創新靠創業精神,躺平是有悖於創業精神的。
文:《中國企業家》記者趙冬山
編輯:李偉
會議現場
12月9日、10日,由《中國企業家》雜誌社主辦的“第二十一屆中國商界領袖年會”隆重舉行。 在12月10日舉行的閉幕致辭環節,360公司創始人、董事長兼CEO周巨集義作了主題演講。
核心要點如下:
1.不要高估今天大模型的能力,但不要低估大模型在未來的潛力。
2.今天來的創業者都很聰明,但是我們今天沒有辦法把我們的大腦連線在一起進行疊加,而大模型可以,只要你有錢從英偉達購買更多的顯示卡、晶元、記憶體和算力,它的能力就可以不斷提公升。
3.大模型不亞於2024年網際網絡的誕生,也不亞於2024年個人電腦的出現,所以美國投資者只看人工智慧相關的專案。 對於沒有AI概念、AI功能、AI元件的公司,他們根本不看。
4.中國的機遇是大模型的產業化、產業化、垂直化、深度定製。
5.樹立AI信念:相信AI是真正的AI,相信AI是工業革命級別的技術,相信AI將重塑所有企業,相信不擁抱AI的企業和個人將被淘汰。
6.在 AI 中要考慮的三個問題:從上到下——組織中的每個人都在使用 AI 嗎? 內部 – 當內部業務流程發生轉變時會發生什麼? 在外部 – 如果產品和服務受到人工智慧的祝福,會發生什麼?
7.未來,公司的前景應該以“AI內容”來衡量:業務中有多少環節被AI優化、賦能、轉化。
以下為周弘毅講話實錄(有刪留):
在創業方面,首先,始終要創新,通過創新在市場上尋找新的機會; 第二,堅持創新事物的長期性。
2024年最具創新性的是人工智慧模型的突破大模型不屬於少數幾家做大模型的公司,而是在我們創業者業務的各種場景中,這些場景和大模型的結合,未來會帶來很多紅利。
本次會議的主題是“向長期主義致敬”,為什麼大模特和openai誕生在美國? openai使用的技術是開源技術,我很慚愧地說,包括我在內的很多國內創業者還缺乏長期性,我們都現實地用人工智慧模型來解決自己廣告的點選率問題,解決很多眼前的問題。
OpenAI 是真正的長期發展。 他們想知道人類是否能夠製造出通用的人工智慧,以及他們是否可以將人類的知識訓練成乙個大模型。 其實這個大模型已經存在了很久,谷歌和Facebook也有過,但是從來沒有人想過把人類的知識全部訓練成乙個大模型,然後他們嘗試了一下,結果就是乙個奇蹟,用一種非常暴力的方法,把大量的人類知識訓練成乙個大模型,生產GPT。
儘管ChatGPT已經存在了一年,但仍有很多人不相信大模型是真正的突破,並質疑大模型不是真正的人工智慧。 我們做搜尋引擎已經20年了,我們在自然語言處理上做了很多工作,如果你真的用了這些大模型,你會發現這一次真的是一頭狼,真的是通用人工智慧的拐點,因為這是人類第一次使計算機能夠理解、儲存和推理所有人類知識,並對人類語言有完整的理解。
為什麼語言如此重要? 因為我們人類和動物最大的區別在於,我們用語言來描述世界因此,一旦機器理解了人類的語言,並且能夠自由地與人類交談,就意味著機器也理解了世界的模型,許多問題都將在此基礎上得到解決。
在這次突破之前,我們在人工智慧上所做的並不叫人工智慧,而是人工智力障礙,很多人都受了苦,比如當你和家裡的智慧型音箱或者蘋果手機裡的Siri競爭了很長時間,稍微複雜一點,就不明白了,因為先驗知識儲備不多。 這個大模型確實實現了這一突破,我認為這是長期主義的乙個成功例子。
很多人走到了另乙個極端,說要做乙個養豬的大模型,大家對大模型充滿了無限的嚮往和不切實際的崇拜。 我不認為現在高估大模型的能力很重要,但不要低估大模型在未來的潛力。 大模型技術路線的突破只有短短幾年,而且我認為還有很多不足之處,比如很多領域知識的匱乏,最典型的就是經常有廢話,其實人最大的特點也是廢話。
希望你對大模型有正確的理解,現在你可以開始把它和你的業務整合,但它不能完全接管業務我們還需要揚長避短,充分發揮大模型的優勢。 從上世紀60年代開始,人類研究人工智慧已經花了60年的時間,實際曲線非常平坦,但一旦在2024年達到突破的拐點,未來的發展是指數級的。
今天來到這裡的創業者都很聰明,但是我們今天沒有辦法把我們的大腦連線在一起,把它們堆疊起來,而大模型可以只要你有錢從NVIDIA購買更多的顯示卡、晶元、記憶體和算力,它的能力就可以不斷提高。
比如習,如果用書來比喻,大概有1億種書,而現在大模型應該有習學了5000萬到8000萬本書,所以很多人擔心大模型很快就沒有書可讀了,如何超越人類的智慧?
最近openai鬧了一場宮鬥,他們內部說自己取得了突破,就像alphago一樣,他們和自己下棋,每天左右對弈,進步很快。 ChatGPT發明了一種人工智慧生成內容來訓練人工智慧的方法,如果這是真的,那就是自產自銷,生成自己的資料。
谷歌雙子座最近最大的突破是什麼? 最讓我印象深刻的是多模態的能力,它不僅會讀書,而且已經像我們這些人一樣痴迷於看短片**,能聽懂**,能聽懂聲音,能看電影。 谷歌手裡有YouTube,現在年輕一代的孩子可能不再看書,直接看**學習知識。 它具有多模態的能力,它可以學習習的電影和人類製作的所有**,我們未來的相機將再次被它接管,我們每天都會在這裡見面,機器可以學習習。
想象一下今天的大型模型,無論是 Gemini 還是 GPT-4,我認為它們已經超越了我們的人類個體他知識的廣度和深度超越了個人,我認為他能進一步提高自己的能力只是時間問題。
大模型理解自然語言後,以下重要能力是多模態。 我剛才講了**、聲音、**的直接加工和製作。 我為什麼要說三個方向? 很多人總以為大模型只能在語言中發揮作用,而語言就是生成網頁和搜尋引擎,這是一種誤解。
首先,在幫助機器了解了我們的世界之後,會給機械人的工作帶來巨大的推動力,因為在過去,你不能訓練機械人,比如你告訴機械人,去第一排給我拿杯子,當機械人沒有很多知識的時候, 它不明白第一行是什麼,它不明白什麼叫杯子,沒有辦法執行這個操作。
其次,智慧型駕駛一直沒有突破,因為大家一直在爭論自動駕駛要安裝多少攝像頭和雷射雷達,或者說要在感知層面工作,但是當人們在開車的時候,是在認知層面,當乙個盒子出現在我面前時,我會毫不猶豫地去打它, 而且我前面有一輛嬰兒車,所以我不得不停下車。所以你可以看到,在未來一兩年內,大模型加持的自動駕駛,將使人類自動駕駛真正實現突破這也是為什麼埃隆·馬斯克一方面說每個人都應該停止做人工智慧,另一方面又買了1萬張卡,成為一家人工智慧公司。
第三最終,大模型的乙個重要發展方向是成為科學研究的工具無論是在生物學、化學、新物質,還是物理學,我們都會成為人類科學家的好助手,因為人類只有在基礎科學上有所突破,才能走向星辰大海。
最近,我趁著APEC東風繞美國跑了兩圈,四年沒去過,見過很多投資人和創業者,其實投資人認為這不亞於2024年網際網絡的誕生,不亞於2024年個人電腦的出現, 所以美國投資人現在投資非AI專案,不管他們做什麼業務,至少要說我用OpenAI的API加持,而且他們必須有AI內容,沒有AI內容的公司會認為你出局了。
我和很多同學一起吃飯,他們中的許多人已經在美國工作了二三十年,在美國的一些大公司工作,他們現在在公司內部囤積英偉達的顯示卡,為什麼? 未來人工智慧的產業革命是你的**,這是你的門票。
美國人稱之為工業革命層面的技術創新,如果美國押注這種人工智慧是一場新的革命,那麼許多矛盾就會得到解決,其他國家不會在乙個維度上與之競爭。
這讓我想起了當年的《廣場協議》,當時美國和日本在爭奪世界經濟的第一位,美國強迫日本簽署《廣場協議》,日本崩潰了。 我不知道這個故事是不是真的,但我看到的是,日本已經錯過了公升級PC和網際網絡產業的機會。 所以我認為對我國來說,缺乏發展是最大的不安全感。
關於大機型的定位,國內有一種黨,認為大機型就是作業系統,未來只有兩三套,這讓我想起了上世紀五六十年代,IBM說全球需要5臺電腦就夠了, 事實證明,今天世界上人均擁有一台以上的計算機。
我認為大模式的真正發展是產業化和垂直化因此,大模型將無處不在,並將成為數字系統的標準配置,您一定希望擁有乙個更了解您的私人個性化垂直大模型。
高通和蘋果最近推出了乙個新的CPU,那就是它支援可以部署在電腦上的大模型,而且在兩年內,我認為所有的聯網汽車都會有乙個大模型的車輛,所以在未來,每個更大的公司,更大的**組織都會有自己的大模型。
有了開源的大模型後,最大的挑戰不再是大模型的研發,最重要的任務是找到自己工作的場景,與大模型整合,找到合適的資料,以及如何訓練自己的大模型。
一直有人擔心大模型會威脅到人類,我的看法是:第一,大模型的發展還遠遠沒有達到可以威脅人類的那一步; 其次,在大模型的開發過程中,有像360這樣的公司,我們為什麼要做大模型,也就是說,我們必須下定決心解決大模型的安全問題; 第三,中美之間仍然存在差距,包括大模型能力、算力、大模型感知等方面的差距。
如今,國產大型模型的能力已經達到了GPT-4的水平,大約70分如果你用你的垂直領域來培養乙個垂直專家,這個能力就足夠了。 因此,中國的機會是大模型的產業化、工業化、垂直化、深度定製。
今天,中國的整個國家戰略是數位化轉型、產業數位化、工業網際網絡,我們擁有全球最完整的產業鏈、最完整的產業門類、最多的企業場景紅利。
目前一般說,沒有辦法啟動乙個金融模型和乙個教育模型,只有把金融場景分解成50個目標,把教育場景劃分成100個微妙的場景,才能對行業做出改變。
美國有三家公司靠AI賺錢,分別是Microsoft、Adobe和Salesforce,他們沒有用AI做任何新的事情,他們在現有產品的業務鏈中使用了AI,讓產品得到了公升級。
仍然有很多人認為AI是玩具,但我認為:
首先,AI信仰。 你相信強大的人工智慧是真正的人工智慧嗎? 你認為人工智慧是工業革命級別的生產力工具嗎? 你相信人工智慧會重塑你所有的產品和技術嗎? 不接受人工智慧的公司和個人可能會在未來幾年內被人工智慧同行淘汰所以你不會被AI淘汰,你會被擅長使用AI的對手淘汰。
有了AI信念之後,一切都在AI中,All in AI不是關於你買了多少顯示卡,不是你挖走了多少AI專家,更不是你挖走了多少AI專家,也不是關於你把公司所有的錢都投入到AI上,我認為這是一種精神上的全力以赴, 也就是說,你應該用你的核心團隊去思考幾個問題:首先,AI不同於許多其他數字技術,不是老闆才有的東西,而是企業從內到外、從上到下使用的東西;其次,你的內部業務流程,哪些環節可以被AI改造,如果你不改造,如果你的對手改造了,會有什麼後果。
比如Salesforce是全球最大的客戶管理公司,它默默地做一件事,自己提煉出乙個大模型後,在它的客服系統中,可以幫你給客戶寫郵件,而且在非常細緻的鏈結上進行了AI的優化和賦能。
接下來的問題是,提供給外界的產品和服務有哪些功能可以被AI加持,同行又會怎麼做? 我覺得做了很多案例,不要以為做AI就是用AI做乙個全新的產品,做AI意味著你現在不是在創造新的東西,而是你企業從上到下、從內到外的組織架構,你的業務流程,你的客戶到你的產品, 不一定是全面的轉型,不一定是大的轉型,而是在降噪點找到一些小切口。
最後,我提出了乙個衡量指標,叫做AI內容,即有多少員工熟悉AI,熟悉你的產品,有多少業務流程的細節可以被AI加持。
對於很多大企業來說,有三個步驟:一是部署私有化的一般模式,先用在自己的內部員工身上; 二是在一般大模型的基礎上,發現一些特殊場景來訓練垂直大模型; 第三,通過代理框架將垂直模式與公司的數位化業務相結合。
我不認為創業只是乙個口號,我建議所有公司不僅要擁抱人工智慧,還要通過人工智慧進行創新。 中國要發展大模式,企業家是創新的主體,而創新要靠創業精神,這與創業精神背道而馳。
企業家不同於商人,商人有機會做一手,沒有休息的機會,企業家應該有點理想主義,同時堅持長期主義。