Kimi仅以1%算力超越主流,国产AI算法迎来突破
1月22日消息,在AI竞赛上领先的主要是中美两国,其中美国AI有着得天独厚的优势,不缺钱不缺算力,但中国公司的AI往往面临算力限制,学不了美国AI的财大气粗玩法。但这不代表国产AI做不出来成绩,研发
在全球AI竞赛的舞台上,中美两国无疑是领跑者。美国AI凭借得天独厚的优势,资金充裕、算力充沛;而中国公司则常常面临算力约束,难以复制美国同行那种“财大气粗”的玩法。
但这并不意味着国产AI就无法取得亮眼成绩。研发了Kimi的月之暗面公司CEO张予曦日前在达沃斯论坛上也谈到了这个问题。他表示,从创业第一天起团队就清醒地意识到,中国公司不具备随意堆砌算力的条件。这迫使团队另辟蹊径,通过大量的基础研究创新,来换取极致的效率。
张予曦提到,Kimi仅使用了美国顶尖AI实验室大约1%的计算资源,便成功推出了Kimi K2、Kimi K2 Thinking等全球领先的开源大模型,并在部分关键性能指标上超越了美国主流闭源模型。
张予曦还透露,Kimi最新一代大模型即将发布。此前我们也有过相关报道,该公司已经开启招募人员内测,新模型可能命名为K2.1,也有可能是K2.5。
尽管月之暗面没有具体透露这个新模型到底有多强大,但多模态及智能体Agent预计会成为重点。在商业化前景最为明确的AI编程领域,它很可能带来惊喜。毕竟,其万亿级别的参数规模,比智谱的GLM 4.7及Minimax的MiniMax 2.1模型要大上不少,能力理应更强。
事实上,算力紧缺并非只是Kimi大模型遇到的问题。此前DeepSeek也在论文中提到,他们的大模型同样面临着算力及世界知识的限制。毕竟在这方面,国内公司天然就处于不利地位,顶级AI芯片不仅难以购买,也暂时没有代工厂敢于接手生产。
好消息是,国产AI芯片的突破也进展迅速。新一代AI芯片将全面支持FP8、FP4算子标准,性能也会追赶上来。尽管短期内还无法超越英伟达的芯片,但通过集群设计,依然可以实现性能领先。今年我们应该就能看到具体的突破。

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