過去幾年，人們一直在討論下一個(gè)AI發(fā)展周期可能是什么：智能體（Agents）？推理系統(tǒng)（Reasoners）？還是徹底的多模態(tài)？
現(xiàn)在是時(shí)候下結(jié)論了：下一個(gè)周期，就是“模型本身即產(chǎn)品”。
目前，無論是科研界還是產(chǎn)業(yè)界的變化，都在推動(dòng)這種轉(zhuǎn)型：
? 通用模型擴(kuò)展遇到了瓶頸。OpenAI發(fā)布GPT-4.5時(shí)透露了一個(gè)重要信息：模型能力呈現(xiàn)線性增長，但算力成本卻指數(shù)級(jí)飆升。盡管過去兩年訓(xùn)練效率不斷提高，但成本太高，以至于OpenAI無法以合理的價(jià)格廣泛部署最新的大模型。
? 特定任務(wù)的強(qiáng)化訓(xùn)練效果遠(yuǎn)超預(yù)期。結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)與推理能力訓(xùn)練，模型開始真正地“學(xué)習(xí)任務(wù)”，出現(xiàn)了一種新東西：既非傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，也不是基礎(chǔ)模型，而是一種神秘的第三種類型。小模型突然展現(xiàn)出極強(qiáng)的數(shù)學(xué)能力；代碼模型不僅會(huì)寫代碼，甚至能自己管理整個(gè)代碼庫；Claude甚至能在信息極少的情況下玩寶可夢(mèng)游戲，并且做得很好。
? 推理成本大幅下降。以DeepSeek為例，新的優(yōu)化技術(shù)已經(jīng)讓全球所有現(xiàn)有GPU的總算力，足以每天給地球上的每個(gè)人提供1萬個(gè)頂級(jí)模型生成的token。這意味著，單純賣token（模型調(diào)用次數(shù)）的經(jīng)濟(jì)模式已經(jīng)難以持續(xù)，模型提供商不得不去做更高附加值的事情。
這種趨勢(shì)讓許多人感到不舒服。投資者們?cè)狙鹤⒃趹?yīng)用層，但下一個(gè)階段，最可能被AI取代的恰恰就是應(yīng)用層。
下一代模型的形態(tài)
過去幾周，我們看到了新一代“模型即產(chǎn)品”的典型案例，比如OpenAI的DeepResearch和Anthropic的Claude Sonnet 3.7。
許多人誤解了DeepResearch，尤其市面上出現(xiàn)了大量山寨版本，讓情況更加混亂。事實(shí)上，OpenAI并不是簡單地在GPT基礎(chǔ)上增加了外部搜索功能。他們訓(xùn)練了一個(gè)全新的模型，能夠完全在內(nèi)部完成搜索任務(wù)：
模型學(xué)習(xí)了基礎(chǔ)的瀏覽能力（搜索、點(diǎn)擊、滾動(dòng)、文件解析），以及如何通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)來整合大量網(wǎng)頁信息，生成結(jié)構(gòu)清晰、來源可靠的研究報(bào)告。
因此，DeepResearch并不是普通的聊天模型，而是一種專門設(shè)計(jì)用于搜索和研究的新型語言模型。相比之下，谷歌的Gemini和Perplexity的類似功能，只是在普通模型基礎(chǔ)上的表面優(yōu)化：
Gemini和Perplexity也提供了所謂“深度研究”功能，但他們并未公開任何優(yōu)化模型方法或?qū)嵸|(zhì)性評(píng)估，這表明他們并未進(jìn)行深入訓(xùn)練。
Anthropic也在明確他們的發(fā)展方向。他們?cè)谌ツ甑捉o出了智能體（Agent）明確的定義：真正的智能體必須能夠自主決定任務(wù)的具體實(shí)現(xiàn)過程和工具使用，而非被人為設(shè)計(jì)好的工作流程所限制。
目前市面上許多號(hào)稱“智能體”的公司，實(shí)際上只是在設(shè)計(jì)自動(dòng)化工作流程（workflows），即人為定義好的代碼路徑串聯(lián)模型和工具。雖然這種工作流程也有一定價(jià)值，但未來真正有效的智能體一定會(huì)通過重新訓(xùn)練模型本身來實(shí)現(xiàn)。
舉個(gè)具體例子：最近發(fā)布的Claude 3.7模型，專門針對(duì)復(fù)雜的代碼開發(fā)任務(wù)進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練，這讓所有與代碼相關(guān)的應(yīng)用都出現(xiàn)了性能顯著提升。
我所在的Pleias團(tuán)隊(duì)也做了類似嘗試：我們?cè)O(shè)計(jì)了兩個(gè)專門的模型，一個(gè)用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，一個(gè)專門用于搜索和報(bào)告生成，通過設(shè)計(jì)全新的合成數(shù)據(jù)和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制進(jìn)行訓(xùn)練，讓部署階段更簡單，最終使得復(fù)雜性在訓(xùn)練階段就被解決。
具體表現(xiàn)為將這種復(fù)雜結(jié)構(gòu)：圖1
轉(zhuǎn)變?yōu)槿缦赂啙嵉哪Ｊ剑簣D2
要么自己訓(xùn)練，要么被別人訓(xùn)練。
可以明確的是，各大實(shí)驗(yàn)室都在向這個(gè)方向前進(jìn)：他們會(huì)逐步停止開放API，轉(zhuǎn)向自己訓(xùn)練并直接提供完整模型服務(wù)。著名AI公司Databricks的投資人Naveen Rao很清晰地指出：
在未來2-3年內(nèi)，所有閉源AI提供商將停止提供API服務(wù)，只有開源模型才會(huì)繼續(xù)提供API。閉源公司會(huì)建立更加獨(dú)特、非商品化的能力。
近期的跡象也佐證了這個(gè)趨勢(shì)：
? OpenAI發(fā)布的DeepSearch只用于高級(jí)訂閱用戶，根本沒有提供API服務(wù)。
? Claude Code的模型訓(xùn)練針對(duì)代碼應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)化后，反而導(dǎo)致Cursor這樣的第三方工具使用效果不佳。
? 一些曾經(jīng)的“套殼公司”（wrapper公司，比如Cursor、WindSurf、Perplexity）也開始秘密訓(xùn)練自己的小型模型，以增強(qiáng)自己的競(jìng)爭力。
小公司可能不會(huì)馬上感受到這種沖擊，但他們會(huì)越來越依賴獨(dú)立的推理服務(wù)提供商。現(xiàn)在的競(jìng)爭格局就像免費(fèi)為大公司做市場(chǎng)調(diào)研和數(shù)據(jù)生成，最終結(jié)果可能是被訓(xùn)練公司吞并。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的價(jià)值被嚴(yán)重低估。
目前所有AI投資都存在同質(zhì)化現(xiàn)象，投資機(jī)構(gòu)普遍認(rèn)為：
? 真正的價(jià)值只存在于與模型無關(guān)的應(yīng)用層；
? 所有形式的訓(xùn)練，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)，都沒有投資價(jià)值。
但現(xiàn)實(shí)情況是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的進(jìn)步已經(jīng)徹底改變了這種情況?，F(xiàn)在的市場(chǎng)情況更像是風(fēng)險(xiǎn)投資出現(xiàn)了集體錯(cuò)誤定價(jià)，忽視了強(qiáng)化學(xué)習(xí)最新的技術(shù)突破帶來的巨大價(jià)值。
實(shí)際上，真正的新機(jī)會(huì)反而是那些專注于模型訓(xùn)練的公司，但他們卻很難拿到融資。Prime Intellect公司雖然訓(xùn)練出了第一個(gè)去中心化的大模型，但融資規(guī)模甚至不如一般的應(yīng)用層公司。
OpenAI最近也開始表達(dá)對(duì)這一現(xiàn)象的不滿，希望硅谷創(chuàng)業(yè)公司多關(guān)注“垂直領(lǐng)域強(qiáng)化學(xué)習(xí)”，未來YC孵化器可能會(huì)做出調(diào)整：模型實(shí)驗(yàn)室不再只是向客戶開放API，而是會(huì)和參與模型早期訓(xùn)練階段的公司形成深度合作。
技術(shù)的爆炸，而非應(yīng)用的爆炸。
相較之下，中國 DeepSeek 創(chuàng)始人梁文峰則更加直接地指出了這一點(diǎn)：
當(dāng)前的AI發(fā)展，是一場(chǎng)技術(shù)創(chuàng)新的爆炸，而非應(yīng)用創(chuàng)新的爆炸……如果上下游生態(tài)體系還不完整，直接去押注應(yīng)用并沒有意義。
很多西方公司甚至還沒有意識(shí)到這場(chǎng)技術(shù)戰(zhàn)爭已經(jīng)結(jié)束了，他們還在用上一次戰(zhàn)爭的思維去打下一次戰(zhàn)爭，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后。
以上，就是目前AI發(fā)展的大勢(shì)所趨：
模型本身已經(jīng)成為產(chǎn)品本身，誰掌握模型訓(xùn)練，誰就掌握未來。
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