在舊金山 Gen AI 沙米，看見祖國人的努力

『感覺起來，這是祖國人的場子』，我一邊走出會場，一邊跟身旁的朋友絮絮叨叨。

『對啊，很明顯』朋友一邊走向海邊停車場，一邊回話。我們才剛在入口處會合，四五年沒見，這是我們討論的第一件事。

很少參加過辦在藝術宮的技術聚會，畢竟從舊金山市中心過來，有點不方便，但既然標榜的是當紅的 Generative AI Summit（沙米），又在舊金山科技重鎮，住在不遠的我，再怎麼樣也要過來蹭一下熱度。

祖國人的努力，努力募資

祖國人的部分，有點太明顯了，我是從以下幾點看出來的。

一、除了所有非場地人員以外，所有的工作人員都是祖國人。這包括幾乎所有的場務，接待人員，司儀 … 等。展覽攤商與講者中，祖國人的比例是出奇得高，高出一般灣區所有技術聚會/峰會得高，遠高出今年早些時候 Nvidia GTC 得高。

二、很多攤商，在舊金山放棄英文的努力，直接用中文努力了起來。

三、工作人員，攤商，與參加者，各種中文交談無處不在，如果你跟我一樣，早一點到，基本上你會認為你身在上海或北京，不在灣區。我在灣區參加過非常多技術峰會，這我還是第一次遇到。

主辦方（gptdao.ai）在議程的執行上，技術與商用情節稍微少了一點，但是卻非常側重在整合灣區 VC 的人脈，與 Gen AI 創業的一些問題拿捏。可以很清楚感覺到，用 AI 這個題目，跟矽谷的資本結合，是主辦方的重中之重。

小道消息說，中國近年來管制外匯，創投很難直接從中國匯出美金，支援祖國人在美創業。再加上中國最近通縮，新的商品跟服務希望借用外國市場成長。在這個沙米看到的現象，也多少可以印證這點。畢竟疫情前，矽谷的中國創投可是滿街滿街地跑。

感覺起來，有點像是台灣的 ITRI 或是玉山科技協會辦的活動。只是台灣活動偏向往南灣跑，議題設定也大多偏向擅長的硬體方面。台灣辦的活動，場地的選擇也會相對老派一點，活動視覺設計的部分，也不會試圖隱藏台灣的痕跡。是的，光看活動視覺，看不出是祖國人的活動。

同樣都是 AI 相關的展會，在今年三月 Nvidia GTC （硬體） 上看不太到祖國人，但是在 Gen AI 沙米中祖國人又是主場（軟體與服務），感覺上中國在 AI 的發展重心，至少面向美國這端，想要往軟體與服務方面走了。

AI 的浪潮，拍打到每個專門領域

如果你想追逐最 AI 新技術，你大可不必來這個沙米，直接讀這篇文章即可：What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I) ，或是這個網站 https://applied-llms.org ，我在會場中聽到的技術，鮮少超出這個範圍。

但感謝祖國人的努力，AI 的趨勢，與聽眾公司的各種問題，本身倒還蠻有參考性的。以下是我觀察到的幾點：

一、大家都還在找方向，但是大家都還不熟

企業市場（Enterprise）有種風雨欲來的 fu ，大部分的管理者都還不知道如何應對，也不知道大家都在作什麼，跟公司申請出來參加這種活動，大多是抱著抄作業的想法來的。既然是抄作業，就還沒有很明確『砸』大錢的感覺。

說實話，現場攤商的分布讓人有這樣的感覺，種類繁多，很分散，consumer ，Enterprise，算命，infra，coding，還有不怎麼智慧的機器人的廠商散落個處，感覺市場還沒有做出一個局出來。最熱門的攤商，竟然是 Otter.ai ，作會議記錄的軟體，創辦時間 2016，早在 GPT 之前就出來了。

總而言之，大家都想做 GPT 應用，但大家都不知道怎麼開始，然後大家都還不知道大錢在哪裡。這市場連戰國時代都不算，頂多算是部落時代。

二、新創小企業的機會：專業領域的深化，才剛剛開始

雖然是部落時代，但是跟朋友討論過後的結論，是各專業領域的深化。

如果不是 google，Microsoft，Facebook，Apple，或是 OpenAI ，根本沒有辦法自己花錢訓練模型出來玩，剩下的路只有三條：1. 用大廠 API ，2. 用 open source 的（比如 LLAMA 3），或 3. 兩者混搭。2 跟 3 的門檻相對高很多，畢竟不是每個公司都有能力管能操縱 GPU 的魔法工程師，還要營運貴森森的雲端 GPU 系統，比較像是中大型 Enterprise 可能作的事情。

然而，用大廠 API 這條路，就非常適合新創小企業的成本結構。這些小新創，只要找到適合的專業領域，蒐集到自己需要訓練 GPT 的資料集，很容易在該領域中脫穎而出，成為第一個 AI 賦能的競爭者。

三、應該要來認真玩一下

既然大部分的人都還在玩 prompt 與資料蒐集與整理，導入的技術門檻如此低，敝公司團隊也的確可以調教 open source 的 LLM model ，或混搭，何不多多嘗試？

說不定我們認真起來，連我們自己都害怕？解出什麼支線任務出來？

各位看官，你的專業領域，有什麼機會可以 AI 化的嗎？好好想想。

如果說『部落時代』有點抽象，你可以把他想像成 2008 年，或 2009 年 smart phone 剛出來的時候，跑在 iPhone 上的 app ，只是一堆現在看起來一點都沒有用的蠢東西，手電筒，加油棒那種蠢東西，連 Google Maps 都還沒有 App 版本咧。

AI 的機會還多得很。

獲益最多的講座，竟然是最軟的？

整場下來，我認為這沙米的技術性不滿意，AI 商用細節的討論差強人意，獲益最多的，是史丹佛教授 Johannes Eichstaedt 所講的 Navigating and Predicting the Impact of AI on Society 這個看起來很軟的題材。

他把時間拉長，用過去 20 年的科技發展，智慧型手機，社交平台，WEB3，大數據 … 作為案例，來討論接下來 AI 對『人類』的衝擊。並對比出『擁科技』派，與『反科技』派各自所看到的現象與論點。

比如說，矽谷那些有點反資本主義，穿著 hoodie ，堅信當下的世界，不是過去經驗能夠解釋的，自認『改變世界』的行善者，對人類與社會造成的影響，到底是正面的多些，還是負面的多些？

或是世界各地，因為網路社群與資訊科技的發達，造成的政治急速往民粹候選人（populist）的方向傾斜。

或青少年自殺率，因為社群網站，加上手機的影響下，呈過去幾十年的好幾倍數成長…

講到這裡，講座中有一位父親起身詢問，在這個時代，要怎麼跟他那個試圖自殺的 18 歲孩子相處 …

站在學術的角度，真正能夠解決人類快樂問題的，是人跟人親密關係。未來，是不是會加上 AI 跟人的親密關係呢？

總之未來社會因為 AI 技術的成熟，會變動得越來越快，觀察人類與科技的互動，並找提出相對應的建言，是 Johannes Eichstaedt 實驗室所研究的。

人老了，有小孩，會非常瞻前顧後，跟著 AI 往前飛奔，也要好好顧好自己的家人。

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