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          AI后續發展的七個階段與歷史性造富機會

          AI確實到了比較危險的時候。一方面是整個通路還不通,一方面是已經聚集了能聚集的大量資源。如果彈藥用盡了,還是商業不閉環,那還真就抓瞎了。所謂知止而后有定,在懷疑和沮喪太多的時候,開腦洞看下產業后續發展的脈絡,可能也不是壞事。

          工業革命就注定會有鋼鐵、石油、鐵路巨頭。互聯網也注定會有搜索、電商、即時通訊。歷史性變革催生歷史性機會,而這種歷史性機會往往內置于技術的特征。

          技術特征決定了機會是什么,甚至也決定了機會的先后。

          如果我們認為AI是歷史性變革,那什么是AI背后的歷史性機會呢?這種歷史性機會又會如何排布?

          所謂不謀全局者不足謀一域,在這篇文章里,我們拔高到上帝視角,嘗試對AI的歷史性機會進行預測。

          一、參照系:從PC到互聯網的底層脈絡

          上世紀五十年代到現在如果要提煉,走過的過程大致是:

          市值千億美金量級

          1.?底層基礎設施萌芽?— 硅谷八叛徒那個年代做的芯片等,最終醞釀出的就是Intel這種峰值3000億美金(2000年)的芯片公司。

          2.?底層基礎設施確立(硬)?— 電腦、操作系統鋪開。Wintel聯盟,讓產業形成了芯片和系統為核的控制點,PC服務器反倒是配套的局面。互聯網則是思科(后面是華為等)提供網絡基礎設施。

          市值2萬億美金量級:

          3.?底層基礎設施確立(軟,系統級平臺)?—微軟控制力達到歷史峰值,2000年達到那時候的5000億美金。開源的Linux把云服務的操作系統切走了。后來的云算是一部分互聯網基礎設施。

          AI后續發展的七個階段與歷史性造富機會

          (2000年微軟的股票價格和市盈率)

          蘋果很另類是軟硬融合的系統級平臺,但這非常依賴喬布斯這種另類的人。

          市值千億美金量級

          4.?垂域型應用出現?— SAP、Office、搜索等。千億美金及以上市值的公司。

          AI后續發展的七個階段與歷史性造富機會

          (SAP的市值)

          市值萬億美金量級

          5. 平臺型應用出現(應用級平臺)?— 電商、即時通訊、短視頻等。

          市值十億美金量級

          6. 新工種出現?— 主播、淘寶店主、滴滴司機。比如MCN等

          市值百億美金量級

          7. 周邊的工具?— 安全等

          總結來看就是底層基礎設施催生系統型平臺,而底層基礎設施成熟后催生巨型應用和應用平臺,應用平臺催生新的工種。

          二、AI的脈絡什么樣?

          AI構建了一種新的計算模式,它從底層到上層都與過去的計算機和互聯網是并行的,雖然很多時候會交叉。但就像互聯網也用計算機一樣,兩者要分開看,但底層的脈絡反倒是可參照(方法的方法類似)。

          我們還是用同樣的思考框架來看AI:

          潛在2萬億美金量級

          1.底層基礎設施(硬,英偉達實際上是軟硬融合的系統級平臺)?— 英偉達GPU+CUDA。與過去的純粹芯片并不完全一樣,而是融合部分操作系統的職責。英偉達走在了所有人的前面,成為2萬億美金以上的公司。但不要忘記這是幾十年努力的結果,不是微信這種快速崛起的式的成功。

          AI后續發展的七個階段與歷史性造富機會

          (2024-5-29 英偉達股票,市值全球前五)

          2.底層基礎設施(軟,系統級平臺) — 大模型公司正在形成。OpenAI看來會占據一個。其它的還不明朗。

          會不會出個類似蘋果那樣的軟硬融合的機器人公司呢?一個是很遙遠,一個也是不確定性太大,先不討論了。

          潛在千億美金量級

          3.垂域型應用?— Copilot是在這里。Copilot每年收入超過100億美金,單獨拆分的話估計很快會過千億美金市值。

          潛在萬億美金量級

          4.平臺型應用(應用級平臺)— 還沒影,但不能假設OpenAI把這個都做了。可以想象互聯網的各種應用要基于AI重構、稅務、企業、制藥等會出現新的應用。千億美金以上的AI公司。最簡單的形式,擁有大量《Her》也可以成為平臺。可能有自研模型,也可能沒有。和過去的應用不一樣,這種應用有可能是軟硬融合的,外部同時管理大量設備,比如一個中心+N個AR眼鏡。

          潛在十億美金量級

          5.新工種出現?— 比如真是Her的平臺,那陪聊天服務中真人也會有個特殊位置。

          潛在百億美金量級

          6.周邊的工具?— 這個會一直有,小工具估計到不了這個規模。但同樣的安全類工具等還是可以的。和過去差分的是還可能出現一些頂著Agent名義的工具人平臺。過去需要雇傭人的情景,直接雇傭他們。

          說AI是單純的賦能,顛覆性不強,應該是錯的。

          恰相反,所有過去的技術的顛覆性可能都不如AI的一半。(同攜程梁建章梁總的AI影響不如互聯網觀點正相反)

          這個一半是從人的角度進行考量。但它確實因為縱深太夸張,啟動的非常費勁,節奏也慢很多。

          基礎設施成熟后,真能進入應用階段一下子增速會快起來。

          微軟從成立到峰值花了30年,Google就不用,大概也就10年。這次的英偉達也差不多用了30年。偏硬科技的基礎設施所對應的游戲規則和應用的游戲規則差別很大。

          三、顛覆性何來?

          這種顛覆性來自于計算模式的本質性變化。

          過去的計算模式是CPU(包括電腦、服務器等)提供算力,程序員提供智能,互聯網加持應用范圍和可能性

          AI后續發展的七個階段與歷史性造富機會

          AI的計算模式是GPU提供算力,大模型提供智能,程序員負責縫合,互聯網繼續加持應用范圍

          AI后續發展的七個階段與歷史性造富機會

          別看主要是誰提供智能這一點變化,實際上作用到應用上是天壤之別。

          這導致在到底能干什么,怎么干上發生本質性變化。

          在程序員提供智能的時候,再怎么努力也只能是在各種領域做“輔助駕駛”。并且“輔助駕駛”的范圍非常限定,領域一復雜它就搞不定了。別看能運作抖音這種大型平臺,但它后面的需要的智能復雜度還不如管理一個200人的公司。

          大模型提供的時代就可以在各種領域做“自動駕駛”,并且讓“輔助駕駛”的深度也完全不一樣。Copilot這種“輔助駕駛”工具和過去的Office助手比,影響深度根本不在一個量級。

          所有的領域的”自動駕駛”,就是所有領域的超級自動化(Copilot VS Autopilot)

          因為是計算模式的本質性改變,必然會導致基礎設施上面的應用形態徹底改變。

          從智能音箱這種產品我們應該能感受到,它和過去的APP不是一個事兒。

          根子還是在智能的程度。

          低智能、低信息量的前提下,最合適的吞吐信息的方式一定是分類。

          菜單、按鈕、網頁導航等全是分類。整個圖形用戶界面交互的基礎就是分類。

          高智能、全范圍信息量的前提下,最合適的吞吐信息的方式會變成對話。智能體負責分類并折疊了它。

          在過去分類到對話最明顯的例子是雅虎的導航到搜索引擎。這是最原始版本的信息消費升級,從純粹分類到搜索框的類似對話。

          現在恐怕所有的領域全部要重來,并且深度遠超以往。

          四、真正的挑戰

          真獨立打穿這樣一條產業,核心挑戰是什么呢?(也不可能再像過去那樣了,這次是需要獨立走起來)

          核心的不是資源而是場域。不妨先簡單的把場域理解成一種體現價值體系的環境。

          我們假設資源足夠,那看下這兩種環境里,能打穿上面這條路么?

          璩女士的婆婆論里面能打穿上面那條路么?

          你辭職啊,我秒批。

          我為什么要考慮員工的家庭,我又不是你婆婆、也不是你媽媽。

          你可以不用承擔重要的工作,但漲薪的時候就沒有你什么事。

          東哥的兄弟宇宙里能打穿上面那條路么?

          如果你業績好,你可以永遠不需要去加班加點,公司永遠是愛你的,永遠給你非常好的收入待遇。如果你業績沒那么好,只達到了平均水平,你只要拼搏,公司永遠不會辭退你。但是業績不好,又從來不拼搏的人,這家公司永遠不能容忍,一個(公司都)不能容忍,都會逐步通過各種手段全部淘汰出局。

          我也知道每個人生活的選擇不一樣。我們也有員工更多享受生活,生活第一,事業 / 工作第二,不想拼,我能理解。這沒有錯,但我只能說,你不是我們的兄弟,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,也不是我的敵人。我們不應該在一起共事,因為你的存在會讓我們在拼搏的兄弟們的利益嚴重受損,對他們嚴重不公平。

          這點別的文章里面提過多次,沒錢肯定不行,但有錢了也不一定行。

          固然很多團隊沒拿到錢,但對AI本質上資本是稀缺還是過剩呢?我的判斷是過剩。

          真要從苦不苦想想長征兩萬五的角度,對一個會產生顛覆的領域而言,其它方面的條件其實也沒那么差。

          大家對市場其實是舍得投巨資的比如價格戰。

          花的錢并不會少的。不說大模型的價格戰,過去智能音箱上花出去的錢應該也夠做好幾個chatGPT。

          但研發它不單是個砸錢的過程,沒見富二代出山砸的很多電影五分都沒有。

          價格戰等是個加速手段,但現在的問題是車還不行。

          這個根子的不匹配會導致基礎設施的缺位,除了開源Windows這種系統估計也是長期隔離狀態,反過來就會導致AI的智能長期不高,拖慢整個發展。

          參見:為什么英偉達很貴,聯想等就不行

          五、小結

          AI確實到了比較危險的時候。一方面是整個通路還不通,一方面是已經聚集了能聚集的大量資源。如果彈藥用盡了,還是商業不閉環,那還真就抓瞎了。所謂知止而后有定,在懷疑和沮喪太多的時候,開腦洞看下產業后續發展的脈絡,可能也不是壞事。(其實這篇文章的通篇觀點同金沙江朱嘯虎朱總的關于AI的觀點也正相反)

          其它相關文章和視頻:

          AI的終局什么樣:從微軟發布會能看到些什么

          國內的AI大模型們路走偏了吧!

          原點上的失敗:十倍執行力提升可以換來一個成功的AI產品么

          琢磨事,微信公眾號:琢磨事

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