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？

Summary

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。