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雷达卡
【摘要】
麻省理工学院（MIT）开展的一项大规模实证研究表明，人工智能基础模型领域中的“算力鸿沟”正逐步演变为一种结构性的“算力垄断”。少数机构凭借对高端计算资源的掌控，主导了核心技术的研发进程，使得学术界的创新生态面临深层挑战。技术普惠的理想在现实资源壁垒面前遭遇严峻考验。
引言
近三年来，人工智能研究经历了一场深刻的范式变革。以大语言模型为代表的基础模型，已从早期的技术探索迅速发展为整个AI生态系统的核心驱动力。当前，绝大多数前沿研究都围绕少数几个主流基础模型展开，涵盖其训练、优化与下游应用。这一转变不仅带来了强大的技术能力，也暴露出一个长期被忽视的问题——GPU资源分配的严重不平等。
过去，算力被视为科研过程中的普通工具或消耗品；如今，它已成为决定谁能进入前沿研究“核心圈”的关键门槛。MIT联合多所高校完成的大规模数据分析，首次系统性地揭示了算力如何重塑全球AI研究格局。研究基于2022至2024年间数千篇顶会论文和数百位研究人员的调研数据，勾勒出一幅清晰的资源集中图景。
这种现象已超越简单的资源配置失衡，呈现出向垄断演化的趋势。本文将结合该研究的核心发现，深入剖析基础模型时代下“算力垄断”的具体表现、带来的结构性影响，并探讨潜在的应对方向。
一、研究范式的迁移与算力门槛的跃升
AI研究的基本模式正在发生根本性转变。传统的“小任务+专用模型”方式强调算法创新，对算力需求较为分散且可控。而今，研究重心已全面转向依托大型基础模型进行二次开发与系统优化，形成了一种类“操作系统平台”的科研新生态。
1.1 研究焦点的结构性偏移
基础模型相关研究在顶级学术会议中迅速占据主导地位。MIT的数据分析显示：
| 年份 | 占比 | 增长趋势 |
|---|---|---|
| 2022年 | 2.07% | 起步阶段 |
| 2023年 | 15.89% | 快速增长 |
| 2024年 | 34.64% | 成为绝对主流 |
这一变化反映出研究活动的整体转型：研究者更多扮演的是在既有基础模型平台上进行调优、微调和集成的角色，而非独立设计底层架构。这种角色转换直接导致实验所需算力呈指数级上升。
1.2 实验成本的急剧膨胀
现代基础模型研究的资源消耗远超传统项目标准：
- 平均周期：一项典型研究需持续约160天；
- 基础配置：实验中位数使用4个GPU；
- 前沿标配：涉及预训练、对齐或系统级改进的研究，常需数百甚至上千个GPU并行运行数月。
如此高昂的成本，使绝大多数高校实验室及中小型团队难以独立承担。加之高端GPU（如NVIDIA A100/H100）供应紧张、价格居高不下，算力已不再是可选资源，而是决定研究能否启动的“准入许可”。
二、全球资源格局重构：高度集中的算力分布
随着算力门槛不断抬高，全球AI研究的地理与机构分布正经历剧烈重组，资源加速向特定区域和组织汇聚。
2.1 地理层面的双极化格局
在全球范围内，基础模型研究产出呈现明显的地域集中特征：
- 美国：依托强大的科技产业体系、顶尖高校集群以及活跃的风险投资环境，在基础模型的质量、数量和技术影响力方面保持领先地位；
- 中国：凭借庞大的数据资源、政府主导的科研投入机制以及快速成长的科技企业，在学术论文发表总量上已跃居世界第一，形成了与美国并列的“双极”格局。
尽管其他国家也有参与，但在核心基础模型的原创性研发上，仍与中美存在显著差距。这表明，国家级战略支持和基础设施建设已成为参与这场技术竞赛的前提条件。
2.2 机构结构的“超级节点+长尾”模式
在机构层级，资源集中趋势更为突出。少数科技巨头与顶尖学术机构构成了“超级节点”，而大多数普通研究单位则处于“长尾”末端。
MIT的研究数据进一步验证了这一结构：
- 谷歌、微软等单一家公司的论文产出量，已超过许多世界一流大学；
- 虽然学术界整体发表论文总数（4851篇）远高于工业界（1425篇），但按机构平均计算，工业界（8.72篇/机构）与学术界（7.93篇/机构）的产出水平已极为接近。
这一细微差异背后隐藏着深刻现实：学术界的总量优势来源于大量低频贡献者的累积，而真正推动核心突破的高强度研究，主要由少数拥有强大算力支撑的“超级节点”完成。
图1：基础模型研究的机构结构示意图
三、创新权力的再分配：基础层研究的垄断化
算力的高度集中直接引发了创新主导权的转移。基础模型研究可分为两个层次：基础层创新（构建和改进模型本身）与应用层创新（基于已有模型开发具体功能）。当前，算力壁垒正将这两类研究的参与者明确区隔开来。
3.1 基础层创新的“封闭俱乐部”
基础层研究聚焦于模型的预训练、架构设计、训练方法优化等核心工作，是整个技术生态的根基，同时也是算力消耗最密集的部分。
| 研究类型 | 核心工作 | 算力需求 | 主要参与者 |
|---|---|---|---|
| 模型预训练 | 从零开始训练大规模语言模型 | 极高 | 科技巨头、国家级实验室 |
这类研究几乎完全由具备超强算力储备的组织主导，包括大型科技公司和少数获得专项资助的研究机构。由于其极高的资源门槛，普通学术团队很难独立开展此类工作，逐渐被排除在基础理论突破之外，只能依赖公开发布的模型版本进行后续应用探索。
这种分化意味着，未来AI技术发展的方向与节奏，越来越由掌握算力的“超级节点”所定义，而非开放、多元的学术共同体共同塑造。
从零构建基础模型的门槛与现实格局
当前，构建全新的基础模型已成为一项高度资源密集型的任务。以下为不同研究层级所需的技术投入、算力需求及主要参与主体的分布情况：
| 研究方向 | 技术复杂度 | 核心参与者 |
|---|---|---|
| 预训练大规模模型 | 极高 | 谷歌、OpenAI、Meta等科技巨头 |
| 大规模对齐（如RLHF） | 非常高 | 头部科技公司、少数顶尖高校 |
| 系统级创新（训练框架/推理引擎） | 高 | NVIDIA、微软、谷歌、顶尖大学系统实验室 |
| 轻量化微调（如PEFT技术） | 中/低 | 广大高校、中小企业 |
| 模型分析与下游应用探索 | 低 | 广大高校、各行业开发者 |
从上表可见，涉及高算力消耗的预训练、大规模对齐以及系统架构层面的创新，基本被工业界和极少数顶级学术机构所主导。这些组织掌握了下一代模型能力定义的核心话语权。
3.2 算力受限团队的研究转向
对于大多数缺乏强大计算资源的研究团队而言，其可选路径正在不断收窄。他们难以再涉足从头开始的基础模型研发，转而集中于“轻量化”方向的研究工作。
主流研究方向包括：基于现有开源模型进行参数高效微调（PEFT）、模型行为分析、安全性评估或特定场景的应用迁移。
创新模式发生转变：由原本的“创造工具”逐渐演变为“使用工具”。尽管此类研究在短期内能够产出大量实用成果，但从长期来看，它削弱了学术生态中的源头创新能力。
当绝大多数研究人员无法触及模型底层结构时，整个领域的思想多样性与技术路径探索空间将受到显著限制。
四、开源模型：学术界的双刃剑与算力折中策略
面对高昂的算力成本与商业闭源模型API使用的经济压力，学术界找到了一个关键突破口——开源大模型。
4.1 开源模型成为学界主流选择
MIT的相关研究表明，在基础模型相关的学术论文中，开源模型的使用频率远超闭源模型。其中，Meta发布的LLaMA系列已事实上成为学术研究的标准基座模型。
其广受欢迎的原因主要包括以下几个方面：
- 成本效益显著：公开权重与源码使得本地部署和定制化修改成为可能，避免了频繁调用商业API带来的高额费用，也规避了从零训练所需的天文级算力支出。
- 高度可定制性：研究者可以深入模型内部，调整网络结构、尝试新算法，这种深度干预是仅通过API访问无法实现的。这对方法论创新尤为关键。
- 可复现性增强与社区支持完善：围绕主流开源模型，Hugging Face等平台已建立起成熟的工具链、数据集和评测基准体系，大幅降低了新研究团队的入门门槛。
可以说，开源模型已成为维系学术界在大模型领域持续活跃的生命线，为资源有限的研究者提供了参与前沿竞争的机会。
4.2 隐忧浮现：多样性的潜在压缩
然而，过度依赖少数几个开源基座也带来了不容忽视的风险——即模型与研究方法多样性的逐步萎缩。
研究路径趋同化：当绝大多数工作都基于LLaMA或其衍生版本展开时，研究起点和技术路线趋于一致，可能导致对非Transformer架构或其他新型范式探索的动力下降。
隐性架构束缚：基座模型本身的架构设计、预训练数据分布及其内在偏见，会无形中影响后续研究的方向与结论。整个学术共同体可能在无意识中被少数几个模型的设计理念所引导甚至限定。
因此，虽然开源模型是当前算力格局下理性且务实的“折中方案”，但我们必须警惕由此引发的“思想收敛”现象，并主动推动更多元化的模型架构与训练范式的探索。
五、算力投入与学术影响力的非线性关系解析
普遍认知认为，算力投入越多，研究成果影响力越大。MIT的研究对此进行了精细化量化分析，发现二者之间确实存在关联，但并非简单的线性正比关系。
5.1 TFLOPS与学术成功呈正相关
研究指出，若以GPU数量作为衡量标准，其与论文质量的相关性并不稳定；而采用更精确的指标——TFLOPS（每秒万亿次浮点运算），则相关性变得清晰明确。
- 顶会接收率更高：具备高TFLOPS算力支持的项目，其论文被NeurIPS、ICML等顶级会议录用的概率显著提升。系统性强、规模大的实验更容易获得审稿人认可。
- 引用表现更优：高算力支撑的研究往往因模型更大、任务更具挑战性或结果更突出，从而获得更多关注与引用。
这表明，算力确实是获取学术影响力的重要支撑条件之一。
5.2 边际效应递减与分布重叠现象
然而，算力并非决定成败的唯一因素。通过对ICLR会议（少数公开拒稿信息的顶会）的接收与拒稿论文进行对比，研究揭示出两个重要现象：
边际效应递减：一旦算力投入超过某一阈值，继续追加资源对提升论文质量的边际收益迅速下降。此时，研究问题的原创性、方法的创新程度以及实验设计的巧妙性，反而成为更具决定性的因素。
算力分布高度重叠：被接收与被拒绝的论文在算力使用上存在大面积交叉区域。这意味着，许多高算力项目仍被拒稿，同时不少低算力研究却成功发表。
这一发现具有深远意义：它说明算力在基础模型研究中更像是一张“入场券”，而非“胜利保证书”。真正的核心竞争力，依然是深刻的问题洞察与扎实的科学创新。
六、被遮蔽的冰山一角：算力信息披露的系统性缺失
在开展上述分析过程中，研究团队面临一大严峻挑战——学术论文中关于算力使用的报告普遍存在严重不透明问题。我们所能观察到的数据，很可能只是真实情况的冰山一角。
6.1 算力信息缺失率惊人
大多数学术论文在计算资源消耗方面的披露极为不足，缺乏统一和透明的标准。
仅有16.8%的研究提到了所使用的GPU数量；
仅有24.7%的论文明确说明了GPU型号及显存配置；
而报告推理时间的更是少至12.86%。
这种普遍性的信息缺失，严重阻碍了对研究真实成本、资源效率以及可复现性进行有效评估。整个AI研究领域仿佛处于“盲人摸象”的状态，难以形成全局认知。
系统性低估现象的存在
更值得关注的是，即便部分论文提供了相关数据，这些数据仍存在显著的系统性偏低问题。
通过对原作者的直接调研发现，近半数（46.4%）的研究者承认，其实际投入的GPU数量远超论文中公开的数量。
这一偏差主要源于：研究人员通常只记录最终成功实验所用的资源，而将大量用于调试、试错与失败尝试的算力开销排除在外。
然而，这些被忽略的“沉没成本”恰恰是科研过程中最耗时耗资的部分，也是决定研究门槛的关键因素——但在发表体系中却完全隐形。
制度设计带来的积极改变
值得肯定的是，制度层面的干预已被证明具有明显成效。
数据显示，在那些于作者指南或评审流程中明确要求披露计算资源信息的会议（例如采用ACL滚动评审机制的学术会议），其论文中的资源透明度显著更高。
这表明，通过建立强制性、标准化的报告规范，完全可以提升整个领域的信息披露水平，使外界能够更客观地衡量不同方法之间的“性价比”与实际进入门槛。
结构性风险：算力鸿沟引发的深层负面影响
算力差距的影响远不止体现在论文产出量上，它正在深刻重塑AI学术生态的结构，带来一系列长期且难以逆转的风险。
创新多样性的持续弱化
当研究主导权高度集中于少数大型机构时，技术发展的路径趋于单一化。
- 商业导向主导：科技巨头的研究方向往往服务于其市场战略，偏好能快速落地、增强商业壁垒的技术路线，从而挤压基础性或探索性课题的空间。
- 路径依赖加深：主流架构（如Transformer）一旦确立优势，便会形成强烈的技术惯性，导致其他可能具备突破潜力的非主流模型难以获得足够支持。
- 边缘创新受压：许多颠覆性思想源自资源有限但视角独特的团队。随着算力门槛不断攀升，这类群体愈发失去验证假设的能力，潜在的重大突破可能因此被扼杀在早期阶段。
最终结果可能是：技术指标持续提升，但整体思想日趋同质化，创新能力实质性衰退。
人才培养遭遇结构性瓶颈
算力不平等正在制造新一代研究者的成长障碍。
- 实践机会匮乏：博士生与青年学者若无法接触大规模训练任务，就难以掌握现代AI所需的工程实现能力和系统级理解，知识结构易局限于理论与轻量实验。
- 职业发展受限：缺乏处理大模型的经验，直接影响其在顶尖企业或高校求职时的竞争力，形成从学术训练阶段即开始的职业天花板。
- 人才流动固化：优秀个体为获取算力资源，被迫向少数“超级节点”聚集，进一步加剧人才分布失衡，使得长尾机构难有发展空间。
学术“马太效应”的强化循环
算力鸿沟正成为学术两极分化的核心驱动力，推动“强者愈强、弱者愈弱”的正反馈机制。
图2：算力背景下“马太效应”的正负反馈循环
一旦该循环成型，领先机构将持续积累资源优势，而弱势团队则陷入资源短缺—成果受限—更难获支持的恶性循环，最终导致学术生态的整体分化与僵化。
全球科研格局的极化趋势
在国际维度上，“中美双极”主导的局面正在削弱全球AI创新的多样性。
- 话语权集中：技术标准、研究议程乃至未来发展方向，日益由两国少数头部机构定义，其他国家参与空间被压缩。
- 技术依附性增强：多数国家的研究者被迫聚焦于现有大模型的应用适配与本地化改造，难以在核心架构层面建立自主能力。
- 合作格局失衡：新兴经济体和小型研究团队在全球AI治理与协作网络中的话语权进一步下降，加剧了全球范围内的数字鸿沟。
破局之道：推动技术与制度的再平衡
面对日益严峻的算力鸿沟，被动观望只会加速创新生态的萎缩。学术界、产业界与政策制定者必须协同发力，在技术、制度与文化层面共同寻求解决方案。
建设公共算力平台与实施普惠政策
这是缓解资源不均最直接且关键的举措。
- 构建国家级共享算力基础设施：借鉴国家实验室与重大科学装置的建设模式，打造面向全社会开放的公共计算平台，使其成为科研活动的基础支撑，如同公共图书馆一般普及。
- 建立公平的资源分配机制：避免“价高者得”的市场化逻辑，推行基于同行评议的申请审批制度，确保项目质量而非机构背景成为资源配置的核心依据。同时设立绿色通道，支持高风险、非共识的前沿探索。
- 推出定向扶持计划：针对资源薄弱的高校、中小型研究单位及青年学者，设立专项算力资助或发放“算力券”，防止公共资源被大型机构垄断使用。
推动算力高效利用的技术革新
除了制度供给，技术创新本身也是破解算力瓶颈的重要路径。
在推动“开源”的同时，也必须重视“节流”。发展计算高效的算力技术（Compute-Efficient），是实现可持续AI发展的另一关键路径。
推广高效训练与微调方法
应持续投入研发并广泛应用参数高效微调技术（PEFT），如LoRA，以及模型压缩、量化和知识蒸馏等手段。这些技术能够显著降低资源消耗，使研究者在有限算力条件下，依然获得接近全量训练的性能表现。
倡导“绿色AI”设计思维
学术评价体系不应仅聚焦模型准确率（Accuracy），还应纳入对计算量（FLOPs）和能耗等资源指标的评估。通过制度引导，激励研究人员开发在相同性能下更节能、更高效的算法与架构。
探索新型计算范式
需积极研究突破传统Transformer结构和密集计算模式的新模型，例如状态空间模型（Mamba）、稀疏化应用的混合专家模型（MoE）等，从底层机制上减少计算复杂度，提升效率。
8.3 推进资源使用报告的标准化与透明化
缺乏度量则无法有效管理。提升资源使用的可见性，是应对算力不均的前提条件。
建立强制性披露规范
顶级学术会议与期刊应联合制定统一的算力与能耗报告模板，要求投稿论文必须明确列出所用硬件配置、总训练时长（含失败实验）、核心操作的FLOPs等关键信息。
开发自动化分析工具
构建可自动从论文或代码库中提取资源消耗数据的工具系统，为审稿人及整个科研社区提供客观、可比较的“性能-成本”评估依据。
将资源效率纳入学术评价体系
在论文评审和奖项评选中，将“资源效率”作为正面加分项，鼓励以创新方式实现“小投入大产出”的研究工作。
8.4 构建新型产学研协作机制
产业界掌握着主要的算力基础设施，建立公平、健康的产学合作关系至关重要。
实施开放云平台访问计划
鼓励大型科技企业向学术机构提供更多免费或低成本的云计算资源配额，并优化申请流程，降低使用门槛。
保障学术独立性
在合作过程中须设立清晰规则，确保研究者的学术自由、数据隐私以及成果发表不受商业干预，防止科研沦为企业的附属研发项目。
推动数据与模型信托机制建设
设立中立的第三方机构，托管大规模数据集和基础模型，以非营利、公平的方式向学界开放，协调商业利益与公共科研之间的平衡。
结论
MIT的这项研究以扎实的数据揭示了一个紧迫现实：AI基础模型领域的“算力鸿沟”并非潜在威胁，而是正在深刻改变全球科研格局的实际力量。算力正逐渐脱离单纯的技术工具角色，演变为一种决定谁能参与创新、谁被排除在外的学术权力。
当前，少数“超级机构”已掌控了基础模型研发的核心资源，这不仅影响论文发表数量与话语权分布，更危及创新多样性、人才成长机会以及全球科研生态的健康发展。
未来AI的发展方向——是走向由少数巨头垄断、技术路径单一的封闭体系，还是迈向多元主体参与、思想自由碰撞的开放生态——很大程度上取决于我们如何应对这一“算力鸿沟”问题。推进算力普惠、强化技术节流、完善制度透明，是保障AI真正服务于人类共同智慧未来的必经之路。
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