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Recentemente, lo sviluppo del campo dell’intelligenza artificiale ha presentato uno scenario contraddittorio: in superficie sbocciano un centinaio di fiori, ma in realtà si nasconde un punto debole. Il campo dell’intelligenza artificiale sembra essere entrato in un nodo sottile. Molti giganti della tecnologia e startup hanno lanciato i propri prodotti di intelligenza artificiale, ma non riescono a nascondere il dilemma dell’omogeneità.

La controversia su Character.ai è un esempio calzante. Essendo un prodotto di punta dell'intelligenza artificiale, il volume delle richieste di inferenza di Character.ai durante il suo periodo di picco ha raggiunto un quinto del traffico di ricerca di Google. Cinque Character.ai equivalgono a un Google? Tuttavia, la situazione reale non è ottimistica. Secondo un rapporto di The Information, Character.ai ha meno di 100.000 abbonati. Recentemente ha lavorato duramente per ridurre i costi. A causa delle difficoltà finanziarie, Character.ai sta valutando la vendita.

La maggior parte dei prodotti social basati sull'intelligenza artificiale si limitano alle funzioni di chat e di gioco di ruolo. Gli utenti pesanti consumano una grande quantità di risorse di ragionamento, mentre gli utenti leggeri hanno una scarsa fidelizzazione e le prospettive di commercializzazione sono preoccupanti. Ad esempio, le entrate dell'intero anno di Character.ai l'anno scorso sono state solo 1520 Diecimila dollari USA.

La situazione difficile di Character.ai non è un caso isolato. Osservando l’intero settore dell’intelligenza artificiale, dai giganti della tecnologia alle start-up, sembra che siano caduti in un dilemma “ritagliato”, concentrandosi troppo sull’accumulo di funzioni superficiali l'innovazione rivoluzionaria ha lasciato il posto alla messa a punto della funzione.

Alla WWDC24, Apple ha lanciato Apple Intelligence, un nuovo sistema di intelligenza artificiale personale per iPhone e altri dispositivi. Ha cercato di compensare il ritardo nel layout dell'intelligenza artificiale ridefinendo "AI". il display delle funzioni era poco brillante, integratoChatGPTFunzione per realizzare il riconoscimento di notifiche importanti per il contesto dell'utente, elaborazione del testo AI, generazione di immagini e testo, rilevamento del contenuto dello schermo da parte di Siri ed esecuzione di semplici attività per conto dell'utente.

Apple Intelligence non è immune ai "futuri": ha iniziato i test solo pochi giorni fa, forse bisognerà posticipare il lancio ufficiale del primo lotto di funzioni a iOS 18.1, ma si tratta solo di funzioni di base. Funzionalità come l'utilizzo dei dati lato dispositivo per rispondere a domande e comprendere cosa c'è sullo schermo di un utente saranno ancora necessarie fino alla primavera del 2025.

Ciò che è ancora più deplorevole è che Apple Intelligence supporta solo iPhone dotati di chip A17 Pro o più recente, il che significa che la maggior parte degli utenti iPhone non può sperimentarlo.

Microsoft sta cercando di innovare sui PC e ha lanciato Copilot+ PC il 20 maggio, che include lo strumento di intelligenza artificiale Recall, che acquisisce regolarmente screenshot per creare record di attività in modo che gli utenti possano cercare le loro operazioni precedenti.

Infatti, prima di Recall, un'applicazione simile, Rewind, era online da più di un anno e aveva ricevuto investimenti da Sam Altman, a16z, ecc. In sostanza, Recall non presenta alcuna innovazione, ma ha semplicemente copiato Rewind. Anche se Microsoft nutre grandi speranze per Recall, ha ricevuto recensioni negative. Molti utenti ritengono che vi siano enormi rischi per la privacy. Alcuni hacker hanno addirittura mostrato come estrarre tutte le informazioni dal database principale di Recall. Microsoft ha accantonato il rilascio di Recall a causa di problemi di sicurezza.

Anche OpenAI, come la locomotiva, ha iniziato a non risparmiare sforzi nel "carving". Il tempo di rilascio del suo modello di generazione video AI di alto profilo Sora è in sospeso. I funzionari hanno spiegato che c'è ancora molto lavoro da fare sulla sicurezza, ma non è stato fornito un calendario chiaro.

Deludente anche il cosiddetto "Her diviene realtà"GPT-4o Modalità vocale, questo prodotto è stato descritto da molti come un piccolo prodotto innovativo costruito su funzioni esistenti. Il rilascio era originariamente previsto per maggio, ma è stato ritardato più volte. Viene utilizzato solo di tanto in tanto piccolo gruppo di persone da provare. Mantenere le aspettative di tutti. Anche il SearchGPT appena lanciato non può nascondere il suo attributo "futuro": non solo il meccanismo di test interno è una scatola nera, ma anche la demo presenta errori di basso livello.

Secondo l’opinione di alcuni netizen, invece di concentrarsi su scoperte tecnologiche sostanziali,IA aperta Sembra essere più interessato a creare punti caldi per l’opinione pubblica. Una serie di operazioni mirate ai rilasci "hot spot" di Google sono davvero piuttosto accattivanti. Altman fa grande uso dei social media per influenzare l'opinione pubblica e creare slancio per i propri prodotti. Tuttavia, bellissimi PPT e vivaci conferenze stampa non possono nascondere la realtà di lenta iterazione delle capacità del modello.

Quando è stato lanciato GPT-5 è diventato completamente un mistero. Il mercato ha previsto che GPT-5 potrebbe essere rilasciato alla fine del 2023 o nell'estate del 2024. Mira Murati, CTO di OpenAI, ha affermato che dovrebbe essere lanciato alla fine del 2025 o all'inizio del 2026, mentre Sam Altman ha sottolineato che c'è attualmente non esiste un programma di rilascio fisso.

Il lancio del modello a parametri ridotti GPT-4o mini spiega sostanzialmente tutto. Anche OpenAI metterà alla prova tutti.

Anche se le aziende leader sono in difficoltà, anche i team imprenditoriali non sono immuni. Man mano che passa la finestra di investimento per il “modello come prodotto”. I produttori si trovano ad affrontare un’enorme pressione per monetizzare e hanno urgentemente bisogno di trovare scenari di implementazione. La ricerca basata sull'intelligenza artificiale sembra essere diventata un'altra pista su cui gli sviluppatori si stanno affrettando a correre dietro ai chatbot e ai prodotti simili a Character.ai, diventando un nuovo punto caldo.

La ricerca basata sull’intelligenza artificiale è considerata un’importante direzione di implementazione per applicazioni di modelli di grandi dimensioni e molte aziende e sviluppatori in patria e all’estero hanno preso accordi, sperando di ottenere una parte di questa tendenza. Tuttavia, l'attuale tendenza di sviluppo sembra non essere in grado di sfuggire al dilemma del "ritagliato", e tutti sembrano reinventare la stessa ruota.

I prodotti di ricerca AI lanciati da molti giocatori sono simili e mancano di differenze e innovazioni sostanziali. Sebbene ci siano lievi differenze nei nomi delle funzioni. Ma le funzioni principali sono quasi le stesse, il che riflette in realtà il fatto che l’attuale sviluppo di modelli di grandi dimensioni ha incontrato un collo di bottiglia.

Anche i plug-in del browser sono diventati oggetto di concorrenza tra varie aziende a causa della loro leggerezza e delle loro caratteristiche di soglia bassa.lato oscuro della lunaDiKimi I plug-in del browser enfatizzano la "ricerca leggera e piccola" e anche il plug-in del browser Doubao di Byte sta rapidamente iterando nuove funzionalità. Anche i plug-in AI prodotti da vari sviluppatori stanno emergendo all’infinito.

In superficie, questi plug-in sono diversi e hanno funzioni diverse. Alcuni si concentrano sulla generazione di contenuti, altri sull’aggregazione delle informazioni e altri ancora sul miglioramento della produttività. Ma se guardi da vicino, scoprirai che la maggior parte di loro sta svolgendo un lavoro di "carving". Molti plug-in sono solo semplici incapsulamenti di funzioni AI esistenti o chiamate superficiali a API di modelli di grandi dimensioni, con poche applicazioni veramente rivoluzionarie.

Tutti vogliono ottenere traffico di utenti. Tuttavia, questo approccio è più simile a una misura tampone e non risolve sostanzialmente il problema della commercializzazione. Il numero di utenti di browser per PC è relativamente scarso rispetto a quello di browser mobili. Questa realtà limita di per sé la potenziale base di utenti dei plug-in. Ciò conferma ancora una volta il dilemma “scolpito” in cui è intrappolata l’attuale industria dell’intelligenza artificiale, apportando piccoli miglioramenti e ottimizzazioni e una concorrenza omogenea all’interno del quadro tecnologico esistente.

Guardando indietro all'ondata precedenteVisione artificiale (CV) Osservando gli alti e bassi delle aziende di intelligenza artificiale che hanno iniziato con la tecnologia, abbiamo scoperto che non sono ancora uscite dal dilemma “scolpito”. Sebbene siano stati compiuti progressi significativi nella tecnologia, la frammentazione della scena e la scarsa commercializzazione sono ancora le ragioni principali del loro lento successo. Queste aziende spesso rimangono nella fase di fornitura di tecnologia e hanno difficoltà a garantire una posizione di mercato a lungo termine. Allo stesso tempo, devono anche combattere guerre sui prezzi con i giganti della tecnologia per competere per le quote di mercato.

Oggi, grandi modelli linguistici sembrano ripetere questa storia.SebbeneGPTSebbene i modelli abbiano fatto passi da gigante nella tecnologia, le applicazioni commerciali che possono davvero creare valore duraturo sono ancora scarse e il miglioramento delle capacità dei modelli sembra essere entrato in una fase stagnante.

Il sistema generale di valutazione delle capacità di intelligenza artificiale a cinque livelli proposto da OpenAI fornisce un percorso di sviluppo per il settore. Quando l'intelligenza artificiale raggiunge il secondo stadio (livello del "ragionatore"), potrebbe avere le condizioni per diventare popolare su larga scala nel mercato dei consumatori. Ciò significa che le grandi aziende modello devono migliorare continuamente le capacità generali di generalizzazione dell’intelligenza artificiale per superare davvero i colli di bottiglia della commercializzazione e della produttività. Ma prima che ciò accada, OpenAI potrebbe dover raccogliere decine di miliardi di dollari per coprire i suoi costi.

A differenza delle società di CV, alcune grandi aziende modello hanno iniziato a lanciare applicazioni C-side nel tentativo di avvicinarsi al punto di adattamento del mercato del prodotto (PMF). Questa strategia può aiutarli a evitare la trappola di fare affidamento esclusivamente sul mercato non standardizzato del lato B. Tuttavia, se si impacchettano semplicemente le capacità di intelligenza artificiale esistenti in prodotti di livello consumer senza realmente superare le capacità di ragionamento del modello, migliorando l’integrazione della conoscenza tra domini, l’esperienza interattiva, ecc., si cadrà presto nell’omogeneità.

Le aziende stanno ancora investendo molto nella costruzione di infrastrutture come i data center per prepararsi alla rivoluzione dell’intelligenza artificiale, ma anche Wall Street sta iniziando a riconsiderare il proprio tono, passando da un supporto entusiasta a un supporto più cauto.

L’ingresso dell’intelligenza artificiale nella fase di carving significa il ripetersi della bolla di Internet? Una serie di recenti rapporti di ricerca hanno gettato acqua fredda sulla mania dell’intelligenza artificiale, avvertendo che la tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa deve ancora affrontare un percorso di sviluppo lungo e discutibile.

Quando Goldman Sachs dice: "Forse questa è solo una bolla", sai che il settore è in grossi guai. In un articolo intitolato “Generative AI: Too Much Investment, Too Little Benefit?” Nel rapporto (Gen AI: too much spend, too little benefit?), gli analisti di Goldman Sachs hanno discusso se l’intelligenza artificiale possa risolvere i complessi problemi che le sono stati assegnati ed hanno espresso dubbi sulla sua “killer application” ancora non identificata.

Un rapporto di ricerca di Barclays ha un titolo più vivido, "Spese in conto capitale per l'intelligenza artificiale nel cloud: paura di perdere qualcosa o campo dei sogni?" " (Cloud AI Capex: FOMO o Field-Of-Dreams?), il rapporto ha sottolineato se gli investimenti nei data center stanno creando una bolla che potrebbe essere simile al crollo delle telecomunicazioni dopo la bolla di Internet negli anni '90, e gli analisti hanno concluso che è tendente alla FOMO.

David Kahn, partner di Sequoia Capital, ha recentemente definito se la tecnologia possa recuperare ingenti investimenti nei data center come “la domanda da 600 miliardi di dollari dell’intelligenza artificiale”.

Evidentemente non è la prima volta che vengono sollevati dubbi. Le domande sulle entrate finali o sul potenziale dei chatbot AI e di altri strumenti sono diventate un argomento comune nelle chiamate sugli utili di qualsiasi azienda tecnologica.

Gli enormi guadagni di Microsoft e Nvidia appartengono a quella che gli analisti di Goldman Sachs chiamano la fase "vendita di pale e picconi" degli investimenti nell'intelligenza artificiale: fornire i semiconduttori necessari per l'intelligenza artificiale,cloud computing e aziende energetiche. Vale la pena notare che la crescita portata dall’intelligenza artificiale ai principali fornitori di cloud come Google, Microsoft e Amazon ha iniziato a rallentare.

Jim Covillo, responsabile della ricerca azionaria globale presso Goldman Sachs, è scettico sul fatto che il costo dell’intelligenza artificiale diminuirà abbastanza da dimostrarne il valore. “Per giustificare questi costi, la tecnologia deve essere in grado di risolvere problemi complessi”.

Goldman Sachs ha parlato anche con l’economista del MIT Daron Acemoglu, il quale ritiene che la tecnologia sia ancora lontana dall’essere pronta per essere diffusa nel mainstream. “Considerando il focus e l’architettura delle odierne tecnologie di intelligenza artificiale generativa, questi cambiamenti veramente trasformativi non avverranno presto, e probabilmente non entro i prossimi 10 anni, se non del tutto”.

Gli analisti di Barclays hanno descritto il pensiero dei sostenitori dell'intelligenza artificiale come la logica "finché sviluppiamo la tecnologia AI, gli utenti e i profitti seguiranno naturalmente" e hanno sottolineato che le attuali previsioni di spesa in conto capitale sono sufficienti per supportare 12.000 prodotti AI su scala ChatGPT entro il 2026. Data la quantità di investimenti, gli analisti hanno affermato che il settore potrebbe dirigersi verso una “cementificazione” simile al collasso delle telecomunicazioni dopo la bolla delle dot-com, e “potrebbe esserci un periodo di correzione per gli investimenti nell’intelligenza artificiale il prossimo anno”.

Anche il partner di Sequoia Capital, David Kahn, ha osservato che l’intelligenza artificiale ha ancora molta strada da fare, avvertendo gli investitori di rimanere “calmi” in mezzo alla “mania speculativa”. “Dobbiamo assicurarci di non credere all’illusione che ora si sta diffondendo dalla Silicon Valley in tutto il paese e in tutto il mondo”, ha scritto Kahn. "L'illusione è che l'AGI arrivi domani e che tutti noi dobbiamo accumulare l'unica risorsa preziosa: le GPU. In effetti, la strada da percorrere sarà lunga."

L’intelligenza artificiale cambierà per sempre tutto nel mondo degli affari. Questo è diventato un mantra nel mondo degli affari e nel mondo accademico e l’intelligenza artificiale è diventata un termine familiare. Ma ciò è stato ottenuto attraverso colpi di scena e, a partire dagli anni ’50, l’IA ha attraversato diversi inverni, con l’interesse per l’IA in declino a causa del mancato rispetto delle aspettative. Alla base di questi alti e bassi c’è la complessa relazione tra aspettative nei confronti della tecnologia e realtà. Guardare indietro a questi processi di sviluppo può fornirci una prospettiva storica per comprendere l’attuale mania dell’intelligenza artificiale generativa: sembra esserci uno schema qui, ovvero l’ottimismo sulla tecnologia dell’intelligenza artificiale è spesso seguito da un periodo di frustrazione e da un periodo di declino della crescita. Investimento nell’intelligenza artificiale. Per usare una parola che alla gente piace usare, è un inverno nell’intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale potrebbe essere ancora bloccata nell'era del dial-up. Internet non ha realizzato veramente il suo potenziale fino alla graduale scomparsa di Internet dial-up. Allo stesso modo, un giorno avremo una nuova forma di intelligenza artificiale che farà assomigliare il ChatGPT di oggi al portale nel 1998. Il sito web è altrettanto obsoleto, probabilmente non puoi contare sul fatto che accada nel prossimo anno o due.