每到年底總要復(fù)盤(pán)，我復(fù)盤(pán)了下自己過(guò)去 2 年的注意力，2023 年主要放在大模型的新進(jìn)展，2024 年開(kāi)始比較多地關(guān)注應(yīng)用的發(fā)展。超簡(jiǎn)單地總結(jié)下，那就是 2023 年被技術(shù)的跳躍弄得眼花繚亂，2024 年被很少看到 PMF 弄得抓耳撓腮。
你會(huì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)把目光放在消費(fèi)級(jí)應(yīng)用時(shí)，無(wú)論是軟件還是硬件，面對(duì)的問(wèn)題其實(shí)很復(fù)雜。除了 AI 技術(shù)本身的能力夠不夠，還有產(chǎn)品和工程上的可實(shí)現(xiàn)性，交付用戶(hù)價(jià)值的成本和收益的設(shè)計(jì)，躲開(kāi)必然的巨頭的陰影和同行的內(nèi)卷競(jìng)爭(zhēng)……當(dāng)然，這一切還有個(gè)大前提，還要基于需求有創(chuàng)新性的洞察。
必須面對(duì)這么多復(fù)雜要素的組合，可能就是今年全球 AI 應(yīng)用的投融資項(xiàng)目數(shù)量基本與去年持平，而且大頭還在 ToB 端，并沒(méi)有迎來(lái)想象中的 AI 應(yīng)用爆發(fā)的原因。
前段時(shí)間接到了「創(chuàng)原會(huì)」的邀請(qǐng)，說(shuō)可以來(lái)看看在工業(yè)和科研領(lǐng)域的一些 AI 應(yīng)用進(jìn)展，我就以「世界觀旅行」的心態(tài)昨天去學(xué)習(xí)了下，突然感覺(jué)，果然看看更大的世界總會(huì)有收獲，這次甚至治愈了不少內(nèi)心對(duì) AI 價(jià)值的焦慮。
在這次的「2024 創(chuàng)原會(huì)年度技術(shù)峰會(huì)」里，簡(jiǎn)單說(shuō)最大的感受是，過(guò)去一年 AI 實(shí)體產(chǎn)業(yè)里帶來(lái)的正反饋是超預(yù)期的。核心的原因是，這里值得用「錘子」去敲的「釘子」太多了，技術(shù)的供給只要改變，價(jià)值就會(huì)被立即釋放。
所以趁著熱乎勁，我也在第一時(shí)間把我「世界觀旅行」里的一些感受，記錄下來(lái)分享給大家。
實(shí)驗(yàn)室、田間地頭、生產(chǎn)車(chē)間，AI 改變了什么
1，「AI+水泥」比「鼠標(biāo)+水泥」更厲害
我從國(guó)內(nèi)這領(lǐng)域的巨頭海螺水泥那里增加了不少「奇怪的知識(shí)」，比如在水泥行業(yè)的生產(chǎn)管線(xiàn)上，至少有 15 類(lèi) 200 多個(gè)場(chǎng)景，正在因?yàn)?AI 的到來(lái)，讓水泥的天花板再次打開(kāi)，其中涵蓋了從礦山開(kāi)采到水泥發(fā)運(yùn)再到商品混凝土所有工序。
舉個(gè)例子，就在質(zhì)量預(yù)測(cè)這一個(gè)場(chǎng)景，AI 通過(guò)分析不同的生產(chǎn)條件、不同的原料對(duì)于質(zhì)量的影響，可以實(shí)現(xiàn)熟料 3 天、28 天兩個(gè)強(qiáng)度的預(yù)測(cè)，這樣就可以減少生產(chǎn)過(guò)程中的冗余調(diào)整，更精準(zhǔn)地提升水泥混合摻比、來(lái)降低生產(chǎn)的成本。
海螺水泥覺(jué)得從設(shè)備、安全、質(zhì)量、園區(qū)、決策等各個(gè)場(chǎng)景，水泥生產(chǎn)的效率都有大量的改進(jìn)空間。人家滿(mǎn)眼都是看到 AI 帶來(lái)的技術(shù)能力新供給后，想要做事的興奮。你會(huì)發(fā)現(xiàn)在這樣長(zhǎng)流程管線(xiàn)、真實(shí)的制造業(yè)環(huán)境里，AI 帶來(lái)的價(jià)值非常確定�！羔斪泳驮谀抢铩�，你不用去想象它是否存在。
2，AI就是藥神！
再拿人們都深有體感的醫(yī)療健康痛點(diǎn)來(lái)說(shuō)，AI 正在里面「大殺四方」，在藥物研發(fā)的整個(gè)流程中大幅加速研發(fā)周期和成功率、降低成本，那些冷門(mén)、偏門(mén)的病也有機(jī)會(huì)被看見(jiàn)、被治愈。
以疾病藥物研發(fā)為例，傳統(tǒng)藥物研發(fā)往往在 10 年以上，成本高到可能超過(guò) 20 億美元，研發(fā)過(guò)程中統(tǒng)計(jì)上的失敗率在 90% 以上。那也就不難理解，為什么冷門(mén)偏門(mén)的疾病不被投入資源和精力了，并且一個(gè)有效的藥物出來(lái)后往往會(huì)經(jīng)過(guò)很長(zhǎng)的價(jià)值回收周期才能變成「普通人能負(fù)擔(dān)的藥」。
但隨著以 Alphafold 系列模型在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì)領(lǐng)域的效率提升和效果改進(jìn)，藥物研發(fā)徹底變天了。比如這次就在「創(chuàng)原會(huì)」上，聽(tīng)到了針對(duì)一種過(guò)去無(wú)人問(wèn)津的利什曼�。ê跓岵。珹I 發(fā)現(xiàn)了世界上首個(gè)具有預(yù)防效果的小分子藥物。
疊了 AI buff 后的生命科學(xué)正在迎來(lái)它的時(shí)代。Alphafold2 已經(jīng)充分論證了 AI 在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)上的「無(wú)敵」，過(guò)往用實(shí)驗(yàn)的方法花費(fèi)幾十萬(wàn)、數(shù)年的工作量，現(xiàn)在只需要幾十秒，而且預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率也比過(guò)往高幾十個(gè)百分點(diǎn)。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的精確預(yù)測(cè)對(duì)于疾病治療和藥物研發(fā)至關(guān)重要。
總體感覺(jué)，現(xiàn)在 AI 模型通過(guò)加速靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、藥物篩選和藥物結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，傳染病靶向藥物的研發(fā)周期便可以從 10 年縮短到 3 年或更短，同時(shí)也降低了研發(fā)成本，讓小型制藥公司和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)也能參與原創(chuàng)藥物研發(fā)，當(dāng)然也會(huì)讓病人也越來(lái)越負(fù)擔(dān)得起。
誰(shuí)都不是藥神，但 AI 就是藥神，這確實(shí)令人期待。
3，領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)的魅力，誰(shuí)用誰(shuí)知道。
基礎(chǔ)大模型的通用能力加上領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)的訓(xùn)練，在很多領(lǐng)域的價(jià)值是超預(yù)期的。
比如，這次學(xué)到了一個(gè)我們平時(shí)很難接觸的油氣開(kāi)采領(lǐng)域的進(jìn)展地球物理大模型，已經(jīng)應(yīng)用在深層復(fù)雜構(gòu)造形油氣田的勘探、安全監(jiān)測(cè)等各個(gè)方面，提高了油氣發(fā)現(xiàn)的效率和勘探空間。這背后主要是通過(guò)把過(guò)去行業(yè)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)積累「喂」進(jìn)大模型，帶來(lái)了場(chǎng)景特有的理解能力，使解決方案的改進(jìn)效率與效果都立竿見(jiàn)影，哪怕在構(gòu)造復(fù)雜、深地信號(hào)弱、干擾大的環(huán)境中，也可以進(jìn)一步勘探。
再比如衛(wèi)星遙感領(lǐng)域，我們都知道火箭發(fā)射成本未來(lái)會(huì)越來(lái)越低，衛(wèi)星獲得的太空視角的空間數(shù)據(jù)會(huì)越來(lái)越充分和實(shí)時(shí)，那么獲得數(shù)據(jù)以后需要用 AI 對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理，就是非常關(guān)鍵的問(wèn)題。
現(xiàn)在遙感影像大模型的運(yùn)用可以讓原先人工用鼠標(biāo)標(biāo)注一個(gè)月的數(shù)據(jù)，在 10 分鐘內(nèi)完成完整的解析過(guò)程。這樣數(shù)據(jù)處理效率的提升，就可以給衛(wèi)星遙感的應(yīng)用拓展新的市場(chǎng)，因?yàn)轱@然 AI 技術(shù)的應(yīng)用也會(huì)使遙感衛(wèi)星能夠更好地識(shí)別和理解更多有意義的信息，比如像天氣、農(nóng)作物收成、道路規(guī)劃、路運(yùn)海運(yùn)交通等等。
把各種空間數(shù)據(jù)信息，通過(guò) AI「從看見(jiàn)到看懂」，這是正在被解鎖的新資源，我相信這個(gè)資源對(duì)很多產(chǎn)業(yè)都會(huì)帶來(lái)效率提升的連鎖反應(yīng)。
另一種 AI 世界觀
4，工業(yè)領(lǐng)域的AI變革不是一次「沖鋒」，是一場(chǎng)「沖浪」
「創(chuàng)原會(huì)」里我這次認(rèn)識(shí)的人，其實(shí)有很多來(lái)自工業(yè)領(lǐng)域，他們的風(fēng)格和思考的問(wèn)題角度和互聯(lián)網(wǎng)圈子的 AI 創(chuàng)新思路還挺不一樣的。聽(tīng)他們分享和與他們交流，我感覺(jué)人家最不缺的就是進(jìn)取心和用 AI 的決心，也沒(méi)有什么特別的焦慮，因?yàn)楝F(xiàn)在就可以摘的果實(shí)（AI 確實(shí)可以解決的問(wèn)題）太多了。
如果說(shuō)有什么共性問(wèn)題：那就是 AI 技術(shù)還在迅速地變化，很多對(duì)產(chǎn)業(yè)技術(shù)鏈條的重塑，沒(méi)有辦法一次沖鋒就一步到位，在這個(gè)覺(jué)悟下，要從哪開(kāi)始到哪去？該練的「核心力量」到底是什么是他們思考和我討論最多的。
以往的信息化和數(shù)字化時(shí)代，大家可以通過(guò)上套系統(tǒng)，用一次沖鋒來(lái)實(shí)現(xiàn)跨時(shí)代，但 AI 時(shí)代是一場(chǎng)「動(dòng)態(tài)沖浪」，這個(gè)情況下，把基本功做好，實(shí)踐上穩(wěn)扎穩(wěn)打，技術(shù)上與時(shí)俱進(jìn)，才會(huì)讓生產(chǎn)力再上一個(gè)又一個(gè)臺(tái)階。
當(dāng)年從蒸汽機(jī)時(shí)代進(jìn)化到電氣時(shí)代，所有率先跨時(shí)代的工廠，第一個(gè)重要?jiǎng)幼骶褪恰父膹S區(qū)格局」，把圍繞著蒸汽機(jī)和各種管道，齒輪形成的「動(dòng)力鏈條」來(lái)設(shè)計(jì)的廠區(qū)，變成通過(guò)電線(xiàn)就能賦能，但對(duì)于生產(chǎn)流程更合理的新生產(chǎn)線(xiàn)結(jié)構(gòu)。
我聽(tīng)了華為云 CTO 張宇昕的分享，感覺(jué)他說(shuō)的也是這個(gè)問(wèn)題。大模型這個(gè)變量正在改變?cè)啤⒁舱诟淖冊(cè)频氖褂�。�?AI Native 的視角重塑算力、云和模型，在業(yè)務(wù)里形成「以知識(shí)為中心」的數(shù)據(jù)飛輪，才能帶來(lái)源源不斷的 AI 原生應(yīng)用的競(jìng)爭(zhēng)力。這就是從數(shù)字化向智能化跨越，在「沖浪運(yùn)動(dòng)」里最會(huì)被用到的那個(gè)「基本功」吧。
5，算力！算力！
聽(tīng)華為云講，預(yù)計(jì)今年年底，企業(yè)對(duì) AI 算力的需求就會(huì)超過(guò)對(duì)通用算力的需求。當(dāng)以 CPU 為中心的主從架構(gòu)跟不上千億、萬(wàn)億模型的訓(xùn)練和推理，數(shù)據(jù)中心逐漸演進(jìn)到以 AI 算力為主的多元算力對(duì)等全互聯(lián)的架構(gòu)。其實(shí)這波 AI 的突破就是算力帶來(lái)的，Scaling Law 首先是算力能 Scaling。
過(guò)去短短 2 年，從萬(wàn)卡集群這個(gè)世界上只有幾個(gè)人有能力搭建，到現(xiàn)在沒(méi)有 10 萬(wàn)卡集群能力在基礎(chǔ)大模型上就不能上牌桌，再到最近馬斯克號(hào)稱(chēng)要邁向百萬(wàn)卡集群的搭建，真是令人感慨。
顯然華為云在這方面在做很多工作，而且可能不只是單純堆算力的問(wèn)題。其實(shí)單在算力這一個(gè)點(diǎn)上，門(mén)道還很多，我印象比較深的還有一點(diǎn)是華為云提到的現(xiàn)在影響大模型訓(xùn)練和推理效率的一大瓶頸內(nèi)存，「沒(méi)有先進(jìn)存力、算力也無(wú)法充分發(fā)揮作用」，因?yàn)槟Ｐ头挪贿M(jìn)去算不過(guò)來(lái)。這也是不斷能看到不同算力廠商抗衡英偉達(dá)的突圍點(diǎn)，比如 AMD。
6，Agent 能不能把金字塔倒過(guò)來(lái)
會(huì)上看到這樣一張圖，很體現(xiàn)像如今的 AI 價(jià)值焦慮問(wèn)題。
整體看，現(xiàn)在 AI 產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出一個(gè)金字塔的分布，最上層所有應(yīng)用加起來(lái)可能都敵不過(guò)芯片層年入千億美金的英偉達(dá)。但是相對(duì)成熟的云這個(gè)產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)一個(gè)倒金字塔的分布了，這意味著應(yīng)用已經(jīng)非常豐富，獲得了充分的商業(yè)回報(bào)，享受到云的紅利，形成正循環(huán)。
AI 很明顯還沒(méi)有走到這個(gè)狀態(tài)。但今年全球所有大公司在基礎(chǔ)設(shè)施上的巨額砸下 Capex（資本支出），拼命做芯片、擴(kuò)算力背后，其實(shí)是對(duì)上層的應(yīng)用爆發(fā)有非常大的期望。
現(xiàn)場(chǎng)看到的 AI 落地實(shí)踐，也讓我感覺(jué) AI 應(yīng)用開(kāi)始爬坡了，相應(yīng)地，更廣普的應(yīng)用也值得期待。現(xiàn)在也覺(jué)得共識(shí)是，Agent 這種形態(tài)，在被領(lǐng)域和場(chǎng)景數(shù)據(jù)加強(qiáng)的「行業(yè)模型」支持下，是核心的突破口。
2025 年的看點(diǎn)，應(yīng)該就在這里。
7，用AI，改變供給
有一位嘉賓分享的時(shí)候提到要充分應(yīng)用數(shù)據(jù)和 AI 的能力「從滿(mǎn)足需求，到激發(fā)需求」，他當(dāng)時(shí)舉的例子是就像字節(jié)跳動(dòng)一樣充分利用數(shù)據(jù)和 AI，激發(fā)了新需求，引領(lǐng)了短視頻。以及他也認(rèn)為 SHEIN 也是一個(gè)例子，在服裝、零售這么卷的行業(yè)，它能夠把它幾年之間做到去年 300 多億還在百分之三四十的增長(zhǎng)，充分應(yīng)用了數(shù)據(jù)和 AI 能力。
大方向我覺(jué)得說(shuō)的沒(méi)錯(cuò)，但是我稍有不同的觀點(diǎn)是，改變需求是一件非常難的事情，或者說(shuō)激發(fā)需求就是需要從滿(mǎn)足需求開(kāi)始的，只有對(duì)滿(mǎn)足需求的「供給」足夠充分，才有機(jī)會(huì)談到「激發(fā)」的問(wèn)題。
字節(jié)和 SHEIN 在「改變供給」上是怎么解決的，是「激發(fā)需求」的前序問(wèn)題。還是要順著明確的存在的需求去通過(guò) AI 改變供給，能改變供給就能改變需求，最終供給和需求的雙向豐富，也一定可以重塑連接，這是 AI 商業(yè)創(chuàng)新的「本壘打」。
把 AI 生產(chǎn)力組織好，改變供給，就是第一壘。
8，2025可以預(yù)期的AI場(chǎng)景：合成數(shù)據(jù)、ASIC 芯片、編程、具身智能、AI 搜索和智能體。
這個(gè)基本上是共識(shí)，只結(jié)合最近的新聞兩個(gè)點(diǎn)：
這兩天 Databricks，以 690 億美金的估值融資 100 億美金，比 OpenAI 最高的一筆融資（66 億美元）還多，這就是在用真金白銀印證：AI 是基于數(shù)據(jù)的，所以在做 AI 應(yīng)用的過(guò)程中，數(shù)據(jù)是最值得思考的管線(xiàn)和資產(chǎn)。
另一個(gè)新聞是上周五博通的股票在一天之內(nèi)上升了 24%，因?yàn)槲④�、Meta 和谷歌跟博通談了定制 AI 芯片，定制的 ASIC 能夠做到在特定場(chǎng)景下的性?xún)r(jià)比和功耗最低。
英偉達(dá)是通用之王，但是在特定場(chǎng)景下就會(huì)出專(zhuān)項(xiàng)冠軍，博通享受了這個(gè)紅利，這是「模型定義芯片」的現(xiàn)在進(jìn)行時(shí)，也是做 AI 落地應(yīng)用要考慮的一個(gè)要素。
9，「求解器」和「行業(yè)AI」，可能是中國(guó)最強(qiáng)烈的 AI 需求
會(huì)上記了一組數(shù)據(jù)，
「在中國(guó)，制造業(yè)仍是經(jīng)濟(jì)核心，在聯(lián)合國(guó)所定義的 666 個(gè)小的產(chǎn)業(yè)中，中國(guó)是全球唯一一個(gè)各種產(chǎn)業(yè)門(mén)類(lèi)齊全的國(guó)家，并且其中有 220 多個(gè)行業(yè)是全球第一的，中國(guó)制造業(yè)的規(guī)模連續(xù) 14 年全球第一�！�
這串?dāng)?shù)據(jù)翻譯一下就是，制造業(yè)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)積累正是在中國(guó)做 AI 應(yīng)用時(shí)的比較優(yōu)勢(shì)knowhow 和場(chǎng)景數(shù)據(jù)。以服務(wù)業(yè)為核心的美國(guó)更需要「NLP」（自然語(yǔ)言處理），中國(guó)則更需要「求解器」和「行業(yè) AI」，在制造業(yè)發(fā)揮作用，符合中國(guó)國(guó)情，當(dāng)然我理解這可能也確實(shí)是華為云在努力深耕的方向。
理解環(huán)境的特點(diǎn)和需求，也是一個(gè)創(chuàng)新者要重點(diǎn)思考的問(wèn)題。華為云對(duì)這個(gè)問(wèn)題的觀察，提供了一個(gè)新的視角。
