為什麼說AI會迎來自己的小低潮？

在大會和小會上聽到的關於AI的消息會大相逕庭。大會上大家總是信心滿滿，小會上大家就總是苦於商業模式或者AI威力不足。但在有一點上卻非常一致：近2年高歌猛進之後，AI可能會迎來自己的一個小低潮。

不良信號

近來大會上有不要卷模型，要卷應用一說。這句話換個角度解讀，就是沒什麼像樣的應用。而沒什麼像樣應用絕對不是因為不想卷，而是因為模型其實沒想的那麼好用。

當安卓、iOS應用商店打開的時候，瞬間成百上千的應用就起來了，根本不用人催。現在不單曾經的這些應用人才現在還在，每年還新注入了一批。所以只要應用空間真的打開，那就一定瞬間進入白熱化狀態。國內怎麼可能缺應用人才。

換到小會上來看，近來在琢磨事AI碰撞局上，三個背景完全不一樣的人對到底AI打開了多大的應用空間達成了完全一致的理解。

QucikCreator的閻誌濤在做B端出海，他覺得在B端必須用Workflow搭配大模型而不是真正的Agent才能做出來B端能用的產品。

王卓然是這方面UCL的博士同意老閻的觀點，我是做B端Agent的，不單同意老閻的觀點，而是不約而同走上了同樣的道路。

這種方式不是不能做應用，但它反向倒逼你必須足夠垂直，並且應對變化的成本會上升。

這就有點像本意是做自動駕駛，但實際做成了智能在操場上代步的小車。預期的應用空間是星辰大海，實際上卻是鐵嶺。

GPT5會不會來？

不管是Q*還是GPT5到現在並沒有譜，我們不知道到底它來不來，什麼時候來，來了又有多大進展？

打開應用空間需要的不是GPT4到GPT4-o的進展，而是GPT3到GPT4的進展。近來朋友圈看到了一張據說是OpenAI給AI的分級圖，如下：

（https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1e0yqq8/openai_develops_system_to_track_progress_toward/）

我試圖查具體出處，沒找到，所以可能不是真的。

不過沒關係，不管那裡來的，這個圖倒是能說明現在模型在應用上的限度，以及我們對GPT5的期望。

如果說現在的大模型是Level1，能做出對話機器人，那GPT5要懟到Level3才能真正打開廣闊的應用空間。Level3時候的應用空間的價值應該可以媲美iOS和Android的應用商店。

這裏我做個沒根據的猜想，那就是每跳一級應用的價值空間可能擴大10倍。（考慮了一點能摺疊應用的範圍，但這句純感覺，沒根據）

在這種期望面前，顯然現實進展有點虛，我們不知道Scaling Law是不是繼續有用，也不知道如果它不頂用，那什麼頂用？

假如GPT5不能快速發佈或者持續跳票，這個小低潮的確定性就非常之高。

大模型公司自己的路在那裡？

拋開應用不說，大模型公司自己的路走的也並不順利。就比如OpenAI，雖然比上一波的AI公司創造了更大的現金流，但戰略上並沒有把自己倒騰到一個合適的位置。（最新報告說：OpenAI ARR到了34億美金）

對大模型公司我們有兩種想像：

一種是大模型是磚頭，那裡用往那裡放。這對大模型公司後果是災難性的，會導致高昂的人才、訓練成本根本找不到落點。有那個供應鏈上的公司能夠佔據產業利潤最豐厚的環節麼？根本別提一旦技術增長停滯後，它的客戶端註定會把它踢掉或者在多個供應商之間壓價。這就會導致大模型公司變成賺錢費勁，花錢很痛快的公司。沒法長久存在的。

一種是大模型是系統，直面最終用戶。這本質是在和英偉達瓜分類似過去微軟在PC產業鏈裡面的控制權。這時候大模型需要系統化(Windows）同時要承載超級應用（Office）。

再形象做個比喻，如果是前者，那就是有終端控制權的公司，比如蘋果是這場變革的最大受益者。如果是後者，那蘋果會變成聯想，大模型公司會變成新的巨頭。

從Sam Altman偶爾爆出的消息來看，OpenAI好像在忙活這事，他想突圍，但OpenAI的位置並沒有實質改變，所以不管創造了多少收入，本質上還在險境裡面。

OpenAI的收入幾乎全部是訂閱，大部分是個人小部分是企業，顯然還處在磚頭的位置。

OpenAI都這樣，回到國內的大模型公司，那一樣是這種困境。只不過OpenAI突圍面對的是英偉達、蘋果、微軟給它留下的夾縫，國內的大模型公司要把這些換成另外的公司。

簡單總結下就是：

大廠的就是希望多點調用量，小廠的需要突圍，但兩者進展都沒想的那麼好。核心在於前面說的應用空間。

小低潮

應用的速度是很快的，兩年時間差不多足夠把所有能升級的、能想像的都試一遍。情況看起來也真的比上一波弄智能音箱、客服、閘機要好很多。否則API調用量也不可能維持到某些公司公佈的量級。

所以現在其實是大模型之前創造的這波紅利已經被消化的七七八八，而不是還有巨大空間沒被消化。

這樣一來事情就卡在這裏了。技術、產品、用戶的循環跑的並不順利。

這時候從應用的視角，進就是更多明顯不靈的方向瞎嘗試，退就是坐守窮城。

這不就是小低潮麼？

信念和現場指引方向

這種高度不確定的時候，相信什麼就變很關鍵了。

我個人是相信AI可以再往上突破的，這還真不是看論文看來的，而是和我的一個樸素認知邏輯有關。

我一直覺得在相對通用的範圍里突破了概念理解和邏輯判斷能力這事至關重要，這是潘多拉魔盒的那個鑰匙，一旦被拉開，透了風，後面就會越拉越大。

大家可能還記得GPT4剛出來的時候被用來參加了好多考試，有些成績已經比較驚人。這是劃時代的，它意味著在某些基礎工作上AI可以頂人幹活了。

然後真把GPT5幹出來，最關鍵是什麼？我猜說了十幾年的幾個要素裡面（數據、模型、算力）最關鍵的還是數據。

如果真的是數據，那以GPT4的智能水平，理論上是可以更低成本的幫助獲取更多的有效數據的。也就意味著可能讓智能飛輪逐步加速，並且越加速度越快。

所以我本質相信跨過了GPT4的檻，AI的進展是攔不住的，快點慢點的差別而已。這是我的樸素認識，但不是科學，而更像信念。

與這個信念相匹配的是在這樣一個變量過多的領域裡面，少談宏觀走向，多看點現場問題，對絕大多數人是適合的。現場和案例才是對應用最好的啟示，論文和宏觀走向不是。

小結

現在整個行業似乎把期望都寄託在GPT5上面了。這也很危險，萬一GPT5沒衝過去，信心可能會崩的更誇張。既然小低潮大概率回來，那真做這個的可以提前做點準備。

本文來自微信公眾號「琢磨事」（ID:zuomoshi），作者：老李話一三，36氪經授權發佈。