人工智慧的黃金時代與焦慮

從寬頻的建立到 PC 無處不在，歷史都顯示，技術成熟需要時間。然而，OpenAI 似乎破壞了這個規範，因為 ChatGPT 在推出後僅兩個月內累積了 10000 萬用戶。
但是， 這些用戶中的大部分都是短暫的互動，無法轉化為長期主動使用在將他們轉化為忠實用戶方面構成真正的挑戰。

在企業環境中觀察到類似的動態。儘管對生成人工智能的興趣越來越高，但其實際部署仍然很新興。 一個值得注意的現象是大語言模型（LLM）在行業中普遍的實驗應用，但只有很少實例可以將它們無縫整合到核心業務流程中。
摩根士丹利最近進行的 CIO 調查顯示，30% 的大型企業 CIO 預計在 2026 年之前沒有部署，這證明了長時間的 IT 銷售週期阻礙 ChatGPT 等技術快速採用。

同時，ChatGPT 的實際價值在大多數情況下尚未經證實。微軟在 Bing 中利用它的嘗試，旨在與谷歌競爭，去年失敗，強調了人工智能的商業化不足。
大型模型類似於偽裝為搜索引擎的「數據庫」，只能根據輸入提示生成內容，缺乏可以建立的複雜性和特殊性。

在留住用戶的努力中，快速的技術進步需要大量的資本投資，許多公司將資金投入人工智能實驗中，突破 IT 預算的限制。
人工智慧周圍的高期望（結合大量資金注入）推動企業急速商業化應用程序，而不考慮技術的新興「實驗」階段。

將 AI 大型模型視為一種技術而不是一種產品，這項激烈的投資可以被解釋為一種集體的矽谷賭注，需要傳統的改進流程才能達到產品市場合適性。