别出心裁的见解

最近，AI 如日中天，动心的企业恐怕不在少数，大家都想趁早加入，分一杯羹。

但是，我想泼一点冷水。AI 更有前途是不假，但是改做 AI 真的更容易活下去吗？

去年上半年，一份谷歌内部报告泄漏，据说是某个研究员写给谷歌高管的，看上去可信度很高。

当时，谷歌内部正在讨论，如何应对 OpenAI 公司的 ChatGPT。这个研究员提出自己的看法

他的核心观点是，即使谷歌全力投入，可能也赢不了这场 AI 竞赛。不仅谷歌赢不了，OpenAI 也赢不了。

原因倒不是谷歌的能力不行，而是 AI 行业有一些特点，导致这是一个完全竞争行业，“没有护城河”，想要获得领先优势和垄断利润，极其困难。

（1）生成式 AI 的核心技术是开源的，任何人都可以获取。

某些公司可能有独家技术，但不是关键部分。AI 的架构和原理都是公开的，不同的只是各家的实现。

网上有 AI 的开源模型，功能越来越强。只要按照教程操作，即使是家用电脑，也能很快架设一个可用的 AI 服务。

（2）AI 模型的替代性很强。

各公司的模型有强有弱，但是核心功能都是类似的，很容易被替代。模型之间的差异，目前来看不是决定性的。

一家公司推出的新功能，其他公司很快就能赶上。

（3）AI 的核心竞争力在于算力和训练语料。

谁的算力更多，训练语料更丰富，谁的模型就表现更好。

算力依赖于 GPU 和机房规模，训练语料需要自己收集。说到底，两者都取决于经济实力。

另外，训练材料不存在版权问题，大家都能用。欧美的判例目前是，只要生成结果不构成复制，就没有侵权。也就是说，可以自由使用版权材料进行训练，只要不生成一模一样的结果。

（4）AI 的研究人员是流动的。

AI 科学家跳槽很常见。另外，大部分 AI 研究人员来自学术界，没有竞业问题，可以自由发表成果。

综上所述，AI 行业的各个方面都没有护城河，最后活下来的公司，一定是资源最多的公司。

这就是为什么美国股市这一轮 AI 概念的上涨，主要涨的是那七家最大的 IT 公司的原因。

雇佣更多 AI 工程师、收集更大的语料集、支付更多训练费用，才能成为行业赢家。但问题是，别人只要钱包够深，就有机会超过你。

所以，那位研究员才会说，谷歌 AI 获得领先会很困难。

我觉得，他的分析有道理。既然谷歌都没获胜的把握，更不要说那些匆忙入局的小公司了。

上面的分析针对 AI 软件，不针对 AI 硬件。但是，AI 硬件也很难，因为核心技术都掌握在 Nvidia 手中，普通的创业公司恐怕只能做一些外围设备或者应用设备，那就跟软件创业区别不大了。

最后，如果以后看到某家公司声明“All-in AI”，我们就祝福他好运，希望他的 AI 生涯会比老本行，更成功一些。