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AI现实骨感与未来超越:五年之约下的效率悖论与行业洗牌

在荣获阿克塞尔·斯普林格奖后,山姆·奥特曼再次语出惊人:

五年内人工智能将全面超越人类,人类智力的霸权时代已进入倒计时。

到2030年,GPT-8不仅能解答量子引力等终极难题,还能娓娓道来其思考过程、灵感来源以及为何决定研究该课题。

它,有资格成为真正的通用人工智能。

届时,“当前经济活动中30%到40%的任务将由AI执行。”

……

如果是在两年前,我们或许会为此激动或为饭碗焦虑。

但如今,类似感觉虽存,绝大多数人却已淡然许多。

惊人言论听太多,实在让人麻木。

AI现实骨感与未来超越:五年之约下的效率悖论与行业洗牌 AI预言  工具效率 企业倒闭 未来变革 第1张

看着正与你对话的简易AI大模型,虽有点用,但真有吹嘘的那么厉害吗?

以这当前水平,很难想象它五年内能蜕变为超越一切的存在。

01

现实挑战严峻

美国智库METR于7月初发布报告,称大语言模型能力每7个月翻倍,远超摩尔定律。

预计到2030年,AI可在数小时内完成人类一个月工作量。

这与奥特曼预测时间点相近,未来似乎光明。

但回归现实,同一智库METR进行试验:将经验丰富的软件工程师分两组,一组纯人工,另一组使用AI工具编程。

结果出人意料。

相比于纯人工,借助AI工具预计快40%,实际却慢了19%。

也就是说,AI非但未提升效率,反而降低效率。

无论采用不同指标、估计方法或数据子分析,开发速度放缓现象依然存在。

使用更先进工具,效率怎会下降?

包括参与实验的程序员,也认为AI工具助己提升约20%效率。

这不合逻辑,但数据不言。

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为解释此现象,实验方归为“能力-可靠性缺口”概念。

简言之,当前大语言模型虽能完成复杂任务,但成果难达企业业务水平。

例如编程中,程序员在查找信息和编码上耗时减少,但撰写提示词同样费时。

同时,AI可快速生成大量代码,却充满小错误,致人类程序员花大量时间检查、更正甚至重写。

多数情况下,人类反成AI保姆。

更关键的是,编程已是AI表现最佳领域。

此领域都无法提效甚至反效,其他行业可想而知。

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都说站在风口猪能飞,人人想当那只猪。

据天眼查专业版数据,截至2025年4月,全国现存在业、存续状态的人工智能相关企业超424.3万家。

其中,2025年新增注册相关企业约28.6万家。

此领域如此繁荣、参与者众多,所有人皆言AI是未来最大财富增量。

但现实是,除提供算力的英伟达和利用信息差赚流量的博主……目前几乎无AI企业真赚到钱。

至少在现阶段,它仍是典型:高投入,低回报。

摩根士丹利估算,仅微软、Meta、谷歌、亚马逊四巨头,2024年资本投入就达3000亿美元,大部流入AI项目。

总体来看,2024年全球生成式AI投资额较2023年增超70%,预计2025年总支出将达2024年的3倍。

此背景下,科技巨头或能扛住,支持到AI应用百花齐放那天。

而大量中小竞争者,即便前期获投资,也难支撑。

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例如开发AI回话模型的SD,至今背1亿美元债务;Stability AI,核心研究团队集体辞职;Character AI不得不卖身谷歌……

国内圈子,大同小异。

波形智能,曾获千万融资,突然解散,包括CEO、CTO等核心成员集体跳槽OPPO。

竹间智能,创始人简仁贤曾任微软工程院副院长,因现金流吃紧,部分部门停工,基本停摆。

华夏芯,资金链断裂、申请破产,14项专利、15项软件著作权被挂京东拍卖……

2022年11月至2024年7月,全国共78612家新注册AI企业处于注销、吊销或停业异常状态,占同期新注册企业总量8.9%;全国AI领域注销、吊销企业总数,更超20万家。

虽无最新数据,但按比例估算,目前倒闭的新注册AI相关企业,100%已超10万家。

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正如AI工具实际作用,目前远未如想象中强。

莫只看顶尖巨头台前光鲜,此乃AI浪潮真实底色。

九成参与者,都将或已倒在黎明前,其中不乏纯粹技术团队。

在AI技术现真正突破前,此况不会变。

02

未来确实不远

若说古人生产力如天平,付出多少力收多少粮。

那么现代人生产力如杠杆,坐机器前敲打即驱万吨巨轮。

我们想象中,生成式AI变革性在于打破“成本、质量、速度只能选其二”三角模型。

但目前,无论成本、质量还是速度,AI工具似都与预想差很远。

因现阶段AI只擅标准化创作,致两问题。

其一,同质化;其二,细节缺失。

以AI绘图为例,生成式AI通过整合大量资源获绘画能力。

一旦源头交叉重复,必致AI作画同质化不可避免。

此点我们使用AI工具时皆能感受,若不输入大量特定提示词,它给出图片风格非常类似。

更关键是,它只将数据具象化为图片,故不可避免现大量低级错误。

例如,人物装饰不完整,器官比例失真,手指多一根等。

此在上文编程工作中,同样出现。

由此两问题存,生成式AI目前只能胜任如审核、阅片等少部分重复性高工作。

对大部分人言,它无法作合格工具,更深层细节把控须人完成。

最终致,使用工具后效率反不如前。

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当然,未来虽未来,但终会来。

今时今日种种,可归咎企业家过度宣传,但更本质原因只一:如今AI不够强。

应强到何程度,它才能真正作合格工具,为企业“降本增效”?

其实应有标准:达人类从业者平均水平乃至最低水平。

它不需非常强,只需达最普通水准,就将彻底改变市场生态。

因在任何行业,占绝大多数普通人若被淘汰,人工成本自降,效率也得提升。

如目前AI应用最广游戏行业。

只要定义好规则,关卡策划、系统、数值等基础、重复性设计内容,后续工作本为套模板直接协作。

基本上,初级策划所有能干工作,皆将即被替代。

甚至,只保留少数创造力最强人,这样不仅能降本增效,游戏本身质量也得提升。

例如,每个NPC皆有完整而具体故事,且能与玩家进行更详细真实对话——实现性格千人千面。

玩家体验毫无疑问将得提升。

而在纯靠人力堆时代,此不可能实现。

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对大厂言, AI能助己降本增效,以后大型游戏研发成本更低、周期更短,从而带动整个市场更活跃。

对小厂言,本来主攻页游、小程序游戏,基本赚一波就跑。对他们言,以后成本基本只剩推广,研发全交AI即可,无限薅羊毛。

唯一受伤的,只有大部分不够“优秀”从业者。

此事,如今已在游戏行业发生,且这两年随显卡升级大爆发,行业会越变越卷,50%人可能面临转行。

其他行业,皆在瑟瑟发抖。

那刻到来,不需AGI,只需等到工具能完成最简单工作。

但绝对不应是现在。

03

尾声

至少此时此刻,对大部分行业言,AI根本无法取代人,甚至作工具都不太合格。

但最近两年,许多中小企业管理层们,不论懂或不懂,大多跟舆论走、给员工强调降本增效概念,普遍裁员。

留下员工熟悉AI工具,尤免费那种,提高自己工作效率。

此算较low做法,也最普遍。

但最终,绝大多数只降了本,根本未增效。

即便真增效,绝大多数情况也非因AI,而是裁员致人心惶惶、大家越来越卷而已。

更讽刺的是,现都2025年,AI应用市场规模即将突破5000亿元。

却依然有相当部分企业,如坐井观天土财主般,觉得买几台高配电脑就是数字化转型,生成几个数字人主播就是在做AI。

此非夸张,稍了解就知,抱此想法企业、甚至投资者都相当之多。

或者说,此大概才是目前市场热炒AI的真实底色。