数据，而非算力：AI发展的下一个瓶颈

多年来，我们误解了“痛苦教训”（Bitter Lesson），它并非关于算力，而是关于数据。文章指出，增加GPU数量需要同时增加40%的数据，否则就是浪费资源。然而，互联网数据已接近饱和。未来的发展方向在于“炼金术士”（高风险、高回报的数据生成方法）和“架构师”（稳步改进模型架构），而非单纯追求算力。文章分析了两种路径的优缺点及风险，并指出2025年解决数据稀缺问题将决定AI公司在2026年的生存。