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2024-05-31 08:25

AI后续发展的七个阶段与造富机会

本文来自微信公众号:琢磨事(ID:zuomoshi),作者:老李话一三,题图来自:视觉中国

文章摘要
本文探讨了AI后续发展的七个阶段以及相应的造富机会,分析了历史性机会的排布和影响因素。

• 💡 分析了AI发展历程中的不同阶段,从底层基础设施到新工种的出现

• 🌐 探讨了AI的历史性机会和未来可能出现的平台型应用

• 💰 强调了AI技术的颠覆性和对计算模式的本质性改变带来的挑战和机遇

工业革命就注定会有钢铁、石油、铁路巨头。互联网也注定会有搜索、电商、即时通讯。历史性变革催生历史性机会,而这种历史性机会往往内置技术的特征。技术特征决定了机会是什么,甚至也决定了机会的先后。


如果我们认为AI是历史性变革,那什么是AI背后的历史性机会呢?这种历史性机会又会如何排布?所谓不谋全局者不足谋一域,在这篇文章里,我们拔高到上帝视角,尝试对AI的历史性机会进行预测。


上世纪五十年代到现在,如果要提炼,走过的路程大致是:


  • 市值千亿美金量级


1.  底层基础设施萌芽:硅谷八叛徒那个年代做的芯片等,最终酝酿出的就是Intel这种峰值3000亿美金(2000年)的芯片公司。


2.  底层基础设施确立(硬):电脑、操作系统铺开。Wintel联盟,让产业形成了芯片和系统为核心的控制点,PC服务器反倒是配套的局面。互联网则是思科(后面是华为等)提供网络基础设施。


  • 市值2万亿美金量级


3.  底层基础设施确立(软,系统级平台):微软控制力达到历史峰值,2000年达到“那时候”的5000亿美金。开源的Linux把云服务的操作系统切走了。后来的云计算是一部分互联网基础设施。


(2000年微软的股票价格和市盈率)


苹果很另类是软硬融合的系统级平台,但这非常依赖乔布斯这种另类的人。


  • 市值千亿美金量级


4. 垂域型应用出现: SAP、Office、搜索等。千亿美金及以上市值的公司。


  • 市值万亿美金量级


5. 平台型应用出现(应用级平台)电商、即时通讯、短视频等。


  • 市值十亿美金量级


6.  新工种出现:主播、淘宝店主、滴滴司机。比如MCN等。


  • 市值百亿美金量级


7. 周边的工具: 安全等。


总结来看,就是底层基础设施催生系统型平台,而底层基础设施成熟后催生巨型应用和应用型平台,应用型平台催生新的工种。


AI的脉络什么样?


AI构建了一种新的计算模式,它从底层到上层都与过去的计算机和互联网是并行的,虽然很多时候会交叉。但就像互联网也用计算机一样,两者要分开看,但底层的脉络反倒是可以互相参照的。


我们还是用同样的思考框架来看AI:


  • 潜在2万亿美金量级


1. 底层基础设施(硬,英伟达实际上是软硬融合的系统级平台):英伟达GPU+CUDA。与过去的纯粹芯片并不完全一样,而是融合部分操作系统的职责。英伟达走在了所有人的前面,成为2万亿美金以上的公司。但不要忘记这是几十年努力的结果,不是微信这种快速崛起式的成功。


(2024-5-29 英伟达股票,市值全球前五)


2. 底层基础设施(软,系统级平台) 大模型公司正在形成。OpenAI看来会占据一个位置,其它的还不明朗。


会不会出个类似苹果那样的软硬融合的机器人公司呢?一个是很遥远,一个也是不确定性太大,先不讨论了。


  • 潜在千亿美金量级


3. 垂域型应用:Copilot是在这一类里面。Copilot每年收入超过100亿美金,单独拆分的话估计很快会过千亿美金市值。


  • 潜在万亿美金量级


4. 平台型应用(应用级平台)还没影儿,但不能假设OpenAI把这个都做了。可以想象互联网的各种应用要基于AI重构,税务、企业、制药等会出现新的应用。千亿美金以上的AI公司。最简单的形式,拥有大量《Her》也可以成为平台。可能有自研模型,也可能没有。和过去的应用不一样,这种应用有可能是软硬融合的,外部同时管理大量设备,比如一个中心+N个AR眼镜。


  • 潜在十亿美金量级


5. 新工种出现:比如真是《Her》这样的平台,那陪聊天服务中真人也会有个特殊位置。


  • 潜在百亿美金量级


6. 周边的工具:这个会一直有,小工具估计到不了这个规模,但同样的安全类工具等还是可以的。和过去不一样的是,还可能出现一些顶着Agent名义的工具人平台。过去是需要雇佣人的情景,现在直接雇佣“工具人”。


说AI是单纯的赋能,颠覆性不强,应该是错的。


恰好相反,所有过去的技术的颠覆性可能都不如AI的一半。(同携程梁建章“AI影响不如互联网”的观点正好相反。)


这个是从人的角度进行考量,但它确实因为纵深太夸张,启动非常费劲,节奏也慢很多。


基础设施成熟后,真能进入应用阶段一下子增速就会快起来。


微软从成立到峰值花了30年,Google就不用,大概也就10年。这次的英伟达也差不多用了30年。偏硬科技的基础设施所对应的游戏规则和应用的游戏规则差别很大。


颠覆性何来?


这种颠覆性来自于计算模式的本质性变化。


过去的计算模式是CPU(包括电脑、服务器等)提供算力,程序员提供智能,互联网加持应用范围和可能性。



AI的计算模式是GPU提供算力,大模型提供智能,程序员负责缝合,互联网继续加持应用范围。



别看主要是谁提供智能这一点变化,实际上作用到应用上是天壤之别。


这导致在“到底能干什么,怎么干”上发生本质性变化。


在程序员提供智能的时候,再怎么努力也只能是在各种领域做“辅助驾驶”。并且“辅助驾驶”的范围非常限定,领域一复杂它就搞不定了。别看能运作抖音这种大型平台,但它后面需要的智能复杂度还不如管理一个200人的公司。


大模型提供的时代就可以在各种领域做“自动驾驶”,并且让“辅助驾驶”的深度也完全不一样。Copilot这种“辅助驾驶”工具和过去的Office助手相比,影响深度根本不在一个量级。


所有领域的“自动驾驶”,就是所有领域的超级自动化(Copilot VS Autopilot)


因为是计算模式的本质性改变,必然会导致基础设施上面的应用形态彻底改变。


从智能音箱这种产品我们应该能感受到,它和过去的APP不是一个事儿。


根子还是在智能的程度。


低智能、低信息量的前提下,最合适的吞吐信息的方式一定是分类。


菜单、按钮、网页导航等全是分类。整个图形用户界面交互的基础就是分类。


在高智能、全范围信息量的前提下,最合适的吞吐信息的方式会变成对话。智能体负责分类并折叠了它。


在过去,分类到对话最明显的例子是雅虎的导航到搜索引擎。这是最原始版本的信息消费升级,从纯粹分类到搜索框的类似对话。


现在恐怕所有的领域全部要重来,并且深度远超以往。


真正的挑战


真独立打穿这样一条产业,核心的挑战是什么呢?(也不可能再像过去那样了,这次是需要独立跑起来。)


核心的不是资源而是场域。不妨先简单地把场域理解成一种体现价值体系的环境。


我们假设资源足够,那看下这两种环境里,能打穿上面这条路么?


璩女士的婆婆论里面能打穿上面那条路么?


你辞职啊,我秒批。


我为什么要考虑员工的家庭,我又不是你婆婆,也不是你妈妈。


你可以不用承担重要的工作,但涨薪的时候就没有你什么事。


东哥的兄弟宇宙里能打穿上面那条路么?


如果你业绩好,你可以永远不需要去加班加点,公司永远是爱你的,永远给你非常好的收入待遇。如果你业绩没那么好,只达到了平均水平,你只要拼搏,公司永远不会辞退你。但是业绩不好,又从来不拼搏的人,这家公司永远不能容忍,一个公司都不能容忍,会逐步通过各种手段全部淘汰出局。


我也知道每个人生活的选择不一样。我们也有员工更喜欢享受生活,生活第一,事业/工作第二,不想拼,我能理解。这没有错,但我只能说,你不是我们的兄弟,是路人。什么叫路人?就是你既不是我的朋友,也不是我的兄弟,也不是我的敌人。我们不应该共事,因为你的存在会让我们在拼搏的兄弟们的利益严重受损,对他们严重不公平。


这点别的文章里面提过多次,没钱肯定不行,但有钱了也不一定行。


固然很多团队没拿到钱,但就AI来说,本质上资本是稀缺还是过剩呢?我的判断是过剩。


真要从苦不苦、想想长征两万五的角度,对一个会产生颠覆的领域而言,其它方面的条件其实也没那么差。


大家对市场其实是舍得投巨资的,比如大模型价格战。


花的钱并不会少。不说大模型的价格战,过去智能音箱上花出去的钱应该也够做好几个ChatGPT了。


但研发它不单是个砸钱的过程,没见富二代出山砸钱拍的很多电影,评分五分都没有。


价格战等是个加速手段,但现在的问题是车还不行。


这个根子的不匹配会导致基础设施的缺位,除了开源Windows这种系统,估计也是长期隔离状态,反过来就会导致AI的智能长期不高,拖慢整个发展进程。


小结


AI确实到了比较危险的时候。一方面是整个通路还不通,一方面是已经聚集了能聚集的大量资源。如果弹药用尽了,还是商业不闭环,那还真就抓瞎了。所谓知止而后有定,在怀疑和沮丧太多的时候,开脑洞看下产业后续发展的脉络,可能也不是坏事。(其实这篇文章的通篇观点,同金沙江朱啸虎朱总的关于AI的观点也正好相反。)


本文来自微信公众号:琢磨事(ID:zuomoshi),作者:老李话一三

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