资本市场开春躁动，万众瞩目ChatGPT，关于AI的论战也热火朝天。

以宏大视角看，AI的征途是星辰大海，终极目标就是让机器同人类一样思考、从事多种用途，这正是通用人工智能AGI的应有之义。

不论通过计算机科学、神经科学与数学哪一种途径实现AGI，底层逻辑还是让超高算力给人脑赋能，设想的场景也大多是基于现存的认识论框架。认识的进化路径是“实践、认识、再实践、再认识”，通过电子与算力加速这一进程，从而快速达到很完美的状态，譬如设想中的AI将统治世界等等。着眼于终极形态的讨论是有趣的，科幻作家在推敲终极人类怎么战胜终极AI，一些学者在钻研AGI的世界里感性要素是否还有必要，也有哲人不相信AI能够彻底复刻人类的全部思想。但这毕竟是空中楼阁，现存的科技大厦还远未到AGI的高度。

近期各种抓眼产品的出现，似乎在观感上离AGI仅有一步之遥。

基于Diffusion模型的AI绘画完成度之高、冲击力之强、迭代之快，远非当时止增笑耳的AI作曲Illiac Suite可以比肩，很多用户在无形中已屈服于“艺术给技术让步”的观念，全身心投入新的生产方式，由衷相信没有任何情感的电脑也可以打动人心。

基于LLM模型的ChatGPT更呈现出一种近似AGI的形态，你可以和他聊任何问题，一些私密的、超出生活实践的、非逻辑的问题都可以试图让它理解，在功能上接近人脑的布洛卡区，实现跨界、跨领域的应用，一步步把当时创设微软小冰的图景变为现实。

从技术溯源的角度，现在这个时点的AI和1956年达特茅斯会议的起源时代没有质的区别，因为强化学习和监督学习中间的天堑还是无法逾越。从认识论的角度，最关键的一步就卡在“再认识”这个环节上。就范式而言，人工数据+神经网络建模的监督学习模式，还是依赖于数据集的自有特征对参数和结果进行干涉，所谓“龙生龙凤生凤”，训练出来的模型、模型生成的结果永远被禁锢在数据集的牢笼里，即现有内容的排列组合，沾染了浓郁的人造气息，产生了严峻的版权问题。因此现在的AI和我们所设想的智慧生命还不在一个维度，小鸟有再好看的羽翼也得打开笼门才能飞行，而现存AI即使开放网络它也没法自由探索。

假如不考虑质变，按照光伏的思维从数量上测算，降本增效是AI产业不可绕行之路。

锚点越多，描绘的曲线就越精准，从参数看，GPT-2模型参数量约1.5B，现在大模型的参数量大约在200-500B，这种暴力的方法将模型准确率从63%提升到78%。成本端算，平均每年算力价格要下降约50%，内存成本下降约33%，深度学习在摩尔定律的裨益之下不断披荆斩棘，攻城略地。所谓“贵的东西只有一个缺点，那就是贵”，即便降本的速度已经大超预期，AI产品的开发者仍然需要面对“成本”这个棘手的问题。

以训练PaLM模型为例，使用一张Nvidia的A100进行运算，开销约1000万美元，花费时长300年，还不包含未来的碳税。人们都喜欢气贯长虹的传奇故事，但想成为先行者必须意识到，美好的东西都已经被暗中标好了价码。这之中就可能出现消费主义陷阱：价值观异化，AI至上，从而丧失企业的自我。

在移动互联网时期出现过类似的模式。

看移动互联网，2G时代手机的明星产品是彩信、手机报、铃声下载等，受限于表现形式，仅能作为茶余饭后的消遣，根本原因还是通信技术撑不起应用创新，更别提衍生的商业模式。

早期的AI产品单调而漏洞百出，但现在产品形式丰富，在应用端的想象空间随之打开，就如同4G时代推开移动互联网的大门。不论通信协议的研发还是AI模型的突破，我认为技术底层上大刀阔斧的变革，往往需要一些历史性的机遇；或许我们可以着眼于最贴近用户的应用推广，一些内容中间商、产品中介、模型使用者未必不能快速增长，相关半导体产业链也因此受益。如果市场引擎开始发动，自我造血能力形成，自然能给出令人满意的经营方略。

和移动互联网类似，一个新的技术联结着智能终端和消费内容，总是反复撩拨着用户的好奇心。手机产品迭代一定附带着一些吸睛的新功能，宣称解决了用户的核心痛点。但遗憾的是，盛名之下往往难副其实，所谓消费主义陷阱的一大特征就是凭空创造需求。以AI绘画为例，很多用户寄希望于自动化的生产力解放，交了不少学费，但发现AI只能替代需求简单、不重视内容、不较真细节的部分，尤其是商用更面临着一致性、合规性、定制性等重重障碍。即便最新的Control Net解决了手部的问题，即使AI绘画以堪称恐怖的速度迭代，用户也同样需要建立认识，AI绘画产出优秀作品应有相当的美术基础，人的经验依然不可或缺。

ChatGPT这个产品从形式上和互联网里赚钱的生意紧密关联，信息推荐、电商、社交通讯、广告、内容量产，它具有很强的商业承载力。一个产业从诞生、成长到成熟有内生周期，一个技术从问世到扩散也有必须发展的过程。参考曾经的移动互联网、大数据、新能源等科技创新的发展历程，伟大技术往往是“短期被高估，长期被低估”的状态，从而导致了资本市场的情绪脉冲。科技创新不是线性的，路径也不是单一的，里程碑式的关键节点背后通常是天量的沉没成本。剥开技术的外衣，新产业一定是由好公司来推动的，优秀的管理、可持续性、产生好的社会价值、坚定的目标。

“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，科技的红利会倏然而至，价值投资的核心理念便是发现真正能够将技术变现落地的优秀企业，在市场错误定价中伴随它的成长，功到自然成。

本文作者丨张浩

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