陳慶春/文

現(xiàn)在人們終于面對(duì)現(xiàn)實(shí)，在GenAI時(shí)期，一味追求大模型的先進(jìn)性不僅不能解決問(wèn)題，反而會(huì)創(chuàng)造令產(chǎn)業(yè)無(wú)比焦慮的泡沫。那些專心落地GenAI技術(shù)的企業(yè)，卻成為這個(gè)時(shí)代的受益者。

圖片由ChatGPT4o生成

8月15日，聯(lián)想集團(tuán)發(fā)布4-6月份財(cái)報(bào)業(yè)績(jī)，營(yíng)收達(dá)1119億人民幣，同比大增20%；凈利潤(rùn)近23億人民幣，同比大增65%。如聯(lián)想集團(tuán)這樣的企業(yè)，還有微軟、蘋(píng)果等，它們積極滿足個(gè)體及企業(yè)對(duì)于人工智能的強(qiáng)勁需求，將GenAI技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品中，從而獲得企業(yè)價(jià)值的快速提升。

在人工智能領(lǐng)域，大模型僅是生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈中的一環(huán)，除此之外，還應(yīng)該有應(yīng)用層、連接層、硬件層、行業(yè)層等等。因?yàn)榇竽Ｐ图夹g(shù)的特點(diǎn)為生成式，所以將現(xiàn)階段呈現(xiàn)出來(lái)的行業(yè)狀況，稱之為GenAI時(shí)期（Generative Artificial Intelligence）。

由于在GenAI前期，大家都注重對(duì)大模型技術(shù)的投入，累積一段時(shí)間后便形成一定泡沫，但并不意味著整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)存在巨大泡沫，相反，大模型的泡沫也意味著技術(shù)進(jìn)入相對(duì)成熟階段?；ヂ?lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)品技術(shù)的發(fā)展無(wú)一例外，均經(jīng)歷了這一過(guò)程，現(xiàn)在輪到了人工智能。

GenAI技術(shù)的成熟發(fā)展已經(jīng)將人工智能推入下半場(chǎng)，這一階段的重大特征是：“AI向?qū)崱?。此時(shí)，對(duì)人工智能的關(guān)注，從大模型逐漸轉(zhuǎn)入應(yīng)用層。

大模型泡沫到了不得不擠的時(shí)刻

所謂泡沫，是指對(duì)某一領(lǐng)域企業(yè)或技術(shù)投入過(guò)大，導(dǎo)致企業(yè)市值或估值被夸大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)它們所能帶來(lái)的利潤(rùn)，投機(jī)者可能瞬間退出，造成產(chǎn)業(yè)突然崩盤(pán)。

大模型曾經(jīng)締造的盛世繁華，在毫無(wú)節(jié)制的規(guī)模投入下，就正在演變成巨大的泡沫。

美國(guó)科技媒體The Information認(rèn)為，OpenAI在2024年的開(kāi)支可能高達(dá)85億美元。即使考慮到35億美元的收入，OpenAI的年度虧損可能將高達(dá)50億美元。

此外，多家美國(guó)大模型初創(chuàng)公司面臨資金鏈斷裂的危機(jī)，被迫尋求被收購(gòu)，包括Adept、Character.AI以及Stability AI（曾推出Stable Diffusion）等備受矚目的企業(yè)。

人工智能的利潤(rùn)率遠(yuǎn)低于其他軟件，要?dú)w咎于其密集的計(jì)算需求和能源需求。

紅杉資本（Sequoia）最近估計(jì)，人工智能行業(yè)在過(guò)去一年中在英偉達(dá)芯片（GPU）上花費(fèi)了大約500億美元來(lái)訓(xùn)練大模型，如果考慮到建筑和發(fā)電等其他輔助投資，完成生成式AI技術(shù)所需的總金額可能是這個(gè)數(shù)字的兩倍左右，約1000億美元。

資金僅是花費(fèi)的一個(gè)方面，電力消耗亦是大頭。根據(jù)Digital Information World發(fā)布的最新報(bào)告，數(shù)據(jù)中心為訓(xùn)練AI模型產(chǎn)生的能耗將為常規(guī)云工作的三倍。GPT-4 若如網(wǎng)傳，采用25000塊英偉達(dá)A100 GPU，一次訓(xùn)練就會(huì)用去2.4 億度電。

我國(guó)的數(shù)字同樣驚人。2022年，我國(guó)所有數(shù)據(jù)中心的耗電量約2700億千瓦時(shí)，超過(guò)2座三峽水電站的年發(fā)電量。預(yù)計(jì)到2026年，我國(guó)所有數(shù)據(jù)中心所需年耗電量至少達(dá)到6000億千瓦時(shí)，數(shù)據(jù)中心耗電量占我國(guó)用電量比重預(yù)計(jì)將從2016年的1.86%增長(zhǎng)至2026年的6.06%，成為主要用能行業(yè)。

在造成電力資源消耗的同時(shí)，二氧化碳的排放量也在急劇上升。 谷歌 2023 年的溫室氣體排放量比 2019 年高出近 50% 。

然而，即便如此巨大的投入，生成式大模型的技術(shù)進(jìn)展卻逐漸放緩。OpenAI推出了GPT4o，但并非在架構(gòu)或技術(shù)上有重大改進(jìn)，而是一個(gè)修正版。它依賴于一個(gè)數(shù)百人的團(tuán)隊(duì)，在GPT4的底層訓(xùn)練數(shù)據(jù)中識(shí)別并移除AI生成的內(nèi)容，以防止被污染。

自今年4月起，OpenAI的訪問(wèn)量出現(xiàn)了顯著滑坡，從月度訪問(wèn)量的巔峰18億次，跌至6月份的2.6億次。

ChatGPT月度訪問(wèn)量變化

技術(shù)創(chuàng)新停頓的時(shí)間越長(zhǎng)，投資繁榮與用戶端需求低迷之間的鴻溝就越明顯。梅花創(chuàng)投的創(chuàng)始人吳世春曾直言不諱地表示，對(duì)于目前興起的大模型公司，他們賺錢(qián)的時(shí)間點(diǎn)可能永遠(yuǎn)不會(huì)來(lái)。這種“無(wú)源之水”的科技泡沫，注定難以兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

全球GenAI技術(shù)的發(fā)展，到了不得不擠掉大模型泡沫的時(shí)候了，也需重新審視整條產(chǎn)業(yè)鏈的均衡發(fā)展。

在科技圈流行谷歌首席執(zhí)行官桑達(dá)爾·皮查伊（Sundar Pichai）的一句話：“當(dāng)你正在經(jīng)歷技術(shù)變革時(shí)，投資不足的風(fēng)險(xiǎn)大大高于過(guò)度投資的風(fēng)險(xiǎn)。” 谷歌財(cái)大氣粗何時(shí)收回對(duì)DeepMind的投資，它不在意。但很多企業(yè)都無(wú)法承受其重。

OpenAI開(kāi)始基于現(xiàn)有大模型技術(shù)能力，尋求應(yīng)用的變現(xiàn)。比如發(fā)布SearchGPT，試圖分享搜索引擎的蛋糕；推出chatGPT的高級(jí)語(yǔ)音模式，期望帶來(lái)更好的聊天體驗(yàn)，留住用戶。

這種商業(yè)模式仍基于移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代遺留的產(chǎn)品APP模式，而事實(shí)上，在GenAI時(shí)期，還有一種基于大模型技術(shù)特點(diǎn)的商業(yè)模式：將GenAI技術(shù)能力嵌入到行業(yè)解決方案、服務(wù)和產(chǎn)品里。選擇了后者的，無(wú)論是蘋(píng)果、微軟還是華為、聯(lián)想集團(tuán)、百度等，都獲益匪淺。

以聯(lián)想集團(tuán)最新的業(yè)績(jī)報(bào)告為例，在GenAI的加持下，PC出貨量恢復(fù)增長(zhǎng)，PC運(yùn)營(yíng)率提升了1個(gè)百分點(diǎn)，AI PC占比已經(jīng)達(dá)到6%以上，出貨量環(huán)比增長(zhǎng)228%；在全球?qū)?shù)據(jù)中心（也就是算力）的強(qiáng)勁需求下，聯(lián)想基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)收入同比大增65%；由于較快實(shí)現(xiàn)GenAI技術(shù)的嵌入與應(yīng)用，聯(lián)想方案服務(wù)業(yè)務(wù)連續(xù)13個(gè)季度雙位數(shù)增長(zhǎng)，運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)率高達(dá)21%。

聯(lián)想集團(tuán)的業(yè)績(jī)報(bào)告至少帶來(lái)了兩個(gè)信號(hào)：一是，GenAI技術(shù)已經(jīng)成熟；二是，將GenAI嵌入至產(chǎn)品、解決方案和服務(wù)中，已經(jīng)可以獲利。

知微見(jiàn)著。我們的視野應(yīng)放逐于GenAI整個(gè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈，而不只有一個(gè)大模型。正如聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO楊元慶所言：“不要千軍萬(wàn)馬過(guò)獨(dú)木橋”，“不要都‘堵’在大模型上”。

與大模型企業(yè)的蕭條相反的是，將現(xiàn)有的GenAI技術(shù)，應(yīng)用到制造、金融、消費(fèi)、食品等很多行業(yè)，就能創(chuàng)造巨大的價(jià)值，兌現(xiàn)商業(yè)利益。

人工智能已經(jīng)進(jìn)入下半場(chǎng)，主要特征便是：AI向?qū)崱?/p>

AI向?qū)?，GenAI加速落地

AI向?qū)?，包含三層含義：第一，擠掉大模型泡沫；第二，大模型應(yīng)用落地；第三，促進(jìn)實(shí)業(yè)提效。這也是GenAI產(chǎn)業(yè)存在的真正價(jià)值所在。

如何擠掉大模型泡沫？投資者對(duì)行業(yè)變化非常敏銳，普遍開(kāi)始更專注于大模型的應(yīng)用層面。根據(jù)IT桔子及公開(kāi)資料，今年以來(lái)全球生成式人工智能領(lǐng)域已有100多起融資事件。相比于去年的融資潮，今年大模型投資人主要關(guān)注應(yīng)用端落地。

產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注點(diǎn)已從研發(fā)更大規(guī)模、更高效的大模型，轉(zhuǎn)向?qū)ふ耶a(chǎn)品市場(chǎng)匹配（PMF）和實(shí)際應(yīng)用的落地。為了適應(yīng)資本市場(chǎng)的期望，以及確保自身的生存，越來(lái)越多專注于面向消費(fèi)者（2C）的大模型初創(chuàng)公司自下半年開(kāi)始轉(zhuǎn)向面向企業(yè)（2B）的領(lǐng)域。

從最近的行業(yè)峰會(huì)就可以看到，每十家公司中，大約五家在開(kāi)發(fā)AI客服，剩下的五家中，三家從事?tīng)I(yíng)銷內(nèi)容生成（包括文案和圖片），兩家則涉足銷售培訓(xùn)。沒(méi)有專有數(shù)據(jù)和特定用戶場(chǎng)景以形成數(shù)據(jù)閉環(huán)并持續(xù)優(yōu)化的獨(dú)立大模型公司，很難建立持久的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

大模型應(yīng)用落地，正在不斷尋找最佳載體。聯(lián)想集團(tuán)全力推進(jìn)的AI PC已獲得初步成功，Canalys預(yù)測(cè)，AI PC 2024年出貨量將達(dá)到4400萬(wàn)臺(tái)，2025年有望達(dá)到1.03億臺(tái)。除此之外，智能純電汽車、人形機(jī)器人、人工智能眼鏡、AI手機(jī)、VR設(shè)備等等都在近半年時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的趨勢(shì)。

圖片由ChatGPT4o生成

市場(chǎng)的最終呈現(xiàn)，再一次證明，GenAI技術(shù)沿用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的商業(yè)模式，做成APP，商業(yè)價(jià)值的兌現(xiàn)速度，遠(yuǎn)低于嵌入終端產(chǎn)品中。

垂直行業(yè)領(lǐng)域亦反饋回來(lái)GenAI嵌入后提效迅速的利好信息。生成式AI令藥物設(shè)計(jì)效率提升33%，貨運(yùn)物流接單效率提升75%，債券行業(yè)運(yùn)營(yíng)效率提升30%，制造生產(chǎn)效率提升35%……行業(yè)效率大幅提升的背后便是，像聯(lián)想集團(tuán)這樣的AI服務(wù)型企業(yè)的價(jià)值。

聯(lián)想集團(tuán)內(nèi)部設(shè)有專門(mén)的組織，他們的工作就是為不同的企業(yè)引入不同的大模型，并基于企業(yè)自身的專有行業(yè)知識(shí)庫(kù)，打造專屬的企業(yè)智能體，讓生成式AI技術(shù)通過(guò)智能體便捷地流向每個(gè)員工。最終提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)的整體效率。

比如，聯(lián)想集團(tuán)與伊利共同打造了大模型應(yīng)用 YILI-GPT ，這一工具正在幫助伊利員工通過(guò)對(duì)話創(chuàng)作文稿、圖片甚至音樂(lè)，并通過(guò)調(diào)用企業(yè)知識(shí)庫(kù)，以對(duì)話的形式解答業(yè)務(wù)問(wèn)題，甚至生成代碼。YILI-GPT高效支撐產(chǎn)品創(chuàng)意與概念智能生成，切實(shí)幫助工作人員應(yīng)用和提升工作效率。

目前，聯(lián)想集團(tuán)在國(guó)內(nèi)搭建了“擎天智能體平臺(tái)”，已開(kāi)發(fā)出500+場(chǎng)景的智能體應(yīng)用，比如供應(yīng)鏈智能體、營(yíng)銷智能體、銷售智能體、服務(wù)智能體等等。伊利的YILI-GPT，便屬于營(yíng)銷智能體。

聯(lián)想方案服務(wù)業(yè)務(wù)群稱，“擎天智能體平臺(tái)”可將轉(zhuǎn)產(chǎn)決策時(shí)間從數(shù)天降低到2小時(shí)內(nèi)，成功率提升80%，營(yíng)銷ROI提升78%，坐席服務(wù)效率提升17%。

據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，2024年，全球IT服務(wù)市場(chǎng)預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)7.1%，2024-2027年市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率為10.6%，人工智能服務(wù)將成為IT服務(wù)市場(chǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力之一。

人工智能下半場(chǎng)，就是要向AI要效率，為每個(gè)個(gè)體、每個(gè)企業(yè)解決具體的問(wèn)題，這就是最顯著的AI向?qū)崱?/p>

混合人工智能企業(yè)正在崛起

AI向?qū)?，需要正視的一件事情是，僅憑公共大模型是做不到的。

清華大學(xué)人工智能學(xué)院院長(zhǎng)、中科院院士姚期智認(rèn)為，大模型的通用智能必須細(xì)化到各個(gè)行業(yè)，給它“投喂”行業(yè)中的專業(yè)數(shù)據(jù)，通過(guò)訓(xùn)練形成場(chǎng)景化、定制化、個(gè)性化的專有模型，才能給各垂直行業(yè)內(nèi)的企業(yè)帶來(lái)人工智能革命。

對(duì)于個(gè)體人工智能來(lái)說(shuō)，公共大模型也無(wú)法體現(xiàn)優(yōu)勢(shì)，需要通過(guò)蒸餾、壓縮的方式縮小模型，才可以部署到個(gè)人終端中，發(fā)揮AI能力。如AI PC、AI手機(jī)。

大模型的參數(shù)越大，能力越大，成本消耗也越大，這是一般規(guī)律。但在實(shí)際使用中，并不需要最高的能力水平，所以，現(xiàn)在大模型廠商都會(huì)在發(fā)布新一代大模型時(shí)，同步推出不同參數(shù)量級(jí)的大模型。

在公共大模型、企業(yè)大模型、個(gè)人大模型的基礎(chǔ)之上，還需要構(gòu)建智能體，可進(jìn)行自然語(yǔ)言交互，方便調(diào)用AI能力。目前，智能體已被產(chǎn)業(yè)界認(rèn)為是用好大模型的最佳路徑入口。

構(gòu)建智能體，就需要將公共人工智能同個(gè)人人工智能、企業(yè)人工智能共存互補(bǔ)，也就是成熟運(yùn)用混合人工智能。

聯(lián)想集團(tuán)董事長(zhǎng)兼CEO楊元慶，最近在內(nèi)部信中如此表示：“我們率先認(rèn)準(zhǔn)并確定的混合式人工智能愿景，正在為行業(yè)所共識(shí)?！?/strong>

早在去年10月，英偉達(dá)創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官黃仁勛就為聯(lián)想站臺(tái)，與楊元慶一起開(kāi)啟了混合人工智能計(jì)劃。

高通公司總裁兼CEO安蒙甚至表示，混合人工智能就是AI的未來(lái)。他認(rèn)為，混合人工智能可在終端和云端同時(shí)使用相同的生成式AI，從而帶來(lái)更加智能的個(gè)性化用戶體驗(yàn)。

在最新的財(cái)報(bào)業(yè)績(jī)溝通會(huì)上，聯(lián)想稱其混合人工智能已在全球客戶中引發(fā)共鳴。從可視化到助力零售業(yè)自助結(jié)賬、制造業(yè)檢驗(yàn)，再到生成式AI驅(qū)動(dòng)的內(nèi)部聊天機(jī)器人，這些都幫助我們?cè)谌粘９ぷ髦刑岣呱a(chǎn)力。

聯(lián)想助力路特斯汽車制造的質(zhì)量控制，就運(yùn)用了混合人工智能：在公有云上進(jìn)行的AI模型訓(xùn)練，并在本地和邊緣解決方案上部署推理、通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)工缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)99%。

AI PC亦是混合人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景之一，通過(guò)智能體調(diào)用云端和本地AI，提升PC的智能體驗(yàn)，已取得初步成果。

楊元慶在內(nèi)部信中表示，AI PC僅僅只是一個(gè)開(kāi)始，聯(lián)想的終極目標(biāo)是為個(gè)人打造能夠置身于不同形態(tài)終端設(shè)備的個(gè)人智能體，為企業(yè)打造由混合式基礎(chǔ)設(shè)施支撐的企業(yè)智能體，在以高效方式幫助客戶和各行各業(yè)提高生產(chǎn)力的同時(shí)，保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私和安全。

高盛首席投資官M(fèi)arco Argenti曾在年初時(shí)預(yù)測(cè)，"混合人工智能"將成為主導(dǎo)趨勢(shì)，2024年必有所作為?？磥?lái)他的預(yù)測(cè)靈驗(yàn)了。

混合式人工智能時(shí)代的大幕已經(jīng)開(kāi)啟，傳統(tǒng)的生態(tài)系統(tǒng)將發(fā)生演變，行業(yè)格局正面臨重塑。對(duì)聯(lián)想集團(tuán)這樣的混合人工智能企業(yè)來(lái)說(shuō)，這是難得的機(jī)遇。