chanong 这两年，AI的炒作非常的火爆，小作文也是铺天盖地的到来。
似乎，人类就要进入AI时代，并且不可逆了。
其实，每一轮技术的革命，都会带来一阵的炒作热潮。
但有一些能在时代长河里生存下来，并且发展壮大，有一些只是长河中的惊鸿一瞥而已。
在AI之前的2-3年，最火的是元宇宙。
理论上元宇宙已经能够通过技术实现，但最终这个概念，或者说这条赛道很快就热度不再了。
非要深究其原因，是技术运用的领域太窄，没有能够真正意义上的创造效率，也就没有大规模的应用领域。
我们现在经常听到两个字，变现。
如果技术最终没法得到变现的话，也就不会大规模被推广和应用了。
大部分的技术底层，都是来自于物理和化学。
最近百年，运用最好的技术，其实都是贴近生活的。
比如，汽车、飞机、高铁，比如，手机、电脑、电视等等。
而有一些技术，其实很有用，但并不会被大规模的推广。
比如，克隆技术很早就有了，但因为有“风险”，所以并没有被大规模应用。
还有一些会因为价格成本过高，不会被大规模推广应用。
比如，氢能源比起太阳能，比起锂电肯定是更好更清洁的能源，但成本过高，也就只能小范围推广。
技术，成本，应用，可替代性，都是必须要考虑的。
那么如果从这几个维度，去考虑AI的话，能有什么样的结论？
第一，AI的技术成熟度。
AI的技术成熟度，这个东西其实非常难考量。
AI前一次亮相，并不是GPT，而是AlphaGo，就是下围棋的。
那时候的人工智能，等于是利用自己的运算能力，秒杀了几千年的围棋文化传承。
可以这么说，从第一个子落下的时候，人工智能已经推演完所有可能发生的情况了，并且制定出对策，确保自己立于不败之地。
AI的技术成熟度，在GPT4.0之后，上了一个新台阶，但这个肯定不是终点。
根据现在的运算速度，AI的进化在未来2-3年应该是最快的。
任何的技术，都有萌芽期，快速发展期和成熟期，就像手机一样，现在已经进入成熟期了。
当人人都在运用的时候，迭代速度就会慢慢放缓，技术才会步入真正的成熟期。
第二，AI的使用成本。
AI的使用成本，目前很多人还没有概念，但这个是一定存在的。
因为AI运算的底层，是需要算力的，而算力单元是必然存在成本的。
这就好像，你用电脑的显卡一样，肯定是要成本的，每一次使用，都是存在消耗的。
现在还无法判断，AI的使用成本，到底是以什么样的形式存在，这个概念还不太明确。
在海外，所有的使用都会直接付费，但在国内，内卷带来的免费，最终会以其他的形式存在。
总之，在享受AI服务的时候，一定是要付出等价的成本。
这个成本，如果是隐形成本，那么AI的推广速度会更快。
如果这个成本，成为了显性的成本，那成本和定价，也是AI发展路上的一个重要环节。
第三，AI的可替代性。
AI更像是的一个数据库和执行方融合的产物。
也就是，AI拥有强大的运算能力，可以快速的调取数据，然后生成我们想要的东西。
AI本身，就是为了替代人脑而演化出来的东西。
从人脑，到计算器，再到AI处理器，这个进化链是一直存在的。
AI本身没有所谓的可替代性，它只是一个程序化的应用。
未来大概率会形成的，是AI之间的竞赛，各种不同AI模型训练出来的AI进行PK，这个领域同样会慢慢的内卷起来。
AI的应用，除了电脑、手机的软件以外，还有两个领域。
一个是运用到系统里，比如安防系统，比如军事系统，卫星系统等等，协助处理和计算。
另一个领域，是搭载AI的机器人，这个就是比较切合实际的应用场景，可以做到很多事情了。
一个既听话，又能够具备一定思考能力的AI，至少在短期的科技层面，还是难以替代的。
这也就是为什么说，AI是下一个阶段科技必经之路了。
第四，AI是否存在风险。
AI最大的风险，其实从以前美国的科幻片里，就可见一斑。
AI的进化，能否演化出自由意志，这个是问题的关键。
我们当下是在教AI思考，未来他们是不是会独立思考，有没有可能出现更高级的想法，这个谁都不好说。
毕竟，AI的运算思考速度，远比人类本身要快。
我们经历5000年文明史的进化，完全可能会在几年内被AI超越。
所以AI发展的阶段很重要，初级阶段一定是利大于弊的，但到了高级阶段，具体是什么情况，可能会进行评估。
科技也有可能带来毁灭。
这就好像核武器一样，掌握技术是一回事，技术是不是要大面积应用，是需要评估的，否则容易带来反噬。
当下可能还不用考虑这种问题，但这个一定是AI发展路上必然会有的阶段。
最后聊聊AI的投资。
因为之前也聊过，所以就不花太长的篇幅了。
对于海外开放的市场，AI的发展速度会很快，因为言论自由，信息自由。
AI在中国的市场，发展速度注定会比较慢的，尤其是针对大众的AI工具。
AI的底层，需要的是数据+运算。
一方面，我们的数据需要经过筛选，很多数据要素，可能会产生不必要的麻烦。
比如，世界观和价值观问题等等。
至少在这个维度，短期内没有看到会开放的苗头，或许也不应该开放。
另一方面，在AI基础设施建设，也就是算力领域，还存在一定的差距。
这个是科技的硬实力，只能慢慢去弥补。
国内的AI，大概率会先从B端，也就是企业端应用开始。
类似GPT这样的工具，很难快速在大众层面普及，更多的是一些办公类的，制图类的AI工具，可能会陆陆续续的进入推广和应用。
硬件方向的投资，依旧是优先于软件方向的投资，这一点要切记。
