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距离能打的AI还有多远？
在宣布支持200万字超长无损上下文后，月之暗面旗下产品Kimi爆火。包括九安医疗、中广天择、华策影视、塞力医疗、海天瑞声等多家公司因搭上“Kimi概念”东风，股价一度大涨。
一大批畅想AI前景的内容火速上线。许多网友又开始担心自己要“失业”了，正应了那句AI界流传甚广的口号——“所有行业都值得用AI重做一遍”。
不过随着kimi概念股股价应声回落，担心的网友们又可以长舒一口气了。
AI的能力边界
现在，抛开天花乱坠的预测，切实地看看如今的AI达到了什么水平，能做到什么程度。笔者近期实测过包括GPT-4在内的几款AI大模型。目前来看，AI仍然处于“效率工具”的阶段。
想要用好AI，需要使用者提供明确的指令和工作范围。主流产品提供的功能一般包括文档解读、知识问答、数据分析与AI绘图。
然而具体实测下来，目前AI产品的工作链路还是太短了，举个简单的例子，笔者之前尝试用某款AI产品查询“2014年到2023年中国社会消费品零售总额的数据”。然而其通过联网检索，只找到了2023年的数据，改成“分别检索2014年到2023年社会消费品零售总额的数据”，尽管提供了10年的数据，但有一半是错的。它既没能找到聚合数据网站，也没能分年度检索汇总。换言之，它还不具有“拐弯”的能力，当用简单的方法解决不了问题时，它做不到自主切换其他方法。
即使如此，许多文案工作、简单的美编工作，AI已能胜任。目前最流行的说法是，“AI是一个学霸实习生”。
许多公司也在积极AI化。最新案例是东方财富3月25日表示，公司自主研发的金融大模型“妙想”正在内测中。
还有让许多打工人“痛并快乐着”的钉钉，从去年4月18日开始就接入了“通义千问”大模型。
这些AI产品将如何进一步撬动社会生活，尚需观察。
AI的漫漫商业化征途
不过，比AI的能力边界更值得注意的是AI的商业化问题。
收入端，2023年，OpenAI收入突破16亿美元，成为历史上营收增长最快的产品之一。它目前主要的变现模式有三种：一是软件开发者调用API（应用程序编程接口），向其支付流量费用；二是ChatGPT Plus会员每月的订阅费用，每人每月20美元；三是从微软销售OpenAI模型的收入中分成，但低于自己直销所得的分成。
成本端，据报道，OpenAI在2.5万个A100 GPU上训练了GPT-4用时90—100天左右，训练成本约为6300万美元。目前，A100 GPU市价1万美元出头，如此推算，模型训练仅硬件成本就超过2亿美元。市场预计，训练GPT-5，需要近5万张H100 GPU，H100 GPU市价近3万美元。这意味着，为了有能力推出下一代AI产品，OpenAI在硬件上的投入将不少于10亿美元。
这也是在OpenAI破圈之前，鲜少有企业选择押注大模型的原因：商业化落地前景不明朗的情况下，过于烧钱了。
目前，尚未有公开报道揭示月之暗面的运营状况。自创立以来，月之暗面累计获得了超12亿美元的融资，其模型参数一般认为在千亿量级。据京报网，目前Kimi投放广告的获客成本约在10元，如果算上新用户使用模型的算力成本，每个用户的获客成本达到12-13元。近一个月来，Kimi在苹果端和安卓端的日均下载量超过17000次。按此计算，Kimi每天的获客成本至少20万元，一个月就是600万元。
而Kimi还处于免费试用阶段，唯一的收费项目是软件开发者调用API，其价格如下。
数据源自月之暗面官网
一般而言，每个token相当于1个汉字。所以Kimi最高一档0.06元每1000tokens。这一价格与国内其他大模型相比中规中矩。腾讯混元大模型高级版0.1元每1000tokens，阿里通义千问大模型Plus版0.02元每1000tokens，科大讯飞的星火大模型0.03元每1000tokens。
尽管OpenAI率先创造出巨额营收，树立了行业标杆，但在AI大模型全面应用之前，入不敷出会是常态。先进者需要不断迭代，更新软硬件，保持行业地位，后来者需要大笔投入，加速追赶，同时不像其他的高新技术产业，现在仍然无法估计出AI产业量变引发质变的临界点。所以，整个行业将持续处于“军备竞赛”之中，潮起潮落仍会是常态。
一如此次Kimi吹起的概念泡沫，不到一周就平复了。作为“Kimi概念股”的塞力医疗，其遭遇也颇值得玩味。3月25日，塞力医疗收到中国证监会《立案告知书》。因公司涉嫌信息披露违法违规，中国证监会决定对公司立案。塞力医疗因存在“AI医疗”相关业务，搭上了此次“Kimi概念”的东风，股价一连三个涨停，然而潮水退去，裸泳的仍在裸泳，东风一过，股价又跌回了之前的水平。
可以说，什么时候，AI真正地把一批工作岗位淘汰时，AI才真正从有用过渡到了实用阶段。
AI焦虑与饭碗
随着AI一次次取得突破，AI与人类关系的话题一再引起广泛的讨论。月初，OpenAI“宫斗”以奥尔特曼回归落幕。这是人工智能发展的一个重要节点，意味着发展的优先级高于公益。
这并不代表AI公司会成为洪水猛兽，只是说整个产业明确地把提高技术水平，做大市场规模作为首要目标，至于AI带来的一系列隐私、伦理、法律等问题，要在发展的过程中解决，与“摸着石头过河”有着一致的逻辑。
现今，在教育界，编程大行其道，社会弥漫着技术焦虑。人们不想输在当下，也不想输在未来。这样的想法有其合理性。但其实，AI和其他的技术有着同样的逻辑，技术层和应用层之间有着很大的差别。譬如智能手机问世之后，许多商业形态依托智能手机展开，但并不需要每个参与者都掌握智能手机的技术原理。AI也是如此，事实上，AI极大地降低了代码开发的门槛，变相地降低了中低端编程技术的价值。
当技术降临的时候，先行者固然能吃到红利，但对更多的外行人来说，机会和变革尚未到来。毕竟AI赛道周期那么长，想象空间那么多，谁都不能一口吃下，杞人忧天式的焦虑毫无裨益，普通人只要保持适当关注，积极拥抱即可。
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