圖片攝影｜鄧攀
突破創新者窘境，要殺掉“現金牛”
《中國企業家》：見面之前，我在萬知上提了一個問題：李開復博士再創業，成立零一萬物，他最興奮和最焦慮的是什麼？它的答案是，最興奮的是能夠在AI領域繼續探索和創新，最焦慮的是公司能否保持創新的能力，你怎麼評價這個答案？
李開復：前半句是完全正確的，我們現在面臨人類有史以來最大的技術革命和平臺革命。後半句從一定層面來看，零一萬物的創新能力，除了要看CEO，更要看核心技術產品團隊是否足夠優秀，以及是否形成了內部創新機制。作為CEO，我延攬到了谷歌、微軟、阿里、華為、字節跳動等一線大廠的頂尖技術產品人才。
同時，作為CEO，我也負責制定創新戰略，比如我們會根據每個階段重要的技術產品進行創新攻堅，成立“war room”（作戰室）——跨部門調取骨幹，又快又好地把當前戰略級的技術產品專案從0到1再到100地做出來。我們已經在多個技術產品應用了此機制，成效良好。5月21日在世界權威盲測LMSYS上取得領先成績的Yi-Large模型就出自“war room”之手。
war room也會不定期內部分享最新進展和前沿技術，某種程度也成為創新腦暴和交流的場合。比如零一萬物的“模基共建”“模應一體”等戰略也都在war room得到有力實踐。
《中國企業家》：所以大模型的答案可能未必跟你的想法是完全一致的，但這也是它的特色？
李開復：我覺得這是大模型最有魅力的地方。它就像一個人，做它的人也不能預測它會怎麼回答，很多人可能會以為AI大模型是你輸入進去想要的回答，事實上我們沒有輸入任何一個答案。我們輸入的是它思維的方式和學習的語料，還有它表達的方式，其他都是它做主，不是我們做主。
《中國企業家》：北京時間6月11日，蘋果釋出了人工智慧的應用，你怎麼評價？
李開復：我覺得蘋果是一個非常讓人尊敬的公司，它專注使用者體驗，找了一些切入點，非常聰明地在Siri和搜尋上，都很好地用上了AI功能，一定程度跟微軟的copilot有異曲同工之處。兩個公司都是很重視技術，並嵌入了已有產品。
我個人會更喜歡做一些顛覆的工作，怎麼能把微軟office顛覆掉？怎麼能把蘋果手機顛覆掉？當然蘋果可能也在做這件事，（現在）它肯定不能在手機還沒進步時，就顛覆自己的手機，但我覺得每一個技術時代的來臨，應該基於這個時代的特點徹底顛覆過去的產品。
今天語音可以控制機器，而且可以隨身隨時隨地立刻說立刻反應，機器能馬上知道該幫我們做什麼事情，這樣的一個裝置難道不應該更是一個項鍊、手錶或者戒指，你說一句話，新裝置能直接執行了嗎？用手機來互動的方法難道不應該再顛覆嗎？
如果說蘋果的釋出，是一個按部就班的大模型在已有產品上的釋出，我會更喜歡OpenAI的GPT-4o。
《中國企業家》：我看到很多技術專家對這場釋出會也有類似評價，認為顛覆性不夠，蘋果不應該是基於和ChatGPT合作出這樣一個智慧套件，它應該做自己的大模型，或者說3年之後它不應該在別人的地上來蓋房子，所以您是認同這個觀點？
李開復：它採取了一個最保守的做法，雖然我覺得做的也是非常不錯的東西，但是真的沒有（滿足）我們對蘋果應有前瞻性（的設想）。
話說回來，我們也要考慮，當一家公司大部分的收入來自一個產品，它還沒有鞏固這個收入，就把自己顛覆掉了，我覺得沒有幾家公司能做得到。
同樣的理由，微軟沒有說要推翻Microsoft Office，而是要增強它。其實我覺得微軟是絕對有認知和能力去顛覆它的，但是一顛覆財報就不好看了，所以這就叫創新者的窘境。
你是過去的創新者，你在上一代或者上兩代是絕對的技術龍頭，新的技術出來了，你不敢去擁抱新技術，因為你擁抱了，就會把過去的現金牛給殺掉了。但是我覺得一個公司應該充分了解，你不殺你的現金牛，也有別人來殺，所以應該更激進地來做。但是要殺的話，你就要考慮到財報和股價。
《中國企業家》：這是個兩難的（抉擇）。
李開復：真的能做到這樣也不是完全不可能。騰訊能夠用微信來顛覆了自己當時的現金牛——QQ，還是很了不起的事情。
打價格戰：是為“造血”還是白“流血”？
《中國企業家》：從5月以來，各大網際網路公司開啟了大模型“價格戰”，你怎麼看這個現象？
李開復：我覺得媒體過度宣傳炒作了這個概念。什麼叫做價格戰？第一個現象就是有些公司發現它可以用更低的成本做出一樣好的結果，既可以賺錢，效果又更好。那為什麼不把它分享給更多的使用者？
第二就是別人打了價格戰，我也要跟風，我來降價，這就有點無聊了。有些公司寧可賠錢也不能高於別人，那更沒意義了。
還有第三種，我有好幾個產品，最好的產品不怎麼降價，最差的產品降很多，甚至降成0，也不是很有意義。
《中國企業家》：這還是一個to C的思路。
李開復：對。比如去一家烤鴨店吃飯，烤鴨價錢沒有降，但是果汁一毛錢一杯，你也不會去這家烤鴨店，又不是去喝果汁的，果汁降價並不產生我消費的慾望，只是一個吸人眼球的做法。
《中國企業家》：我印象中你應該算是第一個說要反對價格戰的，這是基於什麼考量？
李開復：也不能說完全反對價格戰，因為推理成本、API成本的下降是整個行業急迫需要的。
為什麼今天沒有井噴式的應用？為什麼沒有每個移動應用都用大模型？是因為大模型和其他技術不一樣，背後要用GPU。GPU很貴，所以它不像移動網際網路時代的邊際成本是可控的，它的成本是很高的。
我們用GPT舉例。GPT-4如果今天是白菜價，應用一定會井噴，但它價錢很高，要等GPT-5出來，GPT-4或許會降到現在GPT-3.5的價錢，這時候GPT-4的應用就會井噴了。
我們完全可以期待推理成本、API成本價錢每年降10倍。我覺得不要賠錢地去推，這會把整個行業秩序破壞了。
第二就是不要忽悠人家，把一個根本不能用的模型降到一分錢、零分錢，沒有任何意義。人家一用發現這麼差，浪費了大家的時間，也耗了你的算力，何必呢？所以我覺得要看動機。
如果是因為推理成本下降，能在賺錢的前提下把模型開放給更多人使用，這種情況是行業所樂見的。我們的Yi-Large效能對標GPT-4，但是價格是GPT-4的四分之一；如果想要即時搜尋，我們有Yi-Large-RAG，如果想追求極致價效比，我們也有Yi-Large-Turbo；如果想大規模接入大模型，我們有Yi-Medium。
我們的模型效能和定價本身就具備市場競爭力。但這背後的邏輯不是我們要比價，而是我們的推理成本足夠低。
《中國企業家》：
透過用更優質的資料來訓練，包括採用MoE（Mixture-of-Experts，混合專家）模型，是不是也能夠降低推理成本？
李開復：是的，我覺得資料本身是帶來更高的推理能力，過的資料越多，用的資料越好，模型本身會提升價值，但是推理未必會變得更便宜或更貴。
推理成本的下降可能會來自幾個方向：MoE是一個非常好的方向，我覺得它有望讓推理成本階梯式下降。
第二個是比如說搜尋引擎以前那麼貴，後來變便宜了，其實就是看你搜什麼，搜很簡單的東西，我就沒必要去動用那麼多索引，快速給你個答案就可以了。比如說今天天氣怎麼樣，北京離上海有多遠，這些問題沒必要用大模型，也沒必要用很複雜的搜尋索引，就先把最便宜的問題用最低的成本回答了，再逐次用越來越複雜的，這樣平均成本也會降低。
第三種方法就是我們可能要把模型做各種壓縮，在引數、位元數等方面進行壓縮。
第四種方法是硬體的成本，現在大部分硬體還是用英偉達的晶片，那就很貴，更便宜的晶片會帶來成本降低。
最後第五種方法就是當你設計整個流的時候，API的設計、推理引擎的設計、模型的設計、AI Infrastructure（基礎設施）的設計，還有要採用什麼晶片的設計，這5件事情應該是大家一起討論，達到5件事情的整體最優。
零一萬物很獨特的地方是我們除了有世界領先效能的Yi系列大模型，我們還有一個世界領先的AI Infrastructure團隊，我們會跟多個GPU巨頭溝通討論，我們還有自己的應用。所以我們可以貫穿起來，用自己的應用、模型、Infrastructure，挑選出最優的晶片，做一個最佳組合，再拿出去提煉出模型和API，從而使成本下降，讓別的APP也能享受到。
要知道球會跑到哪裡，不是球現在在哪裡
《中國企業家》：談到AI Infra，大家也都特別關注，因為它既代表了大模型公司的一個底板，同時又代表它的天花板，它連線算力和應用，在這方面你已經有很多佈局？
李開復：我們從成立的第一天就是AI模型、Infra、應用，三個同時啟動。當三個團隊都成熟了以後，要對接在一起，再去最佳化它。
我們的策略跟大部分大模型公司不一樣。很多大模型公司AI蠻厲害的，但不太懂Infra，比如OpenAI的AI就是世界上最厲害的，但Infra是靠微軟，這就很難優化了。因為OpenAI肯定不願意也不敢把它模型的秘密都告訴微軟，否則微軟也做出一個OpenAI怎麼辦？但你不告訴又怎麼去最佳化？這是很大的問題。
我這麼大年紀創業，價值在哪裡？在戰略上，就是我能足夠早地識別三位一體的必要性，能夠做世界最大的AI獵頭，能夠把最優秀的人彙集在一起，告訴他們分別去做自己的部分。就像造車，需要一幫人去做引擎，一幫人去做車身，一幫人做底盤，分別設計，再把它拼在一起。戰略思考和吸引優質人才，我覺得也是我個人比較獨特的加分項。
《中國企業家》：OpenAI最開始為什麼沒有做Infra？在當時它沒有看清楚這件事情，還是它覺得就交給微軟來做？
李開復：不是的。我覺得OpenAI沒有犯任何戰略錯誤。它在做這個事情的時候，大家都不太認為AGI會發生，也不太認為這麼簡單的一個Transformer Decoder Only的方法，能夠成為目前世界上最強的推理模式。
它是在做一個有史以來最大風險、最大回報的研究嘗試，然後嘗試成功了。這時它就要去找合作伙伴來解決Infra的問題。按照OpenAI創立的時間，我不覺得任何人能夠想到三位一體這樣的做法。
《中國企業家》：你最近提到TC-PMF（技術成本×產品市場契合度）的觀點，這是一個四維的思考方法，過去大家關注PMF比較多，現在把TC結合起來，這是不是和AI領域的創業屬性相關？
李開復：是的。在一個技術相對靜態或者價格是相對靜態的背景下，你只要做到使用者和市場想要的產品就好了。但今年跟去年相比，頂級大模型的IQ可能增長了100個點，它所能做的應用就完全不一樣了。你去年做產品可能要一年或者半年才做出來，如果只是用你啟動產品時的IQ來做，做出來就很笨了。所以你要知道球會跑到哪裡，不是球現在在哪裡，這是技術方面。
價格也是。如果你在一年前就預測到GPT-4在2024年4月能達到可用的程度，甚至知道GPT-4o會出來，你就準備針對這個模型做產品，等到GPT-4o出來，你就完美對接了GPT-4o。
但還有一個問題，它的API收多少錢？這時就要看你的產品屬性，如果是一個收費產品，它貴一點沒關係，對使用者收費來補貼我的API就好。但如果是一個DAU產品，要買量，錢不會馬上進來，你補貼就能導致破產。你還要算GPT-4o什麼時候才能降價到能夠買得起流量，這就成為四維的一個思考方式。
這也是很多創業者可能面臨的挑戰。創業者如果是一個很好的產品經理，他對PMF充分了解，但對於技術發展的方向，他不掌握在自己手中，可能就需要跟大模型公司成為朋友，看看誰的模型、方向、時間表符合需求。還需要算出推理成本，即你相中的模型半年後做得夠好了，成本會不會太高，所以有一定挑戰。
零一萬物Yi API堅決不做賠錢的to B，而是做能賺錢的to B。所以零一萬物在to B方面精挑細選，找那種公司上下都願意擁抱新概念的公司，也為它們設計了RAG知識檢索、專有云、微調等方案，在國內國外都有嘗試。
無論to C還是to B，API都很重要，零一萬物也推出了接入國際SOTA成績Yi-Large大模型的API。這個API背後的模型能力大概接近GPT-4o，但是價格是GPT-4的四分之一，我相信這可以幫助更多公司或者創業者達到所謂的TC-PMF。
《中國企業家》：你談到零一萬物的未來發展方向有四點：全球化佈局、模基共建、模應一體、Al first，這與找到TC-PMF之間的關係在哪裡？
李開復：TC-PMF跟三位一體的整個概念是一致的，因為“三位”就是模型、應用和基礎架構，所以模基共建、模應一體是完全一致的。
不過AI first不太一樣。把AI first這個概念具象描述一下，它其實是兩件事情，第一個我是有大模型，因大模型而生的AI應用，一旦把大模型拿掉了，應用就不work了。第二是人用最自然簡單的語言方式來指導大模型，讓大模型做95%以上的工作，我們只是一個引路者。
Microsoft Office copilot就不是AI first，而是Microsoft Office first，AI則是一個nice to have的補充。
真正AI first的時代，就是我的文件、PowerPoint都應該主要靠AI來寫，閱讀100、1000篇文章，AI讀了教我。既然大模型比我厲害這麼多，為什麼還要我來讀、我來寫，我就應該不讀不寫，這才是AI first。
目前蘋果手機還是靠觸屏、滑動，以APP為主，這不是AI first。AI first就是我告訴你一個指令你就給我做到。
人最寶貴的是什麼？是時間，如果我花30秒才能把指令發出來，還要再花5～10秒一步一步地去跟它走，那就不是智慧助理。AI first未來會對裝置進行革命，只是不在今天，可能在3年以後。它可能演化成別針、耳環、戒指、項鍊等。
同樣，AI first對商業模式也會造成很大的改變，或許到時候我們就不再需要應用商店了。
我跟它說我要讀一篇最棒的文章，它就不用在乎是來自哪家媒體；我跟它說買一個禮物給我老婆，它也不用在乎是在哪一個電商平臺去買，它應該智慧地幫我做了（選擇）。這其實就是最大的商機之一。除了平臺模型、API應用外，誰能把這個助理做出來，他就把應用商店的錢全都賺走了，而且他會分流現有電商等平臺的錢，這才是真正巨大的目標。
今天我們講模型、API，開始看到一些AI first的應用、三位一體等，再過幾年可能就有巨大的商業模式的變革，包括應用商店的被取代，再往下是裝置被取代，這有一個3~5年的過程。這會是一個徹底的顛覆，程度就跟移動網際網路顛覆網際網路時代的贏家一樣，它帶來的價值肯定比移動網際網路大10倍。
賺錢，是AI 2.0時代的靈魂考驗
《中國企業家》：當前的商業化最常見的路徑，要麼是API的呼叫，要麼是to B專案的定製，我記得你說過不做專案的定製？
李開復：對，我們應該是不做不能賺錢的專案的定製。
《中國企業家》：你的考慮是？
李開復：最終的靈魂考驗一定是怎麼賺錢。
AI 1.0時代，早年商湯、曠視、依圖、雲從的競爭，剛開始比的是誰的博士多、論文多，比賽打得高，拿的訂單大。再下面就是AI 1.0的頭部玩家們比拼要怎麼擴張收入，怎麼產生利潤，但這兩點就一直沒有達到。所以最終的靈魂考驗沒有達到，上市的公司表現不佳，沒上市的公司不容易上市，這就是一個慘痛的結局。
所以我們要未雨綢繆地想到最終的靈魂考驗。真正的私募基金或者上市投行，他們問的第一個問題，就是你的收入增長多快？第二是你每個單子賺不賺錢？第三是什麼時候才能夠打平？打平有兩個部分，一個是算GPU的成本，一個是不算。
你講不出一個賺錢的方法論，是拿不到那筆錢的。這些問題回答不了是不可能上市的。
就算你能做到三四十億美元的估值，甚至再高一點，不能上市最終還是死路一條。大家現在瘋狂地去融資、拿資源、比估值，但是要考慮終局是什麼。
所以從零一萬物啟動的第一天，我們就說好了不做賠錢的生意。
我們的應用有兩種，一種是馬上賺錢的，已經在海外有很好的收入；一種是以DAU為主，今天不賺錢，但是一兩年以後就可以賺錢。
第三種就是project base（專案制），至少在中國的今天，我沒有看到任何一個單子可以打平甚至有利潤。
現在投資人已經沒有以前那麼天真了，他不會因為你是AI公司、能拿500萬的單子，就認可你，他還會問你賺不賺錢？這單不賺下單為什麼能賺？講不出這個邏輯，對融資沒有任何幫助。所以我們也在做to B業務，但是我們的to B業務一定要求每一單都要有相當的利潤。
《中國企業家》：在AI 1.0時代和AI 2.0時代的商業化邏輯是發生變化的？
李開復：不僅是理論上的變化，實際上還有實操的問題。
從理論上來說，AI 1.0是一個重交付的工作，每個專案、每家公司、每個應用都不一樣，比如我做一個專案可能花500萬，最後你願意付我多少我就拿多少，我花500萬賺400萬或300萬，最後是賠錢的。
AI 2.0可以帶來的價值更大，可能達到5000萬，成本也相對可控，因為有大模型作為底座，所以理論上是可以用2000萬創造5000萬的收入，甚至模型做好後，我可能300萬能創造5000萬的收入。
但這是理論上。實際上今天在國內因為種種原因，有些大企業會覺得，從來沒買過這麼貴的軟體，或者會覺得我給你下了訂單，你去用訂單融資，你可以估值增加10億美元，我就壓你的價錢。
還有一個思維就是把這麼多大模型公司放在一起比較，最後可能價錢是佔60%，效能只佔40%。價錢降到一塊錢，效能不怎麼樣，說不定我也買。
整個國內to B的商業環境和認知，造就了一個不是很好的商業環境，所以我們就選擇不參與這樣的商戰。我們會找保證有利潤、做一單賺一單的方法。
《中國企業家》：這對甲方來說也是個新課題，他原來沒有面臨過這種to B大模型的採買，對他來說是個新鮮的事。
李開復：對，理論上如果今天中國只有一家大模型公司，其他公司統統不在了，我覺得是有議價空間的。但是有這麼多大模型公司和大廠，而且做得都還不錯，那就創造了這樣一個環境。
簡單來說，to B能做出真正利潤的機會，目前我們判斷會先發生在國外，不在國內。我們做的大單現階段更多地針對國外客戶，這是零一萬物國際化的優勢，也是我們和國內其他大模型企業相比獨特的全球市場能力。
大模型全球化的趨勢也受產業側旺盛的需求影響和驅動。我們一直重視大模型的多語言能力。我自己在國內、國外都有人脈資源，比如世界100強公司的CEO，我在過去一年就見了20多位，總能拿到幾個單子。
《中國企業家》：你在公司扮演了一個很大的銷售角色？
李開復：任何to B的生意一定是CEO談的，to C的話沒有那麼大壓力。我覺得我肯定要呈現自己能帶來的價值和優勢。談成to B大單就是我的優勢。
《中國企業家》：最近OpenAI又爆出了“內鬥”訊息，伊利亞前段時間也離職了。這種情況下，OpenAI還會是技術引領者嗎？你對GPT-5還有期待嗎？
李開復：我對這個公司還是充滿著尊敬。
我跟Sam、伊利亞、格雷格都認識很多年，他們剛創立（OpenAI）我就去參訪了他們，我也是GPT-2最早期測試的使用者之一。我一直特別佩服他們，一方面有這麼宏大的理想，執行方面又不遺餘力。從處理資料等方面來看，他們真的會花最大的心思，是既願意孤注一擲又重視細節的公司。
領導力上，既務實，又有宏偉的夢想，還有強的技術人，我覺得這是一個不可思議的公司，有點像當年我加入Google時的狀態。
但是話說回來，我覺得他們現在很難平衡這兩件事情。一個是夢想——第一個打造AGI，要告訴全世界scaling law沒有結束，還要再花越來越多的錢，甚至7萬億美元來打造晶片，這是他講故事和夢想的方向。
另外一方面，他又有很務實的問題——這麼多競爭對手虎視眈眈，他要不斷融資。
包括OpenAI合作伙伴像微軟都開始有些同床異夢了，競爭對手像Google更是你死我活，所以它的生存面臨很大的挑戰，需要不斷地去增加收入。我說的靈魂考驗，它早就面臨了。它不能只靠夢想融資，收入是多少？增長多少？產品的觸達率是多少？這些問題都是它每天面對的。下一次融資不能只講夢想，還要講實際的結果。
這會導致這家公司有點“精神分裂”：有屬於夢想派的人，有屬於實幹派的人，這兩派的鬥爭一方面是自然的，一方面也很難化解。這就看未來它能怎麼走。之前談到的兩次分裂，都是因為夢想派跟務實派，夢想派是伊利亞，務實派就是Sam，但Sam又是一個很會講故事的人。
《中國企業家》：他是營銷大師。
李開復：他可以把夢想跟務實結合起來，但公司在內部的靈魂考驗，就是伊利亞這一批人覺得真的達到了AGI後，需要撥很多錢來控制它。我覺得Sam寧可把這些GPU跟人力花在賺錢打造業務，這也是無可厚非的商業選擇。
但如果你的夢想就是要做一個比人類還要強大的大腦，當你真的完成了這個夢想，你就要負責去管住它。這幾件事情的平衡，我覺得可能是有史以來任何一個CEO面臨最大的挑戰之一。不能說他做得不好，也不能說這家公司值得詬病，我們還是非常尊重他，但是這個必然發生的問題沒有一個很好的解決方案，未來看他能不能繼續保持平衡。
當然比較正面的是，當他要被董事會踢走的時候，公司裡面800多個員工有700多個是願意跟著他走的。這讓我覺得最終會走向他想帶公司走的道路。這個道路是務實還是夢想，會不會帶來災難，我們就拭目以待了。
從未用年齡給自己設限
《中國企業家》：你今年已經62歲，是國內科技圈中年齡最長的創業者，你為什麼選擇在這個年齡全情投入進去？考慮過年齡限制嗎？
李開復：從來沒有想過。當然每次外部問我，我就會想一下。
從微軟、Google到創新工場，我都是跟年輕人在一起。無論是聊技術、趨勢，都沒有任何代溝的感覺，我自己心中也認為我還是個年輕人。有時候跟我家人開玩笑，怎麼還沒長大就已經老了？但其實這意味著我並不覺得我老。
從我的工作力度，還有我對團隊的領導力和價值，我覺得都是比較獨特的。比如在微軟，我學會了怎麼有組織地打造一個完整的戰略生態；在Google，我學會了怎麼找一批最聰明的人，讓小團隊能夠做出大結果；在創新工場，我經歷了整個移動網際網路從預測、投資、落地，對整個發展生態都有很深的瞭解。
今天面臨AI時代，如果說未來不是隻想做一個成功的科技公司或者一個上市套現的公司，而是希望做出下一個萬億美元（的公司），我覺得這非我莫屬。
《中國企業家》：可能AI是你生命當中的一條主線，雖然你不斷地在做一些切換，但是最終這條主線會把你人生當中所有的“珍珠”串起來，今天這一刻可能是穿起來那一刻？
李開復：我覺得非常對。我記得看到AI的那一刻，我就覺得這是我這一生想做的事情。
包含戀愛結婚，這可能是我唯二的一見鍾情的兩件事。
我覺得一個主線其實是不夠的。如果AI是我的主軸的話，公司戰略是另一個很重要的軸心，還有產品、資本市場，（我需要）打造一個完整的生態系統。從一個夢想的角度來說，最後的結果就是達到AGI（通用人工智慧），改變全世界；從一個比較俗氣的角度來說，就是打造一家萬億美元的公司。
《中國企業家》：你當年寫的《向死而生》這本書，第二頁寫了一段話，大意是“我在病中才意識到生命是一段旅程，然後每一個瞬間都值得珍惜，都值得回味，而不僅僅是結果。所以從那一刻開始，要放棄對宏大事物的追求”，大概是這個意思。但是現在你又投身到創業當中，AI創業是一件特別宏大的事，你心態又發生了變化？
李開復：對，可能在書裡你也看到我跟星雲大師的對話，我對宏大事物不再那麼追求，背後的理由是星雲大師跟我說的，他說如果你只是希望去改變世界，把這個當做你唯一的價值，你就可能會走歪路。
因為為了要改變世界，你可能就會讓自己更有權有錢，他的建議是，我們要追求那些能夠真正給世界帶來價值和福祉的事情，不要考慮自己能得到什麼。我覺得這是《向死而生》裡精髓的一句話。
另外一件事情就是，我生了病才知道家庭、家人和朋友的可貴。因為無論多偉大的事業，當你發現人生只有100天的時候，你可能最想的不是去工作，而是怎麼去把時間花在你愛的人跟愛你的人身上，所以這兩個是我最大的教訓。
有關第一個教訓，我們把做零一萬物的初心和我們整個公司的方向，定為“讓通用人工智慧普惠各地，人人受益”，給社會帶來價值。不要認為我的利益或者我的名聲多重要，我對外說了，我的股票10年內不會賣。我不是為了出名而做這件事情。我的初心是純粹的。
關於第二個教訓，哪怕我現在工作非常努力，我也一定會把足夠的時間，花在家人和朋友身上，尤其他們需要的時候。只是我可能就要犧牲其他很多事情，比如說我的嗜好等等。家人也蠻體諒我的，他們真的需要我的時候會要求我怎麼樣，但是大部分時候他們也理解我工作很忙，但是忙得很快樂。他們也很開心地去用零一萬物研發的AI助手萬知，然後給我看他們得到的結果。所以（除了AI）沒有什麼讓我更能把生活跟工作、快樂跟成就結合在一起。
《中國企業家》：高考剛結束，現在正進入填報志願的階段，今年人工智慧特別熱，您是否建議高考生去報考人工智慧相關專業？
李開復：每個人都去報考人工智慧肯定是不適合的，適合做的去做，不適合的不該去做。
不要認為人工智慧專業裡面的每一個工作都是人工智慧不能取代的，人工智慧專業裡很多工作也是可以被人工智慧取代的。世界排名前列的大模型程式設計能力越來越強，學AI先學程式設計，如果程式設計學得不是很精很好，再過4年大學畢業了也是要被替代的。AI現在裡面有很多的演算法是人寫的，以後應該是AI來寫，包括大模型的架構等也是如此。以後AI領域和其他領域一樣，如果你不能做得非常頂尖、前沿，都會被AI取代。
這對整個人類來說是一個巨大的機會，工具可以幫我們增加生產力，但也是一個巨大的挑戰。這個工具變得夠牛了，以後就要取代我們的工作，但最終金字塔的上端還是人類。是人類專家去告訴AI，我給你什麼樣的條件跟方向，去發明什麼東西。人要去提問，AI才會解答。
因此，我覺得要找自己最有才華和興趣的領域作為自己的專業，這樣才能發揮自己所有的潛力。
另外，無論挑什麼專業，都要把大模型作為自己最好的夥伴，求知、學習、收集資訊，過去用圖書館、用搜索引擎，接下來就要用大模型了。當然不是說不用搜索引擎，而是用搜索引擎去分析求知，或研究瞭解學習的功能就要被大模型取代了。
我的第一個建議是，做自己擅長和愛好的事情；第二個建議是，要了解在這個方向大模型的影響；第三是要擁抱大模型，讓它成為你的學習和成長的夥伴。
《中國企業家》：你的觀點非常有意思，實際上在一家人工智慧公司當中，很多崗位恰恰是很容易被人工智慧取代的。
李開復：肯定是的。人工智慧取代的不只是簡單重複的工作。如果5年前你問我程式設計師會被取代嗎？我可能會說肯定是測試等非常初級的工作會被取代，但現在講一句話一個網站或遊戲就自動被設計出來了。按照現在大模型推理和生產能力的趨勢，未來大部分程式設計工作可能都是AI主導，人可能就是去問問題、做修改、測試結果以及迭代。所以無論什麼領域的工作崗位，都一定要做最好、金字塔尖。成為去管AI的人，這才是絕對的“金飯碗”。
《中國企業家》：你的健康可能是投資者關心的問題，可否簡單分享一下怎樣做健康管理？
李開復：我其實是用AI大模型來管理我的健康。我自己對於健康需要了解，我就會問萬知，然後它可以指點我，比如什麼東西該多吃，什麼能吃或不能吃。
另外還有一個更中心化的管理方式，叫AI長壽，這是一個很新的領域。之前創新工場投資的一家公司叫做英矽智慧，致力於用生成式人工智慧做藥物研發，他們也開發了用於衰老時鐘研究的AI大模型。
有一次我跟創始人Alex說，製藥只是針對得了疾病的人，怎麼讓自己活得更長，我得過癌症還是有擔心的。他就把私人醫生介紹給我，他的私人醫生也用了他開發的一個工具，我們需要每年做個很完整的體檢，體檢資料用大模型的方法完整輸入給AI來評估。
我開始用這個服務的時候是55歲，當時評估我的生理年齡55歲，生物年齡也是55歲。然後AI會再提出，如果你想看起來像54歲，需要怎麼注意飲食、運動、睡眠等等。
AI給出建議以後，長壽醫生會根據AI的建議再來分析。
所以這是一個完整的管理方案，我現在吃很多營養品跟一些藥物，主要是營養品。吃了以後真的有效，我今年剛測我的生物年齡，還是55歲。7年過去了，我沒有變老一年。
所以用AI大模型肯定是有效的，但還要由醫生最後去把關。
《中國企業家》：現在很多企業家又開始討論要不要做“網紅”，實際上早期在微博時代，你是國內企業家當中第一批擁有最多粉絲的人，你看當前這種現象，會有什麼感覺？
李開復：對，當年微博的巨大粉絲量讓我學到的教訓是，我的目標是為了改變世界，但當時分不清楚什麼是為了改變世界，什麼是為了自己出名。
微博的粉絲就是當年對我最大的誘惑，自從聽了星雲大師的建議之後，我就淡出微博了，專注我喜歡做的事業，還有我的家庭朋友等等。我如果上微博或抖音或其他的渠道，是為什麼？是為了讓自己更出名，才能夠有更大的影響力，才能改變世界。如果是為了賺錢和出名，我絕對不會做這個事情。
今天我雖然開了抖音號，但我在上面更多分享的是AI時代對人類的意義是什麼，怎麼用AI讓每一個人提升自己的潛力，我就專注談這一件事情。我沒有任何意願去點評整個世界。我覺得粉絲願意來看我的號，是因為他們覺得AI很重要，我就盡我所知來分享，僅此而已。
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