7月6日,高盛特别强调,“世界模型”可能成为未来AI基础设施需求的第二引擎。与主要处理文本和图像的大语言模型不同,世界模型试图理解物理和社会系统中的因果关系,例如模拟摩擦、材料行为、供应链反应、政策冲击或企业竞争策略。物理世界模型将支撑机器人、物流、自动驾驶和工业设计;社会世界模型则可能被用于战略推演、投资决策、治理压力测试和政策情景分析。高盛认为,世界模型并非替代大语言模型,而是叠加新的计算需求。若其发展速度超预期,当前围绕算力和电力的投资预测仍可能偏低。
7月6日,高盛特别强调,“世界模型”可能成为未来AI基础设施需求的第二引擎。与主要处理文本和图像的大语言模型不同,世界模型试图理解物理和社会系统中的因果关系,例如模拟摩擦、材料行为、供应链反应、政策冲击或企业竞争策略。物理世界模型将支撑机器人、物流、自动驾驶和工业设计;社会世界模型则可能被用于战略推演、投资决策、治理压力测试和政策情景分析。高盛认为,世界模型并非替代大语言模型,而是叠加新的计算需求。若其发展速度超预期,当前围绕算力和电力的投资预测仍可能偏低。
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