一位著名的人工智能学者表示，除了GPU芯片制造商英伟达（Nvidia）之外，人工智能的经济学对几乎所有人来说都是不可持续的，这对这一新领域的持续发展构成了一个大问题。
“这个生态系统非常不健康，”李开复本月早些时候在一个私人论坛上说。李开复指的是，一方面是包括英伟达和谷歌在内的人工智能基础设施制造商，另一方面是应用程序开发商和应该利用人工智能重塑其运营的公司之间的利润差距。
李开复在谷歌和苹果工作之前，曾担任微软亚洲研究院的创始董事，他创立了目前的公司创新创投（innovation Ventures），为01等初创企业提供资金。它制造了一个名为BeaGo的生成式人工智能搜索引擎。
Lee是在Collective[i]组织的互动讨论系列“Collective[i]预测”上发表上述言论的。Collective[i]自称是“一个旨在优化B2B销售的人工智能平台”。
李表示，如今的人工智能生态系统由英伟达（Nvidia）以及英特尔（Intel）和Advanced Micro Devices等其他芯片制造商（在较小程度上）组成。总的来说，芯片制造商每年从人工智能处理中获得750亿美元的芯片销售额。“基础设施赚了100亿美元，应用程序赚了50亿美元，”李说。他说：“如果我们继续沿着这个反金字塔的方向发展，那将是一个问题。”
李开复用“反金字塔”来描述经典科技行业经济史无前例的逆转。传统上，应用程序制造商比提供它们的芯片和系统供应商赚更多的钱。例如，Salesforce从客户关系管理应用程序中赚到的钱比戴尔和英特尔还多，这两家公司分别生产在云中运行客户关系管理应用程序的计算机和芯片。
李说，这种健康的生态系统“被开发出来，使应用程序变得更加成功，它们带来了更多的用户，应用程序赚了更多的钱，基础设施得到改善，半导体得到改善，等等。”李说，这不仅是在云计算领域的情况，在移动计算领域也是如此。苹果和ARM的命运造就了Facebook广告业务等“顶级”领域的赢家。
相反，“当应用不赚钱时，用户就无法获得同样多的好处，那么你就无法形成良性循环。”回到现在，李开复哀叹英伟达市场的不平衡。“我们希望英伟达能赚更多的钱，但他们不能比应用程序赚更多的钱，”他说，指的是人工智能应用程序。
李说，以目前英伟达gpu的支出速度，云计算、个人电脑和移动生态系统的发展“显然不会在今天发生”。他说，为了一个健康的生态系统的繁荣，“推理的成本必须降低”。“gpt - 401很棒，但非常昂贵。”
然而，李显龙不仅提出了警告，还提出了一个“务实”的建议，他说这可以解决不幸的经济现实。他建议公司像苹果开发iPhone那样，建立自己的垂直整合技术堆栈，以大幅降低生成式人工智能的成本。
李开复惊人的断言是，最成功的公司将是那些自己制造大部分生成式人工智能组件（包括芯片）的公司，而不是那些依赖英伟达的公司。他举例说，苹果公司的史蒂夫?乔布斯（Steve Jobs）推动他的团队打造iPhone的所有部件，而不是坐等技术降价。
“我们受到iPhone的启发，”Lee谈到BeaGo的努力时说。“史蒂夫·乔布斯很大胆，他带领了一个来自不同领域的团队——从硬件到iOS，从驱动程序到应用程序——并决定，这些东西将被整合在一起，但我不能等到它们都成为行业标准，因为到那时，任何人都可以做，”李解释说。
李开复说，BeaGo应用程序并不是基于OpenAI的gpt - 401或meta平台的Llama 3等标准组件构建的。相反，它是由硬件和软件协同开发而成的集合。
“通过垂直整合，我们设计了一些特殊的硬件，这些硬件不一定适用于其他推理引擎，”Lee解释道。例如，虽然GPU芯片仍然用于预测，但它已经增强了更多的主内存，即高带宽内存（HBM），以优化数据缓存。
BeaGo使用的软件“不是通用模型”。在没有透露技术细节的情况下，李开复表示，生成式人工智能大型语言模型“不一定是最好的模型，但它是人们可以训练的最好的模型，因为需要一个只在这种硬件上工作的推理引擎，并且在这种硬件上表现出色，而且在训练模型时，它知道它将在这种硬件上进行推理。”
李说，构建这个应用程序——包括硬件和缓存查询结果的新数据库——已经花费了BeaGo及其支持者1亿美元。“你必须回到最初的原则，然后说，‘我们想以极低的成本做超快的推理，我们应该采取什么方法？’”
Lee演示了BeaGo如何在一眨眼的时间内对一个问题给出一个答案。“速度决定一切，”他说，并将其与谷歌早期的情况进行了比较，当时新的搜索引擎提供结果的速度比雅虎(Yahoo！
李开复说，一个标准的基础模型人工智能，比如meta的Llama 3.01 405b，“甚至无法适应这种情况。”Lee说，BeaGo不仅能够实现更快的推理速度——在响应搜索查询时返回预测所需的时间——而且还非常便宜。
Lee指出，今天使用OpenAI的GPT-4等服务的标准推理成本是每百万代币4.40美元。这相当于每个查询57美分——“仍然太贵了，仍然比非人工智能搜索的成本高出180倍，”李解释说。
他将成本与谷歌的每次查询标准成本进行了比较，后者估计为每次查询0.3美分。
BeaGo提供查询服务的成本“接近每条查询一美分，”他说，“所以，它非常便宜。”
李开元认为，BeaGo的例子表明，“催化（人工智能）应用生态系统所需要发生的事情，不是仅仅坐在这里使用最新的OpenAI API，而是由敢于深入并进行垂直整合的人来实现的。”
李开复对现状的悲观概述与他的信念形成了鲜明对比，他认为生成式人工智能将催生一个新的生态系统，最终将像个人电脑、云计算和移动时代一样富有成效。
“在接下来的两年里，所有的应用程序都将被重写，它们将为最终用户提供价值，”李说。“将会出现以前不存在的应用，以前不存在的设备，以前不存在的商业模式。”
李说，这种发展的每一步“都将带来更多的使用、更多的用户、更丰富的数据、更丰富的互动，以及更多的利润。”他说，这些用户“将需要更好的模式，它们将带来更多的商业机会”。
他说：“移动行业花了10年时间才建立起（一个成功的生态系统）。“个人电脑行业大概花了20年时间才建立起来；我认为，对于Gen AI，可能需要两年时间。”
如果生成式人工智能取得成功，那么消费者和企业用例将会是什么样子，李提出了他的想法。他说，对消费者来说，今天的智能手机模式很可能会消失。
“应用生态系统真的只是第一步，因为一旦我们开始通过语音与设备交流，那么手机就不再是正确的选择了，因为我们想要时刻倾听，时刻在线，而手机却不是。”
至于应用商店，李说，“它们会消失，因为代理商会直接做我们想做的事情，还有很多应用和电子商务——这将发生很大变化，但那是以后的事。”
Lee假设，企业使用生成式人工智能的道路将比消费者用例困难得多，因为公司内部业务团体的根深蒂固的性质，以及难以确定真正获得投资回报的领域。
他说：“企业的发展会慢一些，因为首席信息官们不一定完全了解，也不一定完全了解新一代人工智能能做什么。”
同样，将生成式人工智能与存储在ERP和CRM系统中的数据联系起来，Lee说，“是非常非常困难的。”李说，新一代人工智能实施的“最大障碍”是“习惯于用一种方式做事的人，他们不一定准备好接受”新的技术方法。
李开复说，假设这些障碍能够被克服，人工智能的早期项目，比如自动化日常流程，是“很好的起点，但我也想说，这些并不是创造最大价值的最佳点。”
“最终，对于企业来说，我认为Gen AI应该成为企业的核心大脑，而不是这些有点外围的东西。对于一家能源公司来说，核心是钻探石油，对吧？”李。“对于一家金融机构来说，核心是赚钱。”
他说，结果应该是“一个规模更小、更精简的领导团队，他们不仅雇佣人员来解决问题，而且将特定功能委托给智能企业的人工智能——这将是最重要的事情。”
“真正的核心不只是省钱，”李开复说，“而是赚钱，不只是赚钱，而是在公司业务的核心战略部分赚钱。”
