在大模型出现之后，有关其进展或发展的动态，就一直备受业内人士关注，比如在最近，有关有关GPT-5的消息就又火起来了。Gary Marcus也做了分析，或许从GPT-4到GPT-5，其过程将涉及到AI范式的变化。一起来看看本篇内容。

有关GPT-5的消息最近又火起来了。

从最一开始的爆料，说OpenAI正在秘密训练GPT-5，到后来Sam Altman澄清；再到后来说需要多少张H100 GPU来训练GPT-5，DeepMind的CEO Suleyman采访「实锤」OpenAI正在秘密训练GPT-5。

然后又是新一轮的猜测。

中间还穿插了Altman的大胆预测，什么GPT-10会在2030年前出现，超过全人类的智慧总和，是真正的AGI云云。

再到最近OpenAI名叫Gobi的多模态模型，强势叫板谷歌的Gimini模型，两家巨头的竞争一触即发。

一时间，有关大语言模型的最新进展成了圈内最热门的话题。

套用一句古诗词，「犹抱琵琶半遮面」来形容，还挺贴切的。就是不知道，什么时候能真的「千呼万唤始出来」。

一、时间线回顾

今天要聊的内容和GPT-5直接相关，是咱们的老朋友Gary Marcus的一篇分析。

核心观点就一句话：GPT-4到5，不是光扩大模型规模那么简单，是整个AI范式的变化。而从这一点来看，开发出GPT-4的OpenAI并不一定是先到达5的那一家公司。

换句话说，当范式需要变革的时候，之前的积累可迁移性不大。

不过在走进Marcus的观点之前，我们还是简要复习一下最近有关传说中的GPT-5都发生什么了，舆论场都说了些什么。

一开始是OpenAI的联合创始人Karpathy发推表示，H100是巨头们追捧的热门，大家都关心这东西谁有，有多少。

然后就是一大波讨论，各家公司需要多少张H100 GPU来训练。

大概就是这样。

• GPT-4可能在大约10000-25000张A100上进行了训练
• Meta大约21000 A100
• Tesla大约7000 A100
• Stability AI大约5000 A100
• Falcon-40B在384个A100上进行了训练

有关这个，马斯克也参与了讨论，根据马斯克的说法，GPT-5的训练可能需要30000到50000个H100。

此前，摩根士丹利也说过类似的预测，不过总体数量要比马斯克说的少一点，大概是25000个GPU。

当然这波把GPT-5放到台面上去聊，肯定少不了Sam Altman出来辟谣，表明OpenAI没在训练GPT-5.

有大胆的网友猜测，OpenAI之所以否认，很有可能只是把下一代模型的名字给改了，并不叫GPT-5而已。

反正根据Sam Altman的说法，正是因为GPU的数量不足，才让很多计划被耽搁了。甚至还表示，不希望太多人使用GPT-4。

整个业内对GPU的渴求都是如此。据统计，所有科技巨头所需的GPU加起来，得有个43万张还要多。这可是一笔天文数字的money，得差不多150亿美元。

但通过GPU的用量来倒推GPT-5有点太迂回了，于是DeepMind的创始人Suleyman直接在采访中「锤」了，表示OpenAI就是在秘密训练GPT-5，别藏了。

当然在完整的访谈中，Suleyman还聊了不少业内大八卦，比方说在和OpenAI的竞争中，DeepMind为啥就落后了，明明时间上也没滞后太多。

还有不少内部消息，比如当时谷歌收购的时候发生了什么。但这些跟GPT-5怎么着关系就不大了，有兴趣的朋友可以去自行了解。

总而言之，这波是业内大佬下场聊GPT-5的最新进展，让大伙不禁疑云陡起。

在这之后，Sam Altman在一场一对一连线中又表示，「我觉得2030年之前，AGI要出现，叫GPT-10，超过全人类的智慧总和。」

一方面大胆预测，一方面否认在训练GPT-5，这让别人很难真正知道OpenAI在做些什么。

在这场连线中，Altman设想了很多属于未来的图景。比如他自己怎么理解AGI，什么时候会出现AGI，真出现AGI了OpenAI会怎么办，全人类又该怎么办。

不过就实际进展来说，Altman是这么规划的，「我和公司中的员工说，我们的目标就是每12个月能让我们的原型产品性能提升10%。」

「如果把这个目标设定到20%可能就会有些过高了。」

这算是个具体安排。但是10%、20%和GPT-5之间的联系又在哪，也没说得很清楚。

最有含金量的还是下面这个——OpenAI的Gobi多模态模型。

重点在于谷歌和OpenAI之间的白热化竞争，到了哪个阶段。

说Gobi之前，先得说说GPT-vision。这一代模型就很厉害了。拍个草图照片，直接发给GPT，网站分分钟给你做出来。

写代码那更不用说了。

而GPT-vision完了，OpenAI才有可能会推出更强大的多模态大模型，代号为Gobi。

跟GPT-4不同，Gobi从一开始就是按多模态模型构建的。

这也让围观群众的兴趣一下被勾起来了——Gobi就是传说中的GPT-5吗？

当然现在我们还不知道Gobi训练到哪一步了，也没有确切消息。

而Suleyman还是坚定地认为，Sam Altman最近说过他们没有训练GPT-5，可能没有说实话。

二、Marcus观点

开宗明义，Marcus首先表示，很有可能，在科技史上，没有任何一款预发布的产品（iPhone可能是个例外）比 GPT-5被寄予了更多的期望。

这不仅仅是因为消费者对它的热捧，也不仅仅是因为一大批企业正计划着围绕它白手起家，甚至就连有些外交政策也是围绕GPT-5制定的。

此外，GPT-5的问世也可能加剧刚刚进一步升级的芯片战争。

Marcus表示，还有人专门针对 GPT-5 的预期规模模型，要求其暂停生产。

当然也是有不少人非常乐观的，有一些人想象，GPT-5可能会消除，或者至少是极大地消除人们对现有模型的许多担忧，比如它们的不可靠、它们的偏见倾向以及它们倾诉权威性废话的倾向。

但Marcus认为，自己从来都不清楚，仅仅建立一个更大的模型是否就能真正解决这些问题。

今天，有国外媒体爆料称，OpenAI的另一个项目Arrakis，旨在制造更小、更高效的模型，但由于没有达到预期目标而被高层取消。

Marcu表示，我们几乎所有人都认为，GPT-4之后会尽快推出GPT-5，而通常想象中的GPT-5要比GPT-4强大得多，所以Sam当初否认的时候让大伙大吃一惊。

人们对此有很多猜测，比方说上面提到的GPU的问题，OpenAI手上可能没有足够的现金来训练这些模型（这些模型的训练成本是出了名的高）。

但话又说回来了，OpenAI的资金充裕程度几乎不亚于任何一家初创公司。对于一家刚刚融资100亿美元的公司来说，即使进行5亿美元的训练也不是不可能。

另一种说法是，OpenAI 意识到，无论是训练模型还是运行模型，成本都将非常高昂，而且他们不确定能否在这些成本下盈利。

这么说好像有点道理。

第三种说法，也是我Marcus的看法是，在Altman上半年5月份演讲的时候，OpenAI就已经进行过一些概念验证方面的测试了，但他们对得到的结果并不满意。

最后他们的结论可能是这样：如果GPT-5只是GPT-4的放大版而已的话，那么它将无法满足预期，和预设的目标差的还远。

如果结果只会令人失望甚至像个笑话一样，那么训练GPT-5就不值得花费数亿美元。

事实上，LeCun也是这么个思路。

GPT从4到5，不仅仅是4plus那么简单。4到5应该是划时代的那种。

这里需要的就是全新的范式，而不是单纯扩大模型的规模。

所以说，就范式上的变革来讲，当然还是越有钱的公司越有可能实现这个目标。但区别在于，不一定是OpenAI了。因为范式的变革是全新的赛道，过往的经验或者积累并不一定能派上多少用场。

同样，从经济的角度来讲，如果真如Marcus所言，那么GPT-5的开发就相当于被无限期的推迟了。谁也不知道新技术何时到来。

就好像，现在新能源汽车普遍续航几百公里，想要续航上千，就需要全新的电池技术。而新技术由谁来突破，往往除了经验、资金外，可能还需要那么一点点运气，和机缘。

但不管怎么说，如果Marcus想的是对的，那么未来有关GPT-5的各种商业价值想必会缩水不少。

参考资料：

https://garymarcus.substack.com/p/what-if-gpt-5-didnt-meet-expectations