中国AI企业，不一定会输给欧美
昨天，群里到处在传一个帖子。
悲观的内容，总是更有流量的。
不过，我对这个帖子不以为然，因为他忽视了一个产业的基本发展规律。
的确，现在是一个AI狂飙突进的年代，大模型像一颗璀璨的新星爆发入场，掀起了新一轮科技革命的狂潮。
但是，真的会因为算力被美国政府阻拦，中国的AI产业，就不会有前途了吗？这完全是一种误解。
问题1：AI的市场在哪里？
为什么要有AI?
不就是一款效率工具吗？服务于人们进行数字生产的效率提升，不管是画图、写文章、搞视频，做网站，AI都有着革命性的效率提升效果。
那谁用呢？不就是主要是企业里各种职业的人吗？
那么，全球最大的AI应用市场在哪里？是在美国吗？当然不是，当然是在中国。
中国工程师的数量是美国的八倍。中国传统意义上的白领数量是4亿人，比整个美国人口都要多。
而美国白领人口约为七千万左右。是中国的六分之一。
仅以市场人口计，全世界最大的AI市场，只能是中国。
如果再算上，中国互联网相关的从业人员，那更是冠绝全球，不管在互联网产业的任何一个领域，中国的产业发达程度，从业人口数量，都远超任何一地。
仅自媒体从业人口就超过了1500万人。这是与AI最为紧密结合的从业人口，而美国自媒体产业，才刚刚起步，仅有几十万人口。
如果一家AI企业，不能占领中国市场，那他离世界第一AI，还差得很远。
AI是一个商业，最终比的不是谁的AI能力强，而是比的是哪家企业的利润高，营业额高。
但在AI这个领域，出现一个奇怪的现象。
一方面，中国政府对国外的AI也是有一定的管制的，另一方面，以chatGPT为首的美国AI企业，也主动封禁中国区的帐号。
一个不小心，就会被判定为中国IP，让你用不了。这让我特别理解不了，有钱也不赚？
如果站在一个世界市场的角度，其实可以不关心，AI企业是美国的还是中国的，正如你不会关心牛肉是阿根廷的还是内蒙古的，反正都是消费，谁好用用谁的。
但美国AI企业封禁中国IP及中国对国外AI的管制行动，实际上反而给了中国AI企业崛起的机会，毕竟 ，最大的市场就在中国。
问题2：AI竞争的趋势是什么
要想明白这个问题，需要理解一个理论，那就是边际效益递减。
比如，你将AI用来写作和阅读，这里会细分成各种各样的需求
最简单的需求，是用AI来总结文档，输出简要目录，
不管美国的AI多强大，能买多少算力，这个需求因为不够复杂，要求不够高，中国企业的AI很快就能达到和美国AI的水平，实际上现在就已经达到了。
那会发生什么呢？那些只有总结文档需求的客户们，就会使用国内的AI了，不少国内的AI还免费呢，即使收费，也远比GPT要低。
也即，中国AI追赶美国AI是必然会发生的一个结果。
那就是，总有一些需求不复杂的需求，能够逐步被国内的AI满足，从而一点一点从美国AI企业中抢下市场。
中国企业AI即使没有大规模算力的支持，但总归要发展，要前进。
我们假设，两年后，GPT的写作能力，国内AI一堆AI赶上了，那么，GPT虽然还有画图能力，甚至有视频生成能力，这些远强于中国企业，这不重要了，因为大量只有写作需求的客户，就全部转国内来了。
算力的不断叠加，并不会导致你在某一项功能上有着突飞猛进的作用，而是会象农产品一样，化肥加到一定程度，化肥就不能再促进作物的增长了，这就是边际效益递减定律。
所以GPT的方向，是从文本生成，向更多的领域突进，而不是集中在一个领域发展。
每开创一个新的领域，都会导致创造新的客户，但同时，原来领域的市场，也将被另一些AI蚕食。
就比如SORA，生成视频非常惊艳，但是，其对算力的要求，以及成本，注定，这只是一个小众的市场，他不可能可以让大众以非常低价的成本来制造大量的视频。至少短时间内，做不到。
更为广泛的需求，比如，公司搞个数字人用于培训，根本不需要花这么高的算力成本，一块钱一分钟就可以生成，为什么要用这么高成本？
所以，国内的AI公司最大的优势，就在于国内有足够大的应用市场。
问题3:AI中国市场属于谁？
仅就中国的大模型产业而言，问题的确很大，算力跟不上，但是欧美企业和中国企业的的开源预训练大模型其实在逐步解决这个问题，可以大幅节省算力。
比如，谷歌和阿里都有开源大模型。开源大模型为无数在这个领域进行运用的中小企业提供了进一步开发的能力，他们只需要一点点算力，就能让这个大模型训练出来针对于某一个领域不输于世界一流AI的水平。
因为开源大模型的前期预训练，才是最消耗算力的。
虽然这种在大模型上微调训练的结果，无法达到通用各领域的惊艳程度 ，但对于中小企业来说，不需要，他只需要在细分领域能满足客户的需求就可以。
现在，依托于国内外的开源通用大模型进行二次开发的创业机会，正在中国大量出现。
中国企业的优势也很大，就是中国的互联网应用产业是全球最领先的，用户数量也足够大，商业应用场景足够多，最终，平台型的企业甚至可以在不完全领先的情况下，通过平台本身就能构建商业壁垒。
仅就短视频创作的AI应用来说，谁有字节这么多客户呢？当他集成在剪映上，集成在各种短视频工具流上时，哪怕效果暂时不够好，也会构成强大的商业壁垒。
比如，微信上集成了一款AI应用的话，哪怕效果不如OPENAI惊艳，但是用着方便啊，随时可调用啊。如果再集成进企业微信，那企业微信中的各种会议、聊天记录，一键通过AI进行总结，生成会议记录，那么，有哪个国外的AI能竞争过他？
集成在现有工作流体系中，这种优势是一个独立的AI企业很难和他们比拼的。
再比如，手机里植入一个AI，各家手机厂商，会轻易将这一块市场让他另一家AI企业吗？难。比如语音调用，比如导航，比如车联网，家联网，都是手机AI应用的场景，这些都是手机企业的菜，别的AI想和他竞争，太难了。
毕竟大模型产业还是属于互联网企业，赢者通吃、平台通吃的商业趋势还在，大模型的主要收入还是在B端，因为它是一款效率型工具。
C端消费其实很有限、用户不会为此付很高的费用，而是会成为手机企业的一种免费标配，复杂需求再交点小费用，它会作为手机企业的竞争力之一。
真正愿意付费的B端用户哪里最多，就是平台型企业。
你看剪映的发展，就明白了。剪映刚出来时，市场上有一大堆专业的影视剪辑工具，并且经营市场几十年，但是，现在剪映是全球应用最多的视频剪辑软件。
为什么？因为他专为短视频设计，并集成了抖音的工作流系统。那么，未来谁能在视频剪辑AI中获得胜利呢？最有可能的不是SORA，而是剪映，因为他可以将AI集成进入软件。
最终，阿里、字节、腾讯，还会是这一领域的王者，并且，由于客户的优势足够大，不一定会输给欧美企业。
商业的成功才是真正的成功
我们先思考一个问题：
一个全模态的大模型，是否能在每一个细分领域，都干过在开源模型上针对细分需求进行微调的应用？
通用的大模型，是否最后会变成各方面都不错，但各方面都被细分领域的对手超越的未来呢？
通用闭源大模型能够吸引足够多的用户，还是各种互联网平台企业为他们自己的客户量身定做的工作流AI更能获得用户呢？
通用大模型的技术的成功，不代表商业路径的成功。当下成功的是英伟达，因为通用大模型发现了「大力出奇迹」的算力解决方案。
他成为了所有大模型企业的能源供给商。
但要论真正在人工智能领域的商业应用成功，大模型企业们，至今都还没有找到盈利的方向。
最终，真正能在人工智能应用领域获得成功的企业，我依然认为是谷歌、脸书、阿里、字节、亚马逊，腾讯等业已拥有大量B端用户的平台互联网企业。
现在的小规模，个性化需求的各种AI应用企业，最终都会被大厂们打败，因为他们手里没有这么多用户和商业壁垒。
比如，今天你收费多少美元一个月的应用，对于这些大厂来说，只要技术达成了，马上就对自己的B端用户免费使用，这根本是无法竞争的，因为大厂要的不是当下的利润，而是要的是客户的使用习惯。
大厂们，会在短时间内落后，但会在一两年后，将各种小应用全部打趴下，不要忘记了，这只是一个数字效率工具。
在这个领域，即使是OPENAI，都未见得能笑到最后。在欧美市场，我也更看好谷歌和脸书旗下的AI，他们不过是时间上稍落后了一点点。
在互联网发展史上，先烈多得的。
