以下文章來源于i黑馬，作者蘇敏
無論是人工智能領(lǐng)域還是其他業(yè)務(wù)，中國企業(yè)還是要努力地卷出去，并且做好面對(duì)國際市場競爭和政策限制的準(zhǔn)備。
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i黑馬（ID：
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丨全景網(wǎng)
今年中國AIGC應(yīng)用市場規(guī)模將達(dá)200億，2030年達(dá)萬億規(guī)模；
B端產(chǎn)品80%實(shí)現(xiàn)營收，C端產(chǎn)品近50%以免費(fèi)為主；
AI原生應(yīng)用占比高于X+AI，占比接近57%；
多模態(tài)是大趨勢，應(yīng)用產(chǎn)品占比近50%；
場景與技術(shù)匹配是產(chǎn)品落地首要因素，技術(shù)成熟度決定落地速度；
AIGC產(chǎn)業(yè)投資資源向頭部聚集，潛在資本重點(diǎn)看向應(yīng)用層。
以上內(nèi)容來自量子位智庫發(fā)布的《中國AIGC應(yīng)用全景報(bào)告》�？梢钥闯�，
一個(gè)萬億級(jí)規(guī)模的新市場，正在醞釀。
然而，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來說，站在變革的十字路口，更多的是焦慮和彷徨，而非篤定和決斷。
人工智能時(shí)代，我們還有沒有機(jī)會(huì)卷？
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們與世界卷平了差距。
21世紀(jì)初，掀開互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的革命浪潮之后，美國人負(fù)責(zé)解決科技創(chuàng)新從0到1的問題。一旦從0到1的問題解決之后，中國即可以憑借強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈優(yōu)勢做出產(chǎn)品，迅速完成從1到100。
當(dāng)頭部企業(yè)在國內(nèi)占據(jù)足夠高的市場份額之后，下一步發(fā)展的目光即投向了海外市常去年在全球APP下載榜單前十位中，中國的出海應(yīng)用占據(jù)了四席，Tiktok、Temu、Shein以及CapCut，火爆全球。得益于過去四十年間中國產(chǎn)業(yè)鏈的優(yōu)勢和快速的迭代能力以及內(nèi)卷的國內(nèi)市場，使得中國的出海企業(yè)從單一的商品貿(mào)易邁向了全球供應(yīng)鏈整合的市常
那么，在AI的時(shí)代浪潮中，中國的人工智能企業(yè)能否復(fù)制20年前的商業(yè)模式？能否像如今的阿里、拼多多和字節(jié)跳動(dòng)一樣卷進(jìn)海外市場？
答案是不確定的。
客觀來講，現(xiàn)在中國正處在一個(gè)十字路口，很可能我們沒有機(jī)會(huì)卷，也卷不出來像阿里、拼多多、字節(jié)跳動(dòng)這樣級(jí)別的公司。
20年前我們討論互聯(lián)網(wǎng)的話題時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)跟絕大多數(shù)產(chǎn)業(yè)和公司是沒有關(guān)系的。今天也是一樣，
AI跟絕大多數(shù)公司其實(shí)沒有關(guān)系
。
因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)對(duì)于整個(gè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改變是非常巨大的。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，只有頭部公司才能生存。
在AI時(shí)代，這種結(jié)構(gòu)會(huì)更加極端，極端到在每個(gè)領(lǐng)域只需要有一家公司就夠了。
前不久，特斯拉FSD實(shí)現(xiàn)了去Beta化，從測試版革新到監(jiān)管版，意味著真正的FSD時(shí)代即將到來。特斯拉自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)邏輯是基于視覺的圖像識(shí)別，如果特斯拉不開源這項(xiàng)技術(shù)，相信特斯拉和其他車企基于自動(dòng)駕駛技術(shù)的差距會(huì)迅速拉開。這就是人工智能時(shí)代的極端化效應(yīng)。
經(jīng)濟(jì)是有周期的 今天處于一個(gè)小經(jīng)濟(jì)周期
過去十年，許多人都認(rèn)為自己企業(yè)的盈利模式是可以持續(xù)的，但現(xiàn)在我們認(rèn)識(shí)到并不是這樣，連馬云掙錢的生意都不可持續(xù)。創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家都應(yīng)該認(rèn)清自己企業(yè)的周期，需要不斷迭代和適應(yīng)變化，否則就會(huì)被時(shí)代淘汰。
我們今天面臨的小經(jīng)濟(jì)周期，與30年前的狀況相似。在1970年代到1980年代，歐美經(jīng)歷了中東戰(zhàn)爭、石油價(jià)格暴漲和通貨膨脹等問題。這些問題最終通過提高利率來解決，但也帶來了新的挑戰(zhàn)。當(dāng)時(shí)的美國產(chǎn)品因價(jià)格昂貴而受到廉價(jià)的德國和日本產(chǎn)品的沖擊。
20年前，中國消費(fèi)者可能傾向于購買德國或日本的家電產(chǎn)品。但現(xiàn)在，全球市場上更多的是中國品牌，如海爾、格力、美的等。在電子產(chǎn)品和手機(jī)市場上，中國品牌已經(jīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位。這種趨勢預(yù)計(jì)也會(huì)出現(xiàn)在
汽車領(lǐng)域。
史上的經(jīng)濟(jì)危機(jī)通常是由生產(chǎn)力的供給沖擊引起的。
在1980年代，信息產(chǎn)業(yè)革命和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展幫助世界經(jīng)濟(jì)走出了危機(jī)，互聯(lián)網(wǎng)極大地提高了生產(chǎn)力。
當(dāng)前，我們面臨著新的全球經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。過去人們一度認(rèn)為，生物工程能帶來下一次生產(chǎn)力革命，但最終意識(shí)到它可能并不會(huì)帶來預(yù)期的生產(chǎn)力提升。所以現(xiàn)在，人工智能被視為未來的發(fā)展方向，可能會(huì)再次改變世界，就像互聯(lián)網(wǎng)曾經(jīng)做的那樣。
AI是未來十年科技最大的增長來源
事實(shí)上，每一次把人類從經(jīng)濟(jì)危機(jī)里拉出來，都需要極大的生產(chǎn)關(guān)系和生產(chǎn)力的提升。在20年前，互聯(lián)網(wǎng)不僅改變了生產(chǎn)力，還改變了生產(chǎn)關(guān)系。
人工智能不僅改變了生產(chǎn)力，改變了生產(chǎn)關(guān)系，還會(huì)帶來更大的改變。
過去一年，我們能切實(shí)體驗(yàn)到的AI大模型能力主要表現(xiàn)在三方面：
文字、圖片和視頻。
文字方面，ChatGPT版本的office是對(duì)生產(chǎn)力的極大解放。ChatGPT 其實(shí)是個(gè)概率模型。這可能會(huì)給人類一個(gè)不一樣的方向，很多不需要用推理的事情， ChatGPT能非常快地完成。
圖片方面，AI進(jìn)行創(chuàng)作會(huì)更加容易
，因?yàn)閳D片實(shí)質(zhì)上就是每個(gè)像素點(diǎn)出現(xiàn)的概率，所以圖片比文字的字母出現(xiàn)的概率更容易。
有一家叫漫播的公司，可以根據(jù)電子書音頻自動(dòng)用AI進(jìn)行漫畫創(chuàng)作，而不再依賴于手繪，為聽眾提供邊聽音頻邊看漫畫的享受。憑借這項(xiàng)業(yè)務(wù)，這家公司去年實(shí)現(xiàn)了10個(gè)億的營收和幾千萬的利潤。由此可以看到，AI對(duì)于業(yè)務(wù)模式的重塑和極大的效率提升。
之前國內(nèi)關(guān)于AI智能視覺的訓(xùn)練，需要幾百個(gè)博士耗費(fèi)25年時(shí)間才能訓(xùn)練出機(jī)械臂與視覺的雙重配合，實(shí)現(xiàn)掃地機(jī)器人和機(jī)械手的配合，進(jìn)行家庭物品分類與收納。但是目前依賴于AI對(duì)于圖像的識(shí)別能力，只需要兩個(gè)碩士用ChatGPT的大模型進(jìn)行一個(gè)月的訓(xùn)練，就可以輕松識(shí)別出不同的物品從而進(jìn)行分類。
視頻方面，現(xiàn)在視頻的生產(chǎn)主要受限于算力不夠，生成一分鐘視頻的成本會(huì)比較高。
人工智能對(duì)人類世界的替代可以分為兩種：
一是通過虛擬場景對(duì)精神生活的替代；二是對(duì)物質(zhì)生活、生產(chǎn)的替代。
對(duì)精神生活的替代已經(jīng)在發(fā)生了，比如短視頻、電商平臺(tái)等用算法來推送信息。
對(duì)物質(zhì)生活、生產(chǎn)的替代，會(huì)比我們想象中來得慢，但更加兇猛。
比如視覺的圖像識(shí)別在過去的機(jī)器人領(lǐng)域是非常難突破的，直到大模型出現(xiàn)之后就突破了。特斯拉自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)邏輯就是，跟人一樣通過視覺的圖像識(shí)別，而不是用激光雷達(dá)。馬斯克恰好是 OpenAI 最早的投資人之一，他從 2016 年開始就讓特斯拉沿著視覺方向做訓(xùn)練。在人形機(jī)器人領(lǐng)域也是同樣的道理。
中國企業(yè)想坐在人工智能牌桌上 最基本的是資本投入
目前制約AI大模型快速發(fā)展的因素在于
算力。
OpenAI 的大模型最基礎(chǔ)版本需要 1000 顆芯片，一顆芯片的價(jià)格大概是 300 萬人民幣，也就是說需要 30 億去做一個(gè)基礎(chǔ)大模型，且在短期內(nèi)可能無法帶來收入。換句話說，30 億人民幣只代表你有資格、有可能坐上牌桌。大模型的迭代非�？欤瑤讉�(gè)月迭代一輪，連 ChatGPT 都已經(jīng)從3.5迭代到將要發(fā)布的5.0版本。
而現(xiàn)在只有英偉達(dá)一家可以提供這樣的芯片，且始終處于供不應(yīng)求的狀態(tài)。過去一年，英偉達(dá)的股票翻了將近八倍。
所以，未來中國企業(yè)如果想有資格坐在人工智能的牌桌上，除了技術(shù)創(chuàng)新之外，
最基本的是，需要有源源不斷的資本投入。
人工智能時(shí)代 中美兩國正在奔向不同的岔路口
過去幾年，在中美兩國不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境背景下，美國在探索未來的道路上一往無前。美國所有投資人和聰明腦袋都在投人工智能，在人工智能領(lǐng)域有各種不一樣的探索，包括
AI 歌手、 AI 助理、AI社交等等，這些應(yīng)用在美國已經(jīng)非常風(fēng)靡了。
中國對(duì)于人工智能，無論是在錢還是人的投入上，都要少得多。在今天這個(gè)小周期的底部，大家都變得非常惜命，缺少放棄一切面對(duì)未來不確定性的勇氣。如果問一個(gè)BAT高管，能否背棄現(xiàn)在積累的一切資源、地位以及金錢，而去選擇AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)？答案是不可能的。
未來最需要的就是更多這樣有過見識(shí)和有過高度的人，再次把經(jīng)驗(yàn)通過創(chuàng)業(yè)方式重新回饋到社會(huì)�？墒�，由于社會(huì)預(yù)期和信心不足，所有人都不認(rèn)為在這片土地上能長出更酷的事情，這是最可悲的。
目前在人工智能領(lǐng)域，中美兩國正在奔向不同的岔路口。
美國在AI領(lǐng)域更加注重的是虛擬層面的探索，而中國則聚焦于智能制造和國產(chǎn)替代，更多是在實(shí)業(yè)場景里做效率優(yōu)化。我們其實(shí)一直不擅長去做前沿的探索，我們擅長的是me too和做得更好。
同時(shí)我們也能看到，中國的 AI 大模型現(xiàn)在又到了一個(gè)臨界點(diǎn)。這個(gè)臨界點(diǎn)就是，大模型沒有帶來直觀的收入變化，比如百度大模型，沒有為百度的收入和市值帶來直觀變化。但是在美國，大模型已經(jīng)能夠給Google、微軟帶來非常直接的收入。
新的大航海時(shí)代還是要努力卷出去
對(duì)于當(dāng)下人工智能的發(fā)展，我們可以想象1999年的互聯(lián)網(wǎng)。當(dāng)時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)還處于起步階段，很難想象它將如何深刻地改變我們的生活。例如，當(dāng)時(shí)很難預(yù)見互聯(lián)網(wǎng)會(huì)被用來刷短視頻，并且讓人們沉浸其中數(shù)小時(shí)。然而，隨著時(shí)間的推移，那些持續(xù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域探索的公司逐漸找到了自己的立足點(diǎn)。
人工智能的發(fā)展速度甚至超過了互聯(lián)網(wǎng)，這帶來了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
今天的中國企業(yè)，無論跟 AI 相關(guān)與否，都應(yīng)該去研究AI。雖然不一定有用，但一定要讓自己身處在這個(gè)趨勢里，才可能不被時(shí)代拋下。
因?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域一樣會(huì)出現(xiàn)生態(tài)，相當(dāng)于大家沒辦法在人工智能領(lǐng)域自己做平臺(tái)、做基礎(chǔ)設(shè)施，但可以在這個(gè)生態(tài)里做APP、做小程序。
現(xiàn)在又到了一個(gè)大航海時(shí)代。以游戲行業(yè)為例，盡管國內(nèi)政策限制了游戲公司的上市和牌照發(fā)放，但這些中國游戲公司通過出海戰(zhàn)略在全球范圍內(nèi)取得了成功。如今，美國市場上的手游有很大一部分是由中國公司開發(fā)的，這一現(xiàn)象甚至引起了美國國會(huì)的關(guān)注。
我們正處于一個(gè)新型全球化和AI顛覆的時(shí)代。這種全球化的趨勢要求企業(yè)不僅要關(guān)注中國市場，還要關(guān)注全球市常無論是人工智能領(lǐng)域還是其他業(yè)務(wù)，中國企業(yè)還是要努力地卷出去，并且做好面對(duì)國際市場競爭和政策限制的準(zhǔn)備。
