文 | 李智勇
最近從業者之間流傳比較廣的八卦是關於AI大模型公司的，一般來講截圖這樣：
當然也還有後續把代號接碼成具體公司的，我就不貼了，免得麻煩。
AI大模型的事在一年多以前，還如日中天的時候就做過判斷，比如：AI大模型沒有商業模式？，假如AI整個行業賺100，那誰拿80等。所以這類八卦除了 再一次佐證科學家賺錢的難度和業務人員了解的科學難度其實一樣大以外，沒有什麽新的資訊量。 （過去十年所有的AI公司例子都在佐證這點，如果到現在還不承認那實在是不可救藥的傲慢）
作為從業者，還是希望作為整個行業引擎的AI大模型能夠爆發更大的馬力，所以我們換個視角來解讀下這問題：假如我們是AI大模型公司，那到底可以往那兒走？
其實這也是八卦，是八卦的角度不太一樣。
為什麽MJ可以？
我們經常說的大模型其實混雜了兩個角色： 一個角色是基礎設施，一個角色是套用。 落到具體產品，到底是那個就很關鍵。
到底是要 追最先進的類AGI模型 ，還是要 整成一個套用內容的模型？
靠前者就OpenAI，靠後者就類似MJ。
大部份人沒有能力兩頭都要，並且兩個方向上人員配置、優先任務、後續走勢也不一樣。
幹前者還是要扛著預訓練基礎模型這個最賠錢的東西，並且要麽領先要麽死。模型驅動商業化。需要大部隊死磕。
靠後者就不要搞基礎模型了，怎麽出效果怎麽來，商業驅動模型。需要靈活精幹小團隊。
後者一樣有機會。
畢竟現在沒有一個模型真能把短劇幹的很好，甚至也沒有一個模型能把帶中文的海報幹的很好。
幹後者需要領隊的科學家往後退退，科學家得知道自己做套用不行，讓產品的人往前上上。
這裏很致命的問題是 科學家團隊往往會把產品幹成打雜的 ，一般得跪著幹活。因為不懂這些亂七八糟的參數、技術名詞，說句話都得小心翼翼，都在擔心再把我開了咋整。然後產品努力去學技術，滿嘴術語， 找到安全感的同時也就失去了產品最應該幹的事--你產品意義和價值是什麽呢！
這情況下，就不可能幹出像樣的偏套用的產品。
沃森的路子是不是可以重來？
除了就一劍封喉死磕技術或者就幹偏套用的模型外，AI大模型商業化還有個路子是找到一個大且深的池子，然後做好死磕5年的準備，也許行。
AI大模型就像柯吉拉一樣，老往金魚池子裏放，那怎麽也難活。
大池子的關鍵是什麽呢？
不是就水池，而是一個生態，做的也不是模型，而是生態的控制力。
這點其實在AI碰撞局上有聊到：
要麽就適應現在規則，不管分診還是輔助診療，需要醫療器械證就申請醫療器械證，然後一個病一個病磕。做到一定程度，一定時間後也許能賺錢。但這種產品不能就定位一個模型，需要有相當的系統性。能夠關聯最細的案例、最新的論文、病人的數據等。（Copilot）
要麽有能力就像互聯網醫院一樣，單開個新路子，整AI醫院。極端情況裏面一個人也沒有。(Autopilot)
後面這個顛覆思路拿醫院做類比太難了，但其實這模式在有的領域是可以做的。我新書就寫這個徹底的顛覆的模式，暫時先留個懸念。
某些AI大模型公司其實適合在選定領域挑戰Autopilot。
國內AI大模型的生死劫點？
前面兩節事實上一個說的API這種面對C或者小B的模式，一個說的是B端的方案。
看穿這倆就會看到AI大模型的軟肋：
顯然的API的業務更匹配AI大模型的技術形式，但國內沒付費環境。做海外市場則需要直接和海外模型同台競爭。
B端的方案業務更匹配市場環境，但技術不夠，都靠渠道驅動再打轉。
所以其實有點屠龍之技的意思，你到低幹什麽的呢？
沒突破口就會像八卦裏描述的，往那兒走都一頭包當然比較茫然。
實際上B端方案上並非沒有突破口。
B端的方案的矛盾在於： 我們對技術報以厚望，但真正拉升50%生產效力或者翻倍的案例是什麽呢？
古語經常說的是騾子是馬牽出來溜溜，現在的問題是看不見馬。AI可以宣稱解決各種問題，但不能開啟工具箱全是嗩吶。
B端方案這裏也不是大家不付錢， 只是客戶都很精明，不見兔子不撒鷹。
當年數位化花的錢可是一點不少，最近我一個朋友的公司踏踏事實做業務，有標桿落地案例後，雖然環境很難，一樣盈利。
建設AI試驗場？
蘿蔔快跑為什麽一下子成了全民的焦點？核心不是那車，那車倒騰好多年了。 核心是全城開放，大家都能用了。
嗩吶響無數次不如看得見摸得著一次。
AI落地也這樣。
在B端方案這裏，如果說我們自己都不知道這技術到底能幹什麽，而是不停的讓方案公司做各種變形對所謂的需求進行適配，那顯然成本極高，效果會很差。
所以第一個標桿案例在我們這個環境下，AI大模型公司需要自己做 。
不是提供N多60分的輔助方案，而是徹底做好一個標桿。讓人一眼萬年，念念不忘。
能做好新便利商店那就做一個便利商店，能做好一個園區就徹底改造一個園區。
把所有技術可能性在這個標桿上窮盡下 ，然後表現出點和現在完全不一樣的東西。
改開剛開始的時候我們為什麽那麽積極對外學習啊，那時候別人的高鐵跑的快，鋼產量高都是看得見摸得著的，自然就容易形成說服力。
但不要弄的咣咣打臉，反向證明這技術其實啥也幹不了，確實只是嗩吶。
這就是現實版的是騾子是馬牽出來溜溜。
小結
前面文章曾經提到過， AI的競爭是生態型競爭，是長跑。洋務運動那種我出點錢把工廠建建，造點大炮的邏輯是不好使的 。固然模型本身的技術到底到那兒很關鍵，但如果整體不通暢，就只能蹦個一兩次台階，拿爬泰山作類比也許能爬到中天門是爬不到玉皇頂的。而缺了這個發動機，那上面的各種套用會很難受。
