OpenAI本次發(fā)布會(huì)引起不小的動(dòng)靜，它此次的舉動(dòng)會(huì)對(duì)未來有什么樣的影響呢？讓我們看看下邊的文章中的筆者對(duì)OpenAI的一些看法和內(nèi)容吧！

OpenAI本次發(fā)布會(huì)引起了相當(dāng)?shù)牟?，其中最矚目的是：他好像把過去一段時(shí)間很大一批創(chuàng)業(yè)公司做的事給干了，并且挖斷了去路。

但OpenAI的行為其實(shí)不單是Sam Altman這些人決策的，更要遵從智能的基礎(chǔ)運(yùn)行邏輯。大模型出現(xiàn)并且突飛猛進(jìn)之后，智能的基礎(chǔ)運(yùn)行邏輯相對(duì)于過去的互聯(lián)網(wǎng)等其實(shí)發(fā)生了一些本質(zhì)性變化，這些差異性有點(diǎn)“死生之地不可不察的意思”。

這些特征在前面各種文章中提到過，正好借著OpenAI的發(fā)布會(huì)做下梳理。

一、智能的邊界是應(yīng)用的邊界

OpenAI本次發(fā)布會(huì)中很大的一個(gè)動(dòng)作就是GPTs商店，而如果底層的大模型持續(xù)增強(qiáng)，那無疑的這種特征會(huì)讓獨(dú)立的純粹工具被折疊，威脅的就是Midjourney這類產(chǎn)品。這類產(chǎn)品擋在了大模型前進(jìn)的路上。

這體現(xiàn)的底層邏輯正是智能的邊界就是應(yīng)用的邊界。

在琢磨事2023.7.5月發(fā)表的AI大模型沒有商業(yè)模式？中發(fā)表過這類觀點(diǎn)：

而這種發(fā)布會(huì)其實(shí)是這種底層邏輯的一種實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)實(shí)總是會(huì)和概念運(yùn)動(dòng)統(tǒng)一。

更形象點(diǎn)說，這種底層邏輯很像木偶那個(gè)懸在高處的錨點(diǎn)，木偶行為的花樣配合故事性有很多很多，但其實(shí)是有規(guī)則和范圍的。

二、那延展下去還會(huì)發(fā)生什么呢？

OpenAI會(huì)云端操作系統(tǒng)化，在GPTs 商店之外，它會(huì)再開放一個(gè)商店，負(fù)責(zé)接入現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)，接入各種IoT設(shè)備。當(dāng)前的多模態(tài)可以看成是對(duì)這一步的鋪墊。這是在2023.7.22的開源大模型LLaMA 2會(huì)扮演類似Android的角色么？中提到的：

當(dāng)時(shí)這個(gè)認(rèn)知其實(shí)受到了一些挑戰(zhàn)，我不知道現(xiàn)在還有多少人還會(huì)類比公有云或者不同意這會(huì)是云端操作系統(tǒng)，也是一種云端的超級(jí)應(yīng)用。

三、那這種變化更底層的含義是什么呢？

其實(shí)是通用計(jì)算平臺(tái)的遷移，而通用計(jì)算平臺(tái)的遷移注定是計(jì)算范式的遷移。

從技術(shù)上我們既可以講計(jì)算從端更多的遷移到云端，也可以講從一般的算法遷移到模型。

從結(jié)構(gòu)上其實(shí)這是在強(qiáng)化中心化的力量，而中心的遷移往往體現(xiàn)為公司地位的變遷。這個(gè)直接映射到現(xiàn)實(shí)就是可能出現(xiàn)比現(xiàn)在蘋果規(guī)模還大的企業(yè)，這點(diǎn)主要在2023.8.27AI個(gè)體戶的崛起：普通人“屁胡”的機(jī)會(huì)、模式和風(fēng)險(xiǎn)中做的展開：

潛在的這可能會(huì)變成OpenAI和微軟決裂的動(dòng)因（微軟是當(dāng)前的中心，而通用智能會(huì)是中心的中心）。下屬企業(yè)是更大范疇的中心，這在未來肯定是不好處理的。

從公司性質(zhì)上，如果OpenAI做到這些那就可以把技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為生態(tài)優(yōu)勢(shì)。技術(shù)優(yōu)勢(shì)是有保鮮期的，生態(tài)優(yōu)勢(shì)則更加穩(wěn)定。微軟的Windows到后面是技術(shù)領(lǐng)先么？顯然不是，是跑在它上面的應(yīng)用讓它成為了事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。

注：特意把有些觀點(diǎn)的發(fā)表時(shí)間標(biāo)記出來想強(qiáng)調(diào)的是這確實(shí)不是事后諸葛，牽強(qiáng)附會(huì)，而是智能的發(fā)展確有其自己的脈絡(luò)。

四、這條路線走下去遠(yuǎn)期還有那些變化呢？

還可能會(huì)導(dǎo)致終端變遷。

終端和大模型會(huì)按照感知與決策進(jìn)行分工，其中一個(gè)低成本的分支可能會(huì)導(dǎo)致NC(Net Computer)其實(shí)就是現(xiàn)在的ChromeBook又來，并且?guī)砀蟮钠占岸?。此前Facebook押注H5死的很慘，但GPTs其實(shí)比H5的云端成分還要更高。

如果再遠(yuǎn)期很可能還會(huì)有個(gè)意想不到的變化。

如果眾多GPTs足夠堅(jiān)挺和繁榮，那這本身就是生產(chǎn)并消耗服務(wù)的生態(tài)，就是一種“宇宙”，在這個(gè)宇宙里面交易會(huì)是什么形態(tài)？這時(shí)候不要忘記Sam Altman的世界幣，創(chuàng)造財(cái)富和分配財(cái)富可能在這里會(huì)統(tǒng)一，人工智能和區(qū)塊鏈在這里可能會(huì)合流。

這特別符合給世界求個(gè)解：OpenAI的Sam Altman為什么干世界幣？中提到的愿景遠(yuǎn)期會(huì)看著像腦洞，但其實(shí)這些發(fā)生沒發(fā)生的事件背后都有一根線在穿著（偏玄學(xué)一點(diǎn)，我管它叫名實(shí)唯一性，這里不重復(fù)展開了）。

這種擴(kuò)張并不是無邊界的，如果說智能的邊界就是應(yīng)用的邊界，那這個(gè)邊界到底在那兒呢？

五、智能的邊界到底在那兒呢？

從深度來講，在AI行業(yè)從業(yè)者/企業(yè)相當(dāng)比例盈利之前，大模型再怎么驚艷，那它的深度也是不夠的。而像在AI能賺到錢了么？里強(qiáng)調(diào)的，當(dāng)這種智能通用性足以覆蓋任何一個(gè)場景的各個(gè)方面，并且真正匹配一個(gè)人所能創(chuàng)造的價(jià)值時(shí)，那就注定會(huì)盈利，因?yàn)樵谥悄苌系某杀究偸堑陀诠蛡驅(qū)?yīng)人員的成本。

從廣度來說，顯然的chatGPT沒有領(lǐng)域知識(shí)，比如醫(yī)療、稅務(wù)、法律等。

在這種情況下，一個(gè)顯然的趨勢(shì)是通用大模型會(huì)繼續(xù)在通用領(lǐng)域深耕下去，反過來也就意味著垂域大模型上會(huì)閃出相應(yīng)的機(jī)會(huì)。沒人會(huì)在富礦很近的時(shí)候同步去挖貧礦。

從技術(shù)看，也同樣是這個(gè)結(jié)論。

智能的來源在于數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)本身描述了某個(gè)范圍內(nèi)世界的本質(zhì)，而數(shù)據(jù)的描述深度和智能程度就注定成比例，在特定領(lǐng)域下這種深入就表現(xiàn)為對(duì)場景的實(shí)時(shí)感知（比如病人的具體情況）、歷史數(shù)據(jù)（比如病人的歷史數(shù)據(jù)）、環(huán)境數(shù)據(jù)（比如法規(guī)），而這部分?jǐn)?shù)據(jù)自身有自己的成本。

顯然構(gòu)建場景的全量數(shù)據(jù)有點(diǎn)像攻克一個(gè)一個(gè)山頭，這并不是一個(gè)單獨(dú)的公司能全部做的事。否則就會(huì)像抓一把沙子，然后不停的處理指間沙。

六、這種通用智能和領(lǐng)域的區(qū)隔會(huì)導(dǎo)致什么呢？

1. 開源生態(tài)

這會(huì)導(dǎo)致在OpenAI之外，形成一個(gè)開源生態(tài)，這就是之前開源大模型LLaMA 2會(huì)扮演類似Android的角色么？中提到的：

這種開源生態(tài)要和每個(gè)人做一個(gè)安卓相區(qū)別，雖然很多時(shí)候大家會(huì)宣稱如此。唯有這種開源生態(tài)才能對(duì)沖行業(yè)中的落地成本。

2. 系統(tǒng)型超級(jí)應(yīng)用

在領(lǐng)域+開源智能的前提下就會(huì)出現(xiàn)各種大大小小的系統(tǒng)型超級(jí)應(yīng)用。即使到現(xiàn)在在很多人的眼里安卓也還是不如蘋果，但當(dāng)它good enough的時(shí)候，它其它方面的優(yōu)勢(shì)比如安全等就會(huì)讓自己更加普及，同步的去解決各個(gè)領(lǐng)域的問題。

而在解決各個(gè)領(lǐng)域問題的時(shí)候，其基礎(chǔ)架構(gòu)會(huì)和操作系統(tǒng)很像，多邊開放，既有面向設(shè)備的一邊，也有面向應(yīng)用的一邊（GPTs）。

說是系統(tǒng)型的原因在于，在感知端它要能接入各種IoT設(shè)備的數(shù)據(jù)源，扮演過去類似硬件抽象層的角色(HAL），說是超級(jí)應(yīng)用的原因在于它要開放對(duì)應(yīng)的應(yīng)用商店，微信一樣，在自己有用的前提下容納更多的技能。

這種應(yīng)用就是AI原生應(yīng)用《從手機(jī)App到AI原生應(yīng)用》：

七、小結(jié)

AI底層邏輯的變化，其實(shí)會(huì)帶來定位和打法的變化。上面的說的也許未必全對(duì)，但其實(shí)是一整條遞進(jìn)的脈絡(luò)。而AI從技術(shù)上看，仍未像互聯(lián)網(wǎng)一樣成熟，從商業(yè)化的角度看更是處在一個(gè)萌芽期，所以這類的思考應(yīng)該是必要的。這時(shí)候想比做還重要：“想都是問題，干才是答案”是錯(cuò)誤的，雷軍說也不行。