o1护城河消失？谷歌DeepMind论文曝光：计算优化或成新趋势

在AI大模型领域，我国企业OpenAI的领先地位备受关注。然而，最近有报道称，谷歌DeepMind团队在今年8月发表的一篇论文与OpenAI的o1模型原理非常相似，这使得OpenAI的护城河似乎不再稳固。

谷歌DeepMind团队的这篇论文名为《优化LLM测试时计算比扩大模型参数规模更高效》，主要研究了如何提高大型语言模型（LLM）在测试时的计算效率。研究发现，增加测试时的计算量比扩大模型参数更有效，可以在一些任务上使较小的基础模型超越较大规模的模型。此外，今年1月，谷歌和斯坦福大学的研究人员还发表了一篇类似主题的论文，提出了一种名为“思维链”（CoT）的技术，以解决Transformer模型在串行推理方面的局限性。

尽管有人认为，只有拥有强大硬件能力的公司才能在未来的竞争中获得优势，但OpenAI并未放松对AI大模型的研发。据悉，OpenAI正在加快其首款芯片计划的推进，这款芯片采用台积电最先进的A16级工艺，专门用于加速Sora视频处理。

总之，随着AI领域的竞争加剧，各大企业都在努力提升自身的技术实力，试图在激烈的市场竞争中立于不败之地。