当投资者普遍认识到生成式 AI 的巨大潜力之时，资本市场就开始反应 了。在历史上，在通货膨胀率还很高、美联储还处于加息周期的情况下， 美股触底反弹的概率极低；科技股的估值受到利率的影响很大，在加息周期中反弹就更不可能了。然而，2023 年的事实证明，在生成式 AI 的浪潮 面前，就连美联储的威势都不值一提。作为 OpenAI 最大的投资方，微软 的市值超过了 3 万亿美元；英伟达的市值在十二个月之内先后越过了 1 万 亿美元和 2 万亿美元大关。美国科技股的“七巨头”(Big Seven)，即微软、 苹果、谷歌、亚马逊、Meta、英伟达、特斯拉，均受到了生成式 AI 不同 程度的增益。有些科技巨头，例如谷歌和亚马逊，在自然语义大模型方面 的布局似乎落后一些；像苹果这样的巨头则缺乏大模型基础研发层面的布 局——可这并不妨碍它们在业务层面成为生成式 AI 的潜在受益者。“科学 技术是第一生产力”，这句至理名言在美国资本市场上再次得到验证。
虽然中国企业只是生成式 AI 的追赶者而非领跑者，但是中国资本市场 还是围绕这一新概念开启了盛宴。从实际情况看，二级市场（A 股）的狂 热程度比一级市场（风险投资和私募股权投资）更高，由此产生了大量光 怪陆离的概念和说法。比如，中国企业开发的大模型与世界先进水平相比， 究竟有多大差距？中国到底缺不缺乏算力，算力瓶颈又该怎么突破？中国 的生成式 AI 研发人员应该追随 OpenAI 已经开辟的道路，还是另辟蹊径？ 上面每个问题，在市场上都存在无数种答案，有的十分乐观，有的十分悲观。 如果你是一位经常阅读券商研究报告、经常找行业专家做调研的基金经理， 相信你的脑海早就被各种矛盾的观点席卷过无数次了。
我既不是 AI 研发从业者，也不是 AI 创业者。虽然我在业余时间很喜 欢摆弄、测试 AI 大模型，但至今我的大部分工作并不依赖生成式 AI（这 或许说明我已经落后了）。作为行业分析师和观察者，我之前的关注重点 在互联网、大消费和泛文娱产业，与 AI 有一定的相关性，但也仅仅是“相 关”而已。由我来撰写一本关于生成式 AI 的书，真的合适吗？直到大约 一个月前（2024 年 2 月），我自己的答案都是否定的。然而，我的态度 终究还是改变了，因为通过与几位在互联网大厂从事 AI 研发的朋友交流， 我意识到了下面的事实。
1. 国内对生成式 AI 产业的理解，在很大程度上是割裂的。技术开发 者、管理者、投资人和分析师，各自看到了生成式 AI 的一部分， 站在不同的“立场”之上，却缺乏足够的交流。至于圈外人士，要 想看清生成式 AI 产业链的整个图景，就更是难上加难。
2. 生成式 AI 涉及相当复杂的技术细节，仅仅描述这些技术都很困 难。市面上大部分关于生成式 AI 的产业研究和普及读物，要么过 度“纠缠”于技术，导致非技术人员看不懂；要么基本不讨论技术， 导致整个著作失去立足点。找到其中的平衡点至关重要。
3. 生成式 AI 技术进步太快了，当人们还沉浸在由文生视频大模型 Sora 带来的震撼中时，GPT-5 的公测已被提上议程，更不用 说飞速进化的开源大模型了。无论是专业人士还是非专业人士，都 很容易沉浸在浩如烟海的新信息当中，找不到焦点。
因此，我决定写一本与众不同的关于生成式 AI 的书。首先，它应该对 AI 产业和 AI 技术过去多年的发展脉络做一个总结，以高屋建瓴的视角分 析事物的全貌。其次，它应该深入浅出地讨论 AI 尤其是生成式 AI 的关键 技术问题，但不应“沉溺”于这些问题。再次，它应该既涉及欧美最先进 的生成式 AI 产业，也涉及中国在追赶中的生成式 AI 产业。最后，它应该 脱离资本市场的短期视角，尽量讨论一些基本的、长远的问题，例如生成 式 AI 到底要如何改造传统产业。
生成式 AI 是人类科学家与工程师智慧的结晶，但它并不是四平八稳、 按部就班发展的自然结果。恰恰相反，OpenAI 的重大突破来源于伊利 亚·苏茨克维 (Ilya Sutskever) 在技术研发路线上的固执己见、不惜与 主流思想背道而驰的大无畏精神，以及山姆·奥特曼 (Sam Altman) 多年 如一日、不离不弃的支持。英伟达在 AI 算力方面的统治地位，则来源于 其管理层目光长远（甚至过于长远），以及在看似不可能开花结果的土地 上耐心耕耘的精神。如果有一天，OpenAI 在大模型方面的领先地位被超越，乃至英伟达的芯片帝国也被推翻，那也一定是某种更加疯狂、更加偏执、 更加纯粹的理念获胜的结果。
“不疯魔，不成活”，只有固执己见的天才才能改变历史——这是研 究生成式 AI 给我带来的最大启示，也促使我下定决心，以这本书作为生 成式 AI 史诗的一个注脚。
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