在2023北京智源大會上，“AI教父”杰弗里·辛頓拋出了一個引人深思的問題：“若青蛙創造了人類，誰將掌握主動權？”這位谷歌前任副總裁，不惜放棄十多年的職位，只為自由探討“人工智能的危險”。然而，一年后的今天，AI非但未如他所言的“毀滅人類”，反而為他帶來了諾貝爾物理學獎的榮耀，同時，諾貝爾化學獎也授予了三位利用AI研究蛋白質結構的科學家，這一結果震驚了整個學術界。
諾獎的頒發，不僅是對科學家們的認可，更是對“AI輔助科學研究”這一趨勢的肯定。與此同時，英偉達在華盛頓啟動了為期三天的“AI峰會”，聚焦AI在應用層面的成功。英偉達企業平臺副總裁鮑勃·佩特表示：“世界正處在AI應用的邊緣。”
杰弗里·辛頓獲得諾貝爾物理學獎，是因為他在使用人工神經網絡進行機器學習方面的奠基性貢獻，這一技術已被廣泛應用于物理學界。而諾貝爾化學獎的一半則授予了谷歌旗下DeepMind公司的AI科學家德米斯·哈薩比斯和約翰·江珀，以表彰他們在蛋白質結構預測方面的成就。
在這些案例中，AI并非孤立存在，而是以交叉學科、跨界融合的方式應用于具體科研領域。英偉達AI峰會上，鮑勃·佩特強調了AI在現實領域的應用，從智能助理到醫學圖像分析，AI正幫助各行各業實現突破。預計人工智能將在所有利用該技術的行業里產生高達20萬億美元的影響。
事實上，不只是英偉達，meta、特斯拉等企業也在積極探索AI應用。這表明，AI的發展重心已從早期的算力層、模型層，全面轉向最終的應用層，技術進步也將由“技術驅動”轉向“應用驅動”。
這種轉變的背后，是資本的強大推動力。近年來，中美歐的科技巨頭和投資機構爭相投資AI。以亞馬遜、微軟、Alphabet和meta為例，他們在今年第二季度共投資了500多億美元用于AI。同時，中國的阿里、騰訊等也不甘示弱，積極收購國內AI初創公司。
然而，這種投入雖不計成本，但企業仍需追求營收和利潤增長。目前來看，除了英偉達等上游廠商盈利豐厚外，大多數大模型都在虧損。因此，無論是算力芯片公司還是科技巨頭，都需要讓AI在應用層面展現出商業化能力，以吸引更多人和資金參與。
AI產業革命的演進，可借鑒宏碁集團創辦人施振榮的“微笑曲線”理論。在AI產業鏈中，GPU制造/云計算和AI應用環節往往能獲取較高利潤，而中間的大模型開發環節則面臨利潤低、變現慢的窘境。因此，產業鏈上下游企業開始嘗試垂直整合，以增強競爭力。
英偉達、AMD等GPU廠商，Open AI等大模型廠商，以及蘋果、微軟、特斯拉等應用端廠商，都在嘗試進行產業鏈垂直整合。這種一體化戰略曾幫助蘋果、比亞迪等企業在各自行業中取得巨大成功，或許也能為AI時代的企業帶來啟示。
在這場科技革命浪潮中，誰能率先將芯片、算力、數據、模型、應用這五點統一，誰就能最先摘到“低垂的果實”。這一趨勢不僅影響著AI產業的發展方向，也將深刻改變我們的生活和未來。
