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Recentemente, o desenvolvimento do campo de IA apresentou um cenário contraditório: na superfície, cem flores desabrocham, mas na verdade há uma fraqueza oculta. O campo da inteligência artificial parece ter entrado em um nó sutil. Muitos gigantes da tecnologia e startups lançaram seus próprios produtos de IA, mas não conseguem esconder o dilema da homogeneidade.

A controvérsia do Character.ai é um exemplo disso. Como produto estrela da IA, o volume de solicitações de inferência do Character.ai durante seu período de pico atingiu um quinto do tráfego de pesquisa do Google. Cinco Character.ai equivale a um Google? No entanto, a situação real não é otimista. De acordo com um relatório da The Information, Character.ai tem menos de 100.000 assinantes. Recentemente, tem trabalhado arduamente para reduzir custos. Devido a dificuldades de financiamento, Character.ai está considerando vender.

A maioria dos produtos sociais de IA são limitados a funções de bate-papo e role-playing. Os usuários pesados ​​consomem uma grande quantidade de recursos de raciocínio, enquanto os usuários leves têm baixa retenção e as perspectivas de comercialização são preocupantes. Por exemplo, a receita anual da Character.ai no ano passado foi apenas preocupante. 1520 Dez mil dólares americanos.

A situação de Character.ai não é um caso isolado. Olhando para toda a indústria de IA, desde gigantes da tecnologia até empresas iniciantes, parece que eles caíram em um dilema "esculpido", concentrando-se demais no empilhamento de funções superficiais. a inovação revolucionária deu lugar à homogeneidade.

Na WWDC24, a Apple lançou o Apple Intelligence, um novo sistema de IA pessoal para iPhones e outros dispositivos. Ela tentou compensar seu atraso no layout da IA, redefinindo a "IA", no entanto, além de sua ênfase consistente na proteção da privacidade. a exibição da função era sem brilho e integrada.Bate-papoGPTFunção para realizar o reconhecimento de notificações importantes para o contexto do usuário, processamento de texto com IA, geração de imagens e textos, Siri detectando conteúdo da tela e realizando tarefas simples em nome do usuário.

A Apple Intelligence não está imune a “futuros”. Ela começou os testes há poucos dias. O lançamento oficial do primeiro lote de funções pode precisar ser adiado para o iOS 18.1 em outubro, mas são apenas funções básicas. Recursos como o uso de dados do dispositivo para responder perguntas e entender o que está na tela do usuário ainda serão necessários até a primavera de 2025.

O que é ainda mais lamentável é que o Apple Intelligence só oferece suporte a iPhones equipados com chip A17 Pro ou mais recente, o que significa que a maioria dos usuários de iPhone não consegue experimentá-lo.

A Microsoft está tentando inovar nos PCs e lançou no dia 20 de maio o Copilot+ PC, que inclui a ferramenta de inteligência artificial Recall, que faz regularmente capturas de tela para criar registros de atividades para que os usuários possam pesquisar suas operações anteriores.

Na verdade, antes do Recall, um aplicativo semelhante, o Rewind, estava online há mais de um ano e recebia investimentos de Sam Altman, a16z, etc. Em essência, o Recall não traz nenhuma inovação, apenas copiou o Rewind. Embora a Microsoft tenha grandes esperanças no Recall, ele recebeu críticas negativas. Muitos usuários acreditam que há enormes riscos de privacidade. Alguns hackers até mostraram como extrair todas as informações do banco de dados principal do Recall. A Microsoft arquivou o lançamento do Recall devido a questões de segurança.

A OpenAI, como locomotiva, também começou a não poupar esforços para “esculpir”. O tempo de lançamento de seu modelo de geração de vídeo AI de alto perfil, Sora, está pendente. As autoridades explicaram que ainda há muito trabalho de segurança a ser feito, mas nenhum cronograma claro foi fornecido.

Também decepcionante é o chamado "Ela se torna realidade"GPT-4o Modo de voz, este produto foi descrito por muitos como um pequeno produto inovador construído com base nas funções existentes. Foi originalmente programado para ser lançado em maio, mas foi adiado repetidamente. pequeno grupo de pessoas para experimentar. Manter as expectativas de todos. Mesmo o recém-lançado SearchGPT não consegue esconder seu atributo “futuro”: não apenas o mecanismo de teste interno é uma caixa preta, mas até mesmo a demonstração contém erros de baixo nível.

Na opinião de alguns internautas, em vez de focar em avanços tecnológicos substanciais,IA aberta Ele parece estar mais interessado em criar pontos críticos para a opinião pública. Uma série de operações destinadas aos lançamentos de "pontos quentes" do Google são de fato bastante atraentes. Altman faz grande uso das mídias sociais para influenciar a opinião pública e criar impulso para seus próprios produtos. No entanto, belos PPTs e conferências de imprensa animadas não conseguem esconder a realidade. de iteração lenta dos recursos do modelo.

Quando o GPT-5 foi lançado tornou-se completamente um mistério. O mercado previu que o GPT-5 pode ser lançado no final de 2023 ou no verão de 2024. O CTO da OpenAI, Mira Murati, disse que o lançamento está previsto para o final de 2025 ou início de 2026, enquanto Sam Altman enfatizou que há atualmente não há cronograma de lançamento fixo.

O lançamento do modelo de pequeno parâmetro GPT-4o mini basicamente explica tudo. OpenAI também vai desafiar a todos.

Embora as empresas líderes estejam em apuros, as equipas empreendedoras também não estão imunes. À medida que passa a janela de investimento para “modelo como produto”. Os fabricantes enfrentam uma enorme pressão para rentabilizar e precisam urgentemente de encontrar cenários de implementação. A pesquisa de IA parece ter se tornado outro caminho que os desenvolvedores estão correndo atrás de chatbots e produtos semelhantes ao Character.ai, tornando-se um novo ponto de acesso.

A pesquisa de IA é considerada uma importante direção de implementação para aplicações de grandes modelos, e muitas empresas e desenvolvedores no país e no exterior fizeram acordos, na esperança de obter uma participação nesta tendência. No entanto, a actual tendência de desenvolvimento parece incapaz de escapar ao dilema do “esculpido”, e todos parecem estar a reinventar a mesma roda.

Os produtos de pesquisa de IA lançados por muitos players são semelhantes e carecem de diferenças e inovações substanciais. Embora existam pequenas diferenças nos nomes das funções. Mas as funções principais são quase as mesmas, o que na verdade reflete que o desenvolvimento atual de grandes modelos encontrou um gargalo.

Os plug-ins de navegador também se tornaram objeto de competição entre diversas empresas devido às suas características leves e de baixo limite.lado escuro da LuadeKimi Os plug-ins de navegador enfatizam a "pesquisa leve e pequena", e o plug-in de navegador Doubao da Byte também está iterando rapidamente novos recursos. Plug-ins de IA produzidos por vários desenvolvedores também estão surgindo indefinidamente.

Superficialmente, esses plug-ins são diversos e têm funções diferentes. Alguns centram-se na geração de conteúdos, alguns na agregação de informação e outros ainda na melhoria da produtividade. Mas se você olhar de perto, descobrirá que a maioria deles está fazendo um trabalho de "escultura". Muitos plug-ins são apenas um simples encapsulamento de funções de IA existentes ou chamadas superficiais para APIs de grandes modelos, com poucos aplicativos verdadeiramente inovadores.

Todo mundo quer obter tráfego de usuários. No entanto, esta abordagem assemelha-se mais a uma medida provisória e não resolve fundamentalmente o problema da comercialização. O número de usuários de navegadores de PC é relativamente escasso em comparação com navegadores móveis. Essa realidade por si só limita a base potencial de usuários de plug-ins. Confirma mais uma vez o dilema “esculpido” em que a actual indústria da IA ​​está presa, fazendo pequenas melhorias e optimizações e concorrência homogénea dentro do quadro tecnológico existente.

Olhando para trás, para a onda anteriorVisão Computacional (CV) Observando os altos e baixos das empresas de IA que começaram com tecnologia, descobrimos que elas realmente não saíram do dilema “esculpido”. Embora tenham sido feitos progressos significativos na tecnologia, a fragmentação da cena e a fraca comercialização ainda são as principais razões do seu lento sucesso. Estas empresas permanecem frequentemente na fase de fornecedor de tecnologia e têm dificuldade em garantir uma posição de mercado a longo prazo. Ao mesmo tempo, também têm de travar guerras de preços com gigantes tecnológicos para competir por quotas de mercado.

Hoje, grandes modelos linguísticos parecem estar repetindo esta história.EmboraGPTEmbora os modelos tenham feito avanços tecnológicos, as aplicações comerciais que possam verdadeiramente criar valor sustentado ainda são escassas e a melhoria das capacidades dos modelos parece ter entrado num estado de estagnação.

O sistema geral de avaliação da capacidade de inteligência artificial de cinco níveis proposto pela OpenAI fornece um caminho de desenvolvimento para a indústria. Quando a IA atingir o segundo estágio (nível 'raciocinador'), poderá ter condições de se tornar popular em larga escala no mercado consumidor. Isto significa que as grandes empresas modelo precisam de melhorar continuamente as capacidades gerais de generalização da IA ​​para realmente romperem os gargalos da comercialização e da produção. Mas antes que isso aconteça, a OpenAI poderá precisar de angariar dezenas de milhares de milhões de dólares para cobrir os seus custos.

Diferentemente das empresas de CV, algumas grandes empresas modelo começaram a lançar aplicações do lado C na tentativa de se aproximarem do ponto de ajuste do produto ao mercado (PMF). Esta estratégia pode ajudá-los a evitar a armadilha de depender apenas do mercado não padronizado do lado B. No entanto, se você apenas empacotar os recursos de IA existentes em produtos de nível de consumo, sem realmente romper com os recursos de raciocínio do modelo, melhorando a integração do conhecimento entre domínios, a experiência interativa, etc., você logo cairá na homogeneidade.

As empresas ainda estão a investir fortemente na construção de infra-estruturas, como centros de dados, para se prepararem para a revolução da IA, mas mesmo Wall Street está a começar a repensar o seu tom, passando de um apoio entusiástico para um apoio mais cauteloso.

A entrada da IA ​​na fase de escultura significa a recorrência da bolha da Internet? Uma série de relatórios de pesquisa recentes jogaram água fria na mania da IA, alertando que a tecnologia generativa de IA ainda enfrenta um longo e questionável caminho de desenvolvimento.

Quando a Goldman Sachs diz: “Talvez isto seja apenas uma bolha”, sabemos que a indústria está em sérios apuros. Em um artigo intitulado “IA generativa: muito investimento, muito pouco benefício?” No relatório (Gen AI: demasiados gastos, poucos benefícios?), os analistas da Goldman Sachs discutiram se a IA pode resolver os problemas complexos que lhe foram atribuídos e expressaram dúvidas sobre a sua “aplicação assassina” ainda não identificada.

Um relatório de pesquisa do Barclays tem um título mais vívido, “Despesas de capital em IA na nuvem: medo de perder ou campo dos sonhos?” ”(Cloud AI Capex: FOMO ou Field-Of-Dreams?), o relatório apontou se o investimento em data centers está criando uma bolha que pode ser semelhante ao colapso das telecomunicações após a bolha da Internet na década de 1990, e os analistas concluíram que é inclinando-se para FOMO.

David Kahn, sócio da Sequoia Capital, questionou recentemente se a tecnologia pode recuperar enormes investimentos em data centers como “a questão de US$ 600 bilhões da IA”.

Obviamente, esta não é a primeira vez que dúvidas são levantadas. Perguntas sobre a receita final ou o potencial dos chatbots de IA e outras ferramentas tornaram-se um tópico comum nas teleconferências de resultados de qualquer empresa de tecnologia.

Os enormes ganhos da Microsoft e da Nvidia pertencem ao que os analistas da Goldman Sachs chamam de estágio de “venda de pás e picaretas” do investimento em IA: fornecer os semicondutores necessários para a IA,computação em nuvem e empresas de energia. É importante notar que o crescimento trazido pela IA aos principais fornecedores de nuvem, como Google, Microsoft e Amazon, começou a desacelerar.

Jim Covillo, chefe de pesquisa de ações globais da Goldman Sachs, está cético quanto à possibilidade de o custo da IA ​​cair o suficiente para provar o seu valor. “Para justificar estes custos, a tecnologia deve ser capaz de resolver problemas complexos.”

A Goldman Sachs também conversou com o economista do MIT, Daron Acemoglu, que acredita que a tecnologia ainda está longe de estar pronta para o mainstream. “Dado o foco e a arquitetura das atuais tecnologias generativas de IA, essas mudanças verdadeiramente transformadoras não acontecerão tão cedo, e provavelmente não acontecerão nos próximos 10 anos, se é que acontecerão.”

Os analistas do Barclays descreveram o pensamento dos proponentes da IA ​​como a lógica de "enquanto desenvolvermos tecnologia de IA, os usuários e os lucros seguirão naturalmente" e apontaram que as atuais previsões de despesas de capital são suficientes para suportar 12.000 produtos de IA em escala ChatGPT até 2026. Dada a quantidade de investimento, os analistas dizem que a indústria pode estar caminhando para uma “construção excessiva”, semelhante ao colapso das telecomunicações após a bolha das pontocom, e “pode haver um período de correção para o investimento em IA no próximo ano”.

O sócio da Sequoia Capital, David Kahn, também observou que a IA ainda tem um longo caminho a percorrer, alertando os investidores para permanecerem “calmos” em meio à “mania especulativa”. “Precisamos ter certeza de não acreditar na ilusão que agora está se espalhando do Vale do Silício por todo o país e pelo mundo”, escreveu Kahn. "A ilusão é que a AGI chegará amanhã e todos nós precisaremos acumular o único recurso valioso - GPUs. Na verdade, o caminho a seguir será longo."

A inteligência artificial mudará tudo nos negócios para sempre. Isso se tornou um mantra nos negócios e na academia, e a IA se tornou um termo familiar. Mas isso foi alcançado em reviravoltas e, desde a década de 1950, a IA passou por vários invernos, com o interesse na IA diminuindo devido ao fracasso em corresponder às expectativas. Subjacente a estes altos e baixos está a complexa relação entre as expectativas em relação à tecnologia e a realidade. Olhar para trás, para estes processos de desenvolvimento, pode fornecer-nos uma perspectiva histórica para compreender a actual mania da IA ​​generativa - parece haver aqui um padrão, isto é, o optimismo sobre a tecnologia da IA ​​é frequentemente seguido por um período de frustração e um período de declínio na Investimento em IA. Para usar uma palavra que as pessoas gostam de usar, é um inverno de IA.

A inteligência artificial ainda pode estar presa na era dial-up. A Internet não percebeu verdadeiramente o seu potencial até que a Internet dial-up desapareceu gradualmente. Da mesma forma, um dia teremos uma nova forma de inteligência artificial que fará com que o ChatGPT de hoje se pareça com o portal. em 1998. O site está igualmente desatualizado, você provavelmente não pode esperar que isso aconteça nos próximos um ou dois anos.