AI-First 應用井噴時，也是中國大模型公司揚眉吐氣之時。
文｜《中國企業家》記者 孔月昕
編輯｜馬吉英
頭圖來源｜中企圖庫
12 月 13 日 ~15 日，由《中國企業家》雜志社主辦的 "2024（第二十二屆）中國企業領袖年會 " 在北京舉行。零一萬物 CEO、創新工場董事長李開複博士出席本次年會，分享了關于人工智能的看法和展望。
以下爲核心要點：
1. 中國打造應用的能力是世界頂尖的，當 AI 應用爆發的時候，也是中國大模型公司能夠揚眉吐氣的時候。
2.PC 的革命和移動互聯網的革命都使得全球 GDP 快速增長，随後增長會逐漸放緩并趨于飽和，而生成式 AI 會帶來一個比前兩次革命更大的爆發式增長，這就是我們面臨的最巨大的機會。
3. 中國的模型也許會落後美國一段時間，但是中國大模型團隊的應用實踐能力有超過美國的絕對潛力。
4.PC 時代誰是獲利最多的？是做應用的公司，其次才是平台，再其次才是芯片，移動互聯網也是一樣的，所以零一萬物要扭轉現在生成式 AI 行業頭重腳輕的情況。
5. 在 AI 2.0 時代勝出的會是最擁抱 AI 的公司，就像當年最擁抱互聯網的公司最後取得了最好的結果。
以下爲李開複現場演講整理（有删減）：
今天大家都在談大模型、生成式 AI，爲什麽以生成式 AI 爲代表的 AI 2.0 技術是世界上有史以來最偉大的科技革命？大概 2 年前，ChatGPT 問世，實際上它背後的技術是在近七八年間發明的，完全颠覆了過去的以計算機視覺、自然語言理解等爲代表的 AI 1.0 時代的人工智能。
過去的 AI 1.0 隻能做特定垂類的事情，今天生成式 AI 爲代表的 AI 2.0 則是通用的。它是一個超級全才，有兩個突破：首先，它是用全世界的數據訓練出的、通用的基礎大模型；其次，在這個模型的基礎上，經過微調它就可以複用到任何一個領域，支撐海量的人工智能應用産生。
通用的基礎大模型，我們可以認爲是個 " 通才 "，訓練出了一個 " 大學生 "，他每個科目都了解過，全世界每本書都讀過，有了泛化、理解、推理的能力。在這個基礎上再讓這位大學生去工作一段時間，就是 " 微調 "，調到它能夠匹配專業領域的需求。所以，我們有一個 " 通才 "，并且能夠把它調節爲 " 專才 "，這就是大模型和相關應用的本質。
AI 2.0 仍在快速增長和叠代階段，其所能帶來的，可能是六七年以後超級聰明的、AGI 級别的超級智能；在短期内，它也會帶來巨大的應用價值。我會建議企業家用這個角度來看大模型的革命：PC 時代帶來的是，每一個桌上都有一台電腦；移動互聯網時代帶來的是讓計算設備能随身攜帶，并且讓它知道我們是誰、我們在哪裏；AI 時代是用比人還聰明的人工智能賦能應用，讓每個應用重寫一次，這個改變會在今年和明年爆發。
PC 的革命和移動互聯網的革命都使得全球 GDP 快速增長，随後增長會逐漸放緩并趨于飽和，而生成式 AI 會帶來一個比前兩次革命更大的爆發式增長，這就是我們面臨的最巨大的機會。
目前，美國最領先的公司 OpenAI 就是想要通過不斷地融資，不斷地買芯片，" 燒 " 出一個 AGI。投入更多的芯片、海量的數據是可以帶來更聰明的模型，這也使得 OpenAI 引領了美國式的 AGI 發展路徑，但是這也帶來了一些問題。因爲如果你相信六七年可以 " 燒 " 出一個 AGI，就會不斷地花錢，GPT-4 花費了 1 億美元，推演下去 GPT-5 就可能花費 10 億美元，GPT-6 可能會花費 100 億美元，GPT-7 可能要花 1000 億美元。
這樣去 " 燒 "，" 燒 " 出來的是什麽結果呢？一個結果就是如果你們買了英偉達的股票，你們可能是最大的受益者。他們想做的是 " 燒 " 出一個模型，而不是促成健康的生态。
這些公司認爲自己要做出 AGI，這個 AGI 就能夠解決所有的問題，認爲有了 AGI 就不再需要任何應用了，這就是他們的夢想。OpenAI 并不在乎生态，這是非常不健康的狀态。
PC 時代誰是獲利最多的？是做應用的公司，其次才是平台，再其次才是芯片，移動互聯網也是一樣的，所以零一萬物一定要扭轉現在生成式 AI 行業頭重腳輕的情況。
從 PC 到移動互聯網時代，每個應用都被重寫了一次，進入 AI 2.0 時代也會被重寫。
具體怎麽重寫？其實挺簡單的，PC 時代的内容寫作是人來寫，AI 時代的是 AI 來寫，人扮演了指導的角色，即人不需要寫大部分的内容了，因此内容處理軟件如 Microsoft Office 肯定要被重寫。過去的搜索是根據關鍵詞搜出 10 個鏈接，未來的搜索就是人告訴 AI" 我需要什麽内容，你給我整理出來 "。
所以我們要做的工作就是快速促成這些颠覆式的 Office、搜索、社交、短視頻，一個又一個 AI-Native 應用會取代今天的頂級産品，這樣應用生态就起來了，用戶就來了，應用公司就可以賺錢了，企業也就得到價值了。
跟美國矽谷巨頭巨量的融資、巨量的算力和巨量的資源投入相比，中國大模型公司沒有足夠的資源去成爲第一個 " 燒 " 出 AGI 的公司，但我們中國團隊會專注地把應用打造出來。中國打造應用的能力是世界頂尖的，微信遠遠勝于 WhatsApp，TikTok、抖音遠遠勝于 Instagram，所以當 AI 應用時代來到的時候，也是中國大模型公司能夠揚眉吐氣的時候。我們的模型也許會落後美國一段時間，但是我們的應用能力有超過美國的絕對潛力。
未來能有什麽應用呢？馬斯洛需求理論在 AI 2.0 時代仍在延續，人類的需求是相對固定的，人類需要工作、娛樂、溝通、學習。當新的技術時代來臨時，一定是先浏覽内容，之後創造内容，搜索組織内容，之後内容會變得更豐富，出現視頻内容，之後再有社交、電商等等，這是不變的事情，PC 時代、移動互聯網時代都是這麽發展的，AI 時代也是如此。
我們可以看到最早出現的 AI 應用就是輔助寫作工具，也就是 ChatGPT 等等；再往下，我們就會進入搜索，AI 搜索就是問一個問題得到對應的答案，而不是根據一個關鍵詞給出一堆鏈接；再往下是多模态，搜索裏就需要有多模态能力；再往下，你創造的不隻是 Word，還可以創造 PPT，創造了 PPT 之後還可以做視頻。今天短視頻平台上是人自己拍的、上傳的短視頻，随後各種電商、支付等領域都會有各種五花八門的應用出現，這會帶來巨大的革命。
未來這會是應用發展的必然路徑，其中包括：第一，模型要越做越好；第二，模型要越做越便宜。
兩年前在 MMLU 評測上，大模型大概有 70 分水平，今天已經 92 分了，遠遠超過了普通人類的平均得分，所以大模型在進步，多模态模型也在進步，文生視頻模型生成的視頻也越來越逼真，甚至可以生成一個短故事。
另外，更重要的是成本在下降。一年半前，如果要用 OpenAI 最好的模型，100 萬的 Token 要花 75 美元，100 萬的 Token 大概能用 100 次左右，也就是每調用一次大模型就要花 0.75 美元。如果每個百度搜索的用戶都調用一次，每個抖音視頻的用戶都調用一次，哪怕百度、字節也付不起這個成本。
所以在一年半前是絕對做不出好的應用的，因爲模型還不夠好而且太貴。如果一個應用不能馬上産生收入，開發團隊很快就破産了；如果吸引來很多用戶，但每次調用模型的成本非常高，0.75 美元使用一次，這也會導緻破産。
但是好消息是這些模型的價錢在下降，大約一年降十倍。我們可以很确定的是，去年做不出的産品今年做得出，明年可能做得非常好，今天無法想象的事情明年可能出現，明年模型還貴的話後年可能就便宜了，這是我們面臨的巨大發展機會。
這個産品該怎麽創造呢？不要坐等風來，不要等别的公司把模型做得便宜提供給我們用，我們要自己把整個流程做得便宜。蘋果公司是最好的例子，喬布斯沒有去等芯片、屏幕變得越來越便宜，他是親自入局去打造了一個垂直整合的産品，叫做 iPhone，它快、便宜、體驗好，但是它不是當時的行業标準。如果喬布斯等到芯片、屏幕等變得夠便宜的時候，那已經沒有做 iPhone 的機會了，誰都可以做了。
今天，我覺得打造（AIGC）應用也有這樣垂直整合的機會，從芯片到基礎架構到模型到應用，都是一家公司來做，零一萬物就在嘗試做這件事。
我們現在做的産品先面向海外，叫 BeaGo，方向是 AI 搜索，我認爲它是終極的 AI-First 的搜索産品。因爲我的前老闆說過，谷歌的搜索 " 打關鍵詞出一堆鏈接 " 這是比較普通的搜索，問一個問題能得到一個正确的答案，而且未來還可以提供一個可賺錢的廣告，這才是未來的模式。
回顧整個人工智能的格局，先是 ChatGPT 點燃了大模型的元年，今年和明年将會是應用爆發的時刻。尤其是明年，每個應用都會被重做，多模态的浪潮會發生，再往下智能體的浪潮會出現，不是問一個問題給一個答案，而是你需要做件事情 AI 就直接把活給幹了。再下面具身智能會走進這個世界，我們可以期待，未來 5 年所有你在科幻小說看到的都會逐步成真。
除了 to C 應用外，AI 的企業級應用也是成立的。因爲今天模型夠好夠便宜，每一家公司都應該考慮怎麽用上大模型。
但作爲企業家，應該想得更遠，擁有更遠大的願景。因爲互聯網時代來臨的時候，勝出的傳統企業不隻是滿足于公司能夠上網，而是會想怎麽利用網絡改變公司的内部流程。網絡使得一切都改變了，未來 AI 也會改變很多東西。
今天的企業管理模式是，我要做一個新的項目，要雇新的人、雇新的團隊，給他 KPI 讓他做出來，未來則是要升級管理團隊，團隊是由少量的人、大量的 AI 組成，每一個 AI 都是能幫你幹活的 " 人 "。
矽谷有一篇文章非常有意思，以前 SaaS 模式就是 Software as a Service ，我們把服務變成了軟件，現在倒過來是 Service as Software。人做的事情就是服務，以後不讓人類做人的事情了，AI 來做人做的事情，從而達到降本增效，超級快速地産生巨大的價值。
一個企業家可以思考的是，如何基于以大模型爲代表的 AI 2.0 技術來尋找新的創新點，如何給企業定制一個 AI，讓它滲透到各個部門，尋找一個好的應用場景讓生成式 AI 落地，并且清晰地看到它幫企業省了多少錢，幫企業賺多少錢。
當然也要考慮到組織架構的對齊，因爲公司裏面的中層可能不太願意引入 AI。比如說一個客服的副總裁，他管了 7000 個人來做客服這件事，AI 取代了以後他可能隻剩 70 個人了，這就可能會撼動他在公司的地位和影響力，所以他不會想去引入 AI。這時候就需要老闆推動他們做這件事，在 AI 2.0 時代勝出的會是最擁抱 AI 的公司，就像當年最擁抱互聯網的公司最後取得了最好的結果。
