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近期，AI領域的發展呈現出一種矛盾的景象：表面上百花齊放，實則暗藏疲態。人工智慧領域似乎進入了一個微妙的節點，眾多科技巨頭和創業公司紛紛推出自己的AI產品，卻難掩同質化的窘境。
Character.ai的風波就是一個案例，作為AI明星產品，Character.ai在高峰期的推理請求量已經達到了谷歌搜尋流量的五分之一。五個Character.ai就等於一個谷歌？然而，真實的情況不容樂觀，根據The Information的報道，Character.ai訂閱使用者不到10萬，近期在努力削減成本，由於融資困難，Character.ai正在考慮出售。
AI社交大多產品都局限於伴聊和角色扮演功能，又存在重度使用者消耗推理資源量大，而輕度使用者留存差，商業化前景堪憂的問題，例如，Character.ai去年全年收入僅為1520萬美元。
Character.ai的困境並非個案。縱觀整個AI行業，從科技巨頭到初創公司，似乎都陷入了一種「雕花」困境，過分關註表面功能的堆砌，底層的突破出不來了，突破性的創新讓位給了同質化的功能微調。
WWDC24上，蘋果公司為iPhone和其他裝置推出了推出全新的個人AI系統Apple Intelligence，試圖透過重新定義「AI」來彌補其在AI布局上的滯後，但除了一貫的強調私密保護，實際功能展示乏善可陳，整合ChatGPT功能，實作辨識對使用者情景重要的通知，AI文本處理，圖文生成、Siri感知螢幕內容並代替使用者執行簡單任務。
而Apple Intelligence也免不了「期貨」，幾天前剛剛開啟了測試，第一批功能的正式上線可能需要推遲到十月的iOS 18.1，但也只是基礎功能。使用裝置端數據回答問題並了解使用者螢幕上內容等功能，仍然需要2025年春季。
更加遺憾的是，Apple Intelligence僅支持搭載 A17 Pro 芯片或更新的iPhone，也就是說大部份iPhone使用者都體驗不了。
微軟則試圖在PC上進行革新，在5月20日推出了Copilot+ PC，其中包含了人工智慧工具Recall，它會定期截取螢幕截圖來建立活動記錄，以便使用者搜尋他們之前的操作。
事實上，Recall之前，一款類似的套用Rewind已經上線一年多時間了， 並且拿到了Sam Altman、a16z 等的投資。本質上Recall並沒有任何創新，而只是抄了一個Rewind。雖然微軟對Recall寄予厚望，不過得到的卻是差評，許多使用者認為存在巨大的私密風險，有黑客甚至展示了如何從Recall的主資料庫中提取所有資訊。出於安全考慮，微軟擱置了Recall的釋出。
OpenAI作為火車頭，也開始在「雕花」方面不遺余力。其備受矚目的AI視訊生成模型Sora釋出時間懸而未決，官方解釋稱還有大量的安全工作要做，但始終沒有給出明確的時間表。
同樣讓人失望的還有號稱「Her走進現實」的GPT-4o語音模式，這個本來就被不少人形容為已有的功能堆砌出來的小創新的產品，原定於5月釋出，後又一再跳票，只是時不時的用給一小撮人試用一下的方式維持著大家的期待。即便是最新推出的SearchGPT，也難掩其「期貨」內容：不僅內測機制黑箱，連Demo都存在低階錯誤。
在一些網友看來，與其將精力放在實質性的技術突破上，OpenAI似乎更熱衷於制造輿論熱點。一系列針對谷歌的「搶熱點」釋出的操作的確相當亮眼，Altman非常利用社交媒體影響輿論，為自家產品造勢，然而，漂亮的PPT和熱鬧的釋出會並不能掩蓋模型能力叠代緩慢的現實。
GPT-5何時推出已經徹底成為了一個謎。市場曾預測GPT-5可能在2023年底或2024年夏季釋出，OpenAI CTO Mira Murati表示有望在2025年底或2026年初推出，而Sam Altman曾強調目前沒有固定的釋出時間表。
小參數模型GPT-4o mini的推出基本說明了一切。OpenAI也要跟大家卷「雕花」了。
「雕花」的AI產品
在頭部企業陷入「雕花」困境的同時，創業團隊也未能幸免。隨著「模型即產品」的投資視窗期過去。廠商們面臨著巨大的變現壓力，迫切需要尋找落地場景。AI搜尋似乎成為了繼聊天機器人和類Character.ai產品之後，又一個開發者們爭相湧入的賽道，成為新的熱點。
AI搜尋被視為大模型套用的重要落地方向，海內外眾多企業和開發者紛紛布局，希望在這個風口上分一杯羹。然而，目前的發展態勢似乎也難逃「雕花」的困境，所有人似乎都在重復造同一個輪子。
眾多玩家推出的AI搜尋產品大同小異，缺乏實質性的差異和創新。雖然在功能名稱上略有不同。但核心功能幾乎如出一轍，這其實也反映出當前大模型的發展遇到了瓶頸。
瀏覽器外掛程式因其輕量化、低門檻的特點，也成為成為各家爭相布局的物件。月之暗面的Kimi瀏覽器外掛程式強調「輕量小搜尋」，字節的豆包瀏覽器外掛程式也在快速叠代新功能。各類開發者制作的AI外掛程式也是層出不窮。
表面上，這些外掛程式五花八門，功能各異。有的專註於內容生成，有的側重資訊匯總，還有的致力於提高生產力。但仔細觀察就會發現，它們大多是在做「雕花」工作，許多外掛程式不過是對已有AI功能的簡單封裝，或是對大模型API的表層呼叫，鮮有真正突破性的套用。
所有人都希望獲取到使用者流量。但這種做法更像是權宜之計，並未從根本上解決商業化難題。PC瀏覽器使用者數量相較於移動端已經相對稀少，這一現實本身就限制了外掛程式的潛在使用者基數。它再次印證了當前AI行業陷入的'雕花'困境，在現有技術框架內進行小幅改進和最佳化和同質化競爭。
回顧上一波以電腦視覺(CV)技術起家的AI企業的起落，我們發現它們並未真正走出「雕花」困境。盡管在技術上取得了顯著進展，但場景碎片化和商業化不順仍然成為它們後繼乏力的主因。這些企業往往停留在技術供應商階段，難以確保長期市場地位，同時還要與科技巨頭打價格戰，爭奪市場份額。
如今，大語言模型似乎正在重復這一歷史。雖然GPT等模型在技術上取得了突破性進展，但真正能創造持續價值的商業套用仍然稀缺，模型能力的提升也似乎進入了停滯狀態。
OpenAI提出的通用人工智慧五級能力評估體系為行業提供了一個發展路徑。當AI達到第二階段（'推理者'級別）時，可能具備在消費級市場大規模流行的條件。這意味著，大模型公司需要不斷提升AI的通用泛化能力，才能真正突破商業化和產品化的瓶頸。不過在此之前，OpenAI可能還需要融資數百億美元才能覆蓋其成本。
與CV企業不同的是，一些大模型公司已開始推出面向C端的套用，試圖接近產品市場契合點(PMF)。這種策略可能幫助它們避免單純依賴B端非標準化市場的陷阱。但如果僅僅是將現有的AI能力套卡包裝成消費級產品，沒有真正的突破模型的推理能力、增強跨領域知識整合，以及互動體驗等等，很快就會陷入同質化的雕花當中。
華爾街也失去耐心了
為了迎接AI革命，企業仍在投入大量資金建設數據中心等基礎設施，但即使是華爾街也開始重新審視他們的調子，從狂熱的擁護轉變為更為謹慎的支持。
AI進入雕花階段是否意味著互聯網泡沫的重演？最近的一系列研究報告向AI的熱潮潑了冷水，警告生成型AI技術依然面臨漫長而充滿疑問的發展道路。
當高盛都說「也許這只是一個泡沫」時，你就知道這個行業真的遇到了麻煩。在一份名為【生成型AI：過多投入，收益太少？】（Gen AI: too much spend, too little benefit?）的報告中，高盛的分析師討論了AI是否能解決其被賦予的復雜問題，並對其仍未確定的「殺手級套用」表示懷疑。
巴克雷銀行的一份研究報告標題更加生動【雲AI資本支出：害怕錯過還是夢想田野？】（Cloud AI Capex: FOMO or Field-Of-Dreams?），報告指出數據中心投資是否正在制造一個可能像1990年代互聯網泡沫後電信崩潰那樣的泡沫，分析師的結論是傾向於FOMO。
紅杉資本的合夥人大衛·卡恩最近稱，技術是否能收回龐大數據中心投資是「AI的6000億美元問題」。
這顯然不是第一次質疑的聲音。關於AI聊天機器人和其他工具的最終收入或潛力問題，已成為任何科技公司財報電話會議上的常見話題。
而微軟和輝達的巨大收益，屬於高盛分析師所稱的AI投資「賣鏟子和鎬」的階段：提供AI所需的半導體、雲端運算和能源的公司。值得註意的是，AI為Google、微軟、亞馬遜等頭部雲廠商帶來的增長已經開始放緩。
高盛全球股票研究負責人吉姆·科維洛則懷疑，AI的成本是否會下降到足以證明其價值的程度。「要證明這些成本是合理的，技術必須能夠解決復雜問題。」
高盛還采訪了MIT經濟學家達隆·阿西莫格魯，他認為這項技術仍遠未準備好迎接主流。「鑒於今天生成型AI技術的重點和架構，這些真正變革性的變化不會很快發生，如果有的話，可能在未來10年內也不會發生。」
巴克雷分析師將AI支持者的思維描述為「只要我們開發出AI技術，使用者和利潤自然就會跟著來」的邏輯，並指出目前的資本支出預測足以支持到2026年12000個ChatGPT規模的AI產品。鑒於投資金額，分析師表示，行業可能正走向類似於互聯網泡沫後的電信崩潰的「過度建設」，「明年可能會出現AI投資的調整期。」
紅杉資本的合夥人戴維·卡恩還指出，AI還有很長的路要走，警告投資者在「投機狂熱」中保持「冷靜」。「我們需要確保不要相信現在從矽谷蔓延到全國，乃至全世界的幻覺，」卡恩寫道。「這種幻覺認為AGI明天就會到來，我們都需要囤積唯一有價值的資源——GPU。實際上，前方的道路會很漫長。」
人工智慧將永遠改變商業一切，這已成為商業和學術界的一句口頭禪，AI也已成為一個家喻戶曉的術語。但這是曲折上升實作的，自20世紀50年代以來，AI經歷了幾次寒冬，由於未能實作期望而導致對AI興趣的減弱。這種起伏的背後是對技術的期望與現實之間的復雜關系。回顧這些發展過程，能為我們理解當前生成式AI熱潮提供一種歷史視角——這裏似乎存在著一個規律，就是對AI技術的樂觀隨之而來的往往是一段挫折期和AI投資下降期，用人們愛用的詞來說，就是AI寒冬。
人工智慧目前可能仍停留在撥號時代，直到撥號上網逐漸消失後，互聯網才真正發揮出潛力，同樣的，總有一天我們會擁有一種新的人工智慧形式，讓今天的ChatGPT像1998年的入口網站一樣過時，只是可能無法指望它會在未來一兩年內發生。
