周鸿祎×傅盛：不谈往事，只聊AI

圆桌论坛上，当被问及AI时代的创业新机遇时：

周鸿祎说：“为什么我们面对AI会如此激动，一方面可能是创业者的本能，另一方面在于，如果不做AI我们就会被淘汰掉。”

傅盛说：“我们是具有一定的创业经验，但在AI方面大家完全是一样的，而且年轻的创业者时间更加充分，并且没有顾忌，没有其他业务的牵绊。今天的年轻人应该要全力以赴地去琢磨AI如何使用，学一些深入的东西，多一些点子，当下正是年轻人崛起的时代。”

1月21日，傅盛携手混沌举办了2024·傅盛的AI开年大课《每个企业都有私有化大模型的时代到来了》，并重磅发布猎户星空企业应用大模型。本次演讲也邀请了多位重量级嘉宾：360集团创始人周鸿祎、极客公园创始人&总裁张鹏、中国移动通信集团终端有限公司副总经理汪恒江、亚马逊云科技大中华区解决方案架构部总经理代闻、混沌学园合伙人张雷……

以下内容根据圆桌论坛内容整理，混沌君略有删改：

圆桌论坛主持人

张   鹏｜ 极客公园创始人&总裁

圆桌论坛嘉宾

周鸿祎｜ 360集团创始人

傅  盛｜ 猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长、混沌学园三期学员

 “傅盛有了很大进步”

张 鹏：很荣幸跟两位一起聊聊。周鸿祎先生，傅盛今天特意邀请你来的原因，可以跟我们分享一下吗？

周鸿袆：傅盛邀请我来主要是想聊聊AI和大模型。我先讲几个观点：第一，傅盛作为年轻人，火气较旺，之前犯了一些错误，但现在他饱尝生活的铁拳之后，个人的认知发生了巨大的变化，有了很大的进步。第二，我个人相比以往也发生了很大的变化，随着年岁的增长，脾气变柔和了，很多事也通透了。很多事过去了就不是事，所以大家还是要往前看。第三，傅盛在人工智能研究方面有一些心得，他讲的“名叫三万的狗”的故事非常有趣。这一次傅盛的一些观点与我的观点比较接近，但又不尽相同，我对傅盛的AI思路也很好奇，对他的观点很有兴趣。第四，傅盛原有的一些尝试经历了失败阶段，现在属于抓住大模型的机会，进行的再次创业，我也应该给予他一些帮助。第五，当下，我也有一种强烈的危机感，仅仅观察AI是不够的，AI后面的技术其实正在改变人们的“逻辑”，但是其表达方式还需要进一步研究，现在的短视频和直播的正在将人们的大脑“格式化”，很多人只能接受短视频和直播的表达方式。

今天的直播与以往直播的影响力不可同日而语，其内在的商业模式已经发生了深刻变化。今天，人们真正进入了网红时代。傅盛是具有网红特质和能力的，我的建议是，除了要培养自身的网红气质，更重要的是抓住一切机会吸粉。AI是经历PC、互联网、手机移动互联网之后的第四次巨大的机会，并且对人类社会的改变力度、广度、深度、速度要超过前几次。在这种机会面前，人们要拼命地往前看，尽一切可能抓住机会，如果妄想回到过去就变成了刻舟求剑、守株待兔，就没有意义了。

当下还有一个利好消息，AI刚刚开始，Open AI仅仅领先几年，这比做芯片的难度要低很多，大家对于AI的认知都处在同一个起跑线上。我讲的这几个观点，重点在于碰撞，只有碰撞才有火花，才能刺激大家的灵感。人们的观点要不断调整、碰撞从而向前。

大模型对创业者是否友好？

张 鹏：傅盛先生，你在刚刚的演讲中提到，在2023年6月的时候你在朋友圈和朱啸虎先生杠了一次，主要是关于大模型创业问题。你当时的心态是怎样的？对于大模型的探索状态是怎样的？

傅 盛：可能是因为一篇标题党的文章。他说大模型对创业者不友好，因为GPT创造了整个价值链里99%的价值。所以，创业者做的只能是套皮，我说其实每个应用都是有价值的，而且硅谷基本上很少有人在做OpenAI了，都在做应用，大家都觉得应用是一定有价值的。

周鸿袆：我见过很多VC，有一种思维方式是错误的，即用过去的模式去套今天的人工智能。举个例子，如果把AI比喻成OS（操作系统），可以得出的结论是全世界只有两套到三套，操作系统必然面临垄断的危机，这种模式是典型的刻舟求剑。AI的发展不是操作系统，AI更像当年的PC。

还有一种错误的思维方式，人容易对成功的事委曲求全，对新生代的创业者求全责备。例如，大家认为OpenAI成功了，甚至傻子都能看出来OpenAI做得很成功，我们就对他膜拜，恨不得跪下，觉得这个值得所有人学习，这种观点是错误的。创业者有很多不成形的想法，只看到他们的缺点，这种价值观也是不对的，很容易失去有潜力的项目。

大模型时代，创业适合做ToB还是ToC？

张 鹏：再向周鸿袆先生提一个问题：在ToC产品时代，移动互联网出现后大家面临的都是ToC市场。今天，你和傅盛在做的，都是ToB的市场。在当下的ToC领域中，大模型是否还能有效地发挥作用？你怎么看？

周鸿袆：我有一个观点，永远不要低估GPT或者大模型的潜力，它未来的进化速度和能力会指数级提升，到达拐点之后会发展得非常快。但是，不要高估今天GPT或者大模型的能力，一个新技术曲线出来后，大家的期望值很高，但是它必然面临回落的问题，今天的人工智能还有很多的缺点。

举个例子，大家对于最新开发出来的聊天机器人都很好奇，刚接触的时候感觉很惊艳，但后期会发现它与自身的工作没什么关系，耦合度很松，再之后就去做插件，直到最后才明白应该做AGI架构，有了智能体之后，OpenAI的大模型才能跟业务结合起来。包括最近OpenAI在做的GPT Store，目前还不能称之为成功，里面做得还比较粗糙。在我看来，人工智能可能是高度和已有业务相结合的东西，它不是一个全新的东西。互联网、电脑这类产品出现后，它们代表的是一种全新的工具，可以创造全新的概念，人工智能本质上做的是取代人的工作，很多的场景都是人们熟悉的旧场景，未必是新场景。

企业应用可能是一个突破点，因为它是一个生产力的工具。在企业应用方面，我们已经做了约100个案例，投入了很多资金和精力，成功和失败的案例都很多。通过大模型做企业的深度定制，做行业化、垂直化的大方向是比较明确的。比如，一些公司想做养猪大模型、医疗大模型、教育大模型，这种比较宽泛的概念在企业里很难落地。后来我们找到了一个方法，比如要做HR大模型，实际上很难用一个概念去做，但是可以通过细分，把业务拆分成50个任务，50个非常小切口的场景，在每个细分场景用AI的能力进行加持，就可以完成任务。如，把HR业务拆解为简历评估、面试问题准备、面试答案的评估等流程，就可以适当解决这个问题。

我经常举两家美国公司的例子，一个是微软，一个叫Salesforce，它们目前并没有采用大模型做出新的产品，都是在原有公司内部业务某个环节或某个产品功能上用大模型做加持。由此可见，大模型市场要求业务很深入而且很碎片，很难用一种简单的大模型做成四海皆准的通用产品。

2023年虽然没有有说服力的应用场景，但恰恰证明2024年、2025年是个巨大的机会。2023年初，大模型刚出现的时候，所有人都觉得造大模型就是造原子弹，但有了开源之后，2023年底的人们发现，造原子弹就如同造茶叶蛋。

千亿、万亿大模型或者用多个MoE、多个混合模型在云端越做越大，一定是一条路，就像“超算”一样。另外一条路，是把大模型做小。它的挑战不在模型本身，开源之后，科研进步速度会明显加快，找到细分场景，用架构做出具体的应用，通过微调和自身的训练，最终形成自己的大模型。2024年会出现真正好的应用，但市场可能会呈现碎片化形态，很难有统一的大模型。

张 鹏：今天傅盛发布的产品，大家都在关注的一个问题是，谁是你们最好的客户，标准是什么，如何进入AI准备的状态？

傅 盛：其实我们一直在做ToC和ToB的业务。第一，今天大模型才刚刚开始，大家都在摸索配套技术，ToB业务目前可以用定制化方案解决；ToC则对产品要求很高，每个用户都要感受到独特的价值，所以今天的大模型想要在ToC方面做深并不容易。第二，今天ToC比较卷，我们在海外发布了ToC应用帮你读书，数据不错，但没在国内讲。第三，我们的目标客户是大企业，因为每次定制推出的不是标准化的套件。我们现在提供的是咨询服务，帮助企业做方案定制，将场景深度细分，只有做到场景细分，满意率和准确率才能上来，否则大模型很难落地。

周鸿袆：你将客户定位为大企业是准确的。因为中小企业只能进行SaaS化运作，他们面临成本过高和支付较难的问题，同时他们所提出的一些需求也未必能完全满足。既然谈到大模型定制，肯定是给用得起的客户。但国内做ToB跟做ToC还是不一样的。中国的大企业客户在付钱的同时，会提出无数的定制需求，最后改来改去，导致签合同的时候还觉得是赚钱的，改了两年之后实时交付不了就会赔钱。做ToC的时候只需要把用户服务好，做ToB的时候需要听甲方的教导，这对企业文化和基因是很大的挑战。

傅 盛：我做ToB后第一次自己管销售，我总结了做AI和机器人业务的两大反思：第一，当时的AI太冒进，所以这次要收着来。第二，一定要管销售。我以前做产品的时候，对销售并不看重，事实证明，ToB销售及产品的周期很长，不仅包括成本过程，还有用户需求摸索的过程，在不适合的地方要紧急叫停，立刻寻找下一个客户，而不是全流程地不计成本。

现在是年轻人入场的好时机吗？

张 鹏：有一个大家十分关心的问题。二位都是比较有经验的创业者，思考问题的时候都包含了对创业的基本理解。但今天的年轻人身处大模型的时代，是否当下就是入场的时候？你们怎么看待这个问题？

傅 盛：当下正是入场的时候。2023年三四月的时候我十分恐慌，原因不在于自身没有做千亿大模型，而是我经常在媒体上看到很多年轻人在用、在赶。我突然意识到这是一个新的机会，大家完全是在同一起跑线上，懂的慢就会被乱拳打死，只有在底层发生转变的时候才有机会。我们是具有一定的创业经验，但在AI方面大家完全是一样的，而且年轻的创业者时间更加充分，并且没有顾忌，没有其他业务的牵绊。今天的年轻人应该要全力以赴地去琢磨AI如何使用，学一些深入的东西，多一些点子，当下正是年轻人崛起的时代。

周鸿袆：我有两个观点：第一，AI首先改变的是既有业务流程和既有产品，比如搜索、浏览器、信息流、短视频以及视频剪辑，所有大家能想出来的应用都有机会用AI重做一遍。大家不要总想憋一个新东西，都瞄准OpenAI要自己做大模型，而是要给AI找场景，创业者应该回到旧应用、旧程序、旧网站、旧业务方面，去思考一下如何用AI做出改变。第二，创业者刚开始的时候不要去做大平台、大东西，一定是结合你能看到的一个小的业务场景，用AI把问题深入地解决了。很多人总是瞄准OpenAI，希望在OpenAI上嫁接功能，做Agent架构、向量数据库，这些大的东西都是OpenAI必然在自己的生态里面要做的，所以OpenAI每升级一次就死一堆创业公司，这是因为创业者的方向没选对。

此外，我还有一个建议。虽然AI这两年很热，但大家没有什么可以焦虑的。2024年是会出来一些应用，但不会发展得特别快。过去工业革命的速度接近50年、100年，AI再快也需要5年。所以，大家要有一点长期主义精神。

傅 盛：这里我们碰撞一下。第一，原有业务的改进更适合像360这样已经有业务、有规模的公司，这是一条最稳健的路。如果是年轻的创业者，可以从原生的方面去进行。第二，不要去做大家都已经认同的事情，例如写文案，这个可能在拥有流量的情况下会挣一波钱，但是没有持续力，大家要注重组合式的创新，把别人不看重的部分做好，把非AI的部分做好，反而可以让AI用起来。

周鸿袆：我提一个问题。傅盛原来是做送餐机器人的，我本以为通过大模型可以快速推动机器人产业的进步，但是现在发现你连送餐机器人也不做了，反而同我们一样做ToB定制，是否把自己的梦想丢弃得太早了？

傅 盛：我们并没有放弃机器人产业，相反我们的机器人出货十分火热。我们做的不只是送餐机器人，我们上市时是拿AI基础做的机器人，最早不是递送而是语音交互，但那个时候交互遇到了语音识别率的问题，所以我们把一部分的能力拿出来做了。

周鸿袆：我的建议是，前期你的机器人产业沉淀了这么久，如果有能力突破，就应该集中精力把这件事做成。当大模型让人类对人工智能从感知领域越级到认知领域之后，很多问题都会迎刃而解。

 周鸿祎会不会投资傅盛？

张 鹏：周总，假如您现在是投资人，您会投资大模型还是机器人？

周鸿袆：只要是专注做一件事，我都会投的；但是对于两件事都做的企业，我可能就不会投资了。傅盛在大模型方面的积累是从2023年开始的，水平同其它企业类似，凸显不出优势。但是他们原有的在机器人方面的积累，是其它公司很难比拟的。原来的机器人产业只是一个物理的身体，缺少的是一个好的灵魂，现在通过人工智能可以将身体与灵魂结合起来，从而形成爆炸性的东西，为什么不把这个事情干下去呢？今天马斯克的公司市值不是在证明它是一家汽车公司，而是一家机器人公司，是一家人工智能公司，这就让人觉得很激动，国内做机器人的公司不多了。

张 鹏：傅盛公司的机器人确实仍然在做着，公司的包子还在卖，现在新增了羊肉汤。

傅 盛：我觉得这两者不能对立看。猎户星空是拿机器人做载体实践整个AI应用的，如果我们没有过去几年的积累和认知，就不会从应用开始。我们在这个行业太久了，在AI方面投入了很多的资金。对于AI，既不能不跟，又不能太冒进，太冒进会烧掉很多的钱，最后什么也没有。

周鸿袆：你们做机器人的核心肯定是AI，但是你们现在用AI做一些乱七八糟的企业应用，同时还做机器人，就很混乱。

傅 盛：今天大家看到的前台机器人，已经可以介绍公司的整个路线，后面会同员工挂钩，它会向每个走进场地的员工打招呼。本质上它是有智能大脑慢慢赋能的，包括这次我们让大模型专门学习了日语和韩语，除了送餐外它还可以与日、韩客户进行交流，这是在NLP时代根本不敢做的，大模型机器人已经初见倪端。

新的优秀的创业者应该具备哪些特点？

张 鹏：两位可以从各自的角度谈谈，最近接触过的优秀的新创业者，他们身上有哪些特点，让你觉得在这个时代应该去支持？

傅 盛：第一，是他真的愿意去学习，把参数弄得非常明白的人，认认真真用各种东西，而不只是看朋友圈就立即发表意见的。第二，要像做手艺活一样，做一件事如果基本技能不足，很难产生灵感，对AI技术的学习也是如此。第三，要真的从应用出发，千亿大模型对于资金的消耗太大，但是从应用出发，找到好的场景，将AI的技术用好，包装出一个产品，这是一个非常好的机会。当下，整个计算机的生产定义已经被改变，以前大家做一个APP，可能要服务几百万人才愿意发布，今天两个小时产生的APP就可以给50个人服务，这些都是机会，而且整个门槛大幅度地降低。

周鸿袆：傅盛的回答挺好。第一，任何时代，对于创业者的要求都有一些共性的东西，只不过AI时代要求反应更快，行动要更加迅速，特别是学习能力，因为AI对于大家都是新生事物，AI的发展速度很快，每一天的进展等于过去历史上每一年的进展，所以对人的要求就是学习能力要很强。第二，一定要从用户的角度进行思考，要清楚自己为用户解决了什么问题。第三，一定要聚焦、专注，AI的出现也伴随着陷阱，AI在各个方面都能干，它是一个比较普适性的生产力工具，同时干10个应用场景可能不如就赌一个应用场景，把这个并行变成串行。

此外，我要说明的是，我不是在砸场子，不是在辩论，我们每个人都可以表达自己的观点，但是要善于把对方的观点进行分解，比如说傅盛讲了很多观点，不是1和0，不是肯定或者否定，他的观点经过分解之后可以分解成8个子点，其中有3个点我可能是不接受的，可能有5个我觉得是可以接受的，真正的聪明人就应该把对方的观点偷过来。乔布斯说自己是思想的剽窃犯，最高明的剽窃就是把别人的好想法变成自己的想法。如果对方也会这个能力，那我们就要进行讨论，碰撞是非常正常的，这不叫砸场子。

我们也可以把自己发现的一些好想法据为己有，最后讨论出一个结论。你有一斤苹果，我有一斤苹果，交换完了还是一斤，并没有产生多余价值。交换粉丝的好处是什么？你有30万粉丝，我有300万粉丝，交换之后我就有了330万粉丝，思想的交换就更牛了。

周鸿袆：如果大家可以从傅盛讲的50个观点中吸收了10个，从我讲的观点里吸收了几个，那要恭喜你们，把我们俩的东西都拿到了，你就没有白浪费时间。

我觉得AI还刚刚起步，傅盛和我都不能说自己成功了。但是为什么我们面对AI会如此激动，一方面可能是创业者的本能，另一方面在于，如果不做AI我们就会被淘汰掉。

张  鹏：今天就先聊到这里，感谢周鸿袆和傅盛为大家带来的精彩分享。