AI 這就又回到「雕花」時代了？

Character.ai 的風波就是一個案例，作為AI明星產品，Character.ai 在高峰期的推理請求量已經達到了谷歌搜索流量的五分之一。五個 Character.ai 就等於一個谷歌？然而，真實的情況不容樂觀，根據 The Information 的報道，Character.ai 訂閱用戶不到 10 萬，近期在努力削減成本，由於融資困難，Character.ai 正在考慮出售。

AI 社交大多產品都局限於伴聊和角色扮演功能，又存在重度用戶消耗推理資源量大，而輕度用戶留存差，商業化前景堪憂的問題，例如，Character.ai 去年全年收入僅為 1520 萬美元。

Character.ai 的困境並非個案。縱觀整個 AI 行業，從科技巨頭到初創公司，似乎都陷入了一種「雕花」困境，過分關注表面功能的堆砌，底層的突破出不來了，突破性的創新讓位給了同質化的功能微調。

WWDC24 上，蘋果公司為 iPhone 和其他設備推出了推出全新的個人AI系統Apple Intelligence，試圖通過重新定義「AI」來彌補其在 AI 布局上的滯後，但除了一貫的強調隱私保護，實際功能展示乏善可陳，集成 ChatGPT 功能，實現識別對用戶情景重要的通知，AI 文本處理，圖文生成、Siri 感知螢幕內容並代替用戶執行簡單任務。

而 Apple Intelligence 也免不了「期貨」，幾天前剛剛開啟了測試，第一批功能的正式上線可能需要推遲到十月的 iOS 18.1，但也只是基礎功能。使用設備端數據回答問題並了解用戶螢幕上內容等功能，仍然需要 2025 年春季。

更加遺憾的是，Apple Intelligence 僅支持搭載 A17 Pro 晶片或更新的 iPhone，也就是說大部分 iPhone 用戶都體驗不了。

微軟則試圖在 PC 上進行革新，在 5 月 20 日推出了 Copilot PC，其中包含了人工智慧工具 Recall，它會定期截取螢幕截圖來創建活動記錄，以便用戶搜索他們之前的操作。

事實上，Recall 之前，一款類似的應用 Rewind 已經上線一年多時間了， 並且拿到了 Sam Altman、a16z 等的投資。本質上 Recall 並沒有任何創新，而只是抄了一個 Rewind。雖然微軟對 Recall 寄予厚望，不過得到的卻是負評，許多用戶認為存在巨大的隱私風險，有黑客甚至展示了如何從 Recall 的主資料庫中提取所有資訊。出於安全考慮，微軟擱置了 Recall 的發布。

OpenAI 作為火車頭，也開始在「雕花」方面不遺餘力。其備受矚目的 AI 影片生成模型 Sora 發布時間懸而未決，官方解釋稱還有大量的安全工作要做，但始終沒有給出明確的時間表。

同樣讓人失望的還有號稱「Her 走進現實」的 GPT-4o 語音模式，這個本來就被不少人形容為已有的功能堆砌出來的小創新的產品，原定於 5 月發布，後又一再跳票，只是時不時的用給一小撮人試用一下的方式維持著大家的期待。即便是最新推出的 SearchGPT，也難掩其「期貨」屬性：不僅內測機制黑箱，連Demo 都存在低級錯誤。

GPT-5 何時推出已經徹底成為了一個謎。市場曾預測GPT-5可能在2023年底或 2024 年夏季發布，OpenAI CTO Mira Murati 表示有望在 2025 年底或 2026 年初推出，而 Sam Altman 曾強調目前沒有固定的發布時間表。

小參數模型 GPT-4o mini 的推出基本說明了一切。OpenAI 也要跟大家卷「雕花」了。

「雕花」的 AI 產品

在頭部企業陷入「雕花」困境的同時，創業團隊也未能倖免。隨著「模型即產品」的投資窗口期過去。廠商們面臨著巨大的變現壓力，迫切需要尋找落地場景。AI搜索似乎成為了繼聊天機器人和類 Character.ai 產品之後，又一個開發者們爭相湧入的賽道，成為新的熱點。

AI 搜索被視為大模型應用的重要落地方向，海內外眾多企業和開發者紛紛布局，希望在這個風口上分一杯羹。然而，目前的發展態勢似乎也難逃「雕花」的困境，所有人似乎都在重複造同一個輪子。

眾多玩家推出的 AI 搜索產品大同小異，缺乏實質性的差異和創新。雖然在功能名稱上略有不同。但核心功能幾乎如出一轍，這其實也反映出當前大模型的發展遇到了瓶頸。

瀏覽器插件因其輕量化、低門檻的特點，也成為成為各家爭相布局的對象。月之暗面的 Kimi 瀏覽器插件強調「輕量小搜索」，字節的豆包瀏覽器插件也在快速疊代新功能。各類開發者製作的 AI 插件也是層出不窮。

表面上，這些插件五花八門，功能各異。有的專注於內容生成，有的側重資訊匯總，還有的致力於提高生產力。但仔細觀察就會發現，它們大多是在做「雕花」工作，許多插件不過是對已有 AI 功能的簡單封裝，或是對大模型 API 的表層調用，鮮有真正突破性的應用。

所有人都希望獲取到用戶流量。但這種做法更像是權宜之計，並未從根本上解決商業化難題。PC 瀏覽器用戶數量相較於移動端已經相對稀少，這一現實本身就限制了插件的潛在用戶基數。它再次印證了當前 AI 行業陷入的「雕花」困境，在現有技術框架內進行小幅改進和優化和同質化競爭。

回顧上一波以電腦視覺(CV)技術起家的 AI 企業的起落，我們發現它們並未真正走出「雕花」困境。儘管在技術上取得了顯著進展，但場景碎片化和商業化不順仍然成為它們後繼乏力的主因。這些企業往往停留在技術供應商階段，難以確保長期市場地位，同時還要與科技巨頭打價格戰，爭奪市場份額。

如今，大語言模型似乎正在重複這一歷史。雖然 GPT 等模型在技術上取得了突破性進展，但真正能創造持續價值的商業應用仍然稀缺，模型能力的提升也似乎進入了停滯狀態。

OpenAI 提出的通用人工智慧五級能力評估體系為行業提供了一個發展路徑。當AI 達到第二階段（'推理者'級別）時，可能具備在消費級市場大規模流行的條件。這意味著，大模型公司需要不斷提升 AI 的通用泛化能力，才能真正突破商業化和產品化的瓶頸。不過在此之前，OpenAI 可能還需要融資數百億美元才能覆蓋其成本。

與 CV 企業不同的是，一些大模型公司已開始推出面向 C 端的應用，試圖接近產品市場契合點(PMF)。這種策略可能幫助它們避免單純依賴 B 端非標準化市場的陷阱。但如果僅僅是將現有的 AI 能力套卡包裝成消費級產品，沒有真正的突破模型的推理能力、增強跨領域知識整合，以及交互體驗等等，很快就會陷入同質化的雕花當中。

華爾街也失去耐心了

為了迎接 AI 革命，企業仍在投入大量資金建設數據中心等基礎設施，但即使是華爾街也開始重新審視他們的調子，從狂熱的擁護轉變為更為謹慎的支持。

AI 進入雕花階段是否意味著網際網路泡沫的重演？最近的一系列研究報告向AI的熱潮潑了冷水，警告生成型 AI 技術依然面臨漫長而充滿疑問的發展道路。

當高盛都說「也許這只是一個泡沫」時，你就知道這個行業真的遇到了麻煩。在一份名為《生成型 AI：過多投入，收益太少？》（Gen AI: too much spend, too little benefit?）的報告中，高盛的分析師討論了 AI 是否能解決其被賦予的複雜問題，並對其仍未確定的「殺手級應用」表示懷疑。

巴克萊銀行的一份研究報告標題更加生動《雲 AI 資本支出：害怕錯過還是夢想田野？》（Cloud AI Capex: FOMO or Field-Of-Dreams?），報告指出數據中心投資是否正在製造一個可能像1990年代網際網路泡沫後電信崩潰那樣的泡沫，分析師的結論是傾向於 FOMO。

紅杉資本的合伙人大衛·卡恩最近稱，技術是否能收回龐大數據中心投資是「AI 的 6000 億美元問題」。

這顯然不是第一次質疑的聲音。關於 AI 聊天機器人和其他工具的最終收入或潛力問題，已成為任何科技公司財報電話會議上的常見話題。

而微軟和英偉達的巨大收益，屬於高盛分析師所稱的 AI 投資「賣鏟子和鎬」的階段：提供 AI 所需的半導體、雲計算和能源的公司。值得注意的是，AI 為Google、微軟、亞馬遜等頭部雲廠商帶來的增長已經開始放緩。

高盛全球股票研究負責人吉姆·科維洛則懷疑，AI 的成本是否會下降到足以證明其價值的程度。「要證明這些成本是合理的，技術必須能夠解決複雜問題。」

高盛還採訪了 MIT 經濟學家達隆·阿西莫格魯，他認為這項技術仍遠未準備好迎接主流。「鑑於今天生成型 AI 技術的重點和架構，這些真正變革性的變化不會很快發生，如果有的話，可能在未來 10 年內也不會發生。」

巴克萊分析師將 AI 支持者的思維描述為「只要我們開發出AI技術，用戶和利潤自然就會跟著來」的邏輯，並指出目前的資本支出預測足以支持到 2026 年 12000 個 ChatGPT 規模的 AI 產品。鑑於投資金額，分析師表示，行業可能正走向類似於網際網路泡沫後的電信崩潰的「過度建設」，「明年可能會出現 AI 投資的調整期。」

紅杉資本的合伙人戴維·卡恩還指出，AI 還有很長的路要走，警告投資者在「投機狂熱」中保持「冷靜」。「我們需要確保不要相信現在從矽谷蔓延到全國，乃至全世界的幻覺，」卡恩寫道。「這種幻覺認為 AGI 明天就會到來，我們都需要囤積唯一有價值的資源——GPU。實際上，前方的道路會很漫長。」

人工智慧將永遠改變商業一切，這已成為商業和學術界的一句口頭禪，AI 也已成為一個家喻戶曉的術語。但這是曲折上升實現的，自 20 世紀 50 年代以來，AI 經歷了幾次寒冬，由於未能實現期望而導致對 AI 興趣的減弱。這種起伏的背後是對技術的期望與現實之間的複雜關係。回顧這些發展過程，能為我們理解當前生成式 AI 熱潮提供一種歷史視角——這裡似乎存在著一個規律，就是對 AI 技術的樂觀隨之而來的往往是一段挫折期和 AI 投資下降期，用人們愛用的詞來說，就是 AI 寒冬。

人工智慧目前可能仍停留在撥號時代，直到撥號上網逐漸消失後，網際網路才真正發揮出潛力，同樣的，總有一天我們會擁有一種新的人工智慧形式，讓今天的 ChatGPT 像 1998 年的門戶網站一樣過時，只是可能無法指望它會在未來一兩年內發生。