ai的否定之否定定律

多客科技

作者：微信文章
今天就以一种写论文的形式来聊一下 AI~关于AI的属性定位，大体可以分为三种学说：1、产品说。即把AI看做一种跨时代的新型虚拟产品，这种产品借助互联网平台可以在短时间内形成极高的渗透率，从而创造出一个庞大的市场，成为经济增长的强劲动力。典型代表就是openal的奥特曼。奥特曼声称chatgpt的年收入将会从目前的百亿级别提高到2030年的千亿级别，即5年十倍的市场空间。为此openai与甲骨文、英伟达、AMD、高通等上游公司签署了高达万亿美元的算力框架协议，这其实也恰恰凸显了产品说的缺陷。即如果把生成式AI当作一种跨时代的新型产品，要在to C端开拓广阔市场的话，其现有的产品力还远远不足，既受制于算法，又受制于算力。在不考虑著作权制度限制的前提下，多模态一定是生成式AI所要解决的一个痛点。因为在市场上有文字写作需求和为阅读消费的用户规模并不大，与视听内容的潜在客户群体相比根本不是一个量级，只有多模态能力提高到一定程度，生成式AI大模型才能再C端迎来大爆发——譬如，我们可以将小说中的一段文字输入大模型，由大模型据此生成一段视频，一部微电影，乃至一部互动类游戏。sora模型虽然有了一定的进步，但距与市场需求相匹配的程度还差的很远。更大的问题在于要满足这样的需求，万亿级别的硬件投资都未必能够实现，因此埃特曼甚至把市场拓展放在了称人内容方面~~2、工具说。即生成式AI大模型是与工业机器人、工业互联网相类似的生产工具的革新，只不过前者是智能化在服务业领域的表现方式，后者是智能化在制造业领域的表现方式。因此，AI模型的市场主要聚集在B和G端，更多表现为对落后生产力（人工）的替代，规模并不大，因此目前的AI的海量前期投资存在着严重的泡沫。3、折中说/混合说。该观点认为AI大模型同时具备生产属性和消费属性，目前虽然也存在一定的泡沫，但随着技术的进步、市场空间的不断增加，泡沫会被逐渐消化。这应该是目前资本市场的主流观点。我认为在相当长的时期内，生成式大模型很难形成一个具有一定规模的C端市场，耗费巨资投入模型开发与运行的企业很难收回其算力成本，现阶段AI的虚假繁荣主要来自于CSP大厂的超前投资，而该项投资在未来的一年内将会随着CSP厂商业绩一个接一个不及预期而逐渐缩减，即使部分厂商由于难以放弃前期的巨额沉没成本而选择继续追加以求实现大力飞砖般的奇迹，但敏感的资本市场必然会打提前量。但这不意味对于AI极端的悲观。恰恰相反，AI的工具属性是极其重要的，甚至可以与房地产相媲美。房地产在过去几十年间为全球经济提供了充沛的动力，主要原因在于其扮演的是将债务由B端和G端向C端传导的工具，从而同时解决了经济增长的投资与消费问题。而AI大模型也类似。虽然同属于智能化生产工具，AI大模型相比工业机器人/工业互联网而言，多了一项产业利润转移的功能。即在过去二十年间，以互联网为代表的服务业高度发达，与之相对应的是制造业陷入极端内卷，制造业的利润被互联网产业不断侵蚀。而AI会扭转这一现象。这是因为对于互联网厂商而言，由于行业竞争格局的特殊性，通常一个领域内只允许存在1-2家巨型大厂，中小厂商更多是被并购的命运。因此当用户更加偏好更加智能的互联网产品时，智能化程度的高低甚至会直接决定其企业的生死存亡。故而，大厂在迫不得已的情况下会追加AI硬件的投资，从而确保其在竞争中的优势，而非通过大模型直接实现盈利。而这些硬件的投资会向高端的芯片、材料、电力、基建等产业传递，这个传递过程对经济的带动力是工业机器人/工业互联网完全无法比拟的，因为后者的投资者本身就是制造业。所以，纵然AI有泡沫，也是有利于经济发展的泡沫。
ai的否定之否定定律的精髓就在于，在否定ai会有庞大的市场空间时，资本市场对于AI产业链的定价就会陷入过度的悲观，显著低于其潜在的市场空间；而一旦认为ai发展大有可为时，又会过于乐观，对AI产业链的定价形成较大的泡沫。所以，充分认识到AI泡沫的实质，在AI被市场否定再否定的过程中通过波段操作，会实现盈利的最大化。