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Recientemente, el desarrollo del campo de la IA ha presentado una escena contradictoria: en la superficie, florecen cien flores, pero en realidad hay una debilidad oculta. El campo de la inteligencia artificial parece haber entrado en un nodo sutil. Muchos gigantes tecnológicos y nuevas empresas han lanzado sus propios productos de inteligencia artificial, pero no pueden ocultar el dilema de la homogeneidad.

La controversia de Character.ai es un ejemplo de ello. Como producto estrella de la IA, el volumen de solicitudes de inferencia de Character.ai durante su período pico ha alcanzado una quinta parte del tráfico de búsqueda de Google. ¿Cinco Character.ai equivalen a un Google? Sin embargo, la situación real no es optimista. Según un informe de The Information, Character.ai tiene menos de 100.000 suscriptores. Recientemente ha estado trabajando arduamente para reducir costos. Debido a dificultades financieras, Character.ai está considerando vender.

La mayoría de los productos sociales de IA se limitan a funciones de chat y juegos de rol. Los usuarios intensivos consumen una gran cantidad de recursos de razonamiento, mientras que los usuarios ligeros tienen poca retención y las perspectivas de comercialización son preocupantes. Por ejemplo, los ingresos anuales de Character.ai el año pasado fueron solo. 1520 Diez mil dólares estadounidenses.

La situación de Character.ai no es un caso aislado. Al observar toda la industria de la inteligencia artificial, desde los gigantes tecnológicos hasta las empresas de nueva creación, parece que han caído en un dilema "eliminado", centrándose demasiado en el apilamiento de funciones superficiales. No se pueden lograr avances en la parte inferior. La innovación revolucionaria ha dado paso a la homogeneidad.

En la WWDC24, Apple lanzó Apple Intelligence, un nuevo sistema de inteligencia artificial personal para iPhones y otros dispositivos. Sin embargo, intentó compensar su retraso en el diseño de la inteligencia artificial redefiniendo la "IA", además de su énfasis constante en la protección de la privacidad. La pantalla de funciones era mediocre, integrada.ChatGPTFunción para realizar el reconocimiento de notificaciones importantes para el contexto del usuario, procesamiento de texto AI, generación de imágenes y texto, Siri detecta el contenido de la pantalla y realiza tareas simples en nombre del usuario.

Apple Intelligence no es inmune al "futuro". Recién comenzó a probar hace unos días. Es posible que sea necesario posponer el lanzamiento oficial del primer lote de funciones a iOS 18.1 en octubre, pero se trata solo de funciones básicas. Funciones como el uso de datos del dispositivo para responder preguntas y comprender lo que hay en la pantalla de un usuario seguirán siendo necesarias hasta la primavera de 2025.

Lo que es aún más lamentable es que Apple Intelligence solo admite iPhones equipados con chips A17 Pro o más nuevos, lo que significa que la mayoría de los usuarios de iPhone no pueden experimentarlo.

Microsoft está tratando de innovar en las PC y lanzó Copilot+ PC el 20 de mayo, que incluye la herramienta de inteligencia artificial Recall, que toma capturas de pantalla periódicamente para crear registros de actividad para que los usuarios puedan buscar sus operaciones anteriores.

De hecho, antes de Recall, una aplicación similar, Rewind, había estado en línea durante más de un año y había recibido inversiones de Sam Altman, a16z, etc. En esencia, Recall no tiene ninguna innovación, solo copia Rewind. Aunque Microsoft tiene grandes esperanzas en Recall, ha recibido críticas negativas. Muchos usuarios creen que existen enormes riesgos para la privacidad. Algunos piratas informáticos incluso mostraron cómo extraer toda la información de la base de datos principal de Recall. Microsoft ha archivado el lanzamiento de Recall debido a preocupaciones de seguridad.

OpenAI, como locomotora, también ha comenzado a no escatimar esfuerzos en el "tallado". El tiempo de lanzamiento de su tan esperado modelo de generación de video AI, Sora, está pendiente. Los funcionarios explicaron que todavía queda mucho trabajo de seguridad por hacer, pero no se ha dado un calendario claro.

También es decepcionante el llamado "Ella se hace realidad".GPT-4o Modo de voz, este producto ha sido descrito por muchos como un pequeño producto innovador construido sobre funciones existentes. Su lanzamiento estaba previsto originalmente para mayo, pero se retrasó una y otra vez. Solo se utilizó de vez en cuando durante un tiempo. grupo de personas para probar. Mantener las expectativas de todos. Incluso el recién lanzado SearchGPT no puede ocultar su atributo "futuro": no sólo el mecanismo de prueba interno es una caja negra, sino que incluso la demostración tiene errores de bajo nivel.

En opinión de algunos internautas, en lugar de centrarse en avances tecnológicos sustanciales,IA abierta Parece estar más interesado en crear puntos calientes para la opinión pública. Una serie de operaciones dirigidas a los lanzamientos de los "puntos calientes" de Google son realmente llamativas. Altman hace un gran uso de las redes sociales para influir en la opinión pública y generar impulso para sus propios productos. Sin embargo, los hermosos PPT y las animadas conferencias de prensa no pueden ocultar la realidad. de iteración lenta de las capacidades del modelo.

Cuando se lanzó GPT-5 se ha convertido en un completo misterio. El mercado ha pronosticado que GPT-5 podría lanzarse a finales de 2023 o el verano de 2024. La CTO de OpenAI, Mira Murati, dijo que se espera que se lance a finales de 2025 o principios de 2026, mientras que Sam Altman ha enfatizado que hay Actualmente no hay un calendario de lanzamiento fijo.

El lanzamiento del modelo de parámetros pequeños GPT-4o mini básicamente lo explica todo. OpenAI también desafiará a todos.

Si bien las empresas líderes están atrapadas en el dilema de "resolver los problemas", los equipos empresariales tampoco son inmunes. A medida que pasa la ventana de inversión para el “modelo como producto”. Los fabricantes se enfrentan a una enorme presión para monetizar y necesitan urgentemente encontrar escenarios de implementación. La búsqueda de IA parece haberse convertido en otra vía en la que los desarrolladores se apresuran a tomar después de los chatbots y productos similares a Character.ai, convirtiéndose en un nuevo punto de acceso.

La búsqueda de IA se considera una dirección de implementación importante para aplicaciones de modelos grandes, y muchas empresas y desarrolladores nacionales y extranjeros han hecho arreglos con la esperanza de participar en esta tendencia. Sin embargo, la actual tendencia de desarrollo parece no poder escapar del dilema del "excavado", y todo el mundo parece estar reinventando la misma rueda.

Los productos de búsqueda de IA lanzados por muchos actores son similares y carecen de diferencias e innovaciones sustanciales. Aunque existen ligeras diferencias en los nombres de las funciones. Pero las funciones principales son casi las mismas, lo que en realidad refleja que el desarrollo actual de modelos grandes ha encontrado un cuello de botella.

Los complementos de navegador también se han convertido en objeto de competencia entre varias empresas debido a sus características de peso ligero y bajo umbral.lado oscuro de la lunadeKimi Los complementos del navegador enfatizan la "búsqueda pequeña y liviana", y el complemento del navegador Doubao de Byte también está iterando rápidamente nuevas funciones. También hay un sinfín de complementos de IA producidos por varios desarrolladores.

A primera vista, estos complementos son diversos y tienen diferentes funciones. Algunos se centran en la generación de contenido, otros en la agregación de información y otros en mejorar la productividad. Pero si miras de cerca, encontrarás que la mayoría de ellos están haciendo trabajos de "tallado". Muchos complementos son simplemente encapsulaciones de funciones de IA existentes, o llamadas superficiales a API de modelos grandes, con pocas aplicaciones verdaderamente innovadoras.

Todo el mundo quiere conseguir tráfico de usuarios. Sin embargo, este enfoque es más bien una medida provisional y no resuelve fundamentalmente el problema de la comercialización. El número de usuarios de navegadores de PC es relativamente escaso en comparación con los navegadores móviles. Esta realidad en sí misma limita la base potencial de usuarios de complementos. Esto confirma una vez más el dilema "tallado" en el que está atrapada la actual industria de la IA, con pequeñas mejoras y optimizaciones y una competencia homogénea dentro del marco tecnológico existente.

Una mirada retrospectiva a la ola anteriorVisión por computadora (CV) Al observar los altibajos de las empresas de IA que comenzaron con la tecnología, descubrimos que en realidad no han salido del dilema "tallado". Aunque se han logrado avances significativos en tecnología, la fragmentación de la escena y la mala comercialización siguen siendo las principales razones de su lento éxito. Estas empresas a menudo permanecen en la etapa de proveedores de tecnología y les resulta difícil asegurar una posición en el mercado a largo plazo. Al mismo tiempo, también tienen que librar guerras de precios con los gigantes de la tecnología para competir por la participación en el mercado.

Hoy en día, los grandes modelos lingüísticos parecen estar repitiendo esta historia.A pesar deGPTAunque los modelos han logrado avances tecnológicos, las aplicaciones comerciales que realmente puedan crear valor sostenido aún son escasas y la mejora de las capacidades del modelo parece haber entrado en un estado de estancamiento.

El sistema de evaluación de capacidad de inteligencia artificial general de cinco niveles propuesto por OpenAI proporciona un camino de desarrollo para la industria. Cuando la IA alcance la segunda etapa (nivel de 'razonador'), puede tener las condiciones para volverse popular a gran escala en el mercado de consumo. Esto significa que las grandes empresas modelo necesitan mejorar continuamente las capacidades generales de generalización de la IA para superar realmente los cuellos de botella de la comercialización y la productización. Pero antes de que eso suceda, es posible que OpenAI necesite recaudar decenas de miles de millones de dólares para cubrir sus costos.

A diferencia de las empresas de CV, algunas grandes empresas modelo han comenzado a lanzar aplicaciones del lado C en un intento de acercarse al punto de ajuste del mercado de productos (PMF). Esta estrategia puede ayudarles a evitar la trampa de depender únicamente del mercado no estandarizado del lado B. Sin embargo, si simplemente empaqueta las capacidades de IA existentes en productos de consumo sin romper realmente las capacidades de razonamiento del modelo, mejorar la integración del conocimiento entre dominios, la experiencia interactiva, etc., pronto caerá en la homogeneidad.

Las empresas todavía están invirtiendo mucho en la construcción de infraestructuras como centros de datos para prepararse para la revolución de la IA, pero incluso Wall Street está empezando a repensar su tono, pasando de un apoyo entusiasta a un apoyo más cauteloso.

¿La entrada de la IA en la etapa de tallado significa la recurrencia de la burbuja de Internet? Una serie de informes de investigación recientes han arrojado un jarro de agua fría sobre la moda de la IA, advirtiendo que la tecnología de IA generativa aún enfrenta un camino de desarrollo largo y cuestionable.

Cuando Goldman Sachs dice: "Tal vez esto sea sólo una burbuja", sabes que la industria está en verdaderos problemas. En un artículo titulado "IA generativa: ¿Demasiada inversión, muy poca ganancia?" En el informe (Gen AI: ¿demasiado gasto, muy poco beneficio?), los analistas de Goldman Sachs discutieron si la IA puede resolver los complejos problemas que se le han asignado y expresaron dudas sobre su "aplicación asesina" aún no identificada.

Un informe de investigación de Barclays tiene un título más vívido: "Gasto de capital en IA en la nube: ¿Miedo a perderse algo o el campo de los sueños?" ” (Cloud AI Capex: ¿FOMO o Field-Of-Dreams?), el informe señaló si la inversión en centros de datos está creando una burbuja que puede ser similar al colapso de las telecomunicaciones después de la burbuja de Internet en la década de 1990, y los analistas concluyeron que es inclinándose hacia FOMO.

David Kahn, socio de Sequoia Capital, calificó recientemente si la tecnología puede recuperar enormes inversiones en centros de datos como “la pregunta de los 600 mil millones de dólares de la IA”.

Obviamente no es la primera vez que surgen dudas. Las preguntas sobre los ingresos finales o el potencial de los chatbots de IA y otras herramientas se han convertido en un tema común en la convocatoria de resultados de cualquier empresa de tecnología.

Las enormes ganancias de Microsoft y Nvidia pertenecen a lo que los analistas de Goldman Sachs llaman la etapa de "venta de palas y picos" de la inversión en IA: proporcionar los semiconductores necesarios para la IA.computación en la nube y empresas de energía. Vale la pena señalar que el crecimiento aportado por la IA a los principales proveedores de nube como Google, Microsoft y Amazon ha comenzado a desacelerarse.

Jim Covillo, jefe de investigación de acciones globales de Goldman Sachs, se muestra escéptico de que el costo de la IA caiga lo suficiente como para demostrar su valor. "Para justificar estos costos, la tecnología debe ser capaz de resolver problemas complejos".

Goldman Sachs también habló con el economista del MIT Daron Acemoglu, quien cree que la tecnología aún está lejos de estar lista para ser popularizada. "Dado el enfoque y la arquitectura de las tecnologías de IA generativa actuales, estos cambios verdaderamente transformadores no ocurrirán pronto, y probablemente no dentro de los próximos 10 años, en todo caso".

Los analistas de Barclays describieron el pensamiento de los defensores de la IA como la lógica de "mientras desarrollemos tecnología de IA, los usuarios y las ganancias seguirán naturalmente" y señalaron que las previsiones actuales de gasto de capital son suficientes para respaldar 12.000 productos de IA a escala ChatGPT para 2026. Dada la cantidad de inversión, los analistas dijeron que la industria puede estar encaminándose hacia una "sobreconstrucción" similar al colapso de las telecomunicaciones después de la burbuja de las puntocom, y "puede haber un período de corrección para la inversión en IA el próximo año".

El socio de Sequoia Capital, David Kahn, también señaló que la IA todavía tiene un largo camino por recorrer y advirtió a los inversores que mantengan la "calma" en medio de la "manía especulativa". "Necesitamos asegurarnos de no creer en la ilusión que ahora se está extendiendo desde Silicon Valley por todo el país y el mundo", escribió Kahn. "La ilusión es que AGI llegará mañana y todos necesitamos acaparar el único recurso valioso: las GPU. De hecho, el camino por recorrer será largo".

La inteligencia artificial cambiará todo en los negocios para siempre. Esto se ha convertido en un mantra en los negocios y en el mundo académico, y la IA se ha convertido en un término familiar. Pero esto se logró con giros y vueltas, y desde la década de 1950, la IA ha experimentado varios inviernos, y el interés en la IA ha disminuido debido a que no estuvo a la altura de las expectativas. Detrás de estos altibajos está la compleja relación entre las expectativas de la tecnología y la realidad. Mirar retrospectivamente estos procesos de desarrollo puede proporcionarnos una perspectiva histórica para comprender la moda actual de la IA generativa: parece haber un patrón aquí, es decir, el optimismo sobre la tecnología de la IA suele ir seguido de un período de frustración y un período de declive en Inversión en IA. Para usar una palabra que a la gente le gusta usar, es un invierno en IA.

Es posible que la inteligencia artificial todavía esté estancada en la era del acceso telefónico. Internet no se dio cuenta de su potencial hasta que el acceso telefónico a Internet desapareció gradualmente. Del mismo modo, algún día tendremos una nueva forma de inteligencia artificial que hará que el ChatGPT de hoy se parezca al portal. en 1998. El sitio web está igualmente desactualizado, pero probablemente no pueda contar con que esto suceda en el próximo año o dos.