GenAI 的炒作正在消亡？- 为什么现在是构建的最佳时机？

生成式人工智能已从实验技术迅速发展成为各行各业的重要资产。根据彭博情报公司的一份报告，2023 年全球 GenAI 市场价值约为 400 亿美元，比 2020 年增长了 10 倍。预计到 2032 年，该市场将增长到 1.3 万亿美元、, 预计年增长率为 42%. .同样，《财富商业洞察》预计，到 2032 年，全球 GenAI 市场规模将达到约 1 万亿美元、, 以每年 40% 的速度增长，目前价值约为 430 亿美元.

英伟达（NVIDIA）和开放式人工智能（Open AI）通常被认为是人工智能的代表--英伟达拥有计算芯片，开放式人工智能拥有人工智能模型和解决方案。2022 年 6 月，英伟达的估值约为 4000 亿美元，2023 年 6 月约为 1 万亿美元、, 以及 2024 年 6 月的 ~3 万亿美元. .与此同时，OpenAI 在最新一轮融资中的估值翻了两番多，达到约 1,570 亿美元、, 从 2023 年的 290 亿美元增长. .支持这些公司的投资者不仅包括风险投资公司，还包括微软和英伟达这样的行业巨头。.

这些估值凸显了人们对 GenAI 信心的迅速提升，各利益相关方都渴望在这个中期内可能成为数十亿美元产业的行业中分得一杯羹。GenAI 被誉为 “互联网之后的下一件大事”。.

GenAI 仅仅是令人兴奋的 “炒作 ”吗？自 2000 年代互联网泡沫破灭以来，投资者对新兴技术一直持谨慎态度，这也是理所当然的，因为大多数此类技术都没有经受住时间的考验。有鉴于此，目前围绕 GenAI 的热情究竟是又一次 “炒作”，还是其快速发展背后有真正的 “实质内容”？

为了探讨这个问题，我们可以看看英伟达公司的股票，它是人工智能的代表之一，拥有计算芯片，并将其与思科公司在本世纪初互联网泡沫时期的估值进行比较。.

图 1： 思科（左图，互联网泡沫时期）和英伟达（右图，2024 年 6 月底）的远期市盈率倍数

上述比较表明，人工智能并非泡沫；它的增长背后确实存在实质因素，这与 2000 年代的网络泡沫不同：思科在 20 世纪 90 年代末和 21 世纪初的崛起主要是由倍数扩张推动的，而英伟达的增长则是由收入和盈利的强劲增长推动的，而不是由非理性的兴奋情绪推动的估值倍数上升。.

不久前，即 2007 年，苹果公司推出 iPhone 后，令华尔街大吃一惊。它的盈利增长了，而远期市盈率却保持不变。如今，苹果公司已成为全球最有价值的公司。这进一步证明了高速增长背后的真正价值，同时也强调了支持人工智能潜力的实质。.

此外，在科技史上（虽然时间不长），除了 GenAI 之外，还从未有过一项技术能让所有排名前 7-8 位的科技公司（包括 FAANGs 在内）都投入数百万美元！

既然我们已经确定了 “生成式人工智能 ”并非 “炒作”，那我们就来谈谈 "濒临灭绝 "的部分。.

一些人 reports 认为，在最初的热情过后，人们对 GenAI 的兴趣正在减退。Gartner在其著名的 “新兴技术炒作周期”（Hype Cycle for Emerging Technologies）中跟踪新兴技术在整个生命周期中的演变，该周期是衡量新技术炒作的权威基准。在过去的 20 年中，有 200 多项独特的技术被纳入这一分析。根据 "炒作周期"，技术通常遵循成熟度曲线，经历五个阶段：创新触发、期望膨胀的高峰、幻灭的低谷、启蒙的斜坡和生产力的高原。.

2024 年报告》指出，GenAI 很可能已经进入，也可能已经进入、, 幻灭谷 “阶段. .这一阶段的特点是，由于实验和实施未能达到预期，人们的兴趣逐渐减弱。在这一阶段，技术生产商可能会陷入困境或失败，只有当幸存的供应商能够改进其产品，使早期采用者满意时，投资才会继续。.

图 2： 新兴技术的 Gartner Hype Cycle - 2023 年 8 月（左）和 2024 年 8 月（右）

不过，data 表明，人们对 GenAI 的兴趣和采用情况依然强劲。. 麦肯锡的一项调查显示, 调查显示，65% 的受访者表示他们的组织正在定期使用 GenAI，这一比例几乎是去年同一调查的两倍。.

近年来，受访机构采用人工智能的数量一直徘徊在 50% 左右，但现在已增至 2024 年的 72%。.

这种采用趋势是全球性的。调查发现，2023 年，任何地区的人工智能采用率都尚未达到 66%。然而，在 2024 年，几乎每个地区都有超过 66% 的受访者表示，他们的组织正在其业务活动中使用人工智能。.

此外，企业现在在更多的业务领域使用人工智能。50%的受访者报告说，他们的组织已在两个或更多业务职能中采用了人工智能，而2023年的受访者人数还不到33%。.

此外，还推出了令人兴奋的新产品和新模式。GPT-4 已经展示了非凡的能力，包括高级推理、解决问题和创造性写作。越来越多的人认为，GenAI 正在接近人工通用智能（AGI）--具有类似人类智能的机器，能够学习任何智力任务--而 GPT-4 被认为是最接近实现这一目标的机器。此外，新的开源图像模型（如 Flux 和 Stable Diffusion XL）甚至可以根据复杂的提示创建高度精细和逼真的图像。.

Anthropic 首席执行官认为，AGI 将于 2026 年实现. .埃隆-马斯克（Elon Musk）也持有类似的观点，认为人工智能将在同一时间超越人类智能。马克-扎克伯格也表示“即使基础模型方面的进展现在停止了（我认为不会停止），我认为我们也将有五年的时间来进行产品创新，让行业摸索出如何最有效地利用迄今为止取得的所有进步“.

在这一转型过程中，有许多明显的进展迹象，各种产品的采用率和产品与市场的契合度都很高。Meta 的开源 Llama 模型迄今已被下载 3.5 亿次、, 下载量是 2024 年 8 月的 10 倍. .从 2024 年 1 月到 7 月，Llama 的月使用量（代币量）增长了 10 倍。由GenAI驱动的Co-Pilot是GitHub增长最快的产品，据称占其增长的40%，并创造了数亿美元的收入，尽管它在2021年10月才发布。许多公司正在利用 GenAI 产品扩大收入或降低成本。例如，Photoroom 在 2024 年 3 月的 ARR 达到 6500 万美元，同比增长 195%。该公司利用GenAI为电子商务企业创建图片，尽管一些批评者认为GenAI对于严肃应用来说没有必要。Klarna 在人工智能方面也取得了长足进步--66% 的客户查询现在由人工智能处理，这相当于 700 名全职代理的工作量、, 节约成本约 4000 万美元. .在营销方面，Klarna 将人工智能用于图像创建和翻译等任务、, 每年可节约 37% 成本，约合 1000 万美元!

有大量投资旨在提高人工智能能力和基础设施。. 谷歌、微软等科技巨头每季度在数字基础设施上的投入超过 500 亿美元, 包括用于人工智能的图形处理单元，预计短期内不会放缓。.

有了这些活动，您是否认为人工智能 “列车 ”正在减速或失去动力？

OpenAI最近面临着一些争议，包括首席执行官萨姆-阿尔特曼（Sam Altman）、首席科学家伊利亚-苏茨克沃（Ilya Sutskever）和高级研究员扬-雷克（Jan Leike）等关键人物的突然离职和快速重聘。关于公司发展方向的分歧，尤其是关于人工智能安全性、data使用道德（如使用受版权保护的敏感data来训练模型）以及商业利益可能优先于道德考虑的担忧，引发了内部和公众的争论。.

为了消除人们对人工智能道德实践的担忧，各公司已开始与 data platforms 达成官方许可协议和合作伙伴关系。例如，Reddit 与谷歌签订了一项许可协议，为人工智能训练提供用户生成内容的访问权限。同样，Shutterstock 也与 Meta、OpenAI、亚马逊和苹果等多家大型科技公司建立了合作关系，为人工智能培训授权其庞大的图片和视频库。此外，路透社也将其新闻内容授权给人工智能公司，以协助训练其模型。.

然而，人们仍然担心人工智能模型可能会有偏差和歧视性，这取决于它们所训练的 data。正如人工智能领域的先驱安德鲁-吴（Andrew Ng）所说：“人工智能的公正性取决于它所训练的 data。如果我们给它喂食有偏见的 data，我们就会得到有偏见的结果”。欧盟《人工智能法》和类似法规虽然旨在确保人工智能的开发和使用符合道德规范，但在平衡创新与控制方面也面临挑战。一方面，它们促进了透明度、问责制和风险缓解，有助于建立对人工智能技术的信任。另一方面，这些法规可能会扼杀创新，尤其是在难以界定明确规则的领域，并可能给企业，尤其是小型企业带来巨大的合规负担。.

除了这些问题，人工智能还面临着重大的技术挑战。虽然对人工智能基础设施进行了大量投资，但维持这些系统所需的计算能力需要消耗大量能源。例如，训练像 GPT-3 这样的模型需要消耗大约 1300 兆瓦时的电力，足够 130 个美国家庭使用一年。一次 ChatGPT 查询的耗电量为 2.9 瓦时，明显高于谷歌搜索的 0.3 瓦时。. 如果 ChatGPT 能够处理每天 90 亿次的谷歌搜索，那么每年的电力需求将增加 10 兆瓦时，相当于 150 万欧盟居民每年的用电总量. .据国际能源机构估计，到 2026 年，人工智能及相关技术的能源需求将翻一番，达到与日本年用电量相当的水平。要进一步开发人工智能模型，还需要更大的 GPU 场、更先进的模型和日益庞大的 data 处理量。.

约 75%的全球首席执行官认为人工智能领导力对保持竞争优势至关重要. .事实上，约有 64% 的首席执行官愿意承担比竞争对手更大的风险，以避免落后。虽然科技巨头显然在引领潮流，但非科技领域的商业领袖也强调了将人工智能融入工作场所的重要性。.

葛兰素史克公司前首席执行官安德鲁-威蒂说：“从药物发现到个性化医疗，人工智能有可能彻底改变医疗保健。它可以帮助我们加快新疗法的开发，改善患者的治疗效果。”

沃尔玛首席执行官道格-麦克米伦（Doug McMillon）说：“人工智能正在改变零售业。它正在帮助我们优化供应链、个性化购物体验和改善客户服务。”

通用汽车公司首席执行官玛丽-巴拉（Mary Barra）说：“人工智能是汽车行业创新的关键驱动力。它使我们能够开发自动驾驶汽车，提高车辆安全性，并增强整体驾驶体验”。”

各行各业都有许多这样的例子，反映出 GenAI 在领导者中引发的兴奋和机遇。该领域的创新正在蓬勃发展--新模式不断被开发和推出，如 Meta 的 LLaMA 和 Mistral。此外，不断涌现的公司不仅创造了这些模式，还部署并提供了围绕这些模式的服务。Photoroom、Greenlite 和 Permitflow 就是其中的几个例子。. 到 2015 年，仅谷歌就有 2700 多个活跃的人工智能项目.

将人工智能融入业务流程具有显著的先发优势和复合效益。根据 Gartner 的一项调查，采用人工智能的企业决策失误减少了 37%。人工智能还能提高运营效率；埃森哲的研究表明，人工智能有可能将员工的工作效率提高 40%，而像 Klara 这样的公司已经通过人工智能每年节省了 5000 万美元。. 此外，人工智能还能改变客户体验. .根据麦肯锡和世界经济论坛的分析，到 2040 年，GenAI 预计每年将为全球经济贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。这是一个巨大的机遇，企业必须找准自己的定位，才能从这一新兴价值中分得一杯羹。.

Artefact, Artefact是全球领先的data和人工智能咨询公司，在帮助客户采用生成式人工智能技术方面处于领先地位。Artefact 拥有一支超过 1800 人的 data 和人工智能专业团队，提供包括战略制定、解决方案实施和 PoCs 开发在内的全面服务，以实现切实的业务价值。我们已帮助 150 多家客户开发和推广 GenAI 解决方案，以实现可衡量的业务影响。.

总之，生成式人工智能将成为一场变革，就像几十年前的互联网一样。尽管存在从道德问题到能源需求等各种怀疑和挑战，但在切实的商业利益和持续创新的推动下，人工智能在各行各业的应用仍在以前所未有的速度加速发展。随着公司将 GenAI 集成到其流程中，他们在效率、决策和客户体验方面看到了显著的改善。预计这项技术将对全球经济产生数万亿美元的影响，从而带来强大的竞争优势。现在是利用 GenAI 的最佳时机，因为 GenAI 的快速发展符合日益增长的业务需求和对创新解决方案的需要。.