上周末，在杭州舉辦的第二屆“AI新視野，增長新勢能”智能新商業(yè)大會上，百姓AI創(chuàng)始人兼CEO王建碩進行了《大模型浪潮下，必將繁榮的應(yīng)用層》為主題的干貨分享：

“好的產(chǎn)品完勝一個好的概念，甚至一個差的產(chǎn)品完勝一個好的概念?！?/p>

“大語言模型是一扇門，通過了這扇門，我們進入了一個自然語言人機交互的世界。”

“被AI沖擊的行業(yè)將會繁榮，沒有被AI沖擊的行業(yè)將走向蕭條?！?/p>

以下為筆記俠對王建碩演講內(nèi)容的精編，分享給大家：

大家好，我今天分享的主題是《大模型浪潮下，必將繁榮的應(yīng)用層》

過去二十幾年里，我完整經(jīng)歷了整個互聯(lián)網(wǎng)的周期。

2022年12月，ChatGPT發(fā)布后，我當時感覺這就像互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)的時刻。

因為我第一次接觸ChatGPT的時候，感覺它像一個病毒，剛開始只是跟它漫不經(jīng)心的聊天，隨著越來越深入，感覺它特別有意思，想要拉朋友過來一起嘗試。

這種體感，就像我們早期在機房上機時，立刻沖回去到寢室，把寢室的人全拉到機房里上網(wǎng)。

雖然現(xiàn)在已經(jīng)沒有那么興奮了，但當你接觸到一個新東西，立刻就知道一些很大的新東西要出現(xiàn)了。

說回到我們，百姓網(wǎng)成立于2005年，一直在做互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)，在ChatGPT剛出現(xiàn)的時候，我們做了3天的測試，覺得這是一個機會。于是，我告訴大家，我們要全面轉(zhuǎn)型 AI 領(lǐng)域。

其實，我是一個非常優(yōu)柔寡斷、不喜歡做決定的人，為什么當時能夠想到?jīng)]想的全面轉(zhuǎn)型呢？

當時也有人提醒我，類似于這樣的忽悠人的概念有很多，比如元宇宙、web3。

但是，我還是讓全公司轉(zhuǎn)型做了百姓 AI ，為什么有這樣的差異？

因為我覺得，ChatGPT 是一個產(chǎn)品，元宇宙、wed3之類的是一個概念。

好的產(chǎn)品完勝一個好的概念，甚至一個差的產(chǎn)品完勝一個好的概念。

你如果看整個科技史，互聯(lián)網(wǎng)從 1969 年開始，不溫不火的漂了 25 年，直到 1994 年網(wǎng)景瀏覽器出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)才真正變成了全世界火爆的浪潮。

iPhone也是一樣，iPhone 出來的時候，我們在移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮里已經(jīng)摸爬滾打了 7 年。

AI 也是一樣的，在 2020 年 GPT 3 出來之前，所有人是沒有體感的。為什么沒有體感？

如果我們以圖靈提出 artificial intelligence（人工智能）這個概念為起點，現(xiàn)在已經(jīng)過去了七十幾年。這七十幾年里， AI 一直在發(fā)展，就像以前的互聯(lián)網(wǎng)一直在發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)一直在發(fā)展，但這些發(fā)展，不足以作為一個人將未來十年的青春扔進去。

直到ChatGPT出現(xiàn)，它讓我們看到了一個新的時代，這就是我們?yōu)槭裁丛诜浅Ｔ绲臅r候，就敢于all in 的邏輯。

一、大語言模型開啟了LUI時代，卻不是這個時代的全部

當你覺得大模型是一個非常大的浪潮時，到底該做什么？

對于創(chuàng)業(yè)者來說，基本上是兩條路：一條是做大模型，一條是做大模型的應(yīng)用。

我個人的選擇是做應(yīng)用。為什么？

我之前發(fā)表過一篇文章，其中說到“大語言模型開啟了 LUI 時代，卻不是這個時代的全部。大模型的競爭，將很快變成一個新的時代的局部戰(zhàn)爭。”

首先，我們先看一下它開創(chuàng)了一個什么時代，我起了一個名字叫LUI（自然語言用戶界面）時代。因為有了大語言模型或者ChatGPT這樣的產(chǎn)品，人與計算機可以直接通過自然語言對話的方式進行用戶界面的交互。

也就是說，人可以用自然語言控制機器。那么，它到底帶來什么變化？

舉個例子，你在美團點一碗牛肉面，上面可能會有選項問你要辣還是不要辣，要香菜還是不要香菜。

但是，人有非常多的需求，比如我希望你這個面軟一點、細一點，然后裝在一個紅顏色的碗里，并且放個雞蛋等等。

當你的需求變得非常復雜，graphie user interface（圖形用戶界面）就搞不定了，因為它需要有上千個按鈕才能滿足你的需求。

而這個東西如果用自然語言的話，是可以直接達到的。從這個角度來說，這是我看到的未來最大的一個變化。

在這個變化里，讓我想起一場世紀商戰(zhàn)——瀏覽器之爭。

1994年，網(wǎng)景公司的Netscape Navigator橫空出世，它提供了一個圖形界面，人們再也不用命令行的方式去操作電腦。

所有的人覺得，互聯(lián)網(wǎng)時刻來了。

這個時候，微軟干了一些什么事？比爾·蓋茨向全公司發(fā)了一封信，意思是說“互聯(lián)網(wǎng)大潮來了，從現(xiàn)在開始，所有人轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)” 。

當時，微軟組織了2000 人的團隊開發(fā)Internet Explorer瀏覽器，經(jīng)過了兩到三年的競爭，最終取代了網(wǎng)景公司的Netscape Navigator主導地位。這在微軟歷史上，是非常輝煌的一件事情。

但如果從歷史的角度來看，微軟雖然贏得了瀏覽器之爭的最終勝利，卻錯過了整個互聯(lián)網(wǎng)。因為以微軟當時的資源，它簡直可以干任何事情，但是沒有選擇做。最后，它只有一個全球所有互聯(lián)網(wǎng)入口的瀏覽器，但在互聯(lián)網(wǎng)上沒有建樹。

因為我在微軟工作過幾年，這段歷史給我的印象非常深刻。

Netscape Navigator這款產(chǎn)品開創(chuàng)的不僅僅是瀏覽器行業(yè)，更是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。但是，在它剛開創(chuàng)的時候，很少有人站在歷史的角度理解“互聯(lián)網(wǎng)是一個大事”，所有的人都看到了瀏覽器是個大事。所以，大家都把時間花在瀏覽器上，把資源花在瀏覽器上，最后錯失互聯(lián)網(wǎng)。

再說回到大語言模型，我認為大語言模型是一扇門，通過了這扇門，我們進入了一個自然語言人機交互的世界。

但這個“門”的生意是不是最好的生意？這是我在今年2月份一直思考的事情。

這個時候，大家就說，你舉瀏覽器的例子，我也可以舉很多例子，比如操作系統(tǒng)Windows是我們進入 PC 行業(yè)的一個門，現(xiàn)在 Windows 還是最重要的一個東西。

那么，接下來的問題是：大語言模型行業(yè)會更像 Windows 一樣，贏者通吃，還是像瀏覽器一樣？

我個人判斷，它有更大的概率像瀏覽器而不像操作系統(tǒng)。為什么？

因為從操作系統(tǒng)的角度來說，它有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。十年以前， Windows 上面的應(yīng)用程序沒有辦法在 Linux 上運行，Linux 上面的應(yīng)用程序也不能在 Windows 上運行。

這時，雖然我出了一個比 Windows 好的操作系統(tǒng)，但是我的所有APP 沒有辦法在上面運行。所以不用去嘗試。

我們再看瀏覽器，瀏覽器有一個很重要的特征：所有的瀏覽器與wed服務(wù)器之間的協(xié)議是HTTP協(xié)議。如果你不按協(xié)議的話，這是你的問題，別人不會用你。

大語言模型的情況是什么呢？

它與用戶交互時，有一個更強硬的要求：自然語言。我用同一句話給大模型A，它的反饋如果跟大模型B一樣，或者不夠更好的話，是你的大模型的問題。

所以，在這個層面，對于使用者來說，它更像瀏覽器。比如，我做電商的，我不會在乎你是用什么瀏覽器訪問。

前段時間，我們幫企業(yè)做AI機器人，在后臺設(shè)置了一個setting（調(diào)節(jié)擋），他可以選擇用什么大語言模型，其中包括了文心一言、ChatGLM、Mini Max 等等。

在簡單推理上，當你把模型來回換的時候，你對用戶界面的部分影響是有限的。

所以，我認為大語言模型可能很快會變成囚徒困境，所有人在拼命的競爭，最后也是像IE瀏覽器贏了Netscape Navigator一樣的局部戰(zhàn)爭。

但是，我從來沒有說大語言模型之爭不重要，它非常重要，我從來也沒有說這件事情不值得去爭，它對有些人是兵家必爭之地。

而對于絕大數(shù)從業(yè)者來說，我們一定要意識到大語言模型是進入新時代一個非常重要的“門”，但它不是全部。

二、大語言模型和用戶之間的中間層大有可為

在大語言模型和用戶的需求之間有一個中間層，這是一個大有可為的行業(yè)。我來詳細分析一下。

很多人告訴我說，“你不要做應(yīng)用，這個事情在大語言模型未來的能力之間，不堪一擊”。

但是，我這個想法思考了很久，最終的思考結(jié)果是：大語言模型必然不會吞噬一切機會。甚至，它只能覆蓋在整個行業(yè)中間非常少的部分。

也有人說，你做的那個事情不就是一個套殼嗎？

如果我們仔細分析，整個計算機行業(yè)都可以說是 Intel 的套殼，但實際上它不是。所有的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，你都可以認為它是基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)議的套殼，但實際上它不是，為什么？

從成本和分層的角度來說，大語言模型的通用性是成功的關(guān)鍵。

舉個例子，對于網(wǎng)站層來說，它根本不需要生產(chǎn)CPU，只有不懂的 VC 才會說：“你這個網(wǎng)站連 CPU都不是自己生產(chǎn)的，你有什么核心競爭力？”

網(wǎng)站的競爭力不在CPU、不在網(wǎng)絡(luò)層，它甚至不需要有自己的機房，卻依然是一個很牛的網(wǎng)站。

大語言模型也是一樣，大語言模型未來的通用性是這個行業(yè)要想繁榮發(fā)展的必然部分。

怎么理解這句話？

我們知道，軟件層是非常厚的一層。那么，會不會有一個不懂的人對做ERP 系統(tǒng)的人說“你不要做 ERP 系統(tǒng)了，總有一天 Intel 會把你的 ERP 系統(tǒng)做到它的芯片里” 。

有可能嗎？絕無可能，因為 Intel 芯片成功的原因是：精簡指令集。它把很多的指令精簡掉了后，只做最簡單的指令，里面放了足夠的二極管、三極管，一模一樣的CPU，它一下生產(chǎn)幾億個、十幾億個。

接著，每一個行業(yè)把它作為基礎(chǔ)，在這上面搭建PC、服務(wù)器，上面再有軟件層，軟件層再有服務(wù)層。

所以，我不認為大語言模式能吞噬一切。

那么，大語言模型和用戶之間的中間層，它會變得有多厚？

舉個例子，ChatGPT 剛出來的時候，所有的應(yīng)用都是搭一個殼，然后直接調(diào)用 ChatGPT 的問答。

就像早期的互聯(lián)網(wǎng)，很多人的互聯(lián)網(wǎng)站就是把Server（服務(wù)器）往上一搭，直接放進去做一個網(wǎng)站。這個東西，顯然是沒有競爭力的。

但是非常快，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站開始做賽道分類，你是做 a 賽道的，你是做 b 賽道的，各種各樣的東西像雨后春筍一樣冒出來。

從 2000 年到現(xiàn)在，這 23 年，互聯(lián)網(wǎng)從一個剛開始特別幼稚的套殼，也做不出來什么有用的東西，變成了過去互聯(lián)網(wǎng)的 20 年。

我認為，我們現(xiàn)在的時間點與互聯(lián)網(wǎng)的早期一樣?；ヂ?lián)網(wǎng)的早期有一個特點：凡是有用的都做不出來，凡是能做出來的都沒啥用。

大語言模型現(xiàn)在也是這樣子，但是這并不能阻礙我們對它的信心。就像互聯(lián)網(wǎng)的一個基礎(chǔ)的增刪改查的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，它在和千千萬萬的行業(yè)做了結(jié)合后，成就了過去20年很多大公司。

那么，在大語言模型層面，底層是一模一樣的大語言模型。雖然它的過程會不斷演進，但這個不重要了，重要的是在大模型和用戶之間有厚厚的一層，我們可以做非常多的事情。

三、未來20年的路需要20年走，而不是兩年走完

這里，我給大家一個提醒：在未來的20 年里，所有要發(fā)生的事情需要 20 年的時間走完，而不是用兩年的時間走完。

所以，如果在未來兩年，大家沒有那么想象的那種興奮，認為所有的東西都搞定了，那是你的期待問題，不是發(fā)展速度的問題。

整個科技發(fā)展有一個特點：你想讓它快，也快不了的節(jié)奏。

為什么這么說？

大家想象一下，如果你本人在 2000 年的時候，看到了互聯(lián)網(wǎng)的一些網(wǎng)站，我認為只要是一個正常的知識水平的人，都可以清晰地看到互聯(lián)網(wǎng)未來的 20 年。

比如，在 2000 年的時候，我們認為將來在互聯(lián)網(wǎng)上肯定可以賣東西，可以聽收音機，可以看視頻?？吹竭@些東西是不難的。

就像我們現(xiàn)在站在 2023 年，我們?nèi)タ创笳Z言模型在未來 20 年能給我們帶來的東西也不難。

我們知道它的能力會不斷提升，會有Agent（自主活動的軟件或者硬件實體），會有多模態(tài)，會有和機器人的結(jié)合，我們能想到的東西都能看得到。

但是，大家一定要注意：看得到與看得準時間，這是兩個不同的事情。

我認為，我們現(xiàn)在所看到的，在未來 20 年里要發(fā)生的事情會用 20 年的時間發(fā)生，而不是在未來的兩年里發(fā)生。

因為科技有一個“雞生蛋，蛋生雞”這樣一個齒輪，我們想讓它加快，但是真的快不了。就像2000 年的時候，我們看到互聯(lián)網(wǎng)是可以做網(wǎng)絡(luò)購物的，但是因為沒有帶寬，所以沒有用戶。

總算有人先投了帶寬，雖然公司后面死了，但是有了一批用戶，之后才會有了互聯(lián)網(wǎng)。

這是一個循環(huán)，一個循環(huán)一般需要兩年。

舉個例子：

百姓 AI 通過 Chato幫企業(yè)和個人做數(shù)字分身、客服系統(tǒng)，你會發(fā)現(xiàn)一旦你要幫一個人做數(shù)字分身，才發(fā)現(xiàn)他沒有語料，沒有語料就沒有好的數(shù)字人。所以，導致大家對數(shù)字人缺少認知，不想訓練它，造成沒有更好的語料。

只有一些人先儲備了很多語料，放到數(shù)字分身里，數(shù)字分身變得更好了，用的人更多，我就更有動力去錄入更多信息，這是一個不斷循環(huán)的過程。

而這個過程就是一年一圈，螺旋的上升。等我們做到我們想要的樣子時，十年、二十年就過去了。

還有一個很重要的部分，大語言模型的能力邊界已經(jīng)展現(xiàn)了。

這個邊界是什么？很多事情，已經(jīng)做不了了。

以 ChatGPT 為例，我們在跟客戶溝通的時候，有人說，“可不可以做一個醫(yī)生數(shù)字人，讓它自動看病”。

我說，“這個客戶千萬別接，因為這個能力在今天的 ChatGPT 的邊界之外”。

但如果醫(yī)院只是想做一個客服，回復“醫(yī)院什么時候開門，科室的分布方向”這類的問題，是在邊界之內(nèi)的。

邊界清晰的好處是：它雖然給了你限制，但在邊界之內(nèi)給了你無窮的自由。

我記得在2000年的時候，當時我在做網(wǎng)站，我告訴我們團隊的人說：“如果用戶讓你放照片的話，不要接，我們只接純文本?！?/p>

因為在 2000 年的帶寬環(huán)境下，加載圖片是一個非常糟糕的體驗。所以 2000 年的互聯(lián)網(wǎng)的邊界就是支持文本，不支持圖片。

2003 年，寬帶普及的時候，你才可以把圖片放進來，但是視頻不能放進來。邊界會一直調(diào)整。

所以，意識到大語言模型的邊界，對于所有創(chuàng)業(yè)者來說，是一個絕對重要的事情。

這個時候，我們要做的事情就是用好它已經(jīng)能搞定的事情。

就像互聯(lián)網(wǎng)瀏覽器出現(xiàn)時，是驚世駭俗的那一刻。但后來更新迭代的版本，對于從業(yè)者不重要了。

因為一個時代，一旦被劃開了以后，接下來會有三、五年消化，不需要再跟蹤科技前沿了。

對我來說，我也很清楚知道，chatGPT4.0出來了以后，再往后的版本不重要了，哪怕它停留在這一刻不動了，它所釋放出來的生產(chǎn)力，需要我們?nèi)ビ肅hato這樣的產(chǎn)品，或者很多同行一起把它應(yīng)用起來。

所以，我認為有一群人在不斷探索人類的邊界，還有一群人把它的應(yīng)用做好，這就是我們所有人需要一起做的事情。

四、大模型浪潮下，必將繁榮的應(yīng)用層

最后，表達一下我對大語言模型的觀點：這個浪潮下，必然繁榮的應(yīng)用層。

這里有非常多的機會，我分享3個觀點：

1. 垂直行業(yè)的機會

這里的垂直不是狹義的垂直，它更多是和 CPU或者MySQL、 Linux 這種通用相對應(yīng)的垂直，就是一個一個具體的行業(yè)，這有巨大的機會。

2. 在最簡單最樸實的地方的突破，才會有最廣的應(yīng)用機會

舉個例子，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)剛出來的時候，雖然有很多高精尖的應(yīng)用，但是真正改變?nèi)说纳钍且粋€增刪改查的數(shù)據(jù)庫。

只不過，增刪改查的數(shù)據(jù)庫放在醫(yī)療里，它就對醫(yī)療業(yè)產(chǎn)生巨大影響；放在電商里，就會對商業(yè)產(chǎn)生巨大影響。

3. 被AI沖擊的行業(yè)將會繁榮，沒有被AI沖擊的行業(yè)將走向蕭條

有很多朋友問我：“聽說AI來了以后，這個行業(yè)就被沖擊掉了。我的兒子考大學的時候，是不是得斃掉這個專業(yè)？”

我就說：“你看新聞，AI沖擊到哪個行業(yè)，你就要進到哪個行業(yè)?！?/p>

這很反直覺，因為在海嘯來的時候，大家的感覺肯定是往山上跑，躲得越遠越好。

但實際上，什么叫被 AI 沖擊的行業(yè)？被 AI 沖擊的行業(yè)是指在這個行業(yè)的生產(chǎn)力有 10 倍、 20 倍、100 倍提升的行業(yè)。

但是，只要一個行業(yè)的生產(chǎn)效率提升，它對資金的吸引，對于人才的吸引，對于機會的吸引都會變得很高。

而沒有被 AI 沖擊的行業(yè)，比如理發(fā)師、廚師，這些行業(yè)將會變得越來越?jīng)]有收入，因為它的生產(chǎn)力不如 AI 沖擊的行業(yè)的生產(chǎn)力高。

雖然大家對于AI 沖擊行業(yè)有一些心理負擔，但我們認為這是對人類、對于所有行業(yè)來說是一件非常好的事情。

五、百姓 AI 在應(yīng)用層的實踐

如何證明自己是真的相信這樣的判斷和觀點。我想沒有比親自投入，all in去做這件事情，更有說服力的了。

最后，跟大家分享一下我們百姓 AI 正在做的產(chǎn)品 – Chato，可以基于企業(yè)的私有知識庫定制專屬機器人，同時，我們?yōu)槠髽I(yè)提供 AI 訓練師服務(wù)。即使是不懂AI，沒有技術(shù)能力的企業(yè)，只需要通過Chato 進行簡單的數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”，就能獲得一個專屬的「數(shù)字員工」。Chato 在IP數(shù)字分身，私域運營，內(nèi)部知識庫等場景下，助力企業(yè)解決行政、會務(wù)、客服等重復性高，人力成本支出大等問題。

我的演講到此結(jié)束，謝謝大家。

*文章為作者獨立觀點。