本文来自微信公众号：中国企业家杂志 （ID：iceo-com-cn），主持：王冰醒（经纬创投投资董事）、对话嘉宾：雷涛（新壹科技CEO）、伏英娜（迈吉客科技创始人）、栾青（商汤科技数字文娱事业部总经理）、姜竹青（北京邮电大学人工智能学院副教授、博士生导师），编辑：李薇，注：本文为由《中国企业家》杂志社主办的“2023（第十五届）中国商界木兰年会”上的圆桌讨论内容整理而成，头图来自：视觉中国
几位嘉宾围绕最近大火的ChatGPT，围绕“这一波AI热潮与上一代的核心区别是什么”“让技术赋能商业最核心的变量点是什么”“对中小创业者都有哪些机会”等话题展开了热烈地讨论。他们一方面为大众拨开了AI技术的迷雾，另一方面也提醒大家注意挖掘AI大模型时代属于自己的机会。
核心观点如下：
ChatGPT大模型比上一代人工智能，比如2015年看到人脸识别技术产生更深远的变迁。
现在我认为AI真正到了后半段的拐点了， ChatGPT是iPhone时刻，其实就是这个曲线后半段的拐点。
移动互联网的时代已经过去了，人工智能的时代到来了。
全世界都在涌向大模型，之前有百团大战，现在是千模大战了。
未来整个大模型的时代可能只有在早期有这方面积累的公司，有先发优势也有成本优势，所有公司再做一遍大模型的机会越来越少。
以下为对话整理（有删改）：
一、上一个周期的核心差异
王冰醒：这波AI一些核心的变量跟历史上大家看到的一些产业周期上的变化有什么不同？
姜竹青：平台化。20世纪80年代到90年代，硬件的需求非常大，养活了很多企业。但是随着技术不断演进，硬件首先平台化，手机和电脑的利润现在看来比较薄。等到21世纪第一个十年的时候，软件非常火，我们的毕业生很多都去软件公司做开发。
但是等到第二个十年的时候，软件基本上也平台化了，这个时候毕业生喜欢去互联网公司做算法。看到ChatGPT为代表的大模型产生之后，很有可能把算法也给平台化，这样子的话有可能算法利润将来也会做得比较薄，这部分的利润越来越受到挤压。
栾青：ChatGPT大模型比上一代人工智能，比如2015年看到人脸识别技术产生更深远的变迁，我相信可能在后面的五年之内，会给大家的生活方方面面都带来影响。
2015年，机器从根本看不懂世界到开始能看懂世界，现在人工智能真正开始像人一样，重新造一个类人型通用智能存在。通用智能的存在给我们带来技术的革命不是一点两点，不再需要人以一种单独方向方式让它形成某一些方向的认知。
当神经元数量达到千亿级规模的时候，开始接近人脑的时候，它就会涌现非常多的新能力，不断在很多方向给我们带来惊喜。
当然，现在由ChatGPT4真正达到百亿级别参数的时候，它已经是跟人脑齐平状态参数级别。这是天翻地覆的变化，当它有了眼睛的时候，它可以自己了解这个世界，去获得新的信息，它学的知识内容是一个更大的量级，可能有十倍以上的神经元才可以。
伏英娜：在投资圈有一个Gartner曲线，人工智能经历过好几波这个曲线，2015年计算机视觉开始做生成，识别和生成是两条反向路线。现在我认为AI真正到了后半段的拐点了， ChatGPT是iPhone时刻，其实就是这个曲线后半段的拐点。大家会看到iOS和安卓作为智能手机第二代走进了普通人的生活，改变了普通人的生活，甚至变成了器官的延伸，是不可或缺的。
现在AI进入了这样的时代，不再是智障了，你可以理解成ChatGPT真的是用全人类的智慧结晶训练出来的一个超级语言模型。
刚才说到参数，人脑的神经元是860亿，ChatGPT3到了1200多亿，模拟神经元，所以形成很强大的能力。人工智能圈都知道，ChatGPT从11月发布到现在看到经历了四个多月迭代，这个迭代恰恰就是因为迅速增长，后来到两亿用户规模，通过To C聊天迅速形成病毒式传播，比所有世界上APP更快达到两亿用户规模，这些用户规模恰恰是因为在机制里面构建了一个基于人类反馈的强化学习，所以它形成了飞轮效应。
ChatGPT真的会改变我们的生活。它改变了我们知识获取的方式，我们以前知识获取方式需要这么多年的积累一点一点获取，但是它改变了，我现在我不懂脑科学和认知心理学，但是它可以作为我的助理帮助我迅速get这个领域的知识。我认为这是智能互联网时代，我们也可以叫做元宇宙时代，它真的会长远改变我们的生活。
我们看到ChatGPT先改变的是文案工作者，再改变的是从跨模态的角度，从文本一维，图像二维的世界，三维空间几何，还有四维、五维，多元平行宇宙，可以打破对于时间和空间的认知。
雷涛：移动互联网的时代已经过去了，人工智能的时代到来了。
这次的人工智能进步叫AIGC，通过AI产生内容，实质上带来的是一种生产力的进步。比如说现在要写一篇文章通过AIGC只需要1分钟或者30秒就可以完成。一个视频，通过工具在5到10分钟之内就可以生成，这是一种生产力的释放。生产力会改变生产关系，从互联网从业者视角来看，首先改变的是劳资关系，比如说很多岗位过去一定要雇一个人完成，但是今天可能不需要雇人了，直接通过人工智能就可以完成了。
最近B站有很多的UP主断更，因为做视频的收益远小于付出的成本，成本为什么很高？我做一个视频得雇几个人剪辑、拍摄、做文案，最后接不到广告挣不到钱，没办法，只好放弃，哪怕喜欢。但是现在随着AIGC的进步，不需要有一个团队，只需要你自己。
第二，教育的关系，过去强调人的学习能力的时候，记忆力和创造力中，记忆力占90%。但是有了AIGC之后，记忆力不是那么重要了，关键的是怎么运用这些知识。
在座大家很多人都体验过ChatGPT也好，文心一言也好，你有没有真正地运用人工智能去改变你的生活或者工作？我想很多人答案是没有。
一个人的创造力决定了最终怎么使用这些工具，如果有了好的工具不能很好应用，这件事情是与你无关的。今年从ChatGPT普及开始，这件事情开始发生了，而且一旦发生就不可逆。就像大家开过新能源的汽车一定不会再开油车，哪怕给你酷里南，你也觉得没有特斯拉好开。
二、赋能商业的核心变量
王冰醒：在这个时间点，AGI（通用人工智能）给赛道带来的，无论是做学术领域还是商业领域，可能还需要哪些东西是这一轮胜出的关键？或者阶段性拥抱技术，让技术赋能商业最核心的变量点是什么？
伏英娜：全世界都在涌向大模型，之前有百团大战，现在是千模大战了。但与其模仿，不如不同。有三重壁垒，一个是炼丹，一个是涌现，一个是进化，数据飞轮形成的进化。
我认为在同一条路上，或者同一个模式下，它是很难超越的，一旦飞轮效应形成了，基本上只能在后面追了，如果真的有弯道超车的可能，特斯拉最初的创新，马斯克想的是，电池模组形成一个电动汽车的供电，他把一个超大的电池拆解成了电池模组，这也是一种创新，在数据层面也有这种可能，这是算法算力数据层面。我们从这三个维度下都可能想到一些不一样的点，不是一定要模仿别人。
我认为学习分两种，一种是刷题型学霸，一种是把问题搞清楚，它的本质是什么，我怎么能从最底层本质思考的层面拆解和组合，然后来实现我去破解问题的能力。这是面向未来时代，无论是教育还是每个人需要思考的。
2018年，我看了一本书《生命3.0》，那个时候我开始有了对于AIGC的认知，我认为这个必须基于大数据才能构建，这不是创业公司选择的路径，我们必须选择不同的路，所以我们选的是AEI（人工情绪智能），我们构建的是分层算法和模型拆解和组合，来给企业级提供能力构建企业级商业大脑。
我是一个保持清醒思考的人，我不认为我们一定要去做大模型，我觉得条条道路通罗马。从2016年注册迈吉客，我们觉得选择一个不一样的路，因为我们的世界充满奇迹，我认为程序、代码、AI都可以创造更多奇迹。
王冰醒：重新定义赛道以及选择创业公司在成本角度来说最能实现的商业化通道。
栾青：我特别同意伏总说的话。最近大家也是在不断讨论AGI到底给创业企业或者产业界带来什么样的变化，我们有两点，一个是门槛更高，一个是门槛更低。
现在想要做创新越来越难了，最大的挑战都来自于成本，以前的人工智能模型也比较大，也有很多的算法挑战，但是它是相对独立的，只要在算法上有革新就可以解决新问题。但是当人工智能大模型来临之后，类比到公司也一样，都已经非常难了。比如经常跟一些实验室合作的时候，大家都会说你让我做决定性革新，这个时候我已经没有成本投入的机会。
确实像大家看到的一样，未来整个大模型的时代可能只有在早期有这方面积累的公司，有先发优势也有成本优势，所有公司再做一遍大模型的机会越来越少的。但是基于现在新的大模型工具之后，一个非常小的团队已经有可能通过自己对这个领域的行业认知、用户理解、用户黏性，服务好自己行业的用户，非常小的团队就可以做出非常优秀的产品来。所以我认为确实是一个创业的黄金时代。
之前好多人会问说，是不是人工智能来了之后就会让很多人失去就业机会？如果从另外一个角度来想，为什么一定要用同样的速度做事情呢？因为我们在想一天就应该完成10件事，人工智能帮你把剩下9件干了，其他人是不是就会闲着了。
但是反过来想，有十个人为什么不是做100件事情，AGI帮助我们做的就是100件事情。所以我还是坚定地认为，就像当年不管是蒸汽机革命还是电力革命给我们带来的变化也好，人工智能的革命给我们带来的变化，站在同一个原点做新事情新体验的机会。
王冰醒：生产力底层完全的重塑，让更多的中小公司有了在新赛道和重新洗牌的时间窗口，快速起规模和重新建立商业模式的机会。
姜竹青：我2005年的时候看过一本书，讲蓝海战略。对于每一个国家来说都会有这样一些企业，它是不会接入公网，有自己的专网，比如说电力、水利、交通、防务、安全、金融，包括卫生系统等等，他们很难把自己的数据拿到公网使用大模型提供的通用人工智能。因此也就是说，我们如果能够提供一个相对来说比较细分的垂类的AI应用的话，我们能够维持好一个高附加值的比较稳定的客户基本盘，那么一个中小型企业是完全可以有机会做大做强的。
王冰醒：姜老师提到了新赛道，在闭环场景，数据需要闭环，安全需要闭环的场景，其实有非常大的机会在里面做一个模型，我们也非常同意，尤其在中国这种整个监管环境下，这是符合中国商业特质的做法。
雷涛：人工智能平权。很多中小企业会认为，百度、阿里、腾讯、华为这样的公司在人工智能这个领域的沉淀非常地牛。但是我们诚实一点讲，在座任何一家企业跟百度的差距都远小于百度跟OpenAI的差距，每个公司都有机会拥抱自己的人工智能。
让每个公司都去做自己的模型训练不现实，这些模型的能力是随时可以去取用的。但是光有这些能力是不够的，从能力到用户之间需要什么东西来架设桥梁呢？就是应用，具体的有产品，可以把人工智能能力用来服务用户，这才是人工智能时代每一个企业真正需要去考虑做到的事情，怎么能够用人工智能更好地优化产品或者改变原有商业逻辑。
我觉得每一个企业都可以结合自己实际应用场景去考虑，怎么样应用人工智能，然后去市场上选择。
现在中国市场群魔乱舞，突然出现了几十个号称有大模型能力的公司。大家仔细想想这件事情不怎么靠谱？中国没有出现几十家有能力生产芯片的公司吧，为什么到大模型突然就出现了几十家，因为有人开源了，开源之后就拿来用了。
但是这也不是坏事，因为我们看自动驾驶领域也是一样的，为什么中国的新能源汽车突然在2015年之后涌现，因为特斯拉在2015年放弃了专利，这样才产生了中国的蔚小李，不是说他们不好，他们恰好是一个很好的应用案例，他把这种智能汽车的能力产品化之后很符合中国用户的使用习惯，回到人工智能领域，有非常多的机会重新改造现有的产品和应用更好服务用户。
三、因大模型会发生的变化
王冰醒：请四位给我们畅想一下，在自己的领域里面未来两到三年，无论是具体技术也好或者最想要的商业场景是什么？
栾青：我们更多还是希望像雷总刚才提到的一样，在整个视频制作领域解决内容生成。因为文字生成和图片生成非常有意义，但是实际在日常主要信息获取媒体来看确实已经变成视频，大家不管是刷各种各样平台内容也好，还是说日常对外看的内容也好确实视频是最多的。所以我认为人工智能在不断一点一点解决内容生成的时候，视频是非常重要的场景。
姜竹青：当前，不管是哪一种模型主要是利用数据大量训练利用数据驱动来的，模型抓住的主要是数据之间相关性。因此我希望有一天，会有一种模型来实现因果推理，也有可能是当前这种相似性的模型不断进化，出现了一种完全颠覆式网络结构来实现这种功能。
雷涛：视频一定是人工智能下一步要攻克的里程碑，而且是重要的应用领域。说一个更宏观的事情，可能在人工智能这个领域，ChatGPT算是超级应用，在未来几年相信一定会涌现出一大批有非常广泛用户使用的人工智能应用，在这个中间一定也会诞生像今天抖音、快手这样的产品。
伏英娜：刚才提到的大模型是在模拟人脑神经元网络，但是我们的智能很多元，不只是语言智能还有数理智能，人际关系智能，情感分析智能，情商的部分，甚至音乐、声音相关的智能，智能很多元，所以我们不要只是困在一个维度下，有无限的创新可能。
我认为人工智能能够给大家带来的价值现在来看是减少人的重复劳动，降本提效。
（根据现场速记整理，未经本人确认。）
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