在1712年，纽科门发明了蒸汽机，然而效率低、耗能大，只有矿业能用。而到了瓦特的改进，这种技术才真正成为工业革命的引擎。同样，今天的AI产业也面临着“高成本”、“适用性受限”等问题。要真正实现广泛应用，AI必须像蒸汽机一样，突破瓶颈，找到清晰的盈利模式，提升效率，让每个行业都能负担得起。再看AI，正如蒸汽机，是不是也需要也经历五十年的等待。
在詹姆斯·瓦特改良蒸汽机之前，蒸汽机并未获得广泛的市场应用，也没有明确的商业模式或盈利模式。托马斯·纽科门（Thomas Newcomen）在1712年发明了最早的实用蒸汽机，称为“纽科门蒸汽机”，主要用于煤矿抽水。这种蒸汽机可以减轻水泵的工作负担，从而帮助煤矿更有效地排水。然而，由于纽科门蒸汽机效率低、能耗大且适用范围有限，因此尽管在煤矿领域有一定应用，但并未形成广泛的商业化盈利模式。
纽科门蒸汽机的困局和瓦特蒸汽机的突破
1.1712年纽科门蒸汽机的能效局限性：
纽科门的蒸汽机在煤矿业取得了一定的成功，因为它可以通过提升水泵的效率，帮助矿工降低抽水成本。然而，由于其能效低，燃料消耗高，因此在其他行业的应用受到限制。这种蒸汽机仅依靠空气冷凝的方式将蒸汽冷却至水的状态，造成了能源的极大浪费。蒸汽机的活塞需要频繁润滑，并且容易受到磨损。尽管结构简单，但在日常运转中需要定期维护，否则会影响其工作可靠性。由于机械部件的磨损以及矿井环境的恶劣条件，矿主需要安排技术人员定期检查和维护机器。实际上，煤矿应用场景之外的行业并没有广泛采用纽科门蒸汽机，因此其商业化潜力尚未得到完全实现。
2.时隔50年瓦特的蒸汽机改进：
詹姆斯·瓦特在1760年代对纽科门蒸汽机进行的改进，尤其是独立冷凝器的发明，大幅提高了蒸汽机的效率并降低了燃料消耗。这种改进让蒸汽了瓦特与马修·博尔顿（Matthew Boulton）的合作，并带动了蒸汽机产业的商业化进程，确立了更清晰的盈利模式。瓦特改进后的蒸汽机能够为用户提供显著的成本节约和生产效率提升，因此很快便在市场上获得了广泛应用和商业成功。1774年瓦特与博尔顿再次合作才制造出第一台真正意义上的蒸汽机。
1712-1774，五十年的技术优化，才带来颠覆性的生产力革命。
一个技术若要达到强大的商业应用效果，甚至带来技术革命，通常需要具备 高效率、广泛适应性、可靠性、经济性、可复制性、满足核心需求，并且得到 配套产业链和政策支持。这些条件共同作用，才能让新技术在市场中真正实现普及，进而推动行业变革和经济发展。
人工智能技术与18世纪蒸汽机
当前的人工智能（AI）产业面临的一些困境与 1710 年代蒸汽机技术早期阶段的困境有着诸多相似之处。这些相似性体现在技术、成本、适应性、应用推广等方面。以下是 AI 产业与 18 世纪初蒸汽机在发展过程中面临的类似挑战：
1. 低效率与低性能
- •蒸汽机的困境：纽科门蒸汽机虽然解决了矿井排水问题，但效率较低、耗煤量大，导致其在广泛应用中成本高昂、效率不足。
- AI 的困境：尽管 AI 技术已经取得了显著进展，但当前的 AI 模型仍存在计算资源需求高、训练成本高的问题。深度学习模型需要大量数据和计算能力，导致企业在使用 AI 时需要负担较高的硬件成本和能源消耗。类似于蒸汽机的高燃料消耗，AI 模型的训练同样耗能巨大，且对大规模计算资源的依赖限制了其在更广泛领域中的应用。
2. 基础设施的滞后
- 蒸汽机的困境：早期的蒸汽机无法直接应用于更多工业场景，蒸汽机的基础设施不完善，应用场景多局限于矿业或其他特定行业，难以在工业化生产上发挥更大作用。
- AI 的困境：当前 AI 技术的普及也受到基础设施的限制。AI 系统的开发和部署需要大量的计算资源和数据支持，而许多行业和地区缺乏足够的数据基础设施和高速网络支持。例如，边缘计算和 5G 技术的发展仍需时日，而这些都是 AI 在诸如自动驾驶、智慧城市等应用中广泛推广所需的关键技术。
3. 高成本和经济负担
- 蒸汽机的困境：早期的蒸汽机成本高昂，只有少数大型矿场或企业能负担得起，而对于中小型企业来说，使用蒸汽机并不经济。
- AI 的困境：AI 技术在开发和部署过程中也存在高成本问题。大规模 AI 模型的训练需要昂贵的 GPU、TPU 以及大量数据，导致高昂的前期投入。中小企业往往难以负担这些成本，导致 AI 技术的应用和普及局限于大型企业或拥有强大研发实力的机构，阻碍了 AI 的广泛商业化。
4. 适应性和应用场景有限
- 蒸汽机的困境：纽科门蒸汽机主要应用于矿井排水等特定领域，难以适应其他工业需求。瓦特改良蒸汽机之前，蒸汽机的应用场景非常受限，限制了其带来的经济效益。
- AI 的困境：尽管 AI 技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成效，但在许多其他领域的应用仍然有限。AI 模型往往是为特定任务而训练（模型微调、Agent），具有较强的专用性，难以灵活地在不同任务中直接应用。比如自动驾驶、无人零售等领域的落地应用还存在诸多技术和法规障碍，使得 AI 的应用场景受限。
5. 缺乏标准化和易用性
- 蒸汽机的困境：蒸汽机的早期发展中，技术缺乏标准化，维护成本高且操作难度大，导致实际应用中需要大量的人力维护，增加了使用成本。
- AI 的困境：当前 AI 技术也面临标准化问题。许多 AI 模型和框架缺乏统一的标准，不同平台和框架之间的兼容性差，导致企业在使用和集成 AI 技术时面临障碍。此外，AI 系统的开发和维护需要高度专业化的人才，普通企业难以培养足够的专业技术人员，这进一步增加了推广难度。
6.社会接受度和信任问题（失业危机）
- 蒸汽机的困境：在早期，许多人对蒸汽机的安全性持怀疑态度，并且对蒸汽机可能带来的失业问题表示担忧，导致社会接受度低。甚至有人认为蒸汽机会威胁健康和环境，因此社会上对其信任度有限。
- AI 的困境：AI 技术也面临社会接受度和信任问题。AI 的隐私安全性、伦理道德问题（如失业、数据滥用）成为人们担忧的焦点。人们对 AI 的普及存在担忧，尤其是在数据隐私和决策透明度方面，使得一些行业在使用 AI 技术时更加谨慎。这些问题类似于蒸汽机早期的社会信任问题，并可能限制 AI 的进一步推广。
7. 政策法规与技术风险
- 蒸汽机的困境：在蒸汽机的发展早期，缺乏有效的安全规范和标准，使得一些使用蒸汽机的企业存在较大的安全隐患。同时，政府对新技术的支持有限，影响了蒸汽机的推广速度。
- AI 的困境：当前 AI 技术的监管框架仍在逐步建立，许多国家和地区对于 AI 的法律法规尚不完善。在数据隐私保护、AI 决策透明性等方面，缺乏统一的标准和有效的监管。此外，AI 技术的快速发展带来了伦理和安全风险，例如深度伪造（deepfake）技术，这也要求政府和企业加快制定规范和政策。
如今的人工智能技术在某种程度上更像是纽科门蒸汽机的阶段，它已经实现了初步的商业应用，但仍面临效率、适应性、成本高昂等多方面的挑战。纽科门的蒸汽机解决了矿井排水等具体问题，但局限性显著。同样，AI 今天在医疗、金融等领域实现了实际应用，但整体还处在早期发展的阶段，需要更多的技术改进和成熟的基础数据基础设施、算力资源及传输速度等配套设施的发展，比如数据存储、5G 和边缘计算，推动了计算产业链的完善。
瓦特蒸汽机则标志着技术的第二阶段，在这一阶段，拥有了大量煤炭、工厂机械铸件的配合，从而带动了采矿、冶金等行业的发展。技术经过显著改良后开始广泛适用于多领域，成为推动工业革命的核心引擎。AI 技术如果能实现成本下降、效率提升、广泛适配性等突破，则会像瓦特蒸汽机一样，进入下一个革命性的应用阶段，推动更大范围的社会与产业变革。
当然，目前不仅有 AI，区块链、清洁能源、XR 和 VR 等新兴技术同样在不断突破，为我们打开一个多元化的技术空间。然而，作为生产力革命的核心力量，AI 担当着重任。它不仅在改变行业，更在逐步渗透我们生活的方方面面。
耐心些，还会遇到更多的挫败和瓶颈，正如曾经的蒸汽机时代。
2 Comments
momo
写的很棒，对AI领域又有了一点启发
Chris
Tks 😊