12月13日~15日，由《中國企業家》雜誌社主辦的“2024（第二十二屆）中國企業領袖年會”在北京舉行。零一萬物CEO、創新工場董事長李開復博士出席本次年會，分享了關於人工智慧的看法和展望。

1.中國打造應用的能力是世界頂尖的，當AI應用爆發的時候，也是中國大模型公司能夠揚眉吐氣的時候。

2.PC的革命和移動網際網路的革命都使得全球GDP快速增長，隨後增長會逐漸放緩並趨於飽和，而生成式AI會帶來一個比前兩次革命更大的爆髮式增長，這就是我們面臨的最巨大的機會。

3.中國的模型也許會落後美國一段時間，但是中國大模型團隊的應用實踐能力有超過美國的絕對潛力。

4.PC時代誰是獲利最多的？是做應用的公司，其次才是平台，再其次才是晶片，移動網際網路也是一樣的，所以零一萬物要扭轉現在生成式AI行業頭重腳輕的情況。

5.在AI 2.0時代勝出的會是最擁抱AI的公司，就像當年最擁抱網際網路的公司最後取得了最好的結果。

以下為李開復現場演講整理（有刪減）：

今天大家都在談大模型、生成式AI，為什麼以生成式AI為代表的AI 2.0技術是世界上有史以來最偉大的科技革命？大概2年前，ChatGPT問世，實際上它背後的技術是在近七八年間發明的，完全顛覆了過去的以電腦視覺、自然語言理解等為代表的AI 1.0時代的人工智慧。

過去的AI 1.0隻能做特定垂類的事情，今天生成式AI為代表的AI 2.0則是通用的。它是一個超級全才，有兩個突破：首先，它是用全世界的資料訓練出的、通用的基礎大模型；其次，在這個模型的基礎上，經過微調它就可以復用到任何一個領域，支撐海量的人工智慧應用產生。

通用的基礎大模型，我們可以認為是個“通才”，訓練出了一個“大學生”，他每個科目都瞭解過，全世界每本書都讀過，有了泛化、理解、推理的能力。在這個基礎上再讓這位大學生去工作一段時間，就是“微調”，調到它能夠匹配專業領域的需求。所以，我們有一個“通才”，並且能夠把它調節為“專才”，這就是大模型和相關應用的本質。

AI 2.0仍在快速增長和迭代階段，其所能帶來的，可能是六七年以後超級聰明的、AGI等級的超級智能；在短期內，它也會帶來巨大的應用價值。我會建議企業家用這個角度來看大模型的革命：PC時代帶來的是，每一個桌上都有一台電腦；移動網際網路時代帶來的是讓計算裝置能隨身攜帶，並且讓它知道我們是誰、我們在那裡；AI時代是用比人還聰明的人工智慧賦能應用，讓每個應用重寫一次，這個改變會在今年和明年爆發。

PC的革命和移動網際網路的革命都使得全球GDP快速增長，隨後增長會逐漸放緩並趨於飽和，而生成式AI會帶來一個比前兩次革命更大的爆髮式增長，這就是我們面臨的最巨大的機會。

目前，美國最領先的公司OpenAI就是想要通過不斷地融資，不斷地買晶片，“燒”出一個AGI。投入更多的晶片、海量的資料是可以帶來更聰明的模型，這也使得OpenAI引領了美國式的AGI發展路徑，但是這也帶來了一些問題。因為如果你相信六七年可以“燒”出一個AGI，就會不斷地花錢，GPT-4花費了1億美元，推演下去GPT-5就可能花費10億美元，GPT-6可能會花費100億美元，GPT-7可能要花1000億美元。

這樣去“燒”，“燒”出來的是什麼結果呢？一個結果就是如果你們買了輝達的股票，你們可能是最大的受益者。他們想做的是“燒”出一個模型，而不是促成健康的生態。

這些公司認為自己要做出AGI，這個AGI就能夠解決所有的問題，認為有了AGI就不再需要任何應用了，這就是他們的夢想。OpenAI並不在乎生態，這是非常不健康的狀態。

PC時代誰是獲利最多的？是做應用的公司，其次才是平台，再其次才是晶片，移動網際網路也是一樣的，所以零一萬物一定要扭轉現在生成式AI行業頭重腳輕的情況。

從PC到移動網際網路時代，每個應用都被重寫了一次，進入AI 2.0時代也會被重寫。

具體怎麼重寫？其實挺簡單的，PC時代的內容寫作是人來寫，AI時代的是AI來寫，人扮演了指導的角色，即人不需要寫大部分的內容了，因此內容處理軟體如Microsoft Office肯定要被重寫。過去的搜尋是根據關鍵詞搜出10個連結，未來的搜尋就是人告訴AI“我需要什麼內容，你給我整理出來”。

所以我們要做的工作就是快速促成這些顛覆式的Office、搜尋、社交、短影片，一個又一個AI-Native應用會取代今天的頂級產品，這樣應用生態就起來了，使用者就來了，應用公司就可以賺錢了，企業也就得到價值了。

跟美國矽谷巨頭巨量的融資、巨量的算力和巨量的資源投入相比，中國大模型公司沒有足夠的資源去成為第一個“燒”出AGI的公司，但我們中國團隊會專注地把應用打造出來。中國打造應用的能力是世界頂尖的，微信遠遠勝於WhatsApp，TikTok、抖音遠遠勝於Instagram，所以當AI應用時代來到的時候，也是中國大模型公司能夠揚眉吐氣的時候。我們的模型也許會落後美國一段時間，但是我們的應用能力有超過美國的絕對潛力。

未來能有什麼應用呢？馬斯洛需求理論在AI 2.0時代仍在延續，人類的需求是相對固定的，人類需要工作、娛樂、溝通、學習。當新的技術時代來臨時，一定是先瀏覽內容，之後創造內容，搜尋組織內容，之後內容會變得更豐富，出現視訊內容，之後再有社交、電商等等，這是不變的事情，PC時代、移動網際網路時代都是這麼發展的，AI時代也是如此。

我們可以看到最早出現的AI應用就是輔助寫作工具，也就是ChatGPT等等；再往下，我們就會進入搜尋，AI搜尋就是問一個問題得到對應的答案，而不是根據一個關鍵詞給出一堆連結；再往下是多模態，搜尋裡就需要有多模態能力；再往下，你創造的不只是Word，還可以創造PPT，創造了PPT之後還可以做視訊。今天短影片平台上是人自己拍的、上傳的短影片，隨後各種電商、支付等領域都會有各種五花八門的應用出現，這會帶來巨大的革命。

未來這會是應用發展的必然路徑，其中包括：第一，模型要越做越好；第二，模型要越做越便宜。

兩年前在MMLU評測上，大模型大概有70分水平，今天已經92分了，遠遠超過了普通人類的平均得分，所以大模型在進步，多模態模型也在進步，文生視訊模型生成的視訊也越來越逼真，甚至可以生成一個短故事。

另外，更重要的是成本在下降。一年半前，如果要用OpenAI最好的模型，100萬的Token要花75美元，100萬的Token大概能用100次左右，也就是每呼叫一次大模型就要花0.75美元。如果每個百度搜尋的使用者都呼叫一次，每個抖音視訊的使用者都呼叫一次，那怕百度、字節也付不起這個成本。

所以在一年半前是絕對做不出好的應用的，因為模型還不夠好而且太貴。如果一個應用不能馬上產生收入，開發團隊很快就破產了；如果吸引來很多使用者，但每次呼叫模型的成本非常高，0.75美元使用一次，這也會導致破產。

但是好消息是這些模型的價錢在下降，大約一年降十倍。我們可以很確定的是，去年做不出的產品今年做得出，明年可能做得非常好，今天無法想像的事情明年可能出現，明年模型還貴的話後年可能就便宜了，這是我們面臨的巨大發展機會。

這個產品該怎麼創造呢？不要坐等風來，不要等別的公司把模型做得便宜提供給我們用，我們要自己把整個流程做得便宜。蘋果公司是最好的例子，賈伯斯沒有去等晶片、螢幕變得越來越便宜，他是親自入局去打造了一個垂直整合的產品，叫做iPhone，它快、便宜、體驗好，但是它不是當時的行業標準。如果賈伯斯等到晶片、螢幕等變得夠便宜的時候，那已經沒有做iPhone的機會了，誰都可以做了。

今天，我覺得打造（AIGC）應用也有這樣垂直整合的機會，從晶片到基礎架構到模型到應用，都是一家公司來做，零一萬物就在嘗試做這件事。

我們現在做的產品先面向海外，叫BeaGo，方向是AI搜尋，我認為它是終極的AI-First的搜尋產品。因為我的前老闆說過，Google的搜尋“打關鍵詞出一堆連結”這是比較普通的搜尋，問一個問題能得到一個正確的答案，而且未來還可以提供一個可賺錢的廣告，這才是未來的模式。

回顧整個人工智慧的格局，先是ChatGPT點燃了大模型的元年，今年和明年將會是應用爆發的時刻。尤其是明年，每個應用都會被重做，多模態的浪潮會發生，再往下智能體的浪潮會出現，不是問一個問題給一個答案，而是你需要做件事情AI就直接把活給幹了。再下面具身智能會走進這個世界，我們可以期待，未來5年所有你在科幻小說看到的都會逐步成真。

除了to C應用外，AI的企業級應用也是成立的。因為今天模型夠好夠便宜，每一家公司都應該考慮怎麼用上大模型。

但作為企業家，應該想得更遠，擁有更遠大的願景。因為網際網路時代來臨的時候，勝出的傳統企業不只是滿足於公司能夠上網，而是會想怎麼利用網路改變公司的內部流程。網路使得一切都改變了，未來AI也會改變很多東西。

今天的企業管理模式是，我要做一個新的項目，要雇新的人、雇新的團隊，給他KPI讓他做出來，未來則是要升級管理團隊，團隊是由少量的人、大量的AI組成，每一個AI都是能幫你幹活的“人”。

矽谷有一篇文章非常有意思，以前SaaS模式就是Software as a Service ，我們把服務變成了軟體，現在倒過來是Service as Software。人做的事情就是服務，以後不讓人類做人的事情了，AI來做人做的事情，從而達到降本增效，超級快速地產生巨大的價值。

一個企業家可以思考的是，如何基於以大模型為代表的AI 2.0技術來尋找新的創新點，如何給企業定製一個AI，讓它滲透到各個部門，尋找一個好的應用場景讓生成式AI落地，並且清晰地看到它幫企業省了多少錢，幫企業賺多少錢。

當然也要考慮到組織架構的對齊，因為公司裡面的中層可能不太願意引入AI。比如說一個客服的副總裁，他管了7000個人來做客服這件事，AI取代了以後他可能只剩70個人了，這就可能會撼動他在公司的地位和影響力，所以他不會想去引入AI。這時候就需要老闆推動他們做這件事，在AI 2.0時代勝出的會是最擁抱AI的公司，就像當年最擁抱網際網路的公司最後取得了最好的結果。   (中國企業家雜誌)

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