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近期 Gartner发布了《新兴技术成熟度曲线》 ， 其中生成式 AI（GenAI） 正式进入到了幻灭期 。
2018 年 6 月 ， OpenAI发布GPT-1模型 ， 生成式AI开始向产品化发展 。
到2022年的GPT-3.5发布 ， 并且ChatGPT首次向公众推出 ， 一夜之间人工智能崛起之声响彻云霄 。
在资本市场上 ， 原本火热的分布式数据库、云数据库瞬间哑火 ， 所有注意力全部集中到生成式AI领域 ， 文生文、文生图、文生视频、数字人、智能助手...
人工智能企业的崛起速度、规模远远超过当初的分布式数据企业 。 曾经投资几亿美金就能在分布式数据库领域掀起阵阵热潮 ， 然而类似的投资规模在AI领域简直就像是往海面上的鹅毛 ， 荡不起一丝涟漪...
睡了一觉醒来 ， 发现整个世界好像都被贴上了AI的标签 ， 楼下饮水机流出来的都是“AI+”water；各大科技展会中 ， AI企业、大模型产品、解决方案占据了整片江山 ， 于是有人感叹这个时代是“大模型遍地走 ， 数据库不如狗”...那时出差在外 ， 高铁上、飞机上、合作伙伴、客户...所有人都在谈论人工智能 ， 各种新闻媒体报道不断 ， 纷纷预测哪些职业将被AI快速替换 ， 打工人到了灭绝的边缘...
然而随着大模型产品的推广使用 ， 很快人们发现当前的技术还远远没有达到其吹嘘的能力 。 曾经尝试使用某言、某问减轻文章编辑工作 ， 但是发现其生成内容存在两个严重问题 ， 导致根本无法使用：
1 ， 信息幻觉 。 通用大模型依赖的训练数据集本身质量低、准确性差 ， 导致产出的内容也大多存在失真 。
哪怕只有1%的错误信息 ， 但是这也无法应用在一些严谨的场合中 ， 因为我们不确定这错误的1%具体是哪些信息 ， 也就导致整体内容是无价值的 。
【如日中天的AI大模型，也到了发展幻灭期！】例如我曾经随便编了几个数据库名字 ， 和真实存在的几个数据产品混在一起 ， 让某大模型“介绍一下这几款数据库” ， 结果他把这些不存在产品和相对小众不知名的产品 ， 都“安”给了自家公司 ， 并煞有其事的介绍他们的优秀功能、特性...
2 ， 废话连篇 。 有一段时间用大模型 ， 发现其生成的内容总是遵循一种固定格式 ， 例如“首先....其次....最后....综上所述...” 。
格式其实不重要 ， 仅内容也全是类似“问题的关键是解决关键的问题”这种废话 ， 但却远远达不到这句话所展示出的滑稽和幽默效果 ， 总之 ， 就是充斥毫无意义、且平淡的废话 。
如今 ， 生成式AI技术从快速上升 ， 达到顶峰 ， 然后又进入幻灭期不过仅用了不到5年的时间 ， 未来能不能达到曾经的预期还需要很长的时间验证 。
但要说明的是Gartner模型中的幻灭期（或者叫陷入低谷）并不代表这项技术就不行了 ， 而是其“炒作周期”进入了“陷入低谷”的阶段 。
Gartner-技术成熟度模型
新技术从诞生、发展到成熟等不同的阶段周期都是可以预测的 ， 而技术的整个发展过程中有一个关键因素起到了很大作用 ， 就是— 炒作周期（Hype Cycle ） 。1995 年 ，Gartner 就提出了这一观点 ， 并在每年的技术成熟度分析报告中通过 Hype Cycle 来探索、展示某类技术正处于何种阶段 。
其中 Hype Cycle（炒作周期） 包括五个阶段：
- 上升期：随着技术诞生、突破或产品发布等事件 ， 引起人们的讨论 ， 创新触发的炒作周期就此开始 。
- 顶峰：随着厂商的营销力度增加 ， 市场期望不断增长 ， 最终达到顶峰（把“牛”吹到了极致 ， 无“牛”可吹了） ， 产品使用量也将快速增加；但此时市场增长的原因更多是因为“炒作因素”在发挥作用 ， 而不是创新技术真的可以满足用户需求 。
- 陷入低谷：随着用户数量的增加 ， 问题和缺陷被暴露 ， 例如性能和低 ROI （投资回报率） ， 负面口碑增长（超过了宣传、营销的影响） ， 从而导致市场的兴奋感消退 ， 技术开始进入幻灭的低谷 。
- 攀升阶段：然而 ， 并不是所有的早期用户都在报告缺陷和问题 ， 也有部分用户在展示创新技术应用的价值；并且随着厂商对已发现问题的解决 ， 以及用户使用能力的适应 ， 于是这一技术又从低谷缓步进入攀升阶段 。
当某一个技术发展到了这一阶段 ， 如果参与厂商还没有建立稳定、有效的营收规模 ， 那么它很很可能无法应对接下来的市场竞争压力 ， 于是我们会发现头部企业效应产生 ， 并且人才、资源、市场等将变得更加集中 。 当前的国产数据库技术 ， 应该已经进入到这一阶段 。
- 稳定期：最终这一技术在其合适的领域趋近成熟 ， 并得到广泛应用 ， 成为这一领域的主流技术 。
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