在2023北京智源大会上，“AI教父”杰弗里·辛顿抛出了一个引人深思的问题：“若青蛙创造了人类，谁将掌握主动权？”这位谷歌前任副总裁，不惜放弃十多年的职位，只为自由探讨“人工智能的危险”。然而，一年后的今天，AI非但未如他所言的“毁灭人类”，反而为他带来了诺贝尔物理学奖的荣耀，同时，诺贝尔化学奖也授予了三位利用AI研究蛋白质结构的科学家，这一结果震惊了整个学术界。
诺奖的颁发，不仅是对科学家们的认可，更是对“AI辅助科学研究”这一趋势的肯定。与此同时，英伟达在华盛顿启动了为期三天的“AI峰会”，聚焦AI在应用层面的成功。英伟达企业平台副总裁鲍勃·佩特表示：“世界正处在AI应用的边缘。”
杰弗里·辛顿获得诺贝尔物理学奖，是因为他在使用人工神经网络进行机器学习方面的奠基性贡献，这一技术已被广泛应用于物理学界。而诺贝尔化学奖的一半则授予了谷歌旗下DeepMind公司的AI科学家德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。
在这些案例中，AI并非孤立存在，而是以交叉学科、跨界融合的方式应用于具体科研领域。英伟达AI峰会上，鲍勃·佩特强调了AI在现实领域的应用，从智能助理到医学图像分析，AI正帮助各行各业实现突破。预计人工智能将在所有利用该技术的行业里产生高达20万亿美元的影响。
事实上，不只是英伟达，meta、特斯拉等企业也在积极探索AI应用。这表明，AI的发展重心已从早期的算力层、模型层，全面转向最终的应用层，技术进步也将由“技术驱动”转向“应用驱动”。
这种转变的背后，是资本的强大推动力。近年来，中美欧的科技巨头和投资机构争相投资AI。以亚马逊、微软、Alphabet和meta为例，他们在今年第二季度共投资了500多亿美元用于AI。同时，中国的阿里、腾讯等也不甘示弱，积极收购国内AI初创公司。
然而，这种投入虽不计成本，但企业仍需追求营收和利润增长。目前来看，除了英伟达等上游厂商盈利丰厚外，大多数大模型都在亏损。因此，无论是算力芯片公司还是科技巨头，都需要让AI在应用层面展现出商业化能力，以吸引更多人和资金参与。
AI产业革命的演进，可借鉴宏碁集团创办人施振荣的“微笑曲线”理论。在AI产业链中，GPU制造/云计算和AI应用环节往往能获取较高利润，而中间的大模型开发环节则面临利润低、变现慢的窘境。因此，产业链上下游企业开始尝试垂直整合，以增强竞争力。
英伟达、AMD等GPU厂商，Open AI等大模型厂商，以及苹果、微软、特斯拉等应用端厂商，都在尝试进行产业链垂直整合。这种一体化战略曾帮助苹果、比亚迪等企业在各自行业中取得巨大成功，或许也能为AI时代的企业带来启示。
在这场科技革命浪潮中，谁能率先将芯片、算力、数据、模型、应用这五点统一，谁就能最先摘到“低垂的果实”。这一趋势不仅影响着AI产业的发展方向，也将深刻改变我们的生活和未来。
