【ITBEAR】在2023北京智源大會上，“AI教父”杰弗里·辛頓提出了一個引人深思的問題：“假設(shè)青蛙創(chuàng)造了人類，那么現(xiàn)在誰會占據(jù)主動權(quán)，是人，還是青蛙？”他曾不惜辭去谷歌副總裁的職位，只為自由討論并提示“人工智能的危險”。然而，一年過去，AI非但沒有走向他預(yù)言的“毀滅人類”，反而為他帶來了諾貝爾物理學(xué)獎的殊榮，同時，諾貝爾化學(xué)獎也頒給了三位用AI研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的科學(xué)家，這一結(jié)果震驚了整個學(xué)術(shù)界。
諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎的頒發(fā)，不僅是對科學(xué)家個人的認(rèn)可，更是對“AI輔助科學(xué)研究”這一應(yīng)用趨勢的肯定。與此同時，英偉達(dá)在華盛頓舉行的為期三天的“AI峰會”也聚焦于AI在應(yīng)用層面取得的成功。英偉達(dá)企業(yè)平臺副總裁鮑勃·佩特指出：“世界正處在AI應(yīng)用的邊緣。”
杰弗里·辛頓之所以獲得諾貝爾物理學(xué)獎，是因為他在使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行機器學(xué)習(xí)方面的奠基性貢獻。他的機器學(xué)習(xí)技術(shù)被廣泛運用于物理學(xué)界的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。而諾貝爾化學(xué)獎則授予了谷歌旗下DeepMind公司的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)的“Alpha Fold2”模型在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的成就。
在這兩個案例中，AI并非孤立存在，而是以交叉學(xué)科、跨界融合的方式應(yīng)用在具體的科研領(lǐng)域。英偉達(dá)AI峰會上，鮑勃·佩特也強調(diào)了AI在現(xiàn)實領(lǐng)域的應(yīng)用，從智能助理到機器人工廠，再到天氣預(yù)測和治療癌癥，AI正在各行各業(yè)實現(xiàn)突破。
例如，美國國家癌癥研究所正在使用英偉達(dá)的AI服務(wù)進行醫(yī)學(xué)圖像分析，從而幫助藥企和科研人員篩選新藥分子，大大縮短開發(fā)新藥所需的時間。不僅是英偉達(dá)，meta和馬斯克也在積極探索AI的硬件和應(yīng)用，推動AI技術(shù)的發(fā)展。
AI的發(fā)展重心已經(jīng)從早期的算力層和模型層，全面轉(zhuǎn)向最終的應(yīng)用層。這種轉(zhuǎn)變的背后，是資本的強力推動。近年來，中國、美國、歐洲的科技巨頭和投資機構(gòu)都在爭相投資AI。以亞馬遜、微軟、Alphabet和meta為例，他們在今年第二季度共花費了500多億美元投資AI。
然而，這種投入雖然不計成本，但企業(yè)仍然需要追求營收和利潤增長。目前來看，除了英偉達(dá)、臺積電等上游廠商賺得盆滿缽滿以外，幾乎所有的大模型都在虧損。因此，無論是算力芯片公司還是科技巨頭，都需要讓AI在應(yīng)用層面展現(xiàn)出真正的商業(yè)化能力，才能吸引更多的人和錢參與進來。
宏碁集團創(chuàng)辦人施振榮提出的“微笑曲線”理論，能夠很好地解釋當(dāng)下大部分AI公司盈利難的問題。在AI產(chǎn)業(yè)鏈中，GPU制造/云計算和AI應(yīng)用環(huán)節(jié)往往能夠獲取較高的利潤，而只做大模型的AI公司則面臨著利潤低、變現(xiàn)慢的窘境。
為了改變這一現(xiàn)狀，AI產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)開始嘗試垂直整合。從芯片制造到大模型訓(xùn)練，再到實際應(yīng)用，他們開始逐步對AI進行產(chǎn)業(yè)鏈層面的整合。這種一體化戰(zhàn)略或許能夠幫助他們在AI時代增強競爭力，就像移動互聯(lián)網(wǎng)時代的蘋果和新能源車時代的比亞迪一樣。
在這場科技革命浪潮中，誰能夠率先將芯片、算力、數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用這五點統(tǒng)一，誰就能夠最先摘到“低垂的果實”。
