AI新公式详解:从＂暴力堆叠＂到＂质量竞争＂,底层逻辑变了
作者：微信文章01600267-926c-4c88-9215-129b734c904b
复盘2025年的AI战场，有个拐点很多人没看懂。
1月，DeepSeek R1横空出世。训练成本约600万美元，GPT-4是1亿美元，差了16倍。
8月，OpenAI发布GPT-5。号称"最智能模型"，但用户抱怨"不如前代"。
11月，Google发布Gemini 3。重新夺回榜首，连Sam Altman都点赞。
你看到这个规律没有？
这不是简单的你追我赶。这背后，是AI产业底层公式的一次彻底改写。
理解这个公式变化，你就能看懂：为什么小团队能打败大公司？为什么堆钱不再是唯一出路？你的机会在哪里？
就像营收公式（流量×转化率×客单价）能让你看懂所有商业模式。AI也有个类似的公式。
这篇文章分享两个关键点：
第一，AI能力公式的进化——从旧公式到新公式，底层逻辑变了。
第二，这对你意味着什么——4个确定性趋势，影响投资、创业和个人发展。
2018-2023：暴力美学时代
先看旧公式：
AI能力 = 参数量 × 数据量 × 算力
我们用文案能力来类比。
假设你掌握了一套叫SNTF的文案技能，比如说有20个步骤。
这20个步骤就像大脑里的20个"神经元"，写文案时互相配合，形成能力。新手只会5个步骤，你会20个，质量肯定更好。
AI也一样，三个要素：
参数量：多少个"步骤"、多少个"神经元"。GPT-3有1750亿个参数。
数据量：读过多少案例、看过多少书。GPT-3读了45TB文本，几乎全网的书、文章、代码。
算力：投入多少时间精力学习。GPT-3训练几个月，用了几千块GPU。
2020年，OpenAI发现这个公式。三个变量，乘法关系。哪个增加，AI就变强，而且可预测。
简单粗暴。但有效。
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你可能想：我不搞技术，这跟我有什么关系？
讲个真实案例。
前段时间我听一个投资大咖分享。有人问：未来自动驾驶领域，哪个股票会好？
多数人第一反应：肯定是专门做自动驾驶的公司。美国有家公司专门做自动驾驶出行，中国也有，大家觉得更专业，更看好。
那位老师说：不对。
未来在自动驾驶上胜出的，一定是特斯拉这种车企，不是那些专门搞自动驾驶的公司。谷歌搞了这么多年，也一定搞不过特斯拉。
为什么？
专门做自动驾驶的公司，街上总共才几千辆车在跑。特斯拉呢？一年卖几十万辆、上百万辆车。
回到公式：自动驾驶也是AI。
参数量，算法模型大家差不多。
数据量，这是关键。专门公司只有几千辆车数据，特斯拉有几百万辆车数据。
算力，有数据就能训练。特斯拉的数据量，是那些公司的几十倍、上百倍。
根据公式，销量大的车企，自动驾驶能力未来一定更强。投资判断，自然能做出来。
这就是理解公式的价值。
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不用懂技术细节，但能看懂：谁的数据多、谁的资源够、谁更可能赢。
你做投资判断时，是不是也能用这个思路？
这个公式在2018到2023年，确实很灵。
2018年，GPT-1：参数1.17亿，能写句子，像小学生。
2019年，GPT-2：参数15亿，增长10倍，能写段落，像初中生。
2020年，GPT-3：参数1750亿，增长100倍，能写文章、能编程，像大学生。
2022年，ChatGPT：基于GPT-3.5，出圈了，全世界都在用。
那几年，所有人都相信：堆参数、堆数据、堆算力，就能让AI变强。
暴力美学。
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就像健身，想肌肉大？吃蛋白粉，疯狂练。AI也一样，想模型强？堆参数，堆数据，堆算力。简单粗暴，但有效。
但2023年，剧情反转。
2023年：三大瓶颈同时出现
从2023年开始，行业觉得不对劲。
不是公式错了。是继续"堆"的成本太高，回报太低。
三个变量的瓶颈，同时出现。
image-20251213173018289瓶颈1：参数递减陷阱
GPT-4有1.7万亿参数，是GPT-3的100倍。
训练成本？从500万美元，飙到1亿美元，涨了20倍。
能力提升？大概2到3倍。
依旧用文案类比：
以前，你一周写一篇文案，用30个步骤，质量不错。现在，你一个月写一篇，用120个步骤，投入4倍时间。质量确实更好，但好多少？可能只好30%。
AI投入增加20倍，收益只增加3倍。
这买卖不划算了。
继续这样：训练GPT-5，可能需要10亿美元，能力可能只提升20%。
（注：GPT-5实际在2025年8月发布，训练成本确实非常高昂，但性能提升并未达到预期的质变）
投入越多，回报越少。这就是陷阱。
瓶颈2：数据枯竭
想象你学文案，要看大量书。
前100本，都是经典，《定位》《影响力》，进步飞快。
第101到1000本，还行的书，进步变慢。
第1001本往后，网上随便找的文章，开始学坏……
看到这个规律了吗？
AI遇到同样问题。
全网高质量内容就那些：维基百科、经典书籍、优质论文、精品文章。有限的。到2023年，这些基本用完。整个人类精华知识库，AI已经吸收完。
剩下什么？
垃圾营销号、低质量网页、重复内容...继续喂这些，AI反而变笨。就像读太多垃圾文章，文案反而写不好。
我8年前学文案时也犯过这个错。收藏了一堆"爆款标题公式"，套了100遍，写出来的东西连自己都觉得尴尬。不是公式不行，是质量不行。
优质数据的矿脉，挖空了。
exquisite_fawn_83678_Overhead_lifestyle_photography_in_the_st_fc508898-db9a-4c55-a5e7-6d80f72e9437_2瓶颈3：算力爆炸
我们对比一下几代GPT的训练成本：
GPT-3：约500万美元GPT-4：约1亿美元GPT-5：预计超过5亿美元
这就跟健身一样。
一开始，你每天练1小时，肌肉疯长。后来，每天练5小时，增长放缓。现在，每天练10小时，几乎不增长。
投入增加10倍，收益只增加30%。
钱烧得越来越快，天花板越来越近。
到了2023年，旧公式的三个变量，都撞上了极限：
能力 = 参数量 × 数据量 × 算力
↓陷阱 ↓枯竭 ↓爆炸
AI发展，撞上了天花板。
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整个行业都在想：接下来怎么办？
就在这时——
DeepSeek的突破：换条路
2025年1月，DeepSeek发布R1模型。
R1一出手就震撼业界，主要是因为三个点：
第一，训练成本极低。据说不到600万美元，GPT-4是1亿，差了16倍。
第二，性能接近顶级。数学、编程任务，接近甚至超过GPT-4。
第三，完全开源。任何人都能下载、使用、研究。
大家震惊：怎么做到的？不是说要堆钱吗？
DeepSeek的秘密：换了条路。
核心在于：不是在"训练时"堆资源，而是在"推理时"花时间。
我们还是用写文案来类比一下：
传统的AI方式：
训练时：苦学3年文案，掌握所有套路，成本很重写作时：拿到brief，30分钟出稿，推理很轻结果：质量一般，没时间细想
DeepSeek的方式：
训练时：只学1年文案，掌握基础，成本轻写作时：拿到brief后，花时间做调研、列大纲、写初稿、测试、迭代，推理很重结果：出精品
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我教文案时，常遇到这两种学员。第一种学了100个技巧，写起来还是空洞。第二种只学了10个基础方法，但写的时候愿意花时间打磨，反而出好东西。
所以来对比一下：
旧方式：训练成本高，推理成本低新方式：训练成本低，推理成本高
DeepSeek证明：不需要在训练时堆天价资源，可以把计算放到推理时，让AI"慢慢想"。
那具体要怎么实现呢？
传统AI，比如GPT-4：你问数学题，2x + 5 = 13，x等于多少？它立刻处理，输出：x等于4。
快，但可能错。
DeepSeek R1：你问同样的题。它不立刻回答，而是内部"思考"：
第1步：移项，2x等于13减5第2步：计算，2x等于8第3步：除以2，x等于4验证：2乘4加5等于13，对了
然后才输出：x等于4。
慢一点，但更准。
就像人做难题时打草稿、验证。DeepSeek让AI学会了"慢思考"。
这意味着什么？
DeepSeek的突破，揭示新方向：不是只有一条路（堆参数），而是多条路，多维度优化。
新公式出现：
旧公式：
能力 = 参数量 × 数据量 × 算力
新公式：
能力 = f(参数量, 数据质量, 训练方法, 推理计算, 架构创新)
"推理计算"这个新变量进入公式。DeepSeek就是代表。
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当然，新公式里还有其他新方向。快速讲三个案例，让你看到更完整的图景。
1-小模型逆袭
2024年，Claude 3.5 Sonnet出来，很多任务超过GPT-4。
但参数量可能只有GPT-4的十分之一。
怎么做到？
三个秘密：
精选数据。不喂垃圾，只喂精品。100本经典，好过1000本烂书。
蒸馏技术。大模型当老师，教小模型。小模型学到大模型80%能力，只有十分之一大小。
方法优化。不是所有神经元都激活。例如只写电商文案，只调用电商相关的"步骤"，效率提升5倍。
所以，最新最大的模型，不一定强。关键是"对"。
如果你有垂直领域专业知识，小模型加专业数据，就是你的壁垒。
2-AI自己造数据
前面说，AI把人类知识库吸收完了。数据用完，怎么办？
让AI自己造。
Meta的做法：用GPT-4生成100万条高质量对话，用这些"假数据"训练Llama，Llama就变强了。
但有风险：AI吃AI的数据，可能"近亲繁殖"。
就像复印机复印复印件，越印越模糊。技术上叫Model Collapse，模型崩溃。
不过启发是：如果你有专业知识，可以"指导"AI生成专业内容作为训练素材。小团队也能做。
3-多模态融合
GPT-4o、Gemini 3为什么厉害？
不只是文本变大，而是文本+图+音频+视频，一起训练。
学习类比：只看书，理解有限。读书+看视频+听课，理解全面。
参数可能没增加多少，但能力更全面。
未来，单一模态的AI竞争会激烈。多模态的垂直应用还很少，这是机会。比如AI炒菜，细分垂直的。
Gemini_Generated_Image_pdt23epdt23epdt2理解新公式，看懂4个趋势
理解公式变化，你就知道，未来有4个确定性趋势。
你准备好了吗？
exquisite_fawn_83678_conceptual_minimalist_art_white_backgrou_9ac81b06-e545-426f-bffa-fd686de23f32_2趋势1：大不一定强
以前觉得，越大的模型越厉害，只有大公司能玩。
但现在：
Claude 3.5中等大小，很多任务超过GPT-4超大模型。DeepSeek用十六分之一成本，做出接近顶级效果。甚至2025年11月发布的Gemini 3，虽然参数量未披露，但在推理、多模态等核心指标上全面领先GPT-5，靠的是架构创新和训练方法优化，不是单纯堆参数。
这意味着什么？
小团队、个人，不用跟大公司拼资源。关键是找对方向，做小而精、垂直专精的东西。
你做内容也一样。不是粉丝越多越好，而是在某个细分领域做到专业、做到精。1万个精准粉丝，可能比10万个泛粉更有价值。
我做公众号这8年，见过太多例子。有人10万粉，变现能力不如别人1万粉。为什么？前者是泛流量，后者是精准受众。
未来AI领域，大模型竞争一定很激烈。但小的细分领域，用你的专业知识+小模型，还是有机会的。
你是哪一种？
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前面讲了，AI遇到的瓶颈：高质量数据用完，继续喂垃圾反而变笨。
所以现在重点不是数据量，而是数据质量。
100本经典书，好过1000本烂书。
这对你意味着什么？
你的专业知识、高质量内容，就是壁垒。别人更新频率比你高，但如果你内容质量更好、更专业，你就有优势。
通用AI越来越强，但在你的专业领域，如果你有高质量知识积累，这就是别人学不走的东西。
我现在教学员写文案，从不给他们一堆模板。我给他们5个场景，让他们跟AI对话30轮。模板会让你依赖，对话会让你成长。
看到这个机会了吗？
Gemini_Generated_Image_hnew4bhnew4bhnew趋势3：效率是新竞争力
以前竞争是"能不能用AI"，现在大家都能用。
未来竞争是"用AI做什么独特的事"。
DeepSeek证明，不是堆资源，而是找效率突破点。小模型加推理优化，能打败大模型的暴力堆叠。
你做内容也一样。不是比谁写得多、谁更新快，而是比谁效率更高、组合更独特。
比如：你的专业能力 × AI工具 × 趋势判断 × 表达方式。
这个组合，可能比单纯拼"内容能力"更有竞争力。关键是找到你的效率杠杆在哪。
趋势4：成本快速下降
AI成本，每年下降**50%**。API调用越来越便宜，工具越来越多。
未来AI会像水电一样，变成基础设施，人人都能用。这一天很快，可能2027、2028年就到。
这意味着什么？
如果你的商业模式建立在"我便宜"上，很快被替代。
真正的壁垒是什么？
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是你的独特价值。是专业能力、信任关系、品牌、你构建的"关系场"。
AI会让很多东西成本降到接近零，但你提供的附加价值、专业判断、跟用户的信任关系，这些是AI替代不了的。
所以你要想：AI降低成本，让更多人能做内容、做产品。但你的独特价值在哪？你的壁垒是什么？
这四个趋势，对你做内容、做个人IP、做产品，都有启发。
总结
好的，总结一下。
旧公式，2018到2023：
能力 = 参数量 × 数据量 × 算力
三个变量，乘法关系。策略：暴力堆叠。2023年遇到瓶颈。
新公式，2024到未来：
能力 = f(参数量, 数据质量, 训练方法, 推理计算, 架构创新)
多个维度，复杂函数。策略：多维优化。DeepSeek、Gemini 3等公司正在探索。
这不只是AI的故事。
是任何领域竞争逻辑的变化：
从"资源竞争"转向"效率竞争"从"量的堆叠"转向"质的优化"从"单一维度"转向"多维组合"
理解这个公式，你就能用同样思维方式，看懂你所在领域的机会在哪里。
如果这篇文章对你有启发，可以收藏，未来看AI趋势时对照着看。
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这是AI深度研究系列第1篇。未来我会继续拆解AI产业的关键变化，帮你建立判断趋势的底层框架。
尾图的副本
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