最近玩樂高上關(guān)于AI的內(nèi)容非常多，不少觀點(diǎn)其實(shí)是自相矛盾的，如果不加以分辨全盤吸收，個(gè)人的認(rèn)知會(huì)沖突。本文梳理了一些AI的基礎(chǔ)認(rèn)識(shí)，應(yīng)該會(huì)對每個(gè)人形成自己的判斷有所幫助。

AI上，在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)有那些認(rèn)識(shí)可以讓混沌的現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)出一些脈絡(luò)？隨著產(chǎn)品的進(jìn)展、實(shí)踐的增加，AI的產(chǎn)研越來越體現(xiàn)出一些與過去迥異的特質(zhì)。這時(shí)候認(rèn)知的沖突會(huì)加劇。

我們應(yīng)該怎么看待這些大佬的觀點(diǎn)：

當(dāng)時(shí)看網(wǎng)站是怎么做出來的?通過瀏覽器一看源代碼非常簡單，稍微改一點(diǎn)，我也可以做出來，今天做智能體跟這個(gè)很類似……….起個(gè)名字，告訴它回答什么、不回答什么，就做成了 — 李彥宏

今天我們可以看到的是，在國內(nèi)全部大模型DAU加起來可能是千萬量級(jí)，非常小，比我們平時(shí)用的每個(gè)應(yīng)用都小很多。這說明用戶的市場教育還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有完成。ChatGPT moment就在前年的12月，它被推出來之后迅速席卷全球，兩個(gè)月之內(nèi)達(dá)到1億用戶，這樣的現(xiàn)象級(jí)事件在中國還沒有發(fā)生。—李開復(fù)

如果從《為什么說互聯(lián)網(wǎng)方法論在AI上差不多全是錯(cuò)的》的視角，這類觀點(diǎn)實(shí)際都是互聯(lián)網(wǎng)思維的慣性，非常值得商榷。下面我們會(huì)梳理一些AI的基礎(chǔ)認(rèn)識(shí)，應(yīng)該會(huì)對每個(gè)人形成自己的判斷有所幫助。

一、計(jì)算范式遷移

這個(gè)視角有點(diǎn)偏技術(shù)，但其實(shí)越來越有威力。

我個(gè)人因?yàn)槌绦騿T出身，做戰(zhàn)略投資的時(shí)候又閱讀了很多相關(guān)資料和案例，最終就比較確認(rèn)這是判斷產(chǎn)業(yè)的基石。

我們到底用什么樣的結(jié)構(gòu)（或者說棧）給人或組織提供計(jì)算？

每一次這事的變化都會(huì)導(dǎo)致個(gè)人能感受到的應(yīng)用發(fā)生翻天覆地的變化，比如從PC互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)致人的時(shí)間在不同屏幕上分布發(fā)生徹底的變化，但追其根由不過是手機(jī)融合了更多電腦的功能。

AI對計(jì)算棧的改變遠(yuǎn)超過去50年各種變化的總和。

琢磨事經(jīng)常提的說法是：

過去的計(jì)算模式是CPU（包括電腦、服務(wù)器等）提供算力，程序員提供智能，互聯(lián)網(wǎng)加持應(yīng)用范圍和可能性。

AI的計(jì)算模式是GPU提供算力，大模型提供智能，程序員負(fù)責(zé)縫合，互聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)加持應(yīng)用范圍。

就我這么說可能會(huì)因?yàn)闄?quán)威不夠被懷疑，但最近發(fā)現(xiàn)，如日中天的黃仁勛也在這個(gè)視角下敘事了，說服力應(yīng)該是大大增加了。

英偉達(dá)描述下的計(jì)算結(jié)構(gòu)重塑。

這是6月份的發(fā)布會(huì)，琢磨事很久很久之前就發(fā)過這類觀點(diǎn)，所以倒真不是順風(fēng)扯旗。

新計(jì)算范式會(huì)催生新的產(chǎn)業(yè)格局，第一波里面最大的機(jī)會(huì)是出現(xiàn)系統(tǒng)性平臺(tái)的機(jī)會(huì)。

二、系統(tǒng)性

系統(tǒng)性和計(jì)算范式遷移直接相關(guān)。

說的是一種特殊的平臺(tái)。這種平臺(tái)在兩邊提供不同的編程接口，即可以對硬件進(jìn)行抽象（基礎(chǔ)算力），也可以對應(yīng)用層進(jìn)行抽象，進(jìn)而讓產(chǎn)品本身近乎有無限的擴(kuò)展可能。

這類產(chǎn)品只在特定歷史窗口下才有，是一種特殊的平臺(tái)，具有最高的產(chǎn)業(yè)統(tǒng)治力。

過去是操作系統(tǒng)，現(xiàn)在則是系統(tǒng)型超級(jí)應(yīng)用。

英偉達(dá)正在自己的產(chǎn)品中謀求這種系統(tǒng)性，并且實(shí)現(xiàn)了一部分。

所以英偉達(dá)不單應(yīng)該看成一個(gè)芯片公司，而是Windows和Intel的合體。

其它部分顯然格局未定。

其中還有兩個(gè)關(guān)鍵分支，現(xiàn)在我們并不知道會(huì)怎么樣。

一個(gè)分支是未來的AI很像《黑客帝國》里面的Matrix。這是一個(gè)具有超級(jí)中心的在云上上超級(jí)智能。

一個(gè)分支是未來的AI很像《超能陸戰(zhàn)隊(duì)》里面的大白。這是一個(gè)運(yùn)行在端上的超級(jí)智能。

如果是前一種情況英偉達(dá)這類公司就不是產(chǎn)業(yè)1號(hào)位，會(huì)有更像PC時(shí)代微軟的角色出現(xiàn)。

如果是后一種情況英偉達(dá)就是產(chǎn)業(yè)1號(hào)位，自己早晚會(huì)變成PC時(shí)代的微軟。它自己在推“主權(quán)AI”，固然是為了賣芯片，可芯片上面CUDA那些是它的，大家適配的越多，它累積的力量越大。最后得到的肯定不是主權(quán)AI，而是另一個(gè)可以類比PC時(shí)代的微軟。

AI很有意思的點(diǎn)是，它在基礎(chǔ)設(shè)施上的變革和應(yīng)用上的變革同步發(fā)生。在基礎(chǔ)設(shè)施上體現(xiàn)出系統(tǒng)性，在應(yīng)用上體現(xiàn)的特征則可以總結(jié)為大折疊。

三、大折疊：每一個(gè)成立的角色都會(huì)折疊掉大量的功能

AI的產(chǎn)品注定是以角色為中心，這區(qū)別于過去的以功能為中心。

角色和功能可以看成是不同的劃分世界需求的視角。但因?yàn)樽罱K圍繞著人或者組織展開，用戶是統(tǒng)一的。所以一種的崛起基本上會(huì)導(dǎo)致另外一種的邊緣化。

在產(chǎn)品層就是功能的重整。

如果Siri這類產(chǎn)品真的使用頻次上來，那還用什么搜索。

如果智能音箱這種產(chǎn)品成立，那音樂、天氣、鬧鐘、故事等等功能就都不成為獨(dú)立的應(yīng)用。而是會(huì)被折疊。

折疊就是產(chǎn)業(yè)格局的重整。產(chǎn)品的重整注定會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)格局的重整。

AI現(xiàn)在還很弱小，這種顛覆性的沖擊還不清楚，但AI的智能就是發(fā)動(dòng)機(jī)，程度越高，這種特性體現(xiàn)的就更清楚。

折疊后的出現(xiàn)的新應(yīng)用會(huì)有很多不同特征，不適合再用互聯(lián)網(wǎng)的思維模式、方法論、指標(biāo)去度量了。它們應(yīng)該被稱為智能中心型應(yīng)用。思維方式、度量方式應(yīng)該回到角色和智能。

四、智能中心型應(yīng)用

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品是以APP和手機(jī)為中心。

AI的產(chǎn)品則以智能為中心，至于那個(gè)端（手機(jī)、PC、專有設(shè)備）更關(guān)鍵，純粹看情景。

這會(huì)會(huì)影響方法論，然后也影響度量指標(biāo)。

我們不應(yīng)該還是用互聯(lián)網(wǎng)的指標(biāo)來衡量AI。

比如AlphaFold3一共可能就幾萬日活，甚至可能也沒有APP，但這不影響它的價(jià)值。

所以計(jì)算DAU，計(jì)算ARPU值這類套路和話語體系實(shí)在不能用了。

用了即誤導(dǎo)自己也誤導(dǎo)別人。

這時(shí)候似乎應(yīng)該計(jì)算每個(gè)角色的價(jià)值，VPR（Value Per Role）。

當(dāng)然成本可以計(jì)量對應(yīng)角色所用掉的Token。

簡單總結(jié)就是AI要關(guān)注解決問題的深度，而不是解決問題的廣度。

如果上面是對的，那開頭提到的兩個(gè)觀點(diǎn)就不對了。像網(wǎng)站一樣做無數(shù)個(gè)Agent關(guān)注的是問題的廣度，用DAU來計(jì)量AI產(chǎn)品關(guān)注的也是問題的廣度。很像互聯(lián)網(wǎng)思維的慣性。

在深度上解決問題就要關(guān)注智能的價(jià)值密度。

五、智能的價(jià)值密度

不同情景下智能所創(chuàng)造的價(jià)值是不一樣的。

通俗說這就是貧礦富礦的區(qū)別。

以能干為前提當(dāng)然智能價(jià)值高的地兒更適合智能應(yīng)用先落地。

Copilot等在純粹數(shù)字和辦公的情景下發(fā)力其實(shí)就這意思。

對比Copilot和智能音箱特別能感受到智能價(jià)值密度的差異。

智能音箱骨子里是一種語音查詢，而Copilot則是AIGC，前者簡化交互方式后者直接創(chuàng)造內(nèi)容。智能的價(jià)值密度顯然不一樣。

這點(diǎn)和技術(shù)的程度一起決定了到底AI的落地會(huì)從那兒開始。