刚刚,创新工场董事长兼 CEO 李开复发朋友圈宣布成立 Project AI 2.0 公司,致力于打造 AI 2.0 全新平台和 AI-first 生产力应用。Project AI 2.0 不仅想要挑战 ChatGPT,还计划引领全球 AI 领域新浪潮。李开复朋友圈全文如下:我正在亲自筹组 Project AI 2.0,一个致力打造 AI 2.0 全新平台和 AI-first 生产力应用的全球化公司,这是一家由技术愿景驱动,拥有卓越中国工程底蕴的创新企业,在全球范围号召世界级的人才,加入我们一起打造这个世界级的公司!Project AI 2.0 不仅仅要做中文版 ChatGPT。我认为 AI 2.0 不仅仅是个高能聊天工具,也不仅仅是图文创作的 AIGC 生成,Co-pilot 和如今看到的应用都还只是 AI 2.0 能力的开端。Project AI 2.0 是创新工场塔尖孵化的第 7 家公司,同时我们也积极寻找AI 2.0 技术和应用相关的投资机会,加速打造 AI 2.0 的全新创业生态,对于AI 2.0 的未来,我们具有更多更大的想象。Project AI 2.0 的资金、算力陆续到位,新公司期权由新团队绝对主导,首批广召大模型、多模态、NLP、AI算法工程与研究、分布式计算/Infrastructure 等方向的顶级人才推荐自荐。推荐人才、探索合作通道: https://chuangxin.com/ai2下面两张泛黄图片来自我 1983 年提交 CMU 博士的申请信 — 「AI 是对人类学习历程的阐释,对人类思维过程的量化,对人类行为的澄清,以及对人类智能的理解… AI 是人类认识并理解自己的最后一里路,我希望加入到这个全新绽放、充满前景的未来科学领域」。写了这段话的 40 年后,继续撸起袖子!3 月 14 日,李开复在一场线下媒体会上,针对人工智能的众多问题,分享他了对 AI 2.0 这一最前沿的科技趋势的看法。AI 2.0 带来的平台型机会将比移动互联网大十倍,这也是中国第一次迎来平台竞逐的机会。新平台上所有用户入口和界面都将被重写,能够建立下一代平台的公司将会取得巨大的优势和话语权。李开复认为目前 AI 已经发展了 2.0 时代,这是 AI 迄今为止最重要的一个时代。目前我们看到的 ChatGPT、AI 生成内容等应用都还只是 AI 2.0 能力的开端。AI 1.0 是电,AI 2.0 就是电网AI 已经来到从 1.0 迈入 2.0 的拐点,AI 2.0 将会带来平台式的变革,改写用户的入口和界面,诞生全新平台,催生新一代 AI 2.0 应用的研发和商业化。什么是平台?平台有几种功能?AI 的深度学习是平台吗?AI 的深度学习是能改变世界的技术,但还不是一个平台。成为一个平台,要做的第一件事情是降低开发应用的成本,如果做不到这一点,它只是一个伟大的技术,并不是平台。就像电是伟大的发明,但没有电网,能接上任何东西吗?能发明微波炉、烤箱、电动车吗?不可以,所以电网才是平台。AI 1.0 就是电,AI 2.0 就是电网。我定义的 AI 1.0,是以 2015 年 CNN 卷积神经网络模型为核心的计算机视觉技术,拉开 AI 感知智能时代的序幕,机器开始在计算机视觉、自然语言理解技术等领域超越人类,并创造了显著的价值,开始有机器人、无人驾驶的出现。过去七八年,这一直是很振奋人心的事情。但是 AI 1.0 也遇到了瓶颈,大多数行业想利用 AI,需要花费巨大的成本来收集和标注数据,而这些数据集和诸多模型各成「孤岛」缺乏纵效,不能跨领域使用。很多公司本来很兴奋,老板听到了 AI 很好,决定要做,做了一年没有结果,再往后就不做了。很多 AI 公司说帮助赋能了 A,助力了 B,给各个商业公司创造价值,但很难赚到钱,因为成本高。这也是为什么大部分的 AI 1.0 企业投入大笔研发经费,但仍然长年亏损。还有一个小问题是,AI 1.0 被说的很神奇,但感觉又没有那么智能,像是人工的简单替代,只是用在识别声音、识别英文或者中文等上,或者帮银行降低坏账率,但没有跨领域的认知。所以 AI 1.0 的智慧有一定瓶颈。除此之外,AI 1.0 缺少像互联网时代的 Windows 和 Android 一样的规模化能力,来降低应用开发的门槛,打造完善生态链。几年下来,AI 1.0 尚未真正实现商业上的成功。在 AI 1.0 时代,我们也投了第四范式等几家公司,共计 10 家优秀的 AI 独角兽企业。现在 AI 2.0 时代来了,这是 AI 迄今为止最重要的一个时代。AI 2.0 时代第一个现象级应用在我的畅销书《AI·未来》里提到:「在人工智能时代,数据是新的石油,谁的数据多,谁就占了大的优势」。世界上最多的数据就是文字、图片、视频,比如从医学的影片到蛋白质到所有交通信息等,为了让这些数据能够跨领域使用,一些研究员想了一个非常巧妙的方法,让AI去收集全世界的数据,然后自己教自己,教一段时间后形成一个模型——基础大模型(Foundation Model),这个基础模型就是全世界的数据训练出来的。但不是完全从 0-1 的过程,它有一定的基础,这个基础可以是中文、常识、多领域认知。比如一个正在上一年级的6岁孩子,他已经有一些基础知识,可以自主阅读,读漫画书、三国演义等,只是深度不够,但如果你跟他讲三国时代,他说,「我记得」「以前我看过这个漫画」「知道曹操是谁」……就是这样一个过程。AI 2.0 基础模型有几个特别重要的特征:第一、不用人工标注,可以阅读海量文本;第二、规模非常大,做这个模型需要几千张 GPU 来训练,现在只有大厂还有拿到巨额融资的企业才能做;第三、它通过微调等方式适配和执行五花八门的任务,真正有望实现平台化的效应,进而探索商业化的应用创新机会。基础大模型需要超级巨量数据和超级算力,未来 2-3 年,只要全世界的数据能储存起来,一定有科研机构会突破,做出来最伟大的基础模型。总之,AI 2.0 的巨大跃迁之处在于,它克服了前者单领域、多模型的限制。一旦有了这个巨大的模型,相关的新应用也会出现,银行、保险公司、制造行业,甚至机器人、无人驾驶等,未来都可以通过这个大模型,提高公司的效率,降低成本。AI 2.0 时代的第一个现象级应用是生成式 AI(Generative AI),也就是国内流行的AIGC。生成式 AI 能够实现无需标注的自监督学习,AI 将从「辅助」人到逐步「替代」人工,所有使用者界面将被重新设计改写。打个比方,想象让 AI 读一本书的前 9 章之后,「猜测」第 10 章,再让 AI 对比真正的内容,读过上千万本书后,模型不断优化和迭代。以这样的方式,AI 变得越来越精准,最终形成适用不同领域的基础大模型。AI 2.0 模型不仅可以学习文本和图像数据,还可以从语音、视频、自动化硬件传感器数据,甚至 DNA 或蛋白质信息等多模态数据中学习,建构机器超强大脑的运行能力。甚至不止于生成,而逐步达到具有预测、决策、探索等更高级别的认知智能。所以,AI 2.0 不仅仅是个红极一时的高能聊天工具,也不仅仅是图文创作的 AIGC 生成程序,如今看到的应用都还只是 AI 2.0 能力的开端,不该限制了人们对 AI 2.0 未来潜力的想象。所有的应用都会被重写一遍——三个阶段应用AI 2.0 的发展范式是迭代式的,从「辅助人类」到「全程自动」将会出现三个阶段:第一阶段人机协同,生产力工具将会首先实现升级,所有使用者界面将被重新设计:文档工具不再是逐字输入,而是用户告诉AI想要什么样的文章;绘图软件不再需要用户动手,通过文字的描述就可以实现。在这一阶段,人类仍与AI保持协作,筛选和纠正AI创作的内容,避免谬误和灾难发生。比如,苹果有名的广告「Think Different」,这个设计花了几千万美元,但如果用 AI 2.0 的工具,跟 AI 说,「我要一个黑白经典背景」「让世界最受尊重的名人戴上苹果产品」「讲一句乔布斯的名言」,输进去后广告就出来了,只要暗示是苹果产品就可以。第二阶段局部自动,容错度高的应用和行业将率先实现AI自动化,例如广告投放、电子商务、搜索引擎、游戏制作等。第三阶段是全程自动,AI将变得完全自动化并可在任何地方使用,在不容出错的领域出现突破,AI 医生、AI 教师等应用成为可能。我们可以感受到,创造的过程、用户体验、产品、商业模式都不一样了,使用者也不一样了,过去是谁重复性的工作干得最好,就能够胜出,得到最高的认可、薪水和社会地位。现在是谁最能够深度了解品牌需求,用户需求,能够用非常好的语言描述出他想要的东西,然后让AI来生成。所有的应用都会被重写一遍。生产力工具的升级是一个巨大的机会,用语言生成图片可以把时间从一小时缩短到几秒钟,把150美元的成本降到8美分,这些例子是真实的。很多人认为生成式 AI 的商业前景还太小,是因为金融分析师没有考虑到 AI 2.0 的收费模式是不一样的。有报告说,一个搜索要增加 3 美分,靠广告盈利模式会赔很多钱。短期可能是这样的,长期来看 3 美分的成本也会降下来。未来AI可以根据用户问什么问题、按照答案的含金量来收费,所以这个商业模式是会变的。AI 2.0 将在六大领域加速点燃商业潜能,进入提升生产力的应用井喷期,这里有很多机会。所有的应用都会被重写一遍——生产力应用即将进入井喷期第一个领域是,AI 2.0 +电商/广告。AI 1.0 和 AI 2.0 都有个特色,就是可以「千人千面」,每个人看到同一个产品,它的描述和图片可以完全不一样。所以,AI 2.0 时代,电商及广告将更为 AI 大数据驱动,能够做到实时测试和动态调整,甚至把几分钟前的社会热点融入广告内容,最大程度提高转化率。下面两张图是我自己做的,当时我是要见某个化妆品公司的 CEO,我跟他说你的使用者是「千人千面的」。不同肤色的人群、不同群体的消费者,对化妆品的需求是不一样的。我们针对每个消费者的认知开发,让 AI 画出和写出不同的东西,这里的每个字每个图都是 AI 生成的。另一个广告是关于特斯拉。我最喜欢的老电影是《回到未来》,里面的那辆车很酷,当时我就想以后一定要买,特斯拉就应该推这样的广告给我,最大程度地触动我,我从十几岁就想要这样一辆车,现在不但有了,而且我买得起。或者有人崇拜马斯克,就会收到这样一个英雄站在车旁的广告。这些都是 AI 大概了解我的想法后生成的图片或文字。抖音为什么火?虽然抖音更多的视频是人拍的,但这些视频用 AI 推荐引擎精准地推给每个用户,所以每个人看到的是不一样的,这就是「千人千面」。所以,AI 2.0 可以针对不同受众量身定制和实时生成内容,真正实现「千人千面」的营销。第二个领域是,AI 2.0 + 影视/娱乐。AI 可以根据大众的喜好定制电视和短视频内容,使其创作的内容更容易吸引大众的眼球,获得更好的收视率和口碑。AI +多模态的创作,将成为下一世代的娱乐主流,AI辅助创作会逐步形成全新的创意产业生态价值链。第三个领域是,AI 2.0 + 搜索引擎。未来的搜索引擎将由传统的检索模式,变成「提问-回答」的模式。下一代的对话式搜索引擎,将成为全球科技巨头角逐的「AI 2.0 圣杯」,当今搜索广告商业模式也将迎来变革。但由于人们对搜索结果有「精准」的期待,如今的技术要做好问答式搜索还需要很多进步。第四个领域是,AI 2.0 + 元宇宙/游戏。AI 2.0 将大大降低游戏和元宇宙等虚拟世界的内容生成的成本。例如AI可以成为实时聊天伴侣,增强互动的乐趣,提高娱乐性,激励用户参与,最大化游戏时长。GPT 很早之前的应用就是玩文字游戏,还有元宇宙,最近不太火了,其中一个原因就是产生元宇宙内容价格昂贵,但AI 2.0 可以使成本大大下降,推动元宇宙发展。第五个领域是,AI 2.0 +金融。更快、更准确、更智能的内容生产方式,将大幅度提高财经新闻和市场研究分析的及时性与产出量。但由于财经内容的严肃性,人工进行事实核查和验证仍不可或缺。AI 还可以将金融信息的生产和金融产品的上线自动化,提高金融机构信息流及交易量的效率和质量。第六个领域是,AI 2.0 +医疗。AI 能够快速精准分析患者的整体健康状况,吸纳所有数据、生物特征、体检、病史和个人模型预测,成为医生们的得力助手,大幅加速科学诊断和治疗决策。借助AI能够进行更有的放矢的药物研发,实现个性化的医疗分诊和诊疗方案,推动「个性化医学」的到来。巨头垄断和信息造假隐患AI 2.0 背后一个很大的挑战是计算量,ChatGPT 大大提升了对算力的需求。所以今年为什么那些做 AI 平台的,或者做基础模型的公司,需要花几亿美元买机器,因为这个是很大的需求,很大的机会,也是很大的挑战。在这样的背景下,资金实力雄厚的科技巨头将有垄断优势,导致创业公司和学术界很难做出有竞争力的模型。现阶段,AI 2.0 并不能做到完全正确。AI还无法保存全世界的数据,只能通过压缩形成抽象的概念,因此会出现「一本正经地胡说八道」的现象。更重要的是,AI 目前还无法分辨真伪和辨别是非,比如跟AI说现在想做一个广告,让父母买玻璃碴给刚出生的婴儿吃;比如刚才的化妆品广告,AI 说里面含有人参、珍珠等成分,但其实没有。如果被恶意利用将会带来无法衡量的负面后果。可以想象,曾影响干扰美国选举的「剑桥分析」丑闻,如果发生在 AI 2.0 的时代,将会给社会造成更大的伤害。这些都是防不胜防的,机器有时候也会做出伤害人的事。还有一些技术性问题,比如模型太大,开发者怎么针对应用快速做API,怎么确保应用合法合规等。OpenAI 的 CEO 也曾说,「ChatGPT虽然酷,却是个糟透了的产品」。未来要想不犯错,还需要有一些新的发明跟软件来降低犯错的概率,否则它会一直犯错。我们要研究怎么做才能让 AI 乖乖听话。下一个阶段是 AI 不犯错,可以自动用在各种领域,这个称为 AI 3.0 时代,更长远的未来。我们看好的投资机会Deep Tech VC 创新工场 2012 年已开始挖掘 AI 赛道,现在迎向 AI 2.0 的拐点,创新工场主要关注三大方向:第一是,AI 2.0 智能应用。AI 2.0 应用将会迎来遍地开花的阶段,包括各行各业的垂类AI助理、元宇宙应用等之前做不出的应用都会出现。除了新的应用,很多现在已有的应用都可以被重新改写,比如搜索引擎、内容创造、广告营销,AI 2.0 将革新用户体验,创造出全新的商业模式,蕴含非常巨大的想象空间。第二个是 AI 2.0 平台。AI 2.0 平台将会加速新一代 AI 2.0 应用的研发和商业化,创新工场看好具有战略高度的 AI 2.0 平台公司,推动 AI 2.0 的生态循环和良性竞争。第三个是AI基础设施。除了应用和平台之外,支持AI模型运维、管理、训练的基础设施,也是创新工场重点关注的,包含支撑 AI 2.0 巨型模型训练的 AI 芯片公司,以及那些能够加速、降低成本和简化 AI 训练的 AI 2.0 基础设施的创新技术型企业。在 AI 1.0 时代,我们投出了 10 家独角兽。今天的 AI 2.0,我们已经开始布局,投资了一些公司,美图是最快应用 AI 2.0 的公司,还有创新奇智也在探索 AI 2.0+制造。比较非常自豪的就是投资了澜舟科技,他们做出了孟子大模型。AI基础设施公司投资了潞晨科技。创新工场的独特之处是可以到处看创业者,看看谁要发英雄帖、朋友圈。我们也关注 AI 领域谁的论文写得最好。跟其他VC不一样的点是,我们可以自己做「塔尖孵化」,「用科技投资+全面赋能」的模式帮助科技创业者做大做强。我们预测平台公司将诞生,但不会很多,因为门槛很高,但如果他们把基础大模型做好,把中间层工具做好,会造福整个做应用的行业。很多人会说,AI 2.0 会不可避免加剧失业风险。毫无疑问,最具创造力的顶尖人才将会乘上AI 2.0 的东风,全面提升生产力和效率。但随之而来的是重复性的工作将会被 AI 2.0 接替,这些岗位上的人不得不寻求职业的转变与技能的升级,其中包含高比例的白领岗位,亟需进入到更需要发挥创造价值的行业。但 AI 2.0 并不意味着通用人工智能(AGI)就此到来。人类有很多与生俱来的关键能力,诸如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等,这些尚未被破解的深层次能力,是 AI 2.0 也无法全盘复制的。最后一句话,来自硅谷顶级投资人对这个领域的预测:这个市场的潜在规模难以把握 ——它将介于所有软件和所有人类的努力之间。