（先歪个楼，配图是三体乱纪元，证明三体问题无解，而ChatGPT证明了AIGC问题是可解的）最近ChatGPT越来越热，仿佛看到了资本市场又一次的爆发。最近周末也会跟几个朋友吃饭聊天，有目前明星创业公司的联创，也有顶级科技大佬的战略参赞。在沟通中，除了感受到自己在战略高度和思考深度的严重短板以外，也学习到了很多大家对于ChatGPT的好的观念。总结一下，大概可以从ChatGPT对生产关系及工具的颠覆来谈起。
生产关系变革
生产关系决定着社会资源分配模式。ChatGPT的出现证明了AIGC方向的可能性。从最极端的角度看，目前生产关系中生产者和消费者都是人类，未来可能会演变成，生产者是硅基生命，而人类是单纯的消费者，这个衍变会非常漫长，这里先不展开讨论。目前可以预见的是部分创意型场景下，可能会从“生产”-》“消费”的双边关系演变成“生产者既消费者”的单边关系。
举个例子，当前我们看的电影、视频，玩的游戏都是由其他组织生产，而我们自己消费，消费者通过钱去换取内容，生产者通过内容变现。AIGC的出现可能会改变这样的局面，消费者可能会根据自己的意愿要求AIGC去实现一套游戏，这套游戏的版权是属于消费者自己。如果大量的创意性生产关系都发生以上的改变，那么对于整个社会的财富分配也会带来影响，这就是巨大的机会。与之相似的改变是自动驾驶对于社会伦理关系的变革，倘若自动驾驶技术成熟，人类的生活空间将更大，生活的场域将是动态的而不是稳定的，那么原有的以家庭组织的社会最小单元关系可能也会变化。
生产工具变革
再来看看AIGC体系下的生产工具变革。如果要大面积支撑AIGC体系的落地，生产工具将在下面三个方向突破。分别是算力、学习模式、应用。
首先谈算力，在我之前的文章中多次提到，算力是一切问题的最本质要素。如果算力是廉价和无穷的，那么AIGC已经可以完全落地，颠覆大家生活了。最本质的原因是，任何逻辑只要可以数学建模，就可以通过遍历的手段找到问题的解。ChatGPT已经证明了可以用某种建模方式实现智能化的突破，也就是说，只要算力足够，这个问题可解。如果一个问题像三体世界的行星运动规律一样，无法建模，那么算力就不再是问题的关键。于是AIGC Tie1的机会在于算力的提升，所以我们看到寒武纪相关的芯片厂商是目前国内相关概念股涨的最好的。算力就像是电车领域的电池，就看是否能有质的突破，比如量子计算一类。
第二个谈谈学习模式。ChatGPT的母公司OpenAI并不是掌握最大量AI生产要素的公司。从算力角度讲OpenAI原不及Google、Meta甚至国内的几大互联网公司。从数据角度看，他的大量数据也是互联网爬取，但是他却是最先做出ChatGPT这款产品的，本质原因在于RLHF等一系列的学习模式的创新。传统的AI模型的学习路径是很低效的，比如自动驾驶领域的障碍感知模型，需要至少千万级别的标注样本，但是我们人类司机学习的时候，可能用几天时间就明白了障碍的避让关系。说明目前的AI整体的学习模式是可以创新的，至少说可以大大提效的。
最后说下应用，后续类似于ChatGPT这样的产品将越来越演变成平台甚至操作系统。一切的应用都可以在这个系统内开发，这里的关键点在于场，应用的场在哪里。这个场可能是Office系列软件里，比如我在写材料，他可以帮我自动生成素材。也可能在汽车里，比如通过车内部传感器跟驾驶员互动。所以应用层面，最大的挑战在于场的定义和创新。
以上是最近想到的，过半年或一年再看看发展，然后更新迭代。
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