戰略 AI商業的競爭趨勢 20241025，今天分享-AI商業競爭趨勢，來自萬維鋼《拐點》的內容。: AI技術進步快速，從百模大戰、大企業的推進到先發優勢與差異化。AI勝者通吃效應讓巨頭壟斷市場，強者恆強，技術革新帶來新商業模式，顛覆傳統經營方式，未來變化值得期待。
戰略 AI商業的競爭趨勢 影片
AI商業競爭趨勢
- 《拐點》第二章第三節
- 書籍內容發表已超過半年
- AI進步快速例子部分失效
- 探討AI競爭與創新程度
- 發表個人註解與新觀點
今天我們要談的是戰略：商業的競爭趨勢，這是來自萬維鋼老師的《拐點》這本書裡面，第二章第三節的內容。
這本書完成發表應該已經超過半年了。正好可以拿這一章節來看看這半年以來AI進步的速度有多快。因為現在在看書中的內容時，會發現大概有一半以上的例子已經不是那麼合用了。當然這並不是書本身的問題，因為AI進步太快了。
我們剛好可以透過這篇文章的內容來理解，AI的競爭、進步和創新到底有多誇張。所以，今天會先講這一章節的內容，後面再提出我自己的註解、感想，還會附加一些新觀點。
今天是2024年10月25號，我相信未來再回來看這篇文章或我的解析時，一定會有更多值得修正或添加的東西。
百模競爭
- 大量企業AI競爭激烈
- 各類工具層出不窮
- 非工程師也能AI開發
- 亞瑟：巨頭海量伺服器
- 更能複製輾壓新創事業
https://www.gvm.com.tw/article/116564
在這章節裡面，一開始就談到百模競爭，就是有很多很多模型的競爭。從ChatGPT出來之後，各家的模型層出不窮，全部都跑出來了，呈現一種群雄並起的現象。不管是大公司還是小公司，大家都在這波AI競爭當中推出自己的產品，像是大模型、小模型、改良的模型，甚至是相關的應用、技術或APP。
過去開發AI需要專業的程式背景，但現在有了像ChatGPT這樣的平台，大大降低了技術門檻，使得不是工程師也可以參與其中，並開發出各式各樣的AI應用。尤其ChatGPT提供了API，只要有想法，就可以直接使用ChatGPT的功能，而不必自己重新處理技術細節。
然而，最近的發展看起來有些不同。巨頭們擁有海量伺服器和無限的算力，對小公司來說簡直是難以匹敵的優勢。所以，只要新創事業有什麼新的東西出現，這些巨頭其實可以立即更新技術、碾壓這些新創。
舉個例子，像前陣子聯發科發表了天璣9400的同時，也推出了聯發科的AI agent，展示AI如何控制手機介面，幫我們點餐、訂火車票。然而，沒多久後，現在Claude也開放使用，真正可以代替人手操控電腦，且已經可以使用了，雖然價格偏高，但已經能投入市場。
所以你看，巨頭們依靠海量資源，反而更容易、更迅速地複製、碾壓新創事業的創新。
大企業競爭
- Google/Meta/微軟投入
- 微軟Bing Chat搶先
- 創新者的窘境拖累進展
- 亞瑟：perplexity取代搜尋
- Meta開源大語言模型
https://www.leadadds.com/zh/learning-centre/will-google-replaced-by-perplexity/
大企業在這麼重要的顛覆性技術上，當然不會缺席。這場AI競爭一開始是由Google進場，隨後微軟和Meta等巨頭也相繼加入。以微軟為例，它和OpenAI合作推出的Bing Chat搶先佈局市場，這一步引起了Google的強烈反應，因此Google趕緊把自家的產品Bard推上線，但表現其實不算理想。
而其中一個關鍵原因就是Google的廣告問題。傳統搜索廣告是Google的命脈之一，它可以輕鬆地在搜尋結果中插入廣告，達到收入的最大化。但是在對話式搜尋中，廣告插入難度大增，因為對話模式不適合自然地加入廣告內容，這也導致Google在對話式搜索的佈局上較為遲緩。
這裡就體現出「創新者的窘境」，使得後來者反而有機會超車。像我老婆現在搜尋的工具已經不是Google了，她已經開始用Perplexity來做搜尋了。
各位可以看到，巨頭們一直在不斷推陳出新，努力解決這些挑戰。像Meta，因為打不過Google和微軟，乾脆就把自己的大模型開源，這可說是非常誇張的舉動，這個動作帶來的影響是非常巨大的，後面我們會再詳談。
而我自己也發現，我的主要網站甚至沒有出現在，很多AI的搜尋結果裡，這讓我感到有些緊張，覺得必須趕緊想辦法，把本業與副業的網站，都想辦加入AI搜尋的結果之中。
中國百模大戰
- 阿里/騰訊巨頭積極佈局
- 各小公司競逐中國市場
- 政策和技術影響發展
- 亞瑟：小偷不會一天改變
- 偷久了就成為應用專家
https://www.bnext.com.tw/article/77316/01-ai-kai-fu-lee-llm
在中國市場中，其實也有「百模大戰」。像阿里和騰訊這些科技巨頭也積極投入AI的發展，甚至有更多的小公司如雨後春筍般湧現，形成所謂的「中國百模大戰」。
最近，李開復還提到他的AI有更長遠的發展目標，但實際上我覺得這場競爭背後存在兩大挑戰，一個是政策的限制，另一個是技術上的差距。
對中國企業來說，美國的限制的確影響了他們大型模型的發展，尤其在基礎技術上可能會稍微落後。中國目前的AI技術雖然號稱是大語言模型訓練出來的，但大家心裡其實有些懷疑。
像我自己就認為，有些企業一旦習慣了「借用」別人的技術，比如半導體製程，十之八九也可能會拿Meta或NVIDIA放出來的大模型，改成他們自己的版本。
但反過來說，這樣的方式也不盡然是壞事。開發大模型需要大量資源，但「借用」之後進行應用上的調整，其實不必花太多錢。經過長期的「借用」，中國的廠商反而有可能成為應用的專家。
就像在電子郵件和搜尋市場上，中國並沒有很長足的技術進步，但等到技術成熟後，中國就推出了他們自己的應用，並且發展得很好。
所以這件事不一定會阻礙中國的發展，反而可能讓他們的應用落地得更為紮實。
先發優勢與差異化
- 先行者累積用戶反饋
- 需求多樣促成市場分眾
- 針對各地調整適應需求
- 亞瑟：技術與反饋交互
- 地區差異化應該不明顯
AI模型涉及的範疇太廣了，根本無法用人工方式全面調教。所以像ChatGPT這樣的先行者，能夠快速累積用戶的反饋，藉此優化產品，保持領先地位。
比如我們覺得不好，可以按「不喜歡」，或是要求重新生成一次，讓ChatGPT知道原本的答案不受喜愛。我覺得這樣的機制是有道理的。
另外，書中提到另一個趨勢是市場的差異化需求。比如中國和歐美地區在交通、醫療、消費習慣上差異很大，因此各地的AI模型訓練方式也會不一樣，以更符合當地需求。
我對先行者的優勢是認同的，但我認為這個優勢可能僅限於，一開始在語言模型的訓練階段。後來的階段，可能還會遇到新的技術瓶頸，突破後又會出現新的先發者優勢，這種循環不斷地重複著。
再來是關於市場差異化的需求。這點我不認為有那麼大。
有些人認為要建立個別的語言模型，但對於AI模型來說，它不在乎使用什麼語言。在AI看來，所有語言都是語意的表達方式而已。所以一個小語言模型甚至都能翻譯幾十種語言，更不要說針對不同地區的消費或行為習慣。
這些其實只是人性的表現方式而已，我認為一個訓練有素的AI，應該可以涵蓋所有這些需求，因此，地區性市場的差異化需求應該並不存在。
勝者通吃效應
- AI邊際成本低形成壟斷
- 技術和數據成為護城河
- 資源集中強者恒強
- 亞瑟：大模型開發困難
- 應用模型卻很容易
接下來談到勝者通吃的效益。AI的模型本身就是軟體，軟體的邊際成本極低。雖然開發的時候花費巨大，但在應用上可以大量、低成本地複製。這讓技術有優勢的公司能在市場上迅速擴張，形成壟斷的勝者通吃效應。
技術和大數據的累積，讓AI公司擁有強大的護城河，使得資本雄厚的大企業，可以快速壟斷市場，資源和市場集中到少數巨頭手中，形成強者恆強的局面。
舉例來說，大模型的開發非常困難，但應用模型卻相對容易。就拿現在的搜尋引擎來說，當年Google為了開發搜尋引擎，幾乎是動用了全美國的力量。
如今圍繞著Google的搜索技術，已經出現了各式各樣的應用，甚至許多生意也依賴搜尋引擎曝光。像我自己，本業和副業的曝光，都依靠著Google的搜尋結果。
再比如說社群網站，當初Facebook的開發非常艱難，但現在要建立一個社群網站並不難。即便如此，臉書已經形成了護城河，大家被它綁住，但圍繞著FB又產生了許多應用和生意。
所以說，AI的確有勝者通吃的效應，但這可能僅限於最底層的技術部分。在應用層面上，反而可能會出現大量的小應用和小技術，這對我們一般人來說，反而是可以接觸到的機會。
大型變革不斷重演
AI重演90年代網路潮
技術改變傳統經營模式
新興與巨頭同場競技
在這裡你得拼命奔跑
才能保持原地不動
從宏觀角度來看，AI技術的突破的確讓市場進入了另一個加速階段。但這個突破其實就像我們過去經歷的多次通用技術變革一樣，這些大型變革會不斷地重演。以最近的歷史來看，光是90年代的網路潮流，那次的顛覆一直持續到現在，還在不斷進行中。
現在的AI正在改變傳統的經營模式，無論是新興企業還是科技巨頭，大家都被迫改變，一定要參與。如果我們原地踏步，必然會被市場的洪流沖走！
就像前面提到的，現在使用者搜尋的時候已經不再只是用Google了，有人改用YouTube來搜尋，還有些人去Perplexity上搜尋。
在《愛麗絲鏡中奇遇》裡，有一句紅皇后對愛麗絲說的經典話：「在這裡，你得拼命奔跑，才能保持原地不動。」
“Now, here, you see, it takes all the running you can do, to keep in the same place.”
為了把生意做好，為了不被時代的潮流沖走，我們必須跟隨使用者的習慣，一步一步地向前佈局。
