生成式 AI 的天命：“不疯魔，不成活”！

生成式 AI 的巨浪席卷了全世界。

我们必须同时着眼于基础研发、应用和商业这三个角度，才能全面客观地理解这一切~~

而这也正是《巨浪：生成式 AI 的史诗与现实》一书的目的——从全局到细节，从历史到未来，以最深入浅出的方式，将整场巨浪尽收眼底。

首先，它对 AI 产业和 AI 技术过去多年的发展脉络做了一个总结，以高屋建瓴的视角分析事物的全貌。

其次，它深入浅出地讨论了 AI 尤其是生成式 AI 的关键技术问题，但没有“沉溺”于这些问题。

再次，它既涉及欧美最先进的生成式 AI 产业，也涉及中国在追赶中的生成式 AI 产业。

最后，它脱离了资本市场的短期视角，充分而全面地讨论了一些基本的、长远的问题，例如生成式 AI 到底要如何改造传统产业。

“不疯魔，不成活”，只有“固执己见”的天才才能改变历史——这是研究生成式 AI 带给我们的最大启示。

文/裴培（互联网怪盗团团长）

2022 年下半年，我与多位科技投资圈的朋友喝过咖啡或下午茶，探讨一个值得深思的话题：“当前的科技行业，还有什么特别值得关注、值得投资的新东西。”

这些朋友，有的就职于互联网大厂的投资或并购部门， 有的就职于风险投资基金公司，也有的做二级市场的股票投资。

他们的资历和背景各异，但是对上面那个问题的看法很一致：“没有什么特别引人 注目的新东西了，现在是互联网高速发展结束后的沉寂期。”

移动互联网时代百舸争流、人人争先的创业热潮已经画上了句号，现在的沉寂期可能会维持相当长的时间。

如果一定要找什么新东西，还是找得到的，例如 Web3.0。2022 年， 新加坡成为亚洲乃至全球 Web3.0 投资和创业的中心；当年 10 月，中 国香港也发表声明，鼓励基于 Web3.0 的虚拟资产业态发展。

在以中心化、平台化为特色的 Web2.0 发展到极致之后，以去中心化为特色的 Web3.0 似乎注定要接过探索下一阶段的火炬。

关于 Web3.0 的话题， 在我的上一本书《大势：站在十字路口的互联网行业》当中，讨论得比较详细，感兴趣的读者不妨找来一读。

问题在于，Web3.0 在监管合规上存在太多灰色地带，太容易被野心 家开发成庞氏骗局。

很多 Web3.0 应用从一开始就不是基于“实用”目的， 而是基于“金融炒作”目的的。

自从 2008 年中本聪（此人的真实身份迄 今还是一个谜）发表《比特币白皮书》以来，Web3.0 产业链与金融投机一直密不可分，许多 Web3.0 圈子的大佬都带有不清不楚、黑白两道通吃 的“原罪”，他们奔赴新加坡的一个重要目的，就是逃避美国等发达国家 的金融监管。

在 2022 年下半年，和我喝过下午茶的一位互联网公司投资 负责人，曾对我毫不讳言：“不要参与任何 Web3.0 创业项目，除非你非 常信任其创始人——否则你大概率会遇到骗子。”

元宇宙是另一个新概念，但在 2021 年以后有些过气了。Meta（原 名 Facebook）创始人扎克伯格是元宇宙最大的拥趸，但他亲自操盘的 Meta Reality Labs 一直没有拿出令消费者眼前一亮的产品或应用。

以罗布乐思 (Roblox) 为代表的“早期元宇宙概念公司”已经在资本市场被 “祛魅”了，现在投资者只把它们当作普通的游戏公司看待。

元宇宙与 Web3.0 的结合是一个有趣的方向，但也会不可避免地涉及金融投机和监管问题。

附带说一句，元宇宙到底需不需要拥抱 Web3.0，迄今还是一个争议话题，可能还要花费很长时间才能得出结论。

除此之外，还有什么呢？

自动驾驶也是热门赛道，可惜其投入使用的速度慢于大部分人的预期。借新能源汽车和自动驾驶的东风，世界各地的互联网巨头都在努力进军汽车行业，把汽车变成一种消费电子产品。这种努力产生了一定的成效，可是汽车实在太复杂了，不像当年的手机行业那样可以被科技巨头轻易“颠覆”。

事后看来，2022—2023 年恰好是科技大厂造车的一个“中衰期”，大家已经接受了对汽车行业的“科技改造” 并非一朝一夕能够完成的现实。

“盛宴已经结束了”，这是 2022 年下半年，我与科技投资圈的朋友们的一致观点。

对于热爱创新、热爱接触新生事物的人来说，目睹创新源泉的枯竭，真是一件无比悲凉的事情！

我们这代人还等得到下一场盛宴开启吗？

当时我们并不知道，下一个令全世界屏息凝神、热泪盈眶乃至尖叫的重大创新已经蓄势待发——2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 的公测改变了一切。

那天晚上，我看到了新闻，也看到了一些与 ChatGPT 对话的初步演示。

与大部分人一样，当时我并不觉得这是特别重要的事情，充其量是 2016 年 AlphaGo 的重演罢了。

AlphaGo 击败李世石引发了媒体铺天盖 地的讨论，不过事实证明，它没有开启所谓“人工智能的黄金时代”，更没有导致人工智能对人类的替代。

对于人工智能专业之外的人而言，一个 能够与人类流畅对话的 AI 应用，跟一个能下围棋的 AI 应用相比，好像并没有高明到哪里。何况，从社交媒体上流传的“ChatGPT 愚蠢对话集锦” 看，这个 AI 应用的智能水平十分值得怀疑。

短短半个月之后，我的观点开始扭转，因为在我身边已经有人开始使用 ChatGPT 辅助工作，并取得了不错的成效。

咨询公司的员工用它翻译邮件、回复邮件；券商研究所的员工用它整理会议纪要、一键生成可以发送给客户的版本；自媒体用它分析全网热门话题并辅助生成视频文案， 尽管其生成的文案还显得有些稚嫩，只能作为参考而非直接使用。有人明 确告诉我，ChatGPT 让他每天都能节约一小时左右的工作时间。

当时 GPT-4 及其付费版本尚未开放，仅仅使用免费的 GPT-3.5 就能达到上面的效果。这不禁让我重新严肃审视 ChatGPT 及其背后的生成式 AI 热潮。我相信，绝大部分人的观点，都是被那些点滴的实用案例所慢慢扭转的。

当投资者普遍认识到生成式 AI 的巨大潜力之时，资本市场就开始反应了。

在历史上，在通货膨胀率还很高、美联储还处于加息周期的情况下， 美股触底反弹的概率极低；科技股的估值受到利率的影响很大，在加息周期中反弹就更不可能了。

然而，2023 年的事实证明，在生成式 AI 的浪潮面前，就连美联储的威势都不值一提。

作为 OpenAI 最大的投资方，微软 的市值超过了 3 万亿美元；英伟达的市值在十二个月之内先后越过了 1 万 亿美元和 2 万亿美元大关。美国科技股的“七巨头”(Big Seven)，即微软、 苹果、谷歌、亚马逊、Meta、英伟达、特斯拉，均受到了生成式 AI 不同程度的增益。

有些科技巨头，例如谷歌和亚马逊，在自然语义大模型方面 的布局似乎落后一些；像苹果这样的巨头则缺乏大模型基础研发层面的布 局——可这并不妨碍它们在业务层面成为生成式 AI 的潜在受益者。

“科学 技术是第一生产力”，这句至理名言在美国资本市场上再次得到验证。

虽然中国企业只是生成式 AI 的追赶者而非领跑者，但是中国资本市场还是围绕这一新概念开启了盛宴。

从实际情况看，二级市场（A 股）的狂热程度比一级市场（风险投资和私募股权投资）更高，由此产生了大量光 怪陆离的概念和说法。

比如，中国企业开发的大模型与世界先进水平相比， 究竟有多大差距？中国到底缺不缺乏算力，算力瓶颈又该怎么突破？中国 的生成式 AI 研发人员应该追随 OpenAI 已经开辟的道路，还是另辟蹊径？

上面每个问题，在市场上都存在无数种答案，有的十分乐观，有的十分悲观。如果你是一位经常阅读券商研究报告、经常找行业专家做调研的基金经理， 相信你的脑海早就被各种矛盾的观点席卷过无数次了。

我既不是 AI 研发从业者，也不是 AI 创业者。

虽然我在业余时间很喜 欢摆弄、测试 AI 大模型，但至今我的大部分工作并不依赖生成式 AI（这 或许说明我已经落后了）。

作为行业分析师和观察者，我之前的关注重点 在互联网、大消费和泛文娱产业，与 AI 有一定的相关性，但也仅仅是“相 关”而已。

由我来撰写一本关于生成式 AI 的书，真的合适吗？直到大约 一个月前（2024 年 2 月），我自己的答案都是否定的。然而，我的态度终究还是改变了，因为通过与几位在互联网大厂从事 AI 研发的朋友交流， 我意识到了下面的事实。

1. 国内对生成式 AI 产业的理解，在很大程度上是割裂的。技术开发 者、管理者、投资人和分析师，各自看到了生成式 AI 的一部分， 站在不同的“立场”之上，却缺乏足够的交流。至于圈外人士，要 想看清生成式 AI 产业链的整个图景，就更是难上加难。

2. 生成式 AI 涉及相当复杂的技术细节，仅仅描述这些技术都很困难。市面上大部分关于生成式 AI 的产业研究和普及读物，要么过 度“纠缠”于技术，导致非技术人员看不懂；要么基本不讨论技术， 导致整个著作失去立足点。找到其中的平衡点至关重要。

3. 生成式 AI 技术进步太快了，当人们还沉浸在由文生视频大模型 Sora 带来的震撼中时，GPT-5 的公测已被提上议程，更不用说飞速进化的开源大模型了。无论是专业人士还是非专业人士，都很容易沉浸在浩如烟海的新信息当中，找不到焦点。

因此，我决定写一本与众不同的关于生成式 AI 的书。

• 首先，它应该对 AI 产业和 AI 技术过去多年的发展脉络做一个总结，以高屋建瓴的视角分 析事物的全貌。其次，它应该深入浅出地讨论 AI 尤其是生成式 AI 的关键 技术问题，但不应“沉溺”于这些问题。

• 再次，它应该既涉及欧美最先进 的生成式 AI 产业，也涉及中国在追赶中的生成式 AI 产业。

• 最后，它应该脱离资本市场的短期视角，尽量讨论一些基本的、长远的问题，例如生成 式 AI 到底要如何改造传统产业。

生成式 AI 是人类科学家与工程师智慧的结晶，但它并不是四平八稳、 按部就班发展的自然结果。

恰恰相反，OpenAI 的重大突破来源于伊利 亚·苏茨克维 (Ilya Sutskever) 在技术研发路线上的固执己见、不惜与 主流思想背道而驰的大无畏精神，以及山姆·奥特曼 (Sam Altman) 多年 如一日、不离不弃的支持。

英伟达在 AI 算力方面的统治地位，则来源于 其管理层目光长远（甚至过于长远），以及在看似不可能开花结果的土地 上耐心耕耘的精神。

如果有一天，OpenAI 在大模型方面的领先地位被超越，乃至英伟达的芯片帝国也被推翻，那也一定是某种更加疯狂、更加偏执、 更加纯粹的理念获胜的结果。

“不疯魔，不成活”，只有固执己见的天才才能改变历史——这是研 究生成式 AI 给我带来的最大启示，也促使我下定决心，以这本书作为生 成式 AI 史诗的一个注脚。

“我来，我见，我征服。”

—— 盖乌斯·尤利乌斯·恺撒 (Gaius Julius Caesar)

“这是胜利的预言家在叫喊：让暴风雨来得更猛烈些吧！”

—— 马克西姆·高尔基 (Maxim Gorky)

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