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陆奇说了什么

2023-05-12 17:05

作者 | 张小珺

泉源 | 腾讯科技

（ID：qqtech）

就连陆奇都说他跟不上大模子时代的狂飙速率了。他让下属做“大模子日报”，一方面便于他跟上论文和信息更新，另一方面给奇绩生态创颐魅者共享。他用了三个“着实”表达这一点。“我着实不可了，论文着实是跟不上，代码着实是跟不上。Just too much（太多了）。”陆奇在近期一次分享运动上说。

这样的时刻还从没有过。奇绩创坛首创人兼CEO陆奇是中国AI布道人，也是中国针对大模子最有讲话权的人之一。他曾在全球巨头身居要职，先后任职于IBM、雅虎、微软、百度，曾是华人在美国科技公司最有权威的高层人士，位至雅虎和微软执行副总裁，回国加盟百度出任集团总裁兼COO。陆奇以勤勉的事情为科技圈著称——天天清早4点起床，跑步5英里，6点准时到办公室。

同时，他和OpenAI有着深挚渊源。陆奇所掌管的奇绩前身是YC中国，是美国著名创业孵化器YC（Y Combinator）的中国分支。他也是YC全球研究院院长。而OpenAI首席执行官Sam Altman正是YC二代接班者、现任总裁。两人虽相差24岁，却是忘年交，相识已逾18年。当初正是Sam Altman一再力邀陆奇加盟YC。以是，陆奇对YC、对Sam Altman和OpenAI都有恒久的近距离视察。

2023年4月22日，陆奇在上海举行小规模演讲，腾讯新闻有幸加入了旁听。陆奇希望资助中国创颐魅者认清这次历史性的拐点时刻，定位今天的时代坐标、找准自己的位置。“这个时代跟淘金时代很像，”他说道，“若是你谁人时间去加州淘金，一大堆人会死掉。可是卖勺子、卖铲子的人永远可以赚钱。”

陆奇很反感蹭热门，他一再警示创颐魅者蹭热门只会铺张时机。到现在为止，你险些很难在果真渠道听到陆奇的看法。这也让本次演讲具有稀缺性。

事实上，在大模子快速告竣社会共识之际，一部分人期待陆奇博士披甲上阵，做“中国的Sam Altman”——饰演可能比一名投资者、布道者更要害的角色。但据奇绩内部人说：“Qi现在100%时间花在奇绩。”

腾讯新闻作者将这场分享举行了完整的整理——演讲涵盖他对大模子时代的宏观思索，包括拐点的内在动因、手艺演进、创业公司结构性时机点以及给创颐魅者的建议。各人可以各取所需。

好了，让我们来看看陆奇怎么说。为了利便阅读，作者做了一些字句修改和文本优化。

社会性拐点的焦点

是一项大型本钱从边际酿成牢靠

我熟悉Sam Altman是2005年，他那时19岁不到，我已经40多岁了。

我们俩是忘年交。他是一个很善良也很希奇的小孩，今天很兴奋他能这样改变天下。前不久，我春节在美国3个月，也到OpenAI和Sam聊了一些。

首先，怎么明确这个新范式？这张图能把ChatGPT和OpenAI所带来的一切讲清晰。之后，基于第一性原理，你自然会推演出所在赛道的时机和挑战。

这张图是“三位一体结构演化模式”，实质是讲任何重大系统，包括一小我私人、一家公司、一个社会，甚至数字化自己的数字化系统，都是重大系统。“三位一体”包括：

“信息”系统（subsystem of information），从情形当中获得信息；

“模子”系统（subsystem of model），对信息做一种表达，举行推理和妄想；

“行动”系统（subsystem of action），我们最终和情形做交互，抵达人类想抵达的目的。

任何系统，都是这三个系统的组合，数字化系统尤其云云。数字化和人分不开。人也一样，人要获得信息、表达信息、行动解决问题或知足需求。

基于此，我们可以得出一个简朴结论。今天大部分数字化产品和公司，包括Google、微软、阿里、字节，实质是信息搬运公司。一定要记着，我们所做的一切，一切的一切，包括在座的大部分企业都在搬运信息。Nothing more than that，You just move bytes（仅此罢了，你只是移动字节）。但它已经足够好，改变了天下。

早在1995-1996年，通过PC互联网迎来一个拐点。那时我刚从CMU（卡内基梅隆大学）结业。大宗公司层出不穷，其中降生了一家伟至公司叫Google。为什么会有这个拐点？为什么会有爆炸式增添？把这个看法讲清晰，就能把今天的拐点讲清晰。

缘故原由是，获守信息的边际本钱最先酿成牢靠本钱。

一定要记着，任何改变社会、改变工业的，永远是结构性改变。这个结构性改变往往是一类大型本钱，从边际本钱酿成牢靠本钱。

举个例子，我在CMU念书开车脱离匹茨堡出去，一张地图3美元，获守信息很贵。今天我要地图，照旧有价钱，但都酿成固定价钱。Google平均一年付10亿美元做一张地图，但每个用户要获得地图的信息，基本上价钱是0。也就是说，获守信息本钱变0的时间，它一定改变了所有工业。这就是已往20年爆发的，今天基本是free information everywhere（免费的信息无处不在）。

Google为什么伟大？它把边际本钱酿成牢靠本钱。Google牢靠本钱很高，但它有个简朴商业模式叫广告，它是天下上高盈利、改变天下的公司，这是拐点要害。

今天2022-2023年的拐点是什么？它不可阻挡、势不可挡，缘故原由是什么？一模一样。模子的本钱从边际走向牢靠，由于有件事叫大模子。

模子的本钱最先从边际走向牢靠，大模子是手艺焦点、工业化基础。OpenAI搭好了，生长速率爬升会很快。为什么模子这么主要、这个拐点这么主要，由于模子和人有内在关系。我们每小我私人都是模子的组合。人有三种模子：

1.认知模子，我们能看、能听、能思索、能妄想；

2.使命模子，我们能爬楼梯、搬椅子剥鸡蛋；

3.领域模子，我们有些人是医生，有些人是状师，有些人是码农。

That’s all。我们对社会所有孝顺都是这三种模子的组合。每小我私人不是靠手和腿的实力赚钱，而是靠脑壳活。

简朴想一想，若是你没有多大看法，你的模子能力大模子都有，或者大模子会逐步学会你所有的模子，那会怎样？——未来，唯一有价值的是你有多大看法。

人类社会是手艺驱动。从农业时代，人用工具做简朴劳动，最大问题是人和土地绑定，人缺少流通性，没有自由。工业生长对人最大转变是人可以动了，可以到都会和工厂。早期工业系统以体力劳动为主、脑力劳动为辅，但随着机械化、电气化、电子化，人的体力劳动下降。信息化时代以后，人以脑力劳动为主，经济从商品经济转向效劳经济——码农、设计师、剖析师成为我们时代的典范职业。

这一次大模子拐点会让所有效劳经济中的人、蓝领基本都受影响，由于他们是模子，除非有独到看法，不然你今天所从事的效劳大模子都有。下一时代典范的职业，我们以为是创颐魅者和科学家。

以是，这次厘革影响每小我私人。它影响整个社会。

我所看到的三个拐点

下个拐点是什么？

下个拐点将是组合：“行动”无处不在（自动驾驶、机械人、空间盘算）。也就是人需要在物理空间里行动，它的价钱也从边际走向牢靠。20年后，这个屋子里所有一切都有机械臂，都有自动化的工具。我需要的任何工具，按个按钮，软件可以动，今天还需要找人。

那么，哪些公司能走到下个拐点、站住下个拐点？我以为特斯拉有很高概率，它的自动驾驶、机械人现在很厉害。微软今天随着OpenAI爬坡，但怎么站住下个拐点？

接下来讲一下我们看到的三个拐点：

① 今天信息已经无处不在了，接下来15-20年，模子就是知识，将无处不在。以后手机上翻开，任何联网，模子就过来了。它教你怎么去解答执法问题，怎么去做医学磨练。不管什么样的模子都可以无处不在。

② 在未来，自动化、自主化的行动可以无处不在。

③ 人和数字化的手艺配合进化。Sam最近经常讲，它必需要配合进化，才华抵达通用智能（AGI）。通用智能四概略素是：涌现（emergence）+署理（agency）+功效可见性（affordence）+具象（embodiment）。

总结来说，我们从根天性的三位一体结构剖析未来，从已往的历史拐点能清晰看到今天所面临的拐点，实质是模子本钱从边际走向牢靠，将有一家甚至多家伟至公司降生。毫无疑问，OpenAI处于领先。

虽然讲得有点早，但我小我私人以为，OpenAI未来一定比Google大。只不过是大1倍、5倍照旧10倍。

OpenAI焦点就坚信两件事

生长速率连Sam自己都惊讶

下面我从手艺角度讲OpenAI大事迹，它怎么把大模子时代带来的？

为什么讲OpenAI，不讲Google、微软。讲至心话，由于我知道，微软好几千人也做这个，但不如OpenAI。一最先比尔·盖茨基础不信托OpenAI，或许6个月前他还不信托。4个月前看到GPT-4的demo（产品原型），目瞪口呆。他写了文章说：It’s a shock，this thing is amazing（这太令人震惊了，这工具太神奇了）。谷歌内部也目瞪口呆。

OpenAI一起走下来的要害手艺：

1.GPT-1是第一次使用预训练要领来实现高效语言明确的训练；

2.GPT-2主要接纳了迁徙学习手艺，能在多种使命中高效应用预训练信息，并进一步提高语言明确能力；

3.DALL·E是走到另外一个模态；

4.GPT-3主要注重泛化能力，few-shot（小样本）的泛化；

5.GPT-3.5 instruction following（指令遵照）和tuning（微调）是最大突破；

6.GPT-4 已经最先实现工程化。

7.2023年3月的Plugin是生态化。

OpenAI的融资结构为什么这么设计？和Sam早期目的和对未来的判断分不开。他知道要融许多钱，但股权设计有一个很大挑战——容易把回报和控制混在一起——以是他要设计一个结构，让它不受任何股东的制约。于是，OpenAI的投资者没有控制权，他们的协议是一种债的结构。若是赚完2万亿，接下来是non-profit（不再盈利了），一切回归社会。这个时代需要新的结构。

它势不可挡。Sam Altman自己都surprise，连他都没想到会那么快。

若是各人敌手艺感兴趣，Ilya Sutskever（OpenAI团结首创人兼首席科学家）很主要，他坚信两件事。

第一是模子架构。它要足够深，只要到了一定深度，bigness is betterness（大就是好）。只要有算力，只要有数据，越大越好。他们一最先是LSTM（long short term memory），厥后看到Transformer就用Transformer。

第二个OpenAI信托的是，任何范式、改变一切的范式永远有个引擎，这个引擎能一直前进、一直爆发价值。

这个引擎基本是一个模子系统（model system），它的焦点是模子架构Transformer，就是sequence model（序列模子）：sequence in、sequence out、encode、decode后者decode only。但最终的焦点是GPT，也就是预训练之后的Transformer，它可以把信息高度压缩。Ilya有个信心：若是你能高效压缩信息，你一定已经获得知识，不然你没法压缩信息。以是，你把信息高效压缩的话，you got to have some knowledge（你得有一些知识）。

Ilya坚信GPT3、3. 5，虽然GPT-4更是，它已经有一个天下模子在内里。虽然你做的事是predict next word（展望下一个要害词），这只不过是优化手段，它已经表达了天下的信息，并且它能一连地提高模子能力，尤其是现在研究较量多的在子看法空间当中做泛化。知识图谱真的不可。若是哪个同砚做知识图谱，我认真跟你讲，你不要用知识图谱。我自己也做知识图谱20多年，just don’t do that。Just pretty bad。It does not work at all。You should use Transformer。（不要那样做。很糟糕。它基础不起作用。你应该使用Transformer。）

更主要的是用增强学习，加上人的反响，与人的价值对齐。由于GPT已经做了4年多，知识已经封装在内里了，已往真的是用不起来，也很难用。

最大的是对齐（alignment engineering），尤其是instruction following和自然语言对齐。虽然也可以跟代码、表格、图表对齐。

做大模子是很难的，很浩劫度是infra（基础设施）。我在微软的时间，我们每个效劳器都不必网卡，都放了FPGA。网络的IO的带宽速率都是无限带宽手艺（Infiniband），效劳器和效劳器之间是直接会见内存。为什么？由于Transformer是密度模子，它不但是算力问题，对带宽要求极高，你就想GPT-4需要24000张到25000张卡训练，试想天下上几多人能做这种系统。所有数据、data center网络架构都纷歧样。它不是一个三层的架构，必需是工具向的网络架构。以是这里要做大宗的事情。

Token很主要。全天下可能有40-50个确定的token，就是语言的token和模态，现在有更多的token化。虽然现在更多的模子的参数小型化、外地化，使命领域的专业知识可以融入这些大模子当中。它的可使用性主要是靠提醒和调试，尤其是凭证指令来调，或者对齐来调试，或者in-context learning（上下文学习），这个已经贯彻较量清晰了。它的可操作性是越来越强�？赏卣剐曰旧弦沧愎�。

加在一起，这个引擎并不完善。足够好、足够强的引擎，我没从没有过。

以上是引擎，拐点是怎么到的？ChatGPT能在历史上第一次两个月1亿活跃用户，挡都挡不住，为什么？

① 它封装了天下上所有知识。

② 它有足够强的学习和推理能力，GPT-3能力在高中生和大学生之间，GPT-4不但是进斯坦福，并且是斯坦福排名很靠前的人。

③ 它的领域足够宽，知识足够深，又足够好用。自然语言最大的突破是好用。扩展性也足够好。虽然照旧很贵，像2万多张卡，训练几个月这么大的工程。不过也没贵到那么离谱——Google可以做，微软可以做，中国几个至公司能做，创业公司融钱也能做。

加在一起，范式的临界点到了。拐点已经到来。

稍微啰嗦几句。我做自然语言20多年，原来的自然语言处理有14种使命，我能够把动词找出来、名词找出来、句子剖析清晰。纵然剖析清晰，你知道这是形容词，这是动词，这是名词——那这个名词是包香烟？照旧你的娘舅？照旧一个宅兆？照旧个影戏？No idea（不知道）。你需要的是知识。自然语言处理没有知识永远没用。

The only way to make natural language work is you have knowledge（让自然语言处理有用的唯一起径是你有知识）。正好Transformer把这么多知识压缩在一起了，这是它的最大突破。

未来是一个模子无处不在的时代

OpenAI未来2-3年要做的——模子更希罕一点，现在它对带宽要求着实太高，要把attention window拉长一点，或者是recursion causality推理的功效，包括brainstorming等一些事情要做。虽然有一些grounding的工具，包括亚符号、子看法的都可以做。更多的模态，更多的token空间，更多的模子稳固性，更多的潜在空间（例如Latent Space对齐），更多的盘算，更多的基础架构工具。2-3年基本排满。也就是说，我们或许知道需要什么去把这个引擎继续做大。

不过这个飞轮启动，主要是资源大宗进来。美国2023年1月到3月，挡也挡不住，钱全进去了，每个月都在比上个月增添。中国基本也一样，商业模式、盈利模式有起源规模，基础设施、平台应用、生态在加速开发，首创公司、大型企业都在进入。

虽然社会的清静、羁系，一大堆问题——现在这些是OpenAI最头痛的——Sam在美国花大宗精神让社会认可这个手艺。现在OpenAI焦点做的是，把推进速率变慢，每推进新版本，都有足够时间让用户给他们足够反响，找到潜在危害点，有足够时间填补。但加在一起，增添飞轮的雏形基本上起来了。

有了飞轮，我以为生长路径焦点是模子的可延伸性和未来模子的生态。是一个模子无处不在的时代。

未来的模子天下会怎么生长？首先是将有更多大模子会出来。更多更完整的模态和更完整的天下知识在这里。你有大宗的知识、更多的模态，学习能力、泛化能力和泛化机制一定会增强。

别的，会有更多的对齐事情要做。OpenAI现在会关注什么呢？今天对齐基本上是做到，有一部分人能接受但你也冒犯许多人，许多人天天骂GPT。他们想要做到是足够宽的一个对齐，希望有个像美国宪章这样一个效果，虽然ChatGPT不是各人都能够认可，但它足够平稳、综合，大部分人能接受，这是对齐工程。自然语言也好，代码也好，数学公式也好，表单也好，有大宗对齐事情要做。

尚有更多的模态对齐。这里先讲human scale的模态，它主要是对人的形貌，以人的语言为主，它的模态现在是语言和图形，以后有更多的模态会接入。这是大模子层面。

在大模子之上建设的模子更多了。我判断主要是有两类模子和他们的组合。第一是事情的模子，人类每一类需求都有领域/事情模子，其中有结构模子、流程模子、需求模子和使命模子，尤其是影象和先验。

第二，人的模子，包括认知/使命模子，它是个体的，其中有专业模子，有认知模子、运动模子和人的影象先验。人基本是这几类模子的组合，状师也好，医生也好，大宗领域会有大宗模子往前走。

人的模子和学的模子有实质区别，这是我已往1-2个月小我私人收获较多的。

首先，人一直在建设模子。人的模子利益是泛化的时间更深、更专业，基本是用符号（例如数学公式）或结构（例如画流程图）。它详细用，说真话都欠好用。人的模子要么像物理公式解决很宏观的问题，要么解决很微观的问题。我们一样平常生涯的问题，物理一点用都没有——没法告诉我这个树的叶子的形状，狗的猫的颜色为什么是这样子？没有任何模子可以解这个。很大问题是它的模子是静态的，不会场景转变。

今天有许多模子，例如说数字孪生，很难用。由于物理天下一直在变，这个模子僵硬、稳固，就用不起来。尤其是用知识图谱建的模子，我做了几十年，超等难算，函数结构差得一塌糊涂。以是人的模子有利益，专业性强，但有很大弱点。

学出来的模子，首先，它实质是场景化的，由于它的token是场景化的。其次，它顺应性很强，情形变了，token也变了，模子自然会随着情形变；第三，它的泛化拓展性有大宗理论事情要做，可是现在子看法空间的泛化，看来是很有潜在生长空间的这样一种模子的特征。它好用，由于它可以对齐人的使用倾向某人的自然语言、表格等等。它的盘算性内在是历程性的。这里有大的问题，就是人表达知识倾向运用结构，但真正能解决问题的是历程，人不适适用历程来表达。

ChatGPT代表的模子跟人的模子相辅相成，恒久可以融在一起。我们看到的未来是更多模子的生态，新的领域、新的专业、新的结构、新的场景、新的顺应能力，形成闭环，一直增强认知和推理能力。虽然，最终照旧要所谓叫grounding，跟感知要ground，和接入行动的能力，形成真正的智能。

某种意义上20-30年后，这个模子天下跟生物天下有许多类似的地方。大模子我以为像基因，有差别的种类，然后进化。我们现在能看到未来焦点手艺模子天下，它是用这个要领来向前驱动。

我们基本对这个时代的范式有了却构性的明确。那么接下来，我们怎样拥抱这个时代？

对每小我私人、每个行业都有结构性影响

我小我私人已往10个月，天天看工具是挺多的，但最近着实受不了。就真的是跟不上。生长速率很是非�？�。最近我们最先刊行“大模子日报”，是我着实不可了，论文着实是跟不上，代码着实是跟不上——just too much（太多了）

天下在哗哗哗地变。我一经说1995-1996年有这种感受，但这个比1995-1996年还要强。为什么？模子的本钱从边际转向牢靠，知识缔作育是模子和知识的获取，它结构性做演变了。

生产资源从两个条理周全提高。第一，所有动头脑的事情，可以降低本钱、提升产能。我们现在有一个基本假设，码农本钱会降低，但对码农的需求会大宗增添，码农不必担心。由于对软件的需求会大宗增添，就是这个工具自制了，都买嘛。软件永远可以解决更多问题，但有些行业未必。这是生产资源的普遍提高。

第二，生产资源深层提升。有一些行业的生产资源实质是模子驱动，好比医疗就是一个模子行业，一个好医生是一个好模子，一个好护士是一种好模子。医疗这种工业，实质是强模子驱动。现在模子提高了，科学也随之提高。在游戏焦点工业，我们的产能将实质性、深度提高。工业的生长速率会加速，由于科学的生长速率加速了，开发的速率加速了，每个行业的心跳都会加速。因此，我们以为下个拐点会加速。用大模子做机械人、自动化、自动驾驶，挡也挡不住。

它对每小我私人都将爆发深远和系统性影响。我们的假设是每小我私人很快将有副驾驶员，不但是1个，可能5个、6个。有些副驾驶员足够强，酿成正驾驶员，他自动可以去帮你做事。更恒久，我们每小我私人都有一个驾驶员团队效劳。未来的人类组织是真人，加上他的副驾驶员和真驾驶员一起协同。

毫无疑问，每个行业也会有结构性影响，会系统性重组。这里有一个简朴公式。今天动头脑的人一天平均人为几多小时？减掉ChatGPT现在或许平均是15美元/小时，再过3年可能不到1美元，再过5年可能几十美分。然后就乘一下有几大都目。降本或者增效，让码农能酿成super码农，医生酿成super医生。

各人可以按这个公式算一算。若是你是华尔街的对冲基金，你可以做空一大堆行业。

举个简朴例子，状师在美国平均1500美元/小时，我在网上已经看到天天有这种信息——若是你想仳离，不要找仳离状师，ChatGPT仳离很自制�。。ㄈ⌒Γ�

开发职员、设计师、码农、研究职员都一样，有些是更多需求，有些是本钱下降。尤其是焦点工业，科学、教育、医疗，这是OpenAI恒久最关注的3个行业，也是整个社会最基础的。

尤其是医疗。在中国，需求远远大于供应。并且，中国是大政府驱动的市场经济，政府可以饰演更大角色，由于牢靠本钱政府可以肩负。

最为主要的是教育。若是你是大学，你第一担心的是，考试怎么考？没法考了。他一问ChatGPT，什么都知道。更主要的是，以后怎么界说是好的大学生呢？假定说有个大学生什么都不懂，物理也不懂、化学也不懂，但他懂怎么问ChatGPT，他算不算一个好的大学生？时机与挑战并存。

总结一下，整个这个时代在高速地举行，速率越来越快。它是结构上决议的。势不可挡。

大模子的淘金时代

对时机点举行结构性拆解

现在，我给各人一个结构化头脑框架。某种意义上你可以对号入座，知道我在这里，我怎么思索今天的时机点。

这张图是整小我私人类手艺驱动的创业立异，所有事情的时机都在这张图上。

首先，底层是数字化的手艺，由于数字化是人的延伸。数字化的基础里有平台，有生长基础，包括开源的代码、开源的设计、开源的数据；平台有前端、后端等。这里有大宗时机。

第二，波是用数字化的能力去解决人的需求。我们把数字化应用完整放在这张表上。

1）C端，是把所有的人分成人群，每种人群24小时，他花时间干什么？有通讯、社交、内容、游戏消耗、旅游、健身……C端有一类特殊的人，这类人是改变天下的，是码农、设计师、研究员。他们创立未来。微软这么大的公司，是基于一个简朴理念：微软我们就是要写更多软件、帮别人写更多软件，由于写软件是未来。

2）B端，企业需求也一样，降本增效。它要生产，有供应链、销售、客服……有了这些需求之后，数字化看得见的体验结构有6种：给你信息的，二维就够；给你三维交互体验，在游戏、元宇宙；人和人之间笼统的关系，包括信托关系、Web 3；人在物理天下环中自动驾驶、机械人等；人的内在的用碳机植入到内里，今天是脑机接口，以后有更多，以后是可以用硅基；最后是给你模子。

最后，人类是挺希奇的物种，不但要知足这些需求，还要改变天下，我们在知足天下时，也要获得更多能源，以是需要有能源科技；需要转化能源，用生命科学的形式，biological process转化能源或者使用mechanical process，质料结构来转化能源，或者是新的空间。这是第三波。

以是创业公司基本上有三类：数字化基础，用数字化去解决人的需求，去改变物理天下。有了这个大的框架，我们可以系统性地来看对号入座：我在哪个位置？若是我在这个位置，需要关注哪些点？

首先讲数字化基础，它有一个稳固结构，不管再怎么生长，结构永远是这样。已往30多年，大部分系统或多或少我都碰过，这个结构确实相当稳固。

焦点是前端和后端——前端是完整可延伸的体验，后端是完整可延伸的能力，有装备端，例如说电脑、手机、眼镜、汽车等等，装备端内里是芯片、模组加上操作系统。万亿美元的公司都在这一层。

其次是体验的容器，二维的容器，三维的容器，内在嵌入的容器。

容器之上，写代码都知道画布，画布可以是文档，可以是谈天，可以是代码，可以是空间，可以是天下，可以是数字人，也可以是碳基里的卵白质等等。这是前端。

后端也一样，底层式装备，效劳器、交流机、数据中心等等，也是芯片、模组、操作系统。

中心这一层很是主要，网络数据客栈，漫衍式系统，区块链等等。

最上面是云，是能力的供应。能力供应像自然水源，翻开就是算力，有存储和通讯能力。今天的模子时代，翻开就是模子。

下面是数字化基础。符号盘算，或者所谓的深度学习，叠加向量的浮点盘算，硅基的，碳基的。

若是你是这里的创颐魅者，时机点在那里？

① 首先搬运信息，这个时代尚有许多可以做。

② 若是你是做模子的，我现在判断什么都要重做一遍。大模子为先。许多装备也要重做，你要支持大模子，容器要重做，这些都有时机。云、中心的基础设施、底层的硬件，包括数字化生长焦点的基础，尤其是开源的系统，这里是真正意义上是有大宗时机。

③ 第三代系统，即已经最先做机械人、自动化、自主系统。孙正义今天all in。这个也能用大模子做。马斯克也看到这种时机。都是在第三代下一个拐点，创业公司完全可以掌握的时机。

④ 同时并行的，我把它称作“第三代++系统”，是碳基的生物盘算，这一类公司有大宗的量子盘算，有许多时机。元宇宙和Web 3今天点冷，但从历史长河角度来讲，只是时间问题，由于这些手艺都能真正意义上带来未来的人类价值。

以是若是是这个创业项目，基础层时机就在这里。这是最好的生意。为什么？这个时代跟淘金时代很像。若是你谁人时间去加州淘金，一大堆人会死掉，可是卖勺子的人、卖铲子的人永远可以赚钱。所谓的shove and pick business。

大模子是平台型时机。凭证我们几天的判断，以模子为先的平台，将比以信息为先的平台体量更大。平台有以下几个特征：

① 它是开箱即用；

② 要有一个足够简朴和洽的商业模式，平台是开发者可以活在上面，可以赚足够的钱、养活自己，不然不叫平台；

③ 他有自己杀手级应用。ChatGPT自己是个杀手应用，今天平台公司就是你在苹果生态上，你做得再好，只要做大苹果就把你没收了，由于它要用你底层的工具，以是你是平台。平台一样平常都有它的锚点，有很强的支持点，恒久OpenAI装备时机有许多——有可能这是历史上第一个10万亿美元的公司。

这是一场强烈的竞争平台之战，未来一个体量很大的公司。在这个领域竞争是无比强烈。The price is too big（价钱着实太大），错过太惋惜。再怎么也得试一试。

今天的模子鲁棒性、懦弱性，照旧问题。用这个模子，你一定要一最先稍微窄一点，限制要严一点，这样的话体验是稳固的，比及模子能力越来越强再把它放宽，找到适当的场景，循序渐进。质量和宽度之间的平衡很主要。另外生长路径上，你要思量今天产品要不要在这个上基础上改，重启炉灶，照旧齐头并进。把这个团队给改了、重做，还到外面去买公司？

立异，尤其是创业公司落地，它永远是手艺推动和需求拉动的组合。在落地的历程中，对需求明确的把控，掌握和知足需求的要领是一切当中最主要。恒久一定是手艺驱动为主，但在落地的时间对需求的拆解、剖析、梳理，把控好需求，是一切的一切。

有一个神秘各人今天都知道了——OpenAI是用GPT-4做GPT-5，每个码农都是放大能力的码农。它规模效应纷歧样，马太效应纷歧样，以后壁垒和竞争名堂纷歧样，知识产权效果纷歧样，国际化的名堂也纷歧样。中国显然有时机。

我对创颐魅者有几点建议

创业公司的内在结构是人和事的组合。人，一最先是首创人/首创团队；他有初心，内在驱动力、外在驱动力；他能自力思索，判断未来；他能行动导向，解决问题；他能需求导向，找到价值；最终通过相同获得资源。接下来是产品市场匹配，这部分就是研发手艺、研发产品、交付产品。商业模式是收到钱、更多增添、触达更多客户、融更多钱、一直触抵达未来的价值。组织上，通过系统建设，开拓面向未来的人才、组织结构和文化价值观等等。这一切就是一家公司的总和。

我们对每位同砚的建议是，不要轻举妄动，首先要思索。

① 不要夸诞，不可蹭热。我小我私人最阻挡蹭热，你要做大模子，想好究竟做什么，大模子真正是怎么回事，跟你的创业偏向在哪个或哪几个维度有实质关系。蹭热是最欠好的行为，会铺张时机。

② 在这个阶段要勤于学习。新范式有多个维度，有蛮大重大性，该看到的论文要看，尤其现在生长着实太快，非确定性很大。我的判断都有一定灰度，不可说看得很清晰，但大致是看到是这样的效果。学习花时间，我强烈推荐。

③ 想清晰之后要行动导向，要坚决、有妄想地接纳行动。若是这一次厘革对你所在的工业带来结构性影响，不进则退。你不往前走没退路的，今天的位置守不住。若是你所在的工业被直接影响到，你只能接纳行动。

接下来我想讲几个维度——每个公司是一组能力的组合。

① 产品开发能力方面，若是你的公司以软件为主，毫无疑问一定对你有影响，恒久影响大得不得了。尤其是若是你是做C端，用户体验的设计一定有影响，你今天就要认真思量未来怎么办。

② 若是你的公司是自己研发手艺，短期有局部和间接影响，它可以资助你思索手艺的设计。恒久焦点手艺的研发也会受影响。今天芯片的设计是大宗的工具，以后大模子一定会影响芯片研发。类似的，卵白质是卵白质结构设计。不管你做什么，未来的手艺它都影响。短期不直接影响，恒久可能有重大影响。

③ 知足需求能力，知足需求基本就要触达用户，供应链或运维一定受影响。软件的运维可以用GPT帮你做，硬件的供应链未必。恒久来看有厘革时机，由于上下游结构会变。你要判断你在这个工业的结构会不会变。

④ 商业价值的探索、触达用户、融资，这一切它可以帮你思索、迭代。

最后是关于人才和组织。

① 首先讲首创人。今天首创人手艺能力强，似乎很牛、很主要，未来真的不主要。手艺ChatGPT以后都能帮你做。你作为首创人，越来越主要、越来越值钱的是愿力和心力。愿力是关于未来的独到的判断和信心，坚持、有强的韧劲。这是未来的首创人越来越主要的焦点素养。

② 对首创团队，工具能资助探索偏向，加速想法的迭代、产品的迭代，甚至资源获取。

③ 对未来人才的作育，一方面学习工具，思索和探索时机，恒久适其时间作育自己的prompt engineer（提醒工程师）。

④ 最后讲到组织文化建设，要更深入思索，及早做准备，掌握时代的时机。尤其是思量有许多职能已经有副驾驶员，写代码也好，做设计也好，这之间怎么协同？

我们面临这样一个时代的时机。它既是时机，也是挑战。我们建议你就这个时机做全方位思索。

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