OpenAI给慈溪老板的三堂AI实战课:砸钱、试错、挖金矿
作者：微信文章2024年，ChatGPT在全球掀起的人工智能热潮，已经不再是实验室里的概念，而是实实在在冲进了我们的车间和办公室。OpenAI的联合创始人兼总裁格雷格·布洛克曼（Greg Brockman），这位从Stripe首席技术官转型而来的实战派AI革命者，在最近的访谈中透露了OpenAI崛起的真正秘密。这些秘密，对于正处于数字化转型关键期的慈溪制造业管理者，无疑是三堂价值连城的实战课。
启示1：砸钱逻辑——“大力出奇迹”的规模效应
很多老板觉得AI是玄学，投入高回报低。但OpenAI的Dota 2项目，给了一个最直白的答案：砸钱，真的能出奇迹。他们最初用16个CPU核心训练AI，扩大到32个核心后，性能直接翻倍。此后，每周计算规模翻倍，AI性能也跟着翻倍，这种惊人的线性关系持续了很久，没有遇到瓶颈。这就是他们发现的“缩放假设”——只要持续投入计算资源、数据和模型参数，AI就能越来越聪明。可以说，OpenAI今天的成就，很大程度上是“听数据说话”的结果。
在慈溪，我们早已习惯了自动化设备的投入产出比。现在，你需要把这种“砸钱”的逻辑，延伸到AI领域。2024年，慈溪全市规上工业企业研发费用投入高达160.31亿元，同比增长8.1%，这说明我们有投入的底子。未来，你需要更有策略地在数据积累、算法优化、算力升级上持续投入。比如，万能电子通过10年6代迭代创新，智能化流水线效率提升40%；华科汽车零部件通过自动化产线升级，产能大幅提升，一季度产值同比增长55.97%。这些都证明了投入带来的巨大回报。想在AI时代降本增效、抢占先机，就得敢于在数字资产和智能能力上下重注。
启示2：试错哲学——“逆向创新”的绝处逢生
GPT-3训练完成后，OpenAI面临一个生死攸关的选择：是像传统公司一样，针对医疗、法律、教育等垂直领域深耕，还是采取一个“疯狂”的想法——直接做API，让开发者自己找应用场景？格雷格坦言，这个决定让他“前所未有的绝望”，直觉告诉他行不通，团队内部也充满了质疑。这完全违背了传统创业模式：通常是先有问题再开发产品，而他们当时根本不知道问题是什么。
但结果我们都看到了：当技术强大到一定程度时，市场自己会找到出路。这给我们慈溪的制造业老板一个启发：别总等着“现成”的AI解决方案，更别害怕一开始市场反馈不明朗。我们可以将慈溪引以为傲的供应链优势（如水家电产业，年产净饮水设备整机占全国三分之一）、生产产能优势（如年产电动手提式工具增长73.0%，家用电风扇增长61.8%），甚至核心制造经验，包装成开放平台，吸引外部的AI开发者和解决方案商。允许他们带着AI工具来“试错”，哪怕初期只是“世界上最好的演示机器”，一旦技术成熟，就能在某个点上引爆市场。
启示3：挖金方向——“低垂果实”的优先抢占
AI不是万能药，但它能帮你摘下那些“低垂的果实”。格雷格指出，AI在很多领域取得意外突破，不是因为它完美无缺，而是因为它“只需比现有解决方案稍好一点点，就能占据巨大市场优势”。他甚至提到医疗领域门槛看似高，AI却能超越“外行”提供有价值的诊断建议。
对慈溪制造业而言，这意味着：
客服环节： 你的客户服务是不是还在依赖大量人工？24小时在线的AI客服，能不厌其烦地回应咨询，提升用户体验。 质检流程： 人工质检成本高、易疲劳。利用AI视觉识别，可实现高效、精准的自动化质检。 产品设计与打样： AI能根据需求快速生成设计方案，甚至通过生成式AI进行快速虚拟打样，大大缩短研发周期。 编程与代码迁移： AI编程工具已经成为大多数程序员的标配。对于制造业中庞大的生产系统、ERP系统、设备控制系统，利用AI进行代码审查、大规模代码迁移（例如将C语言应用重写）等机械性、大工作量任务，将是企业级的“杀手应用”。齐安科技和慈星股份都在数字化和智能化上取得了显著进步，预示着AI在编程和设备智能化方面的巨大潜力。
选择标准很简单：优先选择那些人工成本高、重复性强，且对AI容错空间相对较大的环节。格雷格预判，在未来1-2年内，没有AI访问权限会严重影响工作效率，就像现在没有电脑无法高效工作一样。
特别警示：慈溪老板，你的“电”够用吗？
AI发展的终极瓶颈，格雷格直言不讳——能源。他提到，将能源转化为智能将成为唯一的障碍。AI算力的指数级增长，与电力基础设施建设的线性增长不匹配。这不禁让我们联想到慈溪工厂在高峰期可能面临的用电压力。2024年，慈溪全市工业用电量增长13.8%，全社会用电量增长14.4%，用电需求正在迅速攀升。
这场全球范围内的“算力争夺战”，本质就是“电力争夺战”。作为制造业大市，你必须警惕，当全球都在为AI算力抢夺电力资源时，你的企业是否能获得足够的“能量”来支撑未来的智能转型？这不只是技术问题，更是关乎政策和基础设施的战略问题。
此外，尽管AI强大，但目前AI产品的使用体验还很繁琐，像回到了1993年。格雷格认为，这是能力与便利性的问题；如果AI能力足够强，用户就愿意接受不便。但最终，便利性一定会跟上。对慈溪制造业来说，这意味着你在选择AI工具时，要特别关注它能否无缝集成到你现有的ERP、MES等管理系统中。避免形成“数据孤岛”和“操作鸿沟”，让AI真正成为生产力，而不是新的“麻烦”。慈溪目前正大力推动“数字工厂”和“数字化车间”建设，规上工业企业数字化改造已实现全覆盖，并在家电、汽配行业开展中小企业数字化改造试点。这为AI工具的深度集成提供了肥沃的土壤。
不是AI颠覆制造，而是会用AI的老板淘汰不会用的。
「源力研究所 | Primo Dynamics
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