最近一段時間，有關AI人工智能的科技創新動態已經在不少人的手機上實現了刷屏，比如GPT-4的推出，Midjourney等AI繪畫軟件的進步，等等。那么在這類科技創新動態中，我們要如何應對和自處？不如來看看作者的分析。

相信大家最近已經被國外的科技創新刷屏了，先是Open AI連著放出大招，推出GPT 3.5后100多天又祭出“大殺器”GPT 4，后有全職員工僅11人的Midjourney進行了史上最重磅的更新：不僅給關鍵詞就能做出你想要的圖片，還解決了最難的細節刻畫問題。

這樣的速度一度讓人工智能圈感到十分震驚，包括大模型、深度學習、機器學習圈的各位大佬，他們在訝異的同時，更多的是茫然：敢情并不是人工智能賽道不行，而是方向搞錯了。

不過，當這股浪潮傳導到國內，風向卻變了味。拿《新眸》近期爆火出圈的幾個視頻（其中，Midjourney那期超200萬播放、20萬次轉發）來說，他們中的大多數第一反應是：國外又遙遙領先了，國內又要抄作業了，我們又要失業了。甚至有的網友直接吐槽，國內有的大廠心思都放在團購、買菜上了。

先說結論：這次由Open AI掀起的人工智能劇變，根本上還是應用層的創新，但它和早前玩法不同的是，這次是建立在LLM（大語言模型）上。以數據訓練為例，基礎模型GPT 3.5訓練一次就要花費300萬-460萬美元，而且，隨著模型能力提升，參數持續優化，訓練的成本還會不斷增加。

講得再通俗點，這次變革是結構性的，而非卡位底層或者應用層。這其實也解釋了微軟為什么會擲重金押注Open AI，原因很簡單，無論是過去的Office 365、Bing搜索，還是它旗下的云計算業務Azure，本質上還是建立在傳統的互聯網架構上，GPT的興起讓微軟看到跨時代產品的可能性。

這也是《新眸》團隊一直嘗試分析，但始終沒有得出很好結論的地方：過去我們一直把創新定義為“更好的體驗”、“更低的成本”以及“更高的收益”，其中很大程度是受摩爾定律的影響，它來自英特爾創始人之一戈登·摩爾的經驗之談，其核心內容是：集成電路上可以容納的晶體管數目每經過18-24個越就會增加一倍。

但到了人工智能時代，人們陡然發現摩爾定律突然失靈了。究其根本，所謂的摩爾定律就是“加量不加價”的邏輯，“芯片能力翻番，價格不變”可能在內卷時代奏效，但一旦有顛覆式的創新出現，就會直接動搖底層根基，關于這點，蘋果、AWS、特斯拉就是十分典型的例子。

一、怎么衡量科技創新的含金量？

回到一開始討論的話題，GPT的陡然領先是不是意味著國內玩家真的技不如人。

答案是否定的。縱觀國內二十多年的互聯網科技發展，我們在很多地方都保持著很高的競爭力，比如電商和物流體系、在線支付領域等，包括一直被詬病產品打造上，也有字節、Shein這樣有國際競爭力的公司接連涌現。

經過大量的試錯，我們必須承認，眼下的科技創新環境已經變了，那些存活下來的公司都有一個特征：順勢而為。這點，小米創始人雷軍也曾提過類似的觀點，他以海底撈舉例，認為好的產品不是性價比高，也不是有多少黑科技，關鍵是要能給用戶制造驚喜。

的確，在過去很長一段時間，我們都把科技創新通俗地量化成各種指標：研發投入（占比）、投入回報率以及專利數。這看起來多少有點本末倒置的意味，因為從最終成果上來看，這些指標只是過程，而非目的，更不是結果，就像一度被低估了的英特爾和英偉達，到了人工智能時代，反倒是英偉達最先抓住了機會，但你能苛責英特爾沒有創新能力嗎？

當然，這不僅僅是國外科技的問題，國內在互聯網科技本身起步就比較晚，其中的鴻溝并不是單單解決技術創新就能解決的。我們必須認識到，現在的科技創新已經不單單是一個點，而是一條線、一個面的多方聯動，市場-產品-技術，只有這三者形成為飛輪體系轉起來，才能說是真正的創新。

就比如現在大火的GPT，它本身就不是一個低門檻的游戲，且不論訓練一次的其它費用，僅支撐訓練的底層算力，就是一筆巨額的開銷。包括谷歌、亞馬遜、百度、阿里這樣的巨頭想扎根其中，都要先搞明白一件事：首先它得是一筆好生意，其次才是投入。

這也是很多公司和高管團隊沒想明白的地方。包括之前的云計算、自動駕駛和SaaS浪潮，有的公司還沒搞明白人工智能是什么，就拉著投資人投身其中，然后對標某家海外公司，招團隊、拉估值，最后的結果可想而知。

二、創新不是想當然，更不是噱頭

國際范圍內，除了硅谷，以色列和新加坡也是大名鼎鼎的創新之都。

新加坡且先不論，單論以色列，你可能想象不到，一度被外界認為只有中美才能做出的大語言模型，居然也會在以色列誕生：AI21 lab不僅做了1780億參數的大模型，還在自家模型上做了自己的應用，像極了隔壁的Character和Midjourney。

回過頭再看微軟，無論是比爾·蓋茨，還是如今的掌門人薩提亞·納德拉，你可以對他們獨到的商業眼光感到驚嘆，但也不必過度高估了他們的創新能力。有位曾經在微軟工作的架構師跟我聊過這個問題，他認為現在微軟的組織架構看起來是過時的，但卻有著十分靈敏的商業嗅覺，這是微軟保持基業長青的秘訣。

這像極了早年間的一級市場投資行業，只要你運氣足夠好，在早期賭對了一家公司，那你就能獲得豐厚的回報。但它和以色列的創新氛圍，其實是截然不同的兩條路徑，以色列人少、土地少、資源更少，所以想發展重工業幾乎不可能，唯一的出路就是腦力資源。

當然，以上還不是最關鍵的，最重要的是很多以色列人真的把科研當愛好，而不是枯燥的工作，而且，研究開發態度極其端正，這也解釋了為什么像Google、Apple、Intel、IBM這樣的大公司會把目光聚焦在以色列，無論是并購、投資，還是開創聯合研發辦公司。

反觀國內互聯網近10年的發展，確實應用層多點開花，以至于一個生鮮團購就有10幾種玩法，幾百甚至上千家公司。這是一個好現象，說明中國市場大、創新空間多，但也是一個壞現象，趨利角逐的最終結果，就變成了一場考試，能上985的就那幾個，不同的是，沒考上985的，最終的結局就只有被淘汰。

這也是《新眸》作為分析師視角，觀察到的不好的現象。每每海外有重大科技創新，我們中的很多人，甚至一些所謂的專家，第一反應是先大肆夸贊一番，然后開始等待中國玩家進入，但一旦有中國玩家進場后，他們的第一反應往往是苛責，百度文心一言就是最好的例子。

該現象我至今都很詫異和不解，難道對方積攢十幾年、甚至幾十年的技術，光憑一大堆所謂的技術、產品、市場專家們，開開會、發發Paper就能解決的嗎？我相信，個中的答案已經明了，很多時候，我們要彌補的，絕非技術上的欠缺，而是文化上的自信和自醒。

三、「中國式創新」的底色和動力

即便放到現在，關于中國式的創新如何定義，仍然是一個十分棘手、短期內也給不出精確答案的問題，就像一個產品專家，他如果不能站在科技+人文的十字路口上，也很難做出大眾級的產品，微信、抖音這樣的超級APP如是、工業制造業升級也如是，只是我們沒有注意到罷了。

這恰恰是眼下中國式科技創新正在翻越的一道坎，互聯網科技公司正在和傳統產業發生潛移默化的融合，這種連接并不是一蹴而就的，甚至是極其緩慢的，但它背后帶來的效率變革卻是巨大的，關于這點，黑燈工廠就是最好的例子。

《新眸》內部嘗試歸納過這種變化的動力源泉，在調研過大量企業中高管后，我們發現了一個特別的規律：大眾媒介讓創新顯得有點拔苗助長。浮躁的心態讓很多人誤以為，創新是可以在極短時間內交差的事，但我們卻忽略了周期的重要性。

拿GPT4來說，直至推出，官方說法也是花了將近6個月時間不斷調優。

所以，眼下的最好建議是，請給中國式創新多一點時間吧。