从 OpenAI 发布 ChatGPT 到现在,AI 热潮已经翻涌了快 4 年。4 年时间不短了,但主力玩家还在亏损。
今年是 AI 的大年,风头最盛的 OpenAI 和 Anthropic 都要抢在今年上市。两家公司当下的估值加在一起超过 2万亿美金。如果再算上已经上市的谷歌,那么有御三家称号的 AI 三巨头,总市值超过 6 万亿美金。
即使互联网泡沫最膨胀的时候,也不曾有公司达到这样的规模。
虽然每天 AI 热点层出不穷,从点外卖到机器人,AI 无处不在。但一个从第一天就被问到的问题,依然没有明确的答案。
AI 靠什么赚钱?
给出模糊的答案很容易。科学技术是第一生产力,AI 当然是靠提高生产效率赚钱。作为重仓押注 AI 的投资者,我毫不怀疑未来 AI 能够大幅提高人类现有的生产效率,进而增加经济活动,然后赚大钱。
但是现在,我还没看到一丁点起色。
上个月有位朋友找来,想让我帮他开发一个 AI 工作台,解决他每天整理数据,手搓表格的工作难题。我说开发可以,第一是有偿,免费干活伤感情,你也不珍惜。第二是你要想清楚,是不是没有 AI 就做不了你想做的事。
两条他都给出了肯定的答案。我也有我的私心,我想用 Vibe Coding 独立完成一个产品,看看投入成本和时间到底需要多少。于是答应。
开发产品花费的时间比我想象得要少很多,大部分工作一旦有了明确的想法,我只需坐在电脑前点批准即可。
一期产品开发好之后,我发给朋友,让他去测试。之前火急火燎的朋友此时倒不急了,他依然沉浸在自己的工作路径里,慢条斯理地做事。结过账的食客不着急下嘴,我这个做菜的也不好催。
我一开始认为他在前面第二个问题上没说实话,他的工作并非离开 AI 就不行。周末我忽然意识到,仅仅一个 AI 工作台并不能彻底改变他的工作流。他不是一个人在工作,即便小团队的效率提高了,但合作方的节奏没变。如果省下来的时间不能变出更多的订单,那又何必着急呢?
另一方面,他原本的计划是找一个外包团队,花几万块开发一个传统的数据库管理系统。现下被我一个人的“友情价”取代。整个链条上的 GDP 没有变多,反而变少了。AI 产生的价值是我用 Vibe Coding 代替了外包团队。
换句话讲,开发者杀死开发者。
于是我更深地理解了 AI 股爆发,软件股暴跌的逻辑。理论上,软件公司可以用 AI 提高工作效率,更快更好的迭代软件产品,让用户的工作再上一层楼。但现实是,软件公司服务的用户,即使用上更快更新的产品,也难以在短时间内实现增益。
比如律师+AI,会让官司变多吗?比如电商+AI,会让订单变多吗?
一个红海市场,一块增长率有限的蛋糕,想要吃得更多,最简单的办法是抢。AI 讲述了把蛋糕做大的故事,然后送上一把刀。
刀口向外,抢同行的生意。刀口向内,裁人。降本,增效,企业提高利润的两条路。如果增效带不来更多收益,那就先降本。
现在支撑 AI 成长的,主要是互联网公司的资本支出。然而, 大厂们积攒经年的现金流,被 AI 花得七七八八。谷歌在连续投入几年之后,破天荒地开启融资计划,要向外融资 800 亿美金。这是谷歌自上市以来第一次股权融资。Meta 据传也要融资个几百亿以确保公司未来在 AI 上的花销。年内计划上市的 OpenAI 和 Anthropic,同样需要钱。
这么多钱扔进去,总要听个响。
我也希望它们能早些盈利,股价一飞冲天不回头。但在我读到的 AI 叙事里,少有能帮助传统企业迅速赚大钱的案例。
以电商做类比。电商平台的盈利在于交易量。原本需要线下完成的购物行为,因为线上成本急速降低而增加。更多的交易量自然促进整体经济。一家店的销售额不再受物理销售半径的限制。它的代价则是早期侵占实体业务的空间。只有电商渗透率达到无可抵御的程度后,线下业态才发生转变。线上引流,线下消费。这中间经历的时间很长。
互联网泡沫从 95 年Netscape 上市到 20 年破灭,用了5 年。互联网企业从 20 年到如今润物细无声,过去了 26 年。
如果从今年两家 AI 公司上市对比 90 年的 Netscape,AI 的高潮还有 5 年。从高潮到改变大众生活,还需要几年?10 年?20 年?
大厂们赌的是未来 10 年的叙事,不进则退。即使有风险,也不能输在起跑线上。在真正的共赢到来之前,我以为,AI 变现最快的方式,只有裁员。
Vibe Coding 是 AI 做得最好,最容易最好的业务。程序员是互联网公司最多,薪酬最高的人群。如果短时间只靠产品迭代不能增加公司营收,那么保持产品迭代节奏,慢慢等 AI 渗透率达到爆发奇点,用更少的人完成开发任务,是非常合理的选择。
不光是互联网企业。几乎 AI 能够深度触碰的各个行业都面临相同的选择。即使 AI 一天能造出一栋房子,它也没办法变出更多的人来买。
所以,对企业来说,用 AI 替代人是正确的选择。对个体来说,用 AI 替代不会用 AI 的同行,也是正确的选择。
夜雨聆风