AI技术已死，人工智能商业刚刚开始，中国仍然会重蹈AI四小龙老路
（1）
SAP从1991年发布了R/3之后，ERP软件大厦已经搭建完成。这以后的30来年，就是与时俱进、持续改进。
在这30多年来，SAP进展的一直是平台。
跟随R/3发布的契机，把ABAP开发语言剥离出来，形成完整的低代码开发平台。
90年代因为互联网热、投资热，SAP也头脑热了一把，收购了不少执行层软件和行业业务软件。由于互联网热，SAP还把自己的SCM模块和B2B电子商务在线连接在一起。大家看到这里会不会惊讶的发现：SAP 30年前干的事，其实就是中国企业服务产业在过去是年以及现在正在干的事。嘿嘿嘿，我早说太阳底下没有新鲜事。SAP在30年前犯过的错误，历史是不会避坑的，即使你知道了一切，你仍然过不好一生。
所以2001年互联网和资本泡沫破裂后，SAP也痛定思痛，也承认自己不能无所不能了。所以SAP给自己设定了边界，那就是企业核心组件，这就是ECC的退出。那SAP不做其他的了，那怎么办？只能和别人对接。这就是NetWeaver集成平台必须出现的来历。
好了，只要开了口子，快车就会越来越快。SAP软件被作为企业核心主干系统，其他系统都集成在SAP身上。这样，SAP系统就成为了最大的堵点，SAP系统不堪重负，怎么办？HANA数据平台出现。
所以你看这30年来，SAP一直玩的是平台：
1991：ABAP低代码开发平台
2004：NetWeaver集成平台
2015：HANA数据平台
SAP几乎每十年推出一代，而每一代的重心都是一个平台。
所以，SAP在2025-2026年之间一定会推出下一代新的产品/新的平台，我想，那个平台一定是智能平台。
而且SAP一定会沿用现在的名字：达芬奇Leonardo。各种ML、AI、RPA、AI Agent都会打包在一起。但能看出来，SAP想前进的方向是流程集成整合编排-流程智能自动化-流程智能挖掘。
（2）
大家看Salesforce，自己做好自己的销售云，其他营销云-交易云-客服云（线上客户接待），全是收购。
围绕这些核心云，Salesforce搞的就是生态。Salesforce自己把复杂的高级的功能放到生态应用商店里，让Salesforce主体核心产品功能20多年来一直保持简洁，这就是架构哲学：只保留80%用户在80%时间使用的20%的核心功能。
Salesforce的生态和Salesforce自己，统一使用的是一套流水线：编程语言-IDE-代码云托管-CICD自动化打包发布部署-DevOps接受统一云监管和安全保护。
Salesforce的平台大多数也都是收购来：
统一协同门户：Slack
低代码开发平台：自研APEX
集成平台：MuleSoft
数据平台：Tableau
云平台：HeroKu
Salesforce也搞了很多年智能平台：爱因斯坦。Salesforce也是把所有东西都放进这个平台品牌里了。
Salesforce应用研发部门，主要搞的是：搜索、推荐。毕竟Salesforce曾经收购了PredictionIO。
Salesforce的平台研发部门，主要搞的是：机器学习（如因果推断、可解释算法、时序预测）
Salesforce的AI研究部门的AI，主要搞的是：大模型会话、大模型生成（文本生成、代码生成、图片生成）
从这三个部门来看，Salesforce主要还处于各自玩的状态，只不过都统一在爱因斯坦这个品牌下。不过Salesforce搞的是营销、交易、客服，所以：客服大模型智能会话、营销大模型生成营销文案、交易搜索推荐这还是很有价值的，目的性也很明确。
（3）
从欧洲的SAP和美洲的Salesforce来看，全球都已经在为进入智能化而推枪上膛。
中国也把人工智能当做了国家数字经济战略的核心之一。
所以，人工智能肯定是未来。但，人工智能的什么是未来，这其实值得商榷。不能夯不啷当人工智能有未来，这没啥价值。
（4）
前几天有朋友说，今年中国各个厂商发布了148个大模型，这些大模型的命运到底会如何？
我说，明年是中国大模型的死亡年。
按照Gartner的炒作曲线来说，今年是典型的快速爬坡年：AI的风险投资、创业、创业公司估值、大模型产品发布，全都风风火火。那明年就是泡沫破灭年：AI又缺海量的高质量数据又缺算力烧钱，噱头已经玩完，就偃旗息鼓了。所以AI，到了2025年，看似是绝望之谷，其实大家反而踏实了，经过两三年沉淀已经有比较扎实的价值场景出来了。所以，我个人猜想：2026年，AI的商业价值开始真正爆发了。
2024-2025，还得再蛰伏两年。
（5）
昨天，谷歌发布了新一版本AI：Gemini。一群人人肉简单测试说：和GPT-3.5水平相当。
嘿嘿嘿，我比较期待明年3月份Facebook发布的新一版本LIaMa。
还有个朋友今天早上评论说：不要让大模型这个文科生非要去解决理科生的问题，别路线错了南辕北辙了。
我感觉这句话挺对。我看我的很多朋友路线就错了，试图让大模型解决精确逻辑推理的事。
所以我刚才就说：不是所有人工智能都有未来，而是得找到它适合的价值场景。
（6）
那什么是适合的价值场景呢？
我个人判断，还是视觉。
因为，这一轮第三次人工智能热潮就起源于2009年李飞飞。是她在谷歌支持的海量数据、服务器算力、团队人员薪资背景下，产生了人工精心标注的2000多万张照片，辛顿才有机会率领自己的学生打比赛刷榜，吴恩达才成功做了识别猫。
我今年就说，今年是下一代交互技术的元年，因为：
今年，苹果发布了划时代的VR/AR
今年，GPT-4多模态大模型发布
今年流行的Charactor角色交互、MJ图片视觉智能生成、Pika视频视觉智能生成，都为Meta公司曾经设计的元宇宙-真3D游戏虚拟世界-社区，奠定了扎实的基础。像过去制作游戏搞预置剧本设计、搞人物和地形美工，那不是未来。
所以这么来看，从2015-2020，这是视觉识别的五年，从2020-2025，这是视觉生成的五年。
（7）
咱们再说说中国情况。
从2015年谷歌AlphaGo打败李世石一鸣惊人后，全球第三次人工智能热潮爆发。中国也顺应潮流产生了AI视觉四小龙。AI四小龙也快走过十年历程了。回头看这十年，风险投资们投的钱，其实和抖音烧的钱差不多。但从结果绩效上来看，AI四小龙毛也没剩下，就是一堆堆的项目，而抖音的用户量和估值已经飞到天上了。而抖音也才是2016年发布的啊，基本是同期的。这就天壤之别了。
10月份我看了一份Gartner对2024年的十大技术趋势报告，里面几乎一半和AI相关。所以，我个人有个论断，明年2024年，中国会有巨型企业开始尝鲜买单AI大模型，如金融巨头、电信巨头、电网巨头等等。
所以，我还有个个人论断，中国的AI下半场，其结果也是大型企业-大模型本地部署-本地定制-项目服务。
（8）
大家也都知道一项技术：从研究到技术到工程到产品到商业价值，这个GAP鸿沟非常大。
大家都知道一个创新扩散周期从：早期使用者-早期大多数-晚期大多数-落后者，这个周期很长。
大家也都知道，技术的涟漪，往往从：黄赌毒-互联网休闲娱乐-电子商务-企业应用一波波扩散
所以我老说：从2017年底Transformer标准板砖推出来后，这第三波人工热潮其实已经结束。教授们纷纷又从工业界回到学术象牙塔。研究的红利已经结束殆尽。
但是，剩下的时间就是从技术到工程到产品到商业价值，这个时间还非常长，而且还会产生巨大的商业价值。
我今年也说，GPT-5短期内难以推出，即使推出也难以发生类似GTP-4这样的大飞跃。原因无他，就是因为：其他都没变，一味地往里灌更大规模的数据，提升并不大了。况且，现在Open AI也遇到了高质量的海量数据的确权-流转-交易-分润的难题了。没有海量的高质量数据，怎么会有更飞跃的GPT-5呢？
所以，Open AI这次人事斗争蛮对的：工程科学家退位，产品CTO上位。因为，要把有限的技术尽量充分地转换为商业价值。OpenAI又不是象牙塔。
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