AI這就又回到“雕花”時代了？
近期，AI領(lǐng)域的發(fā)展呈現(xiàn)出一種矛盾的景象：表面上百花齊放，實則暗藏疲態(tài)。人工智能領(lǐng)域似乎進入了一個微妙的節(jié)點，眾多科技巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛推出自己的AI產(chǎn)品，卻難掩同質(zhì)化的窘境。
Character.ai的風(fēng)波就是一個案例，作為AI明星產(chǎn)品，Character.ai在高峰期的推理請求量已經(jīng)達到了谷歌搜索流量的五分之一。五個Character.ai就等于一個谷歌？然而，真實的情況不容樂觀，根據(jù)The Information的報道，Character.ai訂閱用戶不到10萬，近期在努力削減成本，由于融資困難，Character.ai正在考慮出售。
AI社交大多產(chǎn)品都局限于伴聊和角色扮演功能，又存在重度用戶消耗推理資源量大，而輕度用戶留存差，商業(yè)化前景堪憂的問題，例如，Character.ai去年全年收入僅為1520萬美元。
Character.ai的困境并非個案。縱觀整個AI行業(yè)，從科技巨頭到初創(chuàng)公司，似乎都陷入了一種“雕花”困境，過分關(guān)注表面功能的堆砌，底層的突破出不來了，突破性的創(chuàng)新讓位給了同質(zhì)化的功能微調(diào)。
WWDC24上，蘋果公司為iPhone和其他設(shè)備推出了推出全新的個人AI系統(tǒng)Apple Intelligence，試圖通過重新定義“AI”來彌補其在AI布局上的滯后，但除了一貫的強調(diào)隱私保護，實際功能展示乏善可陳，集成ChatGPT功能，實現(xiàn)識別對用戶情景重要的通知，AI文本處理，圖文生成、Siri感知屏幕內(nèi)容并代替用戶執(zhí)行簡單任務(wù)。
而Apple Intelligence也免不了“期貨”，幾天前剛剛開啟了測試，第一批功能的正式上線可能需要推遲到十月的iOS 18.1，但也只是基礎(chǔ)功能。使用設(shè)備端數(shù)據(jù)回答問題并了解用戶屏幕上內(nèi)容等功能，仍然需要2025年春季。
更加遺憾的是，Apple Intelligence僅支持搭載 A17 Pro 芯片或更新的iPhone，也就是說大部分iPhone用戶都體驗不了。
微軟則試圖在PC上進行革新，在5月20日推出了Copilot+ PC，其中包含了人工智能工具Recall，它會定期截取屏幕截圖來創(chuàng)建活動記錄，以便用戶搜索他們之前的操作。
事實上，Recall之前，一款類似的應(yīng)用Rewind已經(jīng)上線一年多時間了， 并且拿到了Sam Altman、a16z 等的投資。本質(zhì)上Recall并沒有任何創(chuàng)新，而只是抄了一個Rewind。雖然微軟對Recall寄予厚望，不過得到的卻是差評，許多用戶認為存在巨大的隱私風(fēng)險，有黑客甚至展示了如何從Recall的主數(shù)據(jù)庫中提取所有信息。出于安全考慮，微軟擱置了Recall的發(fā)布。
OpenAI作為火車頭，也開始在“雕花”方面不遺余力。其備受矚目的AI視頻生成模型Sora發(fā)布時間懸而未決，官方解釋稱還有大量的安全工作要做，但始終沒有給出明確的時間表。
同樣讓人失望的還有號稱“Her走進現(xiàn)實”的GPT-4o語音模式，這個本來就被不少人形容為已有的功能堆砌出來的小創(chuàng)新的產(chǎn)品，原定于5月發(fā)布，后又一再跳票，只是時不時的用給一小撮人試用一下的方式維持著大家的期待。即便是最新推出的SearchGPT，也難掩其“期貨”屬性：不僅內(nèi)測機制黑箱，連Demo都存在低級錯誤。
在一些網(wǎng)友看來，與其將精力放在實質(zhì)性的技術(shù)突破上，OpenAI似乎更熱衷于制造輿論熱點。一系列針對谷歌的“搶熱點”發(fā)布的操作的確相當亮眼，Altman非常利用社交媒體影響輿論，為自家產(chǎn)品造勢，然而，漂亮的PPT和熱鬧的發(fā)布會并不能掩蓋模型能力迭代緩慢的現(xiàn)實。
GPT-5何時推出已經(jīng)徹底成為了一個謎。市場曾預(yù)測GPT-5可能在2023年底或2024年夏季發(fā)布，OpenAI CTO Mira Murati表示有望在2025年底或2026年初推出，而Sam Altman曾強調(diào)目前沒有固定的發(fā)布時間表。
小參數(shù)模型GPT-4o mini的推出基本說明了一切。OpenAI也要跟大家卷“雕花”了。
“雕花”的AI產(chǎn)品
在頭部企業(yè)陷入“雕花”困境的同時，創(chuàng)業(yè)團隊也未能幸免。隨著“模型即產(chǎn)品”的投資窗口期過去。廠商們面臨著巨大的變現(xiàn)壓力，迫切需要尋找落地場景。AI搜索似乎成為了繼聊天機器人和類Character.ai產(chǎn)品之后，又一個開發(fā)者們爭相涌入的賽道，成為新的熱點。
AI搜索被視為大模型應(yīng)用的重要落地方向，海內(nèi)外眾多企業(yè)和開發(fā)者紛紛布局，希望在這個風(fēng)口上分一杯羹。然而，目前的發(fā)展態(tài)勢似乎也難逃“雕花”的困境，所有人似乎都在重復(fù)造同一個輪子。
眾多玩家推出的AI搜索產(chǎn)品大同小異，缺乏實質(zhì)性的差異和創(chuàng)新。雖然在功能名稱上略有不同。但核心功能幾乎如出一轍，這其實也反映出當前大模型的發(fā)展遇到了瓶頸。
AI插件太多，瀏覽器已經(jīng)不夠用了
瀏覽器插件因其輕量化、低門檻的特點，也成為成為各家爭相布局的對象。月之暗面的Kimi瀏覽器插件強調(diào)“輕量小搜索”，字節(jié)的豆包瀏覽器插件也在快速迭代新功能。各類開發(fā)者制作的AI插件也是層出不窮。
表面上，這些插件五花八門，功能各異。有的專注于內(nèi)容生成，有的側(cè)重信息匯總，還有的致力于提高生產(chǎn)力。但仔細觀察就會發(fā)現(xiàn)，它們大多是在做“雕花”工作，許多插件不過是對已有AI功能的簡單封裝，或是對大模型API的表層調(diào)用，鮮有真正突破性的應(yīng)用。
所有人都希望獲取到用戶流量。但這種做法更像是權(quán)宜之計，并未從根本上解決商業(yè)化難題。PC瀏覽器用戶數(shù)量相較于移動端已經(jīng)相對稀少，這一現(xiàn)實本身就限制了插件的潛在用戶基數(shù)。它再次印證了當前AI行業(yè)陷入的'雕花'困境，在現(xiàn)有技術(shù)框架內(nèi)進行小幅改進和優(yōu)化和同質(zhì)化競爭。
回顧上一波以計算機視覺(CV)技術(shù)起家的AI企業(yè)的起落，我們發(fā)現(xiàn)它們并未真正走出“雕花”困境。盡管在技術(shù)上取得了顯著進展，但場景碎片化和商業(yè)化不順仍然成為它們后繼乏力的主因。這些企業(yè)往往停留在技術(shù)供應(yīng)商階段，難以確保長期市場地位，同時還要與科技巨頭打價格戰(zhàn)，爭奪市場份額。
如今，大語言模型似乎正在重復(fù)這一歷史。雖然GPT等模型在技術(shù)上取得了突破性進展，但真正能創(chuàng)造持續(xù)價值的商業(yè)應(yīng)用仍然稀缺，模型能力的提升也似乎進入了停滯狀態(tài)。
OpenAI提出的通用人工智能五級能力評估體系為行業(yè)提供了一個發(fā)展路徑。當AI達到第二階段（'推理者'級別）時，可能具備在消費級市場大規(guī)模流行的條件。這意味著，大模型公司需要不斷提升AI的通用泛化能力，才能真正突破商業(yè)化和產(chǎn)品化的瓶頸。不過在此之前，OpenAI可能還需要融資數(shù)百億美元才能覆蓋其成本。
與CV企業(yè)不同的是，一些大模型公司已開始推出面向C端的應(yīng)用，試圖接近產(chǎn)品市場契合點(PMF)。這種策略可能幫助它們避免單純依賴B端非標準化市場的陷阱。但如果僅僅是將現(xiàn)有的AI能力套卡包裝成消費級產(chǎn)品，沒有真正的突破模型的推理能力、增強跨領(lǐng)域知識整合，以及交互體驗等等，很快就會陷入同質(zhì)化的雕花當中。
華爾街也失去耐心了
為了迎接AI革命，企業(yè)仍在投入大量資金建設(shè)數(shù)據(jù)中心等基礎(chǔ)設(shè)施，但即使是華爾街也開始重新審視他們的調(diào)子，從狂熱的擁護轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮橹斏鞯闹С帧?span style="display:none">n7S知多少教育網(wǎng)-記錄每日最新科研教育資訊
AI進入雕花階段是否意味著互聯(lián)網(wǎng)泡沫的重演？最近的一系列研究報告向AI的熱潮潑了冷水，警告生成型AI技術(shù)依然面臨漫長而充滿疑問的發(fā)展道路。
當高盛都說“也許這只是一個泡沫”時，你就知道這個行業(yè)真的遇到了麻煩。在一份名為《生成型AI：過多投入，收益太少？》（Gen AI: too much spend, too little benefit%3F）的報告中，高盛的分析師討論了AI是否能解決其被賦予的復(fù)雜問題，并對其仍未確定的“殺手級應(yīng)用”表示懷疑。
巴克萊銀行的一份研究報告標題更加生動《云AI資本支出：害怕錯過還是夢想田野？》（Cloud AI Capex: FOMO or Field-Of-Dreams%3F），報告指出數(shù)據(jù)中心投資是否正在制造一個可能像1990年代互聯(lián)網(wǎng)泡沫后電信崩潰那樣的泡沫，分析師的結(jié)論是傾向于FOMO。
紅杉資本的合伙人大衛(wèi)·卡恩最近稱，技術(shù)是否能收回龐大數(shù)據(jù)中心投資是“AI的6000億美元問題”。
這顯然不是第一次質(zhì)疑的聲音。關(guān)于AI聊天機器人和其他工具的最終收入或潛力問題，已成為任何科技公司財報電話會議上的常見話題。
而微軟和英偉達的巨大收益，屬于高盛分析師所稱的AI投資“賣鏟子和鎬”的階段：提供AI所需的半導(dǎo)體、云計算和能源的公司。值得注意的是，AI為Google、微軟、亞馬遜等頭部云廠商帶來的增長已經(jīng)開始放緩。
高盛全球股票研究負責人吉姆·科維洛則懷疑，AI的成本是否會下降到足以證明其價值的程度。“要證明這些成本是合理的，技術(shù)必須能夠解決復(fù)雜問題。”
高盛還采訪了MIT經(jīng)濟學(xué)家達隆·阿西莫格魯，他認為這項技術(shù)仍遠未準備好迎接主流。“鑒于今天生成型AI技術(shù)的重點和架構(gòu)，這些真正變革性的變化不會很快發(fā)生，如果有的話，可能在未來10年內(nèi)也不會發(fā)生。”
巴克萊分析師將AI支持者的思維描述為“只要我們開發(fā)出AI技術(shù)，用戶和利潤自然就會跟著來”的邏輯，并指出目前的資本支出預(yù)測足以支持到2026年12000個ChatGPT規(guī)模的AI產(chǎn)品。鑒于投資金額，分析師表示，行業(yè)可能正走向類似于互聯(lián)網(wǎng)泡沫后的電信崩潰的“過度建設(shè)”，“明年可能會出現(xiàn)AI投資的調(diào)整期。”
紅杉資本的合伙人戴維·卡恩還指出，AI還有很長的路要走，警告投資者在“投機狂熱”中保持“冷靜”。“我們需要確保不要相信現(xiàn)在從硅谷蔓延到全國，乃至全世界的幻覺，”卡恩寫道。“這種幻覺認為AGI明天就會到來，我們都需要囤積唯一有價值的資源——GPU。實際上，前方的道路會很漫長。”
人工智能將永遠改變商業(yè)一切，這已成為商業(yè)和學(xué)術(shù)界的一句口頭禪，AI也已成為一個家喻戶曉的術(shù)語。但這是曲折上升實現(xiàn)的，自20世紀50年代以來，AI經(jīng)歷了幾次寒冬，由于未能實現(xiàn)期望而導(dǎo)致對AI興趣的減弱。這種起伏的背后是對技術(shù)的期望與現(xiàn)實之間的復(fù)雜關(guān)系。回顧這些發(fā)展過程，能為我們理解當前生成式AI熱潮提供一種歷史視角——這里似乎存在著一個規(guī)律，就是對AI技術(shù)的樂觀隨之而來的往往是一段挫折期和AI投資下降期，用人們愛用的詞來說，就是AI寒冬。
人工智能目前可能仍停留在撥號時代，直到撥號上網(wǎng)逐漸消失后，互聯(lián)網(wǎng)才真正發(fā)揮出潛力，同樣的，總有一天我們會擁有一種新的人工智能形式，讓今天的ChatGPT像1998年的門戶網(wǎng)站一樣過時，只是可能無法指望它會在未來一兩年內(nèi)發(fā)生。
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