当你走进一间漆黑的房间，你会按下开关。你不会去想电是从哪里来的。你不会想到燃煤电厂、核反应堆，或是输送电流的数英里长的铜线。你只是理所当然地认为灯会亮。它可靠、便宜、无处不在。这就是公共事业的运作方式。它已成为我们生活中如此重要的一部分，以至于我们常常忽略了它的存在。
过去十年，人工智能（AI）备受瞩目，仿佛拥有神奇的力量，能够迅速吸引人们的目光。我们与智能对话系统互动，体验图像生成器，阅读各种关于人工智能将如何改变世界的报道。然而，这些人工智能功能的展示并非真正变革的所在。真正的转变在于，人工智能正从一种需要购买的产品，转变为一种像电力或互联网一样需要我们消费的公共事业。换句话说，它正在成为一种基础设施。
01
从历史角度看人工智能的效用
要了解人工智能的发展方向，我们必须探究电力的来源。20世纪初，如果工厂主需要用电，通常需要自行建造发电机。这不仅成本高昂、结构复杂，而且需要专业工程师进行建造和维护。工厂的竞争优势取决于其发电能力。后来，电网出现了。集中式发电厂开始通过标准化的网络向所有人输送电力。突然之间，鞋厂不再需要成为发电专家。他们只需将电源接入电网，并按用电量付费即可。竞争优势也从发电转变为利用电力生产更好的鞋子。
如今，人工智能的发展模式与此如出一辙。仅仅五年前，如果一家公司想要使用机器学习，就必须组建数据科学家团队，搭建自己的服务器，并训练自己的模型。这就像运营一台私人发电机。而如今，我们拥有了人工智能的“电网”。像 OpenAI、谷歌和 Anthropic 这样的公司就像是新型的发电厂。它们斥资数十亿美元构建庞大的“智能反应堆”（基础模型）。企业通过 API（应用程序编程接口）连接到这个电网。他们按“代币”付费使用智能，就像我们按千瓦时付费使用电力一样。
02
廉价情报的经济学
公用事业最重要的方面在于它能降低资源成本。当资源变得廉价时，我们就会停止配给，并开始将其用于所有用途。自2022年末以来，高质量推理的成本已大幅下降。一些估计表明，在相同能力水平下，成本下降了200多倍。这种通缩趋势比摩尔定律的速度还要快。
当人工智能成本高昂时，人们只会将其用于高价值问题。例如，你可能会用人工智能寻找癌症的治疗方法，或者预测股市崩盘。但当人工智能成本降低时，人们甚至会将其用于一些琐碎的任务。你会用它来整理垃圾邮件，用它来总结枯燥的会议，用它来撰写礼貌的拒绝邮件。这正是人工智能实用性的标志。我们用水来饮用，这固然重要，但由于水价低廉，我们也用它来清洗车道。随着人工智能成本的持续下降，我们将开始把人工智能应用于同样琐碎的任务。这意味着人工智能的基础设施运转良好。
03
智能体的崛起
随着基础设施的日趋成熟，我们与人工智能的交互方式也在发生改变。目前，大多数人使用人工智能的方式是“聊天机器人”。他们输入提示信息，人工智能就会回复。这就像用手动水泵取水一样，虽然可行，但需要付出努力。下一个阶段是“智能体人工智能”。这些人工智能系统在后台运行，无需等待用户输入问题。它们被赋予目标后，便会自主地去实现它。由于智能成本的降低，这些智能体可以长时间“思考”。它们可以循环往复，纠正自身错误，并采取多种步骤来解决问题。
例如，如今供应链经理需要向 ChatGPT 询问“如何优化这条路线？”。未来，人工智能代理将直接嵌入物流软件中。它将全天候监控天气、交通状况和燃油价格。一旦发现延误，它会自动重新规划货车路线并向仓库发送通知。经理无需“使用”人工智能；人工智能只是软件底层架构的一部分。它始终运行，如同电流流经电路板一般贯穿整个业务逻辑。
04
虚拟效用的物理现实
人工智能看似神奇的软件，实则建立在巨额资本投资之上。所谓的“云计算”实际上需要数百万吨的钢铁、硅和铜。为了构建这一基础设施，科技巨头们正在建设历史上规模最大的基础设施项目。我们正目睹着千兆瓦级数据中心的崛起，它们的耗电量堪比一座小型城市。对GPU（图形处理器）的需求也在持续增长。从很多方面来看，这相当于现代的铁路建设或电报线路架设。
然而，这种新兴的公用事业也带来了一系列新的挑战。正如电网会面临停电一样，人工智能网络也面临着各种限制。高端芯片短缺，数据中心所需的能源也捉襟见肘。我们正目睹数字世界与电网物理极限之间的碰撞。如果说人工智能是下一个公用事业，那么能源就是支撑人工智能的公用事业。二者缺一不可。正因如此，我们看到大型科技公司纷纷投资核能和可再生能源。他们意识到，他们的数字帝国依赖于物理电子。
05
遗留系统的摩擦
将人工智能作为核心功能进行转型并非易事。主要障碍并非技术本身，而是我们期望它与之兼容的过时系统。政府和大型成熟企业往往依赖于几十年前构建且从未全面升级的传统IT基础设施。这些系统就像老房子里陈旧的线路，你无法简单地将现代电器接入其中。同样，你也无法轻易地将尖端人工智能代理连接到1995年构建、运行在地下室服务器上的数据库。
这种差距在组织之间造成了一种新型的数字鸿沟。“人工智能原生”公司，即近几年成立的公司，已经拥有现代化的系统，几乎可以瞬间接入人工智能。而老牌组织则会举步维艰，它们必须先替换过时的基础设施，才能全面采用人工智能。这种转型成本高昂且极具破坏性，但却不可避免。上世纪20年代，那些继续使用蒸汽机的工厂最终都倒闭了。同样的事情也会发生在那些无法将人工智能融入运营的组织身上。
06
社会转变
任何技术最终成为实用工具的阶段，都是心理层面的转变。当我们不再为之惊叹，而是开始对它的不足之处感到恼火时，这个阶段就到来了。今天，如果 ChatGPT 能写出一首好诗，我们会鼓掌。五年后，如果我们的文字处理器不能自动调整信件的语气，我们就会感到沮丧。我们会像看待故障的自动扶梯一样看待“笨拙”的软件，仅仅把它当作一种不便。
这种转变将改变劳动力市场。这并不一定意味着工作的终结，而是意味着某些工作的终结。电力普及后，我们不再需要人们手洗衣服或点煤气灯。我们转向了更高层次的工作。随着人工智能作为一种公共事业的普及，我们将不再从事诸如数据录入、基础日程安排和日常分析等“认知劳动”。
底线
我们仍处于人工智能作为公共事业的转型初期。人工智能的公共事业尚未完全建成，网络仍在建设中。连接有时可能不牢固，电力有时也会不稳定。但显而易见的是，我们正朝着智能成为商品的方向发展。它将成为一种资源，接入地球上的每个家庭、办公室和设备。对于商业领袖而言，问题不再是“如何构建人工智能？”，而是“如何接入这项公共事业，为我的企业提供动力？”
2025-11-24
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