（文末照例有一张图总结）

大家好，我是很帅的狐狸

今天我们来讨论下

AI热潮是否消退

今天，我看到了一组数据——

想想Yann LeCun（前段时间「AI三教父」之一）的预言——「五年之内大家就不会再用ChatGPT」，这个时间点是不是会来得更早一些？

一开始我以为，这是因为多数人都用上了——市场饱和了，增量自然就下来了（毕竟ChatGPT是史上用户最快突破1亿的App）。

不过呢，我翻了翻数据，发现有另一个有意思的现象——

根据Pew Research三月份的一个调查，美国对ChatGPT有了解的，主要还是高收入群体，以及卷得不行的亚裔——

无独有偶，德银旗下的调查公司dbDIG，在5月份对10,000个家庭进行了调研后发现：高收入群体以及学生用ChatGPT用得会比较多——

另外我也发现，身边一些朋友慢慢取消订阅了ChatGPT和Midjourney——

主要是因为，他们发现AI并没有那么好用。

我跟他们聊了下，发现很多人一开始听媒体说得天花乱坠，幻想着AI可以帮你解决所有问题……

然后兴冲冲地跑去找来用，结果……

比如ChatGPT等语言大模型，不少人发现它只会给你一个没什么针对性的回答；更别提动不动就会出现的AI幻觉（也就是一本正经地胡说八道）……

但是相反的，软银创始人孙正义（阿里的早期投资人）却说，他每天都在使用。

其实道理也很好懂，我们可以用手机来类比——

虽然手机和电脑人人都会用，但用得好还是需要门槛的。

要跨过这道门槛，需要大量的时间去学习、研究。

而在学习和研究的过程中，会有很长的一段时间，是只有成本、没有回报的。

这有点像是，程序员和普通人在处理重复性工作时的区别——

而大部分普通人，在技术爆发初期，其实都不愿意花这个时间（也确实没有足够的时间）来研究学习。

这有点类似《富爸爸穷爸爸》书里头提到的「老鼠赛跑」陷阱——

普通人要一直为「活下去」疲于奔命，压根都没时间去思考、去学习新事物，自然也没办法赚到信息差带来的收益。

这有点像是我以前跟大家提到过的创新扩散理论——

真正在一开始用上某个新鲜事物的，只有一小撮创新者。

之后用上的那波人（早期使用者），则往往是业内的KOL（关键意见领袖，比如那些分享使用技巧的博主们）。

而在早期，普通人往往没法投入大量时间去研究、学习，最后只能被他们赚到信息差的钱。

当然，我也不是说被赚了钱就很吃亏，毕竟我也卖…（bushi）毕竟直接买课学习，可以帮你省下搜集信息的时间和精力。

像当年李笑来就跟我提到过，他每次想学点什么新东西，都会花大价钱把相关领域的专家请过来给自己讲课。

当然，更多的人可能还不是不愿意花知识付费的钱，更多的是没有时间。

不过——

在创新扩散的过程中，创新者们也会慢慢优化产品，让它们变得越来越好用。

比如最早的电脑连图形界面都没有，只能在DOS模式下敲命令行。

而就AI来说，以AI做图为例：最早用Stable Diffusion去创作AI图像，你大概率只能得到下面这种图——

图/ 「一只正在读书的狐狸」 via Stable Diffusion

然而，随着开源社区训练的模型越来越多、开发的插件越来越多，现在你可以很容易地生成超级无敌精美的图片。

图/ 「一只正在读书的狐狸」 via Stable Diffusion using ChilloutMix

所以如果这阵子也确实没时间、没精力去学会这些工具，那迟个一两个月再学习也不要紧，说不定很快就会有更容易上手的工具陆续出现。

另外，当你身边有足够多的人用上这些工具的时候，你也会被推着往前走的。

只不过要记得：千万不要抱着「明日复明日」的心态，把自己拖成了一个「滞后者」。

……

就着上面的逻辑，在AI企业们的发展上，我其实更看好那些准备「闷声发大财」的、更从需求端去思考的公司——

它们不会把AI作为概念来炒作，而是把它作为一个纯粹的底层技术，去思考如何应用在各个场景中。

比如苹果公司，其实早就把人工智能整合到了它的各种产品中：手机相册可以通过人脸识别功能给不同的人物（甚至宠物）打标签；还有语音识别录入功能；再就是新推出的Vision Pro眼镜，可以在视频通话时实时生成脸部的3D图像……

再比如腾讯云，前几天开峰会时的说法则是，比起ChatGPT这种通用大模型，腾讯的思路是先聚焦在行业大模型上——根据特定行业的具体场景去精调模型，实实在在地精准解决用户痛点，而不是在100个场景里都只做到80分。

回过头来看看开头的疑问：所以，AI热潮算是过去了吗？

新兴技术的发展过程中，往往会呈现出所谓的「Gartner曲线」——

这个曲线是由美国咨询公司Gartner提出的——

新技术出来的时候，在离真正大幅提高效率之前，往往会有所谓的媒体炒作周期（所以这条Gartner曲线又被叫做炒作周期曲线）。

在经历了媒体炒作之后，板块估值很容易随着热度消去而跌到谷底。

至于AI，跟区块链和元宇宙不一样的是，它的期望膨胀期其实发生在30多年前——

截图/ Google Books Ngram Viewer

所以现在这个时间点，AI整体已经到了可以真正兑现生产效率的生产成熟期。

不过要留意的是，AI其实也是有很多细分板块的。

根据Gartner前研究总监在今年1月份的分析——

来源/ Omniscien Technologies

其实ChatGPT等语言大模型以及Midjourney等图像生成软件（标红的地方），其实还只是在期望膨胀期而已。

所以如果你是冲着语言大模型进场的，可能还是要悠着点。

最后照例来个一张图总结——

and 天儿热了准备聊点凉快的。近十年，我国啤酒产量一直在降。为啥盘子越来越小，但啤酒吨价一直在涨、板块估值也不低呢？啤酒还是门好生意吗？可以怎么投？找天给大家聊聊不晓得你们会感兴趣不

「Greed is good.」

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⚠️ 风险提示：AI炒作超预期。

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图文/ 狐狸

Icon/ freepik from flaticon

主创/ 肖璟，@狐狸君raphael，曾供职于麦肯锡金融机构组，也在 Google 和 VC 打过杂。华尔街见闻、36氪、新浪财经、南方周末、Linkedin等媒体专栏作者，著有畅销书《风口上的猪》《无现金时代》。

参考资料/

《腾讯首提大模型思路：聚焦产业，将行业大模型+企业精调作为优解》《Majority of Americans have heard of ChatGPT, but few have tried it | Pew Research Center》《ChatGPT访问量涨不动了？概念指数再跌超7%，行情结束了吗》《ChatGPT访问量增速大降》《库克称也在使用ChatGPT 苹果正密切关注其发展》《软银孙正义称每天都会使用ChatGPT 是“忠实用户”》《库克：ChatGPT有广阔前景，苹果在密切关注，AI有严重风险，需要监管》《Geek Efficiency Curve Updated》《史上增速最快消费级应用，ChatGPT月活用户突破1亿》《ChatGPT: Students And The Wealthy Lead The Way | ZeroHedge》《你沒想過的虛擬實境困境，如果被解決了呢？》《除了Vision Pro，苹果展示了AI策略：务实，不吹》《OpenAI思路巨变？报道称Altman想让ChatGPT成为“超级助理”，跟微软和其他下游软件直接竞争》《1983 | Timeline of Computer History | Computer History Museum》《人人都能绘制的技术生命曲线》《错失英伟达后，木头姐预测：AI的下一波机会在软件》《Hype Cycle for AI Technologies in Business - Omniscien Technologies》