这方向和我近两年前做的预测，大差不差，同时也可以作为这两天一个常见疑问的回答：DS开源，那技术扩散岂不是没啥壁垒，美国岂不是很容易就拿去继续迭代了，岂不可惜？
而之前预测的方向正是：
所谓AI大模型的正确发展方向，本就该指向 “低成本的技术扩散和基础设施化”，而不是由任何一个国家或机构联合，围绕其建立起任何利益垄断壁垒。
而实现这一正确方向的几个前提和必然设定显然有：
算力的边际效用逼近于零；算力的生产成本指向电价；算法的发展能加速算力的边际效用朝零逼近，同时加速单位效用的生产成本指向电价；学习语料库被耗尽。
在DS出现之前，语料库被耗尽已经差不多了；算力的边际效用下降明显，但不足以打破人们对规模效应的信仰；算力的生产成本依然昂贵，且存在门槛颇高的技术垄断和技术扩散壁垒。
DS的出现，或者更保守一点儿说，DS这类模型的出现，起到的核心效果即：
1，算力的边际效用加速朝零逼近；
2，以此加速了单位边际效用算力的生产成本朝着电价前进，并极大降低了算力生产的技术壁垒。
当然，这只是一个开端，未来也不会