算法红利枯竭
算法红利枯竭是指早期靠一个天才数学公式就能带来性能飞跃的时代已经结束。这是AI研发权力从“研究员”向“工程师”转移的前提条件。
历史背景
- 早期AI（炼金术时代）：一个天才的数学公式（如Attention机制的提出）能让性能飞跃。研究员是绝对的牧师。
- 2026年AI（重工业时代）：大模型的竞争进入了“重工业时代”，性能提升变成算力、数据与系统吞吐量的函数。
核心表现
- Scaling Law的霸权：性能提升不再依赖灵感，而是算力、数据和系统工程的函数。
- 工程能力决定上限：显存压榨、分布式训练稳定性等工程问题直接决定了AI研发的成败。
- 算法创新的边际收益递减：新的算法改进带来的性能提升越来越小。
对AI研发的影响
- 权力转移：从研究员（灵感驱动）向工程师（系统驱动）转移。
- 研究工程师的崛起：兼具工程能力和研究洞察的新物种成为核心资产。
- 投资方向转变：从算法创新转向系统优化和基础设施。
相关概念
- [[scaling-law]] — 算法红利枯竭的直接结果
- [[研究工程师]] — 算法红利枯竭催生的新物种
- [[思维范式瞬时性与持久性]] — 从瞬时性突破转向持久性稳态
- [[flash-attention]] — 算子优化成为新的竞争焦点