在今年在美国丹佛举办的第 51 届 SIGGRAPH 图形大会上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋和 Meta 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格难得地进行了一次一对一对话。从他们的对话实录中可以明显感受到，无论是黄仁勋还是扎克伯格，都在极力向公众描绘他们心目中的人工智能美好世界。他们这么做的动机也非常简单：英伟达凭借“AI 卖铲人”的身份，成为了本轮 AIGC 浪潮的最大赢家，而押错了技术路线、选择了元宇宙的 Meta，迫切需要向大家证明，他们同样具备实力在生成式 AI (人工智能) 领域与竞争对手一较高下。
然而，即便两位大佬如此努力，人们对生成式人工智能的观感仍然呈现两极分化的趋势。一方面，GPT-4 刚刚发布了语音版本，拥簇者们兴奋地惊呼真人版的《Her》 (一部关于情感陪伴人工智能的知名电影) 终于来了；另一方面，ChatGPT 带来的惊艳随着时间的推移逐渐消退，Sora 虽然再次震惊了世界，但它发布半年后一直未能真正开放。
资本市场的变化进一步印证了人们信心不足。过去两周，美股科技股经历了一段显著的波动。在此期间， “科技七雄”——亚马逊、英伟达、微软、苹果、Meta（原 Facebook）、Alphabet（谷歌的母公司）以及特斯拉的总市值合计蒸发了约 1.52 万亿美元，跌幅创下纪录。
好消息不多，坏消息却越来越多。高昂的算力费用和训练成本，以及似乎永无止境的烧钱，让未来充满了迷雾。从华尔街的分析师到常青藤的高校教授们，都开始质疑：生成式 AI 真的能够带来颠覆性的革命创新吗？
没有人能给出确定的答案。即便是擅长应用创新的中国市场，在自动驾驶等场景应用落地时也遇到了不少挑战。技术尚未完全成熟，落地过程中又可能面临伦理冲突，使得这场从 2023 年起由 ChatGPT 引爆的人工智能革命，似乎走到了“山穷水复疑无路”的阶段。
如果 AI 始终停留在看不到尽头的“烧钱”阶段，却始终无法讲出一个好的商业故事，那么，即便能够拿出极客级的产品和应用，人工智能可能还是要退回到奇点时刻之前了。在人工智能技术发展史上，这种进退拉锯已经发生过许多次。七八年前独领风骚的“AI 四小龙”，如今也还在寻找出路。
太阳底下无新事。一项原创技术创新要真正成为改变世界的现象级产品，需要经历诸多关卡，而找到应用场景、形成商业生态和正向的现金流无疑是最重要也是最关键的一跃。但从目前来看，即便是身处这一轮人工智能浪潮尖端的 OpenAI，在微软近十年来给予了超百亿美元的投入之后，依然未能实现盈利。
技术进步和颠覆式创新的进程不以人的意志为转移，正如 OpenAI 科学家肯尼斯·斯坦利所指出的那样，伟大并不能被计划。如果这一次最后被证明依然不是 AI 的“iPhone 时刻”，也并不是一件坏事。这恰恰对人类的创新精神和创新能力提出了更高的要求。
此刻的人工智能最为迫切需要的，是新的有吸引力的商业故事加持。正如罗伯特·席勒在他知名著作《叙事经济学》中所提到的那样，叙事正在成为一个非常重要的经济变化机制和关键预测变量。诸如对市场下跌的恐慌、对未来经济增长的信心、对技术替代的批判以及投资的情绪波动等，这些长期的、变化的叙事载体，无论是对于消费者、企业家、投资人，还是对于决策者，都将产生非常重要的影响。
当然，我依然坚定地认为，生成式 AI 所基于的开放创新精神不会过时，相反，对于开源、开放的信仰一定会引领人类在 AI 技术革命的进程中最终走向柳暗花明的那一刻，但在此之前，我们可能还需要保持更多的耐心和信心。
