AI观察|从 F1 到足球：数据专家跨界背后，AI 商业化的破局之路

【环球网科技报道 记者 秦耳】近日，布拉德·皮特的电影《F1：狂飙飞车》在全球热映引发大众对于F1赛事的热议。与此同时，另一则与F1相关的新闻则引发了AI产业界对于AI商业化的讨论。

就在7月30日，曼联的官网发布了一则人事任命：曼联从F1劲旅梅赛德斯车队里，挖来了拥有11年经验的数据分析专家迈克·桑索尼，他将正式担任曼联球队的数据总监一职。虽然同在体育领域，但F1赛车与足球似乎风马牛不相及。一个分析了11年赛车数据的专家，真的能做好足球队的数据分析吗？

不过，据外媒分析，桑索尼在曼联将更多地参与数据与AI的结合。利用AI，帮助球队、教练和球员更科学地做出决策。例如，通过AI对球员市场的数据进行整合分析，帮助球队招募及选拔球员；利用AI整理球员比赛及运动数据，教练提供战术洞察力。

真正让AI界为之振奋的是，桑索尼的跳槽让AI从业者意识到，他们工作领域可以“跨度如此之大”。尤其是在GPT-5发布后，随着多模态大模型已经成为趋势，业界对AI商用化已经有了更多的想法。

有媒体分析，当前市场中的主流大模型基本上都是烧钱运营商业化变现一直很困难，但如今已经有了变化。首先，在AI编程写代码方面基本已经决出胜负。AI编程企业Anthropic正迎来一块极具诱惑力的“蛋糕”——程序员与软件企业的付费意愿和能力，远非普通付费用户可比。因此，只要能在代码编写领域稳居行业榜首，就能稳稳拿下这块最丰厚的市场红利，这也正是其估值在近一个月内飙升十倍的关键所在；

其次，在视频及图片生成上，谷歌在多模态场景生成领域已构筑起显著优势，其表现超过OpenAI的Sora。谷歌未来极有可能进军游戏或电影行业，而这无疑是一片充满潜力的蓝海。而对于AI在这一领域的发展，米哈游创始人蔡浩宇在近期接受采访时曾表示，因为AI生成发展太过迅速，不建议年轻人再进入游戏图像设计领域。这也从侧面反映出AI在图像、视频领域的发展势不可挡。

另外，可盈利的应用领域则是在医疗健康领域。分析认为，OpenAI凭借其产品的低幻觉和严谨的输出能力，虽然当前不可能做出诊断或者出治疗方案，但起码在医院里的会议记录、病历的记录结构化、医学数据的整理和质量控制上都可以参与。

针对大模型商业化，从2023年初GPT-4的发布，业界就在讨论。如今不过两年，大模型在商业化已经找到了突破口。正如未来学家雷·库兹韦尔讲到的“加速回报定律”很多技术之间是相互关联的，一个技术爆发，也会带动周边的技术发展。这就形成了彼此促进的加速度，因此新技术的发展往往比我们想象中更快。同样，有时对新技术的需求，也往往会来得比想象中更迫切。