AI未来之路：技术、产品、创新的方向 | 5Y View

Q：目前的AIGC热潮，与19年人工智能投资热有什么异同点？投资人怎么看目前AIGC的创业项目？

刘凯：这一波与19年相比有巨大的变化。用比尔盖茨的话说，作为工作了快五六十年的人，有两个最激动的变化，一个是windows，另一个就是当前的大模型。

很多投资人都认为大模型是继移动互联网之后最重要的创新。我个人亲身经历了完整的移动互联网时代，但是现在AI领域的创新速度比移动互联网时代更快、更多样。

移动互联网在2010年左右出现了几个关键的价值点，互联网人叫“门票”。移动互联网提供了三个门票，一个是手机和通信，一个是以支付为主的商业模式，还有一个是短视频。大模型出现已经三年了，按照惯例也会有有巨大商业价值的东西出来，但目前还没有。但大模型本身就是一个非常重要的门票，通过微软和OpenAI的合作我们已经看到了一些迹象。

训练一个通用的大体量的模型需要稀缺的人才和巨大的成本。目前在中国市场，有不下50家巨头和创业公司宣布或已经获得资金要做大模型，而且还将陆续有更多公司加入进来。而且开源社区的迭代速度非常快，大模型本身的地位能够持续多久，是否像手机一样是一个确定的门票，也还是存在争议的。

作为投资人，现在的心态是相当复杂的，这个领域的变化和迭代速度非常快，基于使用方法会有许多新的事物出现，整个大模型生态系统将会衍生出许多产业和公司。目前，美国已经有很多初创公司获得了大模型基础生态系统的融资，中间层的算法部署公司数不胜数，上层应用更是众多。整个中国投资界对大模型创业都非常兴奋。

Q：对AIGC类的项目估值拿些方面可能存在泡沫，对于创业者来说风险点和机会在哪里？

刘凯：当一个产品有这么快的影响力和渗透力的时候，有一定泡沫也是必然的。正因为存在泡沫，才会有众多创业机会，但在短期内很难辨别哪些东西能够创造真正的价值。

AI创业里也还存在一种称为"价值毁灭型"的领域，目前在美国已经有部分共识。最初大家觉得大模型对SaaS行业是一个利好，因为软件可以叠加大模型做很多事情，但几个月后发现，大模型可能会对软件的用户界面交互和商业模式进行彻底重塑。如今，创业者们发现许多SaaS的细分领域已经消失。在美国，一些SaaS公司经历了收入暴跌的断崖式下滑，被颠覆的速度远远超过了转型的速度。例如，在SaaS领域，通用模型已经能够取代一些场景，特别是在客服呼叫中心和市场营销领域，通用模型可以轻松实现许多功能。

一些比较浅的商业模式正在被颠覆，而颠覆完会创造什么新价值，目前大家还没有看清楚。未来可能有很多的机会，首先一定是要用起来，其次要训练一个小的开源模型。关于商业模式，如果回到创业的第一天，从0到1时有了这个工具，要想清楚可以利用它做什么，而不是基于现有的商业模式。

Q：ChatGPT的热潮给您所处的行业及相关业务，带来的最直观的感受是什么？AIGC对底层芯片诉求强烈，对于中国缺“芯”问题，有哪些应对策略？

姚冬：对我们最直观的影响，它其实是下一代人机交互的方向。人机交互需要一个基础技术，类似大模型这样的语言理解基础技术。几十年前，鼠标是一个重大的发明，图形界面需要鼠标，而智能机器的触摸屏更好用一些。下一代人机交互是语音交互，需要进行语音识别。

几年前深度学习被认为是下一代技术。然而，即使进行了语音识别，机器依然很难理解用户想做什么。如果你在同一句话里提出了多个要求，机器可能就不知道你想要说什么。但大语言模型技术提供了解决这个问题的可能性。你可以对ChatGPT说话、提要求，它大概能理解人想要什么，存在的问题可能只是它自身的知识储备不够，而这个可以通过加大参数、填充语料、以及加一些人工标注解决。

综合来看，它基本可以成为下一代的人机交互方向，接下来的任务就是逐渐推广和应用。就像上一代的鼠标从问世到普及可能需要十几年的时间，早期的鼠标价格非常昂贵，就像今天的大模型同样成本高昂。

大模型在办公领域产品方向大概有三个，首先是生成类的构建，比如编辑器，可以生成大纲和正文，续写或者改写内容。第二是信息检索类的应用，大模型基于语言模型和复杂的自然语言理解能力，可以把很多知识挖掘出来。第三是整个软件对世界的操作能力。我们今天看到大模型是可以写代码的，写代码不是简单的替代程序员，而是有代码指令的生成能力，可以帮助我们做一些软件的自动化的操作，从而对现实世界产生质的影响，实现下一代的基于自然语言的人机交互。

Q：想问华为战略部的付总，面对像AIGC这样的热点，你有哪些关注和分析？

华为云战略规划部专家：关于大模型，以前大家可能都对它感到惊慌和不太适应，但现在我们看到了一个令人惊喜的现象，通过使用一个很小的推理作为训练，我们可以解决许多问题，所有的关注都转向了它。

过去大家会讲通用技术始于各个行业的，但OpenAI和ChatGPT给我们带来了一种新的模式。虽然这种商业模式还没有完全建立起来，但AI作为一个独立的产品可以在市场上销售，这与过去完全不同。

我认为，首先必须自己建立一个大模型，只有这样才能建立起商业模式。从芯片的角度来看，训练可能是一个问题，而推理则相对简单。总结起来，无论是哪种应用，最终的结果都取决于你拥有多少计算能力，这是一个门槛。第二个关键点是数据，谁拥有不同行业的数据将成为一个关键因素，这一点与过去的算力算法相比没有太大改变。

Q：面对AIGC类的初创企业，公司有哪些决策和政策？

华为开发者发展运营总监：纵观整个技术领域的发展，任何概念提出之后会有爆发期，各种企业涌现出来。爆发期之后，各种企业可能会有兼并、倒闭。这里面什么样的企业能活下来，是我们关注的点。从这几轮的技术的变革上看，真正能活下来的，还是和相应的行业能融合起来的企业，它在行业里有独有的能力和商业模式。

我们常常讲未来10年的事情，这没有问题。但实际上要活下来，还要考虑未来一年的事情，在战略目标上也要体现提前半步或者一步的目标。结合起来看，我们希望能够看到更多初创公司和行业融合的场景和案例。我们也在挖掘开发者和伙伴，提供更大力度的赋能，包括商业模式和技术，助力伙伴和开发者的成功。接下来在很长的一段时间里，我们会聚焦机制、策略、能力的改进，把公司的能力更快速的、更高质量的开放给大家。