人工智能（AI）行业如此烧钱，离真正商业化还有多远，如果不商业化还能走多远？ | 社区征文

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AI 这波红利是否会泡沫化？

似乎在一夜之间，ChatGPT 家喻户晓，成为当下最热门的话题之一，吸金无数。ChatGPT，大模型等也是最近的热门词汇。ChatGPT 概念的走红，背后有相应的技术支撑和社会对人工智能的现实需求，当然这其中也少不了资本的推波助澜。但是个人觉得资本在热捧 ChatGPT 的同时，也应该要注意避免泡沫。

ChatGPT 确实带来很多可能性，也增加很多可想像的空间。但任何新概念、新技术从萌芽到大规模的商用，都需要一个过程的。当前 ChatGPT 在应用场景和商业化探索上还处于初始阶段，一些公司在相关技术上并没有太多的突破，甚至不少公司处于业绩亏损状态，股价却先突飞猛进。比如 Stable Diffusion 背后的公司 Stability AI 为 AI 行业发展出了不少力。据报道，这家公司资金也将要用完了。在 Stable Diffusion 发布后不久，Stability AI 报告称每日活跃用户超过一千万，然而只有一小部分为该公司带来效益。但是 AI 的发展需要庞大算力的支撑。说白了就是每天需要大量烧钱，Stability AI 目前已经“烧掉了很大一部分”资金而收效甚微，投资者开始犹豫，导致新一轮融资受阻。正因为如此烧钱，chatgpt 才从开始的开源走向闭源商业化。chatGPT 的走红，既有市场资金有意捧之炒之，相关上市公司股票被动身价上涨。也有部分上市公司主动“炒概念”“蹭热点”，企图趁机捞一笔就走人的。但无一例外的是，概念炒作越烈，市场泡沫越大，而且甚至可能一触即破，对相关行业的发展并无益处。技术门槛高、投入规模大、知识迭代快。

ChatGPT 的发展成熟需要资本的关注、需要市场有效的定价，而不是过度的炒作。润物细无声，方能细水长流。唯有市场各方静下心、沉住气，多一份行稳致远的从容，少一份急功近利的浮躁，方能让人工智能更好地走进生活、方便你我

ChatGPT 就是试错+暴力计算吗？这样的模式还能走多远？

4 月 8-9 日，中国人工智能学会主办的“人工智能大模型技术高峰论坛”主论坛在杭州萧山启幕，这是 chatGPT、文心一言等人工智能大模型大火后的一次关于人工智能大模型交流讨论的盛会。浙江大学人工智能研究所所长吴飞在本次论坛指出 ChatGPT 就是试错再加上暴力计算。因为人在犯错以后往往能够从中吸取极大的教训，防止再次犯错，因为人没有那么多的犯错成本，或者说人们没有那么多犯错的机会。从精力和人有限的人生中都不允许有太多次的试错机会，也不现实。而计算机是可以无休止地工作和试错，从而得到更好的结果，而且计算机的优势就是拥有高速的计算能力。能够在短时间得到更多结果。当计算达到瓶颈时我们可以增加更多的算力。但是这也意味着一个人工智能大模型的训练和运营以及所需的运算成本极高，而这跟目前计算机互联网行业所提倡的降本增效有所矛盾，所以在降本增效的大背景下，试错加暴力计算的人工智能大模型还能走多远，是否可以另辟蹊径找到更好的替代方案？