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。
来源：新眸
