周鴻禕×傅盛：不談往事，只聊AI

圓桌論壇上，當被問及AI時代的創業新機遇時：

周鴻禕說：“爲什麼我們面對AI會如此激動，一方面可能是創業者的本能，另一方面在於，如果不做AI我們就會被淘汰掉。”

傅盛說：“我們是具有一定的創業經驗，但在AI方面大家完全是一樣的，而且年輕的創業者時間更加充分，並且沒有顧忌，沒有其他業務的牽絆。今天的年輕人應該要全力以赴地去琢磨AI如何使用，學一些深入的東西，多一些點子，當下正是年輕人崛起的時代。”

1月21日，傅盛攜手混沌舉辦了2024·傅盛的AI開年大課《每個企業都有私有化大模型的時代到來了》，並重磅發佈獵戶星空企業應用大模型。本次演講也邀請了多位重量級嘉賓：360集團創始人周鴻禕、極客公園創始人&總裁張鵬、中國移動通信集團終端有限公司副總經理汪恆江、亞馬遜雲科技大中華區解決方案架構部總經理代聞、混沌學園合夥人張雷……

以下內容根據圓桌論壇內容整理，混沌君略有刪改：

圓桌論壇主持人

張 鵬｜ 極客公園創始人&總裁

圓桌論壇嘉賓

周鴻禕｜ 360集團創始人

傅 盛｜ 獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長、混沌學園三期學員

“傅盛有了很大進步”

張 鵬：很榮幸跟兩位一起聊聊。周鴻禕先生，傅盛今天特意邀請你來的原因，可以跟我們分享一下嗎？

周鴻褘：傅盛邀請我來主要是想聊聊AI和大模型。我先講幾個觀點：第一，傅盛作爲年輕人，火氣較旺，之前犯了一些錯誤，但現在他飽嘗生活的鐵拳之後，個人的認知發生了巨大的變化，有了很大的進步。第二，我個人相比以往也發生了很大的變化，隨着年歲的增長，脾氣變柔和了，很多事也通透了。很多事過去了就不是事，所以大家還是要往前看。第三，傅盛在人工智能研究方面有一些心得，他講的“名叫三萬的狗”的故事非常有趣。這一次傅盛的一些觀點與我的觀點比較接近，但又不盡相同，我對傅盛的AI思路也很好奇，對他的觀點很有興趣。第四，傅盛原有的一些嘗試經歷了失敗階段，現在屬於抓住大模型的機會，進行的再次創業，我也應該給予他一些幫助。第五，當下，我也有一種強烈的危機感，僅僅觀察AI是不夠的，AI後面的技術其實正在改變人們的“邏輯”，但是其表達方式還需要進一步研究，現在的短視頻和直播的正在將人們的大腦“格式化”，很多人只能接受短視頻和直播的表達方式。

今天的直播與以往直播的影響力不可同日而語，其內在的商業模式已經發生了深刻變化。今天，人們真正進入了網紅時代。傅盛是具有網紅特質和能力的，我的建議是，除了要培養自身的網紅氣質，更重要的是抓住一切機會吸粉。AI是經歷PC、互聯網、手機移動互聯網之後的第四次巨大的機會，並且對人類社會的改變力度、廣度、深度、速度要超過前幾次。在這種機會面前，人們要拼命地往前看，盡一切可能抓住機會，如果妄想回到過去就變成了刻舟求劍、守株待兔，就沒有意義了。

當下還有一個利好消息，AI剛剛開始，Open AI僅僅領先幾年，這比做芯片的難度要低很多，大家對於AI的認知都處在同一個起跑線上。我講的這幾個觀點，重點在於碰撞，只有碰撞纔有火花，才能刺激大家的靈感。人們的觀點要不斷調整、碰撞從而向前。

大模型對創業者是否友好？

張 鵬：傅盛先生，你在剛剛的演講中提到，在2023年6月的時候你在朋友圈和朱嘯虎先生槓了一次，主要是關於大模型創業問題。你當時的心態是怎樣的？對於大模型的探索狀態是怎樣的？

傅 盛：可能是因爲一篇標題黨的文章。他說大模型對創業者不友好，因爲GPT創造了整個價值鏈裡99%的價值。所以，創業者做的只能是套皮，我說其實每個應用都是有價值的，而且硅谷基本上很少有人在做OpenAI了，都在做應用，大家都覺得應用是一定有價值的。

周鴻褘：我見過很多VC，有一種思維方式是錯誤的，即用過去的模式去套今天的人工智能。舉個例子，如果把AI比喻成OS（操作系統），可以得出的結論是全世界只有兩套到三套，操作系統必然面臨壟斷的危機，這種模式是典型的刻舟求劍。AI的發展不是操作系統，AI更像當年的PC。

還有一種錯誤的思維方式，人容易對成功的事委曲求全，對新生代的創業者求全責備。例如，大家認爲OpenAI成功了，甚至傻子都能看出來OpenAI做得很成功，我們就對他膜拜，恨不得跪下，覺得這個值得所有人學習，這種觀點是錯誤的。創業者有很多不成形的想法，只看到他們的缺點，這種價值觀也是不對的，很容易失去有潛力的項目。

大模型時代，創業適合做ToB還是ToC？

張 鵬：再向周鴻褘先生提一個問題：在ToC產品時代，移動互聯網出現後大家面臨的都是ToC市場。今天，你和傅盛在做的，都是ToB的市場。在當下的ToC領域中，大模型是否還能有效地發揮作用？你怎麼看？

周鴻褘：我有一個觀點，永遠不要低估GPT或者大模型的潛力，它未來的進化速度和能力會指數級提升，到達拐點之後會發展得非常快。但是，不要高估今天GPT或者大模型的能力，一個新技術曲線出來後，大家的期望值很高，但是它必然面臨回落的問題，今天的人工智能還有很多的缺點。

舉個例子，大家對於最新開發出來的聊天機器人都很好奇，剛接觸的時候感覺很驚豔，但後期會發現它與自身的工作沒什麼關係，耦合度很鬆，再之後就去做插件，直到最後才明白應該做AGI架構，有了智能體之後，OpenAI的大模型才能跟業務結合起來。包括最近OpenAI在做的GPT Store，目前還不能稱之爲成功，裡面做得還比較粗糙。在我看來，人工智能可能是高度和已有業務相結合的東西，它不是一個全新的東西。互聯網、電腦這類產品出現後，它們代表的是一種全新的工具，可以創造全新的概念，人工智能本質上做的是取代人的工作，很多的場景都是人們熟悉的舊場景，未必是新場景。

企業應用可能是一個突破點，因爲它是一個生產力的工具。在企業應用方面，我們已經做了約100個案例，投入了很多資金和精力，成功和失敗的案例都很多。通過大模型做企業的深度定製，做行業化、垂直化的大方向是比較明確的。比如，一些公司想做養豬大模型、醫療大模型、教育大模型，這種比較寬泛的概念在企業裡很難落地。後來我們找到了一個方法，比如要做HR大模型，實際上很難用一個概念去做，但是可以通過細分，把業務拆分成50個任務，50個非常小切口的場景，在每個細分場景用AI的能力進行加持，就可以完成任務。如，把HR業務拆解爲簡歷評估、面試問題準備、面試答案的評估等流程，就可以適當解決這個問題。

我經常舉兩家美國公司的例子，一個是微軟，一個叫Salesforce，它們目前並沒有採用大模型做出新的產品，都是在原有公司內部業務某個環節或某個產品功能上用大模型做加持。由此可見，大模型市場要求業務很深入而且很碎片，很難用一種簡單的大模型做成四海皆准的通用產品。

2023年雖然沒有有說服力的應用場景，但恰恰證明2024年、2025年是個巨大的機會。2023年初，大模型剛出現的時候，所有人都覺得造大模型就是造原子彈，但有了開源之後，2023年底的人們發現，造原子彈就如同造茶葉蛋。

千億、萬億大模型或者用多個MoE、多個混合模型在雲端越做越大，一定是一條路，就像“超算”一樣。另外一條路，是把大模型做小。它的挑戰不在模型本身，開源之後，科研進步速度會明顯加快，找到細分場景，用架構做出具體的應用，通過微調和自身的訓練，最終形成自己的大模型。2024年會出現真正好的應用，但市場可能會呈現碎片化形態，很難有統一的大模型。

張 鵬：今天傅盛發佈的產品，大家都在關注的一個問題是，誰是你們最好的客戶，標準是什麼，如何進入AI準備的狀態？

傅 盛：其實我們一直在做ToC和ToB的業務。第一，今天大模型纔剛剛開始，大家都在摸索配套技術，ToB業務目前可以用定製化方案解決；ToC則對產品要求很高，每個用戶都要感受到獨特的價值，所以今天的大模型想要在ToC方面做深並不容易。第二，今天ToC比較卷，我們在海外發布了ToC應用幫你讀書，數據不錯，但沒在國內講。第三，我們的目標客戶是大企業，因爲每次定製推出的不是標準化的套件。我們現在提供的是諮詢服務，幫助企業做方案定製，將場景深度細分，只有做到場景細分，滿意率和準確率才能上來，否則大模型很難落地。

周鴻褘：你將客戶定位爲大企業是準確的。因爲中小企業只能進行SaaS化運作，他們面臨成本過高和支付較難的問題，同時他們所提出的一些需求也未必能完全滿足。既然談到大模型定製，肯定是給用得起的客戶。但國內做ToB跟做ToC還是不一樣的。中國的大企業客戶在付錢的同時，會提出無數的定製需求，最後改來改去，導致籤合同的時候還覺得是賺錢的，改了兩年之後實時交付不了就會賠錢。做ToC的時候只需要把用戶服務好，做ToB的時候需要聽甲方的教導，這對企業文化和基因是很大的挑戰。

傅 盛：我做ToB後第一次自己管銷售，我總結了做AI和機器人業務的兩大反思：第一，當時的AI太冒進，所以這次要收着來。第二，一定要管銷售。我以前做產品的時候，對銷售並不看重，事實證明，ToB銷售及產品的週期很長，不僅包括成本過程，還有用戶需求摸索的過程，在不適合的地方要緊急叫停，立刻尋找下一個客戶，而不是全流程地不計成本。

現在是年輕人入場的好時機嗎？

張 鵬：有一個大家十分關心的問題。二位都是比較有經驗的創業者，思考問題的時候都包含了對創業的基本理解。但今天的年輕人身處大模型的時代，是否當下就是入場的時候？你們怎麼看待這個問題？

傅 盛：當下正是入場的時候。2023年三四月的時候我十分恐慌，原因不在於自身沒有做千億大模型，而是我經常在媒體上看到很多年輕人在用、在趕。我突然意識到這是一個新的機會，大家完全是在同一起跑線上，懂的慢就會被亂拳打死，只有在底層發生轉變的時候纔有機會。我們是具有一定的創業經驗，但在AI方面大家完全是一樣的，而且年輕的創業者時間更加充分，並且沒有顧忌，沒有其他業務的牽絆。今天的年輕人應該要全力以赴地去琢磨AI如何使用，學一些深入的東西，多一些點子，當下正是年輕人崛起的時代。

周鴻褘：我有兩個觀點：第一，AI首先改變的是既有業務流程和既有產品，比如搜索、瀏覽器、信息流、短視頻以及視頻剪輯，所有大家能想出來的應用都有機會用AI重做一遍。大家不要總想憋一個新東西，都瞄準OpenAI要自己做大模型，而是要給AI找場景，創業者應該回到舊應用、舊程序、舊網站、舊業務方面，去思考一下如何用AI做出改變。第二，創業者剛開始的時候不要去做大平臺、大東西，一定是結合你能看到的一個小的業務場景，用AI把問題深入地解決了。很多人總是瞄準OpenAI，希望在OpenAI上嫁接功能，做Agent架構、向量數據庫，這些大的東西都是OpenAI必然在自己的生態裡面要做的，所以OpenAI每升級一次就死一堆創業公司，這是因爲創業者的方向沒選對。

此外，我還有一個建議。雖然AI這兩年很熱，但大家沒有什麼可以焦慮的。2024年是會出來一些應用，但不會發展得特別快。過去工業革命的速度接近50年、100年，AI再快也需要5年。所以，大家要有一點長期主義精神。

傅 盛：這裡我們碰撞一下。第一，原有業務的改進更適合像360這樣已經有業務、有規模的公司，這是一條最穩健的路。如果是年輕的創業者，可以從原生的方面去進行。第二，不要去做大家都已經認同的事情，例如寫文案，這個可能在擁有流量的情況下會掙一波錢，但是沒有持續力，大家要注重組合式的創新，把別人不看重的部分做好，把非AI的部分做好，反而可以讓AI用起來。

周鴻褘：我提一個問題。傅盛原來是做送餐機器人的，我本以爲通過大模型可以快速推動機器人產業的進步，但是現在發現你連送餐機器人也不做了，反而同我們一樣做ToB定製，是否把自己的夢想丟棄得太早了？

傅 盛：我們並沒有放棄機器人產業，相反我們的機器人出貨十分火熱。我們做的不只是送餐機器人，我們上市時是拿AI基礎做的機器人，最早不是遞送而是語音交互，但那個時候交互遇到了語音識別率的問題，所以我們把一部分的能力拿出來做了。

周鴻褘：我的建議是，前期你的機器人產業沉澱了這麼久，如果有能力突破，就應該集中精力把這件事做成。當大模型讓人類對人工智能從感知領域越級到認知領域之後，很多問題都會迎刃而解。

周鴻禕會不會投資傅盛？

張 鵬：周總，假如您現在是投資人，您會投資大模型還是機器人？

周鴻褘：只要是專注做一件事，我都會投的；但是對於兩件事都做的企業，我可能就不會投資了。傅盛在大模型方面的積累是從2023年開始的，水平同其它企業類似，凸顯不出優勢。但是他們原有的在機器人方面的積累，是其它公司很難比擬的。原來的機器人產業只是一個物理的身體，缺少的是一個好的靈魂，現在通過人工智能可以將身體與靈魂結合起來，從而形成爆炸性的東西，爲什麼不把這個事情幹下去呢？今天馬斯克的公司市值不是在證明它是一家汽車公司，而是一家機器人公司，是一家人工智能公司，這就讓人覺得很激動，國內做機器人的公司不多了。

張 鵬：傅盛公司的機器人確實仍然在做着，公司的包子還在賣，現在新增了羊肉湯。

傅 盛：我覺得這兩者不能對立看。獵戶星空是拿機器人做載體實踐整個AI應用的，如果我們沒有過去幾年的積累和認知，就不會從應用開始。我們在這個行業太久了，在AI方面投入了很多的資金。對於AI，既不能不跟，又不能太冒進，太冒進會燒掉很多的錢，最後什麼也沒有。

周鴻褘：你們做機器人的核心肯定是AI，但是你們現在用AI做一些亂七八糟的企業應用，同時還做機器人，就很混亂。

傅 盛：今天大家看到的前臺機器人，已經可以介紹公司的整個路線，後面會同員工掛鉤，它會向每個走進場地的員工打招呼。本質上它是有智能大腦慢慢賦能的，包括這次我們讓大模型專門學習了日語和韓語，除了送餐外它還可以與日、韓客戶進行交流，這是在NLP時代根本不敢做的，大模型機器人已經初見倪端。

新的優秀的創業者應該具備哪些特點？

張 鵬：兩位可以從各自的角度談談，最近接觸過的優秀的新創業者，他們身上有哪些特點，讓你覺得在這個時代應該去支持？

傅 盛：第一，是他真的願意去學習，把參數弄得非常明白的人，認認真真用各種東西，而不只是看朋友圈就立即發表意見的。第二，要像做手藝活一樣，做一件事如果基本技能不足，很難產生靈感，對AI技術的學習也是如此。第三，要真的從應用出發，千億大模型對於資金的消耗太大，但是從應用出發，找到好的場景，將AI的技術用好，包裝出一個產品，這是一個非常好的機會。當下，整個計算機的生產定義已經被改變，以前大家做一個APP，可能要服務幾百萬人才願意發佈，今天兩個小時產生的APP就可以給50個人服務，這些都是機會，而且整個門檻大幅度地降低。

周鴻褘：傅盛的回答挺好。第一，任何時代，對於創業者的要求都有一些共性的東西，只不過AI時代要求反應更快，行動要更加迅速，特別是學習能力，因爲AI對於大家都是新生事物，AI的發展速度很快，每一天的進展等於過去歷史上每一年的進展，所以對人的要求就是學習能力要很強。第二，一定要從用戶的角度進行思考，要清楚自己爲用戶解決了什麼問題。第三，一定要聚焦、專注，AI的出現也伴隨着陷阱，AI在各個方面都能幹，它是一個比較普適性的生產力工具，同時幹10個應用場景可能不如就賭一個應用場景，把這個並行變成串行。

此外，我要說明的是，我不是在砸場子，不是在辯論，我們每個人都可以表達自己的觀點，但是要善於把對方的觀點進行分解，比如說傅盛講了很多觀點，不是1和0，不是肯定或者否定，他的觀點經過分解之後可以分解成8個子點，其中有3個點我可能是不接受的，可能有5個我覺得是可以接受的，真正的聰明人就應該把對方的觀點偷過來。喬布斯說自己是思想的剽竊犯，最高明的剽竊就是把別人的好想法變成自己的想法。如果對方也會這個能力，那我們就要進行討論，碰撞是非常正常的，這不叫砸場子。

我們也可以把自己發現的一些好想法據爲己有，最後討論出一個結論。你有一斤蘋果，我有一斤蘋果，交換完了還是一斤，並沒有產生多餘價值。交換粉絲的好處是什麼？你有30萬粉絲，我有300萬粉絲，交換之後我就有了330萬粉絲，思想的交換就更牛了。

周鴻褘：如果大家可以從傅盛講的50個觀點中吸收了10個，從我講的觀點裡吸收了幾個，那要恭喜你們，把我們倆的東西都拿到了，你就沒有白浪費時間。

我覺得AI還剛剛起步，傅盛和我都不能說自己成功了。但是爲什麼我們面對AI會如此激動，一方面可能是創業者的本能，另一方面在於，如果不做AI我們就會被淘汰掉。

張 鵬：今天就先聊到這裡，感謝周鴻褘和傅盛爲大家帶來的精彩分享。