万字探讨：国内AI应用创业陷入恶性循环，问题在哪里，出路是什么？

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文章摘要

自ChatGPT引领的大型语言模型（LLM）发展以来，其对人类社会的深远影响已成为共识。在行业巨头和资本的推动下，LLM及其应用如聊天机器人、多代理系统、多模态对话和人形机器人等迅速发展。2023年，随着基础模型投资的兴起，国内基础模型和清华系获得了大量资源。然而，到了2024年，尽管名义上重视应用层面，但由于外部环境恶劣、商业化路径不清晰、判断力和资金短缺，资本对国内大模型应用的投资变得谨慎，导致投资机会稀缺。

资金不足导致大量套壳应用的出现，反映出资金不足的现状。这导致了一种恶性循环：大模型的缺陷使其无法应用于高价值场景，只能用于低价值对话；缺乏底层技术创新导致产品无法盈利，形成不了竞争壁垒；低价值应用泛滥和过度让利导致用户认为这些服务应该是免费的，可有可无；收入减少迫使运营成本降低，模型压缩导致性能下降，用户流失；用户减少进一步减少资本对应用的投资。

2024年秋天，大环境的冷却和小环境的恶性循环迫使人们重新审视问题所在。英伟达（NVIDIA）的过度依赖在各个领域显现，其CUDA技术的持续迭代定义了无数标准和最佳实践，形成了难以逾越的护城河。英伟达的季度收入和数据中心收入均创下纪录，公司宣布拆股计划并提高现金分红。然而，上游垄断对市场通常不是好事，英伟达的强大和垄断几乎没有为下游留下商业空间。

在不同场景下，大模型的应用面临不同程度的问题。从马斯洛需求层次理论来看，大模型在满足基本需求（如生理和安全）和自我实现需求方面都存在挑战。基本需求市场规模大，技术门槛相对较低，而自我实现需求市场规模有限，技术门槛高。在无法实现边际效应递减的情况下，客单价成为关键指标。大模型商用不应该从低层次需求开始，因为这些需求无法支撑大模型的商业应用。

技术发展的历史上，革命性技术和产品理念在初期往往显得不成熟。例如，iPhone在移动互联网浪潮兴起之前就已经出现，但由于技术限制，体验不佳。直到2006年，电容式触摸屏技术的成熟和低成本化量产改变了一切，为iPhone的诞生提供了条件。乔布斯的产品决策逻辑强调了新技术带来产品定义变化的空间，用户价值变化带来的超额收益增长曲线，以及在技术逐渐收敛的情况下推出最优秀的产品。

当前，大模型应用面临的技术挑战包括确定性和非确定性问题，以及生成准确性问题。高价值场景需要确定性的计算和逻辑推理，而大模型基于概率的过程无法满足这一需求。此外，生成幻觉是大模型一直面临的问题，高价值场景无法容忍错误。为了解决这些问题，需要智能体具备可信的逻辑推导能力、完备的数学抽象和表达能力，以及实时更新知识和无幻觉生成的能力。

学界和业界正在努力解决这些问题。例如，Chain-of-Thought (CoT) 和 Tree-of-Thought (ToT) 提供了自然语言或非完备形式的逻辑分解优化。2023年，姚期智团队发布的累计推理（CR）通过动态存储和利用历史验证的推理结果，克服了CoT和ToT在处理复杂推理任务中的局限性。此外，基于逻辑的形式方法，如SAT/SMT理论，为编程语言理论、数据库理论、人工智能等领域提供了基础。这些方法在硬件和软件验证中起到了核心作用，并被用于解决数学中的未解问题。

数据系统的发展也是关键。RAG和LLM的组合在过去一年被广泛讨论，但现有的RAG在处理全局问题上性能低下。向量数据库作为LLM的触角，需要与模型搭配使用，但其性能并不重要。Graph/KnowledgeGraph因其存在于人类的符号体系内而具有优势，能够进行全局知识推理和抽象。然而，知识图谱的原生结构缺陷可能导致数据暴涨和维护成本增加。

未来，结合向量空间和符号空间的索引系统，支持混合Cypher图查询语言和向量查询，以及传统关系数据库查询，可能会带来巨大的表示形式和数据协同优势。尽管未来仍不明朗，但这些努力为大模型应用的发展提供了希望。