谷歌Gemini性能提升陷困境，AI巨头能否跨越技术障碍，避免泡沫危机？

近日，据外媒报道，谷歌在提升其聊天机器人产品Gemini的性能上遭遇了严峻挑战。尽管公司倾注了大量算力和训练数据，但Gemini的性能提升并未如预期般迅速，这一困境与OpenAI近期所经历的颇为相似，引发了业内广泛关注。

作为AI领域的巨头，谷歌一直野心勃勃，特别是在算力资源方面拥有显著优势。然而，这种优势并未能转化为Gemini模型性能的显著提升。据报道，研究人员在投入更多数据和算力后，发现旧版本的Gemini大模型改进速度反而更快，这一现象对scaling law（缩放定律）的有效性提出了质疑。

scaling law曾被视为AI模型性能提升的“万能钥匙”，许多研究人员认为，只要使用更专业的AI芯片处理更多数据，模型就能不断改进。然而，谷歌和OpenAI的遭遇却表明，这两个因素似乎并不足以解决所有问题。谷歌内部人士透露，公司在开发Gemini的过程中发现，用于训练的数据中存在大量重复信息，这可能损害了模型的性能。

为了应对这一挑战，谷歌正在重新审视其数据处理策略，并在数据上加大投资。同时，公司还在努力加快模型的响应速度，这对于谷歌这样规模的AI服务提供商至关重要。此外，谷歌还效仿OpenAI，在Gemini部门内组建了一个团队，致力于开发类似OpenAI推理模型的能力。

这个新团队由DeepMind的首席研究科学家Jack Rae和前Character.AI联合创始人Noam Shazeer领导，他们正在探索新的技术路径，以弥补传统scaling law在模型训练阶段导致的性能提升放缓问题。与此同时，开发Gemini的研究人员也在对模型进行手动改进，包括调整超参数，即决定模型如何处理信息的变量。

然而，谷歌在尝试使用AI生成的数据（合成数据）以及音视频作为Gemini的训练数据时，并未取得显著效果。这一结果再次凸显了当前AI技术发展的瓶颈和挑战。

随着OpenAI和谷歌这两大AI巨头相继遇到模型性能提升缓慢的问题，业内对AI技术未来发展的悲观情绪开始蔓延。一些人担忧，如果技术瓶颈长期无法突破，可能会引发所谓的“AI泡沫”，即市场对AI技术的过度乐观预期与实际技术进展之间的巨大差距。

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