昨天，AI快杀疯了。
北京时间3月21日晚，英伟达举办了2023春季GTC大会，创始人黄仁勋照例身着皮衣真人（大概）亮相演讲，在时长1个多小时的分享中，因为实在太重要，老黄把“AI 的 「iPhone 时刻」已经到来”这句话重申了一共三遍。
可能是提前约好一般，在英伟达办开发者大会的同一天，多家巨头来了一次集体“大约八点二十发”，微软、谷歌、Adobe相继官宣了各自的AI产品——微软Bing上线了AI绘图功能、谷歌正式开放了聊天机器人Bard、Adobe也为自家的模型Firefly新增了AI绘图产品。
巨头们不约而同的动作很难不让人意识到，短时间内AI已经从蓝海快步迈入了红海拼杀阶段，谁能抢占先机，不谈击败竞争对手，也至少能在新时代到来后赢得生存机会。
从敲门到踹门，AI发展神速
iPhone的出现代表手机市场功能机旧王落幕、智能机新王登基，尽管重复声称“iPhone 时刻”已经到来有为自卖自夸的嫌疑，但老黄的说法其实并没有什么大问题。
严格意义上，今天的AI浪潮大致可以追溯到2016年。当时，谷歌DeepMind项目训练的围棋AI“阿尔法狗”（AlphaGo）在2016年击败一众围棋高手，之后又在2017年在与世界排名第一的柯洁对弈中获胜。
数月后，宣布不再参加围棋比赛的AlphaGo以AlphaGo Zero名头重出江湖，开启了维持至今的不败统治。也正是AlphaGo的出现，给AI时代打开了一道门缝。
但由于围棋离普通人的生活太远，此后AI重新进入了“闷声发大财”的状态，也使得原本一马当先的谷歌，反而在后来的AI绘画、聊天机器人的抢先机中掉队。
2021年，OpenAI发布了新的AI绘画模型DALL·E，相较2012年科学家吴恩达早期的探索、2015年谷歌Deep Dream的致幻和精污，以及同一年Gan算法的高消耗，新模型采用的技术Diffusion Models更加易用，最关键的是进步神速。
如2022年2月，使用Diffusion Models技术的AI绘画Disco Diffusion画风还相当抽象，但3月就已经高度接近人类水平。同一时间，从Disco Diffusion分离的一支团队打造了新的AI绘画产品Midjourney，AI绘画水平已经难辨真假。
后来，一名叫Jason Allen的好事者用Midjourney生成了一张名为《太空歌剧院》的画作，并在美国科罗拉多州博览会的年度艺术比赛以压倒性的票数拔得头筹。尽管画作出自AI之手一事被曝光后引发大量争议，但也加速了AI绘画的出圈。
毕竟，《太空歌剧院》的出现代表着，不仅普通人无法分辨，AI绘画的水平已经让拥有专业艺术鉴赏能力的评委也为之折服。
有用户有收入，烧钱不成问题
如今，只在Discord上发布的Midjourney已经拥有超过1300万用户，今晚该频道同时在线用户数更是达到135万，已经相当于Steam最顶级游戏的人气水平（目前Steam排名第一的CS:GO历史最高在线为142万人）。
值得注意的是Midjourney创始人早在2022年8月就透露Midjourney已实现盈利，根据业内人士估算、Midjourney的年收入已超过了1亿美元。
而另一个AI绘画产品Stable Diffusion，在去年10 月就吸引了超过 20 万开发者下载和获得授权，多渠道累计日活用户超过 1000 万。旗下付费在线平台 Dream Studio 也拥有超过 150 万用户，生成超过 1.7 亿图片。
更不用说2022年11月发布的ChatGPT，在短短两个月时间里做到月活破亿，成为史上用户数增长最快的应用，甚至比TikTok 9个月破亿的成绩还要快一大截。
ChatGPT的出现也真正意义上踹开了AI时代的大门，无论是海外巨头的谷歌，还是国内大厂百度，都在短时间里快速反应，推出了相应的AI聊天机器人如Bard、文言一心。
与元宇宙光打雷不下雨的态势不同，AI绘画、AI聊天几乎是消费级应用甫一推出便风靡世界，除了效果惊人，也与AI商业模式直接明了有关。
如Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPT都有付费订阅服务，用户虽然可以免费使用，但付费可以解锁更多图片制作，以及机器人聊天更快响应等服务。用户对于AI的热情相当之高，而Midjourney甚至已经实现盈利，为众多公司加码投入AI坚定了信心。
有人气，还能在短时间内盈利，AI显然不只是一门好技术，更是一项好生意。
“卖水人”稳坐钓鱼台，竞争态势已明盘
众所周知，AI训练依赖大量显卡计算，成本十分高昂，能实现盈利相当不容易，目前还普遍处在烧钱状态。也因此当下各式AI要么是巨头推出、要么背后有巨头的身影，如ChatGPT母公司OpenAI就被微软收购。
据悉，Stable Diffusion 最初就用了4000张A100显卡来训练AI绘画，这块2020年发布的顶级专业卡单张价格至今仍需1~1.5万美元。而ChatGPT级别的AI更是需要超过3万张A100显卡，每训练一次的成本也高达1000万美元。
不过在英伟达创始人黄仁勋看来，ChatGPT一次训练成本1000万美元并不算贵，他在接受CNBC采访时表示，英伟达成功将“原本价值10亿美元的基于CPU的数据中心，缩小为价值1亿美元的数据中心”，还可以让100家公司分享分担成本。
所以，英伟达准备继续拉高专业显卡性能，在GTC大会上英伟达便发布了新一代专供AI训练的专业显卡H100 NVL。H100 NVL是2022年发布的H100的改进版本，可以简单理解为将两张H100用胶水黏在了一起，但理论上，H100 NVL可以支持256张H100拼接，组成AI超级计算机，对AI格局造成巨大影响。
黄仁勋明确指出，H100 NVL不是一张消费级显卡，而是为大语言模型专供的产品，计划今年下半年发售。
当然，基于美国芯片法案，无论是H100 NVL、H100还是更早的A100都不允许在中国大陆出售，不过就与A100英伟达就搞出了阉割版的A800一样，英伟达发言人也表示已经基于H100开发出中国特供的H800芯片，而且正在被腾讯、阿里等中国公司使用。
虽然英伟达没有说明两款芯片具体有何不同，但按照路透社援引一名中国芯片从业者的说法，H800数据传输率只有H100的一半左右。英伟达提供特供芯片，可能也是美国芯片法案的目的：即让中国无法拥有最先进的芯片，同时又不使美国企业蒙受损失。
这一形势造成的影响是，在当下的AI竞争中，原本已经落后的中国企业可能没有与海外厂商站在同一起跑线的机会。但即便如此，AI仍是一个不投入就落后，一落后就要挨打的未来核心产业。
