中國AI企業，不一定會輸給歐美
昨天，群裏到處在傳一個貼文。
悲觀的內容，總是更有流量的。
不過，我對這個貼文不以為然，因為他忽視了一個產業的基本發展規律。
的確，現在是一個AI狂飆突進的年代，大模型像一顆璀璨的新星爆發入場，掀起了新一輪科技革命的狂潮。
但是，真的會因為算力被美國政府阻攔，中國的AI產業，就不會有前途了嗎？這完全是一種誤解。
問題1：AI的市場在哪裏？
為什麽要有AI?
不就是一款效率工具嗎？服務於人們進行數碼生產的效率提升，不管是畫圖、寫文章、搞影片，做網站，AI都有著革命性的效率提升效果。
那誰用呢？不就是主要是企業裏各種職業的人嗎？
那麽，全球最大的AI套用市場在哪裏？是在美國嗎？當然不是，當然是在中國。
中國工程師的數量是美國的八倍。中國傳統意義上的白領數量是4億人，比整個美國人口都要多。
而美國白領人口約為七千萬左右。是中國的六分之一。
僅以市場人口計，全世界最大的AI市場，只能是中國。
如果再算上，中國互聯網相關的從業人員，那更是冠絕全球，不管在互聯網產業的任何一個領域，中國的產業發達程度，從業人口數量，都遠超任何一地。
僅自媒體從業人口就超過了1500萬人。這是與AI最為緊密結合的從業人口，而美國自媒體產業，才剛剛起步，僅有幾十萬人口。
如果一家AI企業，不能占領中國市場，那他離世界第一AI，還差得很遠。
AI是一個商業，最終比的不是誰的AI能力強，而是比的是哪家企業的利潤高，營業額高。
但在AI這個領域，出現一個奇怪的現象。
一方面，中國政府對國外的AI也是有一定的管制的，另一方面，以chatGPT為首的美國AI企業，也主動封禁中國區的帳號。
一個不小心，就會被判定為中國IP，讓你用不了。這讓我特別理解不了，有錢也不賺？
如果站在一個世界市場的角度，其實可以不關心，AI企業是美國的還是中國的，正如你不會關心牛肉是阿根廷的還是內蒙古的，反正都是消費，誰好用用誰的。
但美國AI企業封禁中國IP及中國對國外AI的管制行動，實際上反而給了中國AI企業崛起的機會，畢竟 ，最大的市場就在中國。
問題2：AI競爭的趨勢是什麽
要想明白這個問題，需要理解一個理論，那就是邊際效益遞減。
比如，你將AI用來寫作和閱讀，這裏會細分成各種各樣的需求
最簡單的需求，是用AI來總結文件，輸出簡要目錄，
不管美國的AI多強大，能買多少算力，這個需求因為不夠復雜，要求不夠高，中國企業的AI很快就能達到和美國AI的水平，實際上現在就已經達到了。
那會發生什麽呢？那些只有總結文件需求的客戶們，就會使用國內的AI了，不少國內的AI還免費呢，即使收費，也遠比GPT要低。
也即，中國AI追趕美國AI是必然會發生的一個結果。
那就是，總有一些需求不復雜的需求，能夠逐步被國內的AI滿足，從而一點一點從美國AI企業中搶下市場。
中國企業AI即使沒有大規模算力的支持，但總歸要發展，要前進。
我們假設，兩年後，GPT的寫作能力，國內AI一堆AI趕上了，那麽，GPT雖然還有畫圖能力，甚至有影片生成能力，這些遠強於中國企業，這不重要了，因為大量只有寫作需求的客戶，就全部轉國內來了。
算力的不斷疊加，並不會導致你在某一項功能上有著突飛猛進的作用，而是會象農產品一樣，化肥加到一定程度，化肥就不能再促進作物的增長了，這就是邊際效益遞減定律。
所以GPT的方向，是從文本生成，向更多的領域突進，而不是集中在一個領域發展。
每開創一個新的領域，都會導致創造新的客戶，但同時，原來領域的市場，也將被另一些AI蠶食。
就比如SORA，生成影片非常驚艷，但是，其對算力的要求，以及成本，註定，這只是一個小眾的市場，他不可能可以讓大眾以非常低價的成本來制造大量的影片。至少短時間內，做不到。
更為廣泛的需求，比如，公司搞個數碼人用於培訓，根本不需要花這麽高的算力成本，一塊錢一分鐘就可以生成，為什麽要用這麽高成本？
所以，國內的AI公司最大的優勢，就在於國內有足夠大的套用市場。
問題3:AI中國市場屬於誰？
僅就中國的大模型產業而言，問題的確很大，算力跟不上，但是歐美企業和中國企業的的開源預訓練大模型其實在逐步解決這個問題，可以大幅節省算力。
比如，谷歌和阿裏都有開源大模型。開源大模型為無數在這個領域進行運用的中小企業提供了進一步開發的能力，他們只需要一點點算力，就能讓這個大模型訓練出來針對於某一個領域不輸於世界一流AI的水平。
因為開源大模型的前期預訓練，才是最消耗算力的。
雖然這種在大模型上微調訓練的結果，無法達到通用各領域的驚艷程度 ，但對於中小企業來說，不需要，他只需要在細分領域能滿足客戶的需求就可以。
現在，依托於國內外的開源通用大模型進行二次開發的創業機會，正在中國大量出現。
中國企業的優勢也很大，就是中國的互聯網套用產業是全球最領先的，使用者數量也足夠大，商業套用場景足夠多，最終，平台型的企業甚至可以在不完全領先的情況下，透過平台本身就能構建商業壁壘。
僅就短影片創作的AI套用來說，誰有字節這麽多客戶呢？當他整合在剪映上，整合在各種短影片工具流上時，哪怕效果暫時不夠好，也會構成強大的商業壁壘。
比如，微信上整合了一款AI套用的話，哪怕效果不如OPENAI驚艷，但是用著方便啊，隨時可呼叫啊。如果再整合進企業微信，那企業微信中的各種會議、聊天記錄，一鍵透過AI進行總結，生成會議記錄，那麽，有哪個國外的AI能競爭過他？
整合在現有工作流體系中，這種優勢是一個獨立的AI企業很難和他們比拼的。
再比如，手機裏植入一個AI，各家手機廠商，會輕易將這一塊市場讓他另一家AI企業嗎？難。比如語音呼叫，比如導航，比如車聯網，家聯網，都是手機AI套用的場景，這些都是手機企業的菜，別的AI想和他競爭，太難了。
畢竟大模型產業還是屬於互聯網企業，贏者通吃、平台通吃的商業趨勢還在，大模型的主要收入還是在B端，因為它是一款效率型工具。
C端消費其實很有限、使用者不會為此付很高的費用，而是會成為手機企業的一種免費標配，復雜需求再交點小費用，它會作為手機企業的競爭力之一。
真正願意付費的B端使用者哪裏最多，就是平台型企業。
你看剪映的發展，就明白了。剪映剛出來時，市場上有一大堆專業的影視剪輯工具，並且經營市場幾十年，但是，現在剪映是全球套用最多的影片剪輯軟件。
為什麽？因為他專為短影片設計，並整合了抖音的工作流系統。那麽，未來誰能在影片剪輯AI中獲得勝利呢？最有可能的不是SORA，而是剪映，因為他可以將AI整合進入軟件。
最終，阿裏、字節、騰訊，還會是這一領域的王者，並且，由於客戶的優勢足夠大，不一定會輸給歐美企業。
商業的成功才是真正的成功
我們先思考一個問題：
一個全模態的大模型，是否能在每一個細分領域，都幹過在開源模型上針對細分需求進行微調的套用？
通用的大模型，是否最後會變成各方面都不錯，但各方面都被細分領域的對手超越的未來呢？
通用閉源大模型能夠吸引足夠多的使用者，還是各種互聯網平台企業為他們自己的客戶量身定做的工作流AI更能獲得使用者呢？
通用大模型的技術的成功，不代表商業路徑的成功。當下成功的是輝達，因為通用大模型發現了「大力出奇跡」的算力解決方案。
他成為了所有大模型企業的能源供給商。
但要論真正在人工智能領域的商業套用成功，大模型企業們，至今都還沒有找到盈利的方向。
最終，真正能在人工智能套用領域獲得成功的企業，我依然認為是谷歌、臉書、阿裏、字節、亞馬遜，騰訊等業已擁有大量B端使用者的平台互聯網企業。
現在的小規模，個人化需求的各種AI套用企業，最終都會被大廠們打敗，因為他們手裏沒有這麽多使用者和商業壁壘。
比如，今天你收費多少美元一個月的套用，對於這些大廠來說，只要技術達成了，馬上就對自己的B端使用者免費使用，這根本是無法競爭的，因為大廠要的不是當下的利潤，而是要的是客戶的使用習慣。
大廠們，會在短時間內落後，但會在一兩年後，將各種小套用全部打趴下，不要忘記了，這只是一個數碼效率工具。
在這個領域，即使是OPENAI，都未見得能笑到最後。在歐美市場，我也更看好谷歌和臉書旗下的AI，他們不過是時間上稍落後了一點點。
在互聯網發展史上，先烈多得的。
