其实第一个者曾经呈现了。美国有一个产物叫做Humane，苹果的设想师出来做的，它是一款像别针的可穿戴AI设备，别正在身上，always listening，always on，卖五六百块美金，最初这个价位消费者没法承受，体验也不敷好，就死正在沙岸上。

　　李开复：我认为我们有但愿，我们会勤奋地去做，但这必定是一个具有超大挑和的事。昔时我说过，但愿有一天零一万亿美元，不是很傲慢地说我必然能做到，而是说这一次的风，会带来一批万亿美元的公司。做这个范畴的任何一家公司，都有如许一个最终的但愿。

　　李开复：是的。我们过的数据大要是GPT-4的三分之一，一下又省了三倍的成本。并且MoE就是一个很伶俐的降低参数的方式。用MoE，是看到了浓密模子的错误谬误，好比4050亿的参数量，里面绝大大都都是无用的，用MoE是指，若是只要这几个处所主要，就把它们拉出来做3个专家模子，其他的我就不要了。这是一个简化的例子。我们不竭做这方面的尝试，扔掉庞大浓密模子里面不消的部门，抽取有用的部门，当做专家模子，再用MoE的模式整合。

　　李开复：我先讲讲ToC。无论国内仍是国外，ToC的成长径会跟挪动互联网类似。由于手机的到临，挪动互联网把所有使用都沉做了一遍；现正在也会由于有AI的到临，把所有使用沉做一遍。挪动互联网要做的是Mobile First，AI做的是AI First。

　　有一句话我很承认，一个自驱而高效的人，注沉的是成果，而不是形式。我更但愿正在周报中看到这礼拜碰着一个超等大的挑和，我带着团队把它降服了；或者说我许诺季度达到的发卖方针，两周前发觉掉队了，这两周我们加班补上。这就是result（成果）。而不是写了几多行代码，出了几回差，开了几回会。

　　李开复：付费习惯确实是一个很大的挑和。我都不谈收费了，用户留存都是挑和。获取用户挺贵的，用户留存也不是很好。把用户留下来、把量做上去，以至达到排名前三的地位，要烧的钱是我们今天不情愿烧的。

　　李开复：我感觉人的智能和人的能力该当不竭，计较器让我们到必然程度，生成式AI能够让我们再一层。当前我们要去解难度更高的问题，无论是某一范畴，好比数学的问题，仍是跨范畴的问题，好比一个CEO面对的各类抉择。这一类的问题是人类该当花时间去做的。

　　李开复：不单不会，可能还有奇特的劣势。今天我们的参数量比世界最好的几个模子少一个数量级，但恰好由于少了一个数量级，而表示跟它又很接近，我们的推理能够做得又廉价又快，反而适合开辟者开辟使用。若是拿最贵的模子，开辟者做不起。

　　“AI也许就是为领会放我们，让我们实正找到人生的价值，把时间花正在那些只要人类能做的工作上。”？。

　　有一句话我出格承认，Necessity is the mother of innovation（是立异之母）。良多立异，是由于有一些，不得不做的环境下，才开创出来。我们穷，融资少，不克不及把GPU当做无限的资本去烧，反而由于有了这些，才有立异。若是我们其时融资20亿美元，贫乏前提，可能就弄了太多GPU。我们没OpenAI有钱，所以必然要找一个本人的方式，并且若是用OpenAI的方式跟OpenAI合作，那是必死无疑的。

　　马克：片子《奥本海默》里，有一个场景是会商研发径时，一个科学家坐出来说，你们说的都是狗屎，我的这个更棒。奥本海默把他边缘化了，但这人后来做出了氢弹。若是团队发生这种事，你会怎样措置？

　　以现正在我们无限的精神和资本，先正在国外把（ToC营业）[WY2] 产物做得更好——能收钱就收点钱，能赔本更好——正在恰当的时辰再出口转内销。就像昔时字节先做抖音再做TikTok，拼多多先做国内再做海外，SHEIN先做海外，当前也能够做国内。

　　李开复：只要看成果措辞，看一小我怎样面临问题。把义务推给别人，或者找托言，丢给别人处理，这些都是不负义务的表示。自驱力很强的人该当把本人当做公司的仆人，碰着问题要自觉、自动地去担任。自驱力不敷，就会只把工做当成工做，朝九晚五。

　　李开复下周年满63岁，他每天四点半起床，一天工做十多个小时。他说这是“年纪大的益处，不需要那么多睡眠”。他没有想过退休的事，将零一视做本人“最初一个很是主要、让我振奋的事业”。

　　李开复：我感觉会有良多巨头发生，也许没有OpenAI那么大，OpenAI该当万亿市值。今天每一个使用正在AI时代城市被沉写，每一个沉写使用的公司都可能是千亿美元公司，好比代替Microsoft office、Adobe的公司，代替手机的硬件产物公司，代替Google的搜刮公司。

　　李开复：现正在没有考虑，可是需要未雨绸缪。我正在AI 1。0时代投了10多家独角兽，它们刚起头也是比谁的论文多、谁打角逐得了名次。后来就看谁拿下票据，谁能规模化收入，再看有没有票据能够盈利，然后看整个公司能不克不及盈利。最初这两步是实正在的魂灵。昔时良多AI 1。0公司，正在最初两个问题上没有过关，因而上市当前也面对良多问题，或者底子不克不及上市。

　　李开复：活下来是最主要的。正在这个前提之下，我们要尽量做出出彩的产物和手艺，这些产物和手艺还要带来一些贸易的成果。为了完成这些使命，就不克不及不担任地把全数的钱花正在买GPU上。

　　模子的打磨可能更方向ToC，一边做使用、一边测数据、一边调整模子；ToB的工做流程需要更多的外部协同，取客户的间接沟通。所以正在公司内部确实无形成两个部分，我要确保跨部分合做的时间可以或许合理分派，进而模子能进行局部快速调优。这件工作是可能的。由于我正在微软的时候也一样，底层 Windows不分系统，可是的产物分ToB、ToC。我正在微软学到良多办理体例。

　　马克：二级市场的投资圈有一句名言：正在你想赔几多钱之前，先想清晰本人能输几多钱，要先给本人设定止损线。你感觉这句话正在创业圈合用吗？

　　马克：你说过对人才的见地，包罗自驱力、专业能力、进修能力、沟通合做能力。你把“自驱力”放正在第一位。每个公司都想找到有自驱力的人，怎样找到这些人？

　　别的还有一点出格主要，你正在某一阶段说我要做AI First的使用，你必然要找一个更好的模子；这个更好的模子若是太贵，你就要等它变廉价，或者你要自动把它做廉价。这也是我们的闭环工做，就是我们看中了要做若干个使用，用外部的模子太贵了，内部的模子可能刚起头也比力贵，那么我们就想法子把它做廉价。

　　李开复：我其时说的是不会做“做一单赔一单”的项目，我们现正在仍是不做。我们但愿做可以或许收费并且盈利的项目。不是说每个项目都要盈利，可是大部门都该当要盈利。

　　李开复：有啊，Sam Altman不就是吗？雷军也算是。做投资能够看得更深刻，一个公司的成长径、计谋，或者曲白一点怎样去融资，怎样去上市。一个抱负的创业者该当是（把这些）都塞到脑袋里，晓得从零到一怎样做，晓得大公司怎样办理，晓得怎样去融资、上市。

　　马克：国内大模子行业本年迸发了价钱和。价钱和的目标一是博得收入，二是占领更多市场份额。价钱和是大厂倡议的，他们有雄厚的实力，创业公司若何正在大厂的下？

　　马克：零一的产物策略是海外做ToC，国内做ToB，这个策略是一起头就想好了，仍是颠末一年多试探出来的？

　　李开复：这个工作不容易达到，我同意很是坚苦。昔时我还正在苹果的时候，我们就正在猜测什么能代替PC，第一套做的是用笔来输入的Pad，不是今天的iPad。那时候假设 PC太大、太麻烦了，能不克不及像笔记本那样握正在手中，然后失败了。还有一些此外公司做，也失败了。然后就出来MP3、iPod，再后面就有了iPhone。所以也是试探了良多年，从一些失败的产物到单一功能产物好比iPod，最终才到了iPhone。所以我们从今天的手机将来的眼镜也好，手表也好，将来还会有良多摸索，不会是很轻松的，但最初必定会找到。

　　大模子创业公司同时面临来自卑厂的价钱和挤压。本年5月以来，字节跳动旗下云办事火山引擎、阿里云、百度智能云、腾讯云先后把大模子推理算力价钱调低90%以上。

　　李开复：我感觉大部门都能够，可是不必然城市做往AGI、往Scaling Law走的预锻炼公司。可能有些会走文娱，有些走ToC，有些走ToB，有些走开源线，有些正在国内上市，成为国内做某某范畴最强的公司，有些可能放弃预锻炼，可是能接单。我感觉每一家城市阐扬本人的劣势。

　　我们当然仍是但愿开源社区继续，大师能相互进修前进。我也不认为能等闲开源，由于全世界的开源社区可能是最不被地缘影响的。开源的人就认为我们情愿相互搀扶，是坐正在巨人的肩膀上的者。若是美国实的出了这种法令，可能最多的是那批美国开源社区的人。

　　马克：其实我们会商的不是一个新线年前就正在会商谁能代替手机。那时候智能音箱是一个抢手的候选，后来的候选还有智妙手环，但这些通盘都没有代替手机。可是我完全同意交互体例必然会变得更天然。

　　现在，他们面对配合的处境——融资少、估值低。美国的头部公司OpenAI累计融资额曾经跨越115亿美元，估值1570亿美元，而国内六小虎的融资总额取估值，遍及正在数十亿美元级别。这正在大模子范畴，是一个脚够环节的问题，由于由OpenAI指明的AGI（通用人工智能）径，就是Scaling Law（规模定律），是堆GPU（图形处置器）、堆数据，“鼎力出奇不雅”。而这些都需要钱，良多的钱。斯坦福大学人本人工智能研究核心发布的《2024年人工智能指数演讲》估算，OpenAI的GPT-4模子，锻炼成本7800万美元；Google的Gemini Ultra模子，成本高达1。91亿美元。

　　再往下推算，为什么只做3个（专家模子），不做100个？这又是一个勤俭持家的问题。若是做很是多专家的MoE模式，锻炼会很是疾苦，由于浓密模子就是一个模子，而分良多（专家模子）的话，数据协调、内存办理、算法等，都需要成本。

　　李开复：对零一没有任何不同，由于我们现正在不消任何开源模子，是自研的系统，当然参考了良多别人颁发的论文或业界尺度。话说回来，若是两年前就不存正在任何开源，中国业界确实会遭到一些挑和，可是我感觉美国的良多会商都戴着“后视镜”，看到过去开源让中国跑得更快（所以要出口），但他们没有看到中国现正在对开源的依赖曾经大大降低。并且我们也不要认为开源是纯粹美国人发现、中国人进修，正在中国良多开源做得很好。开源是一个互惠的工作。美国若是把它当做单行道，认为只是便利了中国进修美国，这是错误的、短视的，一方面低估了中国今天曾经达到的程度，别的也不领会中国也正在积极开源。我们能够看到Hugging Face CEO常常说，现正在开源模子最多的是中国。

　　李开复：我感觉今天美国很有特色的、让我很的公司是微软。由于它一方面可以或许慧眼识豪杰，选中OpenAI，另一方面跟OpenAI告竣双赢，至多短期双赢的贸易和谈。并且它正在本人的产物里很是完整地融入了各类大模子手艺，整个Copilot，从Office，到Game，到Windows，结构很是完整。并且它也没有那么疯狂地去烧钱。

　　李开复：正正在试探，初步有几个客户。有些客户是垂曲范畴，好比能源，有出格奇特的需求，项目式投标不克不及处理的问题，我们和如许的公司合做，收费会酌情更高。它跟项目制的不同是，若是做一个使用，甲方只情愿付200万，但成本是300万，为了打败合作敌手，项目制公司会接，但我们不做。一些公司勉强做了，可能也不会花心思做得很好，交付之后客户不合错误劲，之后大师也没有再次合做。我们甘愿去更精挑细选，选那些承认我们、我们能赋能他们的（客户），我们用大模子手艺帮帮他们找到利润的第二增加曲线，而我们也从中获益，大师共赢。

　　李开复：我感觉短期内不会有太大影响，中国现正在根基是可以或许自给自脚。但也不克不及解除三年后美国的某个天才科学家开源了一个天才发现，帮帮了全世界。只是说按照今天的环境，我想很少中国大模子公司需要完全参考美国的开源模子，才能鞭策本人的前进。这个时代曾经过去了。

　　正在今天，这六家公司的间接合作并不多。我们就讲一个最简单的例子，我们（目前）根基不竞标。我感觉这个市场实正在是够大，能够选择的实正在是够多。好比说我们做海外ToC，别的还有至多一家也正在做海外ToC，但我们的产物完全没有交叉。这不是零和逛戏。

　　马克：对于前沿范畴的创业公司来讲，和立异是必需的。可是对于任何一家公司来讲，法则和流程也都是必需的。取立异，法则取流程这两者往往是对立的，你怎样均衡？

　　但我感觉AI能做的产物绝对不只是一个ChatBot。好比一个可以或许节流办公时间、提高效率（的产物），就有可能收费。再好比一个多模态的、AI First的，下一个时代的Microsoft Office或Adobe，就有可能收费。谈到音乐，既然大师曾经有付费习惯，有没有可能做一个AI音乐产物？这些都无机会。若是把本人锁定正在无论若何要做ChatBot，我就是要去花钱买用户，然后地认为能够收费，那这不是成熟的贸易化思维。

　　李开复：一个程度一般的模子，你降到免费也不创制任何价值，一个程度很好的模子，能够既获得市场份额，还能挣到钱。大厂有它的劣势，钱多、人多、资本多、GPU多、场景多、数据多。小公司也有劣势。第一个就是团队更凝结。正在大厂，做芯片的正在一个组，做根本架构的正在一个组，做AI模子锻炼的正在一个组，做推理的正在一个组，做使用的正在一组，5个组可能有5个VP（副总裁），5个VP有分歧的KPI，很难协调。第二个不同是，大厂有更雄伟的方针，好比卖云，好比推某一个拳头产物， AI是办事于别的更大的方针，那就不是间接做满脚用户需求的AI Firs产物，而创业公司能够更纯粹地走这个标的目的。第三个是大厂可能有The Innovators Dilemma（立异者困境），否则他可能就没有收入了。好比说Google，为什么Gemini做得不怎样样，为什么不去做AI搜刮？好比Perplexity的搜刮就比Google好用。其实就是Google不敢做AI搜刮。由于它一做AI搜刮，保守搜刮告白收入就会受影响。还有一点很是主要的，我的前老板Eric Schmidt（谷歌原CEO）正在斯坦福说的大实话。有人问他，OpenAI怎样打败Google？他说Google自从疫情之后，员工比力慵懒，正在家工做，不像OpenAI是个创业型公司，疯狂往前冲。当然之后他有报歉。但我感觉是大实话。正在创业公司，员工更有仆人翁，大厂的话就是一份工做。大厂和创业公司各有劣势，我不会说创业公司有绝对的劣势，可是我感觉这个劣势和劣势是半斤八两的。

　　马克：几十年的手艺海潮曾经深刻地改变了人类社会。但倒霉的是，跟着手艺的前进，人类的不服等也正在扩大。1989年，你博士结业的第二年，美国最富的1%的人拥有全美财富的23。5%。2001年，这个数字添加到32。2%，也就是说，1%的人拥有全社会1/3的财富，并且这个趋向还正在扩大。你感觉AI海潮是不是会进一步扩大人类社会的不服等和分化？

　　马克：零一的大模子Yi-Lightning比来正在国际盲测榜单LMSYS上跨越GPT-4o（蒲月版本）。有一种说法，盲测跟测验一样，高考状元进入职场也未必表示好。你们为什么热衷于盲测？它的意义是什么？

　　我们为什么可以或许300万美元锻炼出来？有几个要素：第一，我们出格注沉模基共建。也就是说，我们的AI根本设备和模子一路开辟，把成本当做第一要素。若是锻炼的某一种方式太花GPU了，我们就不走这个径。哪怕成果稍微差一点，只需能省良多的钱，我们会选择这么做。第二，我们还有一些奇特的手艺，包罗MoE（夹杂专家模子），正在分歧时候这里省点、那里省点。第三，我们出格注沉内存的办理，用内存代替计较，来达到更好的成果。还有GPU锻炼的时候，宕机是很大的问题。我们去预测它的宕机，正在宕之前把它换掉，或者宕之后做恢复。这里10%、那里10%加起来，就变成26倍的差距。可能良多美国财大气粗的公司会感觉我就是要烧AGI的，丧失1%我也不情愿，我宁可多花1亿美金。

　　马克：2023年，无论中国、美国，大师都正在谈AGI（通用人工智能）。到了2024年，美国还正在谈AGI，中国的话题沉心转到了落地、使用、产物、收入、客户。这种现象取谁正在预锻炼、谁正在放弃预锻炼相关系吗？

　　并且，这些例子只是把已有的产物代替了，还有史无前例的产物，好比多模态、具身智能机械人，它们可能更像特斯拉——电动车本来是不存正在的产物，俄然杀出来。这些市场都是超等庞大的，我相信10年当前最有价值的10家公司，全数跟生成式AI相关，有些可能是现正在的巨头，生成式AI赋能后变得更厉害，有些可能是开辟了某一个很厉害的使用，然后不竭地衍生，做成多产物的矩阵，有些可能是找到了一个生成式AI带来的史无前例的机遇，做了一个过去不存正在的产物。就像今天前10名良多公司，都是10年前还不太出名的公司，10年当前必定也是一样的情况。并且能够很确定地说，10年后最值钱的10个公司的总市值，会比今天的高很是多。

　　我感觉将来的硬件会有一个，现正在还没起头。今天的手机其实不太适合终极的大模子。终极的大模子该当不只是一个问答（东西），而是委托（东西）。跟它说我太太明生成日，它顿时就说帮你订蛋糕，这才是一个伶俐的委托式的用户体验。可是适才这句话，若是我要把手机打开，打开Siri，然后跟它讲，看它的谜底，我曾经华侈了40秒钟的时间了，若是就正在我跟你讲话的过程中，它随时听懂我，然后就把工作干了，可以或许正在合适的时候奉告我，就很高效。

　　李开复：大要两百。我但愿能招很是优良的人，放权给他们做办理。所以我的-1团队是相当资深的，春秋也比其他大模子公司年长一些。我很是信赖他们。我想我需要做的就是公司的全体计谋，还有做对外的讲话人、融资人。我要确保公司的文化成长标的目的，还要担任聘请，要给一个团队准确的方针。

　　李开复：我们走了几个赛道：线下连锁零售、餐饮等当地糊口场景，政务，智算核心，城市的新能源，逛戏。每一个赛道的需求纷歧样。能源客户但愿提高效率，逛戏客户但愿添加用户时长、削减逛戏制做时间，智算核心客户需要很强的AI根本架构，让它买来的GPU阐扬感化。当地糊口客户是用“大模子+数字人”的手艺获客并添加GMV（买卖总额）。过去的曲播是人讲的，又花时间又花钱，数字人能一天做20个小时的曲播，也不需要人写脚本，大模子从动生成，它是一个端到端的处理方案。只需接进去，第一次花几小时、第二次几分钟就能够每天曲播。第二个益处是，它发生的GMV、省了几多钱、赔了几多钱是能够计较的。今天的经济环境之下，能扩大GMV就是客户最大的，如许收费就有但愿。我们正在打制如许的产物，还比力初期，现正在也不是做一单就能赔一单，但能够看到曙光。

　　李开复：国内/海外、ToC/ToB，四个可能性，我们晓得不克不及都做，可是要做一些摸索，才能决定哪些不做或先不做。

　　2023年5月，立异工厂董事长李开复卷起袖子本人创业，成立大模子公司零一并担任CEO。李开复拍板选择更廉价、更具性价比的大模子研发线强 CEO碰头，把小我精神花正在开辟客户、谈订单上。他同时率领团队开辟使用，确立海外ToC（To Consumer，面向小我用户）、国内ToB（To Business，面向企业客户）的计谋，摸索收费的可能性。有人认为他能融资几十亿美金、取美国公司比赛AGI（通用人工智能）的机遇，因而插手，又正在发觉公司选择不烧钱之后分开。但李开复有充脚的来由相信，“勤俭持家”才是准确的道。

　　创业的前六七个月，我们疾走，由于我们掉队太多了，连GPT-3都不如。每一家大模子公司正在客岁可能都是这个形态，可是进入本年当前，我感觉款式就比力清晰了。也看出来想烧钱烧出AGI，我们是烧不外美国的，我们要走出一条分歧的。大要本年岁首年月的时候，我们就定下基调：超快锻炼、超低费用，模子尽量做到最好。

　　今天的大模子虽然手艺更好，可是合作也更激烈，我们也正在履历（雷同AI 1。0的）这个过程，所以我们会晓得这个阶段需要拿下一些客户，做一些亮点产物。但这只是刚起头，下半场看收入和利润够不敷、有没有产物能力、能不克不及全体盈利，这不成避免。

　　“刚起头是比谁的论文多、谁打角逐得了名次。后来就看谁拿下票据，谁能规模化收入，再看有没有票据能够盈利，然后看整个公司能不克不及盈利。最初这两步是实正在的魂灵。”。

　　李开复：这是最好的。我自动安插使命也行，可是我不需要把手机打开，再开APP去选什么前提来用。我每天正在讲话，我一讲，它就听到我，就做，这是委托。还有些例子我可能都不需要讲，它就晓得该当做。好比说我前三年都买花，本年它就说，你太太华诞，你要预备什么样的花。这个过程需要一个设备，可能是随身照顾，并且always listening， always on，它才能做到无缝跟尾。如许的设备该当由苹果来做。这就是终极的智能帮理，由于当前我95%的工作都是颠末它来做，所以当前也没什么手机了，由于我没有使用，只要少数的工具我仍是要打开软件。

　　马克：我很是同意你适才说的，现正在苹果的产物不是AI First产物，它是上一个时代的产物，交互不是那么便利。可是哪怕进入到AI First时代，AI First的产物都普及了，仍然需要一个交互介质。还有什么介质比手机更便利？

　　李开复：有协同效应。手艺都是协同的，别的良多ToC的产物，里面的手艺能够提ToB，由于无论什么用户都需要根本的功能，好比帮我读20篇文章，或者写一个演讲。

　　马克：前进的捷径就是进修先辈。你适才谈到若干家你认为很不错的美国公司，能够ToC和ToB各拎出一家来细致剖解一下吗？

　　我感觉苹果的机遇和风险都很大，今天它必需采用第三方的ChatBot，由于它本人虽然有投入，可是没做出来，这就代表当前每一个设备利用天然言语界面都要颠末第三方的引擎，这个引擎刚起头是问答，之后可能变成搜刮，再之后可能就是委托式的用户体验，然后起头帮你干活，成为智能体，最初整个苹果手机。这个风险是出格庞大的，由于苹果今天最值钱的就是用户，世界上那么多用户，眼睛跟手是正在苹果手机上，并且是不颠末别人，苹果就能够掌控。若是说整个手机的体验变成对话委托式，可能就会绕过苹果今天的焦点劣势，它整个生态系统会坍塌。所以我感觉苹果现正在出格需要振做起来，具有本人的AI手艺，整合到苹果手机里来。

　　一个新手艺的到临，凡是会是循序渐进地，从一些比力根本的需求更复杂的需求。好比先去浏览内容，再去创制内容，再去搜刮和组织内容，再去把内容多元化、丰硕化，再去做买卖。正在挪动互联网时代，刚起头是浏览东西，好比UC Web、豌豆荚，然后是搜刮，好比百度，然后是多元化社交和文娱，好比微信、快手、抖音，再往后是新电商和买卖，好比拼多多。

　　马克：生成式AI这波海潮中，降生了两个巨头，英伟达和 OpenAI。OpenAI可能更精确一点，由于英伟达之前曾经挺大了。有没有可能再呈现一个雷同OpenAI的巨头？

　　2023年，ChatGPT掀起AI 2。0海潮半年后，李开复开办零一。颠末轰轰烈烈的“百模大和”，大模子行业履历洗牌，中国六家头部创业公司，零一、智谱、MiniMax、月之暗面、百川智能、阶跃星辰，被并称为“六小虎”。

　　马克：智妙手机之所以了不得，就是集成了各类产物。你适才讲的耳饰、眼镜、项链，一小我是不成能戴那么多工具的。

　　李开复：我们会但愿不是如许的，我们但愿有可持续的收入。适才讲的几个行业里，至多有两个能够有持续收入，好比我license（许可）手艺给你，按月收费。按月收费，就要按月证明能帮客户赔本。我们要让客户看到，虽然每个月要付几十万，可是能够赔几百万。我们也会做一些项目制的，但我们但愿项目大一点、创制价值高一点，我们的利润就能多一点。对能力、基因的要求也都纷歧样。同时做这两种营业，会不会激发和冲突？

　　好比我们做大模子，目标是要做到世界一流，速度快、价钱低。若是只能做到结果很好，可是很贵、很慢，我们不做。所以我们、放权是有的，前提是按照公司的计谋标的目的走。

　　李开复：我感觉两边都各有事理。但必然要二选一的话，我会支撑伊利亚。Sam Altman是一个计谋家、盘算家，贸易的天才，所以他想尽快打制出AGI，然后就能成为垄断者，成为霸从。这个胡想我感觉每个企业家城市有，我也完全能够理解。Ilya和他四周这些人，包罗比来从OpenAI去职这批人，更有抱负从义，感觉AGI这么厉害，我们要担任地去做它，要确保它是平安的。本来其实OpenAI的架构是有一点制衡感化的。董事会正在乎平安，Altman下面的几小我也比力正在乎平安，Altman想鞭策，可是有上下两层（制衡）。但现正在的一层切掉了，下面的一层去职了。我们做为AI从业者，也想看到AGI快点来，但绝对不安心让Altman这小我来节制AGI。

　　李开复：Scaling Law必定成立，并且曾经呈现新的演化。我们预锻炼模子花了300万美元，若是给我3000万美元，必定能够锻炼出一个更好的。我们一年要锻炼多次，并且预锻炼只是整个成本的一部门，还有后锻炼、推理、研发摸索。全数加起来，模子成本是300万美元的几倍。并且我们还要做开源模子、多模态模子。这么一加起来，整个破费仍是很可不雅的。

　　马克：根本大模子国内公司要赶上美国同业是比力难的。可是也有蛮多人说不消担忧，由于国内有丰硕的使用场景，特别是ToB，虽然根本模子不如美国，但我们完全能够开辟行业模子、办事行业客户，如许我们也能活得好。你同意这个见地吗？

　　可是跑正在前面有跑正在前面的打法，掉队一点有掉队一点的打法，就像骑车角逐，你很厉害，跑正在前面，帮后面的人挡风了，后面的人可能跑出更好的成就，但未必能跑过你。我们不只预锻炼，并且正在LMSYS评测上公司排名跟马斯克开办的xAI一路全球排第三，毫不能放弃，但我们也不会认为再过一年就会只掉队OpenAI两个月以至跨越它，终究人家每做一次锻炼，花的钱是我们的几十倍。我们但愿能用更少的钱，锻炼出一个更快、更可用的模子。当然若是AGI发生了，我们只掉队OpenAI六个月，他先做成，我们六个月当前可能也能做成。

　　李开复：他们是晓得的，Google办理层是很担心的。可是既有益益的惯性太大，改变起来不止需要怯士断腕的怯气，是怯士要把四肢都切了，如许才可能有的机遇。可是四肢都切了，怎样呢？

　　正在AI 1。0时代（2012年-2022年），李开复投资了10多家独角兽。他看到其时的场合排场，上半场大师比论文、角逐事排名，下半场比拿票据、比规模化收入、比盈利。他认为AI 2。0不克不及走到雷同的道上，最终的盈利环节，才是实正在的“魂灵”，并且不成避免。

　　马克：所以虽然Kimi、文小言、豆包，下载量曾经数以万万计了，但一旦收费，你感觉他们都是不成持续的？

　　李开复近日接管《财经》施行从编马克专访。“勤俭持家”的手艺径之外，他还谈论了贸易化策略、办理创业公司的、中美AI的分歧图景、AI First产物的最终形态、以及AI对人类命运的影响。

　　李开复：我们绝对相信产物和用户比测试主要。可是做手艺，需要晓得本人的正在哪里，晓得和过去的本人比怎样样。当前每个月，我们可能城市加入测试，目标不是刷榜单，而是看看有没有前进。我出格承认的一句话是，不权衡就不克不及前进，所以我们要不竭权衡本人。内部测试可能会失准。加入竞赛仍是有价值的。若是你说高考考出来的成果并不是绝瞄准确的目标，那正在家关门本人做模仿题更不是。至多高考能帮帮我们确定，模仿题做出来的成就是实的仍是假的。

　　李开复：AGI就必需预锻炼，可是预锻炼未必能第一个达到AGI。我认为若是将来三年，有公司达到AGI，它高概率是一个美国公司，次要来由是中国公司的估值、融资不如美国公司。OpenAI一次融60亿美元，中国融资最多、最快的也只要它的六分之一，并且融一次，下一次也不见得那么容易。若是AGI是靠Scaling Law烧出来的，那美国公司融得多，就会跑正在前面。

　　李开复：自驱力，就是积极自动、担任，不会推卸义务。进公司当前也要调查一段时间，我们也不是每一个招来的员工都有很强的自驱力，需要不竭调整。

　　马克：你是1988年进入职场的，这三四十年间履历了好几波手艺海潮，PC、互联网和挪动互联网、云计较，现在是AI 2。0。一家公司只需抓住一次海潮，就会成为巨头，但往往抓住上一波的巨头会错过下一波。你有没有见过没有错过任何一次海潮的公司？

　　李开复：比来一个出格火的产物NotebookLM， Google出来的人做的，一个小团队做出来的，它很伶俐地让你能把一本书或若干篇文章丢进去，把可能有点单调的工具做成Talk Show，从动生成音频，两小我对讲，听不出是机械人，话家常、讲笑话都绘声绘色。正在美国，良多人喜好一边听音频一边开车上班，所以可能每天都有1小时给NotebookLM。我感觉这是一个很是成功的产物，也给我们指导了一些。我们现正在过度地认为要做一个ChatGPT，做ChatBot就是大模子的必然之，其实做一个很是和蔼可掬、风趣诙谐的产物，让大师可以或许很轻松地消费庄重内容，对我们的价值同样很大。大模子是一个很厉害的思虑机械，我们若是只把它看做ChatBot，其实是低估了它。

　　李开复：起首AI海潮会给每一小我机遇，就像Sam Altman说过，他认为会有第一家一小我做出来的10亿美元的公司。间接回覆你的问题，差距必定会继续添加，除非出头具名，向富人收税，分给其他人。若是没有这类办法，一方面， AI的赢家赔的钱会比挪动互联网多，另一方面，良多人会由于AI得到工做，由于AI能够把部门工做代替。会有越来越多的反复性工做，特别白领，面对赋闲。所以说最有钱的人变得更有钱，由于获得了AI的盈利；而最没有钱的人，本人的工做还可能被AI代替。这会带来更多的不均衡。

　　李开复：若是实的能找到用户的痛点或需求，是能够收费的。现正在大师都了领取体例，不是付费坚苦，而是一种习惯。好比大师都习惯搜刮是不要钱的，就很难做一个付费的搜刮产物；大师必然程度上也起头习惯聊器人不克不及收费，这是一个很大的坎。

　　我们投的一些比力好的AI 1。0公司，本来成立六七年之后就能够盈利了，但他们没有做到，由于碰着疫情、经济形势、上市等问题，但它们供给了一个参考，AI 2。0的创业公司有如许的但愿，六七年时间从一个草创（公司）做到break even。要勤奋地去做，由于盈利问题是逃不掉的。良多创业者感觉我上市就OK了，股票就能够卖了，但上市仍是要把握机会，要正在一个成长很是好的时候，否则跟着成长放缓，股市会要求盈利，（到时候）就能算上市，（股价）跌个百分之七十八十九十，其实也就打回到A轮B轮（融资时的估值）了，上市也白上了。我们要勤奋避免这个问题。

　　什么是Mobile First呢？一个使用，若是正在PC（小我电脑）上、手机上利用起来是一样的，那就不是Mobile First；若是它基于你的地舆做了PC不克不及做的工作，那它就是Mobile First。好比美团、滴滴就是Mobile First，四大门户网坐就不是。

　　李开复：我们会但愿留住每一小我才，但也不成否定，本来选择跟着我的人里面，感觉开复能够融到几十亿美金跟OpenAI兵戈。后来发觉现实很，跟硅谷巨头比拟，我们“六小虎”面对的问题是一样的，融资辛苦，估值偏低。我们不克不及走OpenAI的子。这些其时如许想的人，可能就会去美国，干脆插手OpenAI，去实现他的胡想。

　　还有人类的奇特征，AI能做的工作越来越多，该当让我们有一个很深刻的魂灵：AI这么多工作做得比我们好，还有什么我们能做、AI不克不及做的？出格有创制性的，出格复杂的，或者是出格需要温度的、需要亲和力的，或者人取人之间的关系，或者是认识，这些是我们最宝贵的工作。前往搜狐，查看更多？。

　　AI First的蓝图也是一样，从浏览到创制内容，到搜刮组织内容，再到多模态社交和文娱，再到当地糊口和电商。越往后走，用户越来越多，利用越来越复杂，就需要越来越强的模子。我们是用如许的方打制新的使用。

　　马克：本年的诺有一个插曲，杰弗里·辛顿说，我很骄傲我的一个学生解雇了Sam Altman。正在OpenAI的争斗中，科学界仿佛都正在支撑Ilya，但商界人士大多支撑Altman。你会支撑谁？

　　李开复：若是说是我委托使命，它就把活给干了，它能够是耳饰、项链、手表、戒指，可能90%、95%我想做的使命，我说一句话，它就帮我办到。有些工具我需要看，好比说我要看今天股市什么样，当然仍是需要手机。就像手机出来的时候，我们没把PC丢掉。所以当前可能也是当我委托使命的时候，什么设备都不要，我讲话，它就进修到了；但当我不是正在做使命委托，而是要看一个工具、处置一个工具的时候，我才用手机、电脑。

　　李开复：我们的ToB思是可以或许展示我们的特色，可能是模子更强、成本更低，或者是我们对某一个范畴有很深的认知，或者是客户信赖我们的品牌。由于良多客户是我跟我们团队打出来的，我小我也认识蛮多财富100强的CEO。我们会思虑正在有些行业，是不是可以或许做端到端的、可以或许带来贸易价值的（处理方案）。我们也还正在摸索阶段，但确实拿了几个蛮大的票据。

　　李开复：我感觉Google相当，拿了这么好的牌，打得这么差。但焦点是，它没有法子放弃焦点收入（搜刮告白收入）。柯达就是为了它的，不情愿去推数码相机，最初它被本人发现的数码相机革了本人的命。

　　李开复：微软该当是最接近的，并且很成心思的是，我们可能都想着软件公司，其实硬件公司也是一样的。PC时代是英特尔的时代，挪动时代是高通的时代，现正在 AI 2。0时代是英伟达的时代，所以我感觉不成避免的，每一次科技海潮城市由于新的手艺认知，而带来新的领军公司。一些旧的公司不情愿放弃过去构成的贸易模式和洽处，被替代是高概率事务，可是也有一些能下来。

　　李开复：为什么要做预锻炼，或者为什么选择放弃？谜底其实很是简单。若是一个大模子公司本人的预锻炼做不外开源模子，那就该当放弃，间接用开源模子。或者若是你略胜开源模子，但锻炼花了良多钱，投资报答不值得，也该当放弃。我们是跨越了所有的开源模子，包罗比我们参数量大20倍的L-3。1-405B，所以我们没有任何来由放弃预锻炼。

　　李开复1961年出生于中国，11岁时移居美国读中学，后入读哥伦比亚大学计较机科学系。1988年，他自卡内基梅隆大学的计较机系以最高荣誉结业，获得博士学位，后正在苹果、微软、谷歌等科技公司担任高管。2009年，他正在中国开办投资公司立异工厂，关心硬科技投资取前沿手艺趋向。做为中国最早的AI传教者，他被称做“中国的AI教父”。

　　李开复：一方面我同意，国内有很是丰硕的场景，很是多的行业数据，并且确实底座不见得有差那么多，六小虎里做得最好的三四家的底模，都脚够满脚各行业的需求。可是我感觉行业模子的落地，必需处理别的一个问题：客户若何可以或许接管更先辈的贸易模式，互创价值，构成良性轮回。

　　李开复：对，当你太有钱的时候，你就会犹疑要不要花良多时间去抠细节。从别的一个角度看，我干嘛要请这么多工程师？我归正财大气粗，一会儿烧一亿美金，成果会早出三个月。也许对他来说早三个月出成果更主要，多烧钱更不主要。这个心态最极端的是Meta。L的锻炼该当也花了几亿美元，并且我的理解是GPU花了几亿美元，数据还花了几亿美元，最的用钱来买时间，这也是一个计谋。但我感觉一方面中国公司资本无限，一方面中国的工程师很是勤恳勤奋（都是缘由）。

　　李开复：由于奥本海默面对一个deadline（截止时间）。如许一个腾跃式的、不知周期的设法，是达不到方针的，所以只能放弃。

　　马克：Yi-Lightning模子，零一锻炼一个多月，一共只花了300多万美元，而GPT-4要花7800万美元。怎样把锻炼成本降到这么低？他们这么烧钱是由于太有钱了吗？

　　李开复：国内还没有发生ChatGPT moment。虽然国内良多大模子聊器人产物曾经跟第一个版本的ChatGPT一样好，以至更好了，但由于不是一个单一化的产物，没有起到教育市场的感化。但ChatGPT正在美国推出的时候，每一小我都去用（这统一款产物），它就天然地接收一批用户，然后塑制用户认知，再收费，大师也感觉这是能够收费的。中国的大模子从业者就没有这个。现正在市场上四五家聊器人，有两三家都做得不错，都不收费，用户也就不情愿付费，以至有些人初度用，不晓得这是什么，把它当搜刮引擎，对结果不合错误劲，所以留存也欠好。这些问题都需要时间来处理。

　　马克：OpenAI曾经封闭了中国的API办事，美国也正在会商开源模子出口。国内良多模子是基于美国的开源模子，若是他们不再答应利用，那意味着什么？

　　李开复：我感觉是按部就班，本年先拿到一些票据、有一些收入，来岁但愿这些收入不是一次性，有一部门能够按年收到，并且我们但愿能够看到利润提拔，再后面但愿有些产物线是盈利的。

　　李开复：为什么要去想能输几多钱？去想输几多钱，就曾经输正在起点了。止损线那是买股的，我做晚期投资，不投二级市场，可能也是由于我没有这种基因跟思维体例，起步阶段我不考虑止损。创业不克不及第一天就想着若何止损了，不克不及这么想，创业必然是All in。

　　大厂的劣势是它能够用已有的海量用户推新的产物，草创公司很是吃亏。评估之后，我们就感觉国内（ToC营业）[WY1] 还要再等一会儿。要不就找一个用户需求很强、自带流量、能够病毒式的使用，要不就找一个像Prosumer（出产型消费者）的产物，能够收费，但不是针对所有人，而是针对少数职场工做者的需求；要不就是用户认知脚够强了，再去和其他产物合作。

　　马克 ：活动员（创业者）转做锻练员（投资人）很常见，反过来就不多见，你建立零一就是锻练员转做活动员，你还见过其他如许的人吗？

　　李开复：怎样去平衡我的留意力，并让大模子手艺可以或许关心两边，这是有必然挑和的。现正在我的时间会更多放正在帮ToB营业找客户、看票据，团队也理解，由于有些票据是我认识CEO（所以谈下来），并且ToC是他们本人运营，不见得需要我参取。

　　李开复：比来眼镜也蛮火的，假设跟眼镜说今天买什么工具，或者用餐、订票，所有我会跟我的帮理讲的话，眼镜都很熟，这个眼镜就能成为帮理。我要看一个视频的时候才用手机。这两种需求比例是80：20仍是20：80，我们能够会商，可是我感觉终极形态该当是良多你要做的使命，这个眼镜会处置。

　　李开复：不克不及画等号，可是相关的。若是产物固定不动，把下面的模子换成另一个，新的模子比旧的多30分，用户是能够体验出来的。但若是我们只要这个分数，完全不管用户体验，那也不可。其实两者各有价值，一个是评估模子本身的能力，一个是评估产物的能力。模子的能力能够给产物加分，还有良多此外要素也能够给产物加分。这两者缺一不成。

　　马克：微软是一家庞大的公司，它的ToC、ToB团队很可能就是工做，没有交互性。但零一是一家创业公司。现正在正在零一ToC、ToB团队有协同效应吗？

　　马克：有报道说，零一比来拿了一大笔融资（2024年8月，零一获得数亿美元的A+轮融资），是不是来岁、后年以至大后年都不消考虑break even的问题？

　　马克：美国的根本模子正在不竭前进，参数量从千亿到万亿，国内跟进很费劲。这会不会影响到国内下逛的使用开辟？

　　“Necessity is the mother of innovation（是立异之母）。良多立异，是由于有一些，不得不做的环境下，才开创出来。！

　　马克：678乘以875等于几多？若是你算不出来的话，拿个计较器就可以或许敏捷处理。这跟不会解二元二次方程，让ChatGPT帮你处理，有什么分歧吗？

　　简单地说，就是中国的企业级软件的贸易模式不如美国，企业没有脚够的付费志愿，创业者无法获取脚够收入来持续前进。这个问题若是不化解，大模子和其它企业级软件城市晤对很大挑和。

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