一条「/」引燃星星之火：AI的应用层革命开始了

作者：张倩

来源：机器之心

上个月，Adobe 发布的一个视频引发了不小的轰动。视频展示了如何仅靠输入相关的文字信息完成图像生成、模型构建、图像编辑以及图形变体等各种任务。在看了视频之后，不少人惊呼「颠覆」、「逆天」。

不过，身处 AI 行业的人应该早有预感，「动嘴皮子修图」这件事从去年开始就已经很常见了，只不过大多出现在论文中。在这部分人看来，Adobe 新 demo 的意义更多地体现在另一个层面：研究与应用的「墙」正在被打破，而且速度是如此之快。

当然，这一切还得追溯到 ChatGPT 的意外破圈。

春节过后，ChatGPT 的热度开始在国内发酵。一时之间，从一线 CBD 到小县城，从 VC、技术大牛到普通企业主、打工人，似乎所有人都开始谈论 AI。

前者的话题可能主要聚焦于如何造出中国版 ChatGPT；而后者大多感到新奇、迷茫和焦虑：和以往 AI 的每一次发展高峰一样，大众热议 AI 可能带来的机会、负面影响。但简单聊聊你就会发现，大多数人并不知道 AIGC 能做什么，边界在哪儿，能给商业、产业或者一家商业公司的业务经营带来什么变化，多数人感受到的仅仅只是对从业的恐慌，或者对技术机会的兴奋。

对于后者的问题，没过多久，微软就率先给出了一种答案：通过与现有的办公软件结合，ChatGPT 可以转变为实实在在的生产力工具，就像微软 Copilot 所展示的那样。利用 Copilot，你可以以自然对话的形式「支使」软件完成一系列工作，比如自动把文档转成 PPT、把 Excel 总结成图表……

国内企业同样反应迅速。今天，在 Copilot 面世一个月后，阿里巴巴旗下的钉钉也迈出了重要一步，演示了一个生产力工具在接入通义千问大模型之后所能带来的变革，并分享了对于 AI 应用层的思考。和微软 Copilot 视频、4 月 11 日阿里云峰会发布的钉钉视频不同，今天，我们看到了实机演示以及更多的功能。

对于中国 AI 的发展来说，这是一个微小但却十分重要的信号：在已经十分拥挤的算法层外，大模型应用层的革命也已经开始了。从算法层落地到生产域，大模型商业场景的想象力开始更明确，而且后者可能蕴含更多的机会。

从技术革命到应用的革命：AI 应用层或迎来寒武纪大爆发

「目前，人工智能最令人兴奋的地方在于，其平台层正变得更加稳定，这意味着应用层是时候出现了。换言之，我们每天与之互动的那些东西即将涌现。」

这是美国风险投资公司 Index Ventures 合伙人 Rex Woodbury 在今年 1 月份的文章中写的一段话。短短三个月之间，他所说的这一切都在加速实现。

首先来看平台层。在过去的几十年里，人工智能技术得到了迅猛发展，包括算法、硬件、数据存储和处理能力等多个方面。最关键的是，GPT-4 的成功验证了 AI 社区近几年一直坚持的大模型路线的有效性。因此，在 GPT-4 发布后，国内外资金、研发力量迅速涌入这一赛道。美国约翰霍普金斯大学计算机系博士、「出门问问」创始人李志飞预测，仅中国在 1-2 年后就会有 50 家以上的公司做大模型。

不过，他也提醒大家，通用大模型赛道难度很大、商业竞争激烈，不一定适合所有人。他认为，「与其说现在就匆匆忙忙跳进去做通用大模型，还不如多想想做出了通用大模型以后又怎么样？」

从目前的形势来看，这个问题和造出国产版「ChatGPT」一样紧迫。在去年 12 月的时候，GitHub 前首席执行官 Nat Friedman 还吐槽说，与 2020 年就造出 GPT-3 的研究人员相比，产品人员其实是远远落后的。因为很多人听说要涉足人工智能和大型语言模型时，他们往往会认为需要大量专业知识，这其实是一个谬论。

ChatGPT 和 GPT-4 的出现让大多数人都意识到了这一点，应用层面必然奋起直追。就像之前某篇文章的热评所说，当前的「AI 时代不能睡觉，眼睛一闭就过时了」。

而且，应用层究竟蕴藏着多少机会目前还不好预测。在国外，OpenAI 开放了 GPT-4 API，海量企业、个人开发者开始接入。一位推特用户发帖说，他花 10 个小时用 ChatGPT 做了一款应用，24 小时内就收到了 1000 美元的订单，三周后就成功地把该应用卖掉了。可见，应用层需求的迫切程度远比想象中惊人。由于需求过大，OpenAI 前段时间还暂停过 ChatGPT Plus 的销售。

如果真如阿里巴巴 CEO 张勇所说，「所有产品都值得用 AI 重做一遍」，那我们用「寒武纪大爆发」来形容 AI 应用层即将面临的状态应该并不为过。