如果未来五年没有"神来一笔"的算法突破，只把今天这条趋势线按原样拉长，会发生什么？ 答案可能是几串足以改写行业版图的数字：10^29 FLOP 的单次训练量、≈1000× 的算力放大、≈2000 亿美元的硬件投入、2%+ 的全球用电占比，最前沿训练的峰值 功率直逼吉瓦级。 这是Google DeepMind委托Epoch AI 完成的百余页量化研究《AI in 2030》给出的答案。 这些数据共同定义了 2030 年的 AI——一条保守基线；也回答了行业关注的诸多问 题——算力如何涨、电力要到什么级别、钱花在哪儿、哪些能力会先兑现。 本周，OpenAI 与 Anthropic 也发布了自己的用户数据报告，回答了另一半问题：沿途该怎么管着走。 锦秋基金也做了相关的编译， 感兴趣的朋友可以点击链接查 看。 别走弯路！Anthropic 官方揭秘：大模型哪里有用，哪里有钱 | Jinqiu Select 别押错赛道： OpenAI 的25 亿条消息揭示 AI 的真实需求 | Jinqiu Select 谁在用、用来做什么、在哪儿增长？——OpenAI 与 Anthropic 的两份"用户地图"对比 把这三篇报告叠在 ...