关于AI应用落地的问题，产业界和投资圈从23见吵到了24年。过去一年多AI的爆发主要还是在算力、大模型等基础设施上，模型也从GPT3.5、到4.0以及马上要推出的4.0，还有前两周刚推出就引爆市场的sora。但是真正能大规模的应用还并没有广泛产生出来。由此产生了过度的资本投入到来基础设施的极度冗余，后面可能一地鸡毛的情况。对此我之前也是心存怀疑，直到我看到了这张技术成熟度和实用价值的关系图，认知有了极大的改观。 从我们最熟悉的互联网技术来说，互联网技术替代改造的通信产业、支付产业、传媒产业甚至零售业等，要么环节众多极其低效要么成本高昂，互联网的低成本高效率就很容易落地，所以互联网越过0分就有了实用价值。 但是AI不一样，AI替代的对象是人，或者现有软件，而这些的成本和效率之间的平衡，已经被当今世界优化到了极致。因此AI的价值拐点，本质上是AI越过社会智力成本的拐点，一旦越过，AI价值的确是非线性上升。所以AI不到60分就是0。 所以从这个角度来看，AI触及商业价值起点的60分还有相当长的一段时间，之前预期是五到十年，sora出来后普遍预期一到两年AGI的实现就有可能是AI越过社会智力成本的拐点之时。这之前，就是大量的算力填充，不断快速迭代进化的模型占据主导。 算力和模型的竞争本质是什么？就是sam前不久在达沃斯上参加论坛讲到的，认知成本的降低。sam的原话是这样“当认知成本降低一千倍或一百万倍，且能力得到极大增强时，这将对世界产生何种影响？如果世界上人人都拥有一家，由1万个能力极强的虚拟AI员工、且是各个领域专家，组成的公司，他们不知疲倦，还越来越聪明，这个世界会怎样？这件事发生的时间无法预测，但会一直在一条指数增长的线上，我们能有多少时间做准备？” 互联网技术只是把物理世界数字化，把信息传播成本降到了0、就产生了数万亿数十万亿的商业价值。可以想像，当AI认知成本不断降低，AI将社会智力成本也降到0那么会产生多大的价值，人力资本价值大规模向AI资本价值转移，优质劳动力供给不再稀缺，天才也能随处可见。AI变得更强大，甚至可能发现新的科学知识，甚至自动做AI研究，世界的发展节奏会超出我们的想象。 从这个角度来看，当下AI领域算力、底层模型不断进化但是应用乏善可陈则是可以理解的、因为AI的拐点还没到。相信这个拐点也不遥远了。去年底比尔盖茨在他名为《2024年，前方道路迎来转折点》的年度公开信里说，大部分工作还处于开发的最初阶段——我们很可能在 2024 年甚至 2025 年都不会看到它们中的任何一个被广泛使用。但24年将完成的工作将为本十年后期的大规模技术繁荣奠定基础。他猜测我们距离普通大众使用 AI 达到显著水平还有 18 到 24 个月的时间。那么差不多就是25年年中到年度的时间。 降低短期预期，对长期保持耐心。