观点 / 刘润 主笔 / 尤安 责编 / 黄静
今天,我们重发一篇过往比较受欢迎的文章《2024,7大机会》,希望对你有所启发。
报告指出,生成式人工智能正在加速人形机器人的生长。技术、市场与政策一起发力,催生人形机器人进入量产时代, 比汽车更便宜。这意味着什么?机会。很多人的新机会。 《看DAO2024》在报告中提到了两件事。 第一,市场拥抱人形机器人。
人形机器人,不知疲倦,没有人口危机,长期来看,单位时间成本更低。今年,亚马逊在自己的物流仓库试用了人形机器人 Digit。Digit 计划于 2024 年量产。这样的机会,属于谁?能设计出强大的智能体系统的人,掌握机器人训练所需的数据的人......但归根结底,属于那些最早看到,并积极拥抱人形机器人的人。 第二,政府鼓励人形机 器人。
中国是世界上最大的机器人市场,国际机器人联合会(IFR)称,供应链企业不断在中国增加产能。2023年以来,中国各级政府已经开始引导创业者与投资者抓住机遇。从顶层设计、到产业基金、再到政策法规..... 新的赛道已经开启。 当AI有了“身体”,能帮的忙越来越多时,还会有什么机会? 2023年底,有一位老人,用一封年度公开信,回答了这个问题。 他叫比尔·盖茨。
AI助手
在过去的2023年,比尔·盖茨在一篇博文中预言了这么一个场景: “在不久的将来,任何上网的人都将能够拥有由AI驱动的个人助手,远远超越今天的技术水平。这些代理将能够帮助几乎任何活动和生活领域。” 拥有一个AI助手,听起来不错。但是,听起来也很像画饼。有没有什么AI助手,是已经落地成型,真的可能在2024年影响到我的生活的? 比尔盖茨的博文,和《看DAO2024》的报告,都把聚光灯打向了同一个方向:医疗健康。 你知道,每一天,搜索引擎会接到多少个关于健康的提问吗?谷歌。有10亿个,百度,也有上亿个。 每天数以亿计的提问背后,是足以让医院永远人满为患的健康需求。 于是,看不完的诊,排不完的队。医生的笑容越来越疲惫,话也越说越简短,病患更是跑断腿,甚至干脆能忍就忍,不必要坚决不去医院。 怎么办?不是说科技改变效率吗?有没有什么办法,能让健康医疗行业也可以降本增效,变得更规模化,让所有人都受益? 当然有。 你有没有发现,拍片化验、望闻问切...很多医疗保健的操作,本质上其实都是医生在收集和处理数据。 比如,你的心电图,是图像数据,你的验血报告,是文本数据,你的家族病史,是时间序列数据。 巧了。收集和处理数据,恰恰是AI的长项。 《看DAO2024》在报告里提了两个点。 第一,AI大模型,已经应用到了医疗行业。看图。 2023年以来,随着强大的预训练大模型尤其是开源模型相继问世,医疗大模型也在加速迭代。其中,我国也是重要的参与者,你可以在图中看到扁鹊、本草等大模型。 这些大模型,就像是医生版的ChatGPT,不但能和你聊病情,甚至还能根据聊天对象的不同,说出或专业或通俗的话。 那2024年,医生是不是就会被AI取代了呢? 没那么容易。平时AI机器人聊天,偶尔出现个幻觉,给出个不着调的答案,大都还可以接受,但医疗不行。 医疗事关人命,出一点错都不行。 所以,尽管报告里提到,目前有些医疗方面的AI助手,比如谷歌的Med-PaLM 2 ,在医疗考试中的表现已经基本接近“专家”水平,能达到85%的准确率,但依然只能当个“助手”。 《看DAO2024》判断,短期内,生成式AI用于医疗服务,监管阻力最小,确定性最高的应用场景,是扮演医生的“文书助理”。 这个“文书助理”,具体能做什么?还是可以看图。 一句“怎么不好?”,一天要问100遍?交给AI,自动帮医生录音,再转录成电子病历。 问完还得追问“以前有过这种情况吗?”,又要再问100遍?交给AI,自动帮医生搜索出病人过往病史和检查结果。 好不容易看完了,接手的护士一来,还得再说一遍?还是可以交给AI,让AI和护士对齐注意事项,同时叮嘱患者按时服药。 也许,这就是AI助手的真正意义所在: 不取代某个工作,只带走那项工作中最重复、最无聊、最乏味的部分。 为此,科技巨头已经展开全面竞争。 《看DAO2024》提到,亚马逊推出了自动生成病历的 HealthScribe,谷歌也在测试类似的生成式AI工具。此外,在我国,百度的灵医大模型,腾讯的医疗大模型也在围绕病历等场景展开。 医生看病问诊这件事,以后可能要变了。 当然,能被AI颠覆的医疗场景,还不止问诊。基因编辑
《看DAO2024》提出,2023年年底,全球第一款基因编辑药物在国外获批,基因编辑药物的时代,正式到来。 “吃药治病”这件事,也可能会变得和很多人以为的不一样了。 什么意思?我举个例子。 以前,药吃进去,会发生什么?刺激你的代谢物、神经递质、激素...让它们摆正心态好好工作,让你恢复健康。 以后,药吃进去,可能会跳过身体里这些执行层的“螺丝钉”,直接去找到和搞定最高层:基因。 比如,如果一个人贫血,那么这个药一进身体,不进造血部门打招呼搞关系,让它们振作起来,造出更多的血,而是直接冲进董事长办公室翻他电脑,找到负责造血的那段基因,看看是不是基因里的哪段程序代码写错了,导致基因缺陷,命里缺血。 如果是,就敲掉那段错误的代码,修改DNA序列,从最源头拨乱反正,让底下的造血团队恢复士气。 这,就是基因编辑。 听起来,简直是逆天改命。这不是上帝才能做的吗?人类能做到吗? 以前不能。但2012年,有两位科学家发现,靠一种叫CRISPR的技术,可以帮人类装上“基因的剪刀手”,“上帝的手术刀 ”,精确找到和剪切任何物种的任何基因。 这个发现,让他们获得了2020年的诺贝尔奖,更让几位嗅到机会的科学家,在接下来迅速成立了公司,拉投资,找场景,做应用,满足需求。 比如,应用到治疗疾病,甚至改良农作物上。 太厉害了。但是,这种逆天改 命的事,要做到,也非常难。 因为,人类的基因组,包含了30多亿个碱基对。要针对这些DNA测序分析、甚至精准切割,是一道非常复杂和庞大的计算题。 恰好,这种题,AI会。不但会,还擅长。 以前需要10年才能完成的DNA测序,让AI来做,一天就能搞定。 《看DAO2024》提到, 人工智能加速了基因编辑和相关的临床研究。 更多基因编辑药物,已经进入临床试验。 很多以前被视为疑难杂症的,比如心脏病、老年痴呆,都有了新的治疗可能。 看病,吃药。都是人命关天的事。 同样人命关天的,还有自动驾驶。 自动驾驶 自动驾驶,也可能被AI改了命。 2024年的第一周,有一则热搜,或许你还记得: 比亚迪第四季度的交付量,一举超过了特斯拉,成为了全球电动车销冠。 太厉害了。对此,特斯拉怎么看?马斯克回复了一句话: “对于很多人来说,特斯拉看起来是一家汽车公司,但它是一家AI/机器人公司。" 什么意思?不是在竞争车的销量吗?为什么强调自己是AI公司? 答案,还要回到自动驾驶。 什么是自动驾驶? 虽然,自动驾驶关于自动到什么程度,其实有很多种分级和定义,但大部分人听到这个概念的第一反应,就是百分百的自动: 让人解放,让车子自己驾驶自己。 可是,你真的敢放手吗?你凭什么敢放手?人命关天,就这么全部交给一台车子吗?关于这个问题,解题思路可以有两种。
一种,用规则,管好车子。
装摄像头,装雷达,装各种传感器。主打一个耳聪目明。
然后,让车子通过传感器传回的信号来识别,再通过代码里定好的规则做决策,像最精准的机器一样去开车。
另一种,用AI,教好车子。
该装的也要装,也要耳聪目明,但同时还要有自己的"经验",确保在天气不好,光线欠佳等情况下,车子也能像个"老司机"一样开好。
怎么把机器变成人类”老司机"? 用AI的力量,让它好好学习。
比如,给它一颗像人类一样有“神经网络”的头脑,给他配备足够多的算力,再给它上足够多的课。 《看DAO2024》提到, AI大模型改变了自动驾驶技术路线的竞争格局。它正在教会电动汽车像个五星司机一样开车。 比如,马斯克的全自动驾驶技术新版本FSD V12,已经开始用数十亿帧人类驾驶的视频,来教会自己如何驾驶。 不再写几十万行的代码来帮机器做决策,而是囤几十万片的芯片来帮机器学习如何做决策。不再通过堆足够多的代码,写足够全的规则来确保安全,而是通过让机器“学习”足够多的数据,涌现足够多的“经验”来确保安全。
这,就是特斯拉的那句:我们是AI。我们不一样。 同样在今年说出类似的话的,还有另一个人:傅盛。 小模型 之前有段时间,我的好多朋友给我发了一个直播链接,说: 快看。傅盛和周鸿祎,居然同台了。 怎么回事?什么事能让他们俩同台? 点开一看,直播的名字叫: 《AI大潮下企业如何创新?从技术狂欢到企业落地-私有化大模型是王道》 活动里,傅盛聊了两个词:“焦虑”和“机会”。两个词,都是关于大模型。 首先,什么是大模型? 从2023年ChatGPT这个大模型崛起到今天,大模型的“大”,至少有4层。 第一层的“大”,在参数量:千亿级的 参数 。 而参数的“大”,又带来了 能力 的“大”。学习、生成...什么都强,天文、地理...什么都懂。 有了它,就像有了一个手握100个博士学位的超级员工。 这么强的员工,能带来多少收益? 投资了openAI的微软,2023年市值翻身,超过苹果重回全球第一。投身图片大模型的Midjourney,员工40多人,估值飙到100亿美金。 大模型,确实是大 机会 。 但是,面对这种可以颠覆时代的大机会,很多人可能会焦虑,不知道怎么跟上,不知道会不会被抛下。 因为,这个大机会,一开始并不是人人都能受益的。大机会的背后,还有大 成本 。 要“培训”出一个有100个博士学位的超级员工,需要投喂大量的数据、投入大量的算力、甚至连电费都动辄上亿美金。 想做大模型的生意,不是巨头连入场券都拿不到。想靠大模型做生意的呢?要雇佣这个超级员工,使用它帮自己提效,成本也不会低。 那怎么办?大模型的机会,注定只能是少数人的机会吗?不一定。 傅盛举了个例子,说2023年,一个千亿参数大模型一年私有化授权费用是几千万。一位客户找到他说,我们就想做一个客服,但这个AI大模型那么牛,我一年投个几千万划不来。 有没有,更便宜又不损失性能的方案? 有。或许,可以把“大”模型,变“小”。 什么意思? 大模型的背后,是大参数,大机会,大成本。 但是,今天,你的大模型有千亿参数,是一个手握100个博士学位的全科高手,但我是做地产的,我就想雇个懂地产的博士,行不行? 一个专业对口的单科博士,和全科博士比年薪便宜不止一个量级,但kpi完成起来,业绩并不一定差。 同样,一个经过专门训练和调试的百亿参数模型,用起来也不一定比一个千亿参数模型差。 甚至,会更便宜,更安全,更灵活。 AI大模型的浪潮里,不是只有“做大”这一个机会。 2024年,把模型“做小”,用少一点的参数和资源,满足一个更精准的需求,也能创造出所有人都受益的价值。 这,是傅盛说的,他看到的机会:“私有化”大模型。 这,也是《看DAO2024》里提到的“小”模型的机会。 《看DAO2024》写道: 2023 年,是大模型之年,而2024 年,将是“小”模型之年。 更多几十亿到上百亿参数的小模型,通过模型 架构、算法、训练和精调的创新,以及结合外部检索,性能可以叫板百亿参数大模型,甚至追平 GPT3.5 (1750 亿参数)。 不过,如果你不在这个行业,不关心降本增效,也没关系。 你,平常刷剧吗? AI短剧 2023年,短剧爆火。 穿越、重生、逆袭、复仇...每一分钟都能掐准人心,踩中“爽点”。 看短剧上头的人越来越多,靠短剧赚钱的行业也越来越卷。 卷内容,卷制作,也卷成本,卷效率... 怎么办?有人想到了,用AI卷。 没错,2024年,AI已经从文字卷到视频了。 2023年年初,很多人提到AI,想到的还是像ChatGPT那样,用文字聊聊天,搜搜东西,写写文章。 后来,Midjourney和文心一言的爆火,又让人发现,AI不但可以处理文字,还可以创作图片。 而年末,和短剧一起成为蓝海的,还有AI在视频生成方面的应用。 比如,用AI换脸。并且不止用来换掉电视剧里的明星脸,还用在换掉短剧里的亚洲脸。换完直接出海,直接变成一部主角全员“欧洲脸”的,针对海外市场的“新剧”。 比如,用AI写剧本。不就是逆袭吗?不就是重生吗?给几个关键词设定,AI编剧可以批量生成,全年无休。 再比如,用AI帮助剪辑。文字快剪、智能补帧、智能粗剪......甚至,可以变成动态笔刷,在任意图上一抹,就能让它动起来,变成视频。 太厉害了。并且,还能更厉害。 2023年12月,我的朋友圈,被一个女孩刷了屏。 点开一看,一个20多岁的年轻女孩,从斯坦福退学创业,开了一家叫Pika的公司,半年内吸引了大半个硅谷,融资5500万美元,估值达到2个亿。 嗯,年轻有为,真了不起。但往下再刷一屏后,我才发现,重点还在后面。 这家公司,居然可以用AI,直接生成视频。 比如,输入一段文字,一个图片...就能自动生成或调整一个视频,并且质感可以比肩电影。 像这样。 Pika 官方展示这样。
Pika 官方展示
或者这样。
Pika 官方展示 哎, 难怪,有人说,AI的进化,是以天算的。按天迭代,一日千里。 《看DAO2024》提出, 2024 年将大量出现由生成式 AI 产生的影视剧,冲击影视行业。 2023年,很多技术达到了实时生成图像和视频的效果, 这些对影视、音乐、游戏等内容娱乐行业的影响,都是颠覆性的。 并且,这方面的应用,巨头目前还染指不多。 还有机会。比尔·盖茨如此,我们很多普通人也如此。很多人,也都是在过去的一年里,第一次用到AI,第一次了解AI,甚至第一次听说AI。
这,或许也是为什么《看DAO2024》在展望2024年时,居然一改往年风格,选择把所有的篇幅,全部聚焦在了一个主题上:AI。
我们不敢说,这里面对AI相关机会的预测,一定能实现。
但至少,这些正在发生的,可能改变所有人生活的变化,值得被你早点看到,早点理解,甚至早点为此做些准备。
毕竟,机会来时,不会和你打招呼,只会看你有没有做好准备。
感谢《看DAO2024》给我们带来的这些有价值的技术趋势,让我们看到技术的变化,也看到正在基于这些变化,不断寻找自己的生态位,为机会的到来做准备的人。
祝你,也早点看到,做好准备。
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