從去年开始，ChatGPT爆火之後，這一波AI科技浪潮非常兇猛，幾個月前發布的Sora、世界上第一個AI程序員Devin、被稱爲音樂界ChatGPT的suno......各種AI原生應用如雨後春筍般冒出。

也有人質疑，AI除了能寫詩畫畫，在to C領域並沒有現象級的產品出現；在to B領域也沒有找到令人信服的應用場景。難道AI大模型，是一場騙局？如同曾經爆紅的區塊鏈、元宇宙一樣，是資本和媒體炒作的概念？

下面K哥談談我對AI發展的觀察與思考：

場景摩爾定律：AI Agent 大爆發

“場景摩爾定律”是“月之暗面”的創始人楊植麟，提出來的。所謂的“場景摩爾定律”是說每當模型升級的時候，它就會解鎖指數級的大模型的應用。比方說很多文生圖、文生視頻的應用，都是基於大模型的能力長出來的。可以預見，智能體大爆發的時候到了。

智能體是什么？我簡單列了一個公式：

智能體 = 大模型 X 外延設備

AI程序員Devin、Auto GPT就是智能體應用，它們是基於GPT以及其他大模型的基礎上建立的。以Devin爲例，給它加上IDE、命令行工具、瀏覽器等等外延設備，相當於是智能體的手和腳。大模型就相當於智能體的大腦，所以有大腦有手腳，它就變成一個智能體，包括最近講的比較多的具身智能、人形機器人，其實也是類似的應用。

中國又被大模型“卡脖子”了？

有些朋友說，中國的大模型基礎研究，不如美國。確實存在差距，其實這是兩種不同的模式基礎研究模式，一種是實驗室的模式，比如說美國，他們是把這種基礎的大模型，在實驗室裏面孵化好之後，再去做商用。

中國其實是另一種模式，叫做“應用倒逼模式”。

什么意思呢？就是开始可能我們的技術，比如說大模型，或者說以前我們的操作系統、數據庫都不是世界領先的，但是我們會先發展應用，我們先用起來。我們基於這些國外的技術，比如我們搭建了淘寶、滴滴打車、12306這種超大規模的應用，當應用發展起來之後，它會倒逼底層技術的研究。

比如說我們現在有了國產的操作系統，比如鴻蒙，然後有了自己的這些數據庫。這幾年信創發展得特別好，很多技術的基建已經不比美國差了，就是我們中國走的所謂的“應用倒逼模式”。

大模型，注定失敗？

Sora的出現再次證明了：大模型是通往AGI最有效的一個路徑。

但是也有人不這么認爲，甚至認爲大模型注定失敗。比方說著名人工智能科學家楊立昆，他提出一個叫做“世界模型”。他說Sora的技術路线是錯誤的，他爲什么會這么說？

他認爲“世界模型”才是通往 AGI的技術路线。我們先聊一聊楊立昆是誰，他是深度學習之父、圖靈獎獲得者、Facebook首席人工智能科學家，他其實是一個很有意思的人，本身是個科學家，但是把自己搞得像一個網紅，經常在推特上發表一些驚世駭俗的觀點。

他說的到底對不對呢？其實從Sora團隊發表的白皮書來看，他們認爲自己的大模型其實就是所謂的“世界模型”。

什么是世界模型？就是一種能夠理解和預測物理世界規律的模型。比方說文生視頻，像Sora這樣的工具，他會知道說蘋果是從上面往下掉的，他不會從下往上飄，他知道重力的存在，他知道物理世界的規則，這個就是“世界模型”。

從效果上來看，大模型就是“世界模型”，是目前通往AGI的最有效路徑。

很多人說，現在的GPT以及其他大模型，會有幻覺的問題。我也跟業界的專家探討過這個問題，其實這是可以解決的，還是scaling law，大力出奇跡的方式去解決。只要你有足夠大的算力，你的參數足夠大，你的數據足夠多，這個問題其實是可以解決的。

不過，大模型也有被詬病的地方，就是它每次訓練要耗費巨大的算力成本，據說GPT4的訓練成本高達6,300萬美元。

世界的增量，來自“非共識”

前面提到的楊立昆，其實本質上是“技術流派之爭”,這不是現在才有，比如編程語言界，大家經常說 PHP和Java誰是世界上最好的語言？爭論了幾十年了，也沒有一個結果，但是用PHP和Java都曾經做出過非常優秀的一些應用和網站。

像Facebook就是用PHP寫的，淘寶這種電商平台，基本上都是用Java寫的。所以這個是一個“技術流派之爭”，大家要這么來看這個事兒。

世界是由“非共識”來驅動的，所有的主流都曾經是另類，所以我們要尊重不同的聲音。比如Open AI很長一段時間，它在硅谷就是一個笑話，大家沒有人會覺得這樣的一家公司是有前途的。

剛才我們講過GPT4用了2.5萬個 A100 GPU訓練了兩個月，花費了6,300萬美元。這樣的事情，Google它就不會幹。Google雖然發表了大模型論文，但是 OpenAI做出了 ChatGPT，爲什么會這樣？

其實這就是“創新者的窘境”，大家看過這本書應該知道，像“柯達膠卷”、“諾基亞手機”的故事還在發生，就是說“顛覆式創新”很難從大企業裏面長出來，所以是OpenAI這樣的公司做出了ChatGPT。

C端將湧現殺手級的應用

今年年初，周鴻禕演講的時候提到過這個觀點，他認爲2024年C端會湧現出殺手級的應用。從去年ChatGPT之後，再沒有出現殺手級的應用，很多業內的老大預言，今年應該會能夠出現殺手級的應用，很多人看好的一個領域是：AI個人助理。

同時，AI也迎來了“克林格裏奇困境”，什么是克林格裏奇困境？所謂的“克林格裏奇困境”，是指：一項新技術剛發明出來，容易改變的時候，我們無法預見它對社會可能產生什么影響，也就不知道如何改變；等到不良後果出現時，技術已經成爲社會的一部分，很難或無法改變了。

以汽車爲例，在汽車發明之初，沒有人能夠預料到汽車會帶來空氣污染、資源耗竭、交通擁堵等問題。等到這些問題出現後，汽車早已成爲社會結構的重要組成部分。現在再來着手解決汽車帶來的問題，已經很難徹底解決了。AI也是類似的，它可能加劇信息泛濫和虛假信息的傳播，對社會造成負面影響，比如AI詐騙、肖像在影視作品中被濫用等等，但無論如何都不能阻擋歷史的車輪滾滾向前。

新個體，崛起

會出現很多估值過億的一人公司。這個觀點是 OpenAI的CEO山姆奧特曼提出來的，他說：“很快就會出現一個由一個人憑借技術打造出來的價值10億美元的公司。”

聊到這裏，可能大家就會想到一個人對吧？就是我們國內的 AI教父----李一舟。當然了，山姆奧特曼指的肯定不是說李一舟。

“新個體”崛起的時代已經到來了。

爲什么會出現“新個體”？有3個原因：

一是，我們其實已經進入到了低增長時代、微利時代。對企業來說，他對降本增效的訴求非常迫切。

二是，年輕人對“職業自由”的渴望。現在有很多“數字遊民”、遠程辦公，包括我的新媒體公司裏的一個員工，就是一個“數字遊民”，有時候他在大理，有時候在三亞，我也不知道他在哪，我需要他的時候，他就會在线。現在年輕人都傾向於做這種所謂的“數字遊民”，就是對職業自由的渴望。

三是，新生產力的崛起。就是我們上面聊到的這些AI工具，一個人加上AI就是一支團隊。

什么是“新個體”？其實不只是說自由職業，也不是說單幹。

其實所謂的“新個體”就是具備了稀缺才能，這種才能又能夠滿足垂直群體的需求。

比如說，前兩個月我被拉進一個叫做“清北交復規劃”群，這個是個什么群？因爲我的小孩在念初中，所以就不知道被什么人拉進了“清北交復規劃”群，這個群還挺貴的一個費用，好像是100萬左右。他能夠讓你的小孩將來進“清北交復”這樣的頂級名校，國外的也可以，他會幫你做一個長期規劃。不一定是死磕學習、絕頂聰明的人才能夠進清華北大，其實這些學校每年都有夏令營，有很多競賽可以加分。

但是，只是業內人士，熟悉各個學校的招生政策的人才會知道，就是說這個群他就會幫你去做這樣的規劃，所以這是個非常典型“新個體”，他們團隊才三個人，但是我看了一下，他們那個群裏面大概有五十幾個人，每個客戶給了100萬，就有5000萬收入了。

未來像這樣的新個體，會越來越多。他擁有稀缺的才能，他能滿足垂直群體的需求。類似的還有，比如心理、減肥等等。

以上就是K哥近期對大模型的觀察與思考，不一定對。總的來說，大模型不是騙局，大模型是人工智能領域的重大突破，是科技界最大的風口，這個風口甚至比互聯網、移動互聯網還要大、還要持久。

未來，不論你做什么，都要與AI有關。要確保自己始終在牌桌上，只要不下牌桌，再加上一點運氣，就地起飛、改變命運的概率，比起其它行業，仍然高出很多倍。

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標題：大模型，一場騙局

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