“未來(lái)像盛夏的大雨，在我們還來(lái)不及撐開(kāi)傘時(shí)就撲面而來(lái)。”

劉慈欣在《三體》獲獎感言中的這句話(huà)，用來(lái)形容當下的AI技術(shù)大爆發(fā)再合適不過(guò)。過(guò)去1個(gè)月內，人工智能領(lǐng)域的新突破就像密集的雨點(diǎn)，猝不及防地砸在我們身上。

如果其他商業(yè)的未來(lái)是從過(guò)去成功商業(yè)的延長(cháng)線(xiàn)上發(fā)展而來(lái)，那么我們要把人工智能從技術(shù)驅動(dòng)中單獨抽離出來(lái)，是因為它是現代科技和技術(shù)點(diǎn)亮出的獨特技能樹(shù)。

在這里我們看到，并完美解釋了“飛輪效應”在商業(yè)中提供的不可思議的躍遷作用。

OpenAI的飛輪效應

ChatGPT出來(lái)之前，我們并不知道商業(yè)還能這么玩。

2014年，谷歌以6億美元的價(jià)格收購了當時(shí)在行業(yè)中最頂尖的人工智能研究機構DeepMind。之后，推出的AlphaGo在圍棋上打敗李世石和柯潔。

在物理學(xué)和經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，有個(gè)著(zhù)名的“飛輪效應”理論。為了使靜止的飛輪轉動(dòng)起來(lái)，一開(kāi)始你必須使很大的力氣，一圈一圈反復地推，每轉一圈都很費力，但是每一圈的努力都不會(huì )白費，飛輪會(huì )轉動(dòng)得越來(lái)越快。

人工智能的飛輪，在谷歌收購DeepMind那一刻，開(kāi)始了第一輪旋轉。

在硅谷，一眾大佬坐不住了。他們比公眾更早地看到人工智能帶來(lái)的潛力與威脅：在未來(lái)，誰(shuí)擁有最強大的AI技術(shù)，誰(shuí)就會(huì )擁有最難以撼動(dòng)的權力。

2015年，一個(gè)夏天的傍晚，幾位硅谷最有影響力的人物聚集在斯坦福大學(xué)旁邊的Palo Alto瑰麗酒店，一場(chǎng)私人會(huì )議由硅谷孵化器YC掌門(mén)人Sam Altman發(fā)起，他想聚集一些人工智能領(lǐng)域最頂尖的研究員，來(lái)討論共同建立一家AI實(shí)驗室。

這些研究員中，有當時(shí)在Google Brain的人工智能研究員，互聯(lián)網(wǎng)支付處理平臺Stripe公司的首席技術(shù)官等。

可以說(shuō)，彼時(shí)，這群人想做的事，距離我們認為的普遍意義上的商業(yè)還很遙遠。

OpenAI第一年的花銷(xiāo)是1 123萬(wàn)美元，其中超過(guò)665萬(wàn)美元是50多名員工的工資。而這些放棄高薪的頂尖科學(xué)家們，加入這樣的一個(gè)充滿(mǎn)巨大不確定性的非營(yíng)利組織，沒(méi)有股權、沒(méi)有慷慨福利、沒(méi)有豪華年會(huì )、沒(méi)有明確的升職路徑。目的只有一個(gè)，它被寫(xiě)在了OpenAI的創(chuàng )立章程中：確保通用人工智能（AGI）造福全人類(lèi)。

人工智能的第二圈飛輪開(kāi)始轉動(dòng)。

2018年，OpenAI已經(jīng)確定了基于Transformer模型的GPT路徑，接下來(lái)需要大量的算力和參數去訓練。人才和資金都是接下來(lái)缺一不可的。

OpenAI有限合伙人（LP）的新架構，能給員工們提供類(lèi)似初創(chuàng )公司的股權激勵，以穩定軍心。同時(shí)，這樣在硅谷史無(wú)前例的新架構也吸引了一位同樣雄心勃勃的大LP投資方：微軟。

經(jīng)過(guò)校正，幾年后，OpenAI在2020年5月發(fā)布的GPT3引發(fā)了業(yè)內小部分的震動(dòng)，但影響卻有限。

緊接著(zhù)又進(jìn)行了一輪大模型訓練和程序調教，最終，基于GPT3.5的ChatGPT在2022年底發(fā)布后，一鳴驚人。

人工智能的飛輪效應開(kāi)始完全顯現。目前，OpenAI又獲得新一筆總額超過(guò)3億美元的融資，公司估值已超270億美元。

人工智能穿越時(shí)間迷霧

科技暢銷(xiāo)書(shū)《失控》作者凱文·凱利說(shuō)，合理利用科技的方式，永遠都是更新、更好的科技，而不是阻止科技發(fā)生。如今面對人工智能的發(fā)展和未來(lái)，有許多悲觀(guān)情緒。時(shí)代呼嘯而來(lái)，如同我們阻止不了時(shí)間的流逝，人工智能時(shí)代勢必會(huì )赳赳而來(lái)。

人工智能大爆炸的時(shí)代，算法、算力、數據，是技術(shù)發(fā)展的三大要素。其中算力、數據提供商們，被看作為AI時(shí)代中的“賣(mài)水人”。在算力賽道上，生產(chǎn)了A100、H100 GPU的英偉達，一度擠入與亞馬遜、蘋(píng)果、微軟等同列的萬(wàn)億美金市值梯隊。而數據服務(wù)商們也成了“既得利益者”。即便國內大模型還處在“亂戰”之中，資本已經(jīng)給予了數據服務(wù)商們足夠的“熱情”。

若人工智能飛輪持續飛速旋轉，穿越迷霧的關(guān)鍵，在于應用層面的突破和創(chuàng )新。

6月15日，蘋(píng)果公司在“WWDC2023開(kāi)發(fā)者大會(huì )”上，宣布推出自己的智能硬件VisionPro頭顯。AI和VR混合技術(shù)的應用，讓歡呼者和唱衰者分成了兩大對立的陣營(yíng)。但未來(lái)就像VisionPro展示出來(lái)的世界一樣，真實(shí)而又夢(mèng)幻。

事實(shí)上，當大家還在困惑人工智能和大模型有哪些玩法時(shí)，大量傳統生意和生意人，已經(jīng)從中發(fā)現了商機，并挖到了第一輪寶藏。

畢竟人工智能是“涌現”出的商業(yè)新現象，我們不能完全按照過(guò)去的商業(yè)發(fā)展去揣摩其可能的發(fā)展路徑。但是我們完全可從結果和痛點(diǎn)倒推，尋找那些亟需人工智能和大數據改造的行業(yè)和產(chǎn)品，發(fā)現在6大領(lǐng)域和行業(yè)，人工智能可能會(huì )發(fā)起重構和挑戰的力量。

1.人工智能驅動(dòng)的產(chǎn)品和服務(wù)：物聯(lián)網(wǎng)為主要形式的萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代已經(jīng)開(kāi)啟，未來(lái)，企業(yè)可以將人工智能技術(shù)應用于現有產(chǎn)品和服務(wù)，提供更智能化、個(gè)性化和高效的解決方案。例如，美的、華為的家庭智能網(wǎng)關(guān)，智能助手、智能家居設備、自動(dòng)化客服系統等。

2.數據驅動(dòng)的決策和預測：企業(yè)可以利用人工智能技術(shù)處理和分析大數據，以支持更準確的決策和預測。這包括銷(xiāo)售預測、供應鏈優(yōu)化、風(fēng)險管理等領(lǐng)域。例如，愛(ài)奇藝的迷霧劇場(chǎng)、小米谷倉的私域流量客戶(hù)需求的挖掘和開(kāi)發(fā)。

3.自動(dòng)化和智能化生產(chǎn)：人工智能技術(shù)未來(lái)將會(huì )大規模應用于生產(chǎn)流程中，取代簡(jiǎn)單、重復的體力勞動(dòng)，實(shí)現自動(dòng)化和智能化。例如，機器人自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)、無(wú)人駕駛物流車(chē)輛等，以提高效率和質(zhì)量。目前，京東、順豐等行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，已經(jīng)開(kāi)始應用無(wú)人送貨等自動(dòng)化和智能化產(chǎn)品。

4.智能客戶(hù)體驗：通過(guò)人工智能技術(shù)，企業(yè)可以提供更智能、個(gè)性化的客戶(hù)體驗。例如，智能推薦系統、智能搜索引擎、情感分析等，以滿(mǎn)足客戶(hù)需求并提升滿(mǎn)意度。

5.人機協(xié)作和增強人力資源：人工智能技術(shù)可以與人類(lèi)員工協(xié)同工作，提升工作效率和質(zhì)量。例如，notion這款移動(dòng)軟件，可以利用人工智能和大模型，幫助用戶(hù)校對文章，提供詞語(yǔ)推薦，并可以用描述和簡(jiǎn)單文字自動(dòng)生成演示文檔，釋放用戶(hù)時(shí)間，讓他們專(zhuān)注于更高價(jià)值的任務(wù)。

6.創(chuàng )新領(lǐng)域：人工智能的發(fā)展超乎人類(lèi)想象，類(lèi)似于醫療診斷、金融風(fēng)險評估、智能城市解決方案等，已經(jīng)開(kāi)始有人工智能的身影，并有了人力無(wú)法比擬的優(yōu)勢。同時(shí)，也產(chǎn)生了像商湯科技、曠視科技等智能識別領(lǐng)域的新型科技公司。