$光迅科技(SZ002281)$  从目前各大实验室的实际情况看也是，OpenAI、Anthropic至今仍处于缺卡状态，相信幻方也是。看训练算力是否下降，不应该只看某代模型某次训练这种切面，而应该从“总量”以及“自上而下”去看，这些实验室的训练算力总需求是下降了吗？反而一直在上升。预训练的经济效益下降，那就把卡挪给RL post train，发现模型实现同等提升所需卡减少了，那就减少投入了吗？不会，真实逻辑应该是：榨干同等算力去攫取10倍收益。就比如o1的训练成本远超GPT-4，而o3的训练成本大概率远超o1。从前沿探索角度看，训练所需算力只会越来越多。应用生态越繁荣，只会让训练投入的支付能力更强；而算力通缩，只会让同等投入买到更多训练Flops。就好比幻方这次发布的模型，依然是LLM路线下，将MoE压榨到了极致。但相信幻方自己的推理模型r1（对标o1）也在探索r2/r3，这显然需要更多算力。而r2/r3训完，又被用来消耗大量算力为deepseek v4合成数据。发现没，pre-train scaling、RL scaling、test-time compute scaling三条线甚至还有正反馈。因此，只会在可获得最大资源的前提下，用最高效的算法/工程手段，压榨出最大的模型能力提升。而不会因为效率提升而减少投入，个人认为这是个伪逻辑。目前两层仓，继续杀吧，我等着捡筹码到4.5层仓锁半年