一、大模型的现状：从学术到商业的尴尬
AI大模型好像有点不太火，不是说它们不想火，而是它们在火光中摇摆，像个不成熟的创业公司，GPT-4虽然号称能做 anything，但真正让它火起来的，还是那句“它能做任何事情，除了 actually do anything”，对，就是这个意思。
想想看，大模型这些年来一直在学术圈里风光无限，发表论文、做实验、解决难题，甚至还能写论文，写得比人类还专业，但现实是，它们在商业应用中却显得力不从心，有人说，它们能轻松应对复杂的数学问题，但面对简单的加减法，也会算错；能写出华丽的英文，但面对中文口语，却显得生硬。
别急，这不怪它们，怪它们太专注于自己的领域，而忽略了人类的简单需求，就像一个只会做算术的数学家，面对生活中的加减乘除，也会手忙脚乱。
二、技术瓶颈：算力不足，知识储备有限
大模型的核心问题在于它们的计算能力，虽然它们声称能处理100万亿参数，但现实是，它们连基本的算术题都算不准，你让它算个2+2，它可能需要思考半天才能给出正确答案，而且还会在过程中算错。
更搞笑的是，大模型的知识储备其实非常有限，它们的记忆主要集中在训练时的那部分数据上，而对人类的日常生活知识却掌握甚微，你让它解释一下“什么是咖啡”，它可能会说：“咖啡是用咖啡豆磨成粉，然后加水冲泡的饮料。”听起来很专业，但对人类来说，这只是基本知识。
大模型还有一个致命缺陷：它们无法理解上下文，你让它写个段落，它可能会把每个句子都写成独立的段落，然后再加上一些无关的信息，就像一个不会写段落的打字员。
三、应用场景：从学术到商业的失败
大模型在学术界确实风光无限，但到了商业应用中却显得力不从心，虽然它们在数据分析、自然语言处理等领域表现优异，但面对实际应用中的复杂问题，却显得力不从心。
比如在医疗领域，大模型被用来分析病史和诊断，但它们给出的诊断结果往往与人类医生的建议相差甚远，更搞笑的是，大模型还能分析病史，但无法理解什么是“病史”，它只会把所有信息都输入进去，然后给出一个它认为正确的诊断。
在金融领域，大模型被用来预测市场走势和风险评估，但它们给出的预测结果往往与实际情况相差甚远，更搞笑的是，大模型还能预测市场走势，但无法理解什么是“市场走势”，它只会把所有数据输入进去，然后给出一个它认为正确的预测。
四、商业化困境：价格虚高，服务差
大模型的商业化 attempt 一直让人失望，虽然它们在理论上能带来巨大的经济效益，但实际应用中却难以盈利，大模型需要大量的计算资源，而且每运行一次都需要付费，这对普通用户来说，负担很重。
更搞笑的是，大模型的服务质量通常很差，虽然它们能回答问题，但回答的质量却无法与人类相比，你让它回答一个问题，它可能会给出一个正确但无趣的答案，或者完全答错。
大模型还面临着数据隐私的问题，虽然它们声称能保护用户隐私，但实际操作中却漏洞百出，你让它保护隐私，它可能会直接把你的数据传给你。
五、未来展望：从火到土，大模型的进化之路
虽然大模型目前在火光中摇摆，但它们的未来还是充满希望的，未来的AI大模型可能会更加注重实用性，而不是追求理论上的完美，它们可能会更擅长解决实际问题，而不是应对抽象的挑战。
大模型可能会与人类协作，而不是完全取代人类，它们可能会成为人类的合作伙伴，帮助我们处理复杂的任务，而不是完全替代我们。
大模型可能会成为未来的“新任 CEO”，需要适应变化，学习如何在商业中生存，它们可能会学习如何定价，如何服务，如何应对竞争对手。
AI大模型的未来，是学习与适应
大模型虽然目前在火光中摇摆，但它们的未来还是充满希望的，它们需要不断学习，适应变化，才能在这个竞争激烈的世界中立于不败之地，希望它们能够像人类一样，既能追求理想，又能适应现实。
