10月3日，OpenAI官方宣布成功獲得66億美元（約合人民幣466.9億元）融資。本輪融資結束后，OpenAI估值突破了1500億美元。新一輪融資規(guī)模不小，然而卻只夠Open“燒”一年，其預計，今年營收可達37億美元，虧損幅度為50億美元。
此前，美國媒體The Information報道稱，通過對OpenAI的財務數(shù)據分析推測，OpenAI將于2029年實現(xiàn)盈利，屆時營收將達到1000億美元（約合人民幣7074.8億元），但在此之前OpenAI依然會存在較為嚴重的虧損，預測2026年虧損幅度將達到140億美元（約合人民幣990.5億元）。因此，OpenAI能年入千億美元的前提是它可以撐到2029年。
強如OpenAI都為生計發(fā)愁，AI大模型行業(yè)的競爭激烈可見一斑。繼23年的“百模大戰(zhàn)”后，24年行業(yè)終于紛紛意識到“應用落地”的重要性。然而技術從實驗室走向真實場景的路總是千折百繞，能夠熬到天明的企業(yè)注定是少數(shù)。到底有多少AI企業(yè)能夠活到天明？李彥宏的答案是：1%。
日前，中國AI大模型引領者百度創(chuàng)始人李彥宏再度敲響警鐘，在與《哈佛商業(yè)評論》英文版總編輯殷阿笛(Adi Ignatius)的對談節(jié)目中，他直言不諱地指出，生成式AI的技術泡沫不可避免，好在行業(yè)正在走向正軌。李彥宏預判，在AI擠泡沫階段，“那些無法滿足市場需求的偽創(chuàng)新將會被清洗掉，在這之后，有1%的企業(yè)將脫穎而出，繼續(xù)成長，為社會創(chuàng)造巨大價值?，F(xiàn)在，我們只是在經歷這個階段，這個行業(yè)比去年更冷靜，也更健康?！?/strong>
（圖源：哈佛商業(yè)評論《HBR Live：商業(yè)未來》）
從百模大戰(zhàn)到狂卷應用，AI泡沫不可避免
其實在2017年前后深度學習風靡時，網上就有不少關于“AI是否是泡沫”的討論，大模型時代關于AI是否泡沫的討論更加熱烈，悲觀的網友總結出“投錢——發(fā)展——收割——破滅——沉淀”的全套泡沫破裂流程，甚至預言生成式AI的泡沫將比歷史上任何一次技術浪潮掀起的泡沫都要大得多。
（圖源：知乎）
在ChatGPT橫空出世后，23年AI行業(yè)掀起大模型熱潮，僅僅是中國市場，就有上百個新玩家推出基礎大模型，與在AI大模型賽道耕耘多年的百度們PK，掀起“百模大戰(zhàn)”。然而其中擁有真功夫的玩家屈指可數(shù)，許多基礎大模型都是“趕鴨子上架”，底層技術靠套殼開源，市場存在靠刷榜跑分。
結果呢？雖然很多基礎大模型號稱超越了GPT4.0，然而在技術行家那卻很快漏了陷，甚至某家位列“大模型五虎”之一的獨角獸公司都被指“套殼”開源大模型。更嚴重的問題是，大多數(shù)基礎大模型都沒有真實用量，當時國內200多個大模型的調用量加起來還不如一個文心大模型多。
重復研發(fā)大模型對創(chuàng)業(yè)者是徒勞，對社會是巨大的研發(fā)、人才、算力資源浪費。24年，市場終于恢復冷靜，李彥宏關于“不卷模型卷應用”的呼吁被很多AI公司聽進去了，結果是做基礎大模型的銳減，做上層AI應用的多了，甚至比做基礎大模型的更多。然而，24年很多AI團隊做AI應用同樣卷錯了方向，核心就是存在李彥宏所說的“偽需求”問題。犯錯的不只是AI創(chuàng)業(yè)公司，很多AI巨頭甚至科技大廠都在試錯走彎路。
24年上半年，AI硬件成為AI大模型落地的一種形態(tài)。我在參加CES（國際消費電子展）、MWC（世界移動通信大會）時，看到最受關注的就是AI硬件新物種，Rabbit R1，AI Pin是其中代表。很多家電廠商做了AI大模型，甚至油煙機、燃氣灶都“吃上了大模型”，魅族干脆宣布將放棄手機業(yè)務，All in AI硬件。然而下半年AI硬件急轉直下，AI Pin更是遭遇了大規(guī)模退貨，原因是體驗糟糕。在9月的IFA（德國柏林消費電子展）上，AI硬件已不見蹤影。
（AI硬件新物種代表：AI Pin）
踏空的不只是AI硬件。許多AI軟件同樣被質疑“賣家秀”過于嚴重。用戶被虛假宣傳吸引購買會員后才發(fā)現(xiàn)，體驗與宣傳嚴重不符。為此，美國FTC甚至起訴了五家AI公司，原因就在于這些公司的宣傳與AI實際表現(xiàn)存在較大差異，其中一家被起訴的是名為DoNotPay的機器人律師服務公司，其宣稱“能夠提供媲美真人律師的服務”，結果卻是夸大其詞。
到了24年下半年，我們能夠明顯感受到，關于AI大模型泡沫的“預警”在增加，大模型行業(yè)在降溫。
在李彥宏發(fā)出警告前，行業(yè)正在出現(xiàn)越來越多冷靜的聲音與行動。比如蘋果研究員最近發(fā)布了一篇名為《理解大語言模型中數(shù)學推理局限性 》的論文，質疑大語言模型的數(shù)學推理能力，甚至認為大語言模型不具備真正的推理能力，放棄造車、戰(zhàn)略押注AI的蘋果甚至放棄了OpenAI的新一輪投資機會。
與此同時，AI大模型的投融資不再瘋狂。一些AI初創(chuàng)公司陷入經營困難，AI尖端人才與技術正在向巨頭集中，這是行業(yè)加速盤整的跡象。比如被譽為保險行業(yè)黑馬的InsurStaq.ai在運營一年后突然關閉，獨角獸企業(yè)Adept AI和Inflection則分別被亞馬遜和微軟挖成空殼公司。講求實效、注重應用的中國市場，AI創(chuàng)投市場的洗牌更激烈，鈦媒體統(tǒng)計數(shù)據顯示，2021年11月30日到2024年7月29日，中國有近8萬家AI相關公司處于注銷、停業(yè)、吊銷等狀態(tài)。
擠泡沫，終將加速技術大眾化的進程
從歷史上所有重大技術浪潮的發(fā)展進程來看，泡沫不可避免。
在與《哈佛商業(yè)評論》對談時，李彥宏就回顧了歷史上的技術浪潮中的“泡沫現(xiàn)象”：
“就像歷史上許多次技術浪潮一樣，在度過最初的興奮階段之后，泡沫不可避免。然后，當這項技術沒有達到最初興奮階段的高期望時，人們會感到失望。我們經歷過很多次類似的情況，比如90年代互聯(lián)網迅速發(fā)展時的巨大泡沫，在2000年3月，這個泡沫破裂了。在移動互聯(lián)網時期，類似情形再次發(fā)生。生成式AI的時代，我們也會經歷這一過程?！?/p>
關于技術浪潮的發(fā)展規(guī)律，知名咨詢機構高德納（Gartner）早在1995年就歸納出了“技術成熟度曲線”模型（Gartner Hype Cycle），這個模型認為，一門技術的發(fā)展要經歷五個階段：啟動期、泡沫期、低谷期、爬升期、高原期。
（圖源：Gartner）
在大模型剛爆發(fā)時，人類像祖先發(fā)現(xiàn)火種一樣，激動不已，AI的想象空間一下被打開了，然而，隨著媒體大肆的過度報道（最典型的就是各種“炸裂”“核彈”“顛覆”AI報道）以及非理性的渲染下，AI一下成了頂流。
資本的跑步入場，進一步讓AI賽道擁擠不堪，參與者更是魚龍混雜，既有OpenAI、百度、阿里、科大訊飛這樣的深耕多年的AI實力派，還有許多濫竽充數(shù)的投機分子。在混亂的競爭中，從“百模大戰(zhàn)”到“狂卷落地”，AI的缺點、問題、限制都在陸續(xù)出現(xiàn)，行業(yè)失敗的案例大于成功的案例，泡沫逐漸顯現(xiàn)。
結合李彥宏的預警與高德納（Gartner）“技術成熟度曲線”模型來看，今天的AI技術恐怕正在“泡沫化的底谷期 (Trough of Disillusionment)”前夜。
在新的階段，越來越多AI玩家將被擠下牌桌，沒有核心技術實力的將很快會“露餡兒”出局，有技術實力的玩家也不能高枕無憂，因為技術產品化、產品商業(yè)化和商業(yè)正循環(huán)才是走得遠的關鍵，這正是李彥宏在對談《哈佛商業(yè)評論》主編時強調的“產品與市場的契合度（PMF）”的關鍵作用。
（圖源：百度ai助手）
慶幸的是，向來善于且重視技術應用落地的中國創(chuàng)業(yè)者，更關注PMF，“中國更注重應用驅動，我們更關心哪些應用將從大模型中獲益，許多初創(chuàng)公司都在研究如何運用大模型能力?！?/p>
隨著泡沫的擠壓，留在市場上的將會真正的實力派玩家：它們既有技術的硬實力，同時有拉通技術與市場鴻溝的商業(yè)能力。大浪淘沙，留下的是金沙，在李彥宏的預測中，只有1%的AI玩家能穿越泡沫期，走到最后，進入到穩(wěn)步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment)與工業(yè)生產的高原期 (Plateau of Productivity)。
AI在走的路，PC、互聯(lián)網、移動互聯(lián)網、短視頻等等技術浪潮都走過了一遍。90年代互聯(lián)網浪潮爆發(fā)，并很快從瘋狂的非理性繁榮階段，并在本世紀初迎來泡沫破裂時刻，百度、阿里、騰訊等互聯(lián)網巨頭正是在這一時期嶄露頭角，成為“1%”的真金留在了牌桌上。在互聯(lián)網泡沫破滅后，互聯(lián)網企業(yè)全部都將商業(yè)化即“如何賺錢”放在第一位，推出更貼合用戶需求的產品，一邊吸引更多人成為網民，推動消費互聯(lián)網爆發(fā)， 一邊賺取真金白銀反哺技術研發(fā)與服務升級，形成了互聯(lián)網“廣告+增值+電商”商業(yè)化的三駕馬車。
任何技術浪潮都不可避免會產生泡沫，而泡沫破裂則是技術走向成熟繞不過的一環(huán)。我想這也是李彥宏說“有泡沫并不一定是壞事，很多偽創(chuàng)新將被清洗”的深意。
成為1%，活下去才有資格打掃戰(zhàn)場
既然AI泡沫不可避免，既然AI泡沫終將破滅，既然泡沫破裂必將陣痛，AI玩家們如何面對這樣的宿命？答案有且只有一個，就是提高“PMF（Product Market Fit）”，即產品與市場的契合度。
比如做基礎大模型“重復發(fā)明輪子”，大概率是沒有市場的?？萍季揞^全在做基礎大模型，且投入了巨量的資源展開軍備競賽，姑且不說人才等投入，僅僅是算力大戰(zhàn)，一般公司都吃不消。
在微軟支持下，OpenAI主要承擔推理、訓練、人工三大成本，其中人工成本最低，每年“僅”需約15億美元；租用微軟服務器為ChatGPT及底層LLM提供動力的推理成本，一年約40億美元；包含數(shù)據費用在內的訓練成本，一年則需要約30億美元，未來則將突破100億美元。至于中國AI領先者百度，在AI上布局超過10年，累積投入超過1000億元才有今天的碩果累累。
因此，創(chuàng)業(yè)者做基礎大模型與巨頭競爭無異于“以卵擊石”。如果一個后來的創(chuàng)業(yè)公司說其基礎大模型趕超GPT4.0，恐怕物理學規(guī)律也不會答應。創(chuàng)業(yè)公司做基礎大模型唯一有機會的，只有“成為巨頭代理人”，就像OpenAI背靠微軟好乘涼一樣。
再比如做AI應用，不論是AI軟件、AI硬件或者是AI to B服務，AI創(chuàng)業(yè)者一方面須要面向真實需求去做產品，而不是“拿著錘子找釘子”，抑或“別人做啥我做啥”，比如AI硬件火就跟風做AI硬件。另一方面則要將“如何賺錢”放在第一位，只有做出用戶/客戶愿意買單，抑或可靠廣告等新型模式實現(xiàn)商業(yè)正循環(huán)，才可以活下去。
甚至不只是創(chuàng)業(yè)者，大廠們在布局AI時也需要將PMF放在第一位。
24年很多手機與家電廠商都很焦慮，因為市場需求萎縮，產品銷量上不去。這時候AI成為救命稻草，智能手機成了AI手機，智能電視成了AI電視，PC成了AI PC……然而在改換title時，AI硬件們是否真正帶來了新的用戶體驗？是否真正提供了用戶愿意買單的價值？恐怕很多廠商都無法給出足夠自信的回答。
24年，擁抱AI大模型在全世界所有行業(yè)都成為一種流行。AI大模型展現(xiàn)的技術潛力確實可以被許多行業(yè)、企業(yè)、產品、場景與個體應用。然而，有多少企業(yè)真正用好了AI這一工具來提高產品的PMF或者提升業(yè)務的價值呢？恐怕答案也不容樂觀。市場咨詢機構Forrest的首席分析師曾分享過一個有趣的觀點：“沒有人想穿著便衣出現(xiàn)在變裝舞會上”，或許足以形容很多人“擁抱AI”的心態(tài)。
未來，只有當AI不再是一種“時髦”，而是像互聯(lián)網、5G網絡一樣“無處不在卻又讓人感受不到存在”時，真正的AI時代才算正式來臨。
前幾天，Google前大佬、AI大牛Hinton獲得了諾貝爾物理學獎，來自google deepmind的兩位研究AI的科學家德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀則靠著“蛋白質結構預測”分享了諾貝爾化學獎，這是AI加速滲透物理世界的寫照，更是AI終將接管物理世界的隱喻。AI當前泡沫不可避免，但AI的未來依然值得人類樂觀。
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