英国科幻作家道格拉斯·亚当斯提出了科技三定律：第一条，任何在我出生时已经有的科技，都是世界本来秩序的一部分。第二条，任何在我15到35岁之间诞生的科技，都是改变世界的革命性产物。第三条，任何在我35岁之后诞生的科技，都是违反自然规律要遭天谴的。
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这段充满智慧的话，提醒我们要以敏锐的眼光和开放的心态看待新科技新事物。
当前由OpenAI引领的通用人工智能AGI科技浪潮，技术迭代进步和应用创新像生物大爆发一般日新月异。它不像以前的自动驾驶、虚拟现实等新科技那样需要我们畅想未来，为技术成熟和应用落地等待十年、二十年。目前，通用人工智能刚越过技术奇点，展示出超越Gartner曲线的爆发增长路径。预计在未来一两年，我们就会看到人工智能赋能和变革各行各业，国民级应用或将全面铺开。
不是AIGC，是通用人工智能AGI
现在正在改变世界的东西不叫AIGC（即AI Generated Content“人工智能生产内容”），而是叫通用人工智能AGI（Artificial General Intelligence）。
AIGC是中文互联网圈和投资圈最常见的用词，是一种具体应用（产生内容，如写文章和作画），是应用和商业模式的思维。而通用人工智能AGI描述的是一种底层的通用能力，是一种能够在各种领域和任务中表现出与人类相媲美或超越人类智能水平的系统，是科技创新改变世界的思维。AGI不局限于任何具体应用，而产生内容只是无数可能应用的其中一类。OpenAI创始人 山姆·阿尔特曼和首席科学家伊 利亚的访谈中，自始至终谈的都是通用人工智能AGI，事实上OpenAI从2015年创立开始就是AGI的坚定信仰和支持者。而AIGC是李彦宏个人创造的词汇，是UGC（用户产生内容，如微博）和PUGC（专业用户产生内容，如B站）商业模式思维的延续。海外并不存在AIGC这个词，用这个词概括这一轮科技浪潮过于局限偏颇而且没有触及本质。
此外，通用人工智能面临的舆论和政策环境会远远好于区块链和元宇宙。如果脱去技术外壳，区块链和元宇宙的内在价值观是去中心化，是脱实向虚，是平行世界; 但通用人工智能是一种生产力工具或者基础设施，类似蒸汽机、电力、互联网，可以赋能各行各业，提高全社会生产效率。通俗地说，元宇宙是用户体验型的，是拿来玩的；通用人工智能是工具，是拿来用的。我们可以没有元宇宙，但是不能没有通用人工智能。
由OpenAI引领的通用人工智能大模型，与以前小模型时代的区别可以这样类比：小模型相当于婴儿刚出生就定好专业，一辈子只学这一个学科、一项技能，好处是在具体领域里更容易出成果，缺点是有很强的局限性，面对新问题就无能为力了；大模型相当于从出生到小学中学再到大学，都没有确定具体专业，而是接受广泛的通识教育：理科的数学物理化学，文科的历史地理等，什么都学。大模型训练好之后，相当于接受过哈佛大学通识教育的一个毕业生，它掌握了一种可以用来灵活分析问题和解决问题的通用基础能力：自然语言理解能力、逻辑推理能力、演绎泛化能力等，而不局限于某个具体的领域和应用。所以，小模型是应对明确定义的某个具体问题（比如下棋、翻译、面部识别等），而通用人工智能大模型是一种底层的通用能力，可以灵活地分析解决新问题。
通用人工智能科技革命对世界的影响可能超过蒸汽机、电力、互联网的总和。目前海外和国内对人工智能有不同的核心议题。海外的核心议题是人工智能对人类的安全威胁，OpenAI正在不遗余力去打造非常重视人工智能时代安全保障的形象，寻求引领监管标准和行业规则制定的主导权，以减轻舆论和监管政策压力。而国内的核心议题更多是自主可控：海外通用人工智能科技浪潮可能带来全社会生产效率提升，我们国内需要突破卡脖子的环节，追上人工智能最先进的科技进展。
通用人工智能或将涌现国民级应用
科技发展的节奏通常都会符合Gartner曲线：先是科技突破带来强预期，然后蛰伏等待，最后产业化落地。对于虚拟现实、元宇宙、自动驾驶、机器人等新科技，从实验室技术突破和创新概念，到大规模产业化落地，都需要很多年的漫长等待。但OpenAI引领的通用人工智能，从2022年底ChatGPT横空出世展现出强大能力，到产业化落地只需要几个月：以New Bing和Office Copilot等为代表，类似于生物大爆发一般迅速涌现出很多新应用。这或许表明，通用人工智能在缺乏社会普遍关注的环境下，已经悄悄完成了科技突破和蛰伏等待的阶段，正式越过科技奇点并进入应用大爆发的时代。
通用人工智能技术的发展浪潮，对资本市场的影响可以划分为四个阶段：国内政策高度和海外科技趋势共振；监管和应用落地；国民级应用出现，渗透率迅速提升；收入和利润兑现。资本市场对通用人工智能最充满热情的主升浪阶段，可能会出现在国民级应用诞生的时候：在几个月到一年的时间里，通用人工智能赋能的爆款应用的渗透率可能从个位数迅速提升到百分之六十以上，类似2013年微信渗透率的快速上升代表移动互联网时代的到来。
如果不算编程、绘画、教育等垂直领域，只讨论所有人都能使用到的国民级应用，我认为会很快出现在三个方面，按时间先后顺序分别为： 信息搜索和浏览辅助、办公软件、个人智能助理。 目前摩尔定律和算力芯片扩产节奏都跟不上大模型训练推理带来的算力需求迅猛增长。在大模型全面铺开和降本之后，这些以通用人工智能为技术底层的应用变革已经不再是对未来远期的规划畅想，而是可以很快实际落地并成为日常工作生活离不开的国民级应用。
信息搜索和浏览辅助可能是以最新版New Bing的形态，页面左侧是搜索和信息浏览，右侧一直有人工智能对话的窗口，辅助用户对信息进行归纳总结、理解、问答和再创作。办公软件类似Office Copilot的形式，用户可以用自然语言提需求的方式完成绝大多数文档工作，极大提高工作效率，不使用人工智能办公软件的打工人会迅速失去竞争力。以上两个应用都有可能在今年年底之前成为大多数人每天使用的国民级应用。
接下来可能出现的国民级应用是个人智能助理。人类工具始终向使用难度和门槛降低、使用方式简单的方向演化，伴随人和机器交互方式的变革，实现真正优雅简洁的体验：用自然语言的方式在同一个对话框解决所有需求（后台自动调用各种各样的能力接口）。这就成为真正的个人智能助理，类似“钢铁侠”电影里的贾维斯。用户不需要学习任何软件的具体使用方法，也不需要了解具体实现过程以及要调用哪些功能，只要用自然语言的方式提出需求就行。当我们习惯这样的用户体验之后，再回头看现在的手机APP时代，会感觉充满了大工业时代的粗放感，就像我们现在看到以前老式电视遥控器上面布满密密麻麻几十个按钮的感受一样。
通用人工智能率先变革软件、游戏等垂直行业
对于通用人工智能，人们都在做头脑风暴：它可以改造什么应用和行业？其实更好的问题是：它不能够做什么？作为一种底层通用的基础能力，通用人工智能最终可能会变革所有行业，但时间上存在先后顺序。目前看来，通用人工智能可能最先对软件和游戏等垂直行业带来明显的改变。
通用人工智能时代将带来软件价值量的提升。 To C软件绝大多数功能的使用率很低，学习门槛高（比如Office套件，绝大多数人可能只用了很简单的一点功能，大量高级复杂的功能只有很少人使用）。在接入通用人工智能后，用户可以用自然语言的方式直接提出需求，软件理解需求后自动调用所有可能的高级功能，最终满足客户需求。因此，对于To C软件来说，占比90%以上的、以前很少使用的功能现在需要重新定价。另外，To B软件行业在国内长期发展不尽如人意的原因主要是：工程师红利，IT人力成本相对较低，因此IT成本倾向内部化；要求大量定制化服务，项目制占比高。而带有通用人工智能、自然语言交互能力的To B软件，会一定程度上克服上述问题。
通用人工智能时代软件价值量的提升，本质上是预算的再分配：从人力成本向软件预算转移。OpenA I的CEO山姆·阿尔特曼提出OpenAI不 会与下游各行各业的应用竞争，而是会专注于提供人工智能底层技术支持，培养应用生态圈。MaaS（模型即服务）的架构让大模型公司和垂直行业应用公司可以在各自保护自身核心利益的前提下，找到提升大模型在垂直领域专业能力的合作方法。
对于游戏行业，除了降低开发成本之外，人工智能还会给游戏体验带来巨大变革。 斯坦福一个研究团队用人工智能NPC搭建社会实验，模仿人类社会活动，这些NPC表现出惊人的智能和丰富的“个人”生活。玩家可以获得真人般的交互感受，沉浸感提升巨大，实现类比电视剧《 西部世界 》的体验，这或是真正的开放世界游戏。通用人工智能的飞速发展让元宇宙概念提出的畅想成为可能 。林毅夫谈起人工智能时提到：“未来人类每周可能只需工作一天”，那么多出来的时间就可以进行游戏等个人休闲娱乐 。
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