直到今天，無論是中國也好，美國也好，最好的AI（人工智能）原生應(yīng)用還沒有出現(xiàn)。就像移動時(shí)代誕生了像微信、抖音、Uber這樣的“mobile-native”（移動原生）的應(yīng)用一樣，AI時(shí)代一定會有優(yōu)秀的AI原生應(yīng)用。
我們需要100萬量級的AI原生應(yīng)用，但是不需要100個(gè)大模型。如果我們的產(chǎn)業(yè)政策能夠更加鼓勵基于大模型的AI原生應(yīng)用，我們一定能夠構(gòu)建起一個(gè)繁榮的AI生態(tài)，推動新一輪的經(jīng)濟(jì)增長。
大模型和生成式人工智能所帶來的機(jī)遇是堪比工業(yè)革命的大機(jī)遇，這一點(diǎn)已經(jīng)成為行業(yè)的共識，每一家企業(yè)、每一個(gè)組織，都在思考如何擁抱新時(shí)代，如何利用新技術(shù)提升自己的競爭力。但很多企業(yè)對問題的本質(zhì)理解不深，都想去自己做基礎(chǔ)模型，或者按照網(wǎng)上傳播的評測方法來挑選一款評分高的大模型，以為這就是擁抱AI時(shí)代了，殊不知大模型本身不僅不產(chǎn)生任何價(jià)值，還造成了對公司資源和社會資源的巨大浪費(fèi)。
大模型只是一個(gè)基礎(chǔ)，上面有了有價(jià)值的應(yīng)用，這個(gè)產(chǎn)業(yè)就算跑通了，就能越做越大。怎樣才能發(fā)展出好的應(yīng)用，有幾方面因素：
一方面是國家的產(chǎn)業(yè)政策。因?yàn)橹袊容^領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)，很多時(shí)候都是國家在產(chǎn)業(yè)政策上有先見之明。比如太陽能光伏、動力電池，以及新能源汽車。大模型也是如此，國家如果能夠出臺相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策，鼓勵基于大模型的AI原生應(yīng)用開發(fā)，就會是很重要的成功因素。
另一方面是，外界當(dāng)下主要關(guān)注的是基礎(chǔ)大模型，但大模型真的不重要，重要的是現(xiàn)有的企業(yè)，能不能利用大模型對他們的業(yè)務(wù)關(guān)鍵指標(biāo)產(chǎn)生正向的作用。這個(gè)領(lǐng)域大家的關(guān)注度比較低，如果關(guān)注度能提上來，也是大模型做成、做大，非常重要的點(diǎn)。
生成式AI是如此大的機(jī)會，對整個(gè)社會可能都會產(chǎn)生重構(gòu)，所以沒有一家公司能夠把所有機(jī)會全占住。幾乎所有成熟的，能很好地利用大模型能力的公司，都能獲得收益、價(jià)值。同時(shí)，創(chuàng)業(yè)公司也可能做出3個(gè)、5個(gè)超級應(yīng)用，或者做出幾百個(gè)、幾千個(gè)非常有價(jià)值的垂類應(yīng)用。
未來，每一家企業(yè)跟自己客戶打交道的方式，都會轉(zhuǎn)變?yōu)锳I原生應(yīng)用，這將大幅度提升企業(yè)的競爭力。無論是企業(yè)競爭力的提升，還是個(gè)人工作效率的提升，都是經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動力。AI應(yīng)用生態(tài)的繁榮就會成就經(jīng)濟(jì)繁榮。
