智東西（公眾號(hào)：zhidxcom）
作者 | 汪越
編輯 | 心緣
智東西11月27日?qǐng)?bào)道，11月21日，在Slush 2024大會(huì)上，頂級(jí)風(fēng)投a16z前合伙人、美國(guó)知名獨(dú)立分析師Benedict Evans發(fā)表了題為《AI吃掉世界（AI Eats the World）》的年度觀察演講，談到生成式AI正在從當(dāng)前的“炒作周期”邁向?qū)嵸|(zhì)性發(fā)展，真正的生產(chǎn)力高峰預(yù)計(jì)將在幾年后顯現(xiàn)。
Evans說(shuō)，雖然生成式AI的估值急劇攀升，但當(dāng)前行業(yè)仍處于高期待和高估值的階段，技術(shù)的廣泛應(yīng)用與實(shí)際價(jià)值尚需時(shí)間。他談道，生成式AI將經(jīng)歷四個(gè)階段：從最初的驚奇到智能功能，再到自動(dòng)化，最終成為像普通軟件一樣普及的基礎(chǔ)性技術(shù)，融入日常生活。
此外，AI行業(yè)的資本支出正在從單純的軟件開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以支撐AI產(chǎn)品的擴(kuò)展和長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)。這一轉(zhuǎn)變反映了企業(yè)日益加劇的FOMO（錯(cuò)失恐懼癥）情緒，許多公司急于跟進(jìn)AI浪潮，投入巨資以避免被淘汰。
Evans還談道，AI模型的快速迭代和成本下降將是推動(dòng)市場(chǎng)發(fā)展的關(guān)鍵因素。OpenAI通過(guò)技術(shù)優(yōu)化將模型訓(xùn)練成本降低了90%，Meta和蘋(píng)果通過(guò)開(kāi)源和邊緣計(jì)算等策略，加速AI技術(shù)的普及與多元化應(yīng)用。他預(yù)測(cè)，未來(lái)AI模型將每幾周迭代一次，推動(dòng)行業(yè)持續(xù)推出更高效的模型。
隨著生成式AI逐步從創(chuàng)新工具轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)性技術(shù)，它正在推動(dòng)效率提升和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。雖然是否能完全取代傳統(tǒng)工作流程仍有不確定性，但AI在業(yè)務(wù)中的核心地位已日益形成，成為行業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。
一、OpenAI兩年走過(guò)微軟20年的路，AI還處于炒作周期
Evans在演講中提到要理解當(dāng)前AI技術(shù)的進(jìn)展，可以從前微軟CEO比爾蓋茨18個(gè)月前的一句話開(kāi)始。蓋茨曾說(shuō)，他的職業(yè)生涯中只見(jiàn)過(guò)兩次革命性變化：圖形用戶界面（GUI）和ChatGPT。
微軟花了約20年才達(dá)到1500億美元的市值，而OpenAI僅用不到兩年的時(shí)間就達(dá)到了近1600億美元的估值，這意味著AI新技術(shù)在行業(yè)中的采納速度前所未有。
Evans提到生成式AI正處在一個(gè)高估值、高期待的階段。ChatGPT等工具迅速吸引了全球關(guān)注，但技術(shù)成熟與廣泛應(yīng)用之間的距離可能還很遠(yuǎn)。根據(jù)他使用ChatGPT繪制的技術(shù)炒作周期圖，AI技術(shù)要達(dá)到其生產(chǎn)力高峰仍需時(shí)間，真正的價(jià)值或許要數(shù)年后才會(huì)顯現(xiàn)。
▲炒作周期圖示
不過(guò)，科技發(fā)展總是在每隔10至15年出現(xiàn)一次新的技術(shù)浪潮。從20世紀(jì)中期的主框架計(jì)算機(jī)，到個(gè)人電腦（PC）的普及，再到互聯(lián)網(wǎng)的興起，以及智能手機(jī)的廣泛應(yīng)用。Evans說(shuō)，如果從更宏觀的視角來(lái)看，生成式AI有望成為下一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，推動(dòng)未來(lái)10至15年的科技創(chuàng)新、投資熱潮與行業(yè)變革。
然而，當(dāng)前AI行業(yè)面臨一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練效果開(kāi)始趨于飽和，速度放緩，行業(yè)內(nèi)普遍質(zhì)疑Scaling Law是否仍然適用。
針對(duì)生成式AI，業(yè)內(nèi)存在兩種截然不同的觀點(diǎn)。一方認(rèn)為，大語(yǔ)言模型的擴(kuò)展性可能達(dá)到極限，未來(lái)突破的空間有限；另一方則認(rèn)為，模型的擴(kuò)展?jié)摿缀跏菬o(wú)限的，未來(lái)可能發(fā)展成全能工具。目前，這兩種觀點(diǎn)尚未得到充分驗(yàn)證，也未形成廣泛共識(shí)。
▲大語(yǔ)言模型擴(kuò)展問(wèn)題
二、FOMO情緒嚴(yán)重，AI資本支出達(dá)千億美元
在硅谷，F(xiàn)OMO（錯(cuò)失恐懼癥）是一種普遍現(xiàn)象，AI行業(yè)尤為突出。許多公司害怕錯(cuò)過(guò)AI浪潮，因此不惜重金投資。Evans談道，目前行業(yè)投資熱潮與巨額資本支出的背后，是對(duì)未來(lái)發(fā)展的不確定性和競(jìng)爭(zhēng)壓力。
▲谷歌母公司Alphabet投資者關(guān)系新聞
例如，谷歌曾在2023年5月的內(nèi)部備忘錄中提到：“我們沒(méi)有護(hù)城河�！�2024年，AI大模型公司Anthropic預(yù)計(jì)其訓(xùn)練成本將達(dá)到50億至100億美元，而Meta的Llama 3.1模型訓(xùn)練需要投入約5億美元。
▲訓(xùn)練Meta Llama 3.1 SOTA模型預(yù)測(cè)算力/資本密集度
微軟、谷歌、亞馬遜和Meta這四大科技巨頭的資本支出預(yù)計(jì)在2024年超過(guò)2000億美元，比去年增加了近1000億美元，并計(jì)劃在2025年進(jìn)一步增長(zhǎng)。AI行業(yè)的資本支出正從單純的軟件開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，支撐AI產(chǎn)品的擴(kuò)展和運(yùn)行。
▲AI資本支出Top 4企業(yè)
三、AI模型成本急劇下降，產(chǎn)品商業(yè)化路徑多樣
生成式AI的一個(gè)核心挑戰(zhàn)是成本。與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的低邊際成本不同，生成式AI的運(yùn)作需要大量計(jì)算資源支持。AI技術(shù)的快速進(jìn)步不僅在于性能的提升，也在于成本的下降。
OpenAI通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)中心和提高效率，將模型訓(xùn)練成本降低了至少90%。
▲OpenAI模型質(zhì)量與支出變化
與此同時(shí)，市場(chǎng)上出現(xiàn)了越來(lái)越多性價(jià)比高的模型，用戶可以根據(jù)需求選擇性能最優(yōu)或成本最低的方案。Meta通過(guò)開(kāi)源策略大幅降低了AI模型的門(mén)檻，蘋(píng)果依托高性能的邊緣計(jì)算設(shè)備，推動(dòng)AI在終端設(shè)備上的普及。
▲模型質(zhì)量與支出對(duì)比
隨著AI模型的逐漸商品化，不同企業(yè)通過(guò)不同的商業(yè)模式推動(dòng)市場(chǎng)擴(kuò)展。Meta免費(fèi)開(kāi)源模型，蘋(píng)果則通過(guò)高效的邊緣計(jì)算將AI技術(shù)融入到消費(fèi)者產(chǎn)品中。這種“好、快、便宜”的趨勢(shì)，預(yù)示著AI技術(shù)在未來(lái)幾年的市場(chǎng)將更加多元化和靈活。
▲模型性價(jià)比比較
此外，Evans談道，AI模型快速迭代的趨勢(shì)預(yù)計(jì)將在未來(lái)一年持續(xù)主導(dǎo)市場(chǎng)，每隔幾周就會(huì)出現(xiàn)更加高效的新模型。從2023年到2024年，市場(chǎng)見(jiàn)證了高性能模型的爆發(fā)，這不僅加速了AI技術(shù)的普及，也對(duì)模型開(kāi)發(fā)成本提出了更高要求。高性價(jià)比模型正重塑行業(yè)格局，推動(dòng)更多企業(yè)采納生成式AI技術(shù)。
▲2023-2024年AI模型爆發(fā)
四、AI應(yīng)用普及，企業(yè)采用率不斷提升
生成式AI的應(yīng)用已逐步走向企業(yè)級(jí)市場(chǎng)。許多公司，尤其是在軟件開(kāi)發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，開(kāi)始將生成式AI技術(shù)集成到現(xiàn)有業(yè)務(wù)中，實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化和效率提升。根據(jù)埃森哲的報(bào)告，2024年，其生成式AI相關(guān)業(yè)務(wù)已經(jīng)達(dá)到了每季度10億美元的規(guī)模。
▲埃森哲生成式AI工具采用規(guī)模
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，企業(yè)不僅改變了運(yùn)營(yíng)方式，還開(kāi)始創(chuàng)造新產(chǎn)品、提出新想法。初創(chuàng)公司也在積極參與AI的應(yīng)用創(chuàng)新，很多公司正在押注生成式AI將成為未來(lái)的核心技術(shù)。
例如，Y Combinator在2024年投資了大量AI初創(chuàng)公司，押注這些公司將推動(dòng)生成式AI技術(shù)成為新的標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)造出更多的商業(yè)用例。
▲Y Combinator投資AI創(chuàng)企數(shù)量2024年大幅增長(zhǎng)
Evans說(shuō)，雖然許多企業(yè)正押注生成式AI成為下一個(gè)通用技術(shù)（如ChatGPT），但它是否能完全取代傳統(tǒng)工作流程仍需觀察。不過(guò)可以預(yù)見(jiàn)的是，隨著市場(chǎng)對(duì)技術(shù)需求的不斷增長(zhǎng)，生成式AI正逐步從一種創(chuàng)新工具轉(zhuǎn)變?yōu)橥苿?dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的基礎(chǔ)性技術(shù)。
五、AI未來(lái)將像軟件一樣融入日常
科技行業(yè)總是對(duì)未來(lái)充滿興奮。兩三年前，加密貨幣（Crypto）是熱議話題，雖然并非所有人都看好，但仍有人認(rèn)為它是未來(lái)的趨勢(shì)。除此之外，元宇宙（Metaverse）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）也曾是焦點(diǎn)。如今，所有的目光都聚焦于生成式AI。
Evans總結(jié)了AI的發(fā)展歷程，并將其劃分為四個(gè)階段：最初，AI因其驚艷的表現(xiàn)吸引注意；接著，它演變?yōu)椤爸悄堋惫δ埽缰悄芡扑]、智能排版、智能總結(jié)等；隨后，AI進(jìn)一步發(fā)展為“自動(dòng)”功能，能夠進(jìn)行自動(dòng)糾錯(cuò)和格式化；最終，它將成為日常生活的一部分，像普通軟件一樣融入人們的工作與生活。
▲AI未來(lái)將像軟件一樣
Evans將這些觀點(diǎn)結(jié)合起來(lái)，認(rèn)為生成式AI正朝著這一方向演進(jìn)。在過(guò)去18個(gè)月里，他與多家大型公司和組織進(jìn)行了廣泛交流，收到了大量關(guān)于AI的提問(wèn)。他認(rèn)為，所有關(guān)于生成式AI的問(wèn)題可以歸結(jié)為兩類(lèi)：
一類(lèi)是關(guān)于平臺(tái)轉(zhuǎn)移的，如“我們應(yīng)該從谷歌購(gòu)買(mǎi)嗎？”“谷歌會(huì)控制整個(gè)市場(chǎng)嗎？”“是否會(huì)有新的初創(chuàng)公司？”“我們需要自己的國(guó)家AI戰(zhàn)略嗎？”這些問(wèn)題讓他聯(lián)想到：“我們是否需要自己的國(guó)家SaaS戰(zhàn)略？”或“我們需要國(guó)家級(jí)SQL戰(zhàn)略嗎？”Evans說(shuō)，這些問(wèn)題更像是在討論平臺(tái)的轉(zhuǎn)移，而不是深入理解生成式AI的本質(zhì)。
另一類(lèi)則是關(guān)于技術(shù)的未知領(lǐng)域，比如：“模型的擴(kuò)展能走多遠(yuǎn)？”“錯(cuò)誤率會(huì)如何變化？”“現(xiàn)有數(shù)據(jù)是否足夠？”“這需要多少能源？”“我們是否能擁有自我持續(xù)訓(xùn)練的模型？”對(duì)這些問(wèn)題，Evans的回答是：“我不知道，但其他人也不知道。我們必須等待幾年才能找到答案。”
▲關(guān)于AI未來(lái)的兩種看法
結(jié)語(yǔ)：生成式AI只是技術(shù)演化的一個(gè)階段
在演講的最后，Evans提出了一個(gè)深刻的觀點(diǎn)：技術(shù)的本質(zhì)就是“機(jī)器尚未能做到的任何事情”。十年前，圖像識(shí)別被視為人工智能的代表，而如今，它已經(jīng)成為常見(jiàn)的軟件功能。同樣的道理也適用于語(yǔ)音識(shí)別、模式識(shí)別等技術(shù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，那些曾被視為“智能”的功能逐漸變得平凡。
未來(lái)，生成式AI可能會(huì)逐漸成為日常軟件的一部分，悄然融入到我們的工作、生活和決策中，推動(dòng)社會(huì)各領(lǐng)域的變革。
