Related articles
图片来源：unsplash
如果让我对 「满 3 周岁」 的自己说一句话，我大概会这样说：
「保持好奇，保持谦逊，保持耐心。」
以上，是今天满 3 周岁的 ChatGPT 对我们说的一句话。
与 ChatGPT 三周岁对话截图
2022 年，美国时间 11 月 30 日，OpenAI 发布能够对话的 GPT-3.5 版本，在线 AI 聊天机器人程序 ChatGPT 横空出世。
在根本没什么像样的营销活动的情况下，两个月后，这款程序的月活跃用户就突破了 1 亿，成为历史上最快达到这一目标的 C 端应用程序。
ChatGPT 的走红速度绝对是指数级别的提升。今年 10 月，OpenAI 宣称，ChatGPT 的周活跃用户量已经达到了 8 亿。其付费订阅用户也超过 3500 万，公司内部预计到 2030 年这一数字将达到 2.2 亿人。
ChatGPT 用户持续快速增长的这三年，人工智能也迎来了超级周期。无论是技术突破、普及程度还是资本投入，人工智能这三年来的发展速度恐怕要快过过去三十年的总和。
这种速度已经让人眼花缭乱。有可能，现在无论你说大语言模型现在已经能完成多么艰难的任务，拿到多么不可思议的成绩，很多人第一反应都是相信，而不是质疑。
不过，仔细想想，直到现在，就像从三年前人们就经常吐槽的那样，能攻克人类顶尖专家级别的题目的 AI，还是会经常犯那些让人哭笑不得的常识性错误，类似让人意外的 Fun Facts，并不少见。
这三年，还有多少事情，是令人感到意外的呢？
1、人工智能很智能，但也挺耗费人工的
今年 8 月发布最新大模型 GPT-5 时，OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼 （Sam Altman） 称，其 「具有博士级别的智能」，完成某些任务的速度和成本比专家快 100 倍。
的确，在各项测试中，即使是所谓汇聚了最前沿科研难题的 「人类终极大考」，最新的大模型都能拿出令人惊叹的成绩，给出答案的时间相比于人类速度更是不可同日而语。
但随后，这个大模型被发现无法准确标注人们身边近在咫尺的地点，做错最简单的代数题，甚至分不清一张简单的图片里有几根手指，专家博士级智能一度变成了群嘲对象。
实际上，斯坦福的 Social Media Lab 和 AI 职业培训企业 BetterUp 联合发布的一项研究称，AI 能够快速给出大量答案，但在专业领域，相关条线的员工可能要花费 41% 的时间来核实事实和修改这些 AI 生成的内容，即使是比较简单的工作。
2、最常见的定位仍是 「小助手」
AI 现在的定位究竟是什么？或许人们期待 AI 进化成 AGI，也期待靠谱的全能 Agent 帮自己搞定线上的一切，更期待无所不能的人形机器人、自动驾驶汽车、脑机接口重塑自身与物理世界的关系。但这些离人们的生活看起来还比较遥远。
在大部分场景中，AI 仍是 「小助手」 的定位，无论是回答问题，处理数据，还是搞定文生图、文生视频，它们很难直接达到精英的级别，但较多情况下能迅速、高效地给出合格的结果。
所以，除了旗舰级、整合类的应用外，很多专注于做好 「小事」 的 AI 应用场景率先跑了出来，比如用 AI 做 PPT、整理会议纪要、生成自媒体的文字内容、抠人像图、预测网购平台价格等。
在企业层面，麦肯锡今年 11 月发布的报告也指出，大多数企业对 AI 的应用仍处于试验或试点阶段，尚未开始全面推广。而且，更多企业目前仅仅只是拿 AI 当作提升效率的工具，能通过 AI 重构工作流程的少之又少。
最近的流行语是 「所有产业都值得用 AI 重做一遍」，不过，至少在目前的应用层面 （而不是基础研究层面），AI 更擅长的是重做那些以往 「耗人工」 的任务，而不是需要 「高智能」 的工作。
3、还是要 「卷」 基建
想要摆脱 「小助手」 身份，真的 「重塑一切」，AI 还需要什么？
现在看起来，如果这是道连线题，最近的正确答案似乎被连到了 「基建」 这个传统选项上。尤其是今年，人工智能领域的大规模投入纷纷涌向了基础设施投资。谷歌、亚马逊等科技巨头的年资本支出眼看就快速进阶到了千亿美元级别。年营收预计 130 亿美元、还处在亏损阶段的 OpenAI 甚至要撬动 5000 亿美元来投资 AI 基建。
尤其是电力领域，已经被很多人视为 AI 发展的 「胜负手」。看看这些真真假假的 「名人名言」：「算力的尽头是电力」「AI 的尽头是光伏和储能」「再多的芯片插不上电也没用」，仿佛都在暗示，人工智能的革命还要靠第二次工业革命留下来的老本。
Barron's 作者、《英伟达之道：黄仁勋和他的科技帝国》 作者金泰在今年发给读者的一份 Newsletter 中提到，美国未来几年的能源供应可能会成为其 AI 发展的主要瓶颈，如果不尽快解决，可能就没有足够的电力来与中国在 AI 领域展开进一步竞争了。
不过，在电力领域优势明显的中国，也在考虑如何抹平非顶配芯片的能耗成本问题，还要解决如何协同发展降碳和 AI，这对应对全球气候危机同样很重要。
4、英伟达成了资本市场最大赢家
人们过多关注电力或许是因为更关键的那个环节，已经 「暂时」 决出了胜者。
ChatGPT 发布时，芯片制造商英伟达的市值大概是 4000 亿美元，虽然人们知道这是家好公司，但对于它的前景仍然很不确定。实际上 2020 年英伟达的市值已经接连超越了两大竞争对手英特尔和 AMD，但人们对这个行业并没有那么看好。2022 年末，英伟达自己的市值同比一度折半。
不过，ChatGPT 让人们看到了 AI 能做到那些超越想象的事，而英伟达则能为这些智能提供市场上最好的，甚至是当时唯一的 AI 芯片。
2023 年春季，英伟达拿出了震惊市场的季度财报，从那之后，该公司连续 11 个财季的业绩都超过华尔街预期，期间市值飙升了 10 倍，成为人类历史上第一个突破 4 万亿美元市值的公司和第一个突破 5 万亿美元市值的公司。
而在整个美股市场，与人工智能高度挂钩的 「精英八强」（英伟达、苹果、谷歌母公司 Alphabet、微软、亚马逊、Meta、特斯拉和博通），占了这波标普 500 大牛市总体涨幅的六成还多。
不过今年以来，「AI 泡沫论」 已引发了巨大焦虑，英伟达陷入被大型基金做空、清仓得境地，甚至遭遇 「科技巨头虚增 AI 利润的造假中枢」 的指责，即使再次发布了历史级的优异财报，其股价整个 11 月还是暴跌了将近 13%。
OpenAI 首席财务官萨拉·弗莱尔 （Sarah Friar） 在一次活动上短暂提到由政府 「兜底」 打造万亿美元 AI 融资生态的设想更是引发极大争议，让人们担心金融危机的重演。为此，奥尔特曼甚至不得不亲自出面澄清。
AI 有没有泡沫？会不会破裂？这仍未有答案。
5、中国 DeepSeek 冲击波
中美人工智能竞赛一直是关注焦点。2025 年 1 月下旬，中国春节前夕，一款名为 DeepSeek 的程序吸引了所有的眼球。无论是美国的科技 KOL、传统媒体，还是中国的互联网、大众，都在讨论 DeepSeek。
这甚至都很难简单称为中国 AI 的 「ChatGPT 时刻」，或许用世界 AI 的 「Deepseek 冲击」 来形容才更合适。而其中最关键的，就是这款软件在算力投入更少、训练成本更低的情况下，拿出了类似 GPT 的表现。这一度颠覆了以往 「人工智能必须堆算力」 的认知，英伟达等公司股价甚至一度因此暴跌。
及至目前，虽然 Deepseek 的 R2 大模型看起来有些 「难产」，但其代表的方向被视为一种颇有前景，甚至仍有颠覆可能的路线，月之暗面发布 Kimi K2 Thinking 模型、华为拿出 AI 容器技术 Flex:ai 致力于 「以软件补硬件」 重构算力利用效率时，都能看到这种冲击的延伸。
6、谷歌带着 Gemini 和 TPU 又 「杀」 回来了
Deepseek 年初带来的冲击还在继续，年末谷歌又投出了重磅炸弹。11 月 18 日谷歌发布的最新大模型 Gemini 3 在一众测试上 「碾压」 了最新版本的 GPT 等大模型，成为全球瞩目的焦点，奥尔特曼不仅向竞争对手发出了祝福，还在内部备忘录中向员工坦承 「感到了来自谷歌的压力」，提示公司可能要 「接受最好的模型不出自我们之手的事实」。
随后，谷歌自研的 TPU 芯片可能在 Meta 等公司未来的采购中替代英伟达的 GPU 等消息，进一步点燃了市场的热情。这家公司如何从 「ChatGPT 时刻」 后的 「后进生」 逆袭成为领先者也为人们所津津乐道。今年以来，这家公司股价已大涨近 70%，领跑一众科技巨头。
7、就业危机远未到来，AI创造了更多岗位
ChatGPT 发布前，关于 AI 对就业市场的冲击就已经引发了广泛讨论。不过，多项研究显示，这三年来，AI 尚未明显冲击就业。麦肯锡近年发布的系列报告都指出，使用 AI 几乎未对员工数量形成直接影响。
兰德的经济学家、分析师约纳森·韦尔本 （Jonathan Welburn） 和维加德·M·尼加德 （Vegard M. Nygaard） 甚至基于公司报告指出，人工智能不仅没有带来大规模裁员，反而在通过创造新的岗位促进就业。
不过，高盛的报告在给出类似结论后也表示，预计明年 AI 就会导致员工人数下降 4%，未来三年累计降幅可能达到 11%。看起来，危机仍难言解除。
……
当然，类似 「出人意料」 的事情还有很多，比如，除了美国，ChatGPT 付费用户最多的国家是韩国；OpenAI 的 「宫斗大戏」 涉及的宏大理想与鸡毛蒜皮还没有迎来终章；再比如，大多数 AI 产品都还在用互联网时代的方式获客，而智能革命对互联网的革命性 「颠覆」 还谈不上；还有，AI 一定程度上让灰色产业及其变种甚至犯罪更加隐秘和猖獗；各国对 AI 不同的监管策略以及由此导致的不同应用的 「独特个性」 等。
但无论如何，相比于一个无所不能的 「高级智能体」，或许现在这个时而让人惊喜，时而让人捧腹，期待时让你无奈，无奈时又给你期待的 AI，看起来真的有那么点像人类。（作者｜胡珈萌，编辑｜李程程）
