劃重點(diǎn)
01開復(fù)表示，零一萬(wàn)物在AI-first時(shí)代將專注于2B市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)先掙錢，國(guó)外也先掙錢。
02他認(rèn)為，技術(shù)本身重要，但更重要的是創(chuàng)造價(jià)值，對(duì)用戶有用。
03為此，零一萬(wàn)物將致力于降低推理成本，推動(dòng)AI應(yīng)用生態(tài)的發(fā)展。
04同時(shí)，開復(fù)強(qiáng)調(diào)，在AI-first新時(shí)代，中國(guó)團(tuán)隊(duì)擁有龐大的市場(chǎng)、豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和強(qiáng)大的執(zhí)行力。
以上內(nèi)容由大模型生成，僅供參考
李開復(fù)
“如果AGI必然發(fā)生，假設(shè)是7年以后，到了那天OpenAI‘一統(tǒng)天下’的時(shí)候，它想要來碾壓我們，我們至少還有抵抗的余地�！�
主筆作者 | 張小
編輯| 楊布丁
出品 | 科技新聞《潛望》
李開復(fù)似乎感到憂心。
我們的對(duì)話中，他有許多表達(dá)諸如此類：
“第一個(gè)做出AGI碾壓對(duì)手的，它必然是一個(gè)商業(yè)霸權(quán)壟斷者。而且，它會(huì)有成為一個(gè)終極壟斷者的野心�！�
“OpenAI是特別強(qiáng)大、壟斷型的公司，Sam Altman可能會(huì)是有史以來最大的壟斷者�！�
“他今天還沒成為壟斷者，但他的謀略，他的野心，他把一二三步棋都想清楚，這些我很佩服他。但從一個(gè)從業(yè)者的角度，也很擔(dān)憂他�！�
“人人可用是什么意思？就是你在美國(guó)做了OpenAI不給中國(guó)人用，那就不是人人可用啊�！�
這些言論全部指向一個(gè)宏大又現(xiàn)實(shí)的命題：如果美國(guó)形成AGI霸權(quán)，我們應(yīng)該如何抵抗？
李開復(fù)1961年出生于中國(guó)臺(tái)灣，11歲隨兄嫂赴美，先后畢業(yè)于哥倫比亞大學(xué)和卡耐基梅隆大學(xué)。博士畢業(yè)留校做了兩年助理教授后，他隨即進(jìn)入產(chǎn)業(yè)界，先后在美國(guó)任職于蘋果、SGI、微軟和Google，最高出任微軟全球副總裁、Google全球副總裁和中國(guó)總裁。
在中國(guó)，他于2009年創(chuàng)立科技投資機(jī)構(gòu)創(chuàng)新工場(chǎng)，并于2023年創(chuàng)辦大模型公司零一萬(wàn)物，后者是中國(guó)大模型初創(chuàng)“六小虎”之一。
此前，在我們與楊植麟、朱嘯虎、王小川、湯道生、何小鵬的多篇系列對(duì)話中，更多集中在技術(shù)趨勢(shì)、企業(yè)生存與個(gè)體抉擇。
由于李開復(fù)有40年人工智能從業(yè)經(jīng)歷，在全球科技界活躍，和中美各界聯(lián)絡(luò)廣泛；這次，我們把話題推向了更為宏觀的議題：AGI霸權(quán)與壟斷、海外科技巨頭的卡位與現(xiàn)狀、超級(jí)應(yīng)用的隱形崛起。此外，他也聊了零一萬(wàn)物的爭(zhēng)議和戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向（2C先走海外、國(guó)內(nèi)聚焦2B）。
“如果說AGI必然發(fā)生，我們假設(shè)它是7年以后發(fā)生。到了那天OpenAI‘一統(tǒng)天下’的時(shí)候……他想要來碾壓我們，我們至少還有抵抗的余地�！崩铋_復(fù)說。
他提供了一個(gè)中國(guó)可以走的第二條道路的可能視角。
以下是對(duì)話全文。（為方便閱讀，作者做了一些文本優(yōu)化）
終極的霸權(quán)壟斷者
“極具野心的人都?jí)粝胱约河羞@么大一個(gè)霸權(quán)”
《潛望》：你在接受外媒采訪的時(shí)候說，中國(guó)大模型公司和硅谷巨頭最大的優(yōu)勢(shì)差異是，制造廉價(jià)的模型和推理引擎，為什么中國(guó)團(tuán)隊(duì)更擅長(zhǎng)做這件事？
李開復(fù)：我可以告訴你，我們跟Google、OpenAI都搶過人當(dāng)屆博士我們輸?shù)谋融A的多。
這些博士在學(xué)校，就幾張卡，做博士論文。Google、OpenAI說，你加入我們，我給你5000張卡，我給你1萬(wàn)張卡，你可以用3個(gè)月、6個(gè)月來做你夢(mèng)想的事。
他們讀博最苦的就是學(xué)校沒有GPU資源，出來誰(shuí)給他GPU資源比什么都重要。還有數(shù)據(jù)，還有場(chǎng)景。所以，他們?nèi)ツ抢锢硭?dāng)然。
我們這邊說，你來我們這，我們公司GPU蠻多的，有幾千張。有5000張嗎？有1萬(wàn)張嗎？沒有。那我為什么要去你這里？我去那邊一個(gè)人就有5000張了。
他們的做法是用資源吸引很聰明的博士加入，給他們資源做非常暢想的事。每幾個(gè)月，說：哎，誰(shuí)做出了點(diǎn)東西？我們能不能把它縮小，放到產(chǎn)品里去？
這是一種打法。如果你要打AGI，這個(gè)打法非常合理。你把最聰明的人拉進(jìn)來，給他很多資源。反正你錢多，也不怕燒GPU，做出來一定是一大堆有意思的東西。但是，你讓它縮小，就很難。
就像，你找人設(shè)計(jì)一個(gè)最豪華、美麗、壯觀的廚房。你說，我家就幾平，你把它塞進(jìn)來�；蛘吣阍O(shè)計(jì)一個(gè)最快、最大的引擎發(fā)動(dòng)機(jī)，我就一個(gè)小小的電動(dòng)車，你把它塞進(jìn)來塞不進(jìn)來嘛。所以，從設(shè)計(jì)就要想到。
我們從頭就想到，我們的目的，不是燒世界最貴的AGI，而是做世界第一梯隊(duì)的模型，但必須有廉價(jià)的推理。
這樣的模型，我們的應(yīng)用和別人的應(yīng)用才能用上。把這個(gè)當(dāng)目標(biāo)，招聘時(shí)如實(shí)跟這些博士說。有人說，人家給我5000張卡，你不能保證，我為什么要加入你？但也有人說，我想做“接地氣”的科研和有效的創(chuàng)新，你更適合我。雖然我們大部分時(shí)候沒搶過OpenAI、Google，但加入的是跟我們思維、DNA一致的，能同心協(xié)力把這件事做出來。
我之前有一本書明確地說：黑科技發(fā)明的時(shí)刻，美國(guó)通常領(lǐng)先中國(guó)，且領(lǐng)先蠻多；落地執(zhí)行的時(shí)刻，中國(guó)可以趕超，甚至超過美國(guó)。用的例子是，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，美國(guó)發(fā)明的，但中國(guó)的App強(qiáng)過美國(guó)；AI深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，美國(guó)發(fā)明的，但中國(guó)的應(yīng)用、落地和產(chǎn)生的獨(dú)角獸不輸美國(guó)。
今天也一樣。誰(shuí)發(fā)明的GPT-4o？美國(guó)。誰(shuí)發(fā)明的o1？美國(guó)。但它發(fā)明一個(gè)我們就能趕超一個(gè)。中國(guó)一方面有很多優(yōu)化的方法論；另一方面，我們落地速度不僅很快且往往做得更廉價(jià)。
我們每個(gè)人都想追求AGI�？梢非蟮谝粋�(gè)做到AGI且完全碾壓別人，這個(gè)夢(mèng)想我們沒有，也不能有。
《潛望》：如果能第一個(gè)做到碾壓別人的AGI，能帶來什么？這是一個(gè)科研夢(mèng)想，還是一個(gè)商業(yè)夢(mèng)想？
李開復(fù)：都是。如果你訓(xùn)練出超級(jí)大腦，它除了有今天的思考能力、推理能力；未來還有創(chuàng)新能力，能獨(dú)立思考，甚至有自我意識(shí)；下一步了解多模態(tài)和世界模型；接下去做成具身智能走向世界科幻成真嘛。
AGI還不需要那么多。就把它定位純軟件好了。假設(shè)它的思考、推理能力，創(chuàng)造發(fā)明、獨(dú)立思考能力，以及自我學(xué)習(xí)能力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人強(qiáng)，AGI可以幫你發(fā)明很多新事物。
發(fā)明之一是，幫我設(shè)計(jì)一個(gè)商業(yè)模式，把其他大模型公司打倒；幫我設(shè)計(jì)一個(gè)公關(guān)策略，讓大家信任我是最可信的公司；如果是壞人，幫我設(shè)計(jì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)攻擊方法讓競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手癱瘓……你要做壞人會(huì)有很多其他壞事。
第一個(gè)做出AGI碾壓對(duì)手的，它當(dāng)然實(shí)現(xiàn)了技術(shù)理想，但它必然也是一個(gè)商業(yè)霸權(quán)壟斷者。
而且，它會(huì)有成為一個(gè)終極壟斷者的野心。
《潛望》：也就是說，AGI能帶來什么超級(jí)應(yīng)用我們現(xiàn)在不知道，但它一定能帶來壟斷者。
李開復(fù)：假如只有一家做出來，那它就必然是壟斷者。它可以用這個(gè)工具確保它壟斷。
過去，微軟很難說Windows一統(tǒng)天下了：讓W(xué)indows把全部的Mac弄沒有，讓W(xué)indows壟斷手機(jī)系統(tǒng)現(xiàn)在看來是不可思議的。AGI是一個(gè)大腦啊，做成了，它能誕生超級(jí)應(yīng)用，甚至能幫你發(fā)明。
AGI圈還有一個(gè)想法是，到了GPT-6，是不是會(huì)有剛才說的一些能力？當(dāng)你的AGI獨(dú)立思考、發(fā)明事物，是不是你就可以告訴它：幫我維護(hù)壟斷，得到更大商業(yè)利益，讓我得到一些東西、讓競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手失去一些東西？
這是一個(gè)很大的誘惑。
我想，有史以來所有極富野心的人都?jí)粝胱约河羞@么大一個(gè)霸權(quán)，但這對(duì)全世界并不見得是好事。
我們能走的第二條路
“它想來碾壓我們，我們至少還有抵抗的余地”
《潛望》：如果我們不追求AGI，走的是另外一條路，這條路怎么推演？
李開復(fù)：第一個(gè)碾壓式的AGI壟斷者，夢(mèng)想是做出強(qiáng)大的大腦，錢全部到我這，其他人都賺不到錢。這種壟斷邊界要比過去微軟、Google的壟斷大得多。
還有別的選擇嗎？
我們的一個(gè)選項(xiàng)是，怎樣讓生態(tài)成為護(hù)城河？
壟斷者未必急于把推理成本降下來。它未必想很多應(yīng)用冒出來。但不考慮壟斷，我們作為用戶，希望有更多應(yīng)用，對(duì)吧？
短期看，未來1-2年，推理成本會(huì)下降，每年降10倍經(jīng)過各種努力，也許能降20倍到50倍。這樣會(huì)點(diǎn)燃很多應(yīng)用突然可以做搜索了，可以做社交了，可以做娛樂了，可以做電商了……應(yīng)用會(huì)像雨后春筍冒出來。
一個(gè)生態(tài)里，純美國(guó)AGI壟斷者推動(dòng)會(huì)導(dǎo)致什么？如果目標(biāo)是AGI壟斷，你做的就是拿最多錢買最多GPU不斷地?zé)�，直到燒出來為止，燒出來就贏了這是它的游戲。帶來什么副作用？英偉達(dá)賺超級(jí)多錢，因?yàn)殄X都被丟進(jìn)這里了嘛。
而一個(gè)良性生態(tài)，應(yīng)該是芯片賺最少的錢，平臺(tái)賺蠻多的錢，應(yīng)用賺最多的錢；平臺(tái)本身比任何一個(gè)應(yīng)用都賺錢；但所有應(yīng)用加起來比平臺(tái)賺更多的錢。
PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是這樣，云也是這樣。AI是不是？絕對(duì)不是。
今天AI生態(tài)是芯片GPU占750億美金＞云廠商100億＞應(yīng)用商ChatGPT這類只有50億是一個(gè)倒三角。如果持續(xù)是倒三角，AI-first的應(yīng)用不會(huì)雨后春筍冒出來。用戶不會(huì)得到福利，大家做應(yīng)用不會(huì)那么快PMF（Product Market Fit，產(chǎn)品市場(chǎng)契合度）、賺到錢、融到資，不能達(dá)到良性生態(tài)系統(tǒng)的正向循環(huán)。
正常健康的生態(tài)應(yīng)用是：應(yīng)用創(chuàng)造的價(jià)值＞云廠商＞芯片GPU，只有用戶得到好處才會(huì)付錢，付了錢App才會(huì)進(jìn)步，App進(jìn)步對(duì)平臺(tái)才有要求，對(duì)平臺(tái)有要求才會(huì)對(duì)芯片有要求，芯片進(jìn)步大家再一起進(jìn)步，就轉(zhuǎn)起來了。
AI應(yīng)用為什么不發(fā)生？是推理成本太貴了。
我們把頂級(jí)模型推理成本降下來，這樣才會(huì)達(dá)到產(chǎn)生一大堆PMF的應(yīng)用爆發(fā)拐點(diǎn)。應(yīng)用爆發(fā)以后，它們靠品牌、用戶數(shù)據(jù)，快速建立護(hù)城河。今天為什么很難打倒微信、抖音、Facebook？因?yàn)樗鼈冊(cè)诤苋醯臅r(shí)候，發(fā)展了應(yīng)用、用戶群和護(hù)城河。
如果說AGI必然發(fā)生，我們假設(shè)它是7年以后發(fā)生。到了那天OpenAI“一統(tǒng)天下”的時(shí)候，我們已經(jīng)有了一個(gè)很強(qiáng)的社交應(yīng)用、很強(qiáng)的搜索、很強(qiáng)的Agent、很強(qiáng)的硬件。他想要來碾壓我們，我們至少還有抵抗的余地。
《潛望》：為什么說AGI是7年以后發(fā)生？
李開復(fù)：前一陣有一篇文章《Situational Awareness: the Decade Ahead》（《態(tài)勢(shì)感知：未來十年》，OpenAI前員工撰寫），大膽說AGI三年會(huì)發(fā)生，有些假設(shè)值得商榷。
我覺得Epoch AI（一家非營(yíng)利研究組織）說得更靠譜，他們?cè)诮衲?月一篇文章《Can AI Scaling Continue Through 2030?》（《人工智能的規(guī)模定律能否持續(xù)到2030年？》）中，分析了四件事：
●數(shù)據(jù)還能多快增加？
●世界生產(chǎn)GPU的能力，還有HBM（高帶寬存儲(chǔ)器），就是內(nèi)存的能力，能多快增加？
●計(jì)算的耗損能多快增加？你作為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的forward backward訓(xùn)練（前向傳播和反向傳播訓(xùn)練），使它不是GPU問題，而是傳輸問題。如果是一張變成兩張傳輸還好，如果是100萬(wàn)張變成200萬(wàn)張，傳輸就會(huì)成為瓶頸。
●還有一個(gè)，世界上有多少電？
最后它計(jì)算的結(jié)果大概是2030年。
他的說法是說從GPT-2到4，從2019年到2023年，4年時(shí)間提升的level，和從GPT-4到AGI大概是一樣的level。也就是從幼兒園到高中生，從高中生到天才，是類似提升。如果第一個(gè)提升（幼兒園到高中生）花了4年；第二個(gè)提升（高中生到天才）需要7年，就表示有diminishing return（邊際效益遞減）。
我們可以期待Scaling Law（規(guī)模定律）繼續(xù)往下走，但它不會(huì)像以前那么快，而且非常、非常貴。
做到AGI要花多少錢？它說了一個(gè)超級(jí)天文數(shù)字。不見得一個(gè)公司做得起。
《潛望》：所以，我們的第二條路，是用生態(tài)去抵抗，是嗎？
李開復(fù)：對(duì)。每個(gè)應(yīng)用公司都可能自己也做AGI，AGI只要有了競(jìng)爭(zhēng)，就表示壟斷會(huì)比較難。
《潛望》：應(yīng)用公司需要先自己形成生態(tài)，有商業(yè)化利潤(rùn)再去追求AGI，而不能從今天就去追逐AGI？
李開復(fù)：不管生態(tài)和商業(yè)化，只追求AGI，可能在追求夢(mèng)想途中，你就沒有彈藥跑下去了，談何實(shí)現(xiàn)？
《潛望》：但我有一個(gè)疑問，如果我們現(xiàn)在第一目標(biāo)不是追求AGI，沒有像在AGI主航道里那樣讓模型能力快速提升，應(yīng)用會(huì)大爆發(fā)嗎？
李開復(fù)：OpenAI在5個(gè)月前推出GPT-4o模型，現(xiàn)在10美元一個(gè)million tokens，今天我們的Yi-Lightning模型反超了GPT-4o（五月版本）。我們?cè)?個(gè)月之間，API定價(jià)幾乎降了數(shù)十倍，還有盈利空間。同時(shí)，這樣的價(jià)格普惠點(diǎn)有可能推動(dòng)更多應(yīng)用。
《潛望》：以上，你提供了一個(gè)技術(shù)價(jià)值觀：如果美國(guó)有可能實(shí)現(xiàn)AGI霸權(quán)，中國(guó)應(yīng)該如何形成合力對(duì)抗他們。
除了推理成本的降低，還有什么我們需要做？
李開復(fù)：我們?nèi)袊?guó)把只落后美國(guó)5個(gè)月的模型先用起來，讓應(yīng)用比美國(guó)跑到更前面，后發(fā)制人。
我樂觀認(rèn)為，中國(guó)App最后一定做得比美國(guó)好，雖然今天還沒有，但未來會(huì)發(fā)生。因?yàn)閺囊苿?dòng)互聯(lián)網(wǎng)到AI 1.0已經(jīng)發(fā)生過兩次。
中國(guó)現(xiàn)在特別強(qiáng)大的，就是那批會(huì)做PMF的人。我們后發(fā)先至的力量就是這批會(huì)做PMF的人。
他們有PM（產(chǎn)品經(jīng)理）、工程師。他們要跟模型專家在一起，最后能做出點(diǎn)燃火焰的超級(jí)應(yīng)用。
OpenAI還藏了很多牌
“我們千萬(wàn)不要低估它”
《潛望》：業(yè)界同仁說你對(duì)海外十分熟悉，曾經(jīng)在Google、微軟、蘋果這些大公司擔(dān)任過高級(jí)管理人員，和各個(gè)大公司有密切的交流。
他們想讓我?guī)兔枂柡Ｍ膺M(jìn)展：一是，有什么是未來1-2年能出來但還沒形成共識(shí)的？二是，應(yīng)用端預(yù)計(jì)在什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)一些顯著性變化？
李開復(fù)：我剛從硅谷回來，這次見了很多人。幾個(gè)比較大的認(rèn)知OpenAI還藏了很多好東西沒有放出來，我們千萬(wàn)不要低估它。
它GPT-5訓(xùn)練得不是很順利，但是，為了融資，就丟了一個(gè)o1出來。
它手中還有很多牌，不急著出這些牌。因?yàn)樗看纬鲆粡埮�，全球技術(shù)公司包括中國(guó)的，就會(huì)看它出了什么牌、去猜、去做。就算不能打平，也能做到八九成。所以，它并不想把牌打光。它想留到最后AGI有望的時(shí)候，再比較有信心地打出來。
所以，這是一個(gè)技術(shù)實(shí)力非常強(qiáng)大的公司。我覺得它跟Google的距離，不是Google在拉近，而是差得越來越遠(yuǎn)。當(dāng)一個(gè)公司有這么多技術(shù)儲(chǔ)備，可以戰(zhàn)略性決定什么時(shí)候放出技術(shù)。比如，需要融資、需要show muscle（顯示實(shí)力）的時(shí)候。
但是，GPT-5訓(xùn)練碰到挑戰(zhàn)，意味著3年達(dá)到AGI的預(yù)測(cè)可能過度樂觀。本來GPT-5應(yīng)該現(xiàn)在已經(jīng)出來�，F(xiàn)在看，即便出來，最快也是半年后了。不過，o1能遞補(bǔ)上來，把這次融資完成。
o1本身并沒有帶來那么大推理和理解提升，但它把快思考、慢思考做成兩套東西，以后相輔相成。對(duì)一個(gè)做技術(shù)的人來說，1年半前把全部精力放在pretrain（預(yù)訓(xùn)練），因?yàn)檫@個(gè)難度大，沒人做過，只有一兩家公司做過。現(xiàn)在，很多公司學(xué)會(huì)了。之后就發(fā)現(xiàn)，一個(gè)很難的硬骨頭是要把post train（后訓(xùn)練），尤其強(qiáng)化學(xué)習(xí)做好。今天強(qiáng)化學(xué)習(xí)做得好的公司非常少。
這次又拋出了第三個(gè)，是推理時(shí)的Scaling Law。o1最厲害的就是推理時(shí)的Scaling-Law，推理花越多時(shí)間思考做得越好，這是之前ChatGPT沒有的。開闊了很多人的思考。
《潛望》：開啟了另一個(gè)金礦。
李開復(fù)：這個(gè)金礦對(duì)全球都有很大幫助和刺激。
我預(yù)測(cè)，推理階段的進(jìn)步將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止今天o1里的技術(shù)。我們內(nèi)部討論，可能是什么做成了o1，我們公司內(nèi)部就出了3種不同方案。你再把它乘以20-30個(gè)很牛的公司，還有比我們更大的公司。幾百個(gè)方案，一定有是前所未做過或想過的。
回到創(chuàng)業(yè)生態(tài)，現(xiàn)在一個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)硅谷共識(shí)”就是Sequoia（紅杉美國(guó)）那篇文章。你應(yīng)該看了吧？
《潛望》：o1之后發(fā)的那一篇對(duì)嗎？(《Generative AI's Act o1: The Agentic Reasoning Era Begins》(生成式AI的o1行動(dòng)：代理推理時(shí)代的開啟))
李開復(fù)：對(duì)。它以o1為title，但要讀到最后，投資邏輯寫得很清楚。國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)者朋友可以看一看。這符合我跟硅谷創(chuàng)業(yè)者、投資人的溝通。
美國(guó)的感覺是，啊，大模型的pretrain會(huì)集中在少數(shù)幾家公司手中，再投新做的大模型，看起來有人做了很酷的東西，但投資回報(bào)未必最好。從Infra（基礎(chǔ)設(shè)施）來說，他們認(rèn)為一些好的公司已經(jīng)差不多出來了，不是最好的投資點(diǎn)。投App，還有投Service as a Software（服務(wù)即軟件）最重要這個(gè)硅谷共識(shí)會(huì)帶來美國(guó)投資的一種方法，中國(guó)VC可能會(huì)跟風(fēng)。
我不完全認(rèn)可他說的。在我看來，大模型如果你有推理優(yōu)勢(shì)，可以做出不同打法；Infra美國(guó)VC沒有很懂Infra價(jià)值在哪，還是有機(jī)會(huì)；App對(duì)投App我是同意的，但不能過度樂觀。
過去大家說App是PMF。大模型時(shí)代我加了兩個(gè)字是TC-PMF（技術(shù)成本x產(chǎn)品市場(chǎng)契合度），除了PMF，還需要知道TC我需要多強(qiáng)的技術(shù)，比如多模態(tài)還是視頻；還有推理優(yōu)化，以降低成本和提升性能；還要預(yù)測(cè)這個(gè)技術(shù)誰(shuí)可以做出來、什么時(shí)候做出來、以多低成本、什么時(shí)候這個(gè)成本足夠低，并且需要對(duì)第一線市場(chǎng)保持敏銳，把這些要素對(duì)接起來，綜合能力門檻非常高。誰(shuí)最先找到TC-PMF，誰(shuí)就能成為大模型時(shí)代的Super App，類似移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的抖音。
一個(gè)好的App創(chuàng)業(yè)者，他需要對(duì)市場(chǎng)敏感，知道怎么做一個(gè)產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品對(duì)模型和技術(shù)的需求，怎么調(diào)這樣一個(gè)模型，什么時(shí)候可以調(diào)好，調(diào)好時(shí)推理成本會(huì)不會(huì)夠低。難度比以前加倍了。
零一萬(wàn)物比較有信心，因?yàn)槟Ｐ驮谧约菏种�，這幾個(gè)點(diǎn)的對(duì)齊，相對(duì)簡(jiǎn)單一點(diǎn)。
《潛望》：你對(duì)巨頭的動(dòng)作也很熟悉，能不能評(píng)價(jià)一下海外Google、微軟、英偉達(dá)、特斯拉等巨頭的動(dòng)作，以及國(guó)內(nèi)巨頭，比如火力全開的字節(jié)。
李開復(fù)：英偉達(dá)肯定是現(xiàn)在最大獲利者。之后它可能面臨，隨著大部分GPU不再做訓(xùn)練，而是做推理，優(yōu)勢(shì)能不能持續(xù)？這是它面臨的一個(gè)問題。也許會(huì)持續(xù)，我不知道。
Meta是最大攪局者它什么事情贏不了，就開源，用開源來做卡位。
我蠻佩服他們放一大批人做廣告。他們能靠廣告賺一筆錢，然后開源來做一個(gè)卡位。他們技比不上OpenAI，但開源卡位，很多人用它的開源模型，以后看有什么機(jī)會(huì)再推進(jìn)。雖然我覺得Mark（扎克伯格）對(duì)AI不是很懂，但他就這么一招打不過人家就開源已經(jīng)兩次成功了。第一次是TensorFlow跟PyTorch，這次也好像蠻成功。Meta位置是OK的。
微軟是位置最好的。它一方面靠AI賺很多錢，雖然投資養(yǎng)著OpenAI，但占了很多股，是可攻可守的一個(gè)位置。
它的挑戰(zhàn)是自己的模型一直沒做好。OpenAI跟微軟是合作，但這個(gè)蜜月期可能會(huì)結(jié)束。OpenAI肯定做了Plan B，微軟如果沒有Plan B，到時(shí)候比較麻煩。但現(xiàn)在它處于非常好的短中期情況。長(zhǎng)期如果做不出模型，跟OpenAI鬧掰了，有挑戰(zhàn)�，F(xiàn)在微軟和英偉達(dá)是最大獲利者。
OpenAI是特別強(qiáng)大、壟斷型的公司，Sam Altman（OpenAI CEO）可能會(huì)是有史以來最大的壟斷者。
我講這個(gè)不是貶義，是陳述事實(shí)。他今天還沒成為壟斷者，但他的謀略，他的野心，他把一二三步棋都想清楚，這些我很佩服他。但從一個(gè)從業(yè)者的角度，也很擔(dān)憂他。
xAI執(zhí)行力非常強(qiáng)，來自Elon Musk（馬斯克）管公司就跟中國(guó)公司一樣。他公司一些小將我都認(rèn)識(shí)，非常能干，玩命幫他干。他今天得到的成就是，復(fù)刻了OpenAI跟Google早期的一些技術(shù)，他能這么快復(fù)刻，在美國(guó)比較罕見。要看他以后能不能結(jié)合特斯拉的具身和自動(dòng)駕駛，加上xAI。無(wú)論如何，不能低估Elon Musk，他現(xiàn)在是一匹黑馬。
Google是比較傷感的。
理論上它應(yīng)該最強(qiáng)最厲害的大模型論文是Google做的，最厲害的Reinforcement Learning（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）是DeepMind（Google旗下）做的，這兩個(gè)并在一起，沒有產(chǎn)生很大殺傷力。
而它現(xiàn)在面臨的是，搜索處于四面挑戰(zhàn)的局面。
一方面大模型讓一些用戶有問題不先去搜索引擎，而先去ChatGPT，帶走了一些量。更嚴(yán)重的是，最近很多用戶買東西直接去Amazon。在中國(guó)大家覺得本來就這樣，買東西去淘寶或拼多多，其他搜索去百度。但現(xiàn)在同樣的情況在美國(guó)發(fā)生。很多人要做commercial search（商品搜索）不在Google做了，直接在Amazon做。所以，它這兩面受敵。
再加上它的兩難是，到底放不放大模型到搜索里去？放的話，有三種方法：
●第一種是，取代你的搜索，就把所有廣告業(yè)務(wù)都拆沒了，公司可以關(guān)門了；
●第二種是，不放進(jìn)去，做成兩個(gè)入口，是掩耳盜鈴嘛。明明是一件事，為什么放兩邊？
●第三種是，兩者并存，就是你做一個(gè)Google搜索，看到有一個(gè)Gemini Overview，再放搜索結(jié)果在旁邊。這樣你既會(huì)少收廣告，用戶體驗(yàn)也不極致，因?yàn)槟憬o那么一點(diǎn)點(diǎn)overview，不解決問題。我問一個(gè)問題，我要一個(gè)答案，你給我一個(gè)overview干什么？于是，它就是變成“四不像”又有搜索結(jié)果，一大堆鏈接，又有廣告，還給overview，就不給我答案。這是它現(xiàn)在選擇的做法。
另外有很多奇怪的事，比如Google的Gemini不能問大選的事，怎么會(huì)這樣？還有之前碰到各種問題，什么吃膠水啊、吃石頭啊，很多問題存在，理由是什么？我不太知道。
Google短期不看好。但Google有很強(qiáng)技術(shù)積淀，能不能觸底反彈？就不知道了。
《潛望》：Perplexity是一個(gè)對(duì)的產(chǎn)品形態(tài)嗎？它有可能顛覆、取代Google嗎？
李開復(fù)：它是很好的產(chǎn)品。倒不是說Google做不出Perplexity，Google分分鐘就可以做一個(gè)Perplexity，可是基于剛才的考量它不能做。
Perplexity可以少賺錢甚至賠錢去弄一堆用戶。Google每個(gè)搜索產(chǎn)生的收入是1.6美分。今天Perplexity Pro的用戶收20塊錢，但搜索成本很高，不能cover所帶來的搜索，它用GPT-4o嘛。但Perplexity不在乎啊，它說我就賠錢免費(fèi)用戶我當(dāng)然賠錢，付費(fèi)用戶我也賠一些錢只要燒出用戶來，我就基于用戶成長(zhǎng)得到投資。Google呢？它不太能反擊這是Perplexity最大的優(yōu)勢(shì)，它產(chǎn)品做得不錯(cuò)，但沒什么特別了不起的。
Perplexity做得很好的是，把可信的問題，部分讓用戶以為化解了，其實(shí)并沒有。它用citation（引用）的模式，讓你覺得這篇回答里有這么多citation，我可以一個(gè)個(gè)點(diǎn)開，看是哪來的，大部分靠譜，就覺得你沒有幻覺了。其實(shí)絕對(duì)不是我們衡量過Perplexity的幻覺，還挺高的但用戶覺得有citation，看到了放心。這是很有意思、很值得學(xué)習(xí)的一個(gè)用戶體驗(yàn)的trick（把戲）吧。
還有使用場(chǎng)景，你如果要做research（研究）、得到insight（洞察），Perplexity的UI是正確的它出各種圖、視頻、點(diǎn)擊、文章、延伸、citation，像一個(gè)圖書館。Perplexity自稱，公司愿景是做一個(gè)“瑞士刀”。有一把小刀，你搬出來什么都有。開瓶的、剪刀、小刀、開信封的，一個(gè)工具可以做比如12樣事。
但我更相信Larry Page（ Google創(chuàng)始人之一）曾經(jīng)說的。一次，我在Google早期一個(gè)會(huì)上，Larry Page說：我們的搜索打幾個(gè)字，出一堆鏈接是不對(duì)的；正確搜索形態(tài)應(yīng)該是問一個(gè)問題，得到一個(gè)正確答案。
我們現(xiàn)在的技術(shù)更能貼近一個(gè)問題、一個(gè)答案，反而做非常復(fù)雜的research tool（研究工具），未必是每個(gè)人需要的。但對(duì)分析師、研究員、教授、學(xué)生、記者，是好工具。
所以，Perplexity我是認(rèn)可的。但說它取代Google，還是很困難。
《潛望》：它似乎慢慢變成了一個(gè)內(nèi)容產(chǎn)品，而不是一個(gè)搜索入口。
李開復(fù)：但它也被內(nèi)容生產(chǎn)商告，《紐約時(shí)報(bào)》最近告它了。這在美國(guó)是很嚴(yán)重的問題，《紐約時(shí)報(bào)》會(huì)一家、一家去告的。
《潛望》：說回OpenAI，Ilya（OpenAI前首席科學(xué)家）的離開會(huì)對(duì)OpenAI造成很大影響嗎？
李開復(fù)：管理團(tuán)隊(duì)的離開不但沒有影響，甚至還能讓Sam Altman執(zhí)行得更快。
那幾位離職者不是他們覺得OpenAI做不成偉大公司，不是覺得產(chǎn)品、技術(shù)不夠好，而是他們更重視做一個(gè)安全負(fù)責(zé)的AGI，超過他們要做一個(gè)商業(yè)成功的大模型產(chǎn)品。Sam Altman要的是后者，他們要的是前者。
你可以想象一個(gè)CEO要的目標(biāo)不匹配他的每一個(gè)-1(減一級(jí)的高管)，他做事一定有很多掣肘。他們走了，他可以放一堆他信任、跟他理念一致，或者和他追求一致的人，執(zhí)行力會(huì)變強(qiáng)。但OpenAI產(chǎn)品安全性一定會(huì)下降。
《潛望》：國(guó)內(nèi)巨頭呢？
李開復(fù)：就評(píng)國(guó)外吧，國(guó)內(nèi)就算了。
這些人說不定都是我的融資對(duì)象。（笑）
AI應(yīng)用會(huì)在明年上半年爆發(fā)
“今日頭條怎么進(jìn)步的，
這些Chatbot就可以怎么進(jìn)步”
《潛望》：現(xiàn)在有看到什么像樣的應(yīng)用、潛在的Super App嗎？
李開復(fù)：每個(gè)Super App出來的那一天都不是Super App，Super App是一步步做成的。
而且，Super App的概念在大模型時(shí)代不一定完全一樣，我們要保持這樣的心態(tài)。
每個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用都會(huì)被顛覆重寫一次。你投中顛覆者，你就贏了。顛覆可能是把原來領(lǐng)跑者的生意搶來，但這是最低level。我們更希望它創(chuàng)造新模式，整合更多用戶需求，在每個(gè)用戶身上賺更多錢，拉入更多用戶，再進(jìn)一步，也許它能成為Super App。
第一階段是把已有應(yīng)用通通做一次，再有所延伸。Perplexity是把Google重新做了一次嘛。再往下一個(gè)階段，是前所未有的應(yīng)用。
《潛望》：就像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)的抖音？
李開復(fù)：抖音、滴滴、美團(tuán)。它們相對(duì)的AI-first應(yīng)用會(huì)是什么？再下面就有一些超級(jí)Super App的機(jī)會(huì)了。
有一個(gè)合理的理論，但也不是一定會(huì)發(fā)生。從用戶界面看，應(yīng)該有一個(gè)智能助手跟你對(duì)接。它不但能回答你的問題，還能幫你干活。如果這天發(fā)生，智能助手就是有史以來最大Super App，它能銜接和滿足所有需求你要買東西，它決定去哪個(gè)電商；你要旅游，它決定去哪訂票。
剛開始一定不會(huì)那么強(qiáng)大，但逐漸地，用戶會(huì)知道，我的助手比我更懂我自己。無(wú)論是為了公司還是私事，我基本委托信任它。從圖形的用戶界面，經(jīng)過了語(yǔ)言的用戶界面，走向委托式的用戶界面。我委托我的助理。你比我聰明、能干、博學(xué)，又比我懂自己，我為什么不什么事都讓你幫我干？
《潛望》：會(huì)是今天的ChatGPT或者是豆包、Kimi這種嗎？
李開復(fù)：它們可以有野心成為這樣一個(gè)Super App，這非常合理。
這天一旦發(fā)生，所有今天很強(qiáng)的App都會(huì)面臨挑戰(zhàn)。比如你是電商，用戶不把你當(dāng)入口，他通過助手接觸你。這一下，你就變成被動(dòng)競(jìng)價(jià)的一個(gè)倉(cāng)庫(kù)了，價(jià)值會(huì)大大下降。
當(dāng)然，這個(gè)助手的崛起中，各個(gè)電商會(huì)拒絕合作。這個(gè)助手不能跟電商合作，它又怎么辦？這一切有點(diǎn)回到了當(dāng)年今日頭條怎么從一個(gè)搜新聞的進(jìn)化成一個(gè)核心內(nèi)容載體（抖音）所以，今日頭條怎么進(jìn)步的，今天這些Chatbot就可以怎么進(jìn)步。
以后，AppStore可能不存在了，電商或App可能也不見得存在了。還要應(yīng)用干什么？助手就幫你做了。
還有更大一個(gè)機(jī)會(huì)是，硬件也許會(huì)改變。
當(dāng)然，手機(jī)可以是載體。好處是隨身攜帶，把個(gè)人信息存在上面。壞處是，今天的手機(jī)沒辦法做到always on（始終開啟）、always listening（始終聆聽）。
當(dāng)我委托助手干活，我真的不想把手機(jī)拿出來選App。我應(yīng)該一句話講出來，它給我反饋無(wú)論是經(jīng)過屏幕、眼鏡，還是耳機(jī)。這樣，我才有更大動(dòng)力常和助手溝通、委托。要把40-50秒鐘流程降為1秒。
《潛望》：全球來看應(yīng)用會(huì)什么時(shí)候大爆發(fā)？
李開復(fù)：2C應(yīng)用應(yīng)該就是明年前半年。
《潛望》：這是預(yù)感還是有看到跡象？
李開復(fù)：從推理成本可以算出來�，F(xiàn)在我們推理成本低到這個(gè)level，在美國(guó)、國(guó)內(nèi)還有別家，雖然不如我們這么低，但也比較低，應(yīng)該可以打造出一些PMF。
另一個(gè)風(fēng)向指標(biāo)是，很多VC開始說可以投應(yīng)用。
創(chuàng)業(yè)者融得到錢是第一個(gè)要?jiǎng)?wù)，融不到錢，應(yīng)用怎么爆發(fā)呢？
《潛望》：你還會(huì)作為投資人看和投這種項(xiàng)目嗎？
李開復(fù)：會(huì)。
我的第一次和最后一次創(chuàng)業(yè)
“如果不做，那會(huì)是終身莫大的后悔”
《潛望》：我們說回你自己。
過去40年，你在人工智能領(lǐng)域做了很多事前10年在學(xué)界，后30年在產(chǎn)業(yè)界，這讓你有了一些名號(hào)，比如“中國(guó)AI教父”、“青年偶像”。我很好奇，頂著“教父”、“偶像”這樣的帽子創(chuàng)業(yè)，是一種什么樣的感受，有包袱嗎？
李開復(fù)：沒有包袱啊。這件事義無(wú)反顧，必須是我做、應(yīng)該是我做。
如果20年后，當(dāng)我80歲回頭有過后悔，一定是我選擇不做它帶來的后悔；而不是我試著做，即便做失敗了，也不會(huì)后悔。
我這一生職業(yè)的每條路徑都是要來做這件事。如果不做，那會(huì)是終身莫大的后悔。
《潛望》：當(dāng)你去年決心以創(chuàng)業(yè)者、CEO的身份創(chuàng)立零一萬(wàn)物，猶豫了幾天？就沒有第二個(gè)選項(xiàng)嗎？
李開復(fù)：當(dāng)時(shí)有兩個(gè)選項(xiàng)：一個(gè)是我做董事長(zhǎng)、找個(gè)CEO，一個(gè)是自己做CEO。
《潛望》：第一種聽上去更符合大家對(duì)你的預(yù)期。
李開復(fù)：但我認(rèn)可的幾個(gè)CEO都無(wú)法加入；有興趣的，我不認(rèn)為會(huì)比我自己做得更好。只有跳進(jìn)去自己做。
《潛望》：當(dāng)時(shí)有聊誰(shuí)？
李開復(fù)：不太方便說。都是三四十歲，行業(yè)非常知名的一些人，不一定是AI的人。
《潛望》：為什么零一是在去年5月才正式宣布創(chuàng)立？像王慧文、楊植麟在2月左右，王小川、階躍星辰在4月左右，開始找錢、找人。從ChatGPT發(fā)布到去年5月這中間有半年，你在做什么？想什么？
李開復(fù)：必須坦誠(chéng)，慧文跟小川的創(chuàng)業(yè)點(diǎn)醒了我：這也是可以創(chuàng)業(yè)來做的。我之前做投資做久了，就是在想，我該投一個(gè)公司來做嗎？但他們發(fā)了英雄帖后，我覺得，可以這樣做。我有獨(dú)特的經(jīng)歷跟資源，為何不試一試？
緊接著他們倆的宣布，我開始策劃。2月到5月，大概是兩件事：
●啟動(dòng)聯(lián)創(chuàng)團(tuán)隊(duì)，包括要不要CEO；
●要得到創(chuàng)新工場(chǎng)投資人的理解，允許我一邊做創(chuàng)新工場(chǎng)，一邊做零一萬(wàn)物。
我肯定不能離開創(chuàng)新工場(chǎng)，對(duì)基金要負(fù)責(zé)，但我要花不少時(shí)間在零一。是不是他們會(huì)同意？他們不同意，我是不能出來做的。
《潛望》：回顧2023年零一做的最重要幾個(gè)決策是什么？
李開復(fù)：啟動(dòng)起來是最重要的決策。
《潛望》：2024年呢？
李開復(fù)：今年，我們?cè)诩夹g(shù)上做了很多重要選擇。
我們非常早啟動(dòng)了混合專家模型的探索，我們不是第一家做出來，但很早義無(wú)反顧走這個(gè)路徑。
跟著美國(guó)大廠去燒AGI，是我們或其他公司都燒不動(dòng)的，這個(gè)決策非常重要。
一個(gè)相關(guān)洞察是，整個(gè)行業(yè)的引爆一定在應(yīng)用端，而應(yīng)用端需要非常便宜的推理。這個(gè)認(rèn)知去年有，但今年堅(jiān)決認(rèn)為這是我們唯一要做的。
尚未驗(yàn)證的是，我們對(duì)多模態(tài)的執(zhí)著和認(rèn)可，這個(gè)技術(shù)是重要的，會(huì)有應(yīng)用出來。不是每家大模型公司都同意這個(gè)觀點(diǎn)。
其他就是團(tuán)隊(duì)了。如果說我在零一起的最大作用，就是做有史以來時(shí)間最短、最緊迫的一個(gè)獵頭。說服他們，我們?cè)谝粋�(gè)上升火箭，你必須加入，加入后動(dòng)態(tài)尋找每個(gè)人該坐什么位置、怎么合作。
《潛望》：聽起來很像你當(dāng)年組建微軟亞洲研究院的過程。
李開復(fù)：對(duì)，Google中國(guó)也是，創(chuàng)新工場(chǎng)一定程度也是。
《潛望》：這是你第一次創(chuàng)立一家公司對(duì)不對(duì)？
李開復(fù)：對(duì)。之前孵化過一些公司，但還是不太一樣。像創(chuàng)新奇智是我孵化的，我做7-8個(gè)月CEO，就轉(zhuǎn)給新的CEO了。
《潛望》：這次有可能轉(zhuǎn)出去嗎？
李開復(fù)：承諾至少做到上市，也許更久。
《潛望》：你之前一直是投資別人，這次去找別人投資，有心理負(fù)擔(dān)嗎？特別是如果他沒投。
李開復(fù)：心理負(fù)擔(dān)倒沒有。創(chuàng)新工場(chǎng)最近幾年，融資也一直很困難。不只是創(chuàng)新工場(chǎng)困難，是整個(gè)環(huán)境困難。我跟團(tuán)隊(duì)常常說的一句話，也是團(tuán)隊(duì)比較認(rèn)可的地方：我是永不放棄的那種人。
我最喜歡的演講來自Winston Churchill（丘吉爾），他的一個(gè)演講是never、never、never、never、never、never……never give up。我覺得就是這樣。
《潛望》：雷軍說小米汽車是他最后一次創(chuàng)業(yè)，押上一生的所有榮譽(yù)和成就，你對(duì)零一也是這樣嗎？
李開復(fù)：雷軍還比我小8歲，他都是最后一次創(chuàng)業(yè)，零一萬(wàn)物也會(huì)是我最后一次創(chuàng)業(yè)。
他們應(yīng)有的理想和傲氣，我沒有
“Noam是這樣的人，我不是這樣的人”
《潛望》：你說，去年的一個(gè)決策是做成本更低的推理，這個(gè)具體怎么實(shí)施？
李開復(fù)：你需要一個(gè)很強(qiáng)的AI infra團(tuán)隊(duì)。去年剛創(chuàng)立，要克服訓(xùn)練問題。用最便宜的價(jià)錢訓(xùn)練出最好的模型，這很重要。當(dāng)時(shí)大家都沒做過，第一次用這么貴的GPU，訓(xùn)練是第一要?jiǎng)?wù)。
訓(xùn)練得到一定驗(yàn)證收斂，發(fā)現(xiàn)我們從FP8到GPU不穩(wěn)定問題，可以靠infrastructure解決。我們infrastructure團(tuán)隊(duì)就提議，應(yīng)該轉(zhuǎn)來看推理。
第一，推理很貴，雖然價(jià)錢會(huì)自然下降，大概1年10倍，但我們覺得1年10倍不夠。
AI應(yīng)用會(huì)一個(gè)比一個(gè)有更多用戶、更多時(shí)長(zhǎng)、更高難度。做Chatbot，你可以容忍它一個(gè)字、一個(gè)字慢慢吐出來。但你做搜索引擎，希望它更快。搜索引擎一天搜3-5次，但如果用它取代TikTok、抖音，一天刷3-5小時(shí)，使用強(qiáng)度和需要模型的難度不斷遞增。
這幾個(gè)相乘，我們面臨推理成本下降還是不夠，且每年有新模型。去年的模型今年降10倍，今年的模型明年降10倍，去年的模型后年降100倍。這個(gè)疊加必然發(fā)生，要不然應(yīng)用生態(tài)起不來。
第二，如果坐等GPU、memory（內(nèi)存）價(jià)錢降下來，只要躺平，就享受1年10倍降價(jià)，然后等適當(dāng)?shù)臅r(shí)候說：我跳出來做應(yīng)用。我們覺得這也不行。歷史告訴我們：垂直整合是正確方法。
iPhone是垂直整合。喬布斯沒有說，我等Multi touch（多點(diǎn)觸控）變成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，等soft keyboard（軟鍵盤）變成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，等音樂API變成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。他一次全部揉起來。等的話，要等5-7年，iPhone時(shí)刻就錯(cuò)過了。
要在足夠早說，我先不做橫向整合，垂直整合一個(gè)強(qiáng)優(yōu)化系統(tǒng)。它從硬件到軟件，從模型到應(yīng)用，通通把它結(jié)合在一起優(yōu)化。這樣最快你回頭看Tesla或Mac，偉大產(chǎn)品往往有魄力、膽敢去做垂直整合。
怎么垂直整合？
第一個(gè)理念，為什么推理這么貴，是因?yàn)镚PU貴，怎么把它變便宜？我們是不是可以考慮“以存儲(chǔ)換計(jì)算”的方法？也就是，你要算的東西，能不能事先算好？或者你需要調(diào)的數(shù)據(jù)，能不能先調(diào)過來？
可以想象有三層內(nèi)存：首先是GPU旁邊的HBM（高帶寬內(nèi)存），它最快，最常見；其次，放在CPU的RAM（隨機(jī)存取存儲(chǔ)器）內(nèi)存上；再其次存在SSD（固態(tài)硬盤）上。
如果這三層各自接近200G或2T或20T，可以存好多東西。你把這些錢加起來，還不如GPU價(jià)格1/10，非常劃算。買一大堆內(nèi)存降低GPU使用。理論上，如果你多花10%的錢買memory，能降40%或50%的GPU運(yùn)算，省很多錢。
第二個(gè)理念，我們?cè)趺绰斆髡{(diào)度memory，在推理過程中知道，什么應(yīng)該放在第一層、第二層、第三層？memory應(yīng)該用在模型什么地方？我們要為三層內(nèi)存量身定做推理引擎。這個(gè)推理引擎本身是非常好的優(yōu)化，可以處理任何模型。
再往上一層，我們能不能設(shè)計(jì)并訓(xùn)練一套模型，它為這套內(nèi)存和推理引擎量身定做？如果我們的機(jī)器能裝若干模型，怎么把機(jī)器正好放滿？放少了參數(shù)不夠，效果不好；放多了，溢出了，內(nèi)存不是最優(yōu)調(diào)動(dòng)。
我們模型的量身定做來優(yōu)化推理。我們從AI的科研到硬件的理解到對(duì)三層的運(yùn)算到推理引擎，團(tuán)隊(duì)核心幾個(gè)人是坐在一起工作的。
《潛望》：如果是垂直整合，它需要在某種特定的領(lǐng)域使用嗎？跟應(yīng)用怎么結(jié)合？
李開復(fù)：基本什么應(yīng)用都可以跑。但我們會(huì)有些假設(shè)，比如窗口多大最合適。
我們最近在嘗試AI搜索，這個(gè)模型設(shè)計(jì)出來，把它fine tune（微調(diào)）到搜索就OK。也嘗試了別的應(yīng)用，做過社交娛樂，也做了生產(chǎn)力工具，底層可以服務(wù)任何應(yīng)用。
應(yīng)用方面也有垂直整合。它不是說，設(shè)計(jì)硬件就要想到應(yīng)用；而是說，讓模型專家成為產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，這過往幾個(gè)技術(shù)浪潮的產(chǎn)品思維明顯不同。
過往，大部分技術(shù)專家不能直接做產(chǎn)品負(fù)責(zé)人。在AI 2.0時(shí)代，我們與時(shí)俱進(jìn)地實(shí)踐“模應(yīng)一體”模型和應(yīng)用一體共創(chuàng)。在AI-first時(shí)代，一個(gè)應(yīng)用的好與否，80%看模型，20%看其他點(diǎn)綴或用戶體驗(yàn)的東西。所以，80%要一個(gè)有一定用戶理解的模型工程專家或research專家，來drive（驅(qū)動(dòng)）�，F(xiàn)在我們?cè)O(shè)計(jì)的幾個(gè)產(chǎn)品，都是核心技術(shù)人做總負(fù)責(zé)人。
《潛望》：這是不是對(duì)應(yīng)那句話：“模型即應(yīng)用�！�
李開復(fù)：是。我在Google，一個(gè)著名VP叫Marissa Mayer（曾任Google副總裁和雅虎CEO）。她定了Google的PM規(guī)矩：一定是要學(xué)計(jì)算機(jī)的，否則不可以做PM。
真的要學(xué)計(jì)算機(jī)才能做好PM嗎？讓懂計(jì)算機(jī)的人學(xué)，遠(yuǎn)比一個(gè)MBA容易，這是Google的理念。今天我們是這個(gè)理念的延伸：懂模型的有200人，總有10個(gè)可以做產(chǎn)品，讓他繼續(xù)做模型有點(diǎn)可惜，應(yīng)該把模型跟產(chǎn)品揉在一起pretrain出來的模型交給他，模型該怎么走他決定，他會(huì)post train模型，還要做整個(gè)產(chǎn)品對(duì)接。
《潛望》：一個(gè)模型對(duì)應(yīng)一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理？
李開復(fù)：一個(gè)模型就對(duì)一個(gè)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人吧。
我再舉一個(gè)例子給你Character.AI這個(gè)公司爭(zhēng)議蠻多。
它由大神Noam Shazeer創(chuàng)的，他一心想做AGI。他覺得做AGI路程中，先搞個(gè)Character.AI的產(chǎn)品吧。結(jié)果模型做得不錯(cuò)，產(chǎn)品做得也不錯(cuò)，但這兩件事有沖突。
他走的是AGI模型，殺雞用牛刀，并不適合Character.AI。所以，這個(gè)公司很難找到位置。他想做的模型太大，實(shí)際需要的模型又用不上這個(gè)人的專長(zhǎng)。最終，他跟Google達(dá)成收購(gòu)想做AGI的人回到了Google，想做App的人留在了Character.AI。
我跟Character.AI投資人聊到我們的方法，他說，你這個(gè)方法就是可以做成的。（因?yàn)槟Ｐ透鶤pp是銜接的。）
雖然Noam是超級(jí)大牛，但做世界最牛的模型和做應(yīng)用，這兩個(gè)怎么銜接？其實(shí)是不能銜接的。
做AGI，有時(shí)你要有一種理想和傲氣。我做成了AGI，就碾壓所有對(duì)手，上面未必有生態(tài)系統(tǒng)�？赡苊總�(gè)App就是薄薄一層殼，英文叫Veneer、貼皮。所有價(jià)值在AGI。你貼層皮把它叫游戲，貼層皮叫搜索，價(jià)值很一般，最后價(jià)值都體現(xiàn)在我這。
這是追求世界第一AGI的人，他應(yīng)有的理想與傲氣。
Noam就是這樣的人，我不是這樣的人。
我就算想做，我們沒有錢也做不了。他當(dāng)時(shí)也沒有錢也做不了，現(xiàn)在回Google就可以做了。
《潛望》：現(xiàn)在，更低成本的推理能力是零一的一個(gè)差異化嗎？
李開復(fù)：是。首先，我們用它去點(diǎn)燃應(yīng)點(diǎn)燃的應(yīng)用；其次，把這樣的技術(shù)用更低廉的成本，推送到2B和2C場(chǎng)景。如果我們能有幸持續(xù)這個(gè)優(yōu)勢(shì)，可以再做一個(gè)平臺(tái)支持更多應(yīng)用。但需要按部就班。我們現(xiàn)在有API了，API離平臺(tái)還很遠(yuǎn)。
《潛望》：外界傳言零一萬(wàn)物放棄了預(yù)訓(xùn)練，零一沒有嗎？
李開復(fù)：沒有。
《潛望》：既然已經(jīng)有很好的開源模型，為什么大模型公司還要繼續(xù)做預(yù)訓(xùn)練？
李開復(fù)：開源模型做得很不錯(cuò)，帶給每個(gè)大模型公司一個(gè)靈魂拷問：為什么還要做？
有些大模型公司評(píng)估自己預(yù)訓(xùn)練的模型不比開源好，明智決定是不再預(yù)訓(xùn)練。它可能不愿承認(rèn)，把開源的拿來，丟點(diǎn)數(shù)據(jù)，做CPT（Continue as Pretrain，在已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練過的模型上預(yù)訓(xùn)練）。這要稱為預(yù)訓(xùn)練，也不能說它不是，但是基于別人訓(xùn)出來的。
每個(gè)決定做預(yù)訓(xùn)練的公司，要有信心做得比開源強(qiáng)；另一點(diǎn)，即便比開源做得略好一點(diǎn)，值不值得做？比如，我花1000萬(wàn)美金做一個(gè)預(yù)訓(xùn)練，4個(gè)月后下一個(gè)模型出來，前一個(gè)淘汰了。這個(gè)模型花1000萬(wàn)美元只用4個(gè)月，這筆賬算不算得過來？算不過來，也不要做。
我們的考量是，我們就這么多GPU。GPU是一個(gè)business expense（經(jīng)營(yíng)費(fèi)用），和員工薪水、獎(jiǎng)金、辦公室一樣。我們?cè)谶@個(gè)前提看，什么時(shí)候該預(yù)訓(xùn)練，能不能萬(wàn)事俱備，做很多實(shí)驗(yàn)確保預(yù)訓(xùn)練提升一個(gè)、甚至兩個(gè)臺(tái)階，這才值得做。
尤其現(xiàn)在要平衡預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和推理的智能。能不能一個(gè)模型撐9個(gè)月甚至1年。我們預(yù)訓(xùn)練成本是300多萬(wàn)美金，如果撐9到12個(gè)月，賬算得過來。
所以，做不做預(yù)訓(xùn)練？要看一是打不打得過開源模型？二是賬算不算得過來？訓(xùn)練成本能不能降低？訓(xùn)練出一個(gè)模型能不能多用幾個(gè)月？我們答案是肯定的，當(dāng)然要做預(yù)訓(xùn)練。
《潛望》：你們開始后訓(xùn)練沒有？
李開復(fù)：我們一直在做后訓(xùn)練。
《潛望》：在模型和產(chǎn)品上，應(yīng)該先構(gòu)思模型，還是先構(gòu)思產(chǎn)品？
李開復(fù)：應(yīng)該先構(gòu)思模型。我們是最晚創(chuàng)業(yè)的“小虎”，要趕上時(shí)間，第一個(gè)決定是：在海外用GPT-4做產(chǎn)品。
產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)需要磨煉。我們要在模型做好的時(shí)候，產(chǎn)品已經(jīng)有戰(zhàn)斗力跟經(jīng)驗(yàn)。只有把海外當(dāng)戰(zhàn)場(chǎng)，把別人的模型當(dāng)武器用。但也意味著未來有一個(gè)轉(zhuǎn)折，需要把自己模型替代進(jìn)去。好在，對(duì)接比較順利。
《潛望》：模型和產(chǎn)品，現(xiàn)在哪個(gè)更令你滿意？
李開復(fù)：因?yàn)槟Ｐ驮缙鸩�、早有成果�?br/>
我們模型現(xiàn)在是有目共睹世界第一梯隊(duì)。（在最近榜單LMSYS上，Yi-Lightning超越GPT-4o-2024-05-13。）公司排名世界第三，模型排名世界第六，也是前幾名模型最便宜的。不是說產(chǎn)品做得不好，而是起步晚。
《潛望》：你對(duì)產(chǎn)品的構(gòu)思是什么樣的？
李開復(fù)：要做AI-first的產(chǎn)品。必須背水一戰(zhàn)、孤注一擲。這個(gè)東西要成，成就成在GenAI。
《潛望》：為什么決定最近調(diào)整戰(zhàn)略，在國(guó)內(nèi)放棄2C，聚焦2B？
李開復(fù)：我們必須要做抉擇嘛，2C選擇了先走國(guó)外，再走一陣才回國(guó)內(nèi)。
國(guó)內(nèi)有兩個(gè)挑戰(zhàn)我們沒有一個(gè)ChatGPT moment。雖然很多Chatbot產(chǎn)品做得不錯(cuò)，但天時(shí)、地利、人和給了OpenAI，一出來全世界試用。這個(gè)機(jī)會(huì)在中國(guó)錯(cuò)失，有很大用戶教育成本。希望大廠多做點(diǎn)用戶教育，我們?cè)賮韺ふ覈?guó)內(nèi)的PMF。另外，國(guó)內(nèi)流量很貴。有些友商累積了不少用戶，但它燒的錢總是燒不過大廠。融資來的錢也來之不易，我們暫緩觀察一下。
我希望找到一個(gè)獨(dú)特產(chǎn)品，在中國(guó)帶來類似ChatGPT moment，但它形態(tài)不是ChatGPT。這個(gè)產(chǎn)品是什么？我現(xiàn)在不知道，會(huì)繼續(xù)摸索。
國(guó)內(nèi)我們看到一些2B商機(jī)，硅谷現(xiàn)在說Service as a Software，用軟件接入的方法提供數(shù)字員工。賣軟件給你不是按天收費(fèi)，而是按一個(gè)人的workload（工作量）。我接入一個(gè)software，software能呈現(xiàn)一個(gè)人，你按個(gè)鈕告訴他，我是什么商店，賣什么，客戶是誰(shuí)，話術(shù)是什么，用什么樣的臉、聲音去講。我們提高了企業(yè)客戶GMV和訂單量，有硬核商務(wù)指標(biāo)。已經(jīng)在電商直播、短視頻生成等場(chǎng)景快速落地。
《潛望》：這聽起來是一個(gè)階段性戰(zhàn)略選擇。我能不能簡(jiǎn)單一點(diǎn)理解，在國(guó)內(nèi)要先掙錢？
李開復(fù)：國(guó)內(nèi)要先掙錢，國(guó)外也要先掙錢。
《潛望》：在中國(guó)大模型的“六小虎”中，你怎么看待零一目前位序？
李開復(fù)：很多人的認(rèn)知是我每天有沒有用它的產(chǎn)品。我們也有中國(guó)的產(chǎn)品，只是現(xiàn)在戰(zhàn)略是放眼全球：2C先走海外，先進(jìn)一步跑通商業(yè)化路線；2B在國(guó)內(nèi)，大家可以拭目以待。
這次全球模型性能評(píng)比結(jié)果，希望能喚醒大家，零一在技術(shù)上是領(lǐng)先的。并且，我們把推理成本降到行業(yè)最低，對(duì)點(diǎn)燃整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)有幫助。
放下自我
“穿西裝比較遮我的肚子”
《潛望》：我看你的書印象很深，你說哲學(xué)系一個(gè)老教授的一句話曾改變過你：Make a difference（讓世界因你與眾不同）。
假設(shè)有兩個(gè)平行世界，有李開復(fù)創(chuàng)業(yè)的這個(gè)平行世界和沒有李開復(fù)創(chuàng)業(yè)的這個(gè)平行世界，會(huì)有什么不一樣？
李開復(fù)：我當(dāng)時(shí)的這個(gè)夢(mèng)想跟理想太自我了。我后來跟星云大師交流，我很自豪把這個(gè)想法告訴星云大師。沒想到，他不是很認(rèn)可。
他告訴我，你把你自己personally放在衡量世界貢獻(xiàn)上面，是狂妄的，會(huì)引誘你做些愛慕虛榮的事。你會(huì)不斷說服自己，我需要做這個(gè)，因?yàn)槲铱梢宰屖澜缱兊酶茫晃倚枰鲞@個(gè)，我可以讓世界變得更好……
但你有沒有想過，你做的每件事真的是幫助世界變得更好，還是給自己帶來更多名利？這兩件事怎么劃分？劃分得清楚嗎？他覺得劃分不清楚。他勸我不要再用這句話衡量我做的一切。
延續(xù)他的建議，我現(xiàn)在的思考是：不如想我做零一萬(wàn)物給世界帶來的價(jià)值，和我不做零一萬(wàn)物給世界帶來的價(jià)值是什么。
《潛望》：是什么？
李開復(fù)：是我們vision的一句話：make AGI beneficial and accessible to everyone（讓通用人工智能普惠各地，人人受益）。
你說這跟OpenAI不是差不多嗎？沒有，很大差別是accessible ，讓人人可用。人人可用是什么意思？就是你在美國(guó)做了OpenAI不給中國(guó)人用，那就不是人人可用啊，所以你不敢把它寫到vision啊。我們做了模型出來，我讓全世界每個(gè)人用，中國(guó)的、美國(guó)的、非洲的都可以用。
還有，“人人可用”就需要應(yīng)用。普通人不需要模型，他需要App。我們要把App生態(tài)系統(tǒng)點(diǎn)燃，就需要做非常好的模型、非常低廉的推理成本。
《潛望》：在你心中，零一的成功標(biāo)志是什么？
李開復(fù)：基于我們的愿景能清晰地邁出一大步。我們希望看到大量用戶，國(guó)內(nèi)、國(guó)外都算，通過我們的技術(shù)，獲取技術(shù)和產(chǎn)品，受益于它。倒過來衡量就是，你的產(chǎn)品有多少人用？你的模型、技術(shù)、API有多少人用？
《潛望》：這次創(chuàng)業(yè)會(huì)覺得自己有什么變化嗎？相對(duì)過去那么多年。
李開復(fù)：我依然是我自己啊清楚自己的夢(mèng)想是什么，義無(wú)反顧；做一件事要盡全力，盡量把它做成；我相信最優(yōu)秀的人是成事最重要的因素；我相信技術(shù)本身重要，但不是最重要，還是要能創(chuàng)造價(jià)值，對(duì)用戶有用這些理念都在零一可以看到。
《潛望》：為什么創(chuàng)業(yè)堅(jiān)持穿西裝？
李開復(fù)：哈哈，嗯……因?yàn)榇┪餮b比較遮我的肚子。
《潛望》：哦？創(chuàng)業(yè)是在泥地里打滾，西裝會(huì)不會(huì)太儒雅？
李開復(fù)：每個(gè)人都希望用自己最好的一面，讓自己的形象正面，得到更高自我認(rèn)可跟自信。
《潛望》：你恐懼失敗嗎？
李開復(fù)：如果說是階段性挫折，每個(gè)階段性挫折和失敗從中學(xué)習(xí)到的東西，會(huì)遠(yuǎn)超階段性成功和欣喜。如果是最后終局的一種失敗，我寧愿面對(duì)我試過了但沒有成功，也不愿意去面對(duì)我沒有試。
《潛望》：如果走到生命的終點(diǎn)，你希望別人怎么評(píng)價(jià)李開復(fù)這個(gè)人？
李開復(fù)：以前我說過蠻多的。但是，嗯，我覺得……其實(shí)并不重要，其實(shí)并不重要。
我希望大家用到我們的產(chǎn)品，想到我們的公司，覺得，這個(gè)挺好的，我喜歡，就不錯(cuò)了。記不記得跟我有關(guān)無(wú)所謂了。
《潛望》：是在什么時(shí)候發(fā)生改變的？
李開復(fù)：其實(shí)是得了癌癥變的，見了星云大師變的。
我一直是很好勝的一個(gè)人，到今天也是。但我現(xiàn)在，會(huì)覺得我盡我的能力，能夠做得好，那我會(huì)很開心。但是盡了力以后，我也接受一切可能的后果。
好勝的人并不一定要很自我。以前我會(huì)比現(xiàn)在更自我。
《潛望》：聽說你對(duì)時(shí)間異常精確，為什么今天愿意超時(shí)？
李開復(fù)：因?yàn)橄旅鏇]有會(huì)，而且你寫的兩篇文章都寫得非常好。
《潛望》：如果推薦幾本書，基于所有讀過的書，會(huì)推薦哪幾本？
李開復(fù)：《時(shí)間簡(jiǎn)史》，by Stephen Hawking；《列奧納多達(dá)芬奇》，by Walter Isaacson；《活出生命的意義》，by Viktor Frankl。
《潛望》：還想談?wù)勀愕募夹g(shù)觀。美國(guó)有一派對(duì)人工智能抱持技術(shù)樂觀主義，a16z之前發(fā)布“技術(shù)樂觀主義宣言”，稱“唯一永恒的增長(zhǎng)源泉只有技術(shù)”。但以GeoffreyHinton為代表的這些人多次表達(dá)擔(dān)憂。你屬于哪一派？
李開復(fù)：任何一個(gè)負(fù)責(zé)任、懂技術(shù)的人都應(yīng)該，同時(shí)極端的樂觀，也極端的擔(dān)憂，這兩者是并存的。我屬于八成樂觀，兩成擔(dān)憂。
《潛望》：如果往擔(dān)憂的方向發(fā)展，應(yīng)該怎么避免？
李開復(fù)：有些是人帶來的挑戰(zhàn)，有些是AI帶來的挑戰(zhàn)。
AI帶來的挑戰(zhàn)，需要技術(shù)提供guardrail（護(hù)欄）。新技術(shù)都會(huì)帶來危險(xiǎn)。當(dāng)電拉到家里，可以把人電擊死，但發(fā)明了電閘；當(dāng)PC跟互聯(lián)網(wǎng)第一次連接，帶來了病毒，但發(fā)明了防病毒軟件解決技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，還是靠技術(shù)。
我們應(yīng)該鼓勵(lì)更多年輕AI科學(xué)家、工程師發(fā)揮各自的專長(zhǎng)，不要每個(gè)都跳進(jìn)來說我要做大模型，我要做應(yīng)用，我要?jiǎng)?chuàng)業(yè)，我要加入大廠。應(yīng)該有一部分人說，我是不是能加入一個(gè)安全公司或者設(shè)計(jì)一個(gè)保護(hù)隱私的公司？
我覺得應(yīng)該呼吁。
《潛望》：最近，GeoffreyHinton獲得2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，Hinton此前是你在卡耐基梅隆的老師，你和他也有過合作，在你眼中他是一個(gè)什么樣的人？
李開復(fù)：他在我做論文那段時(shí)間，理論結(jié)果非常驚人，Boltzmann Machine（玻爾茲曼機(jī)）是那時(shí)做出來的。當(dāng)時(shí)Yann LeCun在貝爾實(shí)驗(yàn)室，Geoffrey Hinton在CMU，兩人都不太得意。那之后也看到他跟Yann LeCun paper不斷被拒，他們還是堅(jiān)持。
Hinton是一個(gè)特立獨(dú)行，特別執(zhí)著，有自己的理想，不從眾，非常深度思考，講話很有英國(guó)式幽默的一個(gè)人。他不在乎別人想什么，有話直說。
《潛望》：最后，如果要面對(duì)一個(gè)可能會(huì)崛起的美國(guó)AGI霸權(quán)，你有什么想對(duì)中國(guó)同仁說的嗎？現(xiàn)在國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)烈度很高。
李開復(fù)：今天“六小虎”走的方向都不一樣，彼此不太競(jìng)爭(zhēng)有些做國(guó)內(nèi)2B，有些做海外2C，有些做娛樂，有些做Chatbot。每家都希望彼此勉勵(lì)，發(fā)展得好。
現(xiàn)在已經(jīng)非常明確：走OpenAI路徑是很大挑戰(zhàn)。
AGI超大模型我們高概率不會(huì)是第一個(gè)燒出來的。但是，打法不只一套，我們可以各自殺出一條血路。
對(duì)美國(guó)比較強(qiáng)的發(fā)明探索學(xué)習(xí)，但我們的商業(yè)模式跟強(qiáng)項(xiàng)一定是獨(dú)特的。App時(shí)代的到來是中國(guó)的福音，中國(guó)對(duì)App方法論的理解、洞悉和能做這件事的人數(shù)是超過美國(guó)的。
同時(shí)，通過“模型＋AI infra＋應(yīng)用”多維努力，我們希望能將生成式AI當(dāng)前的“三角形”生態(tài)轉(zhuǎn)正，由半導(dǎo)體行業(yè)分得的利潤(rùn)回歸應(yīng)用層，讓整個(gè)行業(yè)生態(tài)回歸到健康的良性循環(huán)。
長(zhǎng)期來看，這必然會(huì)發(fā)生，但它需要時(shí)間。從這個(gè)角度看，中國(guó)團(tuán)隊(duì)有龐大的市場(chǎng)、豐富的應(yīng)用場(chǎng)景以及強(qiáng)大的執(zhí)行力。這些因素結(jié)合在一起，為我們提供了一個(gè)獨(dú)特機(jī)遇，在AI-first新時(shí)代占據(jù)領(lǐng)先地位。
所以，我們的時(shí)代來了。
End
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