作者：張小珺
出品：騰訊新聞《潛望》
中國大模型已進入第二場角逐中。整個生态走向分化，而智譜 AI 仍然希望做提供基座大模型的人。
智譜 AI 是目前市場受關注最高的大模型創業公司之一。它 2023 年截至目前的總計融資額達 25 億元人民币，投後估值超過 140 億元。消息顯示，他們還在進行新一輪融資。
該項目由清華大學計算機系科研成果轉化而來，是很早開始發力做大模型的公司之一。智譜 AI CEO 張鵬之前所在的知識工程實驗室，有既做科研又做工程落地項目的傳統。
智譜 AI 則脫胎于此前嘗試的業務：科技情報系統。正是做這套系統期間，他們找準大模型賽道，于 2020 年開始投入。
這家公司的氣質偏學院派和技術理想主義，張鵬對内有一句名言：" 我們現在不管融多少、掙多少錢，都是我們通向 AGI 這條路上的盤纏。"
該公司的最新投資方集納了一衆巨頭和知名财務投資機構，包括社保基金中關村自主創新基金（君聯資本爲基金管理人）、美團、螞蟻、阿裏、騰訊、小米、金山、順爲、Boss 直聘、好未來、紅杉、高瓴等機構及包括君聯資本在内的部分老股東跟投。據了解，按照國家知識成果轉化的相關規定，清華大學也在該項目占一部分股份。
2023 年 10 月，智譜 AI CEO 張鵬在與騰訊新聞《潛望》作者對話時談到，大模型相比上一代人工智能公司來說，給了我們一個機會：" 它的能力是橫向的，通用性的，泛化能力很強。" 因此，這讓新一代人工智能公司有機會做成 " 技術平台化公司 "，而不是像之前那樣，成爲 " 頂天立地 " 式的垂直公司。
現在，中國大模型賽道正在從擁擠到分層。張鵬認爲，大部分技術進步大抵如此：新技術産生，大家一擁而上；當技術發展到一定程度，自然而然地會沉澱，會分層——有些人解決底層的問題，有些人解決中間的問題，有些人解決上層的問題——這是自然而然形成的。" 變成相對穩固而不是混亂的生态，大家互相促進。"
以下爲對話節選。
01 久違的大佬牌局：這是我們通往 AGI 的盤纏
騰訊新聞《潛望》：你跟我講了一句話，我印象很深。你說，融資的錢是你們通往 AGI 道路上的 " 盤纏 "。
張鵬：是我們内部開玩笑說的一句話。
騰訊新聞《潛望》：你們融了 25 億人民币，現在 " 盤纏 " 夠嗎？
張鵬：25 億是累加起來。當然不夠啊。算力漲這麽厲害，怎麽可能夠？
騰訊新聞《潛望》：你們的股東有很多，既包括戰略股東——美團、阿裏、騰訊；又包括财務投資方——紅杉、高瓴等。在互聯網時代，這些人很難坐在一張牌桌的同一邊。怎麽把他們籠絡進來？
張鵬：我們沒有特别籠絡，也沒有挑。
我們一直秉持兩件事：第一，認清自己的目标，做自己。第二，開放，我們跟誰都可以談。如果大家認可我們做的事、我們的目标和理念，就可以合作。
大廠們大部分也有大模型的布局，但他們仍願意出來投。一是因爲，他們體量足夠大，也很開放。二是我們願意接受——我們認爲這個生态未來會足夠大，容得下。這個階段開始考慮這些有點早。
騰訊新聞《潛望》：他們的态度會有一方說我要進；另一方說，他在，我就不願意？
張鵬：還好。大家對我們團隊比較包容。我們聊的更多是技術和對未來的想法，以及怎麽去做的規劃。
大家能坐到一起聊，也是因爲不管是财投還是戰投，打心底有一個願望——我們趕上這樣一個時代，希望爲未來添點磚、加點瓦、加把勁。聊着聊着，大家就找到了共同點，然後一起看怎麽把共同點放大。其他方面，business to business 去聊好了。
騰訊新聞《潛望》：預計整體要花多少錢？
張鵬：我們計劃是 50 到 100 億。但很難預估。人最擅長的是做線性外推預測。但是線性外推你能考慮的因素有多少？它又不像大模型，你說你能把所有東西都整合到一起來做預測。我們沒這個能力。
02 第二場角逐：其他人在分層，我們爲什麽留下來做基礎大模型
騰訊新聞《潛望》：中國大模型已進入第二場，你同意這個定義嗎？
張鵬：我同意。
騰訊新聞《潛望》：一部分人認爲，在第二場角逐中競争的維度變了，上半年在追趕技術，現在很多人說他們要做應用、搶客戶，怎麽看這個變化？
張鵬：我不覺得大家 " 卷的事情 " 變了。本質是，原來大家卷或者關注的問題，基本達成了共識，沒有太多分歧。
大家之前的分歧包括，是不是都要去做通用模型、模型是不是越大越好、是不是開源會影響到商業等。所有這些問題存在于初期的混沌階段，是大家認知不一緻時的反應。
現在大家逐漸達成共識，認爲以上這些問題雖然重要，還是需要有人持續做，隻是不一定每個人都去做同樣的事——這樣才會進入到第二階段。覺得不想做這個事的人，他該幹嘛？也因爲第一階段卷完，大家覺得基座模型能力已經 OK，我們把它當作 " 錘子 " 去砸砸 " 釘子 " 看，因此進入第二階段。
并不代表第一階段的問題沒了，它會沿着軌道繼續前進，甚至加速前進。
騰訊新聞《潛望》：你們呢？要繼續解決沒有解決的問題嗎？
張鵬：我們從來沒變過，堅持去做通用基座模型。
通用智能水平的提升，是我們堅持的一個目标。除非我們某一天做不動這件事了，或者看不到它的目标了。現在遠不到那個階段。
進入第二階段，衡量這件事的标準，就需要加上一些實用性指标——比如通用智能能力的标準、在實際應用場景中的效果、服務過多少客戶等等。并不是大調頭。
騰訊新聞《潛望》：其他人太急了嗎？
張鵬：所有技術進步規律一樣：新技術産生，大家會一擁而上搞技術。當技術發展到一定程度，自然而然地會沉澱，會分層。
有些人解決底層的問題，有些人解決中間的問題，有些人解決上層的問題。是自然而然形成的。解決這些中上層問題，尤其是接近用戶真正現實需求的人，會把解決問題碰到的困難下沉到底下，做底層的人去解決——變成相對穩固而不是混亂的生态，大家互相促進。
騰訊新聞《潛望》：爲什麽你們持續做基座大模型？
張鵬：我們堅持做這件事情和最初的期許有關系，我們的 slogan 叫 " 讓機器像人一樣思考 "，就是 AGI。你很難想象把它放到特定垂直場景實現，這個事情（上一代 AI 公司）證明過不可行了。比如用 AI 人臉識别、下國際象棋、下圍棋，so what？
03 中國最像 OpenAI 的公司？
騰訊新聞《潛望》：你們是中國最像 OpenAI 的公司之一？
張鵬：這是大家給我們貼的标簽。我們更願意說，我們是有跟 OpenAI 同樣目标的公司。
騰訊新聞《潛望》：你怎麽看 OpenAI 的一些現狀？比如 ChatGPT 用戶量下滑。
張鵬：前段時間有文章預測 OpenAI 今年營收大概 12 億到 13 億美金，50% 以上來自 API。這些 API 用戶哪兒來的？是從原來 ChatGPT 的網頁端應用轉過去的。
爲什麽會這樣？跟生成式 AI 從第一階段到第二階段的轉變有關。大量的用戶在使用過 ChatGPT 這種輕量級的應用後，體驗到了大模型的能力，會産生更多想法。他們也會由此想要嘗試做上層應用。大家從看熱鬧、試試看的心态，轉變成投入其中去做一些事情。
相比之下，如果我們去觀察 ChatGPT 用戶還在大幅上升階段的時候，他們的 API 收入就很少，大概幾千萬美金。
騰訊新聞《潛望》：我們上次聊是今年的四五月，當時團隊才兩百人，現在四百多。目前團隊是怎樣的構成？
張鵬：目前跟研發相關的大概占百分之六七十。研發人員裏包含數據、産品、解決方案等等，這些也跟技術産品相關，還有一小部分是職能部門。最近我們在市場方面投入了一些資源，市場人員後續會增加多一些。銷售幾十個人，百分之十幾的樣子。但整體上，我們還是保持研發人員占大比例。
騰訊新聞《潛望》：怎麽思考商業模式？
張鵬：我們很早就想得比較清楚。因爲确實是 B 端的付費意願比 C 端好很多，所以從一開始，我們就推出了商業化落地方案，主要面向 B 端。
騰訊新聞《潛望》：預計多久可以盈虧平衡？
張鵬：早期做過一些預測，後來發現變化太快，包括算力大幅度漲價、競争加劇。你很難做到精确預測。早期我們預估可能在 2026 年、2027 年左右。現在需要調整。
騰訊新聞《潛望》：中國 to B 環境慘烈，一個賽道有 N 家公司做，會出現從賣技術、賣産品，變成賣本地化、定制化服務——這是大家不願意看到的，又走回上一代 AI 公司的老路。
張鵬：上一代 AI 公司給我們的教訓是，當你把自己投入到垂直化，" 頂天立地 " 做這樣一件事情，成本和收益很難平衡。
大模型給了我們一個機會——它的能力是橫向的，通用性的，泛化能力很強。因此，大家有希望做成上一代 AI 公司沒有做成的 " 技術平台化公司 "。這也是爲什麽我們會堅持做通用基座模型。
通用基座和平台是一個概念。我們提供一個通用底座，跟大家采用合作的方式去構建生态。我們希望合作夥伴能在基座之上做更多事情，創造更大的用戶價值。他們有自己的生存之道，知道怎麽服務客戶、降低成本、獲取更大利潤空間。我們希望可以與合作夥伴一起發展。
騰訊新聞《潛望》：短期算力問題怎麽解決？
張鵬：這是個大問題，幸好我們動得比較早一點，初步做了一些準備工作。
騰訊新聞《潛望》：長期會是個問題嗎？
張鵬：我們倒不擔心長期。最怕的是什麽呢？圍三阙一。
就是說，我不把你徹底封死，因爲兔子急了還要咬人呢。如果把你所有的生路都堵死，你自然而然地就會想起來反抗，你就要搏命。圍三阙一意思就是我讓你很難受，但是又給你留一條生路，你又死不掉。這時候，你是最難的時候。
04 做 CEO 的快樂與煩惱：商業環境的殘酷超出我想象
騰訊新聞《潛望》：從實驗室到創業環境，覺得自己有什麽變化嗎？
張鵬：挺大的。學校比較單純、簡單，做的是科研、工程、轉化，還沒那麽大壓力。
走出來做企業要考慮更多，圍繞的不再是興趣和崇高的研究目标。做商業，你可以有宏大的願景和目标，但也要考慮腳下。你得追求商業利益，否則沒法繼續往前發展。
騰訊新聞《潛望》：做 CEO，喜歡的部分是哪些？讨厭的是哪些？
張鵬：喜歡跟各種各樣的人聊。人的思考，是在跟人交流過程中産生的。
今天早上聽了一位院士的報告，他提到所謂以意識爲基礎的智能，指的是具有一定基本智能的智能體，在交流過程中産生的一種事物，這是意識。
我們現在研究的問題，歸結到最後是哲學思考。認知是什麽？認知的下一步是什麽？有一種說法，認爲認知的下一步是意識。
跟人交流，要慢慢把自己的想法整理得更清晰，必須要表達出來給大家聽。當你說出來，對方給你反饋——聽到的人或者眼睛一亮，或者皺皺眉頭，或者看着你半天不說話，這是正反饋和負反饋。正反饋會告訴你 " 這樣挺好 "，負反饋告訴你 " 這樣不對 "，這是不斷在磨合、調整你大腦的模型。隻有不斷地用、輸出、反饋、輸出、反饋，不斷地接受輸入，才最有效。
騰訊新聞《潛望》：讨厭的呢？
張鵬：睡覺時間變少。最近每天隻睡 5 小時不到。
騰訊新聞《潛望》：走出實驗室，商業世界極大超出你預期的是什麽？
張鵬：商業環境裏的殘酷，超出我的想象。
我的導師做知識圖譜、知識工程相關的研究。以前一大波企業做知識圖譜，現在很少有人提起。這件事技術還在演進，沒那麽完美，很多問題等待解決，但市場已經卷得太厲害，隻能用價格戰。這就是一個飲鸩止渴、惡性循環的情況了。
騰訊新聞《潛望》：大模型會不會同樣邁入這樣的困境中？
張鵬：大模型有一些不一樣的地方，在于全民先洗了一波腦。洗腦把想象空間拓到足夠大。風險是，預期太高。我們始終認爲，怎麽樣盡快把技術水平提升上去是關鍵；而不是停在原地，去想更多商業化的事情。
05 中美 AI 發展的最大差異：矽谷生态的磨合，不像國内損耗這麽大
騰訊新聞《潛望》：對明年有什麽預期？
張鵬：最核心的是，要把技術先做上去，對标 GPT-4 不是靠喊的，要靠做。
騰訊新聞《潛望》：預計什麽時候能對标達到 GPT-4 的水平？
張鵬：可能到年底，初步達成一定的效果，不像現在這樣差距這麽大。
我們的技術升級目前瞄向了 GPT-4V。我們最新發布的 ChatGLM3 具備了多模态理解能力、代碼增強模塊以及網絡搜索增強能力，性能也大幅提升。但會繼續向前走。
騰訊新聞《潛望》：預計基座大模型能活下來幾家？包括大公司。
張鵬：我很幹脆地舉了一隻手—— 5 個——不負責任的猜測嘛。
第一，這個事做起來太耗錢，從資源的角度，也不太可能撐得起特别多。第二，從需求程度看，也不是每個大廠或創業企業都會選擇這件事。
騰訊新聞《潛望》：創業公司會有幾家？
張鵬：至少會有兩家。
騰訊新聞《潛望》：從去年到今年，中美 AI 發展有什麽特别大不同嗎？
張鵬：8 月初去了一趟美國參加學術會議，作報告也有同台競技的大模型專家，包括 OpenAI 的研究人員。有可能是 OpenAI 較早地占據了市場，美國很快就進入了各就各位的狀态。
美國大模型的生态磨合，不像是中國大模型發展那麽劇烈，損耗那麽大。大家很快速就走入了——做模型的去做模型，做應用的去做應用的階段，其中有很多細分方向。不會說大家卷成一鍋亂粥。
第一個感受就是他們特别快速地就決定了模型做不做，如果要做應用，做什麽應用，想得比較清楚。
第二個感受是，腦洞挺大的，特别活躍，想法天馬行空。
騰訊新聞《潛望》：國内摩擦體現在哪？
張鵬：太擠了。有一種說法是，國内如果有一個人發現一件事可以做，大家就全都去做，很少有人去思考，有沒有第二件、第三件、第四件可以去做。
但這種說法是不成立的，更像是一種潛意識裏的自我 PUA。投資人在說，老百姓在說，創業者在說，大家都在說，說着說着自己就相信了。實際情況不一定如此，我們也可以去做創新的事情。
我的另一個感受是，美國創業者格局不一樣，美國人國内的一個體育聯賽冠軍，他取名字叫 World Champion；開一個什麽公司，或者做什麽事情，就 Universal 什麽。所有人認爲全世界是我的，他們确實是比較自信。
騰訊新聞《潛望》：面對擁擠的賽道，智譜 AI 顯著性優勢是什麽？
張鵬：本質問題是我們對這件事情的認知和目标的設定。你心有多大，舞台就有多大。
