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作者：李兴然

3月19日晚间 ， 圈内最大的事件 ， 就是大家都在听AI的电话会会议 。 民生证券请来了360红衣教主的周鸿t 。 据说参会人数超过千人，直接把进门财经APP挤爆了！

而市场上一次被关注的千人大会，仅为数天前的宁德时代（300750），3月9日，宁德时代邀请投资者约2980人参与电话会议，会议后至今，宁德时代股价却明显下跌，与投资者的热情相背。

A股历史上，出现千人大会这类火爆的场面并不是什么好事，反而常常被一些投资者用来当作感知短期情绪过热、注意风险规避的工具。

昨日千人大会出现后，就有大V表示，路演参会的人太多了，突然宕机，那说明机构的人真是拼，但国内机构这样拼，大周末的牺牲休息时间，不去陪家人，不去陪孩子，而是去听各种路演或是策略会，理论上一群名校毕业的学霸们这样拼，应该收益很理想，那么为什么现实情况是到头来收益还是不甚理想？这样卷的意义是什么？

这一次，会不一样吗？

以下是大会上周鸿t聊关于AI的内容：

Q:上游哪些场景很关键？

A:算力不是最关键的问题，场景和数据是关键。我们二线队伍，账上200多亿人民币，之前国家搞了很多超算中心，没事情干，现在发现配了GPU就有东西看。【【淘密令】】算法是谷歌发明的，实现靠的是大力出奇迹，几千亿参数。这是个工程问题。从1到n中国能做得很快，chatgpt中国做得很快，谷歌和Meta会很尴尬。Meta开源了他的大语言模型，技术的knowhow会快速传播。

关键的东西，第一是数据，有知识量的数据做训练，聊天的语料不包括知识ChatGPT中文语料占了不到5%，大量知识在外文期刊里面，只用中文训练语料是不够的。很多机构说用了很大的参数，但是不敢拿出来说，大概率是数据不够。还需要人类的强化反馈学习和调优，激发GPT理解人类的查询意图，这个是问题的关键。

还有个很重要的是场景，微软放弃了自己的小娜的研究，全力帮助AI，在场景化上可以让大家看到人工智能有什么场景。搜索引擎一直在做NLP，自然语言处理，大家都在跟踪使用，搜索引擎在获取海量数据方面优势。 我们和百度抓取的网页在千亿万亿的规模，需要清洗垃圾网页进行工程化的索引。我们搜索引擎要抓取英文的维基百科和语料，对于我们是现成的。 初创公司可能会卡在工程化的初始阶段，这个对工程化的要求比较高。还有人工标注的调优，微软做了很多贡献，搜索引擎帮助很大。360搜索份额占比30%，百度占比60%。微软帮助chatgpt占据了很多的场景，下一步可能会把teams(视频会议)等TO B的场景做结合。

Q:以后会不会很多行业不存在了，机器把人替代了？

A:我不是很认同。我认为这是个洗牌的机会，如果你不重视他，抓上这班车就不行。我们企业内部要求每个部门都用AI提升我们的能力，用AI的大语言模型赋能，这样会成为我们手里有力的竞争武器。GPT-4的知识能力和考试的能力已经超越了每一个地球人，GPT-4可能是用3.5和4互相训练。我们也考虑过这种，用bert这种理解性的模型进行反馈和奖励。这是个生产力工具，是能给各个产业赋能的，关键是你需要找到相应的场景和场景化的能力。

Q:以后小孩长大了应该会学什么专业吗？

A:这个问题很奇怪，该学什么专业学什么专业啊，对prompt很敏感。

Q:关于我们360，行业现在是巨头扎堆，360的核心优势？

A:第一个问题已经讲了，第一是数据的能力，不能光用中文的数据，要有全球数据的抓取能力，要能做到对垃圾的判别和清洗。用户上亿次搜索的数据，我们和 有知识问答的栏目，这种涉及用户的真实的使用场景来进行训练。数据我们有优势。GPT2和bert是开源的，真要做到上千亿上万亿的模型，几千张GPU的显卡，几个T的数据进行几个亿的训练，这个对工程化要求很高。第三，搜索引擎我们市场份额是百度的一半。搜索引擎不具备生成性，不会编出林黛玉倒拔垂杨柳的故事，生成式AI会无中生有，如果编的结果是不对的普通人很难验证就很麻烦。我们做泛化，泛化的知识图谱的搜索，前面的十条二十条结果给大语言模型做提炼，这样就不会让生成式AI无中生有。我们搜索引擎dau有一个亿，大语言模型可以做及时的翻译和推荐，我们这种场景可以很好的让用户体验到人工智能的场景，形成商业化的闭环。我在政协叫了个提案，大家忽视的是这个东西真正的破圈了。之前无论是阿尔法狗和蛋白质折叠，离生活比较远。得益于微软工程化产品化的能力。一方面要打造核心技术，全方位最大化地调用公司的资源。大模型的方向已经出来了，要做到大力出奇迹，500亿到1000亿的参数训练，用有质量的语料。谷歌现在很尴尬，模型做出来了商业化的场景可能也被微软抢完了。微软专注场景和产品化的结合，chatgpt专注技术，这样能实现很好的效果。

Q:360的场景和应用？

A:并行的。 360也在做TO B，也是我们很重视的机会。 我们的安全大脑帮助企业抵御攻击。 我们的机会是，中国企业不接受公有云，希望有个私有化部署的GPT和数据。 未来每个企业可能有自己的大脑。 只做垂直行业的训练肯定是不行的(说的就是 科 大讯飞 )。 我们离GPT还有24个月到36个月的差距，第一个版本能做到几百亿参数的模型的时候，做到GPT的六成的功力，做到企业内部是够用了。 TO B和TO G端是有大量的机会的。 面对中小企业端，我们打算推出生成式AI的办公套件和应用。 chatgpt找了100家垂直的SaaS公司，会专门训练垂直类的应用。 我们这两年很关注sme(中小企业)，中小企业对企业数字化的要求功能明确，少花钱使用简单，SaaS更合适，我们去年推面向企业的SaaS云服务，一年120万家客户。 我们浏览器国内份额最大，做了个SaaS商店，我们会找合作伙伴做一些场景。 TO C我们有大量的使用场景，浏览器加上AI插件变成AI个人助理。 TO B，TO SME和TO C三十多个场景使用不同的能力，尽快占据用户的使用场景。

Q:我们会和百度一样芯片模型全覆盖的平台吗？

A:我们肯定不是这个方向。谷歌自己搞过GPU，也就自己用。训练最好还是用A100和A800，框架没必要自己搞，自己搞个框架还要花精力和别的芯片适配。微软这么强大微软只做应用，chatgpt用的框架也是用的行业通用框架。我不认为产业链全都做了是好事。我们坚定得沿着transformer框架把模型干到千亿。首先是要占据应用场景。

Q:百度内测效果不错，对于360未来应用的推广是不是更有信心了？

A:百度搜索一哥肯定能做好的，微软的搜索份额比谷歌要小，可以放开手要做创新。百度为什么做一个聊天机器人我不理解，我要做的话可能更愿意和搜索相结合。国内我不认为会和美国一样一支独大，头条和其他互联网厂商大家不会相互支持，会互相竞争，360啊微博啊B站啊知乎啊小红书啊美团滴滴等等，他也不敢用巨头的服务，肯定要自己搞。还是希望在这个模型上做出几个超级应用。有应用有场景的公司加上模型会有价值。

Q:中国电信布局了企业版的ChatGPT，对这个的关注提升到了国家战略的高度，国家的重视会对行业产生什么影响？

A:国家队干这个事肯定不是坏事，互联网上大家都做过。从目前拥有的数据和团队能力来看，民营企业和国企都在一个起跑线上。只要不是只要牌照才能搞大语言模型，这样都有机会。GPT是个生产力工具，这将决定未来国际竞争当中的国运。美国人对于大语言模型也有政治正确的要求。

Q:中国和美国比有24到36个月的时间差？

A:不是和微软比。GPT-4验证了我们很多观点，他的参数量我觉得应该到了万亿，训练的数据比原来大了5到10倍。人类反馈强化学习不再是十万组，而是几十万组的答案对，有很强的智能的能力。目前来看多模态是胜过国内的能力的。国内的图像识别还是传统的图像识别，chatgpt把所有都看做序列，图像也是序列，他能把图像组成部分的关系和逻辑相关性总结出来。他在阅读文档上的能力国内做不到。他能支持5万字的输入，表示他的深度记忆能力越强，对上下文的理解越好。GPT3.5我们认为国内和他的差距18个月，GPT-4是24个月。云谈了这么多年，企业上云的比例也还不高。这比光刻机的难度小多了。

Q:怎么看GPT-4，会不会取代操作系统成为战略级的入口？

A:这是两个概念，需要host一个应用需要操作系统，操作系统还是需要的。人工智能没有突破之前大数据给企业用不好用。GPT相当于是发电厂，这个比喻比较贴切。纯做GPT的公司有点来不及，要么是有GPT丰厚的场景。场景越大爆发性就越大，如果场景很小，就做了个虚拟人挂个GPT跟人对话，这个场景就很小。场景未来可能有多家服务提供商。

Q:场景是我们非常关注的点，特斯拉的机器人也是爆款，多模态和机器人的关系？人形机器人是终极目标吗？

A:我不这么认为。不考虑机器人的外形，音响之类的用自然语言和人交流这关就是过了。GPT能否处理好机械手臂，寻找空间定位也是，出了GPT之后传统的做语言识别的图像识别的就有问题了。人形机器人有个最大的问题，机械手臂抬起的力量，这和人工智能没有关系。如果机器人手里拿不了太重的东西，这可能会成为妨碍。自动驾驶汽车也是个机器人，只不过长了4个轮子。GPT的大语言都可以赋能。你们和智能音箱聊过天，聊两句就能知道他是个智障，GPT肯定通过了图灵训练。橡胶娃娃也是仿真机器人。

Q:GPT-4在物联网终端的广泛应用是大趋势了，边缘计算的需求？

A:这跟边缘计算有什么关系呢？构不成边缘计算的节点。真正的能力都在云端，运算都在云端。

（本文完）

资金算力已到位！李开复“杀入” ChatGPT 的战役

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导 读

就在昨天下午，创新工场董事长兼 CEO 李开复终于官宣亲自下场，将筹组 ChatGPT 中文版 AI 新公司。

全文共计 4246 字，预计阅读时间 8 分钟

编辑 | 蒲蒲

继王慧文、王兴之后，又一大佬宣布进军 AI 大模型赛道。

亲自带队！不只做中国版的 ChatGPT

3 月 19 日，李开复在朋友圈发文正式宣布，其正在亲自筹组 Project Al 2.0，一个致力打造 Al 2.0 全新平台和 Al-first 生产力应用的全球化公司。

李开复称，Project Al 2.0 不仅仅要做中文版 ChatGPT。" 我认为 Al 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。"

李开复提到，Project Al 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、分布式算 /Infrastructure 等方向的顶级人才推荐自荐。

值得一提的是，李开复早在 1983 年提交 CMU 博士的申请信中提到，"Al 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 ...Al 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 "。

时光荏苒，写了这段话的 40 年后，李开复终于 " 继续撸起袖子！"

创新工场官网也同步了这一信息，相关页面显示：Project AI 2.0 的目标是打造 AI 2.0 平台和生产力应用的全球公司。

目前，Project AI 2.0 正在全球范围寻找具有 AI 大模型、NLP、Multi-modality 等领域能力的优秀技术人和研究员，一起加入对 AI 2.0 未来有着丰沛激情和愿景的团队。

同时，Project AI 2.0 也欢迎具有 AI 2.0 相关技术、场景、算力、投资兴趣的合作方，一起参与 AI 2.0。

而在 Project AI 2.0 之前，创新工场塔尖孵化的六家公司分别为澜舟科技、创新奇智、呈元科技、倍漾科技、捷象灵越、MOOTION。

据介绍，有别于市面上 " 办公室租赁 " 模式的孵化，创新工场塔尖孵化采取的是研究和发掘世界前沿的技术趋势，主动搜寻优质的科学家项目标的，用业内的专业的投资投后团队组建的 " 科技投资 + 全面赋能 " 模式进行项目深度孵化。其中，" 全面赋能 " 就是从技术落地到行业探索，再到市场开拓、融资辅导，从初期产品到市场化全过程地跟随陪伴。

其中，创新奇智已于 2022 年 1 月成功在中国香港联交所主板完成 H 股上市，成为 AI+ 制造第一股，也是创新工场塔尖孵化的第一家上市公司。

AI 2.0 生产力应用即将进入井喷期

3 月 14 日，创新工场在北京组织了 2023 年第一场 AI 趋势分享会，针对人工智能的众多问题，李开复分享了他对 AI 2.0 这一最前沿的科技投资趋势的看法。

李开复指出，在深度学习的重大突破之后，AI 已经来到从 1.0 迈入 2.0 的拐点。多模态、巨型数据集的飞速发展，AI 优化目标函数及训练模型的技术方法将大幅精进，能更好地模拟人类的认知智能。

此外，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。总的来说，AI 2.0 将是提升 21 世纪整体社会生产力最为重要的赋能技术。

李开复指出，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。

第二阶段局部自动：容错度高的应用和行业将会实现 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。

李开复强调，三阶段应用中，仅 " 第一阶段人机协同 " 和 " 第二阶段局部自动 " 两个市场的容量就能达到 " 万亿美元 " 的级别。

此外，李开复提出，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。

互联网大佬涌入 ChatGPT 创业

自去年年底发布以来，ChatGPT 彻底点燃了科技界，并火速 " 出圈 "，仅用 2 个月时间就收获了 1 亿用户，创下了互联网最快破亿应用的记录。

比尔盖茨评价称，ChatGPT 的技术将 " 改变我们的世界 "。马斯克也在感叹 " 很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中 "，"ChatGPT 好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了 "。

随着 ChatGPT 的爆火，互联网大佬们蜂拥进场，创业者们蠢蠢欲动。

前美团联合创始人王慧文：广发 "AI 英雄帖 "

2 月 10 日，王慧文在朋友圈发出自己的 " 人工智能宣言 "，称 5000 万美元带资入组，不介意岗位薪资和 title，求组队。

随后 2 月 13 日，王慧文又发布了一条动态，称要组队拥抱新时代，打造中国 OpenAI，设立北京光年之外科技有限公司，出资 5000 万美元，估值 2 亿美元（约 13.62 亿元人民币），并表示，他个人不占股份，资金占股 25%，75% 的股份用于邀请顶级研发人才，下轮融资已有顶级 VC 认购 2.3 亿美元 ( 约 15.66 亿元人民币 ) 。同时，王慧文称本轮只招研发。

天眼查显示，北京光年之外科技有限公司成立于 2018 年，注册资本 100 万元，王慧文持股 100%。

3 月 8 日，美团创始人王兴发布朋友圈表示，将参与王慧文创业公司 " 光年之外 " 的 A 轮投资，并出任董事。

王兴在朋友圈中表示，"AI 大模型让我既兴奋于即将创造出来的巨大生产力，又忧虑它未来对整个世界的冲击。老王和我在创业路上同行近二十年，既然他决心拥抱这次大浪潮，那我必须支持。我个人将参与王慧文创业公司‘光年之外’的 A 轮投资，并出任董事。"

出门问问创始人李志飞：打造中国的 OpenAI

据了解，当王惠文在发布那条 "AI 英雄帖 " 时，出门问问的创始人兼 CEO 李志飞就坐在其对面，李志飞表示自己一定会参与。曾是 Google 总部科学家队列一员的李志飞，在人工智能语音语义技术领域拥有近二十年的科研及产业经验。2012 年，他回国创立了人工智能公司出门问问，是除去百度、搜狗之外少有的搜索产品，其项目估值一度达到 10 亿美元。

李志飞曾在 2020 年领导团队训练出一个大模型 GPT-3 中文版 UCLAL。毫无疑问，大模型是他的主战场。

李志飞说：" 看到了一个通用认知模型的希望。语言、知识、逻辑、规划等问题，都看到了迎刃而解的可能。" 而因为宣布 " 要在大模型领域创业，打造中国的 OpenAI" 一事，其近期也是备受科技圈的关注。

亚马逊李沐、Alex Smola 离职：师徒一体，携手再次创业

3 月 7 日，李沐大神疑似加入大模型创业的消息，瞬间在社交网络上刷屏。其创业项目，名为 Boson.ai。从官网信息来看，创业内容与大模型应用有关。与其携手创业的，是李沐的导师，另一位前亚马逊 AI 大牛：Alex Smola。领英资料显示，这位前亚马逊副总裁、杰出科学家出任的是新公司的 CEO。

另根据 Alex 的领英主页介绍，" 我们正在做一件大事。如果你对可扩展基础模型感兴趣，请联系我 "。值得注意的是，在这家公司 GitHub 主页上，亚马逊首席科学家李沐也贡献了代码。

前京东 AI" 掌门人 " 周伯文 "：大模型并非大厂专属

3 月 1 日，专注于企业创新数智化的技术服务公司衔远科技宣布已完成数亿元天使轮融资。本轮融资由启明创投领投，经纬创投跟投。衔远科技的创始人周伯文可是大有来头，其有着 20 多年的自然语言生成、对话与交互式人工智能的研究经验。

在 2016 年提出的 " 自注意力融合多头机制的自然语言表征机理 "，是 Transformer 架构的核心思想之一。 在创办衔远科技之前，周伯文是原京东集团高级副总裁、集团技术委员会主席、云与 AI 总裁，京东人工智能研究院院长，简单理解就是京东 AI" 掌门人 "。在京东之前，周伯文曾担任 【【淘密令】】 美国总部人工智能基础研究院院长。

前搜狗 CEO 王小川：OpenAI 的成功首先是技术理想主义的胜利

2 月 15 日，原搜狗 CEO 王小川发了一个朋友圈，隐晦的表示自己会下场进入 " 中国 OpenAI" 的战争中。王小川曾在 1996 年获得国际奥林匹克信息学竞赛金牌，进入清华大学。毕业进入搜狐后，在 2004 年主导推出搜狗搜索，并在其 27 岁那年成为彼时中国互联网界最年轻的高管。这些技术天赋逐渐转化成实在的技术实力――搜狗输入法的成功不仅对搜狗意义重大，作为最早的中文输入法之一，它也给中文的语言 AI 打开了许多入口。

王小川用 " 技术理想主义 " 一词，定义了类似 OpenAI 的创业项目。它不仅仅是一个创业项目，更是技术理想的穷尽实验。

在 2022 年 6 月，王小川设立了人工智能技术公司：北京百方众智信息技术合伙企业，并占股 80%。据了解有媒体向王小川本人求证是否回归创业做 AI 大模型时，王小川承认自己在 " 快速筹备中 "。

快手前 AI 核心人物李岩创业，投身大模型赛道

3 月 8 日，据多家媒体信息，快手前 MMU 负责人李岩，成立了 AI 公司 " 北京元石科技有限公司 "（以下简称 " 元石科技 "），并且已从元石科技处证实公司业务主要是进行多模态大模型的研发。

据了解，李岩毕业于中国科学院计算技术研究所，是快手老员工，工号为 75 号左右。加入快手后的早期成就主要在视频安全领域。2015 年 11 月，在时任快手 CEO 宿华的支持下，李岩组建了内部第一个深度学习部门 DL（Deep Learning）组，目标是构建算法模型对违法违规的视频内容进行识别。

不过，据相关报道称李岩已于 2021 年从快手离职。

与此同时，在国外，创业者们也瞄准了这个新风口。就连正处于科技寒冬中的硅谷风投们，也都纷纷把资金砸向这一前沿领域。根据市场分析机构 PitchBook Data Inc. 的数据，去年全球风投通过 78 笔交易向开发生成式 AI 软件的初创企业投入了 13 亿美元。

可以看到，当前 ChatGPT 引领的 AI 风暴已经成了一个新风口，中国版 ChatGPT 走向未知，但一场由 ChatGPT 引发的人工智能新浪潮已经来袭。

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