OpenAI的領導層一直在描繪一個樂觀的公司盈利前景。隨著組織擴展,Sam Altman 建議大型模型的訓練成本將相對於整體收入變得較少,這是一個經典的規模經濟論點。這個數學在理論上聽起來合理。但有一個值得檢視的落差:儘管有這些擴展預測,公司的實際虧損卻在攀升而非縮小。這個理論模型與實際財務狀況之間的差距,提出了一些嚴峻的問題:目前的AI開發方式是否真的可持續,還是經濟學需要進行根本性的重置。

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数据酒保vip
· 13小時前
紙面數字永遠騙人,OpenAI這盤帳我看悬 --- 規模越大虧得越凶,這套說法真的能圓上? --- Sam又在講經濟學故事了...但錢包會說實話 --- scaling到最後反而更燒錢,是我理解錯了還是模型有問題? --- 帳面上的economies of scale跟真實虧損完全兩碼事啊 --- 感覺大模型這條路走著走著就偏了,成本沒降反升 --- 這種disconnect最能暴露問題,數字會騙人但真金白銀不會
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MemeTokenGeniusvip
· 2025-12-31 22:09
Sam又開始講故事了,紙上談兵永遠好聽啊,但帳本不會騙人啦
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HashRateHermitvip
· 2025-12-31 22:06
哈哈,又是那套紙上談兵,現實啪啪打臉的戲碼。Sam講的故事聽著不錯,但虧損反而越來越大?這邏輯有點繃不住啊。
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MetaRecktvip
· 2025-12-31 22:06
sam又在講故事了,紙面上的數學永遠很完美,現實呢?虧損還在漲...
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GasFeeBeggarvip
· 2025-12-31 21:59
紙面上的經濟學模型跟現實財務數據打架,Sam這套說辭聽聽就行,別真信啊
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NFT元宇宙画家vip
· 2025-12-31 21:50
啊,經典的演算法預測與帳本中實際哈希值之間的脫節……Altman 正在談論規模經濟,就像它是某種不可變的區塊鏈原語,但這裡真正的計算美學是什麼?損失持續攀升,笑死我了。這感覺像是「生成式承諾,非生成式結果」的能量,說實話
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暴富型韭菜vip
· 2025-12-31 21:45
哥們兒 Sam 又在給我們講故事呢 纸面上的账看着没毛病 但现实亏损反而更大了 这不就是我炒币的时候么 😅
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