出品｜虎嗅科技组
访谈｜包校千
编辑｜陈伊凡
题图｜出门问问
“不到硅谷走一遭，是体会不到AI大模型时代降临的感觉的。”
去年11月，ChatGPT的表现，让曾任职于美国硅谷研究院、在谷歌专攻NLP（自然语言处理）的李志飞惊叹。一个月内，他两次动身前往人工智能的前沿阵地，逢人必谈大模型。
行走在硅谷学院路上，他不止一次地被人喊住，问他为什么在这。对于长久失意的AI创业者来说，他们太期待一个新的刺激了。从寒冬中咬牙坚持下来的李志飞说，自己看到了AGI(通用人工智能)的未来，也成为了坚定的信徒。
李志飞告诉虎嗅，这将是他创业旅程中的“最后一次All in”。颇有一种不成功，便成仁的壮烈感。
被金钱、名利裹挟着走的感觉，曾让他数度辗转反侧。一手创立的出门问问，短短5年内估值便被推高至“独角兽”级别，随后和其他企业一样，在泡沫期后举步维艰。他们为此付出了沉痛的代价，但好在他们挺过来了。
时隔三年，李志飞重新站在了舞台中央。由他掌舵的出门问问在4月发布了“序列猴子”AI大模型，以及基于大模型能力打造的四款AIGC应用——AI写作平台“奇妙文”、AI绘画平台“言之画”、AI配音平台“魔音工坊”，以及数字人视频与直播平台“奇妙元”。
“你的时代到了。”一位投资人对他意味深长地说。更有甚者，希望他扛起大旗，做中国版的OpenAI。但在今年2月份的那场饭局，和王慧文觥筹交错之后，李志飞并没有揭下英雄帖举杯庆祝，而是仍以出门问问原有班底为基础，躬身入局。
毕竟，在大模型底层能力和应用构建方面，找到技术和产品商业化的契合点异常困难。他说：“与其用一种全新的方式、全新的打法，让一切归零，不如在现有的基础上做更有意思、更容易成功。”
过去一个多月以来，李志飞对于大模型的认知不断刷新，甚至出现了180度反转。他判断，用不了多久，市场就会出现“遍地都是大模型”的局面，先行者可能会因同质化竞争丧失先发优势，失去All In的状态和战斗力，越是急躁就越痛苦。
当然，这一切都是建立在足够的认知壁垒和行动力之上的。对于大模型的终极形态以及是否该担忧人工智能的明天，答案还无从知晓。
以下是虎嗅科技组与李志飞的对话，部分内容经过了优化和调整：
All In大模型，很多人空有热情但无决心
虎嗅：三年不见，很多人都想知道你在忙什么，出门问问还好吗？
李志飞：其实主要是两件事情。第一是跟很多AI公司一样，对原有业务做了很多优化和调整。因为我们以前做智能硬件、企业服务，有很多人在这些项目上，尤其在疫情爆发之后，经济环境、资本环境变得更复杂，给企业带来的冲击很大。很多公司以前是靠资本输血，但我们从2018之后没再对外融过资，做调整的目的，说白了还是要有一个健康的商业模式。
第二就是探索新的业务。我们确实比较幸运，2020年就研究过GPT-3，去年10月份因为看到
Midjourney在美国火了以后，我们又开始研究大模型。像魔音工坊、奇妙元这些应用，它其实面向的是Professional consumer这类创作者。
虎嗅：你们的大模型项目中途停了一段时间，后来又重启，中间经历了什么？
李志飞：那个时候GPT-3还是前沿技术，我很想做研究，而且公司也面临转型，所以我带着一帮人就开始研究GPT-3。
刚开始我们还不知道GPT-3背后的逻辑，花了不少时间去读论文，当时的文献好多都在说，GPT-3是通向通用人工智能的一种可能性。中途项目被叫停的原因，一是我们当时的模型规模不够大，二是找不到商业落地场景。
直到去年11月底ChatGPT出来后，当时我特别兴奋，觉得太牛了，这个东西是怎么做出来的，确实觉得很神奇。这就给了我很强的信心——大模型是有机会的，促使我们重启了大模型项目的开发。
虎嗅：你说大模型可能是你最后一次“All In”干的一件事情，成败在此一举了？
李志飞：这么说可能有点悲壮。其实我的意思是，做大模型确实需要非常坚定的信念。你看我自己创业，过去十年从AI语音到各种各样的硬件，再到出海，然后还做SaaS，很多时候决策变形就是因为自身压力太大，或者受外界的影响太大，如果没有很强的信念，很难支撑你走下去。
虎嗅：发布会感觉你状态蛮轻松的，之前其他企业发布大模型不太敢实时演示，你就不担心翻车吗？
李志飞：我觉得没什么好担心的。首先这是一个新技术，必然有不成熟的地方，所以你就得告诉大家，这就是一种自然状态。
虎嗅：但毕竟发布的是要商业化落地的产品，其他企业就很怕演砸了。
李志飞：我觉得也能理解，每个企业都有自己的风格和发展阶段。你看我们发布会的展示环节也不完美，大家反而鼓掌表示接受，但如果是Google演示搞砸了，那就不一样了。
虎嗅：过去三个月，ChatGPT的出现，似乎给了沉寂已久的AI行业新的刺激，搅动了平静已久的人工智能行业，大模型好像被当成了救命稻草？
李志飞：热度肯定不用多说，过去这一个多月大家确实太疯狂了，无论是巨头还是创业公司大家都很急。虽然我希望大家要更加理性，但作为一个创业者，我倒也能理解，有时候包括我们自己也要抓住一些机遇，因为你不在风口上，再怎么干都不会有人关注你。
当然，任何一个新的技术热潮来的时候，一定有投机也有泡沫，我觉得这些都能接受。但上一代的AI公司最大的挑战是，能否快速迁移到新的范式里。认知和行动力很关键，CEO或者创始人必须得清晰地知道这意味着什么，千万不要自己把自己给忽悠了。
其实眼下最根本的问题是，一方面大家觉得自己看到了巨大的机遇，机会无处不在，但另一方面又找不到抓手，因为训练一个能力超强的大模型，投入很大，竞争也很激烈。如果你只做应用，那做大模型的公司以后也自己做应用怎么办？所以大家虽然很有热情，嘴上都说要All In，但很多人都没找到能说服自己All In干这件事情的决心。
虎嗅：你觉得你们找到了吗？
李志飞：起码这个信仰我是找到了。而且我一直说我们要模型和应用双向迭代，我觉得在中国做大模型肯定不好做，只做应用又没有壁垒，所以一定要找到模型和应用能够同步的契合点，最后形成技术和产品的商业化，以及数据的飞轮。
虎嗅：听说一些原本对AI丧失信心的资本也闻风而动了，想给你们投钱的人多不多？
李志飞：那倒是有很多，但我现在对融资很谨慎，这是真心话。因为我们也曾有过追逐资本，也融了很多钱，然后非常疯狂地招了很多人，做了很多业务，最后在行业异常惨烈的竞争下，非常焦虑和痛苦。其实大家都知道这是不可持续的，也不是一个健康的商业状态。
虎嗅：因为当所有人都这样的时候，你不做就会被边缘化？
李志飞：是的。但对于资本的狂热，很多人其实也是很恐惧的。
虎嗅：可大模型本身就很烧钱，5000万美元不就是你给王慧文算的门槛费吗？
李志飞：其实不用担心资金的问题，公司账上也还有不少钱。而且公司的商业化做的还不错。当然，我觉得我的价值就是用1/10的钱，干出比别人好10倍的事情。
虎嗅：很多公司正在招兵买马，有些公司团队被挖得千疮百孔。面对大模型创业潮的来势汹汹，人才的争夺和保卫是第一位吗？
李志飞：人才肯定非常重要，我们要想尽办法留住这些人。但说实话，我们不怎么挖人，团队也比较稳定。我们的优势是比较懂大模型这个东西的，所以不用盲目地去一把抓地搞人才。
但我知道有的公司是很疯狂的。前些日子一个硅谷的猎头朋友跟我讲，现在硅谷的人太贵了，他们有个客户为了招人，专门用私人飞机接推荐人回国面试。这就属于公司因为不懂，才会有这种不理性的行为，最后肯定是一地鸡毛的。其实我跟他讲，只要你有点耐心愿意等，说不定一个月以后的成本只有现在的一半。
虎嗅：给你开offer或者抛橄榄枝的公司也不少吧？
李志飞：早期倒是有不少，但我都婉拒了。
虎嗅：为什么，因为割舍不下公司？
李志飞：也不是。其实是因为出门问问的底子是可以的，虽然在过去做了很多优化，但是我们有一个比较好的基础，无论是做模型还是做应用，包括应用的产品化和商业化，其实要建立这种能力是一件非常难的事情。那么我与其用一种全新的方式、全新的打法，从零开始去做，肯定不如在现在的基础上做，更有意思、更加容易成功。
做大模型不应过分夸大巨头的能力
虎嗅：去年10月和今年2月你去了两趟美国，有什么让你印象深刻的事情？
李志飞：首先给我特别强烈的感受是，去年没有多少人讨论大模型，大家只是觉得这个东西有意思，顶多自己用一用，不会觉得这件事跟自己有多少关联。但今年不一样了，所有人都在聊大模型，要么感觉工作保不住，要么就是觉得有新的机会，这种变化确实很明显。
我印象特别深，今年2月我走在硅谷学院路上，经过Blue Bottle咖啡厅，因为他家特别大，我从那走过去就听到大家在说GPT，ChatGPT……当时我在街上就走了不到200米，还被一些人认出来，问我怎么在这。
虎嗅：在你看来，中美在AI产业创业环境最大的差异是什么？
李志飞：我觉得一切都是竞争。这个我特别有感触，因为我在硅谷跟一个华人投资者聊天，聊了一个多小时，聊到最后他突然问我，李志飞你怎么了？
我愣了一下，我说我怎么了？然后我才意识到我跟他聊的所有东西都是围绕竞争。因为在硅谷大家讨论的都是创新，他觉得我算是对硅谷有一些了解，以前也挺硅谷范儿的，但我跟他讨论了半天，话题都是关于竞争，所以聊到最后他突然问我，“你怎么了？到底在国内受尽了什么折磨。”
虎嗅：当时听他这么说，你什么心里什么感受？
李志飞：我真的很不开心，因为我也觉得自己被这个环境给弄得有点变化了。我创业这10年，刚开始对国内竞争无感，但自从开始做了智能音箱以后，导致我们在百箱大战第一次感受到竞争的残酷，尤其是跟互联网巨头去竞争的时候，你会发现大家的商业模式根本不一样。
虎嗅：你在AI领域创业已经有十年了，现在做大模型又要和巨头掰手腕了，你担心竞争吗？
李志飞：巨头的实力毋庸置疑，创业公司在面对巨头时，竞争力确实是比较弱的。甚至巨头会告诉你，不是产品或者技术牛，你就一定能怎么样，因为他们还有品牌势能和资源加持。那次聊完后来我得出一个结论是，中国的竞争是美国的10倍。很简单，因为中国的创业者规模是美国的2倍，客单价又是美国的1/5，所以做除法，竞争的激烈程度就是10倍。
但最近我也在反思，是不是不应过度夸大巨头的能力。我在去美国之前，去年9-10月份的时候
Midjourney就很火了。当时我们想做这个东西，但我和团队说我们绝对不能做，因为以我对巨头的认知，这一定是他们的菜。但很奇怪，直到今天都还没出现中国版的Midjourney，没有一家巨头在做，那是补水说明巨头也不是万能的，甚至在某一些新的事情上，他的认知会出现问题。
当然Midjourney的影响力可能不像ChatGPT这么大，但我觉得创业最有意思的地方就在于，很多创业者总是能在一些大家觉得很绝望、完全没有任何机会的时候，创造出一些新东西，然后突然在某一天发现，这件事情怎么这么牛。所以我觉得总是会有机会的，但绝对不是简单粗暴地说美国怎么搞，我也怎么搞。
虎嗅：但感觉竞争给你造成的应激反应蛮强的？
李志飞：因为你处在中国的环境下，你不敏感，就不会逼着自己去避开它，然后找另外一个角度切入。在美国我更多强调的是创新，我要第一个做出来，不会太担心巨头以后怎么做，是不是很快杀进来，因为实在不行我还可以被他们收编。但在中国，这种机会不存在，所以创业者对竞争高度警惕是必须的。
虎嗅：怎么评价过去一个多月以来发生的这些事，对你在大模型的认知有什么变化？
李志飞：以前我觉得大模型壁垒很高，投入非常大，玩家不会那么多，必须用高举高打的方式去做。现在所有东西都反过来了，壁垒没那么高，也不需要高举高打，竞争会非常的激烈。
你看很多公司都说自己做了大模型，4月份这么激烈，等再过段时间到处都是大模型，肯定会卷死。上次（王）小川官宣大模型创业，我还专门发了一个朋友圈，希望大家相安无事，大家在那吵半天能有什么意义呢。所以我也在调整心态，要长期主义，如果我还很急躁就会很痛苦。
虎嗅：大模型从起名字那一刻，似乎就开始卷了，“序列猴子”这个名字想了很久吗？
李志飞：因为去年10月份的时候，我跟朋友讨论GPT-3，然后他来了句，这不就是无限猴子吗（注：无限猴子定理指，有无限只猴子用无限的时间会产生特定的文章），然后我说有道理。然后我以前读的PhD，包括在Google做机器翻译时也用到序列模型，我们叫Sequence Prediction（序列预测），所以当时也是灵光一现，想到了序列这个词，也是一拍即合。
虎嗅：数据、算力、算法这三大要素中，对“序列猴子”最关键是哪个？
李志飞：坦白讲算法其实都差不多，只要看过论文就知道基本原理。算力更多是短期的一个瓶颈，因为太卷了，所有人都去恐慌性地囤卡、买卡。大模型最核心其实是算法里面的参数和细节，对于数据本身，从去年10月份我给团队的要求就是去猛搞数据。
虎嗅：数据怎么个搞法？
李志飞：具体的数据规模、数据构成这些方面，确实不太好透露。
虎嗅：那“序列猴子”既然发布了，你们打算怎么靠AIGC赚钱，有清晰的商业化思路吗？
李志飞：我们主要对应的是创作者经济，围绕创作者市场，我们认为这个市场足够大。你想想中国做短视频的人就有大几千万，跟网约车和外卖大军旗鼓相当。而且从TikTok风靡全球就能发现，中国是全世界创作者经济最发达的地方，产品形态进化得非常厉害，但美国还没开始，特别是去年10月份我到美国和新加坡时感受非常明显，所以从这个角度来说，我们是有先发优势的。
现在AIGC只是一个工具，用来帮助创作者辅助生成内容，全球范围内也是从去年10月份才开始火起来的。当AIGC在创作者经济中的比重越来越高之后，它就会破圈，从创作者范畴扩展到所有的大众，最终变成一个全民性的工具，所以我觉得未来的想象空间会非常大。
至于出门问问在这里会是怎样的地位，我觉得很难说，现在肯定是属于比较领先的，我们产品已经有很多用户，而且产品形态是非常丰富的。所以当大家还在做单一环节的时候，我们可能已经是all in one（一体化），整个流程从第一步到后面步全部自动化。比如魔音工坊这个产品，我们叫AI UGC，除了AI自动生成以外，它还有一个非常复杂的编辑器，用户做修改做很多调整，然后生成出最终的内容。实际上在产品方面的基本认知，我们是非常全面的。
虎嗅：你们这次还发布了数字人，打算怎么挣钱、挣谁的钱？
李志飞：其实最主要的用户还是创作者。创作者的特点是，只要你提供的工具能给他们产生价值，他就愿意花钱。如果只是一个娱乐性的APP，就不一定付钱。因为我们做的是生产力工具，哪怕在中国的互联网生态中，用户付费欲望没那么强，我觉得也是可行的。
虎嗅：商业化今年有要达成的阶段性指标吗？
李志飞：没有指标，但我们想快速找到很多伙伴，真正跑起来。现在一些所谓有指标的公司，这些指标都是不现实的。你就说我一定要找500个客户，一个客户多少钱有什么意义，因为如果接下来可能有100个大模型出来，你可能连一分钱都收不到。
虎嗅：很多人都觉得大模型的壁垒很高，是高手间的有限竞争，但情况好像恰恰相反，这背后到底是什么原因，让这件事情的门槛降下来了？
李志飞：这其实更多是随着时间带来的认知迭代。今年一月、二月的时候，大家所有人想的都是做中国版的OpenAI，因为目标很高，就得靠高投入才能做出大模型，叠加算力、数据、人才，这种打法想想就很难。现在过了几个月，大家发现做大模型有很多打法，比如说你有很多可落地的领域，一个领域做一个大模型，也就不需要那么强的通用能力。从这个角度，大模型的门槛会大幅度下降。
虎嗅：你觉得未来短期内同质化是必然，行业会怎么卷？要想存活下来，不能犯哪些大忌？
李志飞：我觉得首先要持续迭代，保持相对领先的认知。先行者本来最容易切换到新的领域，但很多时候因为自己的独门技巧被很多人学会了，就觉得太多人涌入之后竞争压力太大，就没有了All In的状态，甚至失去了战斗力，所以不要太焦虑。
另外就是要保持理性，不要以为现在的狂热是一种常态，否则很容易犯错误。任何事情出现泡沫的时候，一定会有回调。所以千万别在泡沫的最高峰或者在回调之前，就把所有的子弹打光了。
虎嗅：有人判断大模型最多火半年，然后市场就会逐渐冷却，你认可吗？
李志飞：我觉得有这种判断就会很麻烦，因为我觉得不能只给一个结果，它不是底层驱动的。
虎嗅：什么叫底层驱动？
李志飞：底层驱动是说大模型就是比上一代好十倍、好百倍的模型，而且我们能看到它真的可以帮我们做很多不一样的事情。
虎嗅：你说上一波AI公司很多是死在了商业化无望的痛苦之中，为什么笃定这一波AI浪潮就有机会？
李志飞：其实我也没有笃定我们会过得很好，我自己的心理建设是这件事情一定会很卷，而且商业化注定会比较艰难。但我觉得让我更加有信心的是，技术发展到了新阶段，它的成熟度很高、应用场景很广。当技术成熟到真的能够改变这个社会，提供很好的用户体验时，自然就有很多商业化的机会。我可能刚开始做通用大模型，做着做着发现竞争太激烈了，那我还可以往垂直领域去做，建立各种各样的能力。
至于大模型终极的产品形态和商业模式，我觉得全世界没有一个人敢打包票。哪怕Open AI，我甚至觉得也许五年以后OpenAI可能都不存在了。
虎嗅：为什么这么判断？
李志飞：这就是科技的残酷，如果从历史来看，每一代科技的发展几乎都不是第一个先行者，在最后取得了最厉害的成果。我的意思其实是，OpenAI可能5年以后不会是最牛的那一个。
人类最后一条防线不能失守
虎嗅：听说你在公司让所有人都谈下AIGC对自己的影响，甚至所有人都重新面试了一轮。
李志飞：大模型对社会的影响是必然的，你想想三个月以后，任何一个人去找工作，比较前沿一点的雇主，是不是一定会问他会不会 Midjourney，会不会ChatGPT，然后你给我举几个例子。跟以前我们面试时问候选人会不会 Word，会不会Excel一样，没准三个月以后可能就是这种状况。这样的话，既然新员工是这样，老员工为什么不是这样。
虎嗅：那会有人因此被优化吗？
李志飞：我们不需要裁员，这不是我的本意。我的目的是希望所有人都能够在新的时代下，重新学会使用新的生产力工具，然后重新找到自己的定位。当然，我得逼着所有人朝这个方向去思考、去努力，否则很多人会觉得这个东西跟我没关系。当然，如果就有一些冥顽不灵的人，我觉得是可以下手的。
虎嗅：前段时间看到篇文章，主要讲创业者开始用ChatGPT裁员了，感觉AI对人们的影响已经构成了一定威胁？
李志飞：我觉得这是必然的。因为新的技术出现一定会对生产力产生巨大的改变，不能适应这些工具的人，未来大概率就失去了工作机会。但是反过来说，AI会不会导致很多人失业，我不是社会学家所以不好评判，但我是相对乐观的，因为一方面技术在不断提升，另一方面需求也在不停地出现和增长，只不过短期它一定会影响到很多人，但中长期一定会重新找到新的平衡点。
虎嗅：目前我们还不能完全理解神经网络背后的逻辑，ChatGPT这类应用“以假乱真”“似是而非”的回答又极具欺骗性，如果人们无法完全相信AI提供的答案，会不会引发AI的信任危机？
李志飞：生成式的AI，有时候就会无中生有、胡说八道，我觉得这个事情某种程度上是不可避免的，关键要看你怎么使用它，或者怎么跟人的能力重新适配。这需要全社会的共同努力，肯定不能指望单一的公司，搞一个很牛的技术就能解决的。
虎嗅：前段时间国外联名反对通用大模型，甚至很多专家和AI从业者公开对大模型表示担忧，但中国好像只有All In AI这一种声音 ，很少在国内听说过谁是AI威胁论主义者，好奇你站在哪一方？
李志飞：主要是国内大模型能力还没那么强，所以大家根本没有往威胁人类安全的可能性上去想。大模型的能力以及它未来的潜在空间，包括对整个人类社会的变革，确实是存在的。如果利用不好，它确实会对人类产生很多不安全的因素。
但这些风险是潜在的，不是已经证实的或者已经发生的。如果这么草率地直接把AI给停掉，我觉得没有任何意义。
每个人世界观也不一样，我是觉得人类可能搞不出一个超级牛的AI，基于现在的预测，我觉得人类完全可以控制好AI。但如果真的用指数增长那一套逻辑去思考，我确实也不太确定这个观点。因为5分钟前你是认为能控制的，但是就在这5分钟，AI的智能加速度越来越快，当你意识到不能控制局面的时候，已经为时已晚，这种可能性也是存在的。
虎嗅：你说大模型像亲生孩子，对它逐渐产生了感情，很多人会担心AIGC有一天意识觉醒了，对人类带来威胁怎么办？
李志飞：很有意思的是，我看别人的大模型，就觉得机器一定没有意识和性格，以前我是坚决不相信AI会有独立意识的。直到我们自己做了序列猴子之后发现，有时候你跟它聊天，它会特别坚持某些东西，有一种莫名其妙的固执，再加上有些时候它又特别爱骑墙，所以总给人一种感觉，AI是不是进化出了某种意识。
过去我们觉得AI不可能战胜人类的事情，比如一开始觉得AI不能下围棋、下象棋，结果AI都搞定了，觉得语言搞不定，结果它也能搞定。在这个过程中，人类的底线也一退再退。至于AI有没有意识，
目前我倾向于没有，我也没有很强的信仰，不知道人类最后的底线能坚持多久。
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