大模型的泡沫正在消退，但它的真实价值开始显现？

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从事大模型推理工作，与利益相关，在某独角兽企业。我的观点是，大模型的泡沫正在减退，但其实际价值开始逐步显现。许多答主和我一样从事大模型相关工作，无论专注于预训练、基础设施还是代理与应用，都难免存在视野局限。我们可参考国内外研究咨询公司的调研成果，如知名的Forrester、Gartner等机构发布的相关报告。与从业者的一手信息相比，他们的报告虽可能缺失部分细节，但能更全面地呈现整个生态。让我们查看一下Gartner今年在人工智能领域发布的报告内容。

一般来说，Gartner将技术的发展与成熟过程划分为五个阶段：Gartner认为，生成式人工智能即将度过期望膨胀期，进入幻灭低谷期，预计在2到5年内迎来生产力成熟阶段。即将步入幻灭低谷与我们的感受相符。GPT-5迟迟未推出，perplexity和character.AI也未达预期的成功。人们在等待中渐生疑虑，从而觉得大模型似乎陷入了低谷，这种感受愈发明显。不过，若查看Gartner关于生成式人工智能的细分报告：

总体来看，生成式人工智能的细分领域正处于创新爆发与膨胀顶点阶段。其中，基于生成式 AI 的虚拟助手RAG以及生成式 AI 应用，据 Gartner 预测，有望在两年内迈入生产力成熟期，展现出显著的发展潜力与实际应用价值。根据 Gartner 对生成式人工智能的预测，其发展前景被高度看好，展现出积极乐观的态度。觉得遥不可及？看看身边例子：是否感觉大模型正在悄然改变世界？话说回来，相较于 ChatGPT 的惊艳登场与迅猛发展，大模型融入世界的进程或许会更加缓慢。然而，我认为这将孕育出一个更广阔的应用生态，远超聊天机器人和代码辅助等当前热门领域。虽然许多讨论提到，仅靠这些方向难以支撑大模型产业的高估值，但如果综合考虑各个大小领域的潜力，结果或许不同。这也可能是 NVIDIA 股价持续高位的原因之一。毕竟，大模型的影响绝不仅限于几个单一应用场景，其长远价值仍有待挖掘。总体而言，Gen-AI 不会立刻出现拯救世界的超级应用，但泡沫退去后，仍隐藏着蓬勃的发展机遇，值得期待！