數碼新秩序

　　中國 「只有破壞，沒有創新」的商業模式，正對全球產業帶來巨大殺傷力。

　　2023年下半年，讓大家驚艷的是，以殺價競爭聞名的拼多多（PDD）價大升，市值打敗阿里巴巴。拼多多的商業模式，只有一招價格競爭，任何一樣東西在拼多多的平台，都可以殺到讓人難以想像的低價，拼多多的殺價讓阿里巴巴、淘寶難以招架，也讓京東股價跌跌不休。

　　經濟衰退，慳得就慳，拼多多化身的外國版名為Temu，也殺到Amazon亞馬遜片甲不留。同樣來自中國的神秘企業Shein，也把標榜快時尚的跨國品牌打到落花流水，無論你話佢抄襲也好，侵權也好，反傾銷也好，總之這些來自中國的企業所到之處，殺到見血。

　　按淨銷售額計算，Shein現在是訪問量最大的時尚電子商務網站之一，甚至在2022年超過亞馬遜成為美國下單最大的網站。該公司的總部仍在中國，但主要服務美國、歐洲的客戶。最大的目標消費群體是Z世代，他們以極其便宜的價格購買大量引領潮流的服裝而聞名。

　　每當中國鎖定某個戰略性產業，就必然會摧毀該產業。太陽能、鋼鐵、造船、石化、液晶顯示器等都是血淋淋的教訓，現在輪到電動車了。

　　中國對戰略性產業的新興業者提供補貼，然後放任這些企業相互廝殺；所有玩家都拼命爭取補貼、攫取資本、土地、勞動力等資源，以快速擴大規模。它們不在乎獲利與否，只擔心被同業超車，結果產能過剩、毛利崩跌，全球同業哀鴻遍野。

　　2024年電動車陷入供給過剩、庫存激增、售價下跌的窘境，但在歐美的傳統汽車強國，純電動汽車卻遭遇了需求疲軟，在大量新款電池動力車型進入展廳的同時，汽車行業向電動汽車的轉型卻遭遇挫折，也帶來了更多的不確定性。

　　在經歷了一段飛速發展期後，一些汽車製造商發現，準備購買電動汽車的消費者比他們預期的要少，消費者一直擔心找不到足夠多的公共充電場所，而且利率上升導致人們更難負擔得起汽車。一些老牌車企已經考慮讓燃油車有更長的生命期。

　　電動汽車銷售增長的放緩，導致了歐洲汽車業一系列企業180度大轉彎。雷諾集團(Renault Group)取消了其電動汽車和軟件部門安培（Ampere）的上市計劃。

　　Ampere的IPO原本是雷諾將電池動力汽車生產從傳統內燃機部門分離出來的複雜改革的一部分。

　　大眾汽車已推遲為其電池部門PowerCo尋求外部投資者的計劃。因PowerCo正面臨著能否大規模生產電池的疑問，該公司已不再優先考慮出售股權或在今年或明年將PowerCo業務上市。

　　過去30年，中國經濟高歌猛進。許多人認為這要歸功於「中國模式」，也就是以計畫經濟、宏觀調控等措施干預市場，讓經濟在相對不自由的環境繳出亮眼成績。

　　其實中國模式並無特別之處，又或者說，根本沒有所謂的中國模式。歸根究柢，是民主自由體制有利於經濟發展。

　　創投現在投的項目，跟過去投技術、投人才的邏輯不同，完全都是政策驅動，最終結果就是浪費。

　　再看幾個前沿科技，量子電腦是純科技，研發很貴，中國能用錢砸出來，但也會受制於晶片。最關鍵的是AI發展，因為AI是通用科技，可能帶動醫療、材料等其他領域發展，但目前機會完全在美國。

　　現今消費疲軟、產能過剩、地方政府高負債等種種跡象都顯示，捨棄與民主世界交流、走回專制老路的中國經濟正陷入困境。

　　許多人認為華為是靠中國政府扶持、政策補貼的公司，但你仔細看歷史，華為許多早期的成功都是在海外。它是中國最有國際合作精神的企業。

　　以往的成功，是開放的成功，是改革的成功。

　　人類之所以被譽為萬物之靈，原因之一是擁有思考能力，當面對一個複雜問題，可能會思考一段時間，經過多方面考慮後，始會想出解決方法。傳聞中超越當今AI極限的新一代模型「Strawberry」，換上新名字「OpenAI o1」後，在無預警的情況下突然亮相。其最大特色正是懂得思考，在回覆用戶提問前會先思考一下，務求給出更準確答案。到底這個「思考型AI」適用於甚麼領域？對未來AI市場競爭格局又會帶來甚麼改變呢？

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模擬人類解題時邏輯推理過程

　　2024年9月12日，OpenAI發表了新一代大型語言模型OpenAI o1系列。相較於以往的AI模型，o1推理能力明顯地大幅增強，在回答問題前會花更多時間進行推理——模擬人類解題時邏輯推理過程，藉由分步驟分析問題，並自動識別和修正錯誤，從而提供更準確的答案；如果說以往的AI模型是以「直覺」回覆提問，那麽o1則是「深思熟慮」後作出回應。

　　通過重複訓練後，o1更能學會改進思考過程，持續優化解題技巧，並嘗試不同的回應策略，因此在解決需要深度推理的問題時，其回覆將具備更高的專業性。它在博士級科學基準測試中，表現跟人類專家生相若，在數學和編程方面更有出色表現。

　　在2024年美國國際數學邀請賽（AIME）中，o1的正確解題率高達83.3%，GPT- 4o則僅為13.4%。在編程競賽Codeforces中，o1獲取1,807的高分，勝過89%的人類競爭者，成績更遠遠拋離GPT-4o（取得808分，只超過11%的人類競爭者）。GPQA Diamond是一項評估物理、化學、生物學等專業知識的基準測試，o1的正確解題率達到78%，表現優於擁有相關領域博士學位的人類專家（69.7%）與GPT-4o（56.1%）。

適合用於解決科研、編碼難題

　　由此看來，o1特別適合用於解決科學、數學、編程等領域的複雜難題，有助於科研發展。譬如幫助物理學家生成量子光學所需的複雜數學公式、輔助醫學研究人員標註細胞定序數據、又或者協助編程人員找出並解決造成軟件效能低落的問題程式碼。

　　為降低o1給出有害答案的機會率，OpenAI採用了一種新的安全評估測試：當用戶試圖繞過安全規則（俗稱「越獄」）時，AI模型如何繼續遵循安全規範。結果發現，在最嚴格的越獄測試中，o1得分是84分（滿分為100分），GPT-4o則是22分，表現顯著高於以往模型。

　　OpenAI認為，思考型AI的誕生象徵著AI技術達到新層次，所以棄用GPT系列既有的命名原則，決定改用全新命名方式，為新模型取名為OpenAI o1，以代表它是AI推理能力演進的新起點，而不是GPT系列的延續。

ChatGPT Plus、Team、Enterprise、Edu級別付費用戶現已可使用o1-preview 和o1-mini。OpenAI亦計劃為所有ChatGPT免費用戶提供o1-mini的使用權限，但暫未確定推出日期。（圖片來源：OpenAI官網）

o1回答前先思考致反應偏慢

　　目前OpenAI o1系列包含兩個版本，分別為o1-preview與o1-mini。顧名思義，o1-preview是正式版推出前的預覽版本，在需要較多推理的數據分析、編程、數學等領域，其表現優於比GPT-4o，但在文案寫作和編輯方面，則遜於GPT-4o。o1-mini則是一款速度較快、成本較低的AI模型，比起o1-preview便宜了80%，特別適用於需要專科推理、但無需廣泛世界知識的應用場景，尤其是生成程式碼的表現可以媲美o1-preview。

　　即使o1展現出遠超同儕的能力，但依然存在一定的局限性。由於o1每次回覆提問前，都會先作出一番思考，故此其回應速度比以往模型慢得多，有時可能要超過10秒方能回答一條問題。再者，o1暫時不能瀏覽網頁，也無法輸入文件和圖片。

　　對軟件開發者來說，使用o1模型的成本也較高。透過API存取o1-preview，每百萬個輸入Token（語詞碎片）收費為15美元，每百萬個輸出Token收費則為60美元，這是GPT-4o的3倍和4倍。

OpenAI o1模型在數學、編程基準測試上的表現均勝過GPT-4o，甚至在博士級科學知識測試中，得分更高於人類專家。（圖片來源：OpenAI官網）

o1懂說謊，偽裝遵守安全規則

　　更嚴重的是，o1竟然懂得說謊。AI 安全研究機構Apollo指出，縱然以往的AI模型都有可能出現「資訊幻覺」，揑造一些假資訊，惟o1模型卻擁有更高層次的「假裝符合規則」能力。有時它為了能輕鬆完成任務，可以偽裝成遵守安全規則，但實際上其行為已偏離原本的安全規範。

　　Apollo執行長霍巴恩（Marius Hobbhahn）直言，這是他首次在OpenAI模型中發現此情況，可能因為o1系統被設計成為求達成目標，可以「操縱」任務，甚至在不被監視的情況下改變行為。OpenAI預防部門負責人坎德拉（Joaquin Quiñonero Candela）回應指，儘管這些問題不會直接帶來社會性危機，但提前應對這些潛在風險相當重要，以免AI技術的未來發展遭受限制。

面對複雜問題，OpenAI o1模型需要較長的思考時間，有時甚至可能要30、40秒才可給出答案。（圖片來源：翻攝OpenAI官方YouTube影片）

　　無論如何，o1模型的誕生，不但把生成式AI技術帶到一個新高度，也進一步擴大OpenAI的技術優勢，然而效果卻可能是非常短暫。Google已表明，正在研發類似o1的思考型AI，具備進階推理與規劃功能。Facebook母公司Meta與AI新創Anthropic亦擁有開發思考型AI的知識與資源，相信在未來幾個月內就可以推出近似的推理模型。由是之故，OpenAI下一步應思考如何降低o1的成本，並持續升級其功能，以保持競爭力。