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K哥的朋友王总,是某大型集团董事长,去年从大厂重金挖了个P9做CTO,并对其寄予厚望。上任后不久,CTO就给王总分析未来趋势,提出了AI战略,要求集团投资3000万搞大模型。
没成想,不到一年时间3000万预算就造光了,而CTO口中的大模型却连影子也没看到。董事长也慢慢回过味来,果断叫停了项目,裁掉了CTO。类似这种在大模型上折戟沉沙,几千万花下去,毛都没看到的真实案例,K哥今年至少听了5个以上。在当前环境下,为什么还会出现这么多“看上去很傻”的故事,今天K哥就和大家聊一聊。
01
大模型本身,并不能创造价值
1、技术本身,并不创造价值
大模型无疑是近年科技圈风头最盛的热点,很多企业都把大模型当成了不容错过的风口,砸钱建团队,跑步进场准备淘金。大模型真就是现成的金矿吗?所谓大模型,其实就是具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。它所带来的生成式AI技术,可以让人用自然语言与机器交互,确实是数字时代的又一次重大革新。但说到底,大模型仍只是底层技术底座,其本身并不能直接创造价值。
举两个例子,就更容易理解了。胶卷时代的王者柯达,早在1975年就在实验室里研发出了世界上第一台数码相机,但由于担心这项技术会影响胶卷销量,就一直没有推广应用,最终被呼啸而来的数码时代所淘汰。
和柯达的命运一样悲催的,还有施乐公司,这家公司最早推出了个人电脑,爆火的却是IBM和苹果;最先创造了GUI(视窗界面),受益的却是微软的Windows;最早发明了鼠标、键盘和以太网,自己到今天却还在“执著”做着上世纪的生意——卖打印机和复印机。
不管什么领域,如果只是一味卷技术,而不考虑将其商业化落地,相信都会遇到柯达或施乐的尴尬。对于大模型产业链上的参与者而言,必须要想通一点,大模型是一个基础,必须把它“下沉”到各应用场景中去,让它的上面“长”出有价值的应用,让技术真正为应用服务,这个产业才算跑通了,才有可能越做越大。
2、技术总是短期被高估,长期被低估
去年开始,全球范围掀起了以大模型为代表的生成式AI浪潮,国内很多企业也不甘人后,积极入场。一时间,但凡和算力、算法、数据、网络安全、云计算、AI相关的企业和题材,都能被追捧上天。
360公司就是一个典型的例子。自去年年初AI大模型爆火后,周鸿祎就频繁发表言论,表示360不会错过这一历史性机遇。结果,360的股票从2月初的7块多钱,暴涨至4月初的20多元。类似360这样,在AI大模型题材风口上,股价暴涨、市值大增的企业还有很多。从财务和投资的角度看,有些人确实已经尝到AI大模型带来的“甜头”。但从技术革新的角度看,我们还远没看到大模型给人们工作生活带来的巨大改变。
比尔盖茨说过:“我们总是高估未来2年会发生的改变,低估了未来10年将发生的改变。”虽然大多数人都对AI大模型代表未来的发展方向,没有异议,但如果过于短视或过于急功近利的看待这一技术,就未必是好事了。
在未来,AI大模型绝对有无限大的价值,等着我们去发掘。但我们要审慎客观地看待它的发展周期,不要总幻想它能在短期内给人类带来“翻天覆地”的变化,或者给个人带来泼天富贵。毕竟,我们见证过太多“风口”过后的一片狼藉。
02
别卷大模型了,机会在AI Agent
1、从百模大战,到十模共生
尽管不断有大佬高喊“不能落地的大模型没有意义”,但丝毫不影响近一两年来大模型赛道的激烈厮杀。截至去年8月之前,国内就有超过120家机构或企业发布了自己的AI大模型。李开复被问到大模型赛道最终能有几家活下来时,直白回答“除了大厂,中美加起来应该可以支撑五六家左右。”算上大厂,也不过是“十模共生”。
大模型赛道本来就是资本密集型、人才密集型、数据密集型的赛道,在准备进场前就要先想好一系列复杂的问题,比如人才建设问题、技术落地问题、数据和隐私的问题,商业模式问题等等。这注定是科技巨头战场,绝大部分中小玩家,都不具备上牌桌的实力。
话很残酷,但道理很对,看看近几年,新能源汽车行业埋葬了多少梦想家,才最终跑出寥寥几家“造车新势力”。今天的大模型也是如此,可以信仰,但不要FOMO(Fear of Missing Out,怕错过),要清楚这还不是商业风口,而是一将功成万骨枯的技术革命。
2、利用AI基建,开发AI云原生应用
比尔盖茨有这样一个判断:Agent是下一个互联网。李彦宏也公开表示:“中国现在有好几百个基础模型,这是对社会资源巨大的浪费,更多的资源应该放在去探索跟各行各业的结合,探索有没有什么全新的超级 APP 的可能性。”
大模型的能力涌现,需要一个载体Agent的形态,使其能够像人一样在不同的角色中,操作不同的工具,完成不同的任务。尤其在大模型基础能力,已经达到很高水平的情况下,一些企业如果懂得利用AI基建,开发适合自身的AI云原生应用,既又现实可行性,又能为企业带来更多意想不到的收获。
3、AI不是工具,而是战略
科技发展到今天,AI给我们带来的不只是效率的提升,还是业务模式的变化,组织架构的整合,工作流程的优化,以及目标路径的重建。因此,对当下的企业而言,AI不只是工具,更是战略、是顶层设计。
最近不少老板找到K哥,请我为他们的企业做AI方向上的战略规划咨询。在这里就和大家分享一下大致做法,你也可以依葫芦画瓢,给自己的企业做AI战略规划。
1)洞察诊断;首先要对企业现状进行了解和诊断,并在这个过程中识别出管理者对AI技术的真实痛点和需求。
2)学习/培训;根据诊断结果,K哥设计出针对性强的学习方案,包括3次AI培训和一次AI公司参观。通过这些学习活动,企业管理者通常会对AI技术有了更深入的了解,并开始对AI技术的应用产生一些想法。
3)战略规划;在企业管理者对AI技术有了更多的认知后,K哥开始带领他们进行AI战略规划。通过头脑风暴、SWOT分析等方法,K哥会帮助这些管理者制定切实可行的AI战略规划,设计适配的业务模式。
4)落地实施;在AI战略规划制定完成后,K哥还将协助企业管理者将规划付诸实施。包括帮助企业建立AI团队,提供必要的技术支持和培训等。这些对K哥来说,资源都是现成的,但是对企业来说却很难找到这样的人才和服务,这也是我的价值所在。
5)复盘评估;在AI战略规划实施一段时间后,K哥会对实施效果进行评估。了解战略规划和业务模式落实的实际效果,复盘当中的成绩和问题,并加以固定或优化。
战略梳理的方法论很多,比如:IBM的BLM(Business Leadership Model,业务领先模型)、波士顿BCG矩阵等等。
03
未来十年,所有的公司都是AI公司
1、回顾科技发展史,感知AI未来
很早之前,谷歌创始人就曾说过:“未来将没有互联网公司,所有的公司都是互联网公司。” 现在看来,所言非虚。无论是制造业、零售业,还是服务业,都在积极 “+互联网”,不遗余力地将互联网技术融入到自身的业务中。
AI领域,无疑也会复制同样的发展趋势,就像阿里前CEO张勇所说的那样“所有的产品,都值得用AI重做一遍”。比如新能源汽车上通过搭载AI系统,可以实现自动驾驶;电商平台借助AI大模型,推出7×24小时更“勤奋”更靠谱的智能客服。
历史是一面镜子,看懂了昨天,就明白今天该怎么做。AI技术,无疑将成为人类历史发展新阶段的“新引擎”。多看互联网的过去,才能更好把握AI的未来。
2、AI原住民,将淘汰AI新移民
最近听一位朋友说,他儿子学了5年美术,现在准备放弃了。问原因,朋友告诉我:“儿子觉得继续学美术,已经对将来没什么帮助了”,朋友接着感慨:“如果只从多一门技能的角度看,这个时代学画画确实没什么意义了,看看商场、超市、地铁站的海报,全是AI创作了…”。我又问朋友如何看待AI的画风,朋友回答:“我明白你的意思,也许我们有些不习惯,但谁能保证下一代人不会习惯呢?谁又能知道AI绘画会发展到什么程度呢?”
这段话给K哥带来了很大震撼,如果说当前职场中的70、78、90们是AI新移民,那么现在的00后、10后,就是AI的原住民,他们和我们的差异不只是技术上的,更是思维上的。
生产工具(AI)的革新,必然催生新的生产关系、生产模式,塑造新的思维认知和行为规则,同时也会加速对老旧生产力,生产工具的淘汰和改进。这是细思极恐,但又很难避免的现实。如果想让自己成为“例外”,最好的方式就是理解AI,掌握AI,运用AI,这样也许能在未来的社会中,保有一定的竞争力,而不至于被AI新移民们快速淘汰。
未来已来,AI时代大家各自珍重,共勉!
作者| Mr.K
转自技术领导力,版权属于原作者,仅用于学术分享
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