人工智能的黄金时代和焦虑

从宽带网络的建立到个人电脑的普及，历史表明技术成熟需要时间。然而，OpenAI似乎打破了这一规律，ChatGpt在推出仅两个月内就积累了10000万用户。
然而， 这些用户中的大多数都是短暂的互动，未能转化为长期的活跃使用者，这对将他们转化为忠实用户构成了真正的挑战。

类似的动态在企业领域中也有所观察。尽管对生成式人工智能的兴趣持续增加，但其实际部署仍然尚处于萌芽阶段。 行业内普遍存在一种引人注目的现象，即大型语言模型（LLMs）的实验性应用，然而很少有实例能够将它们无缝地集成到核心业务流程中。
最近摩根史坦利进行的一项CIO调查显示，30%的大型企业首席信息官预计在2026年之前不会部署任何技术 - 这证明了长期的IT销售周期阻碍了像chatgpt概念股这样的技术得到迅速采纳。

与此同时，chatgpt概念股的实际价值仍然大多未经证明。微软尝试在必应中利用它，旨在与谷歌竞争，然而去年落空，凸显了人工智能的商业化不足。
大型模型类似于一个伪装成搜索引擎的“数据库”，只能根据输入提示生成内容，缺乏复杂性和特定领域的专门性。

在竭力留住用户的同时，快速的科技进步需要巨额资本投入，许多公司正在大举投资于人工智能实验，推动着IT预算的极限。
对人工智能大型模型抱有很高期望（配合大量资本注入）推动企业急于商业化应用，而不考虑技术的试验性阶段。

将人工智能大型模型视为一项技术而非产品，这种巨大投资可以被解读为硅谷的集体赌注，需要传统的完善流程来实现产品市场适配。