作者｜藍字

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已經開始有人反思：這一輪 AI 熱潮，可能正在成為人類史上最大一輪泡沫。

高盛全球宏觀研究部高級策略師Allison Nathan在最新的《Top of Mind》報告中分析認為，未來幾年，美股七巨頭們在 AI 上將花費萬億美元，但幾乎沒有任何實質性的、可見的成果來證明，這些投入是值得的，AI只會使美國生產力增加0.5%，GDP僅增加0.9%。

“過度開發世界沒有用處或尚未準備好的東西，通常會導致糟糕的結果。”高盛全球股票研究主管Jim Covello也表示，鑒于該領域的炒作和錯失恐懼癥，大型科技公司別無選擇，只能參與AI軍備競賽，繼續大規模投入。

炒作技術周期但竹籃打水一場空的先例比比皆是：增強現實、虛擬現實、元宇宙、區塊鏈......歸根結底，沒有缺乏產業化的實際案例，AI 的故事雖然足夠偉大，終究需要面臨靈魂拷問：這對人類的福祉有何增益？

“技術創新對生活的影響是巨大的，但這并不是自動發生的。它取決于我們發明的技術類型以及我們如何使用它們?！薄稒嗔εc進步》的作者、麻省理工學院教授Daron Acemoglu也朝著 AI 樂天派潑了一盆冷水。

即便是 OpenAI，也沒能預料到自己能夠在如此短的時間里點燃世界。2022年11月中旬，OpenAI準備發布ChatGPT，內部對此的期望值很低，視之為“低調的研究預覽”。

時任OpenAI首席科學家薩茨克維爾自承當時的心態是：“你問它一個事實性的問題，它會給你一個錯誤的答案。我以為它會很平淡無奇，估計人們會說，你為什么要做這個？這太無聊了！”

ChatGPT上線時，OpenAI內部有人預測首周會有10萬用戶。而事實是上線五天內，其用戶數突破100萬。上線兩個月后，用戶數突破1億。自此之后，AI技術的飛躍速度幾乎以周計。OpenAI也一躍成為AI賽道上最有權勢的公司。

但圖靈獎得主楊立昆曾評價，就底層技術而言，ChatGPT并沒有突破性創新。顯然，ChatGPT廣受歡迎的關鍵不完全是技術。

如果不是OpenAI大膽地將不完美的GPT模型封裝在易使用的界面中并免費開放，讓全球用戶首次直面AI大模型產品，技術更新速度大概率還會像之前那樣，保持快則半年、緩則兩三年的節奏。

OpenAI為什么賭對了？這一輪 AI 浪潮又正在面臨怎樣的挑戰？歷史已經劇透過答案。

沒有產業化的技術，等于沒有用的技術

2020年5月，OpenAI推出了GPT-3，具備了翻譯、問答和文本填空的能力，超過了此前所有基于自然語言開發的大模型產品。但它也有明顯缺陷：會在回答中暴露低級錯誤、會給出對人產生嚴重冒犯的句子。

但是，OpenAI一改之前只顧研究的態度，提供了可調用的開放接口（API），供學術機構、商業公司和個人申請。有人開發了自動設計網頁的工具，有人開發了更高效的文本搜索工具，有人開發了構建故事中虛擬角色的工具。

按照OpenAI的一貫思路，GPT-3的下一代產品是GPT-4，GPT-3的使命在發完論文后就完成了。但OpenAI創始人阿爾特曼在應用中敏銳地捕捉到了AIGC產業即將爆發的信號。OpenAI內部對GPT-3“對齊”之后，向全球用戶發布了過渡產品GPT-3.5——ChatGPT——從此占據生成式AI頂端生態位。

業內自始至終都清楚，技術上真正開創性的是GPT-3——前所未有的參數量、自監督學習——以至于創造出“GPT-3時刻”來形容這種震撼。但對OpenAI來說，ChatGPT的意義卻不言自明。僅僅是這樣一個不完美的產品，也足以開啟 AI 時代的軍備競賽。

至少從目前的操盤路徑看，阿爾特曼不僅懂產品，更是懂歷史的人。OpenAI沒有等待 GPT 變得足夠無懈可擊，而是讓產品先走一步——賦能微軟推出 Copilot、聯姻蘋果植入 siri、上線AI 搜索引擎SearchGPT，讓大眾盡可能用上自家產品。

從當代科技史來看，在西方及日韓多次復現的技術飛躍，證明有效的現代科研離不開大眾商業體系的驅動。沒有來自億萬個人用戶和千百企業用戶的市場反饋，再先進的科技體都難以為續，會像蘇聯一樣面臨技術力能夠運人上天，但做不出復印機和隨身聽的經典難題。

二戰結束后，蘇聯發揮了勇點黑科技樹的熱情，無線電射頻感應、托克馬克聚變反應堆、地效飛行器，都是超越時代平均水準的首創成就。

｜全世界首個不附帶電源的微型無線電射頻感應裝置，用于室內竊聽。是當代門禁卡、公交卡等產品的技術鼻祖

蘇聯搞科研更多地為宏大的目標服務，將成果轉化成服務消費者的產品并不是優先考慮。同時代的美國企業，開發出閥門自動技術，先用在草坪修剪機和摩托車上，日本企業微電子器件技術進步一日千里，但先用來做游戲機和手持計算器。

蘇聯科研工作者逐漸發現，開發“庸俗”商業產品的西方同行們，技術革新速度常是自己的三倍，只為宏大敘事服務的科技進展越發落伍。本國青年聽上國產隨身聽的時間，比日本同齡人遲了6年，直到1991年，復印機還是必須鎖在各單位保險柜里的金貴進口貨。

這是宏大歷史回答了科學與商業、技術與產品之間的強相關性。就算只看當下的個人命運，也會有同樣的答案。

如果單純用唯技術至上論者的視角看當下的科技巨子們，從以下描述，猜猜看是在說誰：

“核物理專家的外孫、在普林斯頓學物理的本科生，做題做不過斯里蘭卡裔同學，就自暴自棄不想做物理學家。找到了金融大廠工作不好好做，下海開網上書店，中年禿頂?！?/p>

“上哈佛學計算機的本科生，不好好念書，整日游手滋事，做個小頁面讓全校人給全校女同學長相打分打到輟學，之后開個網站主業是賣廣告。”

“家里人上飯館做服務員打工供他讀書，結果在斯坦福讀完電子工程碩士，進大廠干到30歲就放棄研發設計工作，自己創業做電子游戲外設。一把年紀只能穿皮夾克。”

“計算機專業高材生畢業，原本可以走技術專家路線，卻總想著創業搞事，競標失敗后決定自掏腰包開發聊天軟件，快三十歲的人還要冒充女網友陪用戶聊天，因服務器太貴幾乎倒閉。”

這是貝佐斯、扎克伯格、黃仁勛和馬化騰的經歷，他們選擇的事業是讓人更買書方便、有更多朋友，體驗更好的畫質，享受線上聊天。但就是這些“小事”，讓自工業革命以來的消費方式、人際關系被徹底重構。設若他們全都選擇“科學家”之路，恐怕人類世界也不過新增了幾個教授，而眼下的科技版圖并不會更出色。

正因阿爾特曼對ChatGPT發布時機的選擇、對AI產業化的判斷、對學術道路的反叛，才使得AI 這個原本讓人調侃“有多少人工就有多少智能”的行業，重新回到了大眾視野。

盡管圍繞阿爾特曼的反對聲愈發喧囂，認為他并沒有讓 OpenAI 更進一步發掘產業價值，而是耽溺于與政要名流社交、四處演講分享人生經驗，但我們不得不承認，是這個精于公關傳播的“商人”，而不是英國的 Deepmind 或其他，讓美國無數聰明的大腦利出一孔，又一次站到了 AI 時代的風口浪尖。

蘇聯的渾水，谷歌照樣要蹚一遍

既然說到了 Deepmind，那個憑借 Alphago震驚世界的初代 AI 辣子雞，那就不得不提到，十年前就收購了 Deepmind、起了個大早卻趕了個晚集、拿著一手王炸卻打得稀巴爛的谷歌。

論科研成就，恐怕人類歷史上沒有什么實驗室能和貝爾實驗室相提并論：第一臺傳真機、按鍵電話、蜂窩電話、通信衛星、高速無線數據系統、太陽能電池、數字信號處理器、光纖......作為企業創立的獨立科研實體，巔峰期的貝爾實驗室兼顧了基礎研發、應用研究、產品開發，加速了眾多科學技術的實用普及和普惠。

貝爾實驗室的傳奇故事，讓后來的巨頭們紛紛效仿，比如谷歌的 X 實驗室，可惜，后者只學到了一半。

“X實驗室”源自2010年的“谷歌X”項目，兩位創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林希望公司內部專門有人去探索富具科幻氣息、有朝一日會急劇改變世界的科技。其官網和招聘頁面上，反復強調“要十倍改變世界，而非十分之一改善世界”。

這些格言與信條表達的是：一只做大項目、大技術，蚊子腿上劈肉的小錢不掙；二，只做一鳴驚人的劇變性技術，平凡的科技改進不做。

理想很豐滿，現實很骨感。

上述理念實踐的結果是，“X實驗室”孵化出的科創項目，很多是起始時技術快人一步，但落地時與同行持平甚至不如。

2010年，谷歌啟動無人駕駛研發項目，十幾年過去，“X實驗室”孵化出的Waymo在商業化道路上連連受挫、多次裁員，連傳統車企都在搶無人出租車市場。

2011年，“X實驗室”啟動高空氣球互聯網項目。結果在2021年，此項目孵化出的子公司Loon難以為續，被Alphabet裁撤，輸給了馬斯克家后來居上的同類項目“星鏈”。

2012年，“X實驗室”啟動送貨無人機項目，孵化出的無人機公司Wing直至現在還在測試產品，進展泯然于從亞馬遜到美團的各路同類項目。

｜利用平流層漂浮的氣球提供互聯網服務的Loon項目

這些項目在初起時的確富具科幻感，但總想先技術開發完美、再一鳴驚人地商業化鋪開的結果，往往最后涼掉。當然，從“X實驗室”的視角來看，快速迭代更新那是賣貨部門屈就于消費者，要十倍改變世界的科學家得追求第一性的完美，商業化那可不是第一性。

“X實驗室”還向來以內部風氣放誕聞名。

“X實驗室”主管埃斯特羅·泰勒的公司內職務名很長時間內不是子公司CEO，是“登月隊長”。這位自詡為“谷歌甘道夫”的白須白馬褂奇人，日常踩溜冰鞋穿行于辦公室間開會，并稱此舉是因為公司辦公樓太大，“平常走著去開會要遲到四分鐘，踩溜冰鞋就只會遲到兩分鐘啦?！?/p>

上行下效，下屬的部門職位名稱也被取成玩笑話。“外聯負責人”被稱為“制造廠摸脈者”（Factory Whisperer），“經理”被稱為“點火人”（Firestarter）。

從各種報道中透露的細節，能看出“X實驗室”不像當代貝爾實驗室，更像古代的清客玄談館：

大多數項目的公司內部討論，長期停留在相互駁詰與天馬行空的頭腦風暴階段，公司成員更樂于在此階段挑刺把彼此的項目點子斃掉，用埃斯特羅·泰勒自己的話說，這總比改進許久才失敗要好得多。

至于是否掙錢，長期不在“X實驗室”內部人員的考量中，Alphabet營收休戚并不切身相關，從泰勒到普通員工，一群含著金鑰匙出生的谷歌婆羅門相互打氣：畢竟佩奇和布林老板承諾過，“X實驗室”不用擔心盈利壓力，只管專心開腦洞搞黑科技。

這些說法大都是事實。2015年谷歌重組時，佩奇說過新公司部門命名都含雙關意：Alphabet暗指“大賭注”（Alpha-bet），“其他投資”明示“散押注”（other bets）。掙著錢當然很好，掙不著無傷大雅。佩奇還說過自己的偶像是尼古拉·特斯拉這位沒靠發明掙到應有報酬的傳奇科學家。

布林對“X實驗室”更偏愛。即使在2019年退出Alphabet公司日常管理事務賦閑后，布林穿著瑜伽褲視察項目的身影，仍不時出現在“X實驗室”的加州山景城總部大樓里。

公司內的支持者稱他為“X實驗室的守護天使”，反對者稱“X實驗室成了布林的游樂園”。

在銀根緊縮、講究財政紀律的時代，這么玩就不是佳話，而會被整肅了。

“X實驗室”內部員工現在有言：“以前的項目是要搞定登月難度（Moonshot）的點子，現在的項目是搞定露絲·布拉特難度（Ruth-shot）的點子?！?Alphabet和谷歌的兼任CFO露絲·布拉特，在行內向來以注重財務開支紀律聞名，開腦洞的項目要過她那一關，很不容易。

生存壓力所至，“X實驗室”員工也顧不上科幻格調與“十倍改變世界”的宏愿。其內部笑話稱：“以前要過項目，項目里必須得有能飛起來的玩意，或者機器人；現在要過項目，現實世界里薅個難題，然后必須在其上點綴AI解決方案，就成了?！?/p>

科研不考慮產業化，就像鬧革命沒有槍桿子，唯有仰人鼻息。2024年1月底，“X實驗室”還是迎來部門大裁員、結構和財務被Alphabet總司狠手整頓：去找外部融資來重組部門。

由此可見，在拎清科研和產業化這件事情上，并非是社會制度不同才會迷失，只要條件允許，這個星球上任何一個國家、任何一家企業，都可能會被“科技改變世界”的概念沖昏頭腦，舉國體制和自由放任都可以殊途同歸。與其說是高尚情操驅動，倒不如說是勝負欲導致的 FOMO （Fear of Missing Out）心態在作祟——不管怎樣，我們就是要比美國人先到太空，我們就是要訓練出最強的參數，我們就是要做十倍改變世界的idea，你問我如何轉化成生產力？太庸俗了，后面再說！

學者張笑宇在《產業與文明》一書里認為，今天人們很容易陷入兩個誤區：

第一個誤區，是基于“科技是第一生產力”，推導出“給科學家最好的待遇，讓他們不斷去研究”，一切就迎刃而解。但這個問題在于，科學理論本身并不是根本，運用科學理論造出來的產品才是根本。

第二個誤區，是認為技術既然有尷尬期，那就要去呵護它，讓創新技術企業渡過尷尬期。而現實情況是，引發技術革命的，不僅僅是孤立的單一技術，而是由一系列技術組成的技術路徑。路徑不僅是由研發決定的，更多是產品形態和市場需求決定的。

那么，中國人能從中學到什么？

說起來可能你不信，中國恰恰是這方面做得最好的。

甚至說得再極端一些，我們能夠從上述案例中得到的教訓就是——堅持做自己。

且不論是天賦自覺還是誤打誤撞，過慣了苦日子的中國人，都是把產業化、產品化放在第一位，管你什么技術，能被產品和客戶所接受的才是好技術。尤其是近三十年來的互聯網行業：

最先開發出在線聊天應用的是以色列的 ICQ，但是最先讓這類應用達到一億在線的是QICQ（即QQ）。千禧年前后的中國網民，常常只能在網吧下載后開聊，初版 QQ 為此將文件體積控制到了極致：

220kb。

｜1999年2月發布的QQ第一版產品，只有220Kb

這意味著你現在隨手給手機截屏的體積都大過它——請注意，這是基于實際需求而開發了技術，而不是因為 QQ 原本就有這項技術。馬化騰和他的團隊又洞察到，聊天記錄如果只存放在本地，從網吧出來后一切就清零了，為此 QQ 又開創了聊天記錄云端存儲的新功能。

類似基于實際需求現學現賣的故事，數不勝數，《騰訊傳》里就記載，早年QQ 通信協議存在安全問題，馬化騰命令程序員黃業均開發加密軟件。兩個多星期過去了，馬化騰想看看程序寫到哪個階段了，于是跑去找黃業均。黃業均正好出去打球了，不在座位上，桌子上倒扣著一本名叫《加密原理》的書籍。馬化騰拿起書，翻過來一看，不禁大驚失色——黃業均正在讀第一章第一節，標題是“什么是加密”。

但就是這樣一個邊學邊干的“草臺班子”，靠著“小步快跑、快速迭代”的產品理念，一步步成長為中國最大的互聯網服務平臺，當初被黃業均雷倒的馬化騰也不會想到，有一朝日騰訊居然還會發展出安全業務，甚至攻破了特斯拉汽車的安全漏洞，讓馬斯克親筆寫信致謝。

而這一切的前提是，騰訊得以通過看似沒有什么技術含量的QQ 秀、QQ 會員解決了收入問題，在和 MSN 的競爭中取得勝利，才有了更多余地去孵化新的業務、探索新的技術。盡管沒有X實驗室這種聽上去讓人向往的面子工程，但騰訊通過產品驅動的邏輯，讓技術得以走出教科書和實驗室，在市場中獲得生命力。

最典型的案例，便是人們每天都要用到的QR二維碼，一個30年前由日本工程師原昌宏發明的技術，吃灰了十幾年后，在2011年被微信“掃一掃加好友”的功能徹底激活，成為移動互聯網時代打通線上線下場景的絕佳入口，甚至還出現了“碼上經濟”的新名詞。

這樣的故事，當然不如硅谷爆炸式創新來得性感，但卻也是作為后發者的中國公司，最合適的追趕路徑：既然資源和技術不如老牌外企，為什么要拿短板來對拼？中國市場如此完整龐大，先通過市場完成產品驗證，在這個過程中打磨出殺手锏功能，再不斷補齊技術短板，如此田忌賽馬，最終也能夠達到同樣的成就，甚至青出于藍，馬斯克還反倒想要抄一個微信，收購完 X 之后，新添的不少功能明顯就是照著微信學過去的。

如果說QQ 和微信的案例過于古早，我們不妨回溯一下國產新勢力造車，是如何一步步將傳統豪強打得丟盔棄甲。

互聯網出身的李想，第一款車原本打算做SEV，即類似于五菱mini EV的老頭樂車型，但在燒掉數億元的研發資金后毅然放棄，而是基于豐田的漢蘭達平臺逆向研發了理想one，這臺車起初在網友眼中毫無技術含量可言，甚至使用了公認“落后”的技術——增程器發電，但由于混動路線很好地緩解了電車焦慮，車內配置又切中了市場痛點，這款百公里8個油的電車，一鳴驚人賣了20萬輛，理想汽車不僅活了下來，還有了足夠的資金去布局未來。

第二款車理想L9同樣大膽地選擇和國內空氣懸架廠商合作——無他，因為國外供應商不相信50萬的國產車可以有月銷1萬的需求，后來的故事大家都清楚，L9、L8等車型依靠冰箱彩電大沙發的賣點出圈，還把國產空懸供應商送上了全球出貨量第一、第三。這下輪到掌握核心科技的老牌外企緊張了，因為他們也意識到，一旦產業化的正循環跑起來，規模效應把成本降下來，中國的空懸供應商在技術方面迎頭趕上只是時間問題。

而作為反面教材，近年來在中國市場節節敗退的豐田，在氫能源車上點了30 年科技樹，到頭來卻沒有人奉陪，這家指望著技術專利卡脖子的車圈巨無霸沒想到，如果沒有形成正循環的產業發展，任憑技術吹破天，也只能停留在島內的小眾市場。相比之下，馬斯克早在2014年就發布了《我們所有的專利屬于你》（All Our Patent Are Belong To You），宣布特斯拉將開放所有技術專利。因為鋼鐵俠知道，光靠一家車企搞研發攢技術，終究無法讓電車突破油車的圍追堵截。只有更多車企加入進來，讓產品帶動市場，倒逼技術進步，吸引國家投入基建配套，整個行業才有希望。

但我們的社會認可騰訊、理想這些企業嗎？分層次，也分場景。人們更愿意去看到它們宣傳拿到了多少專利、投入了多少研發，而往往忽視它們在產品層面的創新，“沒什么技術含量”，是網絡上對這類企業常見的點評，結論是“換成別人也能做”。

就像你下意識會覺得，手機里的微信支付生來就應該長這樣，掃個二維碼、輸一下六位密碼就行。但事實上在微信支付出現之前，沒有支付軟件膽敢讓用戶只輸六位密碼，以及整個流程砍到只有三步。這背后采用了什么技術去解決風險擔保和安全問題？無人在乎。讓14 億人直接跳過支票和信用卡、快進至移動支付乃至于生物識別支付時代，這樣的成就依然逃不掉一個悖論——越是可以快速普及應用的技術，在公眾眼中就越是平平無奇。350km/h的高鐵坐慣了，換成 250km/h 的動車，國人都會覺得難以忍受。如果你對比微眾銀行，去試用日本或者中國香港的金融類App，你就會對這個悖論有更深刻的認識。

另一方面，國產新勢力頂著“沒技術”、“偷技術”的罵名撐過了發育期，但依然還是會有技術原教旨主義者認為這是耍小聰明、會搞營銷。在許多人心目中，基礎科研＞技術應用＞產品開發，這是不爭的事實，但了解了科技圈過去和當下正在發生的事情，我們可能需要重新審度，是否我們對另一條道路（其實更適用于后發追趕者）太過于苛刻？

產品優先還是技術優先，從來不是非此即彼的兩極對立，就像貝爾實驗室可以兼顧科研和轉化，騰訊、華為內部的實驗室，也都在建設之初就鼓勵或要求擁抱一線產品。今天，比起大洋彼岸，我們在資金、算力、技術上，依然存在顯著的差距，更不用說投資者依然在用真金白銀追捧美股七巨頭，使得后者擁有近乎無限的資源去追捧尚未驗證的技術。這種屬于技術原教旨主義的浪漫，過去也俘獲過中國企業的心智，達摩院的興衰就是最好的例子。

針尖對麥芒地囤卡、刷榜、拼參數，無疑正中美國下懷——這是硅谷所擅長的游戲，規則和解釋權可以自定義，而他們已經搶跑了 100 米?；氐奖菊鹿澋拈_頭，或許對于中國公司而言，最好的解法依然是做自己，實事求是地挖掘用戶需求、用產品真正為用戶創造價值，最終帶動自身技術的迭代升級。不管黑貓白貓，能抓得到老鼠的才是好貓。老人家的這句話，在泡沫漸長的AI大躍進時代，仍未過時。