AI到了什么阶段？

主要观点总结

本文梳理了过去一段时间对AI叙事产生重大影响的问题，并分析了当前AI发展的阶段。文章主要围绕微软的态度转变、OpenAI的祛魅、预训练模型的状况、中国AI的叙事以及应用叙事的衔接等五个关键点展开。

关键观点总结

关键观点1: 微软的态度转变

微软在CAPEX上的态度转向谨慎，减少训练投入，增加推理投入。目前微软整体投入的增速二阶导下降，但不排除应用爆发导致重新加速的可能性。

关键观点2: OpenAI的祛魅与AGI的预期

OpenAI主导的开源“偷袭”改变了AI堆栈的价值量分配，可能导致闭源模型长期利润缩水。这影响了资本市场情绪，但没有改变产业对AGI的预期。OpenAI的ChatGPT用户量实现了历史最快增长，说明AI应用的用户渗透率在快速提升。

关键观点3: 预训练模型的状况

最前沿实验室的交流显示，预训练模型的提升差强人意，但依然有很多创新和尝试机会。各家公司可能优先投入ROI更高的post-train，同时回到研究阶段尝试突破和延续pre-train。基座模型依然是核心，创新还在继续。

关键观点4: 中国AI的叙事

中国在AI领域可能无法全面接力北美，但在自身生态中有足够的机会。中国AI应用的普及和渗透率提升可能对全世界有更大的意义。中国可能成为最大的“杰文斯悖论”观察实验，通过平铺算力和猛怼应用来推动AI的发展。

关键观点5: 应用叙事的衔接

从chatbot到agent，用户与AI交互的方式发生质变。AI整体迭代进步的堆栈增加了新的层级，每个层级的进步叠加起来可能导致整体提升。需求侧的演变已经蠢蠢欲动，最终AI应用和普及速度多了一个引擎。