卡的海量采购。
2024年 NVIDIA 数据中心业务营收超600亿美元，核心增量就来自大模型硬件订单。
闭源厂商与硬件巨头形成了默契的利益共同体。
厂商造参数焦虑，硬件商卖高价设备，共同将中小厂商挡在赛道外。
而对于开源社区而言，参数崇拜的叙事更是一场灾难。
开源社区缺乏闭源厂商的资金实力，却在这种叙事下争相追逐更大的参数规模，试图缩小与闭源模型的差距。
最终的结果是，开源模型要么因资金不足研发失败，要么推出的模型因参数不足被贴上能力弱的标签，失去竞争力。
但讽刺的是，开源模型的最优解恰恰是拆分。
Mixtral 8X7B的成功已经证明了这一点。
只是在参数崇拜的洪流中，这样的成功显得太过微弱。
四，开源与闭源的分野，为什么开源选择拆分，闭源选择伪装？有人会问，既然拆分是最优解，为什么开源模型敢做，闭源模型却要伪装？答案在于两者的生存逻辑不同。
一、开源模型，生存是第一要务，效率高于叙事。开源社区没有闭源厂商的资金实力，无法承担超大模型的训练与推理成本。
对于开源模型而言，能否用低成本实现高性能是生存的关键。
因此，开源模型天然会选择小专家加稀疏激活的拆分路径。
Mixtral 8×7B用8个7B专家实现了接近70B稠密模型的能力，推理成本却仅为后者的1/5。
这种设计是开源社区在资金有限的情况下做出的最理性选择。
而开源模型的偷懒，将多个专家整合到一个模型文件中，而非采用 Agent 调用的多模型架构，也是基于用户体验的考量。
对于普通用户而言，一个模型文件的部署门槛远低于一套 Agent 调度系统。
二，闭源模型，叙事高于效率，垄断才是目的。
闭源厂商的核心诉求不是效率，而是垄断。
他们需要用超大参数的叙事制造技术壁垒，让用户相信只有我们能做出这么强的模型。
因此，闭源厂商哪怕实际用的是小模型集群，也要对外宣称是万亿参数超大模型。
这种伪装既能收割高价用户，又能误导竞争对手，还能绑定硬件厂商的利益，形成一个完美的商业闭环。
五、结语，皇帝的新衣总要有人喊破，当整个行业都在追捧万亿参数时，我们开始怀疑这场狂欢的背后是不是一场精心策划的阳谋。
我们不是业内的顶级专家，只是用第一性原理拆解逻辑的普通人。
我们不知道闭源厂商的内部架构，也没有确凿的证据证明万亿参数模型是骗局。
但我们知道，从效率与成本的角度看，超大稠密模型是不成立的。
从商业博弈的角度看，参数崇拜是一场完美的阳谋。
就像那个喊出真相的小女孩，我们或许会被嘲笑无知、愚蠢。
但我们还是要说出自己的洞见，大模型的未来不是参数的竞赛，而是效率的比拼。
是小模型集群的精准调用，是 SMoE 架构的稀疏激活，是知识与规律的分层实现。
皇帝没有穿衣服，这场关于参数的骗局总要有人喊破。