AIGC的热度会下去一段日子吧？

OpenAI给出的微调模型价格足够便宜，是亚马逊的几分之一。又做出了多模态。又要令其能够访问网络。作为作坊应用、细分领域、消费市场什么的，都尽可以买来调用它了。然后大家又会经它培育的口味，反过来看待和要求其他大模型。总之，对于熙熙攘攘的小客户来说，可能是这么一种感觉：买有可用之余，以买菜心态、去挑捡看看更便宜的。大家合流在一起，买办思维一定是主流。

对于有专有知识的客户，不愿意将知识上传OpenAI这样的“外面”去微调大模型，那么就会重度运用向量数据库和AI应用框架。

两个问题。一个是做向量化步骤的那个模型，目前只做文字、文章这些的。对于专有知识来说，一样也需要声音、图像、视频都来向量化。否则有点限制了应用。

沿着第一个问题的方向想下去，有第二个问题，大致类似于知识碎片不容易统一的检索。能分别处理声音、图像、视频向量化的仨网络，他们的知识空间不同，产出的向量维度不一定相同。直接求取数学距离，就可能会张冠李戴、李代桃僵，甚至错过本应搜出的知识特征。

知识空间难辨别和统一，就又需要一批小模型或者layer去缝缝补补。一个特征，要经多道模型的“口口相传”去传译，这个技术路线做下去，会堆成模型的“屎山”。

其他，图像、声音向量化的“颗粒度”问题。与文字能明确的切分开再做对应不同，图像或声音的整体与细节越细越丰富，token长度不一。这种事情也是技术前沿的难题。在研发的技术，亏钱烧钱的风险是周知的。

于是，AIGC的热度会下去一阵子。几个方向的问题都在挡住应用落地。在专有知识的转化上，有困难。只适合于能文字化的知识做向量数据库。在应用上，有买办的枕头，动力也有但是不红。在投资方面，是继续面对只有高风险的研发，会逐渐重视资本而抑制技术热情，而成为又一个类似集成电路的赛道。地缘政治影响会吹来融资寒风。

怎么看怎么觉得我们现在做的事情是对的。盼望我们的芯片顺利开启一个好局面。