借助于深度學(xué)習(xí)的突破，2010年以來陸續(xù)成立了很多人工智能的公司，比如出門問問（2012），格靈深瞳（2013），商湯（2014），近十年過去從財(cái)務(wù)表現(xiàn)來看大家基本還都處于虧損的狀況。畢竟另一邊同期成立的公司是字節(jié)跳動(dòng)（2012，抖音發(fā)布于2016），拼多多（2015）年等。這種批量的結(jié)果兩相參照，唯一能得出的結(jié)論是：過去十年人工智能沒有商業(yè)模式�，F(xiàn)在大模型來了，這會(huì)帶來改變么？如果會(huì)，那到底會(huì)帶來什么樣的改變？
大模型的商業(yè)模式會(huì)和云類似么？
很多人會(huì)拿公有云、私有云來類比大模型，這有相似性，但不準(zhǔn)確，據(jù)此發(fā)揮對(duì)終局的想象會(huì)失之毫厘謬以千里。
實(shí)際上大模型更適合看成數(shù)據(jù)價(jià)值的放大器，而不同的大模型會(huì)因?yàn)橹悄艹潭鹊牟煌糯蟊稊?shù)不同，相比之下云則更像一種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，這種放大的效果不明顯，尤其是IaaS和PaaS這兩層。
這個(gè)差異會(huì)導(dǎo)致大模型發(fā)展下去和云的走勢(shì)有很大差異。
如果數(shù)據(jù)或者服務(wù)本來的價(jià)值是1，那公有云對(duì)這個(gè)1沒有影響，但影響實(shí)現(xiàn)1的成本，這時(shí)候云服務(wù)對(duì)于企業(yè)更多的是成本中心。（不絕對(duì)，但基本如此）
大模型與此不同。
如果數(shù)據(jù)或者服務(wù)本來的價(jià)值是1，大模型的放大器倍數(shù)是5或者10，但那最終價(jià)值的差異就是5或者10，這時(shí)候大模型對(duì)于企業(yè)更多的是利潤(rùn)中心，會(huì)導(dǎo)致生死的差異。
如果說和云不像，那大模型和搜索像么？
也不像。
從信息集散的角度看，大模型和搜索有較高重疊度，所以一突破動(dòng)作最快的是微軟，但我們知道大模型很關(guān)鍵的點(diǎn)在于內(nèi)容生成和邏輯推理（未來必是決策）。和搜索一樣只負(fù)責(zé)針對(duì)特定問題尋找答案就有點(diǎn)買櫝還珠了。
和云服務(wù)、搜索都不相類似，那大模型到底會(huì)和什么比較像？
其實(shí)是Windows和安卓比較像，但這是一種新式的云端的操作系統(tǒng)。智能的邊界是這個(gè)操作系統(tǒng)的邊界。
過去的操作系統(tǒng)是干什么的？屏蔽硬件差異性，為應(yīng)用提供統(tǒng)一的調(diào)用接口。一邊是應(yīng)用一邊是硬件。
大模型的兩邊是什么？
一端它屏蔽應(yīng)用的差異性，一端它也可以屏蔽硬件的差異性。
它具有云服務(wù)、搜索的基礎(chǔ)特征，但最終會(huì)超越他們長(zhǎng)成一個(gè)新的物種。
過去我們按應(yīng)用領(lǐng)域做出了一個(gè)個(gè)的垂直計(jì)算平臺(tái)，比如抖音和美團(tuán)外賣，但現(xiàn)在大模型的進(jìn)展提供了新的可能性。這才是通用智能的真實(shí)含義，否則通用的智能是干啥的呢？
新式通用計(jì)算平臺(tái)的崛起
在整個(gè)IT的發(fā)展歷史上，我們只有過兩類通用計(jì)算平臺(tái)：電腦和手機(jī)（平板可以歸為電腦類別）。
整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在最近10年一直嘗試找到下一個(gè)通用計(jì)算平臺(tái)，從互聯(lián)網(wǎng)電視到智能音箱，大家都希望它們能什么都做，但在巨額投資之后它們都失敗了，失敗之后這些產(chǎn)品也就退回到自己原來的位置，音箱主要用來聽歌而不會(huì)用來點(diǎn)外賣，電視就看電視和電影，而不會(huì)用來購(gòu)物、打游戲、社交等，退回去后它們也就失去了成為下個(gè)通用計(jì)算平臺(tái)的機(jī)會(huì)。
正當(dāng)大家差不多放棄的時(shí)候，GPT這樣的產(chǎn)品出現(xiàn)了。它清楚地告訴我們，這就是下代的通用計(jì)算平臺(tái)，不管什么活都可以通過一段簡(jiǎn)單的對(duì)話獲得結(jié)果。（這應(yīng)該是比爾蓋茨發(fā)言的本質(zhì)含義）
它同時(shí)也會(huì)具有一些電腦和手機(jī)不具備的特質(zhì)。
第一，這次它不需要一個(gè)專有的設(shè)備，讓計(jì)算更加沉浸式。不要太久電視、音箱、汽車等上面就都可以使用它。
第二，使用成本極低，會(huì)打字說話就行。不像Windows和手機(jī)，開發(fā)應(yīng)用程序的時(shí)候需要專門的程序員。
第三，支持做很多原來做不到的事。過去不管用手機(jī)還是電腦，都解決不了內(nèi)容創(chuàng)造問題，這次就真的可以。
可以這么總結(jié)，過去電腦手機(jī)能承載的應(yīng)用，在通用智能的基礎(chǔ)上都可以做更好的整合，但反過來則不成立。這對(duì)商業(yè)是非常有沖擊的一個(gè)事件，比如現(xiàn)在的智能手機(jī)能做卡片相機(jī)做的一切事，反過來就不成立，所以卡片相機(jī)消失了。這種整合形式過去都有所嘗試，Siri、Alexa、小愛同學(xué)等可以看成相應(yīng)的先驅(qū)，它們可以做手機(jī)上的一切事情，只不過換一種交互方式。它們因?yàn)橹悄艹潭忍钏远际×耍梢曰谒鼈兿胂笙轮悄艹潭壤蟮男Ч?/p>
這個(gè)通用計(jì)算平臺(tái)以智能的邊界為邊界，凡是直接與其重疊的都會(huì)像數(shù)碼相機(jī)一樣被折疊掉。比較確定的是如果智能這么進(jìn)展下去，基本上純粹的數(shù)字的工具沒有單獨(dú)存在價(jià)值了。雖然Adobe在努力，Midjourney很火，但未來像Midjourney、Adobe這樣的產(chǎn)品只能是通用大模型的一個(gè)小功能，不會(huì)獨(dú)立存在的。
這種歸并從技術(shù)角度看其實(shí)是沒有邊界的，按技術(shù)內(nèi)置趨勢(shì)智能通用性的越提升，其它的關(guān)聯(lián)線上線下的服務(wù)會(huì)變成單純的數(shù)據(jù)提供方。按照黑客帝國(guó)的設(shè)想，這些應(yīng)用不過是章魚的種類再多一點(diǎn)。
這種最優(yōu)終極結(jié)構(gòu)顯然不會(huì)很快實(shí)現(xiàn)，畢竟現(xiàn)實(shí)空間要比數(shù)字空間復(fù)雜的多，比如美團(tuán)的外賣配送網(wǎng)絡(luò)是有價(jià)值的，因?yàn)樗型赓u小哥，美團(tuán)也絕對(duì)不愿意把這部分依賴于某個(gè)別人的大模型重做。所以這注定是一個(gè)漫長(zhǎng)的過程，但基本的趨勢(shì)是確定的所有的業(yè)務(wù)都會(huì)按照智能的邊界重整。
衍生問題就是：在新型通用計(jì)算平臺(tái)崛起的背景下，到底需要多少大模型？
到底需要多少大模型？
即使終局的情況真的是Matrix或者克里人的終極智慧，那也是一個(gè)漫長(zhǎng)的歸并過程。
在這個(gè)過程中，大模型會(huì)按照智能屬性的差異來劃分，然后會(huì)出現(xiàn)很多個(gè)。
OpenAI的大模型再厲害也解決不了便利蜂的供貨補(bǔ)貨問題，也解決不了外賣小哥的派送問題，也解決不了稅務(wù)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理問題。
每個(gè)垂直的領(lǐng)域注定會(huì)有一個(gè)自己的大模型，而每一個(gè)大模型都是一套系統(tǒng)和生態(tài)。
這套系統(tǒng)聯(lián)通終端、數(shù)據(jù)源、用戶，它會(huì)和自己同質(zhì)的產(chǎn)品發(fā)生你死我活的競(jìng)爭(zhēng)，并且進(jìn)行快速歸并（可以回想下過去的團(tuán)購(gòu)和打車）。
隨著智能的進(jìn)步，彼此間又會(huì)進(jìn)行進(jìn)一步的歸并。這種歸并可能會(huì)比互聯(lián)網(wǎng)還慘烈。因?yàn)橹灰悄苌先�，理論上它沒邊界，并且彼此間會(huì)因?yàn)闅w并而提升智能的程度和體驗(yàn)。
形象比喻，每個(gè)大模型帶著自己的生態(tài)和用戶會(huì)變成一個(gè)個(gè)章魚，章魚的腦袋里是大模型，章魚的觸手則是給用戶的終端或者數(shù)據(jù)源。大歸并一旦發(fā)生，那時(shí)候就真的需要UBI了，因?yàn)槟菚r(shí)候會(huì)導(dǎo)致比蘋果還大的中心節(jié)點(diǎn)的誕生。
未來會(huì)不會(huì)繼續(xù)虧損？
看著未來還是不錯(cuò)的。那它能改變做AI的企業(yè)的持續(xù)虧損么？給AI的發(fā)展帶來更大的亮色么？
真的不能。唯一確定的是它會(huì)加大人工智能行業(yè)的虧損，尤其是做行業(yè)的。小的像Midjourney這種在一段時(shí)間反倒是好說。
越是野心勃勃希望快速搞定一個(gè)領(lǐng)域或者一個(gè)行業(yè)，那虧損越厲害。
為什么？因?yàn)楹瓦^去的人工智能以及云相比只有投入確定增加，其它的關(guān)鍵商業(yè)要素沒有變化。
對(duì)客戶的議價(jià)能力有變化么？沒有。過去的客戶也沒有技術(shù)能力，但議成了現(xiàn)在這樣，那就絕不會(huì)因?yàn)榧夹g(shù)有某些改變而發(fā)生變化，除非突破某些閾值，不用不行。
成本端的議價(jià)能力有變化么？沒有。人、機(jī)器、數(shù)據(jù)該貴還是貴。
競(jìng)爭(zhēng)格局會(huì)有變化么？沒有。該來的還是會(huì)來，做云的廠商都會(huì)做大模型。
成本會(huì)增加么？會(huì)。除了數(shù)據(jù)、機(jī)器這些更貴了之外，大模型還會(huì)導(dǎo)致更頻繁的升級(jí)。過去做政務(wù)云私有部署這些本質(zhì)上是個(gè)B端業(yè)務(wù)，大模型則實(shí)質(zhì)是個(gè)直達(dá)C端的產(chǎn)品，明顯的和OpenAI的差距必會(huì)導(dǎo)致持續(xù)的頻繁的升級(jí)。
既然只有成本會(huì)增加，那虧損加大不是合情合理么。
如果說未來10年還是人工智能虧損的十年也許有點(diǎn)夸張，但在3~5年沒有商業(yè)模式是比較確定的。
人工智能行業(yè)作為新的通用計(jì)算平臺(tái)是一定會(huì)盈利的，只不過啟動(dòng)周期有點(diǎn)長(zhǎng)，并且你越希望它短，它就越長(zhǎng)。為什么這樣？因?yàn)樵鲩L(zhǎng)的模式變了。
大模型潛在的商業(yè)模式
大模型只有一種商業(yè)模式，系統(tǒng)型產(chǎn)品。IBM用沃森給這種產(chǎn)品做了Demo，但技術(shù)成熟度不夠，所以基本失敗了。但真做大模型的人還是可以從中得到啟示，你要做的就是IBM未完成的事業(yè)，把各個(gè)行業(yè)的沃森干好，真搞好那刻就是賺錢時(shí)刻。OpenAI等少數(shù)企業(yè)會(huì)有差別，他們更多面向互聯(lián)網(wǎng)上的通用信息，會(huì)覆蓋純粹數(shù)字空間的搜索、社交等。
在這樣一種挑戰(zhàn)下企業(yè)整個(gè)運(yùn)作模式會(huì)和互聯(lián)網(wǎng)有巨大差別。
互聯(lián)網(wǎng)的模式下單個(gè)用戶價(jià)值可以低，但只要用戶數(shù)足夠大就可以賺錢，所以類似大水漫灌。這時(shí)候雷軍總結(jié)的“專注極致口碑快”七字訣是非常精辟的。
大模型不是，至少推倒了其中的“快”這個(gè)兜底特征。大模型需要在一個(gè)地方持續(xù)打深井，出水了才能賺錢。這時(shí)候如果是互聯(lián)網(wǎng)的打法，那很容易變成四處挖井，挖了很多那個(gè)也沒水。這時(shí)候單純強(qiáng)調(diào)快會(huì)有災(zāi)難性后果。
也就是說底層邏輯其實(shí)已經(jīng)變了，一個(gè)需要急如烈火一個(gè)需要厚重如山。
與此同時(shí)在同領(lǐng)域其競(jìng)爭(zhēng)又會(huì)非常殘酷，一旦同類的產(chǎn)品往前躍遷，跟不上的立刻所有投入歸零，干BERT的人也都是很多大牛，那個(gè)人水平也都可以，但現(xiàn)在那條線上還有什么價(jià)值呢？
大模型不止短期賺不到錢，風(fēng)險(xiǎn)還很高。
總結(jié)
大模型短期沒有商業(yè)模式，想快點(diǎn)賺錢真的不要干這個(gè)。中期是可以的，但對(duì)干這事的人提出新的要求。張維迎老師經(jīng)常提到市場(chǎng)和企業(yè)家精神，但在過去很多領(lǐng)域有沒有企業(yè)家精神對(duì)結(jié)果的影響遠(yuǎn)沒有想的那么大，尤其是規(guī)模小的時(shí)候，賺錢真的不一定需要企業(yè)家精神，但大模型這種領(lǐng)域不行。張老師經(jīng)常強(qiáng)調(diào)的在這里會(huì)變成決定性因素，也就是說：初始設(shè)定即結(jié)果。
