我是清华大学博士，朋友们，抓紧啦！最后只剩六个名额，倒计时，五四三二一。

如果你也关注 AI，在网上冲浪时可能遇到一个戴着眼镜、温文尔雅的男人，他就是曾经风靡一时的「AI 教父」李一舟。

如今李一舟所有 AI 课程都被下架，但无数个「AI 教父」还在以各种不同的形式在互联网世界中活跃着，也别看不起这门生意，就连世界五百强公司也加入了这个行列。

埃森哲，笑得最甜的卖铲人

本季度，生成式 AI 的新订单额超过 6 亿美元，上半年累计达到 11 亿美元。

猜猜这是哪家明星 AI 独角兽公司的亮眼成绩？然而，这句描述实际上摘自知名咨询服务埃森哲 2024 财年第二季度的财报。

可能你会对埃森哲这家世界五百强公司不太熟悉，但它在全球商业和科技领域的影响力却是无处不在。

当你和朋友谈论数字化转型、云计算，AI 等前沿技术话题时，埃森哲则是背后那种提供广泛服务和解决方案、涵盖了战略咨询、数字营销、技术服务和运营等多个领域的专业服务公司。

以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 燃起了一把大火，不仅点燃了整个 AI 行业，也烧到了埃森哲（Accenture）这家传统咨询企业。毫不犹豫地，这家公司同样果断押注了 AI。

去年六月，埃森哲宣布将在三年内向 AI 投资 30 亿美元，帮助各行业的客户快速、负责任地推进和使用 AI。

都说 AI 重塑千行百业，但行业还没重塑，中流砥柱的管理层们却已感受到前所未有的冲击。

即便是世界五百强这样的企业，在面对 AI 热潮的来袭时，也会感到无所适从，而提供 AI 咨询服务的埃森哲倒也像是另一种形式的李一舟，被用来治疗行业内普遍存在的 AI 焦虑症。

和李一舟有所不同的是，埃森哲并不只靠嘴皮上的功夫，还是会给企业提供一系列 AI 服务和解决方案，合作对象中也不乏 AWS、Anthropic 以及英伟达等行业领头羊。

埃森哲官网显示，其最新提供的的新一代 AI 服务套件就包含一个专有的模型选择平台、定制化技术、模型管理服务以及专项培训项目。

定制的「模型选择平台」允许用户根据业务环境或成本、准确性等因素选择不同的模型组合。

根据特定的业务需求、数据来源和技术定制 LLM，并提供持续的微调和提示工程服务。

提供技能和能力，帮助客户有效使用和管理 LLM，包括全面的培训与认证项目。

近日，AWS 就宣布与埃森哲、Anthropic 达成合作，将帮助受严格监管的行业如医疗、公共服务、银行和保险等引入并扩展定制的生成式 AI。

其中埃森哲将定制微调 Claude 模型以满足客户需求，并培训 1400 名工程师成为 AWS 上 Anthropic 模型的专家，提供全面的生成式 AI 应用部署支持。

高投资也迎来了高回报，在去年上半年，埃森哲关于生成式 AI 的客户项目订单额尚且还只是 3 亿美元，到了今年上半年这一数字就翻了三番，达到了 11 亿美元。

人类的悲欢并不相同，OpenAI 最近一年也才实现近 16 亿美元的营收。而文生图领域的「扛把子」Stability 去年 10 月的支出约 800 万美元，但同年 8 月的收入却只有 120 万美元，几乎成了最先倒下的 AI 明星公司。

踩在生成式 AI 的风口上，就能解开通往未来财富的神秘密码，但在这场波澜壮阔的浪潮中，最大的赢家并非那些躬身投身于 AI 模型研发的厂商们，而是站在金矿边上提供工具与服务的「卖铲人」。

无论是提供 AI 解决方案的埃森哲还是简单粗暴卖算力的英伟达，皆是如此。

2016 年，黄仁勋亲自将一台超级计算机 DGX-1 送给了 OpenAI，使得原本需要一年时间才能完成的训练压缩到了一个月，进而加速引爆了新一轮的 AI 革命。

稳坐宝座的英伟达占据了 GPU 全球高达 80% 以上的市场份额，堪称名副其实的 AI 算力之王。其股价也借着这波淘金热一路飙升，成功跻身 2 万亿元市值俱乐部，仅次于苹果和微软。

在这波 AI 淘金热潮中，除了抢数据、抢算力，抢人才，AI 初创们连域名都要抢占先机，也让位于大西洋上的安圭拉小岛国意外地从中分到一杯羹。

通过向全球 AI 企业和研究组织出售或租赁「.AI」域名后缀，仅一年时间，安圭拉从中获得的 AI 红利就从 830 万上升至两千多万美元。

相较之下，直接下场「挖金矿」的厂商们如同回到了互联网创业的莽荒阶段，不惜用「烧钱」的打法来换取技术先发优势。

但即便是一骑绝尘的 OpenAI，在没找到合适的商业化落地之前，也难以摆脱光赚吆喝不赚钱的困境。

《Analytics India Magazine》曾指出，但是维持 ChatGPT 这一 AI 服务的运行，OpenAI 每天就需耗费近 70 万美元的资金，同时盈利也犹如镜中月水中花。

虽然这一消息遭到 OpenAI CEO 的否认，但在这个以显卡为代表的硬件资源价格不断攀升的背景下，每一张价值 3 万美元 H100 都在提醒我们，大模型之战既烧钱，也看不到任何尽头。

「AI 教父」的背后，是焦虑的普通人

在生成式 AI 浪潮的面前，焦虑的情绪不仅在企业的高层会议室中蔓延，也同样渗透到普通人的日常生活之中。

ChatGPT 的诞生，让人们惊叹于 AI 的潜力和可能性之余，也让社会各界难得达成了一些基本共识：生成式 AI 将是百年难得一遇的历史转折点，而人类的工作岗位和职业路径将会由 AI 重新定义。

全球咨询巨头麦肯锡曾预测，到 2045 年左右，约 50% 的工作将由 AI 完成，其中诸如咨询等高薪知识性员工面临被 AI 取代的风险也会更高。

这一变化已经在美国硅谷的一连串裁员潮中初现端倪，亚马逊、Alphabet、微软等科技巨头，手起刀落之间，数十万大厂员工摘下了挂在脖子上的公司厂牌。

裁员的趋势如同一场突如其来的寒流，没有减缓的迹象，反而愈演愈烈。这固然是全球经济环境下滑的结构性「瘦身」，但背后也难掩 AI 崛起的影子。

在这场「效率年」变革中，资本的冷静和理性显得尤为突出。去年 4 月份，亚马逊宣布对其广告业务部门进行裁员。决策的背后，也是因为原本由人类完成的工作，现在可以由 AI 来更高效地执行。

遑论科技企业的精英们，普罗大众也同样面临 AI 带来的焦虑。

ChatGPT 推出仅两个月，月活跃用户就达到了 1 亿，成为有史以来增长最快的消费应用程序。用户的飙升不只是统计图表上的一条曲线，也在无形中映射出人们面对 AI 迅猛发展所带来的焦虑。

Midjourney 颠覆绘画领域？Sora 逐步取代传统影视工作者？Suno 创作出符合潮流的音乐作品？Devin 取代程序员？在 AI 技术的井喷期内，我们见证了各类 AI 工具对我们饭碗的「虎视眈眈」。

各类社交平台的「AI 教父/教母」们也通过发布各种关于 AI 资讯来吸引关注和挑拨情绪，向普通人发起了一场信息的围剿。

以小红书为例，当你在平台上搜索 AI 相关的内容，你会发现无数的帖子和视频都在手把手教你如何玩转 AI，但仔细一看，教学是前菜，卖课和倒流才是阴影下的后手。

同样的情况也出现在抖音等短视频平台上。一些主播拿着相似的话术和文案，模板化地介绍着一些 AI 概念，几分钟过后，听君一席话，如听一席话。

比起浪费时间，更要警惕知识分享中「货不对板」的情况。前不久，Sora 还没向公众开放测试入口，提示词的兜售就已经被骗子提上日程了，限时特价 999 元，就能让购买者从小白秒变大神。

当然，从本质上说，李一舟、埃森哲之流还是利用信息差来收割「韭菜」，但其行为也并非全然消极。除了一个愿打，一个愿挨的消费逻辑，从更宽容的角度来看，他们也将一些新鲜的 AI 知识嚼碎了「喂给」用户，这也打破了信息壁垒，促进了 AI 技术的普及和理解。

面对 AI，我们能做些什么

站在技术变革的门槛上，其实这种 AI 焦虑与恐慌往往是多余的。

就「颠覆」最为要紧的内容生成领域而言，行业的真正瓶颈并不在于内容的生产速度，而在于内容的深度与质量。AI 虽然能够以惊人的速度产出内容，但要想达到人类创作者所具有的细腻情感和独到见解，仍旧是一道不易跨越的高墙。

从更广阔的视角来看，尽管技术和平台在不断演进，人类的基本需求却始终如一。我们对于故事、音乐和情感的渴望从未改变，只是它们的表现形式在随着时代的车轮滚滚向前。

与过去的纸媒和电视相比，今天的公众号和短视频成为了新的叙事载体。这种形式的更迭，其实是人类表达方式的自然演变，使用 AI 制作的内容也是如此。

比起 AI 带来的恐慌，我们需要解决的更多是一种矛盾的心态：一方面对未来充满了 AI 焦虑，另一方面对于深入了解和学习新技术又显得兴趣缺缺。

在这个信息触手可及的时代，我们有无数的资源可以帮助我们更好地理解和应用 AI。微软、Google、英伟达、A16z 等行业的官网上，都提供了全面的 AI 学习材料。甚至斯坦佛大学教授吴恩达等 AI 专家也提供了免费的在线课程，为我们打开通往 AI 世界的大门。

而我们最需要做，也是最难做到的，就是敞开胸怀，静下心来拥抱 AI。