垂直行业大模型是个好的方向吗？

国内大模型大约落后美国2-3年，别看时间不长，但2-3年可能就是永远。

虽然技术不在同一时代，但我认为：大模型的竞争最终会与搜索引擎相似——中国还是会出现一个本土版的Open AI。

背后原因有2个：一个是中文内容的特异性，另一个是中国个性化的营商环境。

但最终的赢家可能只有1-3个，且第一名遥遥领先。正如搜索引擎的格局，2022年3月，百度占据总市场份额的84.3%；第二名为必应，份额仅有6.7%。

因此，从大模型本身而言，我个人认为：中小企业的机会很微小，或者说几乎没有机会。即便是大企业，也是机会渺茫。

ChatGPT的母公司OpenAI传来2个好消息。

一个是关于营收。据外媒报道，OpenAI CEO山姆·奥特曼对员工表示：今年营收有望达13亿美元，折合RMB约95亿。

这是一个超预期表现。

自今年2月ChatGPT付费版推出以来，公司营收增长明显。OpenAI预计年底能实现10亿美元营收，高出此次目标30%。

要知道，该公司去年营收仅有2800万美元，同比增长达4557%。

公司的核心收入来源就是订阅费用，且增速很快。

这是一个什么量级？可以做2个对标。

全球范围而言，订阅收入量级较大的多为办公软件公司。

国内可以看金山。2022年，金山办公的订阅总收入约27.42亿元，同比增长43.45%。

国外可以看微软。当然，“13亿美元”对微软来说只是九牛一毛。仅以游戏来说，Xbox的订阅收入每年可达30亿美元（不含主机收入）。

仅从营收看，OpenAI的量级虽未领先全球，但对比国内企业，已经拉出差距。外媒透露，OpenAI的最新估值约为900亿美元（6500亿RMB）。

近期，OpenAI带来的第二个消息是：正在研发AI芯片。

从财务状况看，芯片是OpenAI的一个卡脖子问题。据路透社报道，2022年OpenAI营收2800万美元，亏损为5.4亿美元（约合人民币37亿元）。亏损的主要原因就是算力开销。

不仅是OpenAI，在芯片（算力）上，多数AI巨头都被勒住脖子。据《金融时报》报道，今年8月，百度、字节跳动、腾讯和阿里向英伟达共订购了价值50亿美元的芯片。

而这一爆发式需求，几乎完美地促成了英伟达的崛起，这导致各家巨头陆续围而攻之。

10月7日，微软和Open AI先后宣布各自的造芯计划。而此前，谷歌、亚马逊、Meta也纷纷加入战场。

Open AI的两个举动，充分验证一个事实：大模型的基础设施大战已经开始，从硬件、系统（平台）、应用。

细分而言，硬件层如AI芯片；系统（平台）层如大模型GPT；应用层如机器人ChatGPT。

从13亿美元的收入看，全球范围已经初步共识这一趋势。那么，这一趋势留给国内企业的机会是什么？

近期，大约调研了20-30家AI企业，既包含百亿市值上市公司，也包含刚完成天使轮的初创企业。

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10月9日，工业和信息化部、中央网信办、教育部、国家卫生健康委、中国人民银行、国务院国资委等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面，提出了到2025年发展量化指标。

 

 

 

 

计算力方面，算力规模超过300EFLOPS（EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数），智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展。

 

 

 

 

运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等创新技术使用占比达到40%。

 

 

 

 

存储力方面，存储总量超过1800EB，先进存储容量占比达到30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。

 

 

 

 

应用赋能方面，要打造一批算力新业务、新模式、新业态，进一步提升金融、工业等领域的算力渗透率，促进能源、教育等领域的应用范围持续扩大。此外，在每个重点领域要打造30个以上的应用标杆。

 

 

 

 

毫无疑问，良好的算力基础设施可以推动科技创新、提升信息产业链协同效率，支撑产业数字化转型升级，对我国数字经济建设，实现数字强国目标均具有重要意义。

一个是关于大模型机会。

最近半年，国内发布了很多“大模型”。

但在我看来，那些既不是大模型，也不是垂直大模型，而是“基于大模型的应用”，是在套壳基础上结合自身业务做的简单优化。

但我很看好这个应用方向：利用大模型，为每个企业创造一个独一无二的应用。

我们可以把大模型看成一个孩子，以后每个企业都会领养孩子，然后给他喂不同的食物，比如喂牛奶、母乳、蛋白粉等。喂不同的食物，长出的小孩可能就不同。

对于企业来说，这个应用方向很有价值。

比如在SAAS领域，以前的产品比较愚钝，无法处理复杂任务：点一个按钮完成一个简单任务，但一个复杂任务下来，可能要点50次按钮、打100个字。

这种提效手段太初级了。

如果在SAAS基础上，我们给它加一个智慧大脑（大模型外脑），它能自己处理复杂任务：把50次按钮的环节省略，这就能给客户带来极大便利。

比如以前的CRM系统，录入1个客户名称，要点20次按钮；写1次跟进记录，又要点10次按钮；新建1次销售机会，还要点10次按钮。

如此一来，SAAS就是个“统计记录”工具，毫无智慧可言。

结合大模型后，这些任务可能大大简化。

类似的应用还会在多个领域发生，比如医疗、教育。

以上是我看好的短期应用方向。还有一个长期应用方向，它面向的是C端用户，每次想起来都让我无比激动。

它包含2个细分方向。

一个方向是帮人造“分身”。比如把王方的思想都灌进大模型，最终形成一个机器人——王方GPT。这个机器人智慧程度与我相当，但可以伺候我，为我打工，帮我赚钱。

至于录入方式，它可以通过脑机接口，让人与机器无障碍沟通。

什么叫脑机接口？简而言之，它能将大脑信号转化为电脑可读的信息，实现人与电脑的沟通。

 

 

 

 

这种画面若能实现，那将改变人类生活方式。正如《未来简史》所述那样，劳动力可通过AI机器人解决，军队通过AI机器人解决，交易可能是机器人之间的交易。

 

 

 

 

人类与工具之间，还将形成一个新的阶级“工具人”。

它也可能像《赛博朋克2077》（一款游戏）那样，人类可以将思想存入计算机，实现另一种意义上的永生。

另一个应用方向是：将大模型植入人类本体。未来的人脑结构可能发生变化，除了大脑、小脑外，还可能有一个AI外脑。

它可能会装入全人类的记忆及思考成果，在特定时刻辅助我们决策。

 

 

 

 

以上等等，都是我对大模型应用的美好畅想。

 

 

 

 

因此我认为：OpenAI的崛起，打开了很多人的视野，这不仅仅只是商业上的视野，更是人类生存生活方式的视野。