這也是當(dāng)下AI行業(yè)正在眺望的方向。當(dāng)工具、流程的改良走到盡頭,唯有重構(gòu)組織與商業(yè)邏輯,AI才能從“成本項(xiàng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤袄麧欗?xiàng)”。而近兩年快速崛起的世界模型正是叩開這一階段的關(guān)鍵鑰匙。
2023年至今短短三年時(shí)間,AI完成了從概念爆發(fā)到場景深耕的完整迭代,技術(shù)路線也從單一的大語言模型逐步向世界模型演進(jìn)。這條技術(shù)演進(jìn)線也讓行業(yè)看到了突破現(xiàn)有困局的可能性。2023年是大語言模型的爆發(fā)元年。ChatGPT等產(chǎn)品出圈,讓全球市場認(rèn)識(shí)到生成式AI的能力邊界。依托強(qiáng)大的文本理解、內(nèi)容生成能力,大模型快速滲透到各行各業(yè)的基礎(chǔ)辦公場景。彼時(shí)市場情緒偏向樂觀,不少觀點(diǎn)認(rèn)為AI會(huì)快速顛覆各行各業(yè)。但經(jīng)過一年多的落地驗(yàn)證,行業(yè)逐漸冷靜:單點(diǎn)提效的天花板肉眼可見,單純依靠大模型做任務(wù)替代很難創(chuàng)造全新商業(yè)價(jià)值。
進(jìn)入2024年,行業(yè)重心轉(zhuǎn)向AI智能體。技術(shù)方向從“單輪交互”轉(zhuǎn)向“自主任務(wù)執(zhí)行”,模型開始具備規(guī)劃、執(zhí)行、串聯(lián)多步驟工作的能力。應(yīng)用場景也從個(gè)人工具延伸到部門級(jí)、業(yè)務(wù)線級(jí)的自動(dòng)化體系。國內(nèi)各大科技廠商、海外頭部模型企業(yè)紛紛推出面向企業(yè)服務(wù)的智能體產(chǎn)品。也是在這一階段,企業(yè)端的投入壓力開始顯現(xiàn)。智能體部署、運(yùn)維、定制化改造都需要持續(xù)投入,而流程瓶頸導(dǎo)致收益不及預(yù)期,行業(yè)開始集體反思AI商業(yè)化的現(xiàn)實(shí)路徑。大家逐漸意識(shí)到技術(shù)本身再先進(jìn)脫離產(chǎn)業(yè)體系的適配終究難以落地。
步入2026年,世界模型成為行業(yè)新的核心賽道,也標(biāo)志著AI技術(shù)正式向第三階段發(fā)起沖擊。和專注文本、語義理解的大語言模型不同,世界模型的核心能力是感知物理世界、理解現(xiàn)實(shí)邏輯、推演事物發(fā)展規(guī)律。它不再局限于數(shù)字空間的內(nèi)容生成,而是能夠?qū)诱鎸?shí)產(chǎn)業(yè)場景,完成復(fù)雜環(huán)境下的判斷、決策與行動(dòng)。目前全球多家頂尖實(shí)驗(yàn)室、科研團(tuán)隊(duì)都在深耕這一方向。這類模型最大的突破是擺脫了“人類下達(dá)指令、AI執(zhí)行任務(wù)”的傳統(tǒng)模式,具備了自主研判、自主決策的潛力。放在企業(yè)場景中這意味著AI有能力跳出原有流程框架參與甚至主導(dǎo)業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn),這恰好對應(yīng)著通用技術(shù)落地第三階段“體系重構(gòu)”的核心需求。