关于AI浪潮的一点观察

本文来自微信公众号： 陳弌 ，作者：陈一

一、真身:算力与半导体

2022年底由ChatGPT掀起的这一轮AI浪潮,与其说是一场"人工智能革命",不如说是一场"算力革命+半导体产业革命"。

在软件层,它由OpenAI、Anthropic以及国内的DeepSeek等公司引领,以LLM大模型技术和由此衍生的Agent应用为代表;在硬件层,则以英伟达、台积电等半导体与通信产业链企业,以及随之而来的数据中心建设狂潮为表现。前者是聚光灯,后者才是真正的重心——看资本流向就非常清晰:这一轮的天量投入,绝大部分砸在数据中心、GPU、先进制程、先进存储技术(HBM)、光通信、电力与散热上,价值捕获的大头在硬件和基础设施层,而非应用层。"美股七姐妹"的AI豪赌和全球科技企业的市值暴涨,本质上是在为算力这座高地买单。

需要澄清的是,这轮AI浪潮的革命性主要沉淀在物质层,并不意味着软件侧的进展是虚的。从GPT-3.5至今,模型在代码、数学、长链推理上的能力是可测量地上了台阶的,这不是公关或宣传。准确的说法或许是:这一轮的物质层革命,是被一次真实的软件/算法能力跃迁点燃的——只是那次跃迁的经济价值,目前主要被"卖铲子的人"捕获,而非"用铲子的人"。能力是真的,和价值归谁、商业闭环成没成,是两件需要分开看的事。

需要警惕的是，如果应用层长期无法形成有效的商业闭环，那么算力层的投资回报逻辑就是脆弱的。算力是真身，但真身也需要血液循环。

二、一次被忽略的下放:算力走向普通人

而在算力这条线上,还藏着一个容易被忽略的转折:这轮AI浪潮第一次把"算力"这个概念下放到了普通用户。过去,服务器乃至超级计算机级别的算力,是机构与生产领域的专属;如今,一个普通人的一句提问,背后调用的就是过去只有大型组织才能触及的计算资源。算力从一种稀缺的生产资料,变成了一种可以随手取用的公共品——这本身就是一次深刻的下放。

三、范式:从确定性执行到概率性生成

如果换一个角度,从计算范式看,这一轮浪潮更像是一场互联网与计算机应用的范式革命。前AI时代的应用,更像一张精密的流程图:用户输入,程序按照程序员精心设计的逻辑与算法运转,输出确定的内容,每一步都清晰、可追溯、可复现。而今天的AI应用,则更像一个"自动黑箱":同样是输出内容,但中间的过程不再是一条清晰的逻辑链,而是一次概率意义上的推理和"涌现"。它的输出因此更加"泛化",也更加不透明,以至于LLM的创造者本身,都难以准确、详尽地解释背后的实现机制。可以这样概括这个转变:过去的软件是固定的代码,未来的软件是动态流动的token——每一次运行,都是一次现场推理,而非既定流程的重放。

这里需要留一分清醒:过程的不透明,不等于机器真的在"创造";把"黑箱"直接读成"涌现出创造力",恰恰是这一轮叙事最容易夸大的地方。范式确实变了——从"确定性的执行"转向"概率性的生成"——但变的是"怎么算出来的",而不必然是"它已经会思考了"。而这可能恰恰是它最大的软肋:现实世界的运行与生产,如果建立在"概率性的生成"之上,其底座是脆弱的。它固然可以借助机器+算法,在一定程度上替代人类智能,但前AI时代那种"确定性的执行",并不是一个可以被随意替换的选项——我们没法把文明的关键运行,架在一个概率底座上。

四、极客的狂欢,与一条分拣判据

最后,从文化层面看,这一轮AI浪潮也是一场技术极客的狂欢。它把一个原本偏居一隅的群体,推到了资本与媒体的聚光灯下、舞台的正中央。也正因如此,警惕随之而来:今天的AI公司与科技媒体,常常炮制"颠覆式新技术"的新闻,不断抛出新的名词(比如最近又大火的skill、Loop Engineering等等)。这些内容诚然介绍了前沿的进展,但也难以避免地受到从业者立场和资本市场的驱动,其中很大一部分是"披着技术外壳的公关稿",在助长和放大大众的FOMO情绪——宣传价值大于技术价值。

这里有一条简单的分拣判据:看这些新词或新技术,是否可证伪?是否承诺了一个可被检验的时间点?是否产生了实际的效率与产出提升?凡是"即将""指日可待""下一个范式"却不给可验证节点的,基本就是叙事燃料;凡是给出具体成本数字、可复现结果、可证伪逻辑的,才值得当技术信号来读。

说到底,这一轮AI浪潮的下盘是扎实的——算力与半导体是它的物质真身,计算范式的转变是它的技术内核,算力下放和极客登台是它真实的社会文化后果。真正需要保持距离的,是那些悬浮在上盘的东西:被无限推迟、又永远"就快了"的AGI承诺,以及层出不穷、宣传价值大于技术价值的新名词。看清这一点,或许才不至于在这场喧嚣里,把别人的融资叙事,错当成自己的判断。

往前一步:几点个人预判

给这一轮浪潮定位之后,不妨再往前推一步,讲几点个人的预判。

五、悬置AGI:奇点是一种事后叙事

在我看来,眼下这场"算力+半导体"的真正归宿,并不是短期内诞生某种AGI、让遍地开花的数据中心成为人类的"云端大脑",从而迎来赛博朋克或黑客帝国式的未来。因为"AGI"这个概念本身,在目前来看就是不明确的:它至今没有一个可证伪的定义,更像一个随资本叙事移动的地平线。一个无法被清晰定义、因而无法被证伪的目标,天然就是最好的融资叙事、最好的FOMO燃料——因为它永远"就快了"。因此，我们不应把AGI视为这轮技术革命的"奇点"；甚至,这个奇点根本不会被当下的我们准确感知到,而只会在若干年后,当人们回溯这段历史时,被人为地"规定"出来。而当下对于这轮AI浪潮的持续演进，也不太会出现某次技术创新带来的乾坤一掷式的决战效应，决战兵器思维本身就是大概率失败的赌徒思维。

六、更可能的方向

更可能的方向是:算力与半导体将深刻融入整个社会的生产与消费环节,让信息、通信和半导体技术,超越目前这种以消费电子和消费互联网(手机、电脑、社交媒体、电子商务)为绝对主体的运行模式,转而去赋能和重构整个经济社会的运转——给万物装上"微脑",以"微智能+自动化"的形式,逐步实现万物互联与万物智能,最终抬升整个文明的生产效率。

"信息与半导体技术会从消费互联网,向实体生产和社会运转扩张"——这本质上是过去几十年信息化、工业互联网、物联网那条线的延续与加速,AI只是给它们加了一层感知与推理的能力,并不依赖任何"奇点"。至于"万物智能、生产率极大跃升",我不太会预期一个爆发式的增长,因为有一个绕不过去的结构性事实:物理世界的渗透速度,受制于比特之外的东西——机器人硬件的成本与可靠性、传感器与电力的边际成本、存量设备漫长的改造周期、安全与责任的界定、监管的节奏,以及最慢的那一项:组织和制度吸收新技术的速度。软件的迭代以周计,而钢铁、电网、工厂、法规,是以年甚至十年计的。历史上每一种通用技术(如电力、计算机)的生产率兑现,都有一个漫长的滞后期——所谓"索洛悖论":计算机无处不在,唯独不在生产率统计里,直到很久以后才姗姗现身。所以这幅"万物智能"的图景,我更愿意把它看成一个二三十年尺度的慢渗透,而不是这一轮浪潮之内就能兑现的东西。当方向判断,它成立;当短期投资叙事,它就危险了。

七、一个待观察的假说:大厂的自我革命

还有一个预判,信度更低,我索性把它降格为一个"待观察的假说":互联网大厂的范式,尤其是中国互联网大厂,可能会从"运营驱动"转向"技术驱动"。目前的"运营驱动",本就是被中国市场的结构(超大规模、同质竞争、增长焦虑)逼出来的路径;这个底层结构不变,范式未必会真转,更可能是"技术驱动"沦为新的运营话术、新的市值管理包装。但越是这样,反而越说明:这轮由互联网大厂深刻参与的技术变革,最先的革命对象,可能恰恰就是他们自身。大厂当下汹涌的AI投入,里面有多少是技术信仰、多少是防御性的军备竞赛,其实很难剥离干净——而用运营逻辑驱动起来的AI投入,最终或许会反噬掉"运营驱动"这套组织范式本身。

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