人工智能的黄金时代和焦虑

从宽带的建立到个人电脑的无处不在，历史表明，技术的成熟需要时间。然而，OpenAI似乎打破了这一常态，因为ChatGPT在推出后的短短两个月内就积累了1万名用户。
但是， 这些用户中的大多数都是转瞬即逝的，未能转化为长期的活跃使用量，在将他们转化为忠实用户方面构成了真正的挑战。

在企业格局中也观察到了类似的动态。尽管人们对生成式人工智能的兴趣与日俱增，但其实际部署仍处于起步阶段。 一个值得注意的现象是大型语言模型 (LLM) 在业内普遍采用的实验应用，但很少有将其无缝集成到核心业务流程的例子。
摩根士丹利最近的一项首席信息官调查显示，30％的大型企业的首席信息官预计在2026年之前不会进行部署——这证明漫长的 IT 销售周期阻碍了 ChatGPT 等技术的迅速采用。

同时，ChatGPT 的实际价值在很大程度上仍未得到证实。去年，微软试图在必应中利用它来与谷歌竞争，但没有成功，这凸显了人工智能商业化的不足。
大型模型类似于伪装成搜索引擎的 “数据库”，只能根据输入提示生成内容，缺乏复杂性和利基市场特异性。

在留住用户的斗争中，快速的技术进步需要巨额资本投资，许多公司向人工智能实验注入资金，突破了IT预算的极限。
围绕人工智能的崇高期望（加上大量资本注入）促使企业在不考虑该技术初期 “实验” 阶段的情况下匆忙将应用商业化。

将人工智能大型模型视为一种技术而不是一种产品，这笔巨额投资可以解释为硅谷的集体赌注，需要传统的细化流程才能实现产品与市场的契合。