第232期：为什么说这轮以大模型为中心的生成式AI是第四次工业革命，而以前的AI往往是泡沫？投资者该如何迎接这次工业革命？

老科谈科技股

29 Jun 202412:46

Summary

TLDR在本期节目中，老科讨论了当前AI热潮的本质，认为以大模型和生成式AI为核心的AI是人类的第四次工业革命。他回顾了过去的AI技术路线，强调了以Transformer为代表的技术突破，并指出ChatGPT等技术对自驾和语音助手等领域的影响。他提醒普通人不要轻易创业，指出AI创业风险高，建议投资科技大公司如英伟达、微软、谷歌等。老科鼓励观众保持学习，并分享了科技股投资的方向和建议。

Takeaways

🤖 这轮以大模型和生成式AI为核心的AI革命是人类的第四次工业革命，标志是ChatGPT的出现。
⚙️ 以前的AI技术路线存在问题，无法取得实质性突破，这次的AI技术基于Transformer，取得了突破性进展。
💡 前三次工业革命分别是以蒸汽、电力和计算机为中心，而第四次是以数据分析和决策智能化为核心。
🔄 大模型LLM的特点是参数越多，训练越多，效果越好，推动了生成式AI的发展，如生成文字、图片、视频等。
💼 普通人参与AI创业的机会非常少，AI创业门槛高，大模型需要大量资源和资金，风险极大。
💰 建议投资者选择大公司和基础设施公司，尤其是做GPU、NPU的公司以及能持续在大模型领域发展的企业。
🌐 大公司如OpenAI、微软、谷歌、Meta等将主导未来的基础大模型，成为AI领域的核心玩家。
☁️ 云计算公司将成为未来AI算力的重要提供者，大部分公司会通过云计算调用大模型接口。
📉 生成式AI技术快速进步，逐渐挤压小公司的生存空间，未来将很难靠小规模AI应用创业获利。
🎓 人类进步不易，建议多学习技术，评估技术，从而更好地发现AI革命带来的投资机会。

Q & A

问题 1: 为什么这次AI浪潮被称为第四次工业革命？
-这次AI浪潮以大模型和生成式AI为核心，特别是以ChatGPT的出现为标志，被认为是第四次工业革命。它不同于之前的AI技术路线，能够取得实质性的进展，并且具有颠覆性的潜力，推动了人工智能领域的快速发展。
问题 2: 生成式AI与之前的AI技术路线有什么区别？
-生成式AI的核心是大模型LLM，它能够通过自我学习生成文本、图片和视频等，而不需要程序员手动定义规则。而之前的AI技术往往是规则驱动的，比如自动驾驶需要人工标注交通信号和规则，生成式AI则能够端到端自主学习和决策。
问题 3: Transformer为什么是AI突破的关键？
-Transformer模型于2017年被提出，极大地改善了自然语言处理领域的效果，使得大模型成为可能。没有Transformer，AI领域的许多探索依然处于瓶颈状态。它是通过深度学习、神经网络等技术的积累实现的突破，开启了生成式AI的新时代。
问题 4: 为什么普通人不适合现在进行AI创业？
-AI创业的门槛越来越高，特别是大模型领域，需要大量资金和技术资源。大公司有充足的资金进行大规模模型的训练，而普通小公司难以与之竞争。因此，普通人创业九死一生，建议通过投资大公司参与AI革命。
问题 5: 大模型LLM的关键特点是什么？
-大模型LLM的特点是参数越多，训练越多，效果越好。这意味着需要大量的计算资源和数据支持，成本也越来越高。这就是为什么只有资金实力雄厚的大公司才能持续在这一领域竞争。
问题 6: 生成式AI如何影响了其他行业？
-生成式AI对许多行业产生了深远影响，比如自动驾驶，特斯拉的FSD V12是端到端AI，能够通过图像输入实现自主驾驶；Siri也通过大模型进行了升级，具备了更强的自然语言处理能力。这些技术正在改变行业的技术路线。
问题 7: 大模型和传统AI的主要区别是什么？
-传统AI通常是专用的，程序员定义规则，应用范围有限。而大模型是通用的，通过自我学习，它能够处理各种任务，具有更广泛的适用性，能够通过一些调整适应不同的应用场景。
问题 8: 未来哪些科技公司可能在AI革命中存活下来？
-未来能够存活的公司主要是那些能够继续卷大模型的大公司，如OpenAI、微软、谷歌、Meta等。此外，云计算公司也将成为关键，因为大部分公司未来会通过云计算租用AI算力。
问题 9: 什么是“大模型思维”？
-大模型思维是指通过大模型技术重新定义和改造以前的技术路线。在各个行业中，使用大模型技术可以提高效率，并解决许多传统方法无法应对的问题。
问题 10: 如何通过投资参与这次AI革命？
-普通人可以通过投资于科技公司来参与AI革命。主要的投资方向包括做AI基础设施的公司（如GPU、NPU公司），能够持续研发大模型的大公司，以及提供云计算服务的公司。

Outlines

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🤖 人工智能革命的历史与现状

本段讨论了以大模型和生成式AI为核心的第四次工业革命。作者将AI革命与前三次工业革命相比较，指出这次革命是由大模型（LLM）和Transformer技术推动的，标志着自然语言处理取得了重大突破。作者还阐述了以前AI路线的失败，以及这次革命带来的划时代进展，强调大模型AI在数据分析和智能化决策方面的潜力。

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🚗 ChatGPT与自动驾驶的创新启发

本段讨论了ChatGPT对特斯拉自动驾驶技术的启发，介绍了FSD V12作为端到端AI系统的工作原理。通过大模型的思维，特斯拉的自动驾驶技术从传统规则驱动转变为自主学习，改变了行业发展的技术路线。同时还探讨了大模型如何改变SIRI等智能助手，使其更灵活地生成自然语言响应，展现出大模型思维在各行业的广泛应用。

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📷 大模型技术对图像和语音处理的颠覆

本段深入探讨了大模型在图像、语音处理中的应用及其与传统AI技术的差异。通过傅里叶变换和传统AI的例子，说明大模型不再依赖专用算法，而是通过自主学习完成任务。作者还强调了大模型AI的通用性，能够应对多种复杂任务，例如语言翻译、图像处理等，展示了大模型在未来应用中的广阔前景。

📉 大模型技术对创业与投资的影响

本段分析了AI创业的高门槛和高风险，指出生成式AI的快速发展正在压缩小公司的生存空间。随着大模型技术的不断突破，小公司在AI+应用领域的竞争将变得更加艰难。作者建议普通人不要盲目进入AI创业，而是通过投资大公司来参与这场科技革命。并列出了值得投资的公司类型，如提供GPU和NPU的基础设施公司、捲大模型的大公司和云计算公司。

Mindmap

Keywords

💡大模型

大模型（LLM, Large Language Model）是本次AI革命的核心技术，其基础是Transformer架构。大模型的特点是参数越多、训练数据越丰富，效果就越好。视频中提到，大模型的崛起标志着AI技术从传统的专用系统转向通用系统，能应对不同的应用场景。

💡Transformer

Transformer是2017年提出的人工神经网络模型架构，是本次AI革命的基础。它解决了之前自然语言处理领域的许多瓶颈问题，促进了生成式AI的发展。视频提到，OpenAI的突破离不开Transformer，这种架构使得大模型能够处理复杂的语言任务。

💡生成式AI

生成式AI是本次AI革命的方向，能够生成文字、图片、视频等内容。视频中举例，ChatGPT就是一种生成式AI，启发了很多相关行业。生成式AI的优势在于其不需要人工预设规则，能够自主学习并生成符合上下文的内容。

💡第四次工业革命

视频将当前的AI发展定义为第四次工业革命，之前三次分别是蒸汽机、电力和信息技术革命。本次革命的核心是AI技术，尤其是大模型和生成式AI，主要聚焦于数据分析和智能决策，这次革命的潜力被认为是类似于历史上其他技术变革的重大突破。

💡端到端自動駕駛

端到端自动驾驶是指通过AI系统自主学习并直接控制车辆驾驶的技术，不依赖于人工预设的规则。视频提到，特斯拉的FSD V12系统受ChatGPT启发，开始采用这种端到端AI方法，它可以通过处理图像直接输出转向、加速、刹车等指令。

💡专用AI

专用AI是指传统的人工智能系统，它们通常由程序员编写规则，针对特定任务进行优化，无法适应其他应用场景。视频中举例，早期的翻译软件、自动驾驶和语音助手Siri都是专用AI，而本次AI革命中，大模型使得AI从专用变为通用。

💡通用AI

通用AI是指通过大模型技术开发的人工智能系统，能够自主学习并应对不同任务和场景。视频中提到，大模型AI类似于具备通识知识的大学生，可以通过稍微调整继续学习不同领域的知识，从而成为通用系统，区别于传统的专用AI。

💡黑盒子

黑盒子是指AI系统内部运行的机制不透明，外界无法完全理解其决策过程。视频提到，大模型生成式AI的原理类似于黑盒子，人类不完全清楚其如何工作，只能通过反复实验观察效果。这种现象和许多科技发展史上的发现类似。

💡GPU

GPU（图形处理单元）是AI计算基础设施的重要组成部分，尤其是用于训练大模型。视频提到，英伟达的GPU在当前的AI革命中至关重要，因为大模型的训练需要强大的计算能力，因此GPU需求旺盛，推动了整个半导体行业的繁荣。

💡投资机会

视频对普通人如何参与本次AI革命提出了建议，认为创业风险巨大，但投资科技公司是更好的选择。投资机会主要集中在三类公司：基础设施提供商如GPU制造商、大模型开发者如OpenAI和微软、以及云计算服务提供商。

Highlights

AI热潮是第四次工业革命，以大模型和生成式AI为核心，区别于以往的AI技术路线。

本次AI革命的核心技术是大模型（LLM），其技术基础是2017年提出的Transformer。

以往AI技术路线多有问题，无法取得实质性突破，而以大模型为中心的AI技术改变了这一局面。

历史上有过几次工业革命，分别是蒸汽、能源和信息革命，本次革命的标志是生成式AI。

ChatGPT的出现标志着第四次工业革命，类似于瓦特发明蒸汽机。

生成式AI的核心优势在于它的通用性，能够从不同任务中自我学习并提升。

大模型LLM的特点是参数越多，训练越多，效果越好，代表“大力出奇迹”的理念。

以前的AI需要人工标注和规则定义，生成式AI则能自己学习并完成任务。

特斯拉的FSD V12端到端AI启发自ChatGPT，标志着自动驾驶技术的转变。

生成式AI能够取代专门的技术应用，如自动翻译、图像处理和语音助手等。

传统AI的程序员编写规则，生成式AI则通过训练自我学习和进化。

小公司在AI领域的生存空间逐渐被大公司和生成式AI挤压。

普通人做AI创业风险极大，建议普通人投资大公司股票以参与AI革命。

未来有前景的公司包括AI基础设施、云计算和能够持续推进大模型发展的公司。

AI技术革命才刚刚开始，未来的发展将影响多个领域，需要持续学习和关注。