對話李開復：這次大模型創業，我十年都不會變現
作為多年的科技與商業精英，李開復的一面是精確與秩序。
他出現在辦公室時比約好的時間剛好早1 分鐘，同事說他常常這麼準時。
他彷彿剛從20 年前的暢銷書封面中走出來：步態從容，一身藏藍色西服套裝，三七分的髮型一絲不亂，手裡提著一個深棕色皮質公文包，是講述美國1960 年代商業精英的電視劇《廣告狂人》裡會出現的款式。
不過翻開這張精緻的封面，李開復又一直身處在一個模糊、混亂、難以預測的商業世界。
過去1 年，這種混亂到了一個高峰，他在去年5 月創立大模型公司零一萬物並擔任CEO，已經62 歲的李開復把自己拉入了一場新的大模型混戰。
過往的光環與名氣反而放大了圍繞李開復與零一萬物的質疑與爭論。
李開復1983 年開始在卡耐基梅隆大學攻讀計算機博士，當時他在研究計劃中寫道：“人工智能是人類了解自身的最後一步，我希望投身這門新的、有前景的科學。”
更年輕的創始人現在會說：1980 年代的AI 不是今天的AI。
去年11 月零一萬物首次發布開源模型Yi 後，有人從程式碼裡看到了與Meta 的Llama 模型相同的張量命名方式，指出這是「套殼」 大模型。
此後有多位AI 從業者撰文解釋，現在大部分AI 大模型都會選擇共同或相似的模型架構，真正影響模型性能的工作是資料選取、資料處理和訓練，以及最終得到自己的模型參數，零一萬物和其它公司都需要自己完成這些工作。
曾經每天用程式自動發幾十條微博的李開復沒有在公開場合回應。他忙於用他的理性與經驗，在複雜、混亂的大模型市場中找出一條最正確的生存之路。
創業一年後，李開復第一次接受深度採訪，完整闡述零一萬物怎麼想、怎麼做。
李開復有一套環環相扣的精密邏輯。他以工程師的方式定義了一個新概念：TC-PMF，在PMF（Product Market Fit）尋找產品與市場匹配點的基礎上，加上了技術（technology）和成本（cost）。
這兩個要素都在快速變化，李開復認為降低推理成本至關重要，這是AI 與行動互聯網的最大差異。零一萬物的戰略就是要比別人更快找到這個四維匹配。
更快找到的方式是自己做推理引擎，尤其是做大量AI Infra（基礎層）優化工作：從選擇伺服器到設計機房和部署GPU，再到做向量資料庫，零一萬物都自己來，自己掌握降低推理成本的節奏。
必須自己找TC-PMF，又是因為李開復相信以下的教訓是真理：任何公司不可能吃技術一輩子，一定要找到技術以外的障礙。
「有些媒體會把做大模型的人分成兩種：信仰AGI 的和賺錢的，我就是既要又要。」李開復說。
零一萬物去年陸續上線的4 個海外產品中，有一個生產力產品的ROI 已經實現了1。
零一萬物剛剛發布了新的千億參數閉源模型Yi-Large 和首個國內產品“萬知AI”。在史丹佛的開源評測計畫AlpacaEval 2.0 上，Yi-Large 控制了文本長度誤差的勝率（LC Win Rate）排第二，僅次於OpenAI 今年4 月發布的新版GPT-4 Turbo；勝率（Win Rate）則排到第一名了。
AlpacaEval 2.0 的評測邏輯是，以去年11 月的GPT-4 Preview 來與其它模型“打擂台”，如果其它模型勝率超過50%，意味著其有一半以上的回復比GPT-4 Preview 要好。其中LC Win Rate 是控制了使用者更喜歡長回答的傾向之後的勝率。
如果看重表面的秩序，李開複本不需要自己走入於這場混戰，過去14 年他都在投資和支持別人。
現在他是「最年長的」 中國大模型創業者，處在一個競爭最激烈的中國大模型市場。最多的資源、押注，最密集的人才都不站在這邊。
創業環境不再那麼寬鬆了。李開復謹慎地思考如何用更少的資源保持在第一梯隊，提前規劃估值快速攀升後如何獨立生存。零一萬物現在是中國六家大模型獨角獸之一。
「沒有收入的四、五十億美元估值，在AI 1.0 時代都支撐不了。大模型公司遲早要面對投行拷問，要未雨綢繆，否則這些紙牌屋最後都會坍塌。」李開復說。
我們問他這次為什麼一定要自己創業，有多想贏？他說他相信賈伯斯的一句話：“每一個人一生有很多點，我終於來到一個機會，把這些點全部串在一起。我相信我來到這個世界就是來串這些點的。”
“過去40 年他們擋不住我，以後40 年也是”
《晚點》：有人說你是中國最年長的大模型創業家。
李開復：我希望我能帶來的價值是隨年齡累積的經驗，而不是失去了對科技的掌控力。
如果你去問我的同事，我就會知道這個問題不大。
《晚點》：那些較年輕的創業家說，上世紀入行的人搞的AI 不是現在的AI。
李開復：那他們應該先讀讀我的論文。我的論文基本上有兩篇，一個是我和Geoffery Hinton 團隊做的Othello（一個黑白棋博弈系統），就是用機器學習的方法來下棋，打成了世界冠軍；第二個是用機器學習做語音識別，做到了當時世界最好的語音辨識。
這都是在80 年代做的機器學習。可能很多人跟你說80 年代沒人做機器學習，但有，那就是我。
《晚點》：少有人會在60 歲以後創業，你之前還生過一場大病，家人有勸過你別幹嗎？
李開復：他們當然會覺得創業太累，但擋不住我呀。過去40 年從來沒擋住我，以後40 年也擋不住我。
我太太只是說，「我知道我說了也沒用，你好好保重身體。」她說她會支持我，還挺不容易的。
《晚點》：為什麼選擇直接做CEO，有過其它選項嗎？
李開復：我從一開始就考慮自己當CEO，當然也不排除能找到很好的人。
應該說所有人我都聊過，我的期望非常高，大概想找到一個年輕版的薩提亞（薩提亞·納德拉，微軟現任CEO），但沒有找到合適的。
《晚點》：為什麼不像上一輪AI 熱潮那樣去投資和孵化，支持其他人創業？
李開復：創新工場不是一個很大的基金，如果我們當時選擇投資，就只能佔非常少的份額，最後做成了也沒太大意義。
《晚點》：你覺得這次有機會做成什麼樣子？
李開復：我覺得我們要做就做一個萬億美元的公司。當然我知道機會不是很大，但要衝一衝，當個小獨角獸對我來說也不是目標。
這個夢想有這麼這麼的大，如果就是大家賺點錢，這絕對不是我想做的事。
我這次創業，十年都不會套現。
《晚點》：和上一次AI 熱潮相比，這次有什麼不同？
李開復：回頭看當時的AI 1.0，四小龍的時代，我們看到一些很優秀的科技創業家都會走過四個階段。
第一階段是我有最牛的團隊，比論文，比得獎。第二階段就是打榜，比誰能拿到ImageNet 或是人臉辨識的冠軍。第三階段就是搶第一個大單，第一個大單還蠻多錢的，但之後就變成一片紅海。第四個階段，是to VC 的模式，就是我能不能堆出一個客戶和收入的成長，讓VC 覺得我能做成，投我。
這個過程產生了很多低品質收入，就是project based（基於專案）的收入：我做一單，你給我幾十萬、幾百萬，做完了就結束了。
所以AI 1.0 其實就是把一批系統整合的公司硬包裝成了高成長的AI 公司。
當然有一個階段是有高成長的。但這類收入到一個高峰就上不去了。再之後，就是一個個上市、一個破發。因為最後逃不掉的，市場永遠會用傳統的財務指標來衡量一家公司，你有再厲害的科技也沒有用。
《晚點》：那這次就可以做出高成長和高品質收入了麼？
李開復：現在AI 能帶來真實的價值。
例如生產力的AI 應用，過去從來沒有一刻可以做到別人幫我寫報告、寫文章和做PPT，也從來沒有一個軟體，可以幫我分析總結一千頁、甚至一萬頁文字。
這次也同時點燃了2B 跟2C 的機會。同時，這次很重要的是先國外、再國內。
因為美國已經先有了ChatGPT moment：市場被教育了，用戶習慣了用chatbot（聊天對話機器人）；用戶和開發者願意付費，因為ChatGPT 也收費、API（應用程式介面）也收費。
所謂高品質收入，就是SaaS 和訂閱費，廣告也可以算。但廣告要先堆量，SaaS 和訂閱是相對不那麼燒錢就可以獲得用戶的方式，這已經在發生了。
《晚點》：你一下子說到了很多事——海外、國內，2B、2C——這些你們都要做嗎？
李開復：我們會做很多事，整個公司的設計就是要做一個AGI 時代的微軟。
萬知AI 上線以前，我們在海外市場就已經有4 個應用了。但有些事我們暫時不會做，例如在國內做2B，我們不會碰項目制的訂單，我認為它還沒有逃離上次AI 1.0 的魔咒。
2B 我們會走API 路徑，不管國內國外，花錢買API 都是一個已經被教育過的市場。所有的創業基本上都應該避免去教育市場，因為這是大廠才能負擔得起的事情，新創公司沒有這樣的成本。
“PMF 已經不能完整定義大模型的創業了”
《晚點》：零一萬物現在同時做模型技術和應用產品，為什麼？
李開復：每一次科技革命都是吸取教訓的機會，有一個教訓是真理：無論你技術強不強，你不可能吃技術一輩子，你一定要找到科技以外的障礙。
行動網路時代，為什麼安卓、蘋果、微信這麼強，抖音還能殺出來？
就是因為字節跳動足夠早地預測到了用AI 來推薦短視頻，找到了這個PMF（Product Market Fit，產品市場的匹配），把握住時間窗口，打造了非常高的用戶粘性和成長率。當它成為一個有海量用戶的普惠應用，微信就再也沒辦法複製抖音、把它殺死了。
這個對我們的啟發是，我們一方面要做AGI、做最強的模型，但是我們不能只吃這個飯，我們一定要去非常精密地尋找類似PMF 的東西。
但我覺得PMF 已經不能夠完整地定義大模型的創業了。
《晚點》：怎麼講？
李開復：因為現在的AI 和行動網路有一個很大差別，就是行動網路沒有推理成本。
所以我們要找的其實不是PMF，我要定義一個新的詞，是TC-PMF——就是你還要考慮技術technology，還要考慮成本cost，這是一個四維的fit。
例如說某些應用需要AI 不能有幻覺，那現在的技術就有挑戰；有些應用需要非常大尺寸的模型或長文本窗口，但這可能帶來40、50 秒的推理延遲，或處理一百萬token 要花75 塊，這也沒有fit。
我覺得每家公司都要找到自己的TC-PMF。
《晚點》：找TC-PMF 和找PMF 的方法有什麼不同？
李開復：有一位著名曲棍球選手說，不要去球在的地方，要去球將要去的地方。
例如以前AI 的幻覺特別嚴重，現在好多了，以前做不好數學、編程，現在能做好了，那產品就要不斷要調整。
而且你一定要在這個功能還不能做，還比較貴時先開始做產品，這樣等技術和成本可以達到TC-PMF 時，你的產品已經出來了。那幾個月的時間窗口至關重要。
在現今的AI 成本基礎上，基本上很難做出一個抖音、微信或淘寶等級的應用。但一年後或許可以。
《晚點》：怎麼提高成功率？
李開復：一個利好是，推理成本至少每年會降低十倍，這個過去兩年已經發生，未來也會發生。所以一家公司可以試著精準預測技術會怎麼變，成本會如何下降。
但更強大的公司，應該主動降低推理成本，這樣他就能比別人早一刻找到TC-PMF。
《晚點》：你們是怎麼做的？
李開復：自己做推理引擎，自己掌控命運，而不是守株待兔──是華為可以給我更低的推理成本呢，還是英偉達，還是第三方的引擎？
自己做的好處是，別人的推理成本降低十倍時，我們可能會降二十、三十倍。
《晚點》：你說的推理引擎主要指什麼呢？其實自研大模型的公司理論上都能主動降低推理成本，你們跟別人有什麼不同？
李開復：是可以，但把模型做得又小又好只是整個優化的一半。另一半是AI Infra（基礎層）的工作，是在模型層下面怎麼部署GPU，怎麼做並行計算，怎麼把軟硬體做最好的結合。
我們的優勢就在於我們一開始就建立了一支很強的AI infrastructure 團隊，這樣可以在訓練時省錢，在推理上加速。
我們也自己開發了向量資料庫，做了RAG（檢索增強生成） 優化，甚至自己設計機房、部署硬件，這也是為了推理引擎。
《晚點》：投入Infra 的實際效果如何？
李開復：光是GPU 成本，多方面優化後，我們訓練千億參數的Yi-Larege 模型時，就比同比下降了一倍左右。
我們的推理也可以做到比微軟、OpenAI 和Google 更便宜。中國的infra 團隊真的很強，模型可能不如美國，infra 不會輸他們。
假如今天我們只靠模型能力，infra 用雲廠商的，能把推理成本的優勢做到30% 就了不得了，但模型和infra 一起做，可能會有100%、200% 的優勢。
“ROI 不好時就燒錢拿用戶，這麼下去最終會破產”
《晚點》：從你們已有的產品嘗試中看到了什麼？
李開復：我們最早上線的生產力產品的ROI 已經可以做到1 了，也就是我們從用戶手中收到的訂閱費，已經低於我們獲取用戶的成本加GPU 的成本。今年應該會有一個億的收入，有近千萬用戶。
但這還不是達到了TC-PMF 的普惠點，因為規模還不夠大。普惠點是真的有上億用戶，每天或每週都去使用，而且帳要能算清楚。
我們探索的一些其它應用，娛樂、陪伴類的都有，但ROI 都沒做到過1，30 日留存也不夠好，我們就沒有去推。
《晚點》：這幾個形態裡，現在只有生產力產品的ROI 可以達到1，你覺得這是為什麼？
李開復：生產力應用的付費點最明確，雖然技術上有幻覺問題，但最終是人來把關內容，因此也OK。
而其他領域，包括那麼多人學的Character.ai，都有TC-PMF 的問題，主要是降低推理成本和提高體驗上的衝突現在還比較難解決。
你要降低推理成本，只有縮小模型，這就導致體驗不夠好，使用者不會來。你用了大模型，體驗好了，但推理又貴了。所以Character.ai 就沒有特別好的體驗，因為它用不起GPT-4，它自己做的小模型又不夠好，進入了兩難。
一個誘惑是，我們也可以花錢燒出用戶，號稱做到了幾千萬用戶、數百萬DAU。但留存不好、ROI 不好，這麼做下去最後還是要破產。
《晚點》：你認為ROI 多少才算好？才可以更激進地做成長
李開復：我們會把0.6 當作基準線，燒1 塊可以回6 毛錢時，就可以往前推進。
你一旦推到了1 ，就表示成長還可以更激進，我們還沒到一定要追求回本的階段，我們就會多做一些推廣；太低了我們就紮實地提升產品。所以ROI 會自然地遊走在0.85 到1.05 之間。
《晚點》：為什麼不能以虧損換市場？過去很多產品是這麼成功的，今天中國的許多AI 產品也是免費且無廣告的。
李開復：原則上說，一個免費產品如果要成立，在尋找PMF ，或者我們說的TC-PMF 階段，有兩個條件：一是長期留存要夠高；二是可以憑口碑傳播免費獲客。
抖音、微信早期是兩個都做到了。 ChatGPT 雖然留存不夠好，但口碑傳播應該是史上最好的。
今天國內的許多AI 產品的問題是，還沒有達到這樣一個TC- PMF，就在燒錢，用戶來了也會跑的。
據我所知，現在國內chatbot 產品的30 日留存沒有超過10% 的。
《晚點》：但如你所說，推理成本正快速下降，ROI 未來會提升。
李開復：推理成本在下降，但獲客成本也會越來越高。行動網路到後來，流量貴得不得了。
中國還有一個特殊性，就是行動流量獨大的網路格局。所以我們要考慮手機端到底適合什麼killer app？
現在大家做的最多的生產力應用程式一般是網頁版的，在電腦上用的，在手機上去讀PDF、長文和生產PPT 就很難。
ROI 不到1 的產品其實也完全可以做。我們有三款產品都還在ROI 相當低的階段，我們還在持續試用中。例如用了新的Yi-Large 車型後，這幾個產品的留存都有提升。
但我們一般至少要看到0.6 才會開始推，否則用戶越多越虧錢，幾乎可以預測不會燒出結果。
《晚點》：過去網路燒錢的一個假設是，產品最終有網路效應，最先成為贏家的產品會通吃市場。你覺得AI 產品的網路效應是什麼？
李開復：什麼能帶來網路效應？比如說抖音的創作者生態，比如說微信的關係鏈壁壘。今天我們在各種大模型應用上並沒有看到這樣的網路效應。
我不否認燒錢可以獲得用戶，但現在要比行動網路時謹慎很多。一是因為更低的推理成本和更好的模型之間現在還是互斥的。你要去平衡各種因素，能預測技術發展曲線，還能不斷降低成本，有史以來沒有這麼難的、尋找PMF 的過程。
另一個不一樣的地方是，行動網路本身有新人群紅利，一波一波人開始買智慧型手機，中國的這個人群尤其巨大，這自然形成了用戶漏斗。而現在沒有這麼多新上網的人了。
《晚點》：一些AI 產品今年已在到處做廣告，你看到後有動搖嗎？
李開復：有些友商投放了幾千萬美元，燒出了幾百萬DAU，如果他們有信心讓用戶走了又能回來，那是他們自己的策劃。
我們認為做應用就是按部就班：一方面你要又狠又準，在正確的時刻出手，把握時間窗口；另一方面，當這個窗口還沒來時，我們選擇不過度燒錢，因為賠錢的速度是完全可以預測的。
“有媒體把做大模型的人分成信仰AGI 的和賺錢的，我只是既要又要”
《晚點》：依照你設想的策略，零一要同時做好技術、成本控制、產品和需求洞察，有糾結過哪個比較重要嗎？
李開復：為了找到TC-PMF 就必須都做。有些媒體會把做大模型的人分成兩種：信仰AGI 的和賺錢的，我就是既要又要。
我們當然追求技術極致，但任何一家公司都一樣，不可能永遠靠技術指標，也不能永遠靠融資。
《晚點》：同時做很多事的挑戰是什麼？
李開復：能不能在各方面都找到優質的團隊，然後去管一個多元文化的公司。
因為做infra 的人，做產品的人，做模型的人，做海外、國內市場的人，他們的技能、經驗和做事方法都有不一樣的地方。
歷史上做得比較好的公司是微軟，它的Office、Windows、伺服器、雲端、遊戲，包括現在的AI，每個群組都是不同的文化，Windows 的人和你聊的都是技術，Office 就是用戶第一。
而且微軟多元化蠻快的，它第一個產品是BASIC，很快就收購了86-DOS，變成了它的MS-DOS，後面又透過自研和收購做了Word、Excel、PPT，最後打包成Office。
我們是要在更短的時間內達到這種多元文化，每個團隊都要發力達到200% 的效果，最後1+1+1 ＞ 3。
《晚點》：如何讓整個公司達到200% 的效果？
李開復：美國大廠的運算資源是我們的幾十倍、一百倍。我們前段時間聊的一位博士最後決定去一家美國公司，因為對方答應給他10,000 張GPU，我們都沒有10,000 張GPU。
所以重點是，我們怎麼能擠出每一張GPU 最大的價值，怎麼用更少的算力進入第一梯隊。另一部分是，我們要做更精確的技術判斷，因為每次決策下一套模型要怎麼做，都是千萬美元，錢還不是最重要的，時間成本更重要。
我去年去了7 趟美國，團隊也去了很多次，就是了解各種選項，看哪些最有希望，然後先在小尺寸上做實驗，再選擇一個路徑訓練幾個月。到現在為止，我們訓練時沒有失敗過。
《晚點》：怎麼務實評估你們和GPT-4 的差距？
李開復：首先系統化的評比是有價值的，在斯坦福的開源評測項目AlpacaEval 2.0 上，主要指標LC Win Rate 我們排到了世界第二，僅次於GPT-4 Turbo；Win Rate 更排到了世界第一，超過了GPT-4 Turbo。
另一方面，我覺得最終的評估是在「模應一體」 的前提下，去看你的模型是不是能在你的應用裡調到最優，同時也讓應用達到最優。
如果「模應一體」 做得夠好，即便模型本身未必超過GPT-4，但在我們的應用上的體驗可以超過它。我們已經逐漸看到了這一點了。
《晚點》：如果回到投資人身份，除了你們自己，你還會支持誰？
李開復：我如果現在有很多錢可以投任何公司，我會全部放在零一萬物。但零一萬物自己要考慮融資節奏，融得太急迫、稀釋太多，是雙面刃。
《晚點》：你認為產業競爭的下一個重要節點是什麼？
李開復：技術上，現在大家都是往decoder only 的Transformer（註：GPT 的路線）的路徑走。 MoE（混合專家模型）、多模態是新的技術點，我們也在做，重要的是不能落出第一梯隊。
商業上，我覺得上市很重要。不是因為要變現、賺錢，而是說AI 公司要經過一個上市的拷問。例如港股現在對上市的要求是，能做到2 億美元的高品質收入，未來一年成長2.5 倍。
上市也能帶來獨特的融資機會，例如定增。現在中國大模型創業，美國、歐洲的投資就別想了，中東在觀望，他們一方面熱愛AI，一方面之前投軟銀沒有很成功。
中國的VC 環境也變了。現在不少公司已經很貴了，再下一輪難道要四五十億美元估值嗎？沒有收入的四五十億美元估值在AI 1.0 時期都撐不下去。
大模型公司遲早要面對投行拷問，要未雨綢繆。否則這些紙牌屋最後都會崩塌的。
“下一本書由AI 來寫”
《晚點》：你是許多年輕人的偶像，去年零一被討論最多的事卻是套殼Llama 的負面風波。被質疑是什麼感受？
李開復：當時有很多技術專家寫過詳細文章解釋了，套殼的說法就是胡說八道。很荒謬的事，中國哪一個大模型不是基於GPT 或Llama 的架構的？技術圈對Llama 架構這個稱呼本來就是不同意的。
架構在模型中的權重也遠遜於模型訓練本身和透過訓練獲得的參數和程式碼。後三者才是各家比拼自研實力的決勝點。我們的Yi 模型是從零開始訓練，自己獲得的參數和程式碼，並沒有參考任何Llama 或其他模型的參數。
《晚點》：有想過自己出面解釋嗎？
李開復：我覺得還是專注把事情做好，而且有些事情真的越描越黑，我們明明沒有問題，但是可能因為我在行業中比較有名，就有人來找我麻煩。
沒事，那我們就使用有名的優勢，我就來做萬知AI 的首席體驗官，專注把產品做好。
《晚點》：以前你是投別人，現在你要說服別人投你，被拒絕過嗎？怎麼適應新角色？
李開復：我通常可以敲開門，但不代表敲開了，錢就會來。以前在創新工場做募款也是類似的，都是站在需要錢的一方。
《晚點》：很多人放棄去美國招人，你到現在還在堅持，這個過程並不順利，為什麼要繼續做？
李開復：我們的優勢可能是，我在Linkedin 上跟任何一個人約meeting 總是約得到，約到不一定會有興趣加入，但是約到了再說。
我Linkedin 上至少發了七、八百封訊息、見了兩三百人。我們屢敗屢戰，最後還是挖到了一群挺優秀的人才。
上週在美國就很開心，又找到兩個人，現在已經開始在這邊工作了。
《晚點》：過去一年有自我懷疑和焦慮的時候嗎？
李開復：還好，我當然有時會擔憂，但不至於焦慮。公司總是有時效率很高，有時比較低，但一直走在我們堅持的策略上。
《晚點》：不焦慮的支撐來自什麼？
李開復：來自“世界因我不同”，開玩笑。
來自我相信賈伯斯的話：就是每一個人一生有很多點，我終於來到一個機會把這些點全部串在一起。我相信我來到這個世界就是來串這些點的。
《晚點》：你現在還有多想贏？
李開復：這不是個輸贏的問題。我覺得第一，這是人類有史以來最重要的技術，不能錯過這場革命，必須全心投入。
第二是我覺得自己有一些獨特的優勢，我經歷過很多公司，知道怎麼用一套系統化的方法來打這個市場。
還有，我覺得中國應該要有自己的大模型，因為美國的模型可能會用不到。中國改革開放這麼多年，經濟發展都很好，如果這場大模型革命落後了，就太可惜了。我熱愛這個國家跟人，我覺得不可以讓這件事發生，那是遺憾終生的事。
《晚點》：這次如果沒有做成，可能是因為什麼？
李開復：我不太想這個問題。我覺得對所有大模型公司來說，資金鏈斷裂會是個問題，買不到足夠的GPU 也是，沒辦法驗證自己的商業模式，沒辦法達到上市指標，這都是問題。
《晚點》：被收購不會是你的選項？
李開復：肯定不是我想要的選項。但我是個務實的人，所以在對的時刻，一切都有可能。但我認為那是最糟的結果。
《晚點》：你寫過不少書，經歷這次創業後，你會寫一本什麼書？
李開復：我覺得這本書不是我寫，應該是萬知寫。我希望能引導它寫出一本比我寫的精彩10 倍的書。
我一直很關注的一個題目是AI 時代為人類社會帶來什麼改變，大家該怎麼去面對這個時代。
《晚點》：對這些問題你的新思考是什麼？
李開復：最好的情況是，有些公司基於AGI 帶來巨大經濟價值。相對應的挑戰是，當AI 取代了許多工作，人的自我存在需求怎麼能被滿足？
你要說是不是有人拿大模型做壞事，這是存在的，但最糟的狀態是人的絕望：一個人發現自己學的技能都被AI 取代了。
我們不能告訴大家不要絕望，光指望國家給你錢，不是這樣的。
我覺得需要讓大家意識到，工作不是人生唯一的目的，人應該花時間做自己愛做的事，創造非經濟價值。不要覺得這很簡單，我們低估了它的難度。
同時，也要積極再學習，尋找成長第二曲線，AI 2.0 時代還會誕生更多新工作，要努力把握新機會。
《晚點》：有些人會把這次AI 浪潮比喻為上世紀的網路浪潮，有人覺得它像大航海時代。你覺得我們正在經歷什麼？
李開復：我覺得它是人類有史以來最大的科學發明和進步。當然從商業角度來說，網路、行動網路都讓大家賺了很多錢，出現了一批公司，這次也有類似的機會，但這就低估了它的重要性。
我敢確定，10 年後回顧今天，大家會說，行動網路真的沒什麼。(晚點LatePost)