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中美AI竞争的决胜点

2024-08-26 简体 HK SG TW

今天小编分享的互联网经验:中美AI竞争的决胜点,欢迎阅读。

文 | 李智勇

历史上大国相争动辄持续数十年,甚至一个世纪,简单史观往往把最终胜负归结为某个人或者其它某个偶然事件,这其实是不对的。但这套有点稀松的认知方法却最生命力很顽强,总是各种借尸还魂,落到 AI 上就会变成算力、数据、人才密度等。这些点无疑都很关键,但恰恰不是中美后续在 AI 上争胜的决胜点。前苏联冷战对抗中失败可以有 N 种解读,但绝对不是因为导弹飞的不快或者核弹不够多。

AI 的未来什么样

如果模型智能水平就现在这样了,那其实产业也没什么太大变化,差不多就现在这样,在各个行业水过地皮湿,冲击力一般。

我们探讨的前提则是 AI 真的会从 Level2 的 Reasoner 到 Level5 的组织者一路冲上去。

假如真的一路前冲,那在 Level2 上新产业图景会初现端倪,冲到最后 AI 的竞争就是国运的竞争。

很显然的到后面 AI 不发达国家和 AI 发达国家的竞争会变成碳基智能和硅基智能的竞争,碳基这边完全没有胜算,比大刀长矛对火枪机枪还惨。

(黄仁勋对未来产业的设想,置换关系)

假如 AI 的智能水平真的一路冲上去,那 IT 行业整个产品栈会发生变化,这种变化预计会有两种模式:

一个是效率优先阵营。这种模式以 AI 大模型的 API 为基础,在上面同领網域知识结合,然后打造各种 AI 智能体。与这个模式匹配的可以落地的产品形式其实是 SaaS,产业分工也和过去互联网比较类似。有人提供公有云云服务、有人提供 SaaS 产品,有人提供各种新式 App。除了最头部的产品(比如微信、抖音这种规模的)我们所知道的大量互联网产品(各种 App、SaaS)大概这样。

一个则是安全优先阵营。这和前面最大的不同是全都得私有部署。每家都有一套自己的基础设施和应用,包括计算中心、数据中心、模型、数据库、上层应用。这其实会退回到 " 上古 " 时候 IBM 小型机 / 大型机的模式,那年月 IBM 提供硬體、作業系統、数据库、上层应用,然后每次都全部打包卖。这模式每年也收服务费的,成本显然更高也不方便,但确实可以满足各种安全条件。大互联网公司可以看成是这种模式的特例,抖音、微信怎么也不会把自己服务放阿里云上,而是打死也会自己建设。从产业效率角度看,这模式是一种后退,但就现在这局面后退反倒是匹配现实的。

( 老故事:stack 基本就是我们说的产品栈,打包的故事)

除了模式,产品形态也必然发生变化,每个产品几乎都会变成一个自动或者半自动的机器人,之前说过,此处不重复了。(参见:大致没差的 AI 判断,和大佬说的不怎么一样)

形象总结未来 AI 的产业局面就是:未来会出现大量的类似智能章鱼的产品,有算法、有硬體。这时候,大量中小的企业会以云的模式使用智能服务;大规模的企业则会全部谋求自建这套章鱼系统,包括数据中心、GPU、模型私有部署、应用软硬體等。

AI 全球市场

在这样的产品走势下,类似过去的 PC、手机的全球市场竞争会规模放大很多倍重新来一遍。这样一来全球市场的竞争就不是单个模型,单个产品的竞争,而是整套生态的竞争。过去国内企业因为参与的比较晚,其实没参与全链条竞争所以就是做 PC 或者做 App,但这次不一样了。因为中美当前态势,AI 必须得搞两套,不可能再出现 Window 这类大一统的产品了。

我们都知道 AI 大模型、GPU 等的研发是极其贵的,那它就必然需要尽可能大的市场来摊销,钱回来才能获得自己的良性发展,否则单靠投资根本牵引不动越来越大的模型训练等研发投入。

从这个角度看,谁在国际市场上的份额持续放大,谁就获得全产业链的正反馈,反之则是负反馈。两套独立的 AI 产品栈未来争的就是这个。

还是举巴西做 PC 的例子来做类比。

巴西曾经一度建立起来和当年 IBM PC 并列且独立的一套电腦体系并与美国的产品进行对抗,但最后因为没能够走出巴西而失败了。

( 巴西曾经拥有规模相当庞大的 PC 产业)

未来中美 AI 两套产品栈进行竞争,那最终竞争的关键点不在国内,而在全球市场。

谁的生态体系覆盖范围大,谁的产业统治力量更强,会拿走产业绝大部分收益。覆盖范围小的未必不能生存,但会比较辛苦。

形象讲,弄个小水池养鲸鱼,鲸鱼即使活了也会长期难受的,并且大概率会挂。

竞争全球市场的关键在于系统性产品

这世界上没有纯粹的所谓技术公司,尤其市值超过某个规模后它一定是产品公司。互联网的技术特性是连接,哪家成功的互联网公司是卖连接的呢!

而 AI 产品里面对于国内公司而言第二种偏安全的产品很可能更关键。

如果是 PK SaaS 或者新式 AI 驱动的 App,在争夺全球市场的时候国内厂商是全方位不利的,我们的 SaaS 产业就没成什么规模,主流超级 App 好像跑到头上的也很少很少。

但现在国际形势一塌糊涂,大家以邻为壑,安全考量会压倒大量其它考量,所以除了 C 端原来互联网那块领網域更多的行业估计需要的是一体机的模式。老黄的主权 AI 打的就是这个主意,但英伟达很难把上面的应用、方案全部打包上去(不是技术问题是利润率差异太大)。

这是一个非常繁琐、繁重的活,既要整基础的私有云建设,还要搞定领網域的产品和方案,也需要大量的人员做支撑。一定程度上可能和华为等当年的运营商业务有点像。更像传统行业而不是互联网。

产品与组织形态的同频

可以把一些过去关于华为等的零散信息传闻串一串,能看出这类业务反向对组织的要求。

业务上有时候直接就顶着友商的名义把客人接跑了,之后友商开头的大单就变成了自己的。

落地上,动辄一个团队就铺到用户那里没日没夜蹲点,直到产品正式上线。

研发上,经年死磕核心技术点,持续爬坡。

组织上,请海外专家重构公司的管理系统和流程,一度撂下狠话要么削足适履,要么离开。

精神上,胜则举杯相庆,败则拼死相救。用人上叫将军起于行伍。

现在华为正面评价比较多,20 几年前一样被骂血汗工厂什么的,很累的,办公室放行军床不都那里起源的。

这其实比当年 MTK 提供 Turkey 方案还麻烦,Turnkey 好歹还是基本在数字空间整,这活则是要真的上山下海的。

干 C 端产品和系统型的 B 端产品需要的气质差别巨大,后者要拼整体组织运营效率的。前者反正团队规模不大,只要产品用户规模足够大,那组织有没有效率其实不关键,反倒是活性更关键。

把 AI 带来的变量考虑进来,那这事情会变成这样两个层次:

在低层面上是 ERP 等这些是不是用的足够好,是不是分钱分的可以让大家辛苦的同时也愿意干,但这是重复过去的故事,把自身的水平拉到上面华为等公司的那种水平;

在高层面上则是 AI 智能体的占比,还是这套活,是不是可以原来 100 个人现在用 50 个人,这是颠覆式创新的思路。

只要我们得相信一个最朴素的假设:AI 智能水平如果一路上去,那它占比越高,效能越高,那后一种方式就比前一种方式关键。也是跨越式发展。

Level2 之困

现在这种竞争还在前奏阶段,有点像打牌的时候你出个 2 试探试探。核心在于 AI 不好用,只能在比较垂直的领網域创造价值。(琢磨事前瞻性还是可以的,大家如果愿意翻就会发现 1 年多以前说的很多观点,现在变主流观点了,比如:AI 大模型没有商业模式?)

但AI 一旦过了 Level2 Reasoner,那竞争就会往白热化阶段走。

( OpenAI 的 AI 分级)

冰山上面,大家都可以感知到的是那个机器人或者智能助理又出现了,但冰山下面则是系统型公司的崛起,他们会向各行各业渗透。

这些公司提供 " 矩阵 " 打包服务,给每个公司装一套自己的 " 矩阵 "。这种矩阵不管落到哪个行业那个公司,基本上都会接管行业或者公司里面大量的工作,一定程度上它就是公司或者行业。

那时候就像前面说的,AI 的竞争有点像国运之争了。

小结

生态之争其实最怕就看单点。当年的北洋水师如果看人数、看船的吨位怎么衡量也不应该打输的。可就是打输了。生态之争关键的一定是内在的这种协调性,学术一点好像可以叫系统论。AI 未来竞争是明显的生态之争。如果说过去 ICT 基础设施竞争整了 30 年,与此类比 AI 的 Level2 一旦过去估计也会掀开一场 30 年以上持续竞争的序幕。在此之前 AI 对 GDP 几乎没啥贡献,在此之后可能会变成主要贡献。

注:AI 碰撞局每次收集大家反馈,大家会建议更接地气一点,非常感谢大家,但产业问题需要一点宏观视角,偶尔还是会写一点,比如:AI 后续发展的七个阶段与造富机会。接地气和方法的方法是另一种一体两面,你看任老爷子的文章就会发现大量两者的融合,一定程度上稻盛和夫一边是阿米巴一边是心法其实也类似。

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