在2023北京智源大會上，“AI教父”杰弗里·辛頓曾提出一個引人深思的問題：“假設青蛙創(chuàng)造了人類，那么現(xiàn)在誰會占據(jù)主動權，是人，還是青蛙？”他曾因擔憂人工智能的危險而辭去谷歌副總裁一職。然而，一年后的今天，AI不僅未如他所預言的那般“毀滅人類”，反而為他帶來了諾貝爾物理學獎的殊榮。同時，諾貝爾化學獎也頒給了三位利用AI研究蛋白質結構的科學家，這一結果震驚了整個學術界。

諾獎的頒發(fā)，不僅是對科學家們的認可，更是對“AI輔助科學研究”這一應用趨勢的肯定。與此同時，英偉達在華盛頓舉行的為期三天的“AI峰會”也聚焦于AI在應用層面取得的成功。英偉達企業(yè)平臺副總裁鮑勃·佩特表示：“世界正處在AI應用的邊緣?！?/p>

從諾獎對AI應用的鼓勵，再到英偉達對AI應用的關注，我們可以發(fā)現(xiàn)，AI的發(fā)展重心已經從早期的算力層、模型層，全面轉向最終的應用層。AI技術的進步也將由“技術驅動”轉向“應用驅動”。例如，美國國家癌癥研究所正在使用英偉達的AI服務，用于醫(yī)學圖像分析、從大數(shù)據(jù)庫提取信息，從而幫助藥企和科研人員篩選新藥分子，大大減少開發(fā)新藥所需的時間。

回顧生成式AI的發(fā)展歷程，其產業(yè)鏈生態(tài)幾乎在瞬間形成，這一過程在過去往往需要經歷幾十年甚至上百年的積累。資本的介入無疑是最大的動力，近年來，中美歐的科技巨頭、投資機構都在爭相投資AI。以亞馬遜、微軟、Alphabet和meta為例，它們在今年的第二季度共花費了500多億美元投資AI。這種大規(guī)模的投入，使得AI初創(chuàng)公司的估值水漲船高，但同時也帶來了巨大的虧損壓力。因此，無論是算力芯片公司，還是科技巨頭，都需要讓AI在應用層面展現(xiàn)出真正的商業(yè)化能力，才能吸引更多的人和錢參與進來。

宏碁集團創(chuàng)辦人施振榮提出的“微笑曲線”理論，可以用來解釋當下大部分AI公司盈利難的問題。在AI產業(yè)鏈中，底層服務商通過銷售算力芯片硬件和提供云服務器業(yè)務賺取豐厚利潤，而AI應用層企業(yè)則處在最靠近市場和變現(xiàn)的位置。相比之下，只做大模型的AI公司則面臨著利潤低、變現(xiàn)慢的窘境。因此，越來越多的企業(yè)開始嘗試對產業(yè)鏈進行垂直整合，以增強自己在行業(yè)內的競爭力。

事實上，這種垂直整合的戰(zhàn)略在移動互聯(lián)網和新能源車時代都曾帶來過巨大的成功。如今，在AI時代，這種戰(zhàn)略同樣被看好。誰能夠率先將芯片、算力、數(shù)據(jù)、模型、應用這五點統(tǒng)一，誰就能夠在這場科技革命浪潮中最先摘到“低垂的果實”。

例如，英偉達不僅提供算力芯片，還參與了大模型公司Open AI的融資；微軟、蘋果等應用端廠商則與Open AI深度綁定。在中國，華為、阿里、騰訊等企業(yè)也開始從芯片制造、大模型訓練到實際應用，對AI進行產業(yè)鏈層面的垂直整合。