不久前，一場圍繞“大模型到底有沒有創業價值”的「隔空激辯」，引發了整個創投圈的關注。
知名投資人朱嘯虎認為，大模型的出現使得模型、算力和資料三大支柱向大廠集中，創業公司在其中幾乎沒有機會；而在創業者代表、獵豹移動董事長兼CEO傅盛看來，大模型並沒有摧毀創業，反而為創業者提供了新的思考和創新的空間。
因為這場關於大模型創業的朋友圈爭論，傅盛一時之間幾乎成為大模型創業者的代言人。2023年，被稱為“AI大模型元年”，ChatGPT正在激盪一場互動革命與生產力革命。大模型領域正在吸引越來越多的創業者、投資者及科技巨頭揚帆下場，角逐一張通往未來的船票。
AGI的時代，究竟是誰的未來？創業者們，又該何去何從？7月21日，傅盛在在2023年長江獨角獸峰會的演講中，提到了他與朱嘯虎的爭論，和他那隻名叫“三萬”的狗，更重要的是他對於大模型時代商業變革的洞察。
ChatGPT時代如何創業？以下是傅盛的現場演講精編。
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我從2016年開始投身於人工智慧，當時創辦了獵戶星空和獵豹移動，做人臉識別和語音識別，當時人工智慧界認為人臉識別、語音識別後就是語義理解，可以一條路走下去，後來發現語義理解是非常難的，語義理解實際上是人工智慧技術的一個皇冠。
我們經常講智慧，什麼叫智慧？
事實上所有的生物都擁有智慧，它對現實世界的理解、反應、預測，語言尤其是能夠描述虛擬和邏輯的語言，幾乎是人類和動物的唯一區別。
如何判斷一個機器是否具有人的智慧，就是運用語言測試，也就是著名的圖靈測試。「編者注：圖靈測試由艾倫·麥席森·圖靈提出，指測試者與被測試者（一個人和一臺機器）隔開的情況下，透過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨意提問。進行多次測試後，如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判，那麼這臺機器就通過了測試，並被認為具有人類智慧。」
語言這件事看上去很簡單，對於人來說習以為常，但對機器來說非常困難。
人工智慧一旦攻克語言理解，它離通用人工智慧就不遠了。一個程式就可以做所有的事情，跟人一樣。
其實在ChatGPT出現之前我是不信的，語義理解這件事，我們一直有兩條技術路線：
一條是"教育"神經網路，一條是"神經網路"自學，絕大部分公司選擇了第一條，類似學外語，先學各種單詞、語法，再寫作文；
第二種則類似我們學母語，把一個孩子扔在你身邊，說話就行了。
"神經網路"自學就是把大量的文字給神經網路，不告訴它每個詞之間的意思和關聯，它透過文字的閱讀，自己找到詞和詞間關係，並建立對詞的理解。
我現在的理解ChatGPT是個大號計算器，不斷計算下一個詞的機率，這種詞機率的推斷是如此符合人類的預期，因此產生了人一樣的語言理解力和表達力，也產生了邏輯和推理能力。
譬如我問ChatGPT，我家的狗為什麼叫三萬這個名字？
我給它一個提示：這隻狗是我在寵物醫院收養的，被前主人送過來的時候手術費要三萬，因為被撞骨折了。後來，那個主人就消失了，但是三萬塊錢沒有人付。
ChatGPT能夠依據我給的資訊，推斷三萬這個名字是由於手術費需要支付三萬元。
02
ChatGPT引發的變革及機會
ChatGPT出現之前，對話系統更像鸚鵡學舌，雖然能部分匹配內容，但是系統並不完全理解具體的含義；
ChatGPT出現之後，對話系統是建立在對語義理解的基礎之上的，儘管也會說錯，但都是"一本正經"地胡說八道。
這是一次人機互動的變革，以前很多人的工作都是把人類的語言翻譯成機器聽得懂的語言，ChatGPT第一次以人為中心，無論怎麼說，機器都可以按照你的意圖去做，會極大地簡化成本。
互動的變化可能會讓今天所有的軟體裝置端都會重做一遍。
ChatGPT帶來的第二個變化是生產力變革，數字化員工會成為企業的標配。
矽谷以前的創業團隊融來的錢基本上都是用來僱人，今天大概一半的錢都是用來購買算力，購買數字化員工，實現內部的高效運營。
ChatGPT的出現會首先替代在電腦前工作的人的工作，電腦終於有一天可以不要人來操作了，可以自運行了。
微軟剛剛公佈了Copilot售價，股價盤中飆升了6%。你只需要一個月付30美元，就就可以擁有一個隨時線上，不會跟你吵架，不會鬧情緒，不會辭職，不會請假的助理。
我跟朋友討論，微軟會不會成為這個星球上第一個過10萬億美金的公司，因為它現在不再是簡單地輸出技術，它在輸出數字員工，輸出勞動力。
未來的人族只有兩類人：
一種是AI的駕馭者，有主動、開放學習的心態，有好奇心，善於思考和提問，永遠在創造；
另一種是躺平享受者，被動、封閉，持證明對錯的心態，技能將逐步被替代。
我跟朱嘯虎其實也算朋友，要不然看不到朋友圈，前段時間我們在朋友圈吵了一頓，第二天上頭條了，這反映了當前大家對行業趨勢不同的看法。
大模型會不會一統天下？我覺得不會，因為可能只有少數公司會去角逐大模型，大部分公司並不具備這樣的能力，但將大模型和行業結合，便產生了垂直大模型，這件事目前看起來還是有機會的；
此外可以結合大模型去開發應用，也就是前面所說的"所有的軟體和裝置可能都要被重做一遍"，應用變得很關鍵；其他人用就好。
科技本身是為人服務的，不應該所有人都捲進去。
03
應用生態決定大模型公司的商業價值
未來企業競爭的一個核心因素，就是私有資料和私有經驗，個體公司的流程並不被大模型者知曉時，可能就會有獨特的競爭力。
因此我的結論是"大模型不會吞噬一切"。大模型是建立在公開資料之上的，其實今天的私有資料是遠遠大於公開資料的，所以今天大模型做不到。
大模型不會吞噬一切的第二個原因是開源社群正在極大降低大模型的開發成本，百花齊放的時代正在到來，"大模型統治世界的現象"，我現在可以肯定地說幾乎不可能出現，三個月前大家還會覺得ChatGPT會不會一統江湖，現在我可以肯定是不會的。
7月18日，Meta公司釋出了首個開源人工智慧模型Llama的商業版本 Llama 2，根據現在的各種評測文件，包括我們團隊自己也在看，除了程式碼能力差一些，其實很多地方已經開始接近ChatGPT了。
開源社群的狂熱浪潮會讓具備基礎能力的大模型普及化，以後私有化大模型就是白菜價，即你可能會非常便宜地使用私有化大模型。
OpenAI非常偉大，但是它做的並不是一個所有人不會做的事，它所使用的技術在人工智慧界並不是一個特別神秘的技術。
所以我那天發了朋友圈，Llama一出來不知道有多少公司要哭暈在廁所，但更多公司會笑醒在深夜，不用擔心被大模型釜底抽薪了，大不了就用自己的大模型。
更重要的是，大模型的應用一點也不單薄，應用生態反而會決定大模型公司的商業價值。
大模型時代，獵豹移動也在行動，包括做行業垂直大模型，To B/C大模型應用，使用數字員工等。不久前獵戶星空推出了基於大模型技術的深度應用——專家級數字員工"聚言"。
大模型出現顛覆了很多我們過去對技術的認知，今天討論到底大模型有意義還是應用有意義，其實我覺得都不是最有意義的事情，其實說實話我也不知道我跟朱嘯虎到底誰會笑到最後，但我相信很多價值是創造出來的。
科技就是這樣，有時你等了10年，什麼也沒有發生，但有時幾個月發生的事情就會影響未來，所以我認為所有的創業者要做的就是把自己的產品打磨好，也許機會會在你的面前，好奇心和行動力才是我們的競爭根本。
每一個創匠都有自己獨特的夢想
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