AI 先驱希望欧洲打造自己的更灵活的前进道路

快速阅读: 《薄荷》消息，霍克赖特开发更节能的xLSTM AI模型，强调高效遗忘和轻量计算，挑战OpenAI等巨头。他主张欧洲应发展定制化AI，避开语言数据集主流，获当地资本支持，正向行业垂直领域拓展。

（彭博社）—— OpenAI 和 Mistral AI 推动的强大机器学习方法背后有一种信念，即人工智能模型必须回顾其整个数据集才能生成新见解。然而，塞普·霍克赖特（Sepp Hochreiter），这位早期的技术先驱，却持不同观点。他在奥地利林茨的约翰内斯·开普勒大学管理着一个人工智能实验室，他的方法需要的资金和计算资源要少得多。他专注于教会人工智能模型如何高效地遗忘。

霍克赖特在人工智能领域占据特殊地位，早在大多数计算机科学家之前就攀登了这项技术的顶峰。作为慕尼黑大学的学生时，他为 Alphabet、苹果和亚马逊等巨头使用的首批灵活人工智能模型奠定了概念基础的框架。这种方法被称为长短期记忆（Long Short-Term Memory，简称 LSTM），教会计算机不仅如何记住复杂的数据，还教会它们哪些信息可以丢弃。在麻省理工学院出版社发表了霍克赖特的研究成果后，他成为科技界的明星，LSTM 也成为了行业标准。

如今，随着对训练人工智能所需大量能源的关注增加，以及欧洲在开发这项技术上的缓慢起步，这位58岁的科学家带着基于这一方法的新人工智能模型回来了。今年5月，霍克赖特和他的研究团队发布了 xLSTM，他表示这比生成式人工智能更快且更节能。为了说明它是如何工作的，他引用了一种较老的信息技术：书籍。每次读者拿起一本小说并开始新的一章时，她不需要回顾每一个之前的字来知道故事的进展。她会记住情节、子情节、角色和主题，并丢弃不重要的内容。霍克赖特认为，区分哪些应该记住、哪些可以忘记是快速高效计算的关键。这也是为什么 xLSTM 不依赖于耗资千亿美元、吞噬并储存所有数据的数据中心。“这是一种更轻便、更快捷的模型，消耗的能量要少得多，”霍克赖特说。

尽管超大规模企业长期以来一直主导着这个领域，但中国 DeepSeek 今年的成功表明，投资者可能越来越关注效率。该公司最初只有1000万元人民币（约140万美元）。自那以后，其他人工智能公司也开始采用运行在较少芯片上的模型。甚至在此之前，就有推动推出更灵活、更实惠的小型语言模型的趋势。随着美国与欧洲贸易战的前景逼近，技术主权的需求日益凸显，霍克赖特认为定制化的人工智能非常适合欧洲。“在未来几年里，每个人都会转向更适合特定用途的新模型，”他说。“重要的是，我们在欧洲围绕我们拥有的技术和算法进行整合。”

在他的实验室，位于多瑙河边，霍克赖特解释说，他更看重与私人制造和贸易数据的合作，而不是大型语言数据集。“语言，”他说，“不是大多数公司的核心业务。”

并非所有人都认同。虽然 DeepSeek 展示了小投资可以带来巨大的市场变革，但霍克赖特仍需证明他能够扩展自己的技术。审阅霍克赖特策略的计算机科学家指出，他训练的模型比 ChatGPT 小得多。一些人质疑 xLSTM 是否能够扩展，并且当应用于需要更多处理能力的大数据集时，它能否保持其假设的计算效率。这些问题可能会在霍克赖特和他的团队将工作带入企业界时得到解答。在过去的一年里，他的实验室已经孵化出两家公司，现在正在与欧洲的机器人、无人机和电网设备制造商合作。其中一家是 NXAI GmbH，霍克赖特担任首席科学家，该公司在由奥地利工业家斯特凡·皮尔纳（Stefan Pierer）领导的一轮融资中筹集了约2000万欧元（约合2200万美元）。另一家是 Emmi AI GmbH，由前微软研究员约翰内斯·布兰德施泰特（Johannes Brandstetter）运营，本月开始商业运营。NXAI 不寻求风险投资资金——相反，它正在吸引公司参与行业特定的垂直人工智能模型，例如汽车、生物技术和机器人等领域。“目前，人工智能领域存在投资回报问题，”NXAI 首席执行官奥蒂格说。“我们希望创造一些具有持久价值的东西，而不是在几年后以几十亿欧元的价格出售。”

在他的实验室，位于多瑙河边，霍克赖特对自己的方向充满信心。“我们做出了更优的东西，”他说。

(以上内容均由Ai生成)