去年3月，ChatGPT-4發(fā)布，行業(yè)一片興奮之余，紛紛叫嚷這要被取代那要被取代，前兩天OpenAI 發(fā)布了文生視頻大模型Sora……的demo，有人更是寫(xiě)出了“現(xiàn)實(shí)不存在了”這樣的神棍標(biāo)題。

誠(chéng)然，ChatGPT-4和Sora都是很了不起的產(chǎn)品，尤其是其快速迭代和幾何式升級(jí)的能力讓人欽佩，最重要的是其掀起新一波人工智能熱潮，必然帶來(lái)諸多的技術(shù)進(jìn)步。

然而，即使是樂(lè)觀如山姆·奧特曼，也只是說(shuō)AGI可能最快十年實(shí)現(xiàn)，如果看了《這就是ChatGPT》，就會(huì)知道ChatGPT的 工作原理是根據(jù)海量數(shù)據(jù)和訓(xùn)練盡可能“合理”地續(xù)寫(xiě)文本，還不能做到真正的“理解”。

同理，Sora 也是一個(gè)“大力出奇跡”的產(chǎn)品，用盡可能多的H100 GPU來(lái)訓(xùn)練大模型。

相比之下，英偉達(dá)一家公司的市值就相當(dāng)于整個(gè) A 股總市值的五分之一，倒更像是“現(xiàn)實(shí)不存在了”。

當(dāng)然，偏激和反智本就是網(wǎng)絡(luò)常態(tài)，畢竟教人理性和睿智太難了，即便教會(huì)些許，反而不利于其收割。

技術(shù)的進(jìn)步當(dāng)然會(huì)給不少行業(yè)帶來(lái)沖擊，比如外掛字幕組基本上都掛了， 多鄰國(guó)前員工也在Reddit上爆料說(shuō)該司正逐步引入AI來(lái)取代外包翻譯工， 僅留下了合同工來(lái)審閱AI生成的內(nèi)容以保證翻譯質(zhì)量， 再比如很多電話客服也換成了AI等等。

但是，這種改變不是一蹴而就的，早在ChatGPT出現(xiàn)之前，足夠優(yōu)秀的Google翻譯等已經(jīng)能夠做類似的活兒了，只不過(guò)，這一波生成式大模型熱潮讓更多人了解AI的重要性，開(kāi)始重視、接受和使用相關(guān)產(chǎn)品及功能，從這個(gè)意義上來(lái)講，OpenAI 也算是功德一件。

比如，網(wǎng)上流傳一張央視總臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)焦慮地安排相關(guān)負(fù)責(zé)人學(xué)習(xí)Sora、探索應(yīng)用方式的截圖就是例證。

那么，為什么我說(shuō)是沖擊而不是取代關(guān)系？

首先，被“取代”的大多低價(jià)值

把一個(gè)電子文檔留給 Kimi Chat 之類的 AI ，它可以幫你翻譯和歸納文檔要點(diǎn)； 把一個(gè)播客鏈接丟給 Podwise 之類的 AI，它同樣可以梳理出播客的文字摘要； 微信讀書(shū)也在內(nèi)測(cè) AI 大綱功能，自動(dòng)生成每章節(jié)的精華內(nèi)容，甚至還可以把英文書(shū)用中文直接進(jìn)行 AI 朗讀， 這樣一來(lái)，那些做拆書(shū)、解讀的人群將受到不小沖擊，但說(shuō)實(shí)話，這類項(xiàng)目本身就沒(méi)有太大價(jià)值。

有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)支付寶的電梯廣告就赫然寫(xiě)著“內(nèi)容由 AIGC 生成”，在可口可樂(lè)和奧迪 A5 的視頻廣告中，AI 也不同程度輔助參與，隨著 Sora 的演進(jìn)，生成視頻素材將更加容易，但其實(shí)在這之前，會(huì)用 PS 和 pr 早就已經(jīng)不是什么了不得的技能。

第二，人是靈活的，思考與創(chuàng)意不可取代

人類文明史以來(lái)，科技一直在進(jìn)步，誕生了很多革命性的工具，但工具最終還是為人所用。

我看有個(gè)做視頻號(hào)的朋友，就在用 AI 同譯的功能做英文短視頻，跑到油管和 TikTok 去賺洋鬼子的錢(qián)去了。

問(wèn)答社區(qū)Quora 受這波沖擊較大，但其創(chuàng)始人 Adam （也是力主把奧特曼從 OpenAI 趕走的人之一） 就轉(zhuǎn)型做 Poe ，把主流 AI 模型聚合在一起賣(mài)會(huì)員繼續(xù)賺錢(qián)。

即便是 會(huì)計(jì)、公關(guān)等行業(yè)自嘲自己不會(huì)被 AI 取代，因?yàn)?AI 不具備他們一個(gè)最重要的功能——背鍋，其實(shí)仔細(xì)想想也屬于話糙理不糙。

工具最終還是方便人類使用的，創(chuàng)意和思考始終是稀缺資源，文字從刻在龜背到筆墨書(shū)寫(xiě)再到打字和語(yǔ)音輸入，能寫(xiě)出好文章的有多少？視頻從膠片到數(shù)碼再到手機(jī)人人可怕，做拍出好內(nèi)容的又有多少？

絕大多數(shù)人，還是和 ChatGPT 聊個(gè)天，讓圖像大模型畫(huà)個(gè)美女山水，讓視頻大模型搞個(gè)會(huì)動(dòng)的飛鳥(niǎo)與魚(yú)，圖個(gè)新鮮而已。

第三，企業(yè)得考慮效費(fèi)比

搞大模型是個(gè)超級(jí)燒錢(qián)的事情，除了前面所說(shuō)的芯片之外，人才、技術(shù)、電力等成本更是驚人。

前不久，山姆·奧特曼跑到中東，為其新項(xiàng)目 AI 芯片公司尋求 5-7 萬(wàn)億美元的融資，7 萬(wàn)億美元是什么概念，相當(dāng)于全球 GDP 的 10% 了。

雖然現(xiàn)在不少企業(yè)為了搶占一席之地大多不計(jì)成本的去投入，但頭部玩家這么個(gè)搞法，后來(lái)者會(huì)越來(lái)越艱難。

同樣，沒(méi)錢(qián)買(mǎi)芯片搞研發(fā)的使用者好日子也不會(huì)長(zhǎng)，市場(chǎng)初期的免費(fèi)或低價(jià)策略不會(huì)持續(xù)太久，隨著價(jià)格的上漲，到底是用人工還是 AI，也得算算經(jīng)濟(jì)賬。

總之，腦子是個(gè)好東西，即使是在 AI 時(shí)代也是如此，與其焦慮感傷、急著去“嘗鮮”，不如想想自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪里，如何更好地利用這些工具去提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。