歲末隨筆之人工智能
自打兩年前ChatGPT一飛衝天，人工智能就再一次妥妥地站到了科技C位。
2023年以來，一邊是美國科技企業屢創新高，一邊是中國科技企業紮堆突圍。人工智能及周邊科技戰的激烈程度和複雜性，遠超其他領域，是當之無愧的焦點。
2025年剛開始，把我對於人工智能的觀察和判斷梳理一番。一家之言，僅供參考。
今天這篇從供給側的視角談人工智能企業的發展方向；下一篇將從使用者的角度，談一談在AI+時代我們要做什麽準備。
人工智能發展模式存有異議
在過去的幾十年中，美國一直主導著全球的科技創新，一方麵是冷戰結束後大量科技向民用領域釋放，另一方麵是美西方主導的超級全球化，都使美國科技企業的成果不斷創新，持續引領世界發展。
在這幾十年中，中國的科技企業長期處於跟隨狀態，跑得快的能追上發展的步伐，跑得慢的也沒那麽焦慮，因為方向清晰、路徑明確，隻要吃苦耐勞，總有追上的時候。
漸漸地，我們在眾多領域都追上了世界；漸漸地，我們在越來越多的領域處於世界領先地位；到移動互聯網時代的中後期，我們能夠在一些領域取得突破性創新。
習慣作為跟隨者和追趕者的我們，如今多了許多困惑：當前麵沒有標杆的時候，下一步該朝什麽方向發展呢？
這樣的問題，習慣“造不如買”的60後、長期“追趕先進”的70後可能很難有自己的答案。因為在這兩代人的心目中，美西方的科技水平是天花板，看不到領跑者就沒了方向。
這樣的問題，在開放體係裏成長起來的80後、平視世界的90後，以及心無旁騖的00後們，才可能在充分釋放自我的過程中，找到答案。
不可忽視的現實是：如果將科技與金融結合在一起，熱點科技的話語權仍在美國。所以把投資價值作為評估衡量企業的標準時，這個話語權誰在掌控，顯而易見。
繼續追著美國人工智能的方向發展，謀求得到資本市場的認可，看似這條發展路徑依舊存在，所以一部分人認為：發展人工智能得繼續朝資本認可的方向努力，而現在美國搞人工智能的企業市值不斷攀升，證明他們的方向是正確的；而由於多種原因，中國的企業在這條路上走得慢了。
還有一部分人認為：中國發展人工智能有自己的優勢和應用場景，沒有必要亦步亦趨地跟著走美國發展人工智能的道路。如今前行的中國企業，速度不慢，方向也不一定錯哦。
中美人工智能在向不同的方向發展
由於有資本的強力支持，美國科技企業發展人工智能是高舉高打，玩的是大力出奇跡的遊戲。
當前美國資本市場仍然非常看好科技領域在人工智能方向上的發展，因此那些能在人工智能領域有動靜的企業更受關注，向這些企業投資能獲得更大回報。
因此，眾多企業爭相斥巨資買GPU，或者直接買智能算力服務，圍繞通用大模型提升自己的AI能力，誰能取得進展，就可以在資本市場收獲更多青睞。
因此，甭管OpenAI出多少負麵新聞，都不妨礙人家能維持人工智能明星企業的地位，估值破千億美金，尤其12月時連續12天直播，不斷放大招，風頭壓過眾多老牌科技公司。
因此，賣鏟子的老黃將英偉達的熱度持續到了年底，GPU供不應求，賺到盆滿缽滿；股票自2022年以來飆升了800%以上。這還是因為中國企業嚴重受限，如果實現完全的自由貿易，業績一定會更亮眼。
因此，處於英偉達產業鏈上遊的台積電日子過得也不錯，能做到出貨量與售價同時上揚。由於掌握著近乎壟斷的科技產品生產能力，台積電的市值已經突破萬億美金。
在這一整套自洽的邏輯下，美國人工智能領域的企業在過去的一年裏大放異彩，帶動了美國納斯達克指數節節攀升，成為美國經濟持續向好的重要證據。
如果拿這套邏輯來評估中國企業，那自然是差距越拉越大：高端芯片受限，估值受到打壓，眼瞅著美國同行吃香的喝辣的，自己卻受著夾板氣還得強顏歡笑。
那些希望通過討好投資人來實現暴富目標的中國科技企業，對此前的成功有路徑依賴的，如今多是在唉聲歎氣、怨聲載道。
我在2024年初《數據要素與人工智能，中美點開不同的科技樹》一文中提出：驚豔的AIGC讓個體能打造美好的虛擬世界，而中國則試圖借助數字化能力的提升，不斷優化實體世界，實現企業的降本增效，政府的有效運作，治理體係的高效協同，提升生產力和勞動效率。
也就是說，試圖在中國發展人工智能的科技企業，尤其是創業公司，首要目標是為實體經濟服務，要立足於創造實際價值，通過創造產業增量來增加自身營收。
這樣的成長雖然會慢一些，但更紮實，也更符合中國當下的產業特征。
對中國人工智能技術發展走向的預判
我在上一篇文章裏表達了對人工智能發展的整體判斷：美國在金融資本驅動下，可規模化複製性強的技術、應用範圍廣的通用大模型，以及顛覆性創新會有更好的發展機會；而在中國將人工智能落在實體經濟的條件更有利，因此麵向行業的模型/算法、連接運算執行一體化的智能體，以及實用性強的漸進式創新更受歡迎。
2023年，國內科技公司們開啟百模大戰，各類“大規模深度學習模型”在應用領域競相發展。經過一年多的探索和沉澱，在行業大模型的演進方向上呈現出三種發展路徑。
第一種是基於通用大模型發展行業大模型，走這條路徑的都是財大氣粗的超大規模企業，先投入巨大的資源完成通用大模型的開發，然後再自研或借助生態合作夥伴的資源，拓展在行業落地，形成解決方案。
第二種是發展人工智能加持的行業應用，一般都是行業內部知名的中等規模企業，即便其中有些企業表麵上與大廠形成聯盟和協作關係，但合作相對鬆散，成功後往往認為是自己做成了行業大模型，與合作夥伴隻是接入的關係。
第三種是基於行業數據和開源算法，在某些特定領域裏搞自主研發。這麽做的企業主要有兩類，一類是執著於自研的央國企，或者對安全超級敏感的領域；另一類是規模小、資源有限，不得不深耕某一特定領域的創業公司。
目前來看，三種發展路徑各有支持和反對的聲音，也都有成功的案例和失敗的情況，最終誰是主流，哪條路走不通，眼下難以達成共識。
人工智能領域另一個熱門發展方向是智能體，Agent在2024年的發展有目共睹。
利用連接具有感知能力，通過運算形成思考能力，再加上輸出形成行動力，創新的概念模式以及相關技術，可以大幅提升AI的落地效果。
相對於通用性更強的大模型，智能體的體量規模可以小很多，而且更能貼近實際應用場景；而與定製化程度高的應用係統相比，智能體的產品化程度可以更高，這就意味著會大幅提升開發商可盈利能力。這些特征綜合在一起，非常適合中國的中小規模的創業公司。
這一領域目前還處於早期，未來產業能發展到什麽樣，也得過一段時間才能看出端倪。但我的直覺是：智能體很像此前數據庫與應用之間的中間件技術，因此可能會複現當年做中間件企業的成長路徑。
當下的中國為優秀的人工智能技術應用和發展提供了良好的土壤；先搞研發，再做產品，然後是市場拓展和產業生態建設，中國科技企業對這一番套路已不再陌生，期待在這片土壤中孵化出更多的行業領導者。
還有一類發展方向，是為行業甚至企業做定製化開發，提供AI加成的數字化能力，這個話題我會在下一篇文章中展開講。
人工智能發展之路並不平坦
與國內眾多行業一樣，如今人工智能領域也是卷得一塌糊塗。
那些做算法的、做工具的、做產品的，一天到晚找能夠落地的機會；那些離行業和應用比較近的廠商，在為自己能力不足和效益低下而發愁；
好不容易找到的客戶預算有限，隻能冒著被白嫖的風險做事——機會原本就不多，不敢輕易丟掉啊。
相對而言，倒是那些純搞技術的比較踏實，不需要像老板那樣操心，可以專注於自己的工作。
總之，如今國內人工智能領域彌漫著浮躁的情緒，會帶來不少問題：
一方麵是人工智能產生的價值被嚴重高估，客戶的期望值被抬高到非理性的程度，項目剛開始做就注定了達不成預期，從而引發對人工智能的質疑，以及在後續投資時的謹慎和保守。
另一方麵是項目成果良莠不齊，如果AI純度不高就拿些似是而非的內容來湊，這種人工智能項目讓專業人士不住地搖頭歎氣，浪費的投資和項目機會不在少數。
從微觀看，這些都是問題，很多地方需要優化、完善。
從宏觀看，可能這就是中國企業成長的必然階段，是粗放式發展必然付出的代價。
畢竟發展人工智能的勢頭不可擋，而且中國實體經濟的產業規模這麽大，對引入先進技術和新質生產力有強烈的訴求，在資源飽和式投放、人力過載性投入的狀態下，必然會形成相當規模的成果。
2025年，中國要在產業界對AI失望之前解決好AI自身造血的問題，美國要盡量控製泡沫不要破裂，以及真出現產業衰退程度時盡量減少損失。大家的日子過得都不容易。
真不好預測最終誰能堅持到勝利的那一天，誰會是剩下的幸運兒，更難預料慘勝的代價有多大。
本文來自微信公眾號：尚儒客棧，作者：開心爹