这两个月忙于炒作和学习AI新知识，没太多时间写东西，这周末终于有空写点了。
近日马总回国引起热议，没多久阿里便宣布拟分拆上市，伴随最近大红大紫的AI炒作热潮，我们可以判断，互联网正在迎来新的热潮。
前几天也发了一些看法：
这种风向的重大变化，从RM日报的文章中可见一斑，这里不便多说，说多了应该会触发很多敏感字，大家可以自行查阅。以游戏行业为例子，2021年，G媒关于游戏的表述用词多是“防沉迷”，而2022年开始，便出现了关于游戏的价值的探索，如“深度挖掘电子游戏产业价值机不可失”等，2023年更是有“游戏行业大有可为”的表态。游戏行业从毒药到科技，这种重大的转变，市场尚未完全反应。
游戏行业是孕育高科技的土壤，这点要形成共识，估计还需要一段比较长的时间。但不可否认的是，过去很多软硬件的创新，比如GPU，比如3D技术，都离不开游戏。
近2个月以来，随着这波AI+游戏的炒作，虽然昆仑万维、汤姆猫等一众游戏股上涨幅度较大，但对于行业龙头如完美世界等来说，可能估值回归才刚开始而已。参照宝通科技的股权激励看，2023年利润如果能到4亿的话，不过才20PE，还远未到泡沫的时候。
互联网方面，除了马总回国，美元联合创始人王慧文大力招兵买马，剑指AI。这种重量级人物的动向往往都是先知先觉，再怎么重视也不为过。
再放眼全球，微软倚仗openAI的加持，在bing、office等多个领域不断创新，不仅对谷歌形成了实质性的威胁，更对互联网是一个革新。
前阵子，报日人民一篇《人工智能产业化应用加速》点名华为盘古大模型，你以前见过这种带货阵仗？结合之前领导说的，“世界进入大科技时代”，也许我们应该认真重温多年前邓公告诉我们的道理：科学技术是第一生产力。
这次AI变革，首先定性的是“工业革命”，但不能简单去类比互联网革命，更不能和新能源革命去类比。
18世纪，瓦特并没有发明蒸汽机，他只是改良了蒸汽机，新的设计使得蒸汽机的效率高了好几倍，这使得工厂的选址不再需要靠近煤矿（煤的使用量小了很多），也不再需要牲畜或者靠河，由此使得人类设备拥有了充足的发展动力，往后成熟的技术（比如纺织机）等，可以脱离英格兰中部煤矿的束缚，向沿海集中，从而扩大了对外贸易，反向又促进了 英国工业的发展。
工业革命太远，说一个最近的变革的例子，手机是如何取代相机的？
2008年金融危机出现了第一次下跌，但是自从2010年之后，就一直下跌一直到今年，没错，2010年是iPhone4发布的年份。直到现在手机拍照效果依然不如相机，但是从商业上，手机完胜相机，为什么手机的拍照引发了照相行业的变革？因为大多数人需求其实没那么高，不需要手机摄影技术完胜相机才会引起相机出货量的下降，而是手机拍照成本低+效果满足大多数人就会引起变革。
同理，引发变革的奇点并不是要人工智能完胜人类，或者达到人类水平，只要在AI成本低+能满足大多数人需求就可以引发市场的巨大变化。
人与机器，一直就存在着巨大的鸿沟，最基础的计算机语言是二进制，也就是说计算机只认识0和1，但是我们需要让计算机为我们干活，就需要与计算机交流，为此，人类试用了各种方法，首先是开发了各种各样的计算机语言，JAVA,C等等，代码的特点是对人类可读，又可以翻译成计算机的机器语言。在此基础上，人类又开发了图形，鼠标等交流手段，本质上就是把常用的代码打包做成图形。但是这样存在问题，人类使用代码门槛高，而且还要让码农必须要学会机器的思考方式，非常非常的反人类；而图形界面不可能覆盖人类所需的所有功能。
但是chatgpt完美的解决了问题，一方面可以与人类用自然语言无障碍交流，一方面他可以控制计算机，省略了人类了解计算机原理的反人类操作，让人类不理解计算机，照样可以让及计算机为人类工作。就像拿着手机的你，你懂手机的原理吗，不懂，但是这个并不妨碍你使用手机。
AI将取代很多“人和机器间的翻译”工作，和大众所认知的相反的是，过去我们认为最后才被取代的“程序员”、“设计师”等岗位，却是最先被取代的。不过，也有新的工作会产生，比如已经有公司在招聘“提示工程师”（Prompt Engineer），年薪可高达33.5万美元。所谓提示工程师，也就是AI训练师，即通过与AI交互写出相关提示，以帮助用户操作AI生成更完美的内容，并帮助公司培训员工使用这些工具。简而言之，提示工程师相当于是设计师、文案和程序员三者的结合体。
跨过奇点后的AI除了能力超强之外，进化速度也是恐怖的！从gpt3.5到gpt4，以后gpt5，是在加速进化的，最先感受到这个震撼，还要从英伟达发布的cuLitho计算光刻库说起。
光刻是芯片制造过程中最复杂、最昂贵、最关键的环节，其成本约占整个硅片加工成本的1/3甚至更多。计算光刻模拟了光通过光学元件并与光刻胶相互作用时的行为，应用逆物理算法来预测掩膜板上的图案，以便在晶圆上生成最终图案。
“计算光刻是芯片设计和制造领域中最大的计算工作负载，每年消耗数百亿CPU小时。”黄仁勋讲解道，“大型数据中心24x7全天候运行，以便创建用于光刻系统的掩膜板。这些数据中心是芯片制造商每年投资近2000亿美元的资本支出的一部分。”而cuLitho能够将计算光刻的速度提高到原来的40倍。老黄说，英伟达H100 GPU需要89块掩膜板，在CPU上运行时，处理单个掩膜板需要两周时间，而在GPU上运行cuLitho只需8小时！
先进的AI加速先进芯片的制造，而先进芯片的底层算力又加快AI的训练和升级，在达到天花板之前，这不就是现实版的“武当纵云梯”，左脚踩右脚么？细思极恐。
这次AI变革，是一次全方位的科技竞赛。
国内在政策方面也是大力支持的。近日，科技部会同自然科学基金委近期启动“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）专项部署工作，紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。
总结一下，AI大时代，国内政策加持，互联网风云再起，游戏行业涅槃重生。
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