當(dāng)前最火熱的領(lǐng)域要屬AI了，甚至不少人認(rèn)為AI已經(jīng)走上了發(fā)展的快車道。不過從作者的角度，當(dāng)前的AI領(lǐng)域頂多只能是到80度，一個水要開還沒開的節(jié)點。

大模型出現(xiàn)以來，整個行業(yè)的資金循環(huán)模式是什么樣子呢？投資注入大模型公司，大模型公司買卡注入英偉達(dá)。這正是過去十年間AI典型的非良性循環(huán)，但與上次不同的是，這次確實正在一點點擺脫此前十幾年間的慣性?，F(xiàn)在我們處在什么位置呢？

水溫80度，正是一個水要開還沒開的節(jié)點。

一、靠預(yù)期支撐的AI經(jīng)濟(jì)循環(huán)

產(chǎn)業(yè)是否良性發(fā)展關(guān)鍵在于循環(huán)，泡沫不泡沫的其實并不關(guān)鍵，核心是現(xiàn)實要能夠匹配的上快速膨脹的預(yù)期。

在這點上互聯(lián)網(wǎng)的表現(xiàn)要比AI好的多?；ヂ?lián)網(wǎng)2000年的泡沫之后，在極短是時間就恢復(fù)過來，并且迅速再出發(fā)，在電商等領(lǐng)域形成了技術(shù)到應(yīng)用到社會場景中創(chuàng)造價值的閉環(huán)，促成了互聯(lián)網(wǎng)的第一次繁榮。

AI則不行，AI預(yù)期上升速度比什么都快，但認(rèn)識到現(xiàn)實無法呼應(yīng)則很慢。所以一個泡沫周期動輒10年起。

2010年以來，到現(xiàn)在為止，AI行業(yè)一直主要是靠預(yù)期在支撐。支撐點的核心是論文和技術(shù)。

靠預(yù)期支撐的產(chǎn)業(yè)典型特征是：如果全產(chǎn)業(yè)鏈核算一定虧損，核心靠風(fēng)險資本。

AI整個行業(yè)的分工并沒有徹底展開，我們可以抽取幾個有代表性的點來看下這個特征。

基礎(chǔ)設(shè)施（英偉達(dá)）– 算法公司（OpenAI）– AI應(yīng)用 — 周邊（媒體等）

然后我們很容易發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)資金循環(huán)是算法公司、AI應(yīng)用公司獲取融資，然后大部分注入基礎(chǔ)設(shè)施公司，少部分注入周邊。

在上個10年里，還有一部分被注入到了應(yīng)用的場景里面，也就是最應(yīng)該產(chǎn)生價值獲取利潤的地方，反倒是成為消耗利潤點的節(jié)點。

這是一種被喂養(yǎng)的模式，肯定非良性的，如果真做整個產(chǎn)業(yè)鏈核算也肯定虧損。

英偉達(dá)的利潤能補上所有其它AI公司的虧損額么？

不是說完全不賺錢，而是那部分實在沒上面說的多。

二、水溫80度和這次不一樣

過去十幾年間大家一直在和這怪圈奮斗，包括我自己和一些我比較熟悉的朋友。

顯然這并不成功。

并且很容易干成唐吉坷德干風(fēng)車的悲壯與狗血韓劇的復(fù)合體。

那為什么可以說這次不一樣呢？

這還不是那個科學(xué)家或者大牛說什么。

因為大家一直都在說，甚至人都沒變過，實在是不能成為產(chǎn)業(yè)判斷的基礎(chǔ)。

核心原因是AI產(chǎn)品收入增加了，這是不能騙人的。

最典型的就是微軟的Copilot。

這個產(chǎn)品在一年間產(chǎn)品收入幾乎是拉著直線上升（還不是什么指數(shù)曲線）。

2023年，120億美金，占Windows收入的一半還多。

我們從來沒有過這么成功的AI主導(dǎo)的產(chǎn)品。

前十年最成功的產(chǎn)品是智能音箱，但整個行業(yè)的規(guī)模差不多與這一個產(chǎn)品相當(dāng)。

（這種分析統(tǒng)計并不那么準(zhǔn)，但大致數(shù)量級是差不多的）

這兩個產(chǎn)品碰巧可以用來比較有兩個原因：

一個是他們本質(zhì)上是一種東西，只不過一個更通用，一個更垂直。

一個到現(xiàn)在為止它們差不多是可以代表兩階段AI的成功產(chǎn)品。（智能音箱是可以收支平衡的）

然后從結(jié)果上可以看到這種差異：

一個從2014年開始努力10年全行業(yè)的規(guī)模等于另外一個1年多的結(jié)果。并且一個是軟件一個是軟硬融合的。

這種比較沒印象也就算了，有印象之后你就很難不覺得這次不一樣。

關(guān)鍵是Copilot這種模式是可擴(kuò)展到不同行業(yè)的。

只不過我們現(xiàn)在處在海峽里面，真要擴(kuò)展到無垠大海還需要很多的四處鑿穿。

三、藍(lán)海的海峽

未來成功的AI產(chǎn)品什么樣，大致形態(tài)已經(jīng)比較清楚了。

從智能音箱到Copilot這兩個成功的AI產(chǎn)品上已經(jīng)能看的足夠的產(chǎn)品特征。

過去我們總是用助手來籠統(tǒng)的概括這類產(chǎn)品。

這不太好，因為看不出本質(zhì)特征。

這種產(chǎn)品更適合叫角色機器人。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品以功能為中心，AI產(chǎn)品以角色為中心。

角色代表了在特定經(jīng)濟(jì)體系下的價值，現(xiàn)在可以和人類比，但接下來肯定是重新定義的各種角色。

機器人則強調(diào)擬人的助理特性。

這種角色機器人可能有物理形態(tài)也可能沒有。

而按級別分則正好是Copilot和Autopilot，對應(yīng)一個半自動一個全自動。

智能音箱和Copilot顯然都是半自動的角色機器人，全自動的產(chǎn)品暫時只看到一些Demo。

而即使是半自動的產(chǎn)品，也并不是所有領(lǐng)域馬上可以鋪開，這中間需要判斷角色本身和大模型的智商程度。關(guān)于這點過去我寫了一個系列文章，參見：AI的脈絡(luò)：非共識時刻的認(rèn)知價值。

在鑿穿海峽的過程里，我們會陸續(xù)發(fā)現(xiàn)過去智能音箱時代探討的一系列產(chǎn)品陸續(xù)有些能夠成立了，雖然也還是少數(shù)。比如：媽媽講故事的專有產(chǎn)品，類似VIPKID的虛擬英語外教等。

四、吞噬器

每一個穿過海峽走到藍(lán)海里面的產(chǎn)品還會具有一個附加特征：吞噬器。

這種產(chǎn)品的成立都潛在會把相關(guān)功能折疊到對應(yīng)角色機器人的后面。

舉兩個例子：

Copilot如果用的越來越多，那Office有些功能就肯定會被折疊到它后面，搜索也類似。

智能音箱如果成立，那我們?nèi)粘５暮芏嘈畔⑾M就也會折疊到它后面，比如音樂…。它的核心是它自己獨立創(chuàng)造的價值太小，總是需要在聚合或者連接別人的過程里面創(chuàng)造價值。這就導(dǎo)致產(chǎn)品自身很薄弱。

這不影響這類產(chǎn)品的本質(zhì)，一旦成功就會成為吞噬器。

吞掉過去按功能劃分出來的各種產(chǎn)品，并以某種角色機器人的面目走回到大家面前來。

互聯(lián)網(wǎng)以功能為代表，而AI以角色為中心。角色最終會吞噬功能，并且引發(fā)產(chǎn)業(yè)的重構(gòu)。

五、間斷平衡

我們在各色發(fā)布會上花的精力有點多，但顯然的它們還是一些商業(yè)行為?，F(xiàn)在水溫突破80度的關(guān)鍵其實不是改善型的發(fā)布，而是還需要一次跳越。

2010年前后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于以前算法是一次跳越。

2022年GPT相對于過去CNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一次跳越。

我們現(xiàn)在在消化這次跳越的后果，但這次跳越后只有小的改善其實不夠的。

我對此的判斷是如果只是消化這種紅利，那水溫很難到100。

參見：AI的進(jìn)化：從間斷平衡到終極復(fù)制

六、尋找自己的那粒珍珠

AI在這個時間點很有意思的事就是各種混雜，科學(xué)家做企業(yè)家的事，企業(yè)家也按科學(xué)家的角色進(jìn)行思考。

有人覺得AGI會來就會有人覺得AGI不可能。

有人覺得AI比互聯(lián)網(wǎng)影響大就會有人覺得AI影響不如互聯(lián)網(wǎng)。

當(dāng)現(xiàn)實錨點沒確立的時候，這種爭論也注定不會消停。

這時候很關(guān)鍵的是什么呢？

是尋找到屬于自己的智慧之珠，而就像珍珠一樣智慧之珠雖然最終是一套自洽的體系，但必有一個最小的內(nèi)核。這個內(nèi)核可能沒那么好看，甚至是砂礫，但必須要有，否則在它之上不停的澆灌就會無所依憑。