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AI泡沫不可避免,李彦宏敲响警钟:PMF是生存关键
4067点击    2024-10-18 09:38

挤泡沫,终将加速技术大众化的进程。


10月3日,OpenAI官方宣布成功获得66亿美元(约合人民币466.9亿元)融资。本轮融资结束后,OpenAI估值突破了1500亿美元。新一轮融资规模不小,然而却只够Open“烧”一年,其预计,今年营收可达37亿美元,亏损幅度为50亿美元。


此前,美国媒体The Information报道称,通过对OpenAI的财务数据分析推测,OpenAI将于2029年实现盈利,届时营收将达到1000亿美元(约合人民币7074.8亿元),但在此之前OpenAI依然会存在较为严重的亏损,预测2026年亏损幅度将达到140亿美元(约合人民币990.5亿元)。因此,OpenAI能年入千亿美元的前提是它可以撑到2029年。


强如OpenAI都为生计发愁,AI大模型行业的竞争激烈可见一斑。继23年的“百模大战”后,24年行业终于纷纷意识到“应用落地”的重要性。然而技术从实验室走向真实场景的路总是千折百绕,能够熬到天明的企业注定是少数。到底有多少AI企业能够活到天明?李彦宏的答案是:1%。


日前,中国AI大模型引领者百度创始人李彦宏再度敲响警钟,在与《哈佛商业评论》英文版总编辑殷阿笛(Adi Ignatius)的对谈节目中,他直言不讳地指出,生成式AI的技术泡沫不可避免,好在行业正在走向正轨。李彦宏预判,在AI挤泡沫阶段,“那些无法满足市场需求的伪创新将会被清洗掉,在这之后,有1%的企业将脱颖而出,继续成长,为社会创造巨大价值。现在,我们只是在经历这个阶段,这个行业比去年更冷静,也更健康。”


(图源:哈佛商业评论《HBR Live:商业未来》)


从百模大战到狂卷应用,AI泡沫不可避免


其实在2017年前后深度学习风靡时,网上就有不少关于“AI是否是泡沫”的讨论,大模型时代关于AI是否泡沫的讨论更加热烈,悲观的网友总结出“投钱——发展——收割——破灭——沉淀”的全套泡沫破裂流程,甚至预言生成式AI的泡沫将比历史上任何一次技术浪潮掀起的泡沫都要大得多。


(图源:知乎)


在ChatGPT横空出世后,23年AI行业掀起大模型热潮,仅仅是中国市场,就有上百个新玩家推出基础大模型,与在AI大模型赛道耕耘多年的百度们PK,掀起“百模大战”。然而其中拥有真功夫的玩家屈指可数,许多基础大模型都是“赶鸭子上架”,底层技术靠套壳开源,市场存在靠刷榜跑分。


结果呢?虽然很多基础大模型号称超越了GPT4.0,然而在技术行家那却很快漏了陷,甚至某家位列“大模型五虎”之一的独角兽公司都被指“套壳”开源大模型。更严重的问题是,大多数基础大模型都没有真实用量,当时国内200多个大模型的调用量加起来还不如一个文心大模型多。


重复研发大模型对创业者是徒劳,对社会是巨大的研发、人才、算力资源浪费。24年,市场终于恢复冷静,李彦宏关于“不卷模型卷应用”的呼吁被很多AI公司听进去了,结果是做基础大模型的锐减,做上层AI应用的多了,甚至比做基础大模型的更多。然而,24年很多AI团队做AI应用同样卷错了方向,核心就是存在李彦宏所说的“伪需求”问题。犯错的不只是AI创业公司,很多AI巨头甚至科技大厂都在试错走弯路。


24年上半年,AI硬件成为AI大模型落地的一种形态。我在参加CES(国际消费电子展)、MWC(世界移动通信大会)时,看到最受关注的就是AI硬件新物种,Rabbit R1,AI Pin是其中代表。很多家电厂商做了AI大模型,甚至油烟机、燃气灶都“吃上了大模型”,魅族干脆宣布将放弃手机业务,All in AI硬件。然而下半年AI硬件急转直下,AI Pin更是遭遇了大规模退货,原因是体验糟糕。在9月的IFA(德国柏林消费电子展)上,AI硬件已不见踪影。


(AI硬件新物种代表:AI Pin)


踏空的不只是AI硬件。许多AI软件同样被质疑“卖家秀”过于严重。用户被虚假宣传吸引购买会员后才发现,体验与宣传严重不符。为此,美国FTC甚至起诉了五家AI公司,原因就在于这些公司的宣传与AI实际表现存在较大差异,其中一家被起诉的是名为DoNotPay的机器人律师服务公司,其宣称“能够提供媲美真人律师的服务”,结果却是夸大其词。


到了24年下半年,我们能够明显感受到,关于AI大模型泡沫的“预警”在增加,大模型行业在降温。


在李彦宏发出警告前,行业正在出现越来越多冷静的声音与行动。比如苹果研究员最近发布了一篇名为《理解大语言模型中数学推理局限性 》的论文,质疑大语言模型的数学推理能力,甚至认为大语言模型不具备真正的推理能力,放弃造车、战略押注AI的苹果甚至放弃了OpenAI的新一轮投资机会。


与此同时,AI大模型的投融资不再疯狂。一些AI初创公司陷入经营困难,AI尖端人才与技术正在向巨头集中,这是行业加速盘整的迹象。比如被誉为保险行业黑马的InsurStaq.ai在运营一年后突然关闭,独角兽企业Adept AI和Inflection则分别被亚马逊和微软挖成空壳公司。讲求实效、注重应用的中国市场,AI创投市场的洗牌更激烈,钛媒体统计数据显示,2021年11月30日到2024年7月29日,中国有近8万家AI相关公司处于注销、停业、吊销等状态。


挤泡沫,终将加速技术大众化的进程


从历史上所有重大技术浪潮的发展进程来看,泡沫不可避免。


在与《哈佛商业评论》对谈时,李彦宏就回顾了历史上的技术浪潮中的“泡沫现象”:


“就像历史上许多次技术浪潮一样,在度过最初的兴奋阶段之后,泡沫不可避免。然后,当这项技术没有达到最初兴奋阶段的高期望时,人们会感到失望。我们经历过很多次类似的情况,比如90年代互联网迅速发展时的巨大泡沫,在2000年3月,这个泡沫破裂了。在移动互联网时期,类似情形再次发生。生成式AI的时代,我们也会经历这一过程。”


关于技术浪潮的发展规律,知名咨询机构高德纳(Gartner)早在1995年就归纳出了“技术成熟度曲线”模型(Gartner Hype Cycle),这个模型认为,一门技术的发展要经历五个阶段:启动期、泡沫期、低谷期、爬升期、高原期。


(图源:Gartner)


在大模型刚爆发时,人类像祖先发现火种一样,激动不已,AI的想象空间一下被打开了,然而,随着媒体大肆的过度报道(最典型的就是各种“炸裂”“核弹”“颠覆”AI报道)以及非理性的渲染下,AI一下成了顶流。


资本的跑步入场,进一步让AI赛道拥挤不堪,参与者更是鱼龙混杂,既有OpenAI、百度、阿里、科大讯飞这样的深耕多年的AI实力派,还有许多滥竽充数的投机分子。在混乱的竞争中,从“百模大战”到“狂卷落地”,AI的缺点、问题、限制都在陆续出现,行业失败的案例大于成功的案例,泡沫逐渐显现。


结合李彦宏的预警与高德纳(Gartner)“技术成熟度曲线”模型来看,今天的AI技术恐怕正在“泡沫化的底谷期 (Trough of Disillusionment)”前夜。


在新的阶段,越来越多AI玩家将被挤下牌桌,没有核心技术实力的将很快会“露馅儿”出局,有技术实力的玩家也不能高枕无忧,因为技术产品化、产品商业化和商业正循环才是走得远的关键,这正是李彦宏在对谈《哈佛商业评论》主编时强调的“产品与市场的契合度(PMF)”的关键作用。


(图源:百度ai助手)


庆幸的是,向来善于且重视技术应用落地的中国创业者,更关注PMF,“中国更注重应用驱动,我们更关心哪些应用将从大模型中获益,许多初创公司都在研究如何运用大模型能力。”


随着泡沫的挤压,留在市场上的将会真正的实力派玩家:它们既有技术的硬实力,同时有拉通技术与市场鸿沟的商业能力。大浪淘沙,留下的是金沙,在李彦宏的预测中,只有1%的AI玩家能穿越泡沫期,走到最后,进入到稳步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment)与工业生产的高原期 (Plateau of Productivity)。


AI在走的路,PC、互联网、移动互联网、短视频等等技术浪潮都走过了一遍。90年代互联网浪潮爆发,并很快从疯狂的非理性繁荣阶段,并在本世纪初迎来泡沫破裂时刻,百度、阿里、腾讯等互联网巨头正是在这一时期崭露头角,成为“1%”的真金留在了牌桌上。在互联网泡沫破灭后,互联网企业全部都将商业化即“如何赚钱”放在第一位,推出更贴合用户需求的产品,一边吸引更多人成为网民,推动消费互联网爆发, 一边赚取真金白银反哺技术研发与服务升级,形成了互联网“广告+增值+电商”商业化的三驾马车。


任何技术浪潮都不可避免会产生泡沫,而泡沫破裂则是技术走向成熟绕不过的一环。我想这也是李彦宏说“有泡沫并不一定是坏事,很多伪创新将被清洗”的深意。


成为1%,活下去才有资格打扫战场


既然AI泡沫不可避免,既然AI泡沫终将破灭,既然泡沫破裂必将阵痛,AI玩家们如何面对这样的宿命?答案有且只有一个,就是提高“PMF(Product Market Fit)”,即产品与市场的契合度。


比如做基础大模型“重复发明轮子”,大概率是没有市场的。科技巨头全在做基础大模型,且投入了巨量的资源展开军备竞赛,姑且不说人才等投入,仅仅是算力大战,一般公司都吃不消。


在微软支持下,OpenAI主要承担推理、训练、人工三大成本,其中人工成本最低,每年“仅”需约15亿美元;租用微软服务器为ChatGPT及底层LLM提供动力的推理成本,一年约40亿美元;包含数据费用在内的训练成本,一年则需要约30亿美元,未来则将突破100亿美元。至于中国AI领先者百度,在AI上布局超过10年,累积投入超过1000亿元才有今天的硕果累累。


因此,创业者做基础大模型与巨头竞争无异于“以卵击石”。如果一个后来的创业公司说其基础大模型赶超GPT4.0,恐怕物理学规律也不会答应。创业公司做基础大模型唯一有机会的,只有“成为巨头代理人”,就像OpenAI背靠微软好乘凉一样。


再比如做AI应用,不论是AI软件、AI硬件或者是AI to B服务,AI创业者一方面须要面向真实需求去做产品,而不是“拿着锤子找钉子”,抑或“别人做啥我做啥”,比如AI硬件火就跟风做AI硬件。另一方面则要将“如何赚钱”放在第一位,只有做出用户/客户愿意买单,抑或可靠广告等新型模式实现商业正循环,才可以活下去。


甚至不只是创业者,大厂们在布局AI时也需要将PMF放在第一位。


24年很多手机与家电厂商都很焦虑,因为市场需求萎缩,产品销量上不去。这时候AI成为救命稻草,智能手机成了AI手机,智能电视成了AI电视,PC成了AI PC……然而在改换title时,AI硬件们是否真正带来了新的用户体验?是否真正提供了用户愿意买单的价值?恐怕很多厂商都无法给出足够自信的回答。


24年,拥抱AI大模型在全世界所有行业都成为一种流行。AI大模型展现的技术潜力确实可以被许多行业、企业、产品、场景与个体应用。然而,有多少企业真正用好了AI这一工具来提高产品的PMF或者提升业务的价值呢?恐怕答案也不容乐观。市场咨询机构Forrest的首席分析师曾分享过一个有趣的观点:“没有人想穿着便衣出现在变装舞会上”,或许足以形容很多人“拥抱AI”的心态。


未来,只有当AI不再是一种“时髦”,而是像互联网、5G网络一样“无处不在却又让人感受不到存在”时,真正的AI时代才算正式来临。


前几天,Google前大佬、AI大牛Hinton获得了诺贝尔物理学奖,来自google deepmind的两位研究AI的科学家德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀则靠着“蛋白质结构预测”分享了诺贝尔化学奖,这是AI加速渗透物理世界的写照,更是AI终将接管物理世界的隐喻。AI当前泡沫不可避免,但AI的未来依然值得人类乐观。


文章来自于微信公众号“罗超频道”,作者“ 罗超本超”