一條「/」引燃星星之火：AI的應用層革命開始了

上個月，Adobe 發布的一個視頻引發了不小的轟動。視頻展示了如何僅靠輸入相關的文字信息完成圖像生成、模型構建、圖像編輯以及圖形變體等各種任務。在看了視頻之后，不少人驚呼「顛覆」、「逆天」。

不過，身處 AI 行業的人應該早有預感，「動嘴皮子修圖」這件事從去年開始就已經很常見了，只不過大多出現在論文中。在這部分人看來，Adobe 新 demo 的意義更多地體現在另一個層面：研究與應用的「墻」正在被打破，而且速度是如此之快。

當然，這一切還得追溯到 ChatGPT 的意外破圈。

春節過后，ChatGPT 的熱度開始在國內發酵。一時之間，從一線 CBD 到小縣城，從 VC、技術大牛到普通企業主、打工人，似乎所有人都開始談論 AI。

前者的話題可能主要聚焦于如何造出中國版 ChatGPT；而后者大多感到新奇、迷茫和焦慮：和以往 AI 的每一次發展高峰一樣，大眾熱議 AI 可能帶來的機會、負面影響。但簡單聊聊你就會發現，大多數人并不知道 AIGC 能做什么，邊界在哪兒，能給商業、產業或者一家商業公司的業務經營帶來什么變化，多數人感受到的僅僅只是對從業的恐慌，或者對技術機會的興奮。

對于后者的問題，沒過多久，微軟就率先給出了一種答案：通過與現有的辦公軟件結合，ChatGPT 可以轉變為實實在在的生產力工具，就像微軟 Copilot 所展示的那樣。利用 Copilot，你可以以自然對話的形式「支使」軟件完成一系列工作，比如自動把文檔轉成 PPT、把 Excel 總結成圖表……

國內企業同樣反應迅速。今天，在 Copilot 面世一個月后，阿里巴巴旗下的釘釘也邁出了重要一步，演示了一個生產力工具在接入通義千問大模型之后所能帶來的變革，并分享了對于 AI 應用層的思考。和微軟 Copilot 視頻、4 月 11 日阿里云峰會發布的釘釘視頻不同，今天，我們看到了實機演示以及更多的功能。

對于中國 AI 的發展來說，這是一個微小但卻十分重要的信號：在已經十分擁擠的算法層外，大模型應用層的革命也已經開始了。從算法層落地到生產域，大模型商業場景的想象力開始更明確，而且后者可能蘊含更多的機會。

從技術革命到應用的革命：AI 應用層或迎來寒武紀大爆發

「目前，人工智能最令人興奮的地方在于，其平臺層正變得更加穩定，這意味著應用層是時候出現了。換言之，我們每天與之互動的那些東西即將涌現?！?/span>

這是美國風險投資公司 Index Ventures 合伙人 Rex Woodbury 在今年 1 月份的文章中寫的一段話。短短三個月之間，他所說的這一切都在加速實現。

首先來看平臺層。在過去的幾十年里，人工智能技術得到了迅猛發展，包括算法、硬件、數據存儲和處理能力等多個方面。最關鍵的是，GPT-4 的成功驗證了 AI 社區近幾年一直堅持的大模型路線的有效性。因此，在 GPT-4 發布后，國內外資金、研發力量迅速涌入這一賽道。美國約翰霍普金斯大學計算機系博士、「出門問問」創始人李志飛預測，僅中國在 1-2 年后就會有 50 家以上的公司做大模型。

不過，他也提醒大家，通用大模型賽道難度很大、商業競爭激烈，不一定適合所有人。他認為，「與其說現在就匆匆忙忙跳進去做通用大模型，還不如多想想做出了通用大模型以后又怎么樣？」

從目前的形勢來看，這個問題和造出國產版「ChatGPT」一樣緊迫。在去年 12 月的時候，GitHub 前首席執行官 Nat Friedman 還吐槽說，與 2020 年就造出 GPT-3 的研究人員相比，產品人員其實是遠遠落后的。因為很多人聽說要涉足人工智能和大型語言模型時，他們往往會認為需要大量專業知識，這其實是一個謬論。

ChatGPT 和 GPT-4 的出現讓大多數人都意識到了這一點，應用層面必然奮起直追。就像之前某篇文章的熱評所說，當前的「AI 時代不能睡覺，眼睛一閉就過時了」。

而且，應用層究竟蘊藏著多少機會目前還不好預測。在國外，OpenAI 開放了 GPT-4 API，海量企業、個人開發者開始接入。一位推特用戶發帖說，他花 10 個小時用 ChatGPT 做了一款應用，24 小時內就收到了 1000 美元的訂單，三周后就成功地把該應用賣掉了?？梢?，應用層需求的迫切程度遠比想象中驚人。由于需求過大，OpenAI 前段時間還暫停過 ChatGPT Plus 的銷售。

如果真如阿里巴巴 CEO 張勇所說，「所有產品都值得用 AI 重做一遍」，那我們用「寒武紀大爆發」來形容 AI 應用層即將面臨的狀態應該并不為過。

在國內，很多行業的從業者也已經躍躍欲試，試圖抓住這波應用層的機會，不過，真正以產品形式出現的成果還很少，尤其是能切實提高生產力同時覆蓋人群又足夠廣泛的生產力工具。

所以，釘釘的入局以及今天在現場的實機演示顯得尤其難能可貴 —— 不僅標志著國內科技公司的著眼點開始從算法層邁向應用層；而且相比于 Copilot 的視頻，我們興奮地看到國內科技公司開始不只發布 PPT，而是直接上實機演示。這也意味著類 GPT 的前沿技術，可以在國內環境下，在生產力領域普及。

一句話，一條「/」，一場生產力變革

在微軟發布「一句話就能讓 AI 幫我做 PPT」的 Copilot 之后，人們有一種感覺：這家科技公司似乎又回到了它年輕時的樣子。當年從 DOS 命令行到 Windows 圖形界面交互的變革也是由這家公司來引領的。

和當年那次變革一樣，Copilot 掀起的這場革命也有一個突出的特點：讓原本只有少數人能掌握并自由運用的前沿技術走到了每個人身邊，成為了實實在在的生產力工具。今天，釘釘的現場演示讓我們看到，這場變革在國內也已經開始了：只需輸入一條「/」，一個智能化世界的門就此打開。

在 4 月 11 日的 demo 中，我們看到，這條「/」能召喚文檔創作、摘要提取、應用開發等各項能力。 

今天的現場演示展示了「/」的更多用法，對于提升個人和企業的生產力都有很大幫助。

如果你是一位老師，你可以用「/」完成課件設計等工作，比如設計一個以「馬德堡半球實驗」為主題的實踐活動：

如果你是一位企業工作者，通過「/」召喚出的知識機器人，可以讓你一鍵創作自動學習的專屬機器人。在創建過程中，你不需要再去手動設定問題和對應答案，因為機器人可以自動學習一篇文檔、一個網頁或者知識庫鏈接中的內容，然后智能生成對話問答。通過多輪交互，你還可以讓機器人不斷學習新文檔，自動新增、更新問答內容。一個專屬的知識小模型的感覺有了。當然，生成調查問卷并自動整理報告這種小事更是不在話下。

從通義大模型開啟企業邀測到釘釘官宣接入該模型，再到釘釘的實機演示，阿里只用了 11 天時間。這樣的產品化速度給人一種爭分奪秒的感覺，就像 Copilot 帶給外界的感覺一樣。

當然，這一切都是有跡可循的。阿里搞 AI 有優勢，從芯片到算力到模型到應用，都自成一家，是國內可對標微軟布局的全能選手。阿里云有芯片、算力與算法，作為阿里云組織的一部分，釘釘直接受益于阿里云多年來搭建起來的 AI 流程閉環和產業鏈協作效應，擁有架構優勢。

釘釘自身則有 AI 技術落地所欠缺的應用和場景。從 2014 年創立至今，已經有 2300 萬個組織啟用了釘釘，用戶總數超過 6 億，行業覆蓋政府、醫療、教育、餐飲、旅游、制造、零售、互聯網等各類。有了這些真正的生產、應用場景，釘釘上積累了大量對產業需求和解決方案的洞察，具有用 AI 技術創造商業價值的探索環境。

在現場，釘釘還宣布，他們將在一年內完成所有場景的智能化布局。這意味著 AI 走向應用只是一個開始。這樣一個大規模的生產力平臺接入當前最具潛力的新技術，其影響力將是相當可觀的。這也是它的里程碑意義所在。

結語

在 ChatGPT 剛剛破圈的時候，大眾可能會有點疑惑，「這不就是語音助手嗎？怎么那么火？」不過，在看到 ChatGPT 編程、解題等聊天之外的能力后，大家走向了另外一個極端：需求天馬行空，什么問題都想試一試，比如讓它推薦房產。作為一個連網都不能聯的聊天窗口，ChatGPT 只能給出一些自己編造的答案或拒絕回答。

從本質上來說，GPT 確實不只是「chat」，「chat」只是 OpenAI 展示出來，讓全球認知 GPT 的一個場景。

作為一個讓全民感知 AI 能力的入口，ChatGPT 正在出色地完成自己的歷史使命。類似的國內大模型也在不斷迭代，縮小與 ChatGPT 的差距。正如張勇所說，「AI 大模型的出現是一個劃時代的里程碑，人類將進入到一個全新的智能化時代。就像工業革命一樣，大模型將會被各行各業廣泛應用，帶來生產力的巨大提升，并深刻改變我們的生活方式?！?/span>

不過，AI 在每一輪高速發展中都會面臨從技術到應用，從研究到商業的落地難題，這一次的 AIGC 也不例外。

在商業場景、生產領域，大語言模型還能做什么、如何和產業側或企業側的業務經營更好地結合，原有的應用和能力哪些可以完美結合、哪些可能要徹底退出歷史舞臺，依然是頗具挑戰性的問題。但這是中國科技公司，也是釘釘必須要解決的問題。

參考鏈接：

https://digitalnative.substack.com/p/ai-in-2023-the-application-layer

https://stratechery.com/2022/an-interview-with-daniel-gross-and-nat-friedman-about-chatgpt-and-the-near-term-future-of-ai/

https://mp.weixin.qq.com/s/Yiwsu-eVYJIrJkpM9l4Rqg