AI的三大方向值得關(guān)注

現(xiàn)在的問題已經(jīng)不再是AI能改變什么，而是還有什么不能被AI改變。

我們判斷一項技術(shù)是否具有革命性，一個重要的標準是看它能否深刻且廣泛地改變多個行業(yè)。在移動互聯(lián)網(wǎng)到來之前，即便是PC互聯(lián)網(wǎng)，其改變的行業(yè)也相對有限。而移動互聯(lián)網(wǎng)徹底改變了我們的生活。如今，沒有手機，我們幾乎寸步難行，無論是打車還是點餐，都離不開它。

AI（人工智能）正展現(xiàn)出同樣的變革力量，它改變的行業(yè)之多，已經(jīng)讓我們開始討論哪些行業(yè)不會被改變，哪些崗位在AI的沖擊下仍能保住。事實上，現(xiàn)在的問題已經(jīng)不再是AI能改變什么，而是還有什么不能被AI改變。AI不僅改變的行業(yè)多、改變行業(yè)的深度深，而且這次改變的速度之快，也是前所未有的。

在AI的推動下，我認為有三大方向值得關(guān)注。

一是基礎(chǔ)建設(shè)。與以往為互聯(lián)網(wǎng)打造的基礎(chǔ)設(shè)施不同，AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將迎來一次質(zhì)的飛躍。如今，當我們向智能助手提出一個問題，或是在社交圈內(nèi)尋求信息時，其背后的數(shù)據(jù)處理量相當于過去萬次搜索的規(guī)模。這意味著，移動互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)流量基礎(chǔ)，從原先的“雙車道”，躍升至“數(shù)百”甚至“數(shù)千車道”，實現(xiàn)了前所未有的擴容。

基于此，我們可以預(yù)見，盡管目前尚不清楚哪個AI應(yīng)用或哪個大模型將脫穎而出，但基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)無疑是一個穩(wěn)賺不賠的領(lǐng)域。

二是大模型。即使你剛剛開始創(chuàng)業(yè)，只要方向是與AI基礎(chǔ)建設(shè)相關(guān)的硬件類投資和創(chuàng)業(yè)，仍然有很大的機會取得成功。因為大模型的發(fā)展需要強大的硬件支持，而這也是當前的一個熱點領(lǐng)域。

三是“行業(yè)+AI”與“AI+行業(yè)”?！靶袠I(yè)+AI”與“AI+行業(yè)”這兩種模式是有差異的。很多人可能會覺得這兩種說法只是順序上的顛倒，但實際上，它們代表著截然不同的策略和路徑。

“行業(yè)+AI”模式，意味著你已經(jīng)在某個特定行業(yè)中深耕細作，無論是材料、醫(yī)療、企業(yè)服務(wù)還是消費等領(lǐng)域，你都在思考如何將這些行業(yè)與AI技術(shù)相結(jié)合，以提升效率、優(yōu)化流程或創(chuàng)造新的價值。這種模式下的挑戰(zhàn)在于，你需要理解并適應(yīng)AI技術(shù)的特性，將其無縫融入你所熟悉的行業(yè)中。

“AI+行業(yè)”模式則是由原生的AI公司主導(dǎo)，它們帶著先進的技術(shù)和解決方案，試圖進入并改變傳統(tǒng)行業(yè)。這種模式下，AI公司就像一把錘子，而傳統(tǒng)行業(yè)中的問題就是釘子。AI公司的目標就是找到那些最需要被“敲打”的問題，并用AI技術(shù)提供有效的解決方案。然而，這種模式下的挑戰(zhàn)在于，你需要深入了解目標行業(yè)的特性和需求，以確保你的解決方案能夠真正解決問題，而不是僅僅停留在理論層面。

在探討這兩種模式時，我們還需要關(guān)注一個關(guān)鍵問題：訓(xùn)練參數(shù)的數(shù)據(jù)來源。大部分的訓(xùn)練參數(shù)存在于公域，即那些公開可用的大數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于大模型的發(fā)展至關(guān)重要，因為它們提供了豐富的信息和特征，有助于提升模型的準確性和泛化能力。

這兩種模式各有優(yōu)劣，適用于不同的場景和需求。在選擇適合自己的模式時，需要充分考慮自身的資源、能力和目標行業(yè)的特性。同時，無論選擇哪種模式，都需要注重數(shù)據(jù)的獲取和處理，以確保AI技術(shù)的有效應(yīng)用。

（編輯 周靜 charm1121@sina.com）