諾獎進(jìn)入“AI時(shí)代”，人類(lèi)何去何從？
文 | 美股研究室
“假設青蛙創(chuàng )造了人類(lèi)，那么你認為現在誰(shuí)會(huì )占據主動(dòng)權，是人，還是青蛙？”
這是“AI教父”杰弗里·辛頓在2023北京智源大會(huì )上提出的問(wèn)題。作為谷歌前任副總裁，他不惜辭去擔任了十多年的職位，只為能夠自由地討論、提示“人工智能的危險”。
只不過(guò)，一年過(guò)去，AI不僅沒(méi)有走到他口中的“毀滅人類(lèi)”那一步，反倒是給他帶來(lái)了無(wú)數科學(xué)家夢(mèng)寐以求的榮譽(yù)—諾貝爾物理學(xué)獎。而且不僅是物理學(xué)獎，諾貝爾化學(xué)獎也同樣頒給了三位用 AI 研究蛋白質(zhì)結構的科學(xué)家，震驚學(xué)界。
代表人類(lèi)在物理學(xué)和化學(xué)領(lǐng)域的最高成就和最新成果的大獎，如今卻頒給了AI。這不僅僅是對科學(xué)家的認可，顯然也是對“AI輔助科學(xué)研究”這一應用趨勢的肯定。
與此同時(shí)，10月9日，英偉達在華盛頓啟動(dòng)了為期三天的“AI峰會(huì )”。和以往不同，這次的發(fā)布會(huì )并不涉及新產(chǎn)品，而是更多地聚焦于A(yíng)I在應用層面取得的成功。用英偉達企業(yè)平臺副總裁鮑勃·佩特的話(huà)來(lái)說(shuō)，“世界正處在A(yíng)I應用的邊緣。”
從諾獎對AI應用的鼓勵，再到英偉達對AI應用的關(guān)注，我們可以從中得到怎樣的啟示？
接連震驚物理學(xué)界與化學(xué)界，AI的故事講到哪一步了？
根據瑞典皇家科學(xué)院的解釋?zhuān)偨芨ダ铩ば令D之所以能獲得諾貝爾物理學(xué)獎，是為了表彰他在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行機器學(xué)習方面的奠基性貢獻。他提出的機器學(xué)習技術(shù)被廣泛運用于物理學(xué)界的數據分析、模型構建等領(lǐng)域。
與此同時(shí)，諾貝爾化學(xué)獎則有一半共同授予了谷歌旗下DeepMind公司AI科學(xué)家德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，以表彰他們研發(fā)出的“Alpha Fold2”模型在蛋白質(zhì)結構預測方面的成就。
不難看出，在這兩個(gè)案例中，AI其實(shí)并沒(méi)有單獨獲獎，它在學(xué)界也并不是孤立的，而是以交叉學(xué)科、跨界融合的方式應用在具體的科研領(lǐng)域。
與之相似的是，在英偉達的AI峰會(huì )上，副總裁鮑勃·佩特也在強調AI在現實(shí)領(lǐng)域的應用：“從智能助理，到機器人工廠(chǎng)，再到天氣預測，治療癌癥、探索外星，在英偉達的CUDA庫中已經(jīng)有超過(guò)4000個(gè)AI應用，幫助各行各業(yè)實(shí)現突破。預計人工智能將在所有利用該技術(shù)的行業(yè)里產(chǎn)生高達20萬(wàn)億美元的影響。”
例如，美國國家癌癥研究所正在使用英偉達的AI服務(wù)，用于醫學(xué)圖像分析、從大數據庫提取信息，從而幫助藥企和科研人員篩選新藥分子，大大減少開(kāi)發(fā)新藥所需的時(shí)間。
事實(shí)上，不只是英偉達，此前，Meta曾經(jīng)推出了首款AR眼鏡，開(kāi)始探索AI硬件，最近又推出了Meta AI聊天軟件，開(kāi)始“軟硬一體”地探索AI應用。而馬斯克更是將FSD視為特斯拉的核心賣(mài)點(diǎn)，聲稱(chēng)自己推出的Robotaxi會(huì )重塑全球交通運輸行業(yè)，“這將載入史冊”。
由此可見(jiàn)，AI的發(fā)展的重心，已經(jīng)從早期的算力層、模型層，開(kāi)始全面轉向最終的應用層；AI的技術(shù)的進(jìn)步也將由“技術(shù)驅動(dòng)”轉向“應用驅動(dòng)”。
為什么會(huì )產(chǎn)生這種轉變？
回顧生成式AI的發(fā)展歷程。在短短幾年內，從算力芯片、服務(wù)器的進(jìn)步，到算法和模型的優(yōu)化，再到消費端應用的井噴，與AI有關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)幾乎在瞬間形成。放在過(guò)去的工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)革命時(shí)代，這一過(guò)程往往需要經(jīng)歷了幾十年甚至上百年的積累，如今卻大大加速，為什么？
資本的介入無(wú)疑是最大的動(dòng)力，近年來(lái)，中國、美國、歐洲的科技巨頭、投資機構幾乎是在“爭搶”著(zhù)在投資AI。
以亞馬遜、微軟、Alphabet和Meta的季度資本支出情況為例，在今年的第二季度，四大巨頭共花費500多億美元投資AI。Meta首席執行官扎克伯格更是公開(kāi)宣布，公司將在2024年底前購入60萬(wàn)顆GPU。馬斯克也表示計劃在明年夏季前采購30萬(wàn)顆GPU。
與此同時(shí)，中國的阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)也不甘示弱，將國內的幾大AI初創(chuàng )公司悉數收入囊中。
圖源：智東西
熱錢(qián)的涌入，更是讓AI初創(chuàng )公司估值水漲船高。從最近一輪的融資情況來(lái)看，Open AI的投后估值已經(jīng)達到1570億美元，僅次于字節跳動(dòng)和埃隆·馬斯克創(chuàng )辦的Space X。
然而，這種投入在早期雖說(shuō)是不計成本，但從長(cháng)期來(lái)看，仍然是企業(yè)為了追求更高的營(yíng)收和利潤增長(cháng)而進(jìn)行的投資，是需要拿出回報的。而目前來(lái)看，除了英偉達、臺積電等上游廠(chǎng)商賺得盆滿(mǎn)缽滿(mǎn)以外，幾乎所有的大模型都在瘋狂虧損。據Open AI預測，公司目前高達數十億美元的年度虧損將持續擴大，預計在2026年將虧損140億美元，2029年才能盈利。
從這個(gè)角度來(lái)看，無(wú)論是算力芯片公司（如英偉達），還是科技巨頭（如Meta、tsla），都需要讓AI在應用層面展現出真正的商業(yè)化能力、證明自己，才能吸引更多的人和錢(qián)參與進(jìn)來(lái)，將AI的故事講下去。因此才會(huì )出現這種在發(fā)展重心上的轉變。
AI產(chǎn)業(yè)革命將如何演進(jìn)下去？
事實(shí)上，宏碁集團創(chuàng )辦人施振榮曾經(jīng)提出過(guò)一個(gè)“微笑曲線(xiàn)”理論，用來(lái)解釋當下大部分AI公司盈利難的問(wèn)題再合適不過(guò)。
在他看來(lái)，制造業(yè)中，研發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)等高附加值環(huán)節位于曲線(xiàn)兩端，往往能夠獲取較高的利潤，而中間的生產(chǎn)制造環(huán)節所獲得的利潤則相對較低。
類(lèi)比到AI，AI產(chǎn)業(yè)鏈也同樣包括三個(gè)主要環(huán)節：GPU制造/云計算、大模型開(kāi)發(fā)、AI應用。
其中，底層服務(wù)商通過(guò)銷(xiāo)售算力芯片硬件和提供云服務(wù)器業(yè)務(wù)，賺取豐厚的利潤。而AI應用層企業(yè)則處在最靠近市場(chǎng)和變現的位置，將AI融入到自動(dòng)駕駛、醫療診斷、智能家居等各種場(chǎng)景，憑借AI打造產(chǎn)品力，也能獲得不錯的溢價(jià)。
相比之下 ，只做大模型的AI公司，既要受到上游基礎設施的制約，后有AI應用廠(chǎng)家落地的卡位，且研發(fā)成本高、技術(shù)門(mén)檻高，迭代競爭激烈，從而導致這一環(huán)節出現利潤低、變現慢的窘境。以自動(dòng)駕駛技術(shù)為例，英偉達通過(guò)提供高性能GPU，占據產(chǎn)業(yè)鏈的高地；特斯拉、Waymo等，通過(guò)自動(dòng)駕駛應用的開(kāi)發(fā)，同樣創(chuàng )造了巨大的商業(yè)價(jià)值。但一直默默“奉獻”的底層大模型，卻獲利甚微，還面臨著(zhù)高成本和激烈競爭的巨大壓力。
在過(guò)去，GPU廠(chǎng)商（如英偉達、AMD）、大模型廠(chǎng)商（如Open AI），應用端廠(chǎng)商（如蘋(píng)果、微軟、特斯拉），他們在自己的行業(yè)內各自為戰，展開(kāi)競爭。如今，他們開(kāi)始嘗試“抱團”，對產(chǎn)業(yè)鏈進(jìn)行垂直整合：產(chǎn)業(yè)鏈上游的英偉達參與到了中游的大模型公司Open AI的融資，產(chǎn)業(yè)鏈下游的微軟、蘋(píng)果更是與Open AI深度綁定。中國的華為、阿里、騰訊、蔚小理等企業(yè)從芯片制造，到大模型訓練，再到實(shí)際應用，也開(kāi)始逐步對AI進(jìn)行產(chǎn)業(yè)鏈層面的垂直整合。
事實(shí)上，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的蘋(píng)果，新能源車(chē)時(shí)代的比亞迪，都曾通過(guò)這種一體化戰略大大加強自己在行業(yè)內競爭力。這種成功的經(jīng)驗或許同樣能夠為AI時(shí)代的企業(yè)們帶來(lái)啟示：“誰(shuí)能夠率先將芯片、算力、數據、模型、應用這五點(diǎn)統一，誰(shuí)就能夠在這場(chǎng)科技革命浪潮中最先摘到‘低垂的果實(shí)’。”
