生成式AI的问世标志着人工智能领域迎来了一个全新时代的开启。今年，ChatGPT的面世引起了广泛的热议和关注，许多人认为这标志着人工智能领域进入了一个大规模探索的时代。然而，事实上，这只是生成式AI发展的第一波浪潮，第二波浪潮已经悄然兴起，即整合时代。在这个时代，不同的生成式AI系统和企业正在积极展开广泛的合作，通过定制解决方案将人工智能的能力深度融入各行各业。

随着时间的推移，将生成式人工智能无缝融入现有产品已经成为一种普遍的趋势。这意味着人工智能不再仅仅是独立存在的应用，而是与其他产品和服务紧密结合，为用户提供更加智能化和个性化的体验。举例来说，各种小助手等等层出不穷，为用户提供帮助。这只是冰山一角，还有更多类似的应用，但是由于篇幅限制，无法一一列举完整。

正如我们所熟知的，生成式人工智能正在对软件领域进行重塑，它的出现给小型公司的长期生存带来了巨大的挑战。

第一次潮流：发现

当我第一次接触到ChatGPT时，我立刻眼前一亮。它彻底打破了我的认知世界，让我惊讶地意识到人工智能的发展速度之快。我意识到自己的发现实际上已经相对较晚了。在那个时候，人工智能已经成为了一股潮流，而我却没有想到AI可以发展得如此迅速。让我惊讶的是，当时卖账号的人成为了第一批获利者，这让我没有想到。当时我也没有把注意力放在这个方面，因为我并没有那样的头脑。其次，卖课程和各种使用书籍的人也开始赚钱。然而，实际上根本不需要购买课程和书籍，因为在当前的网络环境下，各种教程和资讯文章已经足够让你入门了。这让我意识到知识的获取已经变得更加便利和普遍，我们可以通过在线资源充实自己的知识库。

在探索Midjourney和Stable Diffusion等应用之后，我惊讶地发现人工智能在图像领域也展现出了惊人的能力。这让我意识到自己似乎被时代甩在了后头。我迫不及待地尝试了一下这些应用，但我发现要真正掌握它们并不容易，因为图像领域有许多专业术语，只有内行人才能准确描述。作为一个外行人，我的理解总是不如专业人士深入。

关于 ChatGPT 发布以来的大量创新，我也许可以写一系列文章，详细介绍其中的每一个发现和突破。然而，如果要我用一个词来概括这些创新，那就是：发现。

第二次潮流：整合

近来，我注意到了一个盛行的变革之风。人工智能正朝着成熟的方向发展，并且产生了一种捆绑效应。虽然这是一种进步，但并不意味着我们已经见证了第一次潮流的终结。相反，它可能会持续不断地突破和创新，就像每次ChatGPT的发布都给我带来一次巨大的飞跃。从它的发展来看，这是一种嵌套关系，而不是替代关系。

国内的产品我就不再赘述，每一个大型科技公司都在背后嵌套着已知产品，它们并非孤立存在。为了在竞争中取得主导地位和重要优势，国外大型科技公司纷纷建立合作伙伴关系。其中包括微软与OpenAI合作、亚马逊与Anthropic合作以及谷歌与Nvidia合作。由于生成式AI是一种功能、一种超级能力，而不是一种特定的应用或软件，因此现有的科技公司都采取了完善的战略，将生成式AI融入到各个领域。这样的战略能够确保它们紧跟时代潮流。

我们可以举一个与我们密切相关的例子来阐述，就拿微软来说吧。微软计划将人工智能融入到他们的各个产品中，这包括他们广受欢迎的365 Office办公套件、必应搜索引擎、基于互联网的应用程序，甚至是Xbox游戏机。然而最重要的是，他们还计划将人工智能技术应用于他们的Windows操作系统。

还有一个与程序员密切相关的例子，就是Copilot工具助手。它简直是我们程序员写代码速度的福音，能够让我们摆脱那些基础的代码编写工作。它不再依赖于最原始的问答模式，大大提升了我们的效率。

将生成式AI融入软件领域，就像为家庭供电一样，这代表着整合时代的到来。生成式AI将成为系统的重要组成部分，与我们已有的用户体验无缝融合。

初创公司的挑战

随着时间的推移，小公司与Gen AI之间的长期竞争将变得越来越艰巨。主要原因在于大型科技公司拥有庞大的资源和基础设施，并且拥有自己的LLM，而小公司则无法具备这些条件。对于小公司来说，如果他们想要使用这些资源，就需要支付费用，并需要仔细考虑自身的盈利空间。可毫无疑问，这让LLM无法真正实现开源的目标。如果ChatGPT能够开源，那将是对之前的投入和人们持续创新的浪费，因为开源始终涉及到利益关系，并且并非仅仅是安全问题的考虑。

这就是为什么开源必须继续成为生成式AI中不可或缺的活力源泉。创新需要公司在不受专有 LLM 公司限制的情况下进行实验和探索。只有通过开源的方式，我们才能保证创新的自由和无限可能性。

如果要我预测第三次潮流会是什么样子，我会说，我们将会见证人工智能在物理世界中的广泛应用。第三幕将是人工智能物联网（AIoT）和不断涌现的合成生物学所推动的物联网融合时代。虽然我们还没有一个恰当的名称来描述这个时代，但我将其称为"生物空间时代"。然而，我相信未来会有更加精准的术语出现来准确描述这一时代。

实际上，在每天的新闻报道中，你可能已经接触到了许多关于智能微生物的一系列新闻。我个人认为这个领域已经初步开启，并且如果能够继续发展下去并达到成熟阶段，将会带来许多令人惊喜的发现。

我对于未来的进步充满期待，但我也清楚地意识到在这个过程中会伴随着许多挑战。尤其是随着生成式人工智能在我们的工具和生活中越来越深入，人们对于人工智能在伦理、数据隐私和安全方面的担忧也将变得更加突出。