近年来，AI已经是公众讨论中的高频热词，如果说2023年是“AI技术狂热之年”，那么可以被视为AI技术的“应用深化与拓展年”。
当2024接近尾声，随着大模型、人形机器人、智能网联汽车等前沿技术一日千里，人工智能正以前所未有的速度和规模引领新一轮科技革命和产业变革。而在行业内，关于超级应用的焦虑越发广泛。大模型算力到底要烧多少钱？超级应用什么时候才能出现？这可能是每个AI人工智能行业从业者都想知道的问题。
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人工智能技术狂热的上半场
在2023年之前，AI技术经历了多年的稳步发展和积累，从1950年代人工智能概念的提出，到1960年代的黄金研究时期，再到1980年代专家系统和人工神经网络的新进展，人工智能再次兴起。直到2012年，21世纪的大数据时代到来，深度学习算法的突破。
2022年末，ChatGPT横空出世，更是引发了全球范围内的关注和讨论。
无论是图像识别、语音识别，还是自然语言处理等方面，AI模型的准确性和效率都得到了显著提升。
不仅如此，AI技术在自动驾驶、医疗诊断、金融风控等多个领域均得到了广泛应用，科技圈在探索人工智能领域的狂热只增不减，海量企业加入AI赛道，人工智能的上半场竞争异常激烈。
如今，人工智能已是一片红海，除了百度文心大模型、阿里通义千问、字节豆包、商汤日日新等“老面孔”，还有智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面、Minimax、阶跃星辰等新势力“破圈”，各类“大规模深度学习模型”同台竞技，前所未有的“百模大战”态势已成，且有愈演愈烈的趋势，但是资本投资、企业亏损也是犹如不见底的“黑洞”。
素有“AI四小龙之首”的商汤科技，上市三年，常年亏损，有数据显示，在2018年至2023年这六年间，商汤科技的归母净利润累计亏损达500亿元。
从2023年就开始布局大模型的昆仑万维，2024年前三季度，昆仑万维累计实现营业收入38.28亿元，而净亏损高达6.27亿元；
主要提供以平台为中心的人工智能解决方案的第四范式，于2023年9月28日在港交所上市，至今仍未实现盈利，在2022年-2023年及2024年上半年，近两年半累计亏损27.43亿元，2021年曾亏损高达18.02亿元；
据了解，名噪全球的ChatGPT开发商知名企业OpenAI，也面临长期巨额亏损。
OpenAI至今拥有1385亿元左右的融资额（据已披露数据），而财务报告显示，OpenAI在AI技术开发和运营方面投入巨大，预计今年财务赤字将达到50亿美元，2023年至2028年累计亏损额将达440亿美元；
行业巨头尚且如此，其他AI企业的生存困境也就可想而知，许多企业身陷落地应用和变现盈利两难的局面，只能靠融资存活，亟需寻找新的出路。
可以看到的是，尽管AI技术彻底改变了人们的生活方式、工作方式和思维方式，但与此同时，AI时代仍然经历着从技术狂热向AI超级应用的转变需求。
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AI超级应用的价值
什么是AI超级应用？超级应用什么时候能出现？AI超级应用的价值在哪里？这几个问题值得所有AI从业者进行深度思考。
《后厂村》认为，首先人工智能时代的超级应用一定会出现，只是时机还未到。
其次，在超级应用到来之前，是要先有超级有用的应用，通过小步快跑、持续迭代，才能产出革命性应用。
百度创始人李彦宏在接受媒体采访时曾表示，模型本身不产生直接价值，只有在模型之上开发各种应用，在各种场景找到所谓的PMF，才能真正产生价值。
AI应用主要可以分为以下几类：
1、具身智能应用。这类应用通常具备物理形态，能够感知、互动，并主动地进入“真实世界”，如自动驾驶汽车、人形机器人等。
2、AI软件：这类应用主要以软件形式存在，通过大型语言模型、深度学习等技术，为用户提供辅助办公、作图、视频生成等功能和金融、教育等领域智能化服务。AI助手是当前最快落地的AI超级应用软件，也是“百模大战”的直接产物，字节跳动的豆包、百度Comate、腾讯元宝、讯飞星火、快手的可灵AI、月之暗面的KimiChat等，都是目前国内主要的AI助手，差异化优势明显。
3、AI消费电子：这类应用通常是对传统电子设备进行AI升级，与元宇宙结合，或在新技术上开发新的需求，如AI PC、AI手机、XR设备和脑机接口技术等。
大模型不仅掀起了一场 AI 技术变革，还在一定程度上重塑了我们的生产和生活方式，提高了生产力。
AI大模型不仅用户粘性高，覆盖群体广泛，用户规模也极为庞大。据了解，百度文心一言用户规模达到4.3亿，而文心大模型日均调用量已超过15亿。
可见，基于基础大模型构建出来的AI超级应用，将会产生不可估量的实际价值，为 “千行百业” 赋能。
人工智能的下半场，当基础模型能力就绪，我们将有望迎来AI应用的“iPhone”时刻。
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人工智能的下半场，未来风向将往哪儿吹？
从技术疯狂“叠甲”到超级应用转型，众多AI企业都在寻求自己的破局之路。
在人工智能的“上半场”，算法进步铺垫了长达半个多世纪后，GPU取代CPU成为AI算力载体，芯片需求大幅扩张，催生出“百模大战”；而当下半场来临，生成式 AI 革命到来，人工智能又将何去何从？
英伟达创始人黄仁勋认为，下一波的人工智能浪潮是“具身智能（embodied AI）”，即具有人工智能的实体，其可以真正理解、推理并与物理世界互动，它可以是一个程序、一个系统，也可以是一个机器人，且高度自动化、智能化、集成化，类比AI就如同“通用智能与机械智能”的区别。
传统机器人如工业机器人、服务机器人和特种机器人技术已经较为成熟，如工业领域的移动搬运、自动物流、工业制造、电网自动巡检，以及服务领域的家用扫地、酒店自动配送等，均已经有大量商用案例。
而以特斯拉Optimus为代表的通用机器人，不再限定于特定的应用领域，这对大模型的算法和算力水平提出了更高的要求。
另一方面，硬件的革新是AI大模型背后的无名英雄，从CPU到GPU再到专用AI芯片、从SSD到NVMe、从分布式训练到Chiplet技术再到软硬件协同的生态构建，硬件与AI大模型的共舞，将为AI技术的不断革新和应用场景的不断拓展提供坚实的支撑，也为人工智能的下一步发展空间开疆拓土，重塑未来。
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总结
尽管前路并非坦途，人工智能仍然面临伦理困境、算法偏见、责任归属及能源消耗等问题，但不可否认的是，作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能在很多领域已经得到广泛应用，正稳步迈向成为驱动人类第四次科技大变革的核心力量。这一变革不仅正在发生，其深远的影响力和持久的变革动力，无疑将创造新的强大引擎，在全球范围内引发全新的产业浪潮，塑造一个更加智能、高效且充满无限可能的新时代。
