我眼中的「中国式科技创新」

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变革往往是结构性的,而非卡位底层或者应用层。

图片来源@视觉中国

文|新眸,作者|桑明强

相信大家最近已经被国外的科技创新刷屏了,先是Open AI连着放出大招,推出GPT 3.5后100多天又祭出“大杀器”GPT 4,后有全职员工仅11人的Midjourney进行了史上最重磅的更新:不仅给关键词就能做出你想要的图片,还解决了最难的细节刻画问题。

这样的速度一度让人工智能圈感到十分震惊,包括大模型、深度学习、机器学习圈的各位大佬,他们在讶异的同时,更多的是茫然:敢情并不是人工智能赛道不行,而是方向搞错了。

不过,当这股浪潮传导到国内,风向却变了味。拿《新眸》近期爆火出圈的几个视频(其中,Midjourney那期超200万播放、20万次转发)来说,他们中的大多数第一反应是:国外又遥遥领先了,国内又要抄作业了,我们又要失业了。甚至有的网友直接吐槽,国内有的大厂心思都放在团购、买菜上了。

先说结论:这次由Open AI掀起的人工智能剧变,根本上还是应用层的创新,但它和早前玩法不同的是,这次是建立在LLM(大语言模型)上。以数据训练为例,基础模型GPT 3.5训练一次就要花费300万-460万美元,而且,随着模型能力提升,参数持续优化,训练的成本还会不断增加。

讲得再通俗点,这次变革是结构性的,而非卡位底层或者应用层。这其实也解释了微软为什么会掷重金押注Open AI,原因很简单,无论是过去的Office 365、Bing搜索,还是它旗下的云计算业务Azure,本质上还是建立在传统的互联网架构上,GPT的兴起让微软看到跨时代产品的可能性。

这也是《新眸》团队一直尝试分析,但始终没有得出很好结论的地方:过去我们一直把创新定义为“更好的体验”、“更低的成本”以及“更高的收益”,其中很大程度是受摩尔定律的影响,它来自英特尔创始人之一戈登·摩尔的经验之谈,其核心内容是:集成电路上可以容纳的晶体管数目每经过18-24个越就会增加一倍。

但到了人工智能时代,人们陡然发现摩尔定律突然失灵了。究其根本,所谓的摩尔定律就是“加量不加价”的逻辑,“芯片能力翻番,价格不变”可能在内卷时代奏效,但一旦有颠覆式的创新出现,就会直接动摇底层根基,关于这点,苹果、AWS、特斯拉就是十分典型的例子。

01 怎么衡量科技创新的含金量?

回到一开始讨论的话题,GPT的陡然领先是不是意味着国内玩家真的技不如人。

答案是否定的。纵观国内二十多年的互联网科技发展,我们在很多地方都保持着很高的竞争力,比如电商和物流体系、在线支付领域等,包括一直被诟病产品打造上,也有字节、Shein这样有国际竞争力的公司接连涌现。

经过大量的试错,我们必须承认,眼下的科技创新环境已经变了,那些存活下来的公司都有一个特征:顺势而为。这点,小米创始人雷军也曾提过类似的观点,他以海底捞举例,认为好的产品不是性价比高,也不是有多少黑科技,关键是要能给用户制造惊喜。

的确,在过去很长一段时间,我们都把科技创新通俗地量化成各种指标:研发投入(占比)、投入回报率以及专利数。这看起来多少有点本末倒置的意味,因为从最终成果上来看,这些指标只是过程,而非目的,更不是结果,就像一度被低估了的英特尔和英伟达,到了人工智能时代,反倒是英伟达最先抓住了机会,但你能苛责英特尔没有创新能力吗?

当然,这不仅仅是国外科技的问题,国内在互联网科技本身起步就比较晚,其中的鸿沟并不是单单解决技术创新就能解决的。我们必须认识到,现在的科技创新已经不单单是一个点,而是一条线、一个面的多方联动,市场-产品-技术,只有这三者形成为飞轮体系转起来,才能说是真正的创新。

就比如现在大火的GPT,它本身就不是一个低门槛的游戏,且不论训练一次的其它费用,仅支撑训练的底层算力,就是一笔巨额的开销。包括谷歌、亚马逊、百度、阿里这样的巨头想扎根其中,都要先搞明白一件事:首先它得是一笔好生意,其次才是投入。

这也是很多公司和高管团队没想明白的地方。包括之前的云计算、自动驾驶和SaaS浪潮,有的公司还没搞明白人工智能是什么,就拉着投资人投身其中,然后对标某家海外公司,招团队、拉估值,最后的结果可想而知。

02 创新不是想当然,更不是噱头

国际范围内,除了硅谷,以色列和新加坡也是大名鼎鼎的创新之都。

新加坡且先不论,单论以色列,你可能想象不到,一度被外界认为只有中美才能做出的大语言模型,居然也会在以色列诞生:AI21 lab不仅做了1780亿参数的大模型,还在自家模型上做了自己的应用,像极了隔壁的Character和Midjourney。

回过头再看微软,无论是比尔·盖茨,还是如今的掌门人萨提亚·纳德拉,你可以对他们独到的商业眼光感到惊叹,但也不必过度高估了他们的创新能力。有位曾经在微软工作的架构师跟我聊过这个问题,他认为现在微软的组织架构看起来是过时的,但却有着十分灵敏的商业嗅觉,这是微软保持基业长青的秘诀。

这像极了早年间的一级市场投资行业,只要你运气足够好,在早期赌对了一家公司,那你就能获得丰厚的回报。但它和以色列的创新氛围,其实是截然不同的两条路径,以色列人少、土地少、资源更少,所以想发展重工业几乎不可能,唯一的出路就是脑力资源。

当然,以上还不是最关键的,最重要的是很多以色列人真的把科研当爱好,而不是枯燥的工作,而且,研究开发态度极其端正,这也解释了为什么像Google、Apple、Intel、IBM这样的大公司会把目光聚焦在以色列,无论是并购、投资,还是开创联合研发办公司。

反观国内互联网近10年的发展,确实应用层多点开花,以至于一个生鲜团购就有10几种玩法,几百甚至上千家公司。这是一个好现象,说明中国市场大、创新空间多,但也是一个坏现象,趋利角逐的最终结果,就变成了一场考试,能上985的就那几个,不同的是,没考上985的,最终的结局就只有被淘汰。

这也是《新眸》作为分析师视角,观察到的不好的现象。每每海外有重大科技创新,我们中的很多人,甚至一些所谓的专家,第一反应是先大肆夸赞一番,然后开始等待中国玩家进入,但一旦有中国玩家进场后,他们的第一反应往往是苛责,百度文心一言就是最好的例子。

该现象我至今都很诧异和不解,难道对方积攒十几年、甚至几十年的技术,光凭一大堆所谓的技术、产品、市场专家们,开开会、发发Paper就能解决的吗?我相信,个中的答案已经明了,很多时候,我们要弥补的,绝非技术上的欠缺,而是文化上的自信和自醒。

03 「中国式创新」的底色和动力

即便放到现在,关于中国式的创新如何定义,仍然是一个十分棘手、短期内也给不出精确答案的问题,就像一个产品专家,他如果不能站在科技+人文的十字路口上,也很难做出大众级的产品,微信、抖音这样的超级APP如是、工业制造业升级也如是,只是我们没有注意到罢了。

这恰恰是眼下中国式科技创新正在翻越的一道坎,互联网科技公司正在和传统产业发生潜移默化的融合,这种连接并不是一蹴而就的,甚至是极其缓慢的,但它背后带来的效率变革却是巨大的,关于这点,黑灯工厂就是最好的例子。

《新眸》内部尝试归纳过这种变化的动力源泉,在调研过大量企业中高管后,我们发现了一个特别的规律:大众媒介让创新显得有点拔苗助长。浮躁的心态让很多人误以为,创新是可以在极短时间内交差的事,但我们却忽略了周期的重要性。

拿GPT4来说,直至推出,官方说法也是花了将近6个月时间不断调优。

所以,眼下的最好建议是,请给中国式创新多一点时间吧。

本文系作者 新眸 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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