Money is all you need
“不需要 Attention，不需要数据，不需要理解，更不需要常识。只要你够有钱——Money is all you need.”
一、序章：从理论到钞能力
AI 从前是数学家的花园、程序员的游戏场，如今却逐渐变成 VC 与企业家的战场。
量子计算亦然：几百页的理论推导和稀疏纠错图谱还没落地，一纸融资计划就能估值百亿美金。
科学家再无必要理解，只需采购 10,000 块 H100，挂上“AGI 即将诞生”，即可出货。
二、训练逻辑：参数百万，金钱千万
我们来定义现代科研的损失函数：
1 | L = \frac{1}{\text{Budget}} \cdot \left( \text{Citation} + \lambda \cdot \text{Hype}^2 \right) |
在该函数中，预算越大，loss 越低——只需“堆钱”，不需“调参”。
研究者不再调节梯度下降，而是在会议室中讨论 AWS Spot 实例打几折，或争夺 TSMC 的先进产能配额。
三、量子计算：“叠词”带你飞
“噪声中容忍错误的近似模拟的类量子退相干多体纠缠自适应演化优化加速器网络”。
你不需要听懂这句话，审稿人也不需要。
只要它长、它量子、它能配图和调色，一篇 paper 就能进入《Science》封面候选，配上一行文案：
“我们提出了一种首个实用级近量子生成建模平台。”（N=4）
四、数据是石油，GPU 是新地球
当我们说 “Data is the new oil”，并不是隐喻。数据在 AI 世界中，已经具备了类似石油的地缘属性：
- 有人偷抓网页，有人垄断语料；
- 有人卷 C4 数据集，有人圈地开源许可证；
- 有人藏着法语金融领域数据，不告诉你模型其实训练过；
而你，还在问「为什么我的模型不泛化」？
答案很简单：你不够有钱。
五、结语：下一代 AI，将由美元训练
下一代 AI 并不会更聪明，它只会更贵、更大、更难以复制。它将成为科技寡头的壁垒、政策谈判的筹码、国家算力的象征。
在这个时代，我们终于理解了那个古老命题的变体：
Intelligence is emergent.
But Money — money is fundamental.
📝 作者注：
本文纯属讽刺，请勿上纲上线。本人亦曾被金钱香气短暂迷惑，也曾为申请 30 张 A100 写过极其“前瞻性”的 proposal。吾等虽无钞能力，但犹有“讽”能力。