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最近著名的投資人朱嘯虎有篇文章，標題是“ChatGPT對創(chuàng)業(yè)公司很不友好，未來兩三年內(nèi)請大家放棄融資幻想”。朱嘯虎這么說的原因，是因為他認為，在大模型時代，99%的價值都是GPT創(chuàng)造的，創(chuàng)業(yè)公司做個插件，沒有什么價值。其實，不管是不是插件，AI應(yīng)用是有價值的。起碼，做大模型的都這樣認為。在近日的“世界互聯(lián)網(wǎng)大會數(shù)字文明尼山對話”上，李彥宏在《大模型重塑數(shù)字世界》的演講中表示，“新的國際競爭戰(zhàn)略關(guān)鍵點，不是一個國家有多少個大模型，而是你的大模型上有多少原生的AI應(yīng)用，這些應(yīng)用在多大程度上提升了生產(chǎn)效率。”但進一步的問題是，圍繞AI應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)，有前景嗎？獵豹移動董事長兼CEO傅盛轉(zhuǎn)了朱嘯虎這篇文章，并批評說：“硅谷一半的創(chuàng)業(yè)企業(yè)都圍繞ChatGPT開始了，我們的投資人還能這么無知者無畏?！彼谂笥讶椭靽[虎開始爭論，傅盛說：互聯(lián)網(wǎng)99%的規(guī)范都是TCP/IP創(chuàng)造的，創(chuàng)業(yè)有價值嗎？汽車99%的價值都是熱力學(xué)定義創(chuàng)造的，創(chuàng)業(yè)有價值嗎？大多數(shù)中小網(wǎng)站的流量都是搜索引擎帶來的，那創(chuàng)業(yè)有價值嗎？傅盛認為，創(chuàng)業(yè)沒有底層價值也能存活。大模型更像大學(xué)，培養(yǎng)出千千萬萬的畢業(yè)生，但是大學(xué)不會統(tǒng)治一切，更不會讓創(chuàng)業(yè)沒有價值。傅盛的說法對不對，不妨從TCP/IP說起。全世界幾十億臺電腦，連接在一起，上海的某一塊網(wǎng)卡送出信號，可以精確地傳遞到紐約的一部手機上。這種功能，建立起了如今龐大的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟。這背后，不那么準確地說，是依靠TCP/IP協(xié)議。我們使用的網(wǎng)絡(luò)，可以分為五層。最底下的一層叫作“實體層”（PhysicalLayer），指網(wǎng)卡、光纖、網(wǎng)線，第二層叫“鏈路層”（LinkLayer）指網(wǎng)卡通訊的語言。這兩層基本上是公司、你家里路由器之內(nèi)的。第三層是“網(wǎng)絡(luò)層”（NetworkLayer）指IP地址；第四層是“傳輸層”（TransportLayer）指TCP、UDP這些協(xié)議，是保障傳輸?shù)姆绞?。這兩層，是路由器、運營商、全球范圍的傳播。最上面的一層叫作“應(yīng)用層”（ApplicationLayer）指各種用戶接觸的APP，接收到了信息。TCP/IP協(xié)議只是諸多協(xié)議中的一個，1983年，美國國防部高級研究計劃局決定以TCP/IP協(xié)議取代舊網(wǎng)絡(luò)核心協(xié)議NCP后，才結(jié)束了舊通信協(xié)議的多方割據(jù)狀態(tài)。與此同時，TCP/IP協(xié)議的規(guī)范和技術(shù)都是開放的、免費的。不僅僅是TCP/IP，實際上，越下面的層，越靠近硬件；越上面的層，越靠近用戶。大模型也可以分為芯片、框架、模型、應(yīng)用四層架構(gòu)。底層是芯片層，比如，nvidia的“顯卡”構(gòu)成了最底層的硬件層。芯片之上是框架層，現(xiàn)在主流的框架包括百度飛槳，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow等。框架上面是模型層，ChatGPT和文心大模型就在模型層。模型之上是應(yīng)用層，包括各種各樣的AI原生應(yīng)用。大模型成為了人工智能時代的操作系統(tǒng)，所有應(yīng)用都將基于大模型開發(fā)。在我看來，圍繞大模型進行的創(chuàng)業(yè)，有沒有價值，能不能成功，不在于大模型有沒有底層價值，而在于大模型的商業(yè)控制力有多強，可以把自己的業(yè)務(wù)鏈蠶食過去。對于互聯(lián)網(wǎng)而言，越靠下的層，不管是否免費，但對用戶來說就越透明，沒有任何控制力。網(wǎng)卡、路由器廠商、TCP/IP協(xié)議不能說，我拒絕給某個應(yīng)用服務(wù)，因為我自己打算做這個業(yè)務(wù)。但某種程度上，從商業(yè)上看，從產(chǎn)權(quán)上看，與互聯(lián)網(wǎng)的去中心化不同，大模型的硬件、算法都是集中在一家公司手中的。顯然，OpenAI可以拒絕為某個特定的地區(qū)、公司、應(yīng)用服務(wù)。所以，大模型廠商有較強的控制力。這就是大模型和TCP/IP的區(qū)別。從這一點上看，朱嘯虎是對的。圍繞大模型的創(chuàng)業(yè)，沒有巨頭級的機會。缺乏最終應(yīng)用壁壘的創(chuàng)業(yè)，最終都變成了消耗資金買英偉達A100卡、買云服務(wù)，但這一點，比不過現(xiàn)有有積淀，有資金的先入大玩家。但事情并沒有完，正如傅盛所說：大模型是公有數(shù)據(jù)的縮略圖，但是公有數(shù)據(jù)解決不了所有流程。場景、用戶，仍然是非常重要的，所以，蘋果也不可能什么都自己做。而且，大模型之間也有競爭，原生的AI應(yīng)用可以找到自己的發(fā)展空間。這一點上，傅盛是對的。某種程度上，他與朱嘯虎達成了一致，有空間，但沒有BAT級的機會。更多是本來就掌握了場景、用戶的垂直玩家，可以把大模型玩得很好。已經(jīng)擁有使用場景的玩家，通過利用大模型，很容易就能為自己的產(chǎn)品加上人工智能的功能，能從大模型中得到賦能。從這個角度，未來圍繞大模型的，仍然有很多創(chuàng)業(yè)機會。現(xiàn)在大模型可謂突飛猛進。技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用等各個層面，都以“周”為迭代速度向前突進。文心大模型已經(jīng)迭代到3.5版本，與3月份的3.0版本相比，訓(xùn)練速度提升了2倍，推理速度提升了17倍，模型效果累計提升超過50%。隨著AI能力的增加，在應(yīng)用層面的機會就更多。不過，與前面圍繞TCP/IP的創(chuàng)業(yè)不同，在大模型時代，基于前面所說的這些特性，行業(yè)內(nèi)部賦能，或許作為一種新形式的創(chuàng)新，會占到圍繞大模型的創(chuàng)新的很大一部分。這將會很大程度上提升實體經(jīng)濟的運行效率。所謂制造業(yè)，本質(zhì)上就是能量在信息的指導(dǎo)下，去改造物質(zhì)的形態(tài)、結(jié)構(gòu)。比如一張加工圖紙的本質(zhì)，就是指導(dǎo)能量改變物質(zhì)的信息。在工業(yè)革命階段，熱機、電機彌補了人類肌肉能力的不足，提升了人類改造物質(zhì)的能力。在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字信息技術(shù)廣泛使用，提升了人類在存儲、處理、分析信息的能力。這也必然會提升人類改造物質(zhì)，也就是制造業(yè)的能力。所以，人工智能、大模型必然對制造業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生重大影響。在在交通領(lǐng)域，通過大模型技術(shù)支持的智能交通方案，可以提升交通運行效率。通過智能調(diào)整紅綠燈的時間，可以讓通行效率提升15%—30%，這將拉動再比如，百度智能云的“Comate”代碼助手。借助文心大模型的理解、推理能力，“Comate”可實現(xiàn)代碼的快速補齊、自然語言推薦代碼、自動查找代碼錯誤，全面提升開發(fā)者研發(fā)效率。開發(fā)者可以通過插件等形式，在主流開發(fā)軟件中使用“Comate”代碼助手。所以，為了大模型將滲透到越來越多的領(lǐng)域，在行業(yè)內(nèi)部廣泛落地，賦能數(shù)字經(jīng)濟、實體經(jīng)濟發(fā)展。當然，對于技術(shù)能力不夠的實體經(jīng)濟個體，尋求外部的技術(shù)支援、采購?fù)獠康默F(xiàn)成的AI應(yīng)用，也是一個合理的選擇。所以，圍繞大模型的創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新，或許與圍繞TCP/IP的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，會不一樣，除了在企業(yè)外部進行創(chuàng)業(yè)外，在企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新，會成為一種重要的新形式。但有一點是相同的，那就是都是基于一個大人工智能平臺上，無數(shù)垂直的AI應(yīng)用賦能實體經(jīng)濟。人工智能的三大核心、基石——數(shù)據(jù)、算力和算法。數(shù)據(jù)決定了人工智能是一個在應(yīng)用中獲得發(fā)展的行業(yè)。只有在應(yīng)用上推廣，才能獲得發(fā)展，只有發(fā)展了才能獲得話語權(quán)。所以，中國的大模型，首先需要盡快地、盡可能大規(guī)模地投入應(yīng)用，擠上牌桌，才能獲得競賽入場券，中國才能擁有更壯大的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模將獲得巨大增長。