大模型这个局 还能骗多久？
ChatGPT爆火之后，这一波大模型科技浪潮非常凶猛，各种AI原生应用如雨后春笋般冒出。直至今日，任何话题沾上一点大模型，都会成为热点。但另一种角度，AI除了能写诗画画，在具体应用领域并没有现象级的产品出现。甚至某个大会中，科研人员也会疑问：大模型投入那么多，产出到底是什么？对啊，大模型到底产出了什么？一直是个薛定谔的状态。对通用大模型打个不恰当的比喻，等于集成了几百个app的功能，并且还在不断融入新的app。你可以把它的前景描述的非常好，但无疑软件容积会变得非常巨大。你需要不断的解决内容加入和数据兼容的问题。你只能不断加大投入，至于什么时候能做出来，不知道，但是得加钱！曙光已经出现在地平线。整体思路就是要通过规模的可扩展，来进行大范围的数据处理从而进行人工智能运用。这对于算力的需求，对于数据的需求是巨大的，因此需要的投资也是巨大的。你需要前期投入大量的算力和财力，来支撑整个数据量。
中国作为后发方，没有那么庞大的数据支撑，也无法找那么多2美元一天的数据标注工来为自己服务。但很多领域，是不适用通用大模型的，而是需要专精某些领域的模型。哪怕它不如通用式未来场景那么震撼，但是却可以迅速落地，进行产业融合。
大模型为什么会消耗巨大算力，是因为算力出现空档和限制。而闲置的算力，是因为各种“挖矿”热潮之后的副产品。但前期投入已经进去了，设备不能限制，需要给闲置的算力寻找一个新的出口。
那么问题来了，通用大模型到底行不行？我们现在来看它试图用文字，说白了就是人类语言来进行思维构建，使它变得更加智能。语言肯定是对人类思维有所促进的，但人类语言不是思维的本体。你没有语言的时候，人类没有思维吗？你不能说我掌握了所有语言，我就掌握了人类的思维了呀。
那你没有掌握思维，你不知道思维的技能，那你怎么能说它是智能呢？所以准确来说，现在AI不能叫人工智能吗，而应该叫文件检索2.0。我把大量数据录入数据库，进行检索时他根据数据生成我想需要的内容。从这个角度说，AI的发展确实为我们的信息检索带来了前所未有的便利和效率。目前主要应用场景也是在这个方向。
而闲置的算力和热钱，终于找到了一个突破口——AI时，终于找到了倾斜口。
但是更进一步，比如很多人赋予它一些超过本身的价值，比如关于生产力的提高，关于人类社会的发展，就不是它能解决的。时间已经过去2年了，区块链元宇宙已经进入历史的尘埃。直到今日，这些AI还是没能证明自己的具体产出。只是在信息检索方面给人提供了一些便利。
穷途末路，行业内部估计，五月之前就爆光了，
你去看看，融创进入清盘了，酒类，鞋类，等等，最后一口气
祖国在拼尽最后一口气拉股市，离岸在发债蓄挺汇率，同时抛鸟债得到钱挺汇率， 今天去了某大厂组织的AI线下活动现场看了一下，
感觉就是不尽如人意吧，
就是摆在站台上的应用看着多少都有点鸡肋， 比如说什么AI看病，
甚至出现了AI控制二次元形象现场跳舞。
我眼皮子浅，实在是感觉不到啥商业价值的。
在我理解里，至少要有一些比较可靠的基础数据，训练的AI才是比较有意义的。比方说用AI对病理切片进行分析，抓取特征样本啥的。
那种LLM感觉就很虚。
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