最近一段时间 “AI 泡沫”是个很火的词. 想回答这个问题, 其实==“AI 能否赚钱”, 于是就有了大量访问+工作后的实际观察.
1. 接触的N位中老年人已经不太用Google搜索了, 几乎就是直接问ChatGPT, 而且几乎都是ChatGPT而非其他Gemini, Grok之类 （起名字的重要性！）
但很奇怪，年轻人仍然喜欢用Google. 尽管如此，因为那个AI答案汇总在最上面, 也越来越多用AI汇总直接看而非原始一个个链接去点。
现在ChatGPT只是没有开始做“推荐/搜索“而已，一旦开始做，这可是直接进入巨大巨大的在线广告市场。而大家知道在“对话中”广告的效率远远高于传统的展示。一旦你对GPT产生了“习惯感情依赖”, 到时他推荐哪个水电工给你不就是看谁Bid价格更高的事？信息搜索, 生活服务等等.
广告外, 垂直整合直接帮你买东西那也都是“轻松小事”. == 不仅可以赚现在广告商的钱, 还可以顺路分走购物网站本身的部分利润.
不过为了做搜索，OpenAI 在传统的GPU 模型训练外，关键更需要的是降低单次广告成本, 对整个互联网信息的采集以及巨大的流量费用等，which 又依赖于:
* 自己的低成本芯片 (~Google TPU)
* 低成本大规模基础云服务设施 (~Google GCP)
* 低成本流量费用 (~ Google 大量的流量互换协议)
（Google 在这几个方面做得都非常好，OpenAI 显然有个巨大的learning curve, 不过它只要开始做 ~)
2. AI Agent 已经事实上可以模拟人在电脑上的几乎一切操作了，唯一区别只是是否值得为了具体实际工作流进行二次开发而已。这个不是走访别人，因为我自己就是干这个的~
高度重复的，有标准SOP的会优先被开发+部署。那些低可重复的因为开发成本/收益比不划算会先被搁置。
之前的软件本质上是行业内最优秀的那批人把自己的工作经验汇总后通过软件这个廉价分发方式快速分发。那软件厂商未来不仅可以可以卖license/SAS Fee, 还可以连操作软件的岗位一起作为增值服务卖了！可以按次收费！毕竟用一次就相当于处理了一个case.
其实很多白领岗位实际就是=软件操作员. 美国有多少初级白领岗位? &企业需要支付多少工资? AI Agent干哪些活, 未来按小一半向企业收费不过分吧?
只是, 需要在一个个垂直领域以通用大模型为基础进行二次开发而已, which 又需要一些时间.
AI领域现在有没有小泡沫? Absolutely, 而且小泡沫挤一挤挺好的. 但是
* 你见过能有立即大变现机会时 & 还没怎么大应用发展时, 大泡沫就破裂的?
* 当你看到前方的巨大市场时, 不要太因为小的问题太纠结. “捡芝麻丢西瓜”不值得. 抓住生产/生活效率提升的大趋势最重要.
但是这并不代表不做一套完整的风险管理体系, 包括
* 控制平均每单位仓位的波动率
* 为了不同情况提前做“演习/准备”
* 多角度考察/随时更新目标的监控板
等等, which 个人投资者一般忽视.
Just my 2 Cents.
文章来自于微信公众号 “S2 Richard”，作者 “S2 Richard”