英伟达（Nvidia）最开始是做高性能显卡，满足视频游戏爱好者的需求。后来人们发现，用英伟达的 GPU 进行比特币挖矿也是很好的选择。

AI 虽然也很适合 GPU，但截止到 2022 下半年时，上一轮 AI 的热潮也开始冷却，围绕 AI 的价值问题纷争也逐渐增加。

结果 2022 下半年开始的生成式 AI （AGI）开始显露能量，尤其是 2022 年底 ChatGPT 的上市，重新拉升了英伟达的股价。

不变的是：英伟达聚焦高性能芯片。

变化的是：不同需求场景的起落，游戏显卡、加密货币挖矿、上一轮 AI、生成式 AI ……

#如何在风口切换中保持核心能力的延续

BCG 针对 750 名咨询顾问使用（或不使用）ChatGPT 类生成式 AI 工具的实证研究，有一些有意思的发现，围绕 ChatGPT 可能带来的 “创造力陷阱” 风险。

一个风险是个人效率提升和集体创造力损失之间的权衡。 咨询顾问个体使用 ChatGPT 是可以提升效率的，但如果团队大家都使用 ChatGPT（针对指定任务），即便编辑不同的提示词，输出的内容仍然出现一种 “集体重复” 现象。

对照不使用 ChatGPT 的对照组，使用 ChatGPT 的团队输出想法的多样性减少了 41%。

还有一个发现，大约 70% 的参与者认为，随着时间的推移，广泛使用 GPT-4 可能会抑制他们的创造力。（BCG 的咨询顾问普遍高素质，并勤于思考）

有些类似习惯用 GPS 导航开车后，认路能力普遍会下滑。

5G 的发展不是单纯技术驱动，更像是用例（Use Case）驱动，即：需要去寻找 5G 有啥应用场景，然后用技术手段去满足这个需求场景。

各种 Use Case 层出不穷，哪些商业化早一些？哪些玩一些？

OMDIA 给出其最新观点：

(1) 将 5G 商业化进程划分为三段，2022年及之前为早期；2023-2025 为中期，2025年以后算后期。

(2) 早期的几个场景，场馆是 5G eMBB 的重要场景；而其他几个（资产管理、智慧大厦、工业传感器）都是 mMTC，我认为是 LTE 版本，而不是 5G 版本；因为 5G mMTC 连相关标准的进度还待定。

(3) 2023 年起，大量 5G 大带宽的场景会路线进入商用时间。

(4) 针对实时自动化程度要求高的场景，例如：产业协作机器人。OMDIA 认为要到 2025...