始于供需错配,灭于人声鼎沸。OPEC的减产、黄金的芭蕾、央行与资源国的博弈,所有供给侧的背后,是对“先决储备货币”地位的争夺。同样的争夺和讨论,曾出现在互联网泡沫破碎后、次贷危机过程中。与黄金走势互为倒影的美元“本位”,曾先后在商业文明上,遭遇过80年代日本的半导体、90年代苏联的核能、2000年中东的石油的挑战。 广积粮缓称王,储备货币地位转移的重要因子在于:以生产要素推动经济绝对力量实现降维打击。其中,金融以货币为单位、技术以产业为载体。 新一轮争夺的极化点:AI,尤指与金融领域挂钩的人工智能技术。谁掌握了算法、数据、算力,储备货币转移的杠杆支点就会向其倾斜。 本轮AI浪潮的根基,发源自2017年提出的Transformer架构,这种原本专攻机器翻译任务的架构,被AI科学家赋予了使用自注意力机制来建立输入序列的内部表示,使模型并行处理整个序列的核心思想,让其取代了RNN原本被赋予的改变碳基生物的使命。 一批又有一批的中国公司以此为起点,加入了AI浪潮,但产业是技术的载体,不可雕版印刷的墨宝终究是不会实现的文明,即便以API接口为连接方式的MaaS(模型即服务)已经成为AI大模型的商业化道路,但AI公司在商业化自由主义的道路上,也需要无形的手给予力量。在没有指引的道路上,诸多AI公司自由落体,融不到C轮的列表上名将如云。彼时的中国MaaS厂商,自己都无法预知,究竟还能不能等到属于中国的AI时代。 彼时站在十字路口的,有百度的AI事业线、日后开源的阿里达摩院MaaS平台,还有如今以MaaS为主营业务之一的@百融云-W(6608.HK)。 直到2023年末,全国信息技术标准化技术委员会人工智能分委会全体会议启动MaaS(模型即服务)领域《人工智能 模型即服务(MaaS)参考架构》的编制工作。百融云们,等这一刻,等了近7年之久。 中国金融业到底需要什么样的AI服务?