人工智能的熱度在最近這幾個(gè)月來逐漸攀升，而現(xiàn)在，這股熱潮似乎慢慢過去了，大家也開始思考起有關(guān)AI人工智能技術(shù)的深層問題，比如AI的商業(yè)化問題，等等。在這篇文章里，作者就提出了一個(gè)觀點(diǎn)，他認(rèn)為產(chǎn)品力永遠(yuǎn)是核心，技術(shù)只是解決用戶需求的手段。怎么理解作者的看法？不妨一起往下看。

今天想聊一個(gè)話題：站在2023年8月這個(gè)節(jié)點(diǎn)，似乎AI熱潮過去了，但我覺得一切才剛剛開始，就像任何行業(yè)都值得在抖音重新做一遍一樣，很多需求我們可以使用AI重新思考一遍！

熱潮褪去的表象下，我更想表達(dá)的是：產(chǎn)品力永遠(yuǎn)是核心，技術(shù)只是解決用戶需求的手段。

所以無所謂熱潮與否，也無所謂GPT是否就是人類通向AGI的道路，宏大的命題下，只要有足夠的空間提供給產(chǎn)品經(jīng)理們和創(chuàng)業(yè)者改造當(dāng)前世界，大家就盡情施展才華吧。

Take Away：

1. AI當(dāng)前的“低谷”是媒體和資本導(dǎo)致的
2. AI有邊界，但邊界內(nèi)依然有巨大的商機(jī)
3. 商機(jī)的背后需要關(guān)注用戶真實(shí)的需求
4. 持續(xù)盈利，留在牌桌上，等待風(fēng)起

一、AI的崛起和低谷

最近看了讀庫(kù)的長(zhǎng)文《達(dá)特茅斯之餅》，主要講的是1956年，在達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的首次人工智能研討會(huì)前后的趣事。

• 麥卡錫：人工智能術(shù)語創(chuàng)造者，后來成為斯坦福大學(xué)教授。
• 明斯基：創(chuàng)建了MIT的人工智能實(shí)驗(yàn)室。
• 香農(nóng)：被稱為“信息論之父”，提出了信息熵的概念。
• 赫伯特·西蒙：獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)，人工智能和認(rèn)知心理學(xué)領(lǐng)域的重要貢獻(xiàn)者。

在這次會(huì)議上，AI的概念被首次提出。

1956年到1973年這段時(shí)間，是人工智能的第一個(gè)夏天。期間大量的技術(shù)和應(yīng)用涌現(xiàn)，包括：

1957年，Mark I 感知器，它使用人工模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，展示出了一定的學(xué)習(xí)能力，經(jīng)過50次訓(xùn)練能夠?qū)W會(huì)區(qū)分在左側(cè)和右側(cè)標(biāo)記的卡片。

1973年，第一臺(tái)全尺寸擬人機(jī)器人WABOT-1，包括了肢體控制系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)和對(duì)話系統(tǒng)等。

但是，麥卡錫和明斯基這些領(lǐng)頭人，嚴(yán)重低估了實(shí)現(xiàn)AGI所需的硬件和軟件水平，結(jié)果步子邁得太大，牛皮吹得太響：

• “二十年內(nèi)，機(jī)器將可以完成人類能做的任何工作”
• “在一代人內(nèi)…創(chuàng)造“人工智能”的問題將得到實(shí)質(zhì)性的解決”

到了1973年，希特拉爾撰寫了一份《希特萊爾報(bào)告》，指出“迄今為止，該領(lǐng)域任何一個(gè)方向都沒有產(chǎn)生當(dāng)初所生成的那樣的重大的影響。”

導(dǎo)致了連鎖反應(yīng)，從美國(guó)、英國(guó)政府，蔓延到世界上大多數(shù)機(jī)構(gòu)和投資人，紛紛回避人工智能項(xiàng)目，沒錢就沒人去研究……最后落地一地雞毛。AI進(jìn)入寒冬。

80年，美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)舉辦了第一次全國(guó)會(huì)議，試圖再創(chuàng)輝煌，但到了87年，DEC公司應(yīng)用了AI的專家系統(tǒng)，由于需要解決的問題過于復(fù)雜，產(chǎn)品銷售崩潰，人工智能又成為過街老鼠……

80年到87年，算是冬天下的小陽(yáng)春，期間研究人員發(fā)現(xiàn)：

“如果降低對(duì)這種技術(shù)的預(yù)期，改用概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，就能夠更加容易地實(shí)現(xiàn)一些看上去具備智能的人工智能應(yīng)用。其中，又以人工智能中最不受待見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)最為精進(jìn)。他們不斷改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，終于在1986年第一次實(shí)現(xiàn)了能夠?qū)嵱玫募夹g(shù)，正式提出多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。”

務(wù)實(shí)之后，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始走上舞臺(tái)，解決實(shí)際問題：

• 90年代初，突破了手寫文字識(shí)別；
• 2000年后，語音識(shí)別技術(shù)突飛猛進(jìn)；
• 2006年7月，多倫多大學(xué)教授辛頓提出新名詞“深度學(xué)習(xí)”；
• 2012年9月，辛頓帶著Alexnet在ImageNet比賽中壓倒性?shī)Z冠，深度學(xué)習(xí)引起了廣泛關(guān)注；
• 2016年3月，AlphaGo在韓國(guó)圍棋比賽中戰(zhàn)勝了李世石九段。

再往后，就是2017年Google發(fā)布的Transformer，以及OpenAI陸續(xù)發(fā)布的GPT1-4，引爆了這一輪AI浪潮。

二、近期“低谷”的原因：AI也有邊界

過去一段時(shí)間AI又再一次被捧上了神壇，在2月初，僅僅正式上線了2個(gè)月的ChatGPT超過Tiktok，成為互聯(lián)網(wǎng)歷史上最快突破1億月活的應(yīng)用。

最近，似乎開始冷卻，ChatGPT的微信指數(shù)有小幅下降：

融資案例有所減少，投資人開始更理性看待AI，媒體的報(bào)道熱度也沒那么高漲，大眾對(duì)AI的討論也開始轉(zhuǎn)向?qū)嶋H的落地應(yīng)用。

從歷史來看，之前不管是資本、專家、媒體的喧囂，事實(shí)上都脫離了事物的發(fā)展的本質(zhì)。

很重要一點(diǎn)是，AI有邊界：

這些漸進(jìn)式的改善和優(yōu)化，其實(shí)是把深度學(xué)習(xí)在模式識(shí)別與預(yù)測(cè)上的強(qiáng)大能力應(yīng)用到種種不同的領(lǐng)域上，如疾病診斷、核發(fā)保單、開車、中英翻譯等。但這些改善和優(yōu)化并不代表我們正在朝著“通用人工智能”的方向快速前進(jìn)，或是出現(xiàn)了類似深度學(xué)習(xí)的重大技術(shù)性突破。簡(jiǎn)單來說，人工智能正式進(jìn)入了實(shí)干的年代，想要利用這個(gè)時(shí)期賺錢的公司，需要擁有有遠(yuǎn)見和才干的創(chuàng)業(yè)者、工程師和產(chǎn)品經(jīng)理。

李開復(fù)在《AI未來》一書里對(duì)AI的發(fā)展做了詳細(xì)的闡述。

過去AI在技術(shù)上的突破，僅僅是找到了一個(gè)“深度學(xué)習(xí)”，李開復(fù)表示，自從辛頓發(fā)表了深度學(xué)習(xí)的里程碑論文到現(xiàn)在，在機(jī)器智能領(lǐng)域，還沒有出現(xiàn)任何可以與之比肩的重大突破。

也因此，想要依靠現(xiàn)有的技術(shù)實(shí)現(xiàn)AGI，是不可能的。不能否認(rèn)科技有可能出現(xiàn)非常規(guī)的突破，但是要實(shí)現(xiàn)AGI，事實(shí)上可能需要幾十年甚至上百年。

理解了這一點(diǎn)，我們就能夠理解為何媒體爆炒一波，ChatGPT、AI繪畫火熱一波，但大眾開始嘗試體驗(yàn)后，我自己認(rèn)識(shí)的朋友、加入的AI圈子，都觀察到了熱度大幅下降的情況。

原因是什么呢？很可能是：

過去被媒體吹捧的，以為AI無所不能，玩了之后，發(fā)現(xiàn)Ahamoment很快就到達(dá)，引發(fā)了再次傳播，熱度快速繼續(xù)增加，但過了段時(shí)間，AI結(jié)合不進(jìn)自己日常的生活工作，就不再使用了，熱度下降。

當(dāng)我們知道AI也有能力邊界后，也就更能“寵辱不驚”，所謂的熱潮褪去，無非是AI還沒跨越鴻溝，找到殺手級(jí)應(yīng)用進(jìn)入主流市場(chǎng)罷了：

知道了AI有技術(shù)上的邊界，我們可以更加關(guān)注的去理解技術(shù)底層：

AI 生成內(nèi)容的基礎(chǔ)分為：機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，任務(wù)和模型，應(yīng)用層三個(gè)部分。

• 基礎(chǔ)是最穩(wěn)定的一層，所以這個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)會(huì)比較長(zhǎng)期有用。
• 而應(yīng)用程序則是變化最快的部分。這樣當(dāng)了解了底層，上面的東西很快就能理解。

過去Super閱讀了大量的論文，包括Transformer、CLIP、GPT1-3，學(xué)習(xí)李沐的《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》，就是如此。

了解了基礎(chǔ)層面，再對(duì)應(yīng)用層的千變?nèi)f化，就會(huì)免疫力大增：）

三、AI還有前景么？當(dāng)然，核心是抓住用戶需求

接著我們來看一下，AI有邊界，是不是意味著沒什么搞頭了？

唯有真正落地應(yīng)用于生產(chǎn)生活中，學(xué)術(shù)研究才能變得有意義，才能真正改變我們的日常生活。

李開復(fù)在闡述了當(dāng)今AI進(jìn)入了“實(shí)干”年代后，說了很重要一句話：技術(shù)不是空中樓閣，只有用之于民，才真正有意義。

展開說的話，我想先結(jié)合一句大家都聽過的話來聊聊：

“任何行業(yè)都值得在抖音重新做一遍”

我們來理解一下：

1）抖音代表了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代用戶需求和使用場(chǎng)景的變化。過去人們看圖文和長(zhǎng)視頻，碎片化時(shí)間逐漸被短視頻+直播占據(jù)，包括強(qiáng)大的個(gè)性化推薦，強(qiáng)交互性，內(nèi)容的豐富度等等，代表了新需求、新場(chǎng)景和新使用方式。

2）傳統(tǒng)行業(yè)需要針對(duì)這種變化，用全新的視角重新審視用戶需求，進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)和商業(yè)模式創(chuàng)新。

幾個(gè)月前我在四川自貢，吃一家烤魚的時(shí)候，驚訝的發(fā)現(xiàn)老板在墻上掛出招烤魚徒弟的廣告，和老板一聊，才發(fā)現(xiàn)他通過三個(gè)抖音賬號(hào)（每個(gè)只有2000多粉絲），拍攝和發(fā)布日常經(jīng)營(yíng)的短視頻，就可以獲得每年近百名學(xué)員，獲得大幾十萬的純收入。這個(gè)就非常的創(chuàng)新，采用了新渠道，獲得了新的商業(yè)收入。

（烤魚店老板的抖音賬號(hào)）

3）AI技術(shù)同樣需要關(guān)注這種用戶需求和使用場(chǎng)景的演變，結(jié)合具體場(chǎng)景進(jìn)行創(chuàng)新應(yīng)用。

我們之前寫的文章：

比如會(huì)讀，使用AI做摘要，幫助讀者做讀前篩選：《會(huì)讀：AI幫你快速做讀前篩選》

比如妙鴨相機(jī)，使用AI生成寫真照片，不要199只要9.9：《妙鴨相機(jī)能不能取代海馬體？》

比如通義聽悟，使用AI總結(jié)提煉，提高工作學(xué)習(xí)效率：《你的工作學(xué)習(xí)AI助手：通義聽悟，如何通過AI能力顛覆飛書妙記？》

都是基于用戶需求和使用場(chǎng)景的變化，進(jìn)行的應(yīng)用創(chuàng)新。

拿會(huì)讀舉例，海量的信息，用戶FOMO的心態(tài)，使用AI幫助快速篩選就非常的創(chuàng)新。

通義聽悟，上線了基于教學(xué)視頻，按照PPT提煉整理的能力，也是針對(duì)網(wǎng)課場(chǎng)景。

4）在新場(chǎng)景下重新審視老問題，使用AI提供更優(yōu)的解決方案，持續(xù)關(guān)注用戶需求，緊跟時(shí)代變化，才能真正創(chuàng)造價(jià)值。

這是Super想說的，技術(shù)是為了產(chǎn)品服務(wù)，產(chǎn)品是為了用戶服務(wù)。

我們相信最好的產(chǎn)品是重新定義已有的技術(shù)，而不是去不斷嘗試突破技術(shù)的極限。

最近有一款產(chǎn)品讓我很驚喜，后面會(huì)專門寫一篇文章，App叫心光，只在App Store上面有，它其實(shí)挺簡(jiǎn)單的：

你可以認(rèn)為就是一款碎碎念記錄軟件，這種需求滿足的產(chǎn)品很多，各有各的好，但心光的不同在于，它加入了AI，可以識(shí)別你的心情，可以給你安慰。

有一天Super起得很早，有點(diǎn)為自己沒能獲得好睡眠失望，記錄下來后，沒想到AI給了我很大的能量：

碎碎念除了記錄自己，不希望被外人看到之外，其實(shí)還是有被傾聽和被安慰的渴望的，AI就可以解決這個(gè)問題~

我理解這是非常Work的，老問題，新解法，非常有價(jià)值。

可能會(huì)有朋友問了，那具體哪些賽道有機(jī)會(huì)呢？別急，做了十多個(gè)AI項(xiàng)目FA的42章經(jīng)曲凱也把各種可能的賽道都列舉了出來：

從更具體的賽道來說，其實(shí)大多數(shù)公司講的事情是可以窮盡的，不外乎是最底層的大模型、多模態(tài)大模型、AI + 各種 2B SaaS（法律、營(yíng)銷、客服、CRM、BI 等等）、AI + 個(gè)人助手、AI + 游戲、AI + 社交、AI + 漫畫、AI + 教育、AI + 旅游、聲音生成、3D 生成、視頻生成、中國(guó)版 Civitai、各種中間層、私有化模型、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、算力加速、分布式計(jì)算等等……

我們向外延展，這些領(lǐng)域也有很多AI可以應(yīng)用的場(chǎng)景（以下使用Claude生成）：

1）醫(yī)療健康領(lǐng)域

• AI可用于疾病輔助診斷，提高診斷效率和準(zhǔn)確性
• 輔助 read CT、X光等醫(yī)療圖像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位
• 基因組醫(yī)學(xué)，分析基因數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化用藥方案

2）教育培訓(xùn)領(lǐng)域

• 智能化教學(xué)，根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況提供個(gè)性化教學(xué)計(jì)劃
• 在線教育平臺(tái)利用AI進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，給出學(xué)習(xí)建議
• 智能自動(dòng)出題系統(tǒng)，根據(jù)知識(shí)圖譜智能組卷考題

3）智能創(chuàng)意設(shè)計(jì)

• AI藝術(shù)創(chuàng)作，如圖像、音樂、文字等創(chuàng)作
• 智能設(shè)計(jì)平臺(tái)，輔助設(shè)計(jì)師提高工作效率
• 個(gè)性化定制，用戶參與設(shè)定參數(shù)，AI設(shè)計(jì)輸出

4）智能家居生活

• 智能助手，語音交互，提供生活服務(wù)
• 智能家居，控制電器、環(huán)境，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化
• 個(gè)性化推薦，媒體、購(gòu)物等精準(zhǔn)推薦服務(wù)

有關(guān)應(yīng)用層是否還有機(jī)會(huì)，怎么做才能不被大模型顛覆，我也有一些思考，可以拉到文末加我微信，后面思考成熟了我也會(huì)和大家分享。

四、在牌桌上，關(guān)注本質(zhì)，等待浪潮

五年后，所有的公司都是 AI 公司。

這是朱嘯虎的“暴論”。

很好理解，當(dāng)下幾乎所有的公司都是互聯(lián)網(wǎng)公司，未來所有的公司或多或少也會(huì)依賴于AI。

當(dāng)AI成為新的生產(chǎn)力時(shí)，會(huì)逐步變成基礎(chǔ)設(shè)施。如果對(duì)于未來的判斷沒有問題，你所需要做的，就是要在場(chǎng)：

大的歷史浪潮里面沒有地圖，大的歷史浪潮里只有發(fā)令槍。當(dāng)時(shí)代擁有一個(gè)大的貝塔的時(shí)候，你需要做的唯一的事情就是 be there。

From 綠洲資本 張津劍

只要確認(rèn)AI是一個(gè)大的趨勢(shì)，OK，什么節(jié)奏，什么高潮和低谷，都不是問題。

這是第一點(diǎn)，在牌桌上。

接著，如何持續(xù)在牌桌上？第二點(diǎn)，關(guān)注本質(zhì)：

在AI領(lǐng)域要關(guān)注的本質(zhì)是商業(yè)價(jià)值，而非技術(shù)創(chuàng)新。只有持續(xù)滿足用戶需求，才能不斷獲得收益，只有持續(xù)盈利的產(chǎn)品，才能站穩(wěn)腳跟。

AI公司現(xiàn)在要做的，就是開發(fā)有價(jià)值的產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，而非依賴資本和技術(shù)炒作。持續(xù)盈利，才能持續(xù)積累實(shí)力，等待下一次AI浪潮來臨時(shí)，抓住機(jī)遇。

基于這些判斷，我也寫了：《妙鴨9.9元收費(fèi)背后：解析AIGC產(chǎn)品的商業(yè)本質(zhì)》

前置付費(fèi)的邏輯我是很認(rèn)同的，原先用免費(fèi)換用戶的方式，則要非常小心。

第三點(diǎn)，等待浪潮：

1）任天堂

20世紀(jì)80年代，任天堂憑借FC游戲機(jī)成功立足。但90年代，索尼PlayStation強(qiáng)勢(shì)崛起，任天堂陷入低谷，市場(chǎng)份額大幅下滑。但是任天堂并未放棄，繼續(xù)研發(fā)任天堂64來回?fù)簟５?1世紀(jì)，任天堂憑借新硬件與創(chuàng)新游戲再次復(fù)蘇。

2）蘋果公司

1990年代，蘋果公司面臨低迷，市值一度暴跌。喬布斯回歸后，蘋果繼續(xù)研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品，從iMac、iPod到iPhone，逐步復(fù)興蘋果。

3）AMD

早年AMD曾一度落后英特爾，但AMD堅(jiān)持研發(fā)，到2019年發(fā)布Zen 2架構(gòu)取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，業(yè)績(jī)大幅增長(zhǎng)。

歷史上任天堂、蘋果、AMD，都是一度低迷，但是都沒有放棄，低谷期持續(xù)努力，才能撐到下一個(gè)機(jī)遇來臨時(shí)獲得成功，這對(duì)AI公司同樣具有啟發(fā)意義。

五、總結(jié)

歷史不會(huì)重復(fù)，但總會(huì)呈現(xiàn)相似的規(guī)律。

站在2023年8月的今天回望，我們就像站在歷史的節(jié)點(diǎn)上。無論是56年的第一屆達(dá)特茅斯會(huì)議，還是2012年深度學(xué)習(xí)崛起，每一次科技發(fā)展都不是直線上升，起起落落本是常態(tài)。

技術(shù)從來只是工具和手段，真正重要的是持續(xù)關(guān)注用戶需求，以問題為導(dǎo)向，創(chuàng)造價(jià)值。只要你保證自己站在變革的風(fēng)口，抓住實(shí)際需求，構(gòu)建可持續(xù)盈利的商業(yè)模式，每一次低谷終將過去，總有春天在前頭。

所以，不必隨波逐流，保持定力，我們還有無限可能。一如既往，產(chǎn)品需求導(dǎo)向，技術(shù)為我所用。讓我們繼續(xù)努力，創(chuàng)造下一個(gè)時(shí)代的輝煌！

參考：

馬丁的Wiki文檔：https://whjlnspmd6.feishu.cn/wiki/MidvwkPbwiCvFsksbokcj7hGnbh

《朱嘯虎和傅盛都沒錯(cuò) | 42章經(jīng)》

產(chǎn)品沉思錄：《當(dāng)我們?cè)谟?AI 畫圖時(shí)，AI 到底在干什么？》