人工智能正在经历前所未有的加速发展，毫无疑问人工智能系统能力的提高对传统的世界秩序构成了威胁。
一段时间内，传统技术提供商似乎没有做好准备应对：在GPT-3发布后30个月，谷歌仍未推出商业化的人工智能系统，而在2023年的开发者大会上，苹果甚至没有提到人工智能。然而，在“袖手旁观”之后，大型科技企业开始采取行动应对。
他们的回应听起来像是面对潜在颠覆性技术时常用的老套路。图像生成会威胁到Adobe吗？当然不会。他们会把它变成Photoshop中的一个菜单项。AI回答会威胁搜索引擎吗？不会。谷歌会将语言模型的输出加入到搜索结果中。提示式界面会成为与计算机交互的新方式吗？完全不会。苹果会利用人工智能为Siri提供强大支持，并应用于所有设备上。
大型科技公司延迟应对人工智能威胁的策略是否会被证明是最佳的？现在，初创公司已展示了概念验证，大型科技企业是否会简单地将人工智能并入其强大的全球业务中，以增强其市场主导地位？
换句话说，人工智能到底会不会具有颠覆性？
初步回答可能是否定的：拥有数据、分销渠道、人才和资源的巨头们怎么可能输？然而，这种分析忽视了“颠覆性”技术的本质。
今天，本文关注人工智能的创新，不仅分享了ARK识别颠覆性技术的框架，还探讨了传统科技提供商如何利用人工智能维持其现有的行业主导地位，以及为什么这种战略可能会失败。
什么是颠覆性技术？
颠覆性技术的特点在于其效果：它们能够让资源匮乏的公司颠覆财力雄厚的市场巨头，即使这些巨头意识到该技术的重要性并试图利用它来最大化自身的业务前景。
颠覆性技术平台还具备三个内在特性：
它们呈现出陡峭的成本下降趋势，这可以显著提高性能而无需额外成本。经历急剧成本下降的技术通常以低成本的产品扰乱传统巨头的现金流模式和激励系统，这些激励系统主要是以短期股东回报为导向，而不是长远战略。
它们跨越行业边界，渗透到传统巨头忽视或未被满足的新市场中。跨行业技术往往在巨头们不理解的性能指标上有所改进。大型科技公司可能认为这些改进不重要或不相关，因为他们并不了解新技术对客户的性能优势。
它们充当创新平台或新技术的起点。创新平台往往面向出乎意料的大市场，这些市场最初看起来规模很小。它们还倾向于采用延迟变现的商业模式，尽管看似在财务上没有吸引力，但能逐渐吸引开发人员和应用，一旦巨头们最终关注到这些机会时，已经很难再吸引到开发者了。
根据这些标准，人工智能是否具有颠覆性？答案是肯定的。
人工智能拥有历史上最陡峭的成本下降曲线。全球经济的每个行业都在利用人工智能，基于这个颠覆性平台的新兴企业数量可能会创下前所未有的纪录。
人工智能与成本下降
人工智能的成本下降速度比我们测量过的任何颠覆性技术都要快。运行同等性能的人工智能模型的成本每四个月就会减半——我们预计这种趋势将持续整个十年。相比之下，半导体领域的摩尔定律预测成本每18到24个月减半，这表明人工智能革命的速度是前者的4到6倍。换句话说，传统技术需要十年才能实现的性能改进，在人工智能领域可能不到两年就能实现。目前，这些领先的人工智能模型仅能在云端运行，但预计在几年内，它们将在高端智能手机上实现，如下图所示：
这种急剧的成本下降对现有科技公司意味着什么？即便是短暂的推向市场的延迟也可能导致巨大的性能差距，因为成本快速下降使得快速跟随的策略随着时间推移变得越来越无效。
传统科技公司通常会让初创公司帮助其为新技术去风险化:即展示新商业模式和技术创新的产品市场契合度，然后再大规模应用。例如，谷歌和苹果对人工智能就采取了这种策略。谷歌在OpenAI进入市场三年多之后才公开发布了大型语言模型。尽管在营销演示中似乎表明其技术相当先进，但谷歌的表现却显然落后了。事实上，自2023年初以来，使用谷歌最先进的模型而非OpenAI最优模型的客户在单位性能上平均多支付了40%以上的成本，如下图所示：
经调整后，谷歌AI客户每个token的成本比使用OpenAI高出平均46%
图片注释：使用MMLU（Massive Multi-task Language Understanding）五次测试作为一般知识基准；使用HumanEval测试代码。每字成本按75%输入字与25%输出字计算。价格按基准上的绝对错误对数计。来源：ARK Investment Management LLC，2024年，基于OpenAI、HuggingFace和斯坦福Helm截至2024年9月16日的数据。此信息仅供参考，过去的表现不一定代表未来结果。
尽管谷歌在AI方面落后于OpenAI，苹果却至今未推出任何大型语言模型。苹果将于今年秋天发布其首个现代化的AI驱动产品，距OpenAI首次发布GPT-3已经超过四年。苹果已承认其模型将不如OpenAI和Anthropic的领先模型，甚至还不及Meta发布的开源模型Llama 3。
公平地说，行动缓慢并不一定意味着竞争对手会输掉比赛。大型科技公司拥有庞大的战略团队、几乎无限的预算和巨大的人员储备，他们不太可能轻易被甩在后面。又或者，也有可能会被甩在后面？
谷歌和苹果有充分的理由延迟引入AI功能。AI技术尚不稳定，且未经过彻底验证。它们可能会“幻觉”（生成虚假或不准确的信息）。两家公司都需要保护它们的声誉和巨额现金流，因而有更多需要防范的风险，而这对初创企业或挑战者公司来说则压力较小。与谷歌和苹果开发、调试并发布的软件不同，AI系统的功能并不固定且难以预测。
发布表现不稳定的产品对小心维护声誉的公司来说可能是非常令人恐惧的。例如，《纽约时报》头版曾报道微软的ChatGPT聊天机器人尝试干扰作者的婚姻，这一事件如下图所示。对于微软、谷歌、苹果以及其他因其软件和服务的稳定和一致表现而享有声誉的巨头来说，这一事件清楚地展示了AI可能带来的负面影响。即便是善意的努力也可能带来负面公关影响。举例来说，谷歌在试图让其AI系统避免种族单一化的图像时，意外地生成了历史上准确的纳粹冲锋队多种族形象，如下图所示：
传统科技巨头在部署AI系统前必须找到控制其不稳定表现的方法。然而，为此所需的时间和工程开发可能会削弱AI系统的独特优势。苹果的Apple Intelligence图像生成功能就是一个很好的例子。在生成头像时，用户只能从动画、插图或素描这三种风格中选择，如下图所示:
或许Apple Intelligence在其生态系统中是正确的策略，但采取这种策略会使苹果在AI前沿领域落后。其图像生成看起来更像是Adobe Photoshop从1994年起就开始提供的艺术滤镜。相比之下，不受限制的AI图像生成不会限制选项的数量，反而更加丰富有趣。
对比苹果的简单模板化方法，看看Midjourney这一顶级图像生成AI模型。Midjourney不仅可以生成照片般的图像——苹果系统中禁忌的功能——还能生成模仿20世纪四位最具影响力肖像摄影师风格的照片，如下图所示：
AI技术在跨行业中的影响
如果AI不能跨越多个行业并成为一个创新的平台，传统科技巨头在中长期内可能会相对安全。然而，AI系统确实能够跨越多个行业，并且作为平台催生了更多的创新。从这个角度来看，仅仅将颠覆性技术作为“可持续创新”来采用，可能会让传统巨头深陷脆弱境地。
许多企业都希望利用AI，季度财报电话会议中关于AI的讨论就可以证明这一点，如下图所示。最有价值的AI服务甚至可能出现在科技以外的行业，这对传统科技巨头来说是一个潜在的严重威胁。
来源：ARK Investment Management LLC，2024年。此分析基于多个外部数据源，包括CapitalIQ，截至2024年8月20日。
对于那些即使在比赛中起步较晚的传统巨头而言，他们凭借巨大的分销和数据优势可能仍然能够获胜。谷歌之所以能主导搜索市场，是因为用户点击提供了关于最匹配查询的结果的宝贵信息。如果语言模型的结果在搜索中变得重要，那么谷歌应当能轻松地将这些结果融入查询中，继续依靠数据主导搜索。即便这种方法在短期内会对其商业引擎造成一些影响（点击广告模式不容易与自然语言AI答案相匹配），谷歌仍有可能在查询量和流量方面保持领先。
或者，如果最有价值的一组AI交互发生在不同的数字环境中，谷歌的分发优势可能无法接触到这些新数据流的生成。谷歌目前每天处理大约85亿次查询，在搜索领域拥有数据垄断地位。尽管平均每次搜索的内容很短，但每年累积超过10万亿个语言token。谷歌一年内收集的搜索查询文本量大致相当于用于训练全球最强大的AI语言模型的文本量，如下图所示：
与此同时，大量更大且未被充分利用的专有语言数据池存在于Google核心搜索功能之外。这些数据池间接地可能对Google搜索构成颠覆。
在消费者娱乐领域，Meta可以利用遍布WhatsApp、Facebook和Instagram的大量数据池。甚至X（前身为Twitter）也拥有超出大多数公开或商用数据的语言数据量，如下图所示。Meta和X都在积极开发AI模型，X则通过其子公司xAI进行。
AI在社交媒体平台上的潜力
社交媒体公司的战略定位不仅延伸至其语言数据优势，还包括其操作的面向消费者的应用程序，在这些平台上，AI驱动的搜索可能更无缝地运行。人们已越来越倾向于从朋友那里获取信息，尤其是在所谓的“专家”权威逐渐被质疑的时代。如果一个像X上的Grok那样友好的聊天机器人已经掌握所有答案，用户为什么还要离开X去通过传统搜索寻找信息呢？
在社交媒体分发平台上提供AI回答也可能具有货币化潜力。向社交电商的转变已在进行中，AI时尚达人能够极大地提升体验。社交媒体公司拥有数据、动机和定位优势，它们无需通过推出竞争性搜索或电商引擎，而是通过向用户提供精准的答案、匹配的产品和服务来满足用户需求，从而威胁传统的搜索和电商市场。在一个由个性化、知识渊博的AI助手所充斥的世界里，用户为什么还要依赖其他信息来源？
实际上，特定行业的AI应用程序可能表现得如此出色，以至于会削弱并取代通用搜索流量。在数据访问受到严格监管的领域，如医疗和金融，具有高价值的搜索词可能尤其受到威胁。
按行业划分，医疗是最大的存储数据购买者，其次是金融，如下图所示。医疗占全球数据存储的30%，但考虑到该行业的低效性，尚未有效利用这些数据。在我们看来，医疗服务提供商并未充分利用所收集的数据，而且仍然没有收集到足够的数据。
AI对医疗和金融行业的潜在颠覆能力
据估计，谷歌的搜索中有7%（每14次中就有1次）与健康相关。如今，大型语言模型（LLMs）已经通过了医学执照考试，那么，为什么不能用一个基于患者病史的AI模型来回答健康问题，比“谷歌医生”提供更好的答案呢？Tempus Health最近推出了名为“Olivia”的模型，它正是这样的解决方案之一。如果这些颠覆性的AI系统能够整合到面向消费者的数字钱包中，它们在医疗和金融服务领域的增长将非常显著。
跳出大型科技巨头的范畴，那些在医疗和金融领域拥有重要专有数据的公司可以在此战略基础上构建更广泛的服务。消费者将他们的健康或财富托付给AI代理，这些代理很可能在许多其他情境中也会为用户代理行动。当消费者拥有一个可以帮助他们搜索、个性化、并选择商品和服务的信托型AI代理时，他们还会转向谷歌搜索吗？
特斯拉的AI发展和未来的智能机器人
另一个对巨头的威胁可能并非来自数字世界，而是来自物理世界。尽管当今的大多数AI系统主要依赖语言数据进行训练，人类却更多是通过在现实世界中的探索学习。幼儿通过跌倒、摔跤和擦伤膝盖，在早期就学会了因果关系，而语言学习则发生在后期的发育阶段。
当今最先进的语言模型主要通过物理学教材推断因果关系。然而，能够从现实世界中捕捉物理因果关系数据的系统，最终可能对开发性能最佳的AI系统意义更为重大。在这里，我们再次看到了来自传统科技行业以外的竞争者。例如，我们的研究表明，特斯拉的自动驾驶出租车（robotaxi）推出可能引发历史上最深远的商业变革。特斯拉开发这项服务的能力依赖于其车队能够收集的现实世界因果数据。
这些数据的规模是巨大的。全球最大的语言模型训练了大约15万亿个token，而Instagram和YouTube的累计视频和图像上传量约为7千万亿个token，但特斯拉目前配备摄像头的车队仅在去年一年内就生成了至少80千万亿个token。如果这些车辆如我们所预测的那样成为自动驾驶出租车，到本世纪末，这一数字可能将几乎增加四倍，达到每年超过300千万亿个token的数据量，如下图所示。
如果AI只是因为成本下降和性能快速提升而跨行业扩展，但并未成为进一步创新的平台，传统科技公司或许能逃过一劫。然而，AI作为创新平台的潜力无可否认。
AI —— 创新平台
毫无疑问，AI是一个可以推动更多创新的平台，这很可能会对传统科技公司带来威胁。ARK的研究对各种颠覆性技术进行了研究和评分，结果表明AI是所有研究中最重要的创新催化剂之一。
资金正源源不断地流向这些潜在的创新平台。据下图所示，今年全球三分之一的风险投资资金（超过900亿美元）投向了AI公司。在美国初创生态系统中，AI吸引的风险投资比例更高，今年以来已占到40%以上，在过去三个月中甚至占到了一半以上。如此多的竞争对手，在大量风投资金的支持下，从多个角度试图颠覆传统的世界秩序，这种威胁的影响可能极其深远。
例如，OpenAI和Perplexity正直接挑战谷歌搜索，而Rabbit、Friend和Humane则试图颠覆苹果和安卓的操作系统双寡头地位。Meta的智能眼镜是否可能比iPhone更有用？假如一款硬件是专门为AI优化设计的，而不需要迁就其不足，是否可能吸引开发者？在获得足够用户的前提下，答案是肯定的。
即便新的硬件未能普及，而苹果通过快速跟随策略保护其生态系统，AI平台本身仍可能在独立于分发设备的情况下蓬勃发展。随着AI系统和助手变得愈加高效，用户将期望在任何设备上随时随地访问这些系统。
这样的安排与苹果致力于培养的封闭生态系统背道而驰，就像互联网时代的AOL一样。此外，在争夺开发者时间和注意力的竞争中，谷歌和苹果的声誉并不完美，正如下图所示。两家公司都面临着股东持续增长的压力——这是传统巨头在试图投资并将自己融入新生态系统时通常会遇到的障碍。
总结
人工智能是颠覆性技术吗？毫无疑问，是的！AI正在经历快速的成本下降，跨越多个行业，并成为一个创新平台。鉴于业务运营的广度和规模，传统科技公司无法以颠覆性的方式整合AI。因此，它们可能会让消费者没办法完整体验技术的“大部分或全部神奇之处”，从而为其他企业在其竞争领域之外创造了成长空间。
话虽如此，另一种结果也有可能发生。也许谷歌能将搜索链接转变为答案，利用大量用户数据创造出人们信任的个性化助手。也许苹果凭借其对隐私的保护，也能做到这一点。它们的助手或许会比竞争对手稍微“笨”一些，但比起一个因为苹果隐私政策无法访问用户邮件的“天才助手”，人们更愿意选择一个稍显迟钝却能准确安排日程的苹果AI-Siri助手。
AI革命是否会让苹果或谷歌这样的公司走向衰落还是个未知数。或许它们会倾向于放缓AI的进展：不具备高度性能的AI系统、不具备令人信服的跨行业应用的AI系统，以及不会成为创新平台或推动更多创新的AI系统——这正是它们最希望的。
这并不奇怪，它们是市场中的巨头，更倾向于不那么“颠覆”的技术。
可对它们不利的是，颠覆已经在进行中了!
本文内容来自投资机构ARK的文章《ARK-Invest_Is AI Truly Disruptive》，文章中的《AI Serves as the Central Technology Catalyst》图表也有详细说明版为《ARK-Invest_BigIdeas_TechnologicalConvergenceMatrix》，感兴趣的朋友可以联系我。
