來源：後廠村封面圖：豆包
近年來，AI已經是公衆討論中的高頻熱詞，如果說2023年是“AI技術狂熱之年”，那么可以被視爲AI技術的“應用深化與拓展年”。
當2024接近尾聲，隨着大模型、人形機器人、智能網聯汽車等前沿技術一日千裏，人工智能正以前所未有的速度和規模引領新一輪科技革命和產業變革。而在行業內，關於超級應用的焦慮越發廣泛。大模型算力到底要燒多少錢？超級應用什么時候才能出現？這可能是每個AI人工智能行業從業者都想知道的問題。
01
人工智能技術狂熱的上半場
在2023年之前，AI技術經歷了多年的穩步發展和積累，從1950年代人工智能概念的提出，到1960年代的黃金研究時期，再到1980年代專家系統和人工神經網絡的新進展，人工智能再次興起。直到2012年，21世紀的大數據時代到來，深度學習算法的突破。
2022年末，ChatGPT橫空出世，更是引發了全球範圍內的關注和討論。
無論是圖像識別、語音識別，還是自然語言處理等方面，AI模型的准確性和效率都得到了顯著提升。
不僅如此，AI技術在自動駕駛、醫療診斷、金融風控等多個領域均得到了廣泛應用，科技圈在探索人工智能領域的狂熱只增不減，海量企業加入AI賽道，人工智能的上半場競爭異常激烈。
如今，人工智能已是一片紅海，除了百度文心大模型、阿裏通義千問、字節豆包、商湯日日新等“老面孔”，還有智譜AI、百川智能、零一萬物、月之暗面、Minimax、階躍星辰等新勢力“破圈”，各類“大規模深度學習模型”同台競技，前所未有的“百模大战”態勢已成，且有愈演愈烈的趨勢，但是資本投資、企業虧損也是猶如不見底的“黑洞”。
素有“AI四小龍之首”的商湯科技，上市三年，常年虧損，有數據顯示，在2018年至2023年這六年間，商湯科技的歸母淨利潤累計虧損達500億元。
從2023年就开始布局大模型的昆侖萬維，2024年前三季度，昆侖萬維累計實現營業收入38.28億元，而淨虧損高達6.27億元；
主要提供以平台爲中心的人工智能解決方案的第四範式，於2023年9月28日在港交所上市，至今仍未實現盈利，在2022年-2023年及2024年上半年，近兩年半累計虧損27.43億元，2021年曾虧損高達18.02億元；
據了解，名噪全球的ChatGPT开發商知名企業OpenAI，也面臨長期巨額虧損。
OpenAI至今擁有1385億元左右的融資額（據已披露數據），而財務報告顯示，OpenAI在AI技術开發和運營方面投入巨大，預計今年財務赤字將達到50億美元，2023年至2028年累計虧損額將達440億美元；
行業巨頭尚且如此，其他AI企業的生存困境也就可想而知，許多企業身陷落地應用和變現盈利兩難的局面，只能靠融資存活，亟需尋找新的出路。
可以看到的是，盡管AI技術徹底改變了人們的生活方式、工作方式和思維方式，但與此同時，AI時代仍然經歷着從技術狂熱向AI超級應用的轉變需求。
02
AI超級應用的價值
什么是AI超級應用？超級應用什么時候能出現？AI超級應用的價值在哪裏？這幾個問題值得所有AI從業者進行深度思考。
《後廠村》認爲，首先人工智能時代的超級應用一定會出現，只是時機還未到。
其次，在超級應用到來之前，是要先有超級有用的應用，通過小步快跑、持續迭代，才能產出革命性應用。
百度創始人李彥宏在接受媒體採訪時曾表示，模型本身不產生直接價值，只有在模型之上开發各種應用，在各種場景找到所謂的PMF，才能真正產生價值。
AI應用主要可以分爲以下幾類：
1、具身智能應用。這類應用通常具備物理形態，能夠感知、互動，並主動地進入“真實世界”，如自動駕駛汽車、人形機器人等。
2、AI軟件：這類應用主要以軟件形式存在，通過大型語言模型、深度學習等技術，爲用戶提供輔助辦公、作圖、視頻生成等功能和金融、教育等領域智能化服務。AI助手是當前最快落地的AI超級應用軟件，也是“百模大战”的直接產物，字節跳動的豆包、百度Comate、騰訊元寶、訊飛星火、快手的可靈AI、月之暗面的KimiChat等，都是目前國內主要的AI助手，差異化優勢明顯。
3、AI消費電子：這類應用通常是對傳統電子設備進行AI升級，與元宇宙結合，或在新技術上开發新的需求，如AI PC、AI手機、XR設備和腦機接口技術等。
大模型不僅掀起了一場 AI 技術變革，還在一定程度上重塑了我們的生產和生活方式，提高了生產力。
AI大模型不僅用戶粘性高，覆蓋群體廣泛，用戶規模也極爲龐大。據了解，百度文心一言用戶規模達到4.3億，而文心大模型日均調用量已超過15億。
可見，基於基礎大模型構建出來的AI超級應用，將會產生不可估量的實際價值，爲 “千行百業” 賦能。
人工智能的下半場，當基礎模型能力就緒，我們將有望迎來AI應用的“iPhone”時刻。
03
人工智能的下半場，未來風向將往哪兒吹？
從技術瘋狂“疊甲”到超級應用轉型，衆多AI企業都在尋求自己的破局之路。
在人工智能的“上半場”，算法進步鋪墊了長達半個多世紀後，GPU取代CPU成爲AI算力載體，芯片需求大幅擴張，催生出“百模大战”；而當下半場來臨，生成式 AI 革命到來，人工智能又將何去何從？
英偉達創始人黃仁勳認爲，下一波的人工智能浪潮是“具身智能（embodied AI）”，即具有人工智能的實體，其可以真正理解、推理並與物理世界互動，它可以是一個程序、一個系統，也可以是一個機器人，且高度自動化、智能化、集成化，類比AI就如同“通用智能與機械智能”的區別。
傳統機器人如工業機器人、服務機器人和特種機器人技術已經較爲成熟，如工業領域的移動搬運、自動物流、工業制造、電網自動巡檢，以及服務領域的家用掃地、酒店自動配送等，均已經有大量商用案例。
而以特斯拉Optimus爲代表的通用機器人，不再限定於特定的應用領域，這對大模型的算法和算力水平提出了更高的要求。
另一方面，硬件的革新是AI大模型背後的無名英雄，從CPU到GPU再到專用AI芯片、從SSD到NVMe、從分布式訓練到Chiplet技術再到軟硬件協同的生態構建，硬件與AI大模型的共舞，將爲AI技術的不斷革新和應用場景的不斷拓展提供堅實的支撐，也爲人工智能的下一步發展空間开疆拓土，重塑未來。
04
總結
盡管前路並非坦途，人工智能仍然面臨倫理困境、算法偏見、責任歸屬及能源消耗等問題，但不可否認的是，作爲新一輪產業變革的核心驅動力，人工智能在很多領域已經得到廣泛應用，正穩步邁向成爲驅動人類第四次科技大變革的核心力量。這一變革不僅正在發生，其深遠的影響力和持久的變革動力，無疑將創造新的強大引擎，在全球範圍內引發全新的產業浪潮，塑造一個更加智能、高效且充滿無限可能的新時代。
原文標題 : AI超級應用什么時候才能出現？
標題：AI超級應用什么時候才能出現？
地址：https://www.utechfun.com/post/449514.html