berita

Perkembangan bidang AI akhir-akhir ini menghadirkan pemandangan yang kontradiktif: di permukaan, ratusan bunga bermekaran, namun nyatanya terdapat kelemahan yang tersembunyi. Bidang kecerdasan buatan tampaknya telah memasuki tahap yang sulit. Banyak raksasa teknologi dan startup telah meluncurkan produk AI mereka sendiri, namun mereka tidak dapat menyembunyikan dilema homogenitas.

Kontroversi Character.ai adalah salah satu contohnya. Sebagai produk bintang AI, volume permintaan inferensi Character.ai selama periode puncaknya telah mencapai seperlima lalu lintas pencarian Google. Lima Character.ai sama dengan satu Google? Namun, situasi sebenarnya tidak optimis. Menurut laporan The Information, Character.ai memiliki kurang dari 100.000 pelanggan. Baru-baru ini mereka berupaya keras untuk memangkas biaya.

Sebagian besar produk sosial AI terbatas pada fungsi obrolan dan permainan peran. Pengguna berat menghabiskan banyak sumber daya penalaran, sementara pengguna ringan memiliki prospek retensi dan komersialisasi yang buruk. Misalnya, pendapatan setahun penuh Character.ai tahun lalu hanya 1520 Sepuluh ribu dolar AS.

Kesulitan yang dialami Character.ai bukanlah kasus yang terisolasi. Melihat seluruh industri AI, mulai dari raksasa teknologi hingga perusahaan start-up, tampaknya mereka telah terjerumus ke dalam dilema yang "diukir", terlalu fokus pada penumpukan fungsi permukaan. Terobosan di bagian bawah tidak dapat dilakukan, dan inovasi terobosan telah memberi jalan pada penyempurnaan fungsi.

Di WWDC24, Apple meluncurkan Apple Intelligence, sistem AI pribadi baru untuk iPhone dan perangkat lainnya. Apple mencoba menutupi kelambanannya dalam tata letak AI dengan mendefinisikan ulang "AI". Namun, selain penekanannya yang konsisten pada perlindungan privasi, sebenarnya tampilan fungsi kurang bagus, terintegrasiObrolanGPTBerfungsi untuk mewujudkan pengenalan notifikasi yang penting bagi konteks pengguna, pemrosesan teks AI, pembuatan gambar dan teks, Siri merasakan konten layar, dan melakukan tugas sederhana atas nama pengguna.

Apple Intelligence tidak kebal terhadap "masa depan". Ini baru saja memulai pengujian beberapa hari yang lalu. Peluncuran resmi fungsi gelombang pertama mungkin perlu ditunda ke iOS 18.1 pada bulan Oktober, tetapi ini hanya fungsi dasar. Fitur seperti menggunakan data sisi perangkat untuk menjawab pertanyaan dan memahami apa yang ada di layar pengguna masih diperlukan hingga musim semi 2025.

Yang lebih disesalkan adalah Apple Intelligence hanya mendukung iPhone yang dilengkapi chip A17 Pro atau lebih baru, yang berarti sebagian besar pengguna iPhone tidak dapat merasakannya.

Microsoft mencoba berinovasi pada PC dan meluncurkan Copilot+ PC pada tanggal 20 Mei, yang mencakup alat kecerdasan buatan Recall, yang secara rutin mengambil tangkapan layar untuk membuat catatan aktivitas sehingga pengguna dapat mencari operasi mereka sebelumnya.

Faktanya, sebelum Recall, aplikasi serupa, Rewind, telah online selama lebih dari setahun, dan telah menerima investasi dari Sam Altman, a16z, dll. Intinya, Recall tidak memiliki inovasi apa pun, melainkan hanya meniru Rewind. Meskipun Microsoft memiliki harapan yang tinggi terhadap Recall, namun banyak pengguna yang percaya bahwa ada risiko privasi yang sangat besar. Beberapa peretas bahkan menunjukkan cara mengekstrak semua informasi dari database utama Recall. Microsoft telah menunda rilis Recall karena masalah keamanan.

OpenAI, sebagai lokomotif, juga mulai berupaya keras dalam "mengukir". Waktu peluncuran model pembuatan video AI yang sangat dinanti, Sora, masih tertunda. Para pejabat menjelaskan bahwa masih banyak pekerjaan keamanan yang harus dilakukan, tetapi belum ada jadwal yang jelas yang diberikan.

Yang juga mengecewakan adalah apa yang disebut "Dia menjadi kenyataan"GPT-4o Mode suara, produk ini digambarkan oleh banyak orang sebagai produk inovatif kecil yang dibangun di atas fungsi yang sudah ada. Awalnya dijadwalkan akan dirilis pada bulan Mei, namun ditunda berulang kali sekelompok orang untuk mencoba. Pertahankan harapan semua orang. Bahkan SearchGPT yang baru diluncurkan tidak dapat menyembunyikan atribut "masa depan": mekanisme pengujian internal tidak hanya merupakan kotak hitam, tetapi bahkan demonya pun memiliki kesalahan tingkat rendah.

Menurut pendapat beberapa netizen, alih-alih berfokus pada terobosan teknologi yang substansial,Buka AI Ia nampaknya lebih tertarik menciptakan hot spot untuk opini publik. Serangkaian operasi yang ditujukan pada rilis "hot spot" Google memang cukup menarik perhatian. Altman memanfaatkan media sosial untuk mempengaruhi opini publik dan membangun momentum untuk produknya sendiri. Namun, PPT yang indah dan konferensi pers yang meriah tidak dapat menyembunyikan kenyataan iterasi lambat dari kemampuan model.

Kapan GPT-5 diluncurkan benar-benar menjadi misteri. Pasar telah memperkirakan bahwa GPT-5 mungkin akan dirilis pada akhir tahun 2023 atau musim panas tahun 2024. CTO OpenAI Mira Murati mengatakan diperkirakan akan diluncurkan pada akhir tahun 2025 atau awal tahun 2026, sedangkan Sam Altman menegaskan bahwa ada saat ini tidak ada jadwal rilis tetap.

Peluncuran model parameter kecil GPT-4o mini pada dasarnya menjelaskan segalanya. OpenAI juga akan menantang semua orang.

Ketika perusahaan-perusahaan terkemuka terjebak dalam dilema “menyelesaikan masalah”, tim wirausaha juga tidak kebal. Seiring berlalunya jendela investasi untuk “model sebagai produk”. Produsen menghadapi tekanan besar untuk melakukan monetisasi dan perlu segera menemukan skenario implementasi. Pencarian AI tampaknya telah menjadi jalur lain yang segera diburu oleh pengembang setelah chatbots dan produk mirip Character.ai, menjadi hot spot baru.

Pencarian AI dianggap sebagai arah implementasi yang penting untuk aplikasi model besar, dan banyak perusahaan serta pengembang di dalam dan luar negeri telah membuat pengaturan, berharap mendapatkan bagian dari tren ini. Namun, tren perkembangan saat ini tampaknya tidak bisa lepas dari dilema "diukir", dan semua orang tampaknya menemukan kembali roda yang sama.

Produk pencarian AI yang diluncurkan oleh banyak pemain serupa dan tidak memiliki perbedaan serta inovasi yang substansial. Meski ada sedikit perbedaan pada nama fungsinya. Namun fungsi intinya hampir sama, yang sebenarnya mencerminkan bahwa pengembangan model besar saat ini mengalami hambatan.

Plug-in browser juga menjadi objek persaingan antar berbagai perusahaan karena karakteristiknya yang ringan dan ambang batas yang rendah.sisi gelap bulandariKimi Plug-in browser menekankan "pencarian ringan dan kecil", dan plug-in browser Doubao dari Byte juga dengan cepat mengulangi fitur-fitur baru. Plug-in AI yang diproduksi oleh berbagai pengembang juga bermunculan tanpa henti.

Di permukaan, plug-in ini beragam dan memiliki fungsi berbeda. Ada yang fokus pada pembuatan konten, ada yang fokus pada pengumpulan informasi, dan ada pula yang fokus pada peningkatan produktivitas. Namun jika Anda perhatikan lebih dekat, Anda akan menemukan bahwa sebagian besar dari mereka melakukan pekerjaan "mengukir". Banyak plugin hanyalah enkapsulasi sederhana dari fungsi AI yang ada, atau panggilan dangkal ke API model besar, dengan sedikit aplikasi yang benar-benar terobosan.

Semua orang ingin mendapatkan lalu lintas pengguna. Namun, pendekatan ini lebih merupakan tindakan sementara dan tidak menyelesaikan masalah komersialisasi secara mendasar. Jumlah pengguna browser PC relatif sedikit dibandingkan dengan browser seluler. Kenyataan ini sendiri membatasi potensi basis pengguna plug-in. Hal ini sekali lagi menegaskan dilema 'terpahat' yang terjebak di dalam industri AI saat ini, dengan melakukan perbaikan dan optimalisasi kecil-kecilan serta persaingan yang homogen dalam kerangka teknologi yang ada.

Melihat kembali gelombang sebelumnyaVisi Komputer (CV) Melihat naik turunnya perusahaan AI yang memulai dengan teknologi, kami menemukan bahwa mereka belum benar-benar keluar dari dilema yang “diukir”. Meskipun kemajuan signifikan telah dicapai dalam teknologi, fragmentasi adegan dan komersialisasi yang buruk masih menjadi alasan utama lambannya keberhasilan mereka. Perusahaan-perusahaan ini sering kali masih berada pada tahap pemasok teknologi dan kesulitan memastikan posisi pasar jangka panjang. Pada saat yang sama, mereka juga harus berperang harga dengan raksasa teknologi untuk bersaing memperebutkan pangsa pasar.

Saat ini, model bahasa besar tampaknya mengulangi sejarah tersebut.MeskipunGPTMeskipun model telah membuat terobosan dalam teknologi, aplikasi komersial yang benar-benar dapat menciptakan nilai berkelanjutan masih langka, dan peningkatan kemampuan model tampaknya mengalami stagnasi.

Sistem evaluasi kemampuan kecerdasan buatan umum lima tingkat yang diusulkan oleh OpenAI menyediakan jalur pengembangan bagi industri. Ketika AI mencapai tahap kedua (tingkat 'penalaran'), AI mungkin memiliki syarat untuk menjadi populer dalam skala besar di pasar konsumen. Artinya, perusahaan model besar perlu terus meningkatkan kemampuan generalisasi umum AI agar benar-benar dapat menembus hambatan komersialisasi dan produksi. Namun sebelum hal itu terjadi, OpenAI mungkin perlu mengumpulkan puluhan miliar dolar untuk menutupi biayanya.

Berbeda dengan perusahaan CV, beberapa perusahaan model besar sudah mulai meluncurkan aplikasi C-side dalam upaya mendekati product market fit point (PMF). Strategi ini dapat membantu mereka menghindari jebakan yang hanya mengandalkan pasar non-standar sisi B. Namun, jika Anda hanya mengemas kemampuan AI yang ada ke dalam produk tingkat konsumen tanpa benar-benar menerobos kemampuan penalaran model, meningkatkan integrasi pengetahuan lintas domain, pengalaman interaktif, dll., Anda akan segera mengalami homogenitas.

Perusahaan masih berinvestasi besar-besaran dalam membangun infrastruktur seperti pusat data untuk mempersiapkan revolusi AI, tetapi bahkan Wall Street mulai memikirkan kembali arah mereka, beralih dari dukungan yang antusias ke dukungan yang lebih hati-hati.

Apakah AI memasuki tahap pengukiran berarti terulangnya gelembung Internet? Serangkaian laporan penelitian baru-baru ini meredam kegilaan AI, memperingatkan bahwa teknologi AI generatif masih menghadapi jalur pengembangan yang panjang dan dipertanyakan.

Ketika Goldman Sachs berkata, "Mungkin ini hanya sebuah gelembung," Anda tahu bahwa industri ini sedang berada dalam masalah besar. Dalam makalah berjudul “AI Generatif: Terlalu Banyak Investasi, Terlalu Sedikit Manfaatnya?” Dalam laporan tersebut (Gen AI: terlalu banyak pembelanjaan, terlalu sedikit manfaatnya?), analis Goldman Sachs membahas apakah AI dapat memecahkan masalah kompleks yang dihadapinya, dan menyatakan keraguannya mengenai "aplikasi mematikan" yang masih belum teridentifikasi.

Laporan penelitian Barclays memiliki judul yang lebih jelas, "Pengeluaran Modal Cloud AI: Takut Ketinggalan atau Ladang Impian?" ” (Cloud AI Capex: FOMO atau Field-Of-Dreams?), laporan tersebut menunjukkan apakah investasi pusat data menciptakan gelembung yang mungkin serupa dengan keruntuhan telekomunikasi setelah gelembung Internet pada tahun 1990an, dan para analis menyimpulkan bahwa hal tersebut memang benar. condong ke arah FOMO.

David Kahn, partner di Sequoia Capital, baru-baru ini menyebut apakah teknologi dapat mengembalikan investasi pusat data yang besar sebagai “pertanyaan AI senilai $600 miliar.”

Ini jelas bukan pertama kalinya keraguan muncul. Pertanyaan tentang pendapatan akhir atau potensi chatbot AI dan alat lainnya telah menjadi topik umum dalam laporan pendapatan perusahaan teknologi mana pun.

Keuntungan besar yang diperoleh Microsoft dan Nvidia adalah bagian dari apa yang oleh para analis Goldman Sachs disebut sebagai tahap investasi AI “menjual sekop dan beliung”: menyediakan semikonduktor yang dibutuhkan untuk AI,komputasi awan dan perusahaan energi. Perlu dicatat bahwa pertumbuhan yang dibawa oleh AI ke vendor cloud terkemuka seperti Google, Microsoft, dan Amazon mulai melambat.

Jim Covillo, kepala penelitian ekuitas global di Goldman Sachs, merasa skeptis bahwa biaya AI akan turun cukup besar untuk membuktikan nilainya. “Untuk membenarkan biaya-biaya ini, teknologi harus mampu memecahkan masalah yang kompleks.”

Goldman Sachs juga berbicara dengan ekonom MIT Daron Acemoglu, yang percaya bahwa teknologi ini masih jauh dari siap untuk digunakan pada arus utama. “Mengingat fokus dan arsitektur teknologi AI generatif saat ini, perubahan yang benar-benar transformatif ini tidak akan terjadi dalam waktu dekat, dan mungkin tidak akan terjadi dalam 10 tahun ke depan, atau bahkan tidak terjadi sama sekali.”

Analis Barclays menggambarkan pemikiran para pendukung AI sebagai logika “selama kita mengembangkan teknologi AI, pengguna dan keuntungan secara alami akan mengikuti” dan menunjukkan bahwa perkiraan belanja modal saat ini cukup untuk mendukung 12.000 produk AI skala ChatGPT pada tahun 2026. Mengingat jumlah investasinya, para analis mengatakan industri ini mungkin sedang menuju ke arah “pembangunan berlebihan” seperti keruntuhan telekomunikasi setelah gelembung dot-com, dan “mungkin ada periode koreksi untuk investasi AI tahun depan.”

Mitra Sequoia Capital, David Kahn, juga mencatat bahwa perjalanan AI masih panjang, dan memperingatkan investor untuk tetap “tenang” di tengah “kegilaan spekulatif.” “Kita perlu memastikan untuk tidak mempercayai ilusi yang kini menyebar dari Silicon Valley ke seluruh negeri dan seluruh dunia,” tulis Kahn. “Ilusinya adalah AGI akan tiba besok dan kita semua perlu menimbun satu-satunya sumber daya yang berharga – GPU. Faktanya, jalan ke depan masih panjang.”

Kecerdasan buatan akan mengubah segalanya dalam bisnis selamanya. Hal ini telah menjadi mantra dalam bisnis dan dunia akademis, dan AI telah menjadi istilah sehari-hari. Namun hal ini dicapai dengan penuh liku-liku, dan sejak tahun 1950-an, AI telah mengalami beberapa musim dingin, dan minat terhadap AI berkurang karena kegagalan dalam memenuhi harapan. Yang mendasari naik turunnya hal ini adalah hubungan kompleks antara ekspektasi terhadap teknologi dan kenyataan. Melihat kembali proses pengembangan ini dapat memberi kita perspektif historis untuk memahami kegilaan AI generatif saat ini - tampaknya ada pola di sini, yaitu optimisme terhadap teknologi AI sering kali diikuti oleh periode frustrasi dan periode kemunduran. Investasi AI. Untuk menggunakan kata yang suka digunakan orang, ini adalah musim dingin AI.

Kecerdasan buatan mungkin masih terjebak di era dial-up. Internet tidak benar-benar menyadari potensinya sampai Internet dial-up secara bertahap menghilang. Demikian pula, suatu hari kita akan memiliki bentuk kecerdasan buatan baru yang menjadikan ChatGPT saat ini terlihat seperti portal pada tahun 1998. Situs web ini juga sudah ketinggalan zaman, Anda mungkin tidak dapat mengharapkannya terjadi dalam satu atau dua tahun ke depan.