AI競賽新賽道：從「算力軍備競賽」到「研究突破」

新創AI實驗室Flapping Airplanes獲1.8億美元種子輪融資，挑戰主流「擴展範式」，轉向長期研究導向。這對亞洲AI生態意味著什麼？

1.8億美元——這不只是一個融資數字，更是AI產業發展方向的重要信號。週三成立的AI研究實驗室「Flapping Airplanes」從Google Ventures、Sequoia、Index等頂級投資機構獲得這筆種子輪資金，目標是開發更節省數據的大型模型訓練方法。

但真正值得關注的，是這家公司代表的思維轉變：從「算力至上」轉向「研究突破」的全新範式。

兩種範式的根本分歧

Sequoia合夥人David Cahn將當前AI產業分為兩大陣營。「擴展範式」主張將社會資源盡可能投入現有大語言模型的規模化，期望透過這種方式實現AGI（通用人工智能）。

「研究範式」則認為，距離AGI還需要2-3次關鍵研究突破，因此應該將資源分配給長期研究項目，特別是那些需要5-10年才能見效的項目。

Flapping Airplanes明確選擇了後者。與其追求計算集群規模，不如在時間維度上分散投注，願意押注那些單獨成功機率較低、但能集體擴展可能性探索空間的研究方向。

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這種範式轉換對亞洲AI生態具有深遠意義。長期以來，亞洲企業在AI領域往往被視為「追隨者」，主要專注於應用層面的創新。但研究導向的新範式可能為亞洲企業開闢新的競爭優勢。

台灣的半導體產業、韓國的記憶體技術、新加坡的金融科技——這些領域的成功都建立在長期研發投入和技術深耕之上。如果AI競爭從「資本密集」轉向「研究密集」，亞洲企業的技術積累和工程文化可能成為新的競爭優勢。

特別是在華人世界，「十年磨一劍」的文化傳統與這種長期研究導向不謀而合。相比於矽谷的快速迭代文化，亞洲企業在需要長期投入的基礎研究方面可能更有耐心。

Flapping Airplanes的成功融資也反映了創投界思維的變化。過去幾年，AI投資主要集中在「更大、更快」的擴展項目上，但現在投資人開始重新評估「研究不確定性」的價值。

這種轉變對亞洲創投生態特別重要。亞洲投資人往往更重視長期價值創造，相比於追求1-2年的快速回報，更願意支持5-10年的技術突破項目。

從地緣政治角度看，這種範式轉換也可能重新定義AI競爭的格局。如果競爭重點從「誰有更多算力」轉向「誰能實現更重要的研究突破」，那麼技術封鎖和供應鏈限制的影響可能會降低。

研究突破更多依賴人才和創意，而非純粹的硬體資源。這可能為那些在算力競賽中處於劣勢的地區提供新的機會。