AI 十年浮沉，与改变命运的大模型

2023-04-22 | 来源: 远川研究所 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

2019 年，前谷歌 CEO 埃里克 · 施密特向白宫递交了一份颇为 " 诡谲 " 的报告。这份长达 750 页的文件，核心观点其实只有一句话：若美国再不加大投资，中国将彻底主导 AI 领域 [ 1 ] 。

施密特此举其实有 " 骗经费 " 之嫌：一年前，谷歌曾迫于舆论压力退出了一个政府 AI 项目，他一直对此耿耿于怀。但报告本身却并非胡诌。同年，美国数据创新中心也发布了一份报告，声称中国 AI 实力全球第二，且在数据等层面比美国更具优势 [ 2 ] 。

在全民追赶 GPT 的今天，这则旧闻读起来颇有几分 " 魔幻感 "。

报告甚至上升到了 " 国家安全 " 的高度

然而，施密特口中的AI，与如今人们谈论的GPT并非一个东西。

以 GPT 为代表的 AI，指的其实是大模型。它拥有生成图像、音频、视频等内容的能力，像是个文艺青年。但彼时让美国人深感威胁的，多指识别型 AI（小模型）。它擅长各类数据分析工作，如同一个木得感情的运算机器。

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大模型走红前，识别型 AI 曾被寄予了太多改变世界的厚望，在中国催生了一段群雄并起、热钱涌动的黄金岁月。巅峰时期，中国 AI 初创企业的融资金额甚至超过了美国——李开复将其形容为 " 有三个 AI 专家就能估值 7 亿、靠 AI 概念就能忽悠投资人 "，也不怪美国人感到焦虑。

只是好景不长：后来 VC 陆陆续续退出，曾经风头无两的独角兽也褪去了身上的光环，残暴的欢愉最终以残暴终结。

对此，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖曾打过这么一个比方：大模型出现前的AI像是氧气——本身很有价值，但自己不会燃烧，必须找到可燃物才能把价值给发挥出来。这里的 " 可燃物 "，指的是落地场景。

AI 起起落落这十年，成也场景，败也场景。

旧范式的困境

2016 年，谷歌 AlphaGO 不仅彻底颠覆了围棋，也改变了当时的 AI 创业。一时间，VC、科学家、大学教授，乃到各路乡镇企业家，无一不在谈论着 AI 商业化的可能性。短短一年时间，国内诞生了 528 家 AI 企业，催生 371 起 AI 投融资，同比涨幅达到了 38.9%；同一时间，中国 AI 企业申请了 9000 多项 AI 专利，几乎是美国新增专利数的两倍有余 [ 3 ] 。

不过，整个行业闭眼狂奔的同时，鲜有人会注意到初冬的号角已经悄悄吹响。2019 年，繁荣戛然而止。

首先是融资遇冷：这一年的 AI 融资金额仅有 186 亿元，相比 2018 年直接腰斩了一个 0。受此影响，AI 初创企业的数量也大幅缩水，仅有鼎盛时期的 1/20。至于那些从竞争中幸存、成功 " 上岸 " 的 AI 企业，其财务状况仍旧惨不忍睹。据不完全统计，近九成 AI 企业都处于严重亏损的状态 [ 4 ] 。