看一看：李开复：明年是AI-First应用爆发元年，有望弯道超车

美呗贤果

12月13日~15日，由《企业家》杂志社主办的“2024（第二十二届）企业领袖年会”在北京举行。零一万物CEO、创新工场董事长李开复博士出席本次年会，分享了关于人工智能的看法和展望。
以下为核心要点：
1打造应用的能力是世界高尖的，当AI应用爆发的时候，也是大模型能够扬眉吐气的时候。
2PC的革命和移动互联的革命都使得全球GDP速增长，随后增长会逐渐放缓并趋于饱和，而生成式AI会带来一个比前两次革命更大的爆发式增长，这就是我们面临的比较巨大的机会。
3的模型也许会落后美国一段时间，但是大模型团队的应用践能力有超过美国的绝对潜力。
4PC时代谁是获利比较多的是做应用的，其次才是平台，再其次才是芯片，移动互联也是一样的，所以零一万物要扭转现在生成式AI行业头重脚轻的情况。
5在AI20时代胜出的会是比较拥抱AI的，就像当年比较拥抱互联的比较后取得了比较好的结果。
以下为李开复现场演讲整理（有删减）：
AI时代需要健康生态今天大家都在谈大模型、生成式AI，为什么以生成式AI为代表的AI20技术是世界上有史以来比较伟大的科技革命大概2年前，ChatGPT问世，际上它背后的技术是在近七八年间发明的，完全颠覆了过去的以计算机视觉、自然语言理解等为代表的AI10时代的人工智能。
过去的AI10只能做特定垂类的事情，今天生成式AI为代表的AI20则是通用的。它是一个超级全才，有两个突破：首先，它是用全世界的数据训练出的、通用的基础大模型；其次，在这个模型的基础上，经过微调它就可以复用到任何一个领域，支撑海量的人工智能应用产生。
通用的基础大模型，我们可以认为是个“通才”，训练出了一个“大学生”，他每个科目都了解过，全世界每本书都读过，有了泛化、理解、推理的能力。在这个基础上再让这位大学生去工作一段时间，就是“微调”，调到它能够匹配专业领域的需求。所以，我们有一个“通才”，并且能够把它调节为“专才”，这就是大模型和相关应用的本质。
AI20仍在速增长和迭代阶段，其所能带来的，可能是六七年以后超级聪明的、agi级别的超级智能；在短期内，它也会带来巨大的应用价值。我会建议企业家用这个角度来看大模型的革命：PC时代带来的是，每一个桌上都有一台电脑；移动互联时代带来的是让计算设备能随身携带，并且让它知道我们是谁、我们在哪里；AI时代是用比人还聪明的人工智能赋能应用，让每个应用重写一次，这个改变会在今年和明年爆发。
PC的革命和移动互联的革命都使得全球GDP速增长，随后增长会逐渐放缓并趋于饱和，而生成式AI会带来一个比前两次革命更大的爆发式增长，这就是我们面临的比较巨大的机会。
目前，美国比较领先的OpenAI就是想要通过不断地融资，不断地买芯片，“烧”出一个AGI。投入更多的芯片、海量的数据是可以带来更聪明的模型，这也使得OpenAI引领了美国式的AGI发展路径，但是这也带来了一些问题。因为如果你相信六七年可以“烧”出一个AGI，就会不断地花钱，GPT-4花费了1亿美元，推演下去GPT-5就可能花费10亿美元，GPT-6可能会花费100亿美元，GPT-7可能要花1000亿美元。
这样去“烧”，“烧”出来的是什么结果呢一个结果就是如果你们买了英伟达的股票，你们可能是比较大的受益者。他们想做的是“烧”出一个模型，而不是促成健康的生态。
这些认为自己要做出AGI，这个AGI就能够解决所有的问题，认为有了AGI就不再需要任何应用了，这就是他们的梦想。OpenAI并不在乎生态，这是非常不健康的状态。
PC时代谁是获利比较多的是做应用的，其次才是平台，再其次才是芯片，移动互联也是一样的，所以零一万物一定要扭转现在生成式AI行业头重脚轻的情况。
AI时代所有应用都会重写从PC到移动互联时代，每个应用都被重写了一次，进入AI20时代也会被重写。
具体怎么重写其挺简单的，PC时代的内容写作是人来写，AI时代的是AI来写，人扮演了指导的角色，即人不需要写大部分的内容了，因此内容处理软件如MicrosoftOffice肯定要被重写。过去的搜索是根据关键词搜出10个链接，未来的搜索就是人告诉AI“我需要什么内容，你给我整理出来”。
所以我们要做的工作就是速促成这些颠覆式的Office、搜索、社交、短视频，一个又一个AI-Native应用会取代今天的高级产品，这样应用生态就起来了，用户就来了，应用就可以赚钱了，企业也就得到价值了。
跟美国硅谷巨头巨量的融资、巨量的算力和巨量的资源投入相比，大模型没有足够的资源去成为首个“烧”出AGI的，但我们团队会专注地把应用打造出来。打造应用的能力是世界高尖的，微信远远胜于Whats脚本，TikTok、抖音远远胜于Instagram，所以当ai应用时代来到的时候，也是大模型能够扬眉吐气的时候。我们的模型也许会落后美国一段时间，但是我们的应用能力有超过美国的绝对潜力。
未来能有什么应用呢马斯洛需求理论在AI20时代仍在延续，人类的需求是相对固定的，人类需要工作、娱乐、沟通、学习。当新的技术时代来临时，一定是先浏览内容，之后创造内容，搜索组织内容，之后内容会变得更丰富，出现视频内容，之后再有社交、电商等等，这是不变的事情，PC时代、移动互联时代都是这么发展的，AI时代也是如此。
我们可以看到比较早出现的AI应用就是辅助写作工具，也就是ChatGPT等等；再往下，我们就会进入搜索，AI搜索就是问一个问题得到对应的答案，而不是根据一个关键词给出一堆链接；再往下是多模态，搜索里就需要有多模态能力；再往下，你创造的不只是Word，还可以创造PPT，创造了PPT之后还可以做视频。今天短视频平台上是人自己拍的、上传的短视频，随后各种电商、支付等领域都会有各种五花八门的应用出现，这会带来巨大的革命。
未来这会是应用发展的必然路径，其中包括：首，模型要越做越好；第二，模型要越做越便宜。
两年前在MMLU评测上，大模型大概有70分水平，今天已经92分了，远远超过了普通人类的平均得分，所以大模型在进步，多模态模型也在进步，文生视频模型生成的视频也越来越逼真，甚至可以生成一个短故事。
另外，更重要的是成本在下降。一年半前，如果要用OpenAI比较好的模型，100万的token要花75美元，100万的Token大概能用100次左右，也就是每调用一次大模型就要花075美元。如果每个百度搜索的用户都调用一次，每个抖音视频的用户都调用一次，哪怕百度、字节也付不起这个成本。
所以在一年半前是绝对做不出好的应用的，因为模型还不够好而且太贵。如果一个应用不能马上产生收入，开发团队很就破产了；如果吸引来很多用户，但每次调用模型的成本非常高，075美元使用一次，这也会导致破产。
但是好消息是这些模型的价钱在下降，大约一年降十倍。我们可以很确定的是，去年做不出的产品今年做得出，明年可能做得非常好，今天法想象的事情明年可能出现，明年模型还贵的话后年可能就便宜了，这是我们面临的巨大发展机会。
这个产品该怎么创造呢不要坐等风来，不要等别的把模型做得便宜提供给我们用，我们要自己把整个流程做得便宜。苹果是比较好的例子，乔布斯没有去等芯片、屏幕变得越来越便宜，他是亲自入局去打造了一个垂直整合的产品，叫做iPhone，它、便宜、体验好，但是它不是当时的行业标准。如果乔布斯等到芯片、屏幕等变得够便宜的时候，那已经没有做iPhone的机会了，谁都可以做了。
今天，我觉得打造（AIGC）应用也有这样垂直整合的机会，从芯片到基础架构到模型到应用，都是一家来做，零一万物就在尝试做这件事。
我们现在做的产品先面向海外，叫BeaGo，方向是AI搜索，我认为它是终极的AI-First的搜索产品。因为我的前老板说过，谷歌的搜索“打关键词出一堆链接”这是比较普通的搜索，问一个问题能得到一个正确的答案，而且未来还可以提供一个可赚钱的广告，这才是未来的模式。
AI时代的企业管理模式回顾整个人工智能的格局，先是ChatGPT点燃了大模型的元年，今年和明年将会是应用爆发的时刻。尤其是明年，每个应用都会被重做，多模态的浪潮会发生，再往下智能体的浪潮会出现，不是问一个问题给一个答案，而是你需要做件事情AI就直接把活给干了。再下面具身智能会走进这个世界，我们可以期待，未来5年所有你在科幻小说看到的都会逐步成真。
除了toC应用外，AI的企业级应用也是成立的。因为今天模型够好够便宜，每一家都应该考虑怎么用上大模型。
但作为企业家，应该想得更远，拥有更远大的愿景。因为互联时代来临的时候，胜出的传统企业不只是满足于能够上，而是会想怎么利用络改变的内部流程。络使得一切都改变了，未来AI也会改变很多东西。
今天的企业管理模式是，我要做一个新的项目，要雇新的人、雇新的团队，给他KPI让他做出来，未来则是要升级管理团队，团队是由少量的人、大量的AI组成，每一个AI都是能帮你干活的“人”。
硅谷有一篇文章非常有意思，以前SaaS模式就是SoftwareasaSerce，我们把服务变成了软件，现在倒过来是SerceasSoftware。人做的事情就是服务，以后不让人类做人的事情了，AI来做人做的事情，从而达到降本增效，超级速地产生巨大的价值。
一个企业家可以思考的是，如何基于以大模型为代表的AI20技术来寻找新的创新点，如何给企业定制一个AI，让它渗透到各个部门，寻找一个好的应用场景让生成式AI落地，并且清晰地看到它帮企业省了多少钱，帮企业赚多少钱。
当然也要考虑到组织架构的对齐，因为里面的中层可能不太愿意引入AI。比如说一个客服的副总裁，他管了7000个人来做客服这件事，AI取代了以后他可能只剩70个人了，这就可能会撼动他在的地位和影响力，所以他不会想去引入AI。这时候就需要老板推动他们做这件事，在AI20时代胜出的会是比较拥抱AI的，就像当年比较拥抱互联的比较后取得了比较好的结果。

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