小语言模型是AI的未来？英伟达研究人员这样认为_新闻

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小语言模型是AI的未来？英伟达研究人员这样认为

2025-09-14 05:10:26

英伟达专家：小型语言模型将引领AI产业未来

英伟达专家指出，小型语言模型（SLM）是人工智能产业未来的关键。然而当前多数投资仍集中在大型语言模型（LLM）领域，这种趋势若持续将导致行业发展放缓，甚至影响美国经济。

市场现状

多数AI投资者正被研发LLM产品的公司所吸引。但事实上，SLM代理在特定任务中成本更低且效率更高。英伟达将SLM定位为AI的未来发展方向，呼吁企业转向小型模型开发。

SLM与LLM的核心差异

SLM基于不超过400亿参数训练，专精于特定领域任务，同时大幅降低资源消耗——这意味着更低的运营成本。相比之下，LLM的运营成本惊人：OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼曾透露，用户使用"请"、"谢谢"等礼貌用语时，ChatGPT单次交互成本就达数百万美元。这种成本差异使得SLM在客户支持等垂直场景中优势尽显，因为它们无需掌握庞杂知识体系，也不必依赖昂贵的数据中心。

英伟达6月发布的研究报告明确指出："对于多数代理系统应用场景而言，小型语言模型已具备足够能力，其天然适配性与经济性将使其成为代理式AI的未来。"值得注意的是，LLM可辅助训练SLM，使后者能快速继承大模型的核心能力，在特定任务中达到相近水平，却只需消耗极少资源。参数仅10亿的最小语言模型甚至能在普通CPU上运行。

商业逻辑的本质

企业真正需要的是精准解决特定任务的工具，而非全知全能的虚拟存在。这正是SLM代理比LLM更具投资价值的原因。最新消息显示，GPT-5已采用混合模型架构，根据任务复杂度智能调用不同规模的模型。

行业隐忧

当前区块链和加密企业正大量采用LLM优化运营流程，从Zignaly等DeFi平台的交易分析，到Platonic等基础设施开发商的智能合约优化。但真正吞噬资源的还是谷歌Gemini、OpenAI的GPT等巨头项目——每个都需要耗费天量电力与资金的超大规模数据中心支撑。

数据显示，2024年美国AI产业吸引投资达1090亿美元，基础设施投入突破4000亿。据摩根士丹利预测，到2029年AI公司在数据中心的总投入可能达3万亿美元。虽然IDC研究显示每1美元AI投入将创造4.6美元经济价值，但电力供应紧张、高利率环境、贸易摩擦等因素正形成制约。更严峻的是，有分析指出数据中心建设正在形成泡沫，其专用芯片快速迭代的特性导致巨额投资难以回收。

破局之道

英伟达研究团队建议企业转向SLM开发，通过模块化代理系统实现灵活部署，仅对复杂推理任务调用LLM。这种专业化路径既能节约资源，又可提升系统效率与市场竞争力。

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