大模型非终点，实为一次倒退，性能建模，才是应再度回归的方向

“锱铢较量，亦显盈亏之道；毫末疏忽，终酿覆辙之鉴。” 此言，于今之巨构模型狂潮，岂非别有一番况味？

且容鄙人叨叨这沸反盈天的AI巨构，着实煊赫一时。诸如ChatGPT、文心一言之属，若拒斥智械，几若弃舟登陆，为时代所抛掷。宛若昔年灵图手机乍现，谁复恋栈诺基亚板砖乎？

然则，此物果真臻于至善？且不说那排队痼疾，于彼处皆令人蹙额顿首。朝夕赴工，候于升降之厢；午后朵颐，伫于席位之侧；薄暮归家，滞于公共之乘。敢问，此列队之由来为何？归根结底，盖因资源之匮乏也。

越百年前，有位唤作Erlang之士，便殚精竭虑于此事。彼欲知，需几许电话线路，方能保民庶皆可拨通音讯。伊算来算去，察觉可用一参量，以度量全盘系统之“负荷”。负荷既剧，则列队愈长，音讯遭拒之几率亦增。此套理论，至今犹用不废。银行客卿、病院挂号，咸赖其佑。

列队论，听之甚觉芜杂，实则精髓不过一句：资源有涯，需求无垠。欲解列队之艰，非增殖资源，即优化资源之分配。机场安检、铁路调遣、病院分诊，骨子里皆为列队之网。众人所系者，乃“响应时延”，可否速速轮至己身。运营者所系者，乃“利用率”，人可曾虚掷、器可曾闲置。由是，引出一方概念：效能建模。

早岁时节，系统简朴，模型亦简。一条队伍，一扇服务之牖，用个M/M/1模型便可了事。然则，人非机械也。人会踟蹰，会放弃，会僭越，会结党而来。寻常列队论，压根无法措置此类情状。

迨至多资源之繁复系统，益发棘手。譬如机场安检，篮筐乃资源，X光机乃资源，职员亦乃资源。人非排完一队便走，尚需分流、合流、同步。届时，经典模型便偃旗息鼓矣。

奈何？计算机鸿儒遂创制“过程代数”。此物，无需一线列队矣，而以一类“编程之语”来描述系统之各部如何协同。宛若编码般撰写模型，继而以软件一键生成马尔科夫链，求解之。此套新模型之骁悍之处在于，伊可精细操控每一资源之行止，将资源奉为“第一公民”而建模。

此套工具，于欧罗巴彼方颇受青睐。自比利时运河调遣，至法兰西3G网络布点，再至亚平宁公交车内传感器之数据传输效能，皆可藉之而优化。甚或连细胞之内之蛋白质循环，亦始用此套法门剖析之。蛋白质乃资源，反应乃任务，细胞乃系统。

然则，风向骤变。众人皆趋之若鹜于AI巨构模型。训化一具巨构，需耗几何？数百张GPU卡驰骋一月，耗电量以千吨碳排放计。推理一回，能耗乃谷歌搜索之百倍。尤为离谱者，众人竟觉此乃常态。

缘何？盖因现下所较者乃“榜单表现”，孰之准确率高，孰能多答对几道选择题。至于耗用几许电、焚烧几许钱，压根无人挂怀。能效既不顾，资源便可肆意堆砌。数据爆炸，参数膨胀，模型日渐庞大，似觉愈大愈具“统治力”。

然则，总有人无甚资源也。譬如DeepSeek，伊乃被迫节省，结果反倒更胜一筹。于相同任务之上，伊较之GPT廉价甚多，运转愈速，且答之更准。

枢机何在？非魔法，乃调遣也。更善之并行构造，更寡之浪费，更紧凑之架构。资源用之更慧黠。此岂非效能建模之思路乎？

是以，是否应回眸顾盼先贤之睿智？Erlang彼套百年前之公式，告诫我等：资源非免费，列队非例外，乃规则也。愈是拥挤之未来，愈需洞悉如何令资源流转起来。系统非靠堆砌而成，乃靠“算”而出也。

巨构模型固然紧要，然伊非解决诸般问题之万应灵药。一味追逐模型之大小，漠视资源之效能，宛若盖楼只管往高处盖，不顾地基之牢固。终将，或为一场空也。

我等所需者，乃更慧黠之算法，更高效之架构，更合理之资源分配。效能建模，或许方为该重新回归之方向。勿忘，真正之创举，非一味逐浪随波，乃以更寡之资源，解决更多之问题。若是，方能令科技真正服务于人，而非沦为资源消耗之怪兽。