ChatGPT：美國(guó)數(shù)字創(chuàng)新森林中的兩片葉子

來(lái)源：阿里研究院 時(shí)間：2023-07-18 10:34:22 作者：安筱鵬

　　本文根據(jù)5月30號(hào)安筱鵬博士在北京AI論壇上的發(fā)言整理。

　　ChatGPT是通用人工智能（AGI）發(fā)展的重要里程碑。通用人工智能（AGI）將引發(fā)新一輪數(shù)字技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)格局重構(gòu)，也是大國(guó)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)，必將對(duì)未來(lái)5-10年全球技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和國(guó)家博弈產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

　　從IT時(shí)代、互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代邁向智能時(shí)代

　　ChatGPT兩個(gè)月內(nèi)用戶(hù)超過(guò)1億，四個(gè)月用戶(hù)超過(guò)10億，成為歷史上增長(zhǎng)最快的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用產(chǎn)品。

　　GPT-4的功能在GPT-3.5的基礎(chǔ)上進(jìn)一步迭代，實(shí)現(xiàn)了4個(gè)跨越：從“文本理解”到“圖像理解”，從“普通生”到“尖子生”，從“文科生”到“理科生”，從“對(duì)話(huà)理解”到“全文理解”，從“意圖理解”到“創(chuàng)意實(shí)現(xiàn)”。

　　ChatGPT開(kāi)啟了一個(gè)新時(shí)代：從IOE主導(dǎo)的IT時(shí)代，到計(jì)算機(jī)及智能移動(dòng)終端普及驅(qū)動(dòng)人類(lèi)邁向互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代，到今天萬(wàn)物互聯(lián)、萬(wàn)物智能及AI大模型開(kāi)創(chuàng)的智能時(shí)代。

　　智能算力的擴(kuò)張是開(kāi)啟智能時(shí)代的風(fēng)向標(biāo)。5月25日英偉達(dá)市值暴漲2000億美元，漲出一個(gè)AMD、兩個(gè)英特爾。10年前英偉達(dá)市值相當(dāng)于英特爾的1/6，今天相當(dāng)于英特爾8倍，10年收益率超過(guò)100倍。5月30日英偉達(dá)市值超過(guò)1萬(wàn)億美元。

　　新一輪AI技術(shù)所產(chǎn)生的革命性影響是有目共睹的，正如5月3日AI教父級(jí)人物杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）從谷歌離職后所表達(dá)的核心觀點(diǎn)：“AI的崛起對(duì)人類(lèi)的生存構(gòu)成了威脅，與核武器的使用不相上下”。5月16日OpenAI公司董事長(zhǎng)SamAltman在出席美國(guó)國(guó)會(huì)聽(tīng)證會(huì)時(shí)說(shuō)，對(duì)待AI應(yīng)該參考核武器的監(jiān)管方式。

　　AI大模型技術(shù)的五個(gè)特征

　　從技術(shù)變革的歷史和產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的全局視角來(lái)看，AI大模型技術(shù)有五個(gè)特征：

　　一是顛覆性：AI大模型具有顛覆性技術(shù)的潛質(zhì)。GPT4編碼能力已相當(dāng)于谷歌年薪18萬(wàn)美元L3工程師；GPT4相當(dāng)于中國(guó)月薪3萬(wàn)元的軟件開(kāi)發(fā)人員。未來(lái)，50%的軟件代碼將會(huì)被AI接管。今天的AI大模型像歷史上的火藥，正在從放煙花時(shí)代走向槍炮時(shí)代，實(shí)現(xiàn)從冷兵器到熱兵器的跨越。

　　二是涌現(xiàn)性：模型參數(shù)超過(guò)臨界值，人工智能能力會(huì)實(shí)現(xiàn)突變。

　　三是工程化：AI大模型一半是工程、一半是理論，AI大模型是工程化的重大創(chuàng)新，其核心技術(shù)壁壘是數(shù)據(jù)、算法、算力等要素資源的精巧組合。OpenAI不只是一群科學(xué)家，更是一群動(dòng)手能力極強(qiáng)的工程師。

　　四是密集型：AI大模型是技術(shù)、資本、人才密集型產(chǎn)業(yè)。大算力、大數(shù)據(jù)、大模型決定了AI大模型競(jìng)爭(zhēng)，這是一場(chǎng)大國(guó)的游戲、巨人的戰(zhàn)場(chǎng)、工具的革命、生態(tài)進(jìn)化的力量。

　　五是通用性：通用目的技術(shù)（GPT）是對(duì)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生巨大、深遠(yuǎn)而廣泛影響的革命性技術(shù)，如輪子、印刷、內(nèi)燃機(jī)、電力、計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)等。AGI可能是人類(lèi)歷史上最偉大的通用目的技術(shù)，是人類(lèi)社會(huì)第25個(gè)通用目的技術(shù)。

　　這一輪的人工智能的突破，對(duì)于一個(gè)國(guó)家的數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新有哪些啟示？我認(rèn)為有五個(gè)方面。

　　啟示1：云計(jì)算+AI已成為數(shù)字時(shí)代的創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施

　　云計(jì)算不僅僅是一個(gè)商業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施，更重要的是，它是一個(gè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　前一段時(shí)間，有人會(huì)問(wèn)“為什么中國(guó)沒(méi)有ChatGPT？”我說(shuō)要想真正找到答案，這個(gè)問(wèn)題問(wèn)錯(cuò)了，正確的提問(wèn)姿勢(shì)是“中國(guó)為什么沒(méi)有OpenAI？中國(guó)為什么沒(méi)有Snowflake？中國(guó)為什么沒(méi)有Palantir？”

　　OpenAI于2015成立，估值290億美元。因?yàn)镃hatGPT，人們都了解了這家公司。但美國(guó)類(lèi)似的數(shù)字科技公司還有許多。

　　Snowflake是巴菲特50年來(lái)首次參加IPO的公司，2020年上市的時(shí)候，銷(xiāo)售額只有3.5億美元，但市值超過(guò)了700億美元。它只做了一件事，就是把數(shù)據(jù)庫(kù)這件事情在公共云上重新做了一遍。

　　帕蘭迪爾（Palantir）是一家美國(guó)大公司數(shù)據(jù)，2004年成立，市值400億美元。2023年1月《華盛頓郵報(bào)》有一篇文章說(shuō)“俄烏沖突已演變?yōu)椤八惴ㄖ畱?zhàn)”，算法公司已經(jīng)成為一個(gè)新的軍火商。帕蘭迪爾CEO說(shuō)，戰(zhàn)場(chǎng)算法的威力，相當(dāng)于戰(zhàn)術(shù)武器對(duì)付常規(guī)武器。

　　當(dāng)ChatGPT成為聚光燈的焦點(diǎn)，需要關(guān)注美國(guó)數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)

　　美國(guó)不僅有OpenAI、Snowflake、帕蘭迪爾（Palantir），還有許多類(lèi)似的創(chuàng)新公司，美國(guó)有100億美元到1000億美元的公司有幾十家。市值加起來(lái)大概有2萬(wàn)億美元，中國(guó)類(lèi)似的創(chuàng)新公司市值在1000億美元左右。

　　這些公司的規(guī)模可能還比較小，不能和微軟、谷歌、亞馬遜比，但他們可能是未來(lái)的微軟、谷歌、亞馬遜，成為引領(lǐng)和參與全球競(jìng)爭(zhēng)主力軍。

　　今天，我們把所有的聚光燈都聚焦在ChatGPT上。在我看來(lái)，ChatGPT只是美國(guó)創(chuàng)新森林里的一棵樹(shù)上的兩片葉子，今天我們把所有的聚光燈都聚焦在這片葉子上，把這片葉子都快烤黃了。我們需要思考的是：這棵樹(shù)是什么樣子？樹(shù)根長(zhǎng)成了什么樣子？它有什么樣的土壤？創(chuàng)新的森林生態(tài)是什么樣子？只有我們把這片森林、這片土壤、這片樹(shù)的規(guī)律都搞清楚了，我們才能找到這一輪數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的底層邏輯和規(guī)律。只有這樣，我們政策才有針對(duì)性、前瞻性和可操作性。

　　為什么美國(guó)會(huì)有這么多數(shù)字創(chuàng)新企業(yè)？原因有很多，但在我看來(lái)，最重要的原因是美國(guó)有一個(gè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施，這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施叫做公共云。今天人們更多認(rèn)為公共云是一個(gè)商業(yè)基礎(chǔ)，事實(shí)上，公共云是一個(gè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施，它在源源不斷的孵化、孕育、催生一批創(chuàng)新的企業(yè)。

　　公共云是自由流動(dòng)的大江大海，私有云是封閉孤立的小湖小泊

　　云計(jì)算是當(dāng)下AI、軟件、通信、大數(shù)據(jù)、芯片乃至自動(dòng)化等新一代技術(shù)融合創(chuàng)新的大熔爐，是今天所有數(shù)字技術(shù)和自動(dòng)化領(lǐng)域企業(yè)必須攻占的山頭和技術(shù)形態(tài)演進(jìn)的終極歸宿，云計(jì)算是數(shù)字時(shí)代最重要的基礎(chǔ)設(shè)施，中美在這一領(lǐng)域的差距巨大，并仍在擴(kuò)大。中國(guó)的GDP相當(dāng)于美國(guó)的70%，但中國(guó)云產(chǎn)業(yè)只有美國(guó)的30%。中國(guó)的SaaS市場(chǎng)規(guī)模不到50億，美國(guó)有1000億。

　　更重要的是，今天我們都在講“算力”，脫離大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景和需求、孤立講“算力”會(huì)遮蔽我們對(duì)本質(zhì)問(wèn)題的理解，會(huì)誤導(dǎo)我們對(duì)中美差距的認(rèn)知。只講“算力”基礎(chǔ)設(shè)施，就像我們只講“公路”基礎(chǔ)設(shè)施一樣，只講一個(gè)國(guó)家的公路里程是幾萬(wàn)公里是不夠的，人們需要知道高速公里、一級(jí)公路、二級(jí)公路、鄉(xiāng)村小道是多長(zhǎng)；就像我們只講“鐵路”基礎(chǔ)設(shè)施一樣，人們需要知道350公里的高鐵、60公里的綠皮車(chē)有多少公里。

　　公有云不僅有更高的算力資源輸出和運(yùn)行效率，更重要的是，它是第二次大航海時(shí)代的土地，是孕育新技術(shù)、新企業(yè)的搖籃。公有云對(duì)CPU的使用效率，大概可以相當(dāng)于私有云的5-10倍。公共云是“350公里的高鐵”、“高速公路”，私有云是“60公里的綠皮車(chē)”、“二級(jí)公路和鄉(xiāng)間小道”。我們不僅要關(guān)注算力規(guī)模，還要關(guān)注算力以什么樣的方式提供服務(wù)的。今天美國(guó)的算力有60%是以公有云的方式來(lái)提供，歐盟是50%，而中國(guó)只有28%。

　　有人說(shuō)，我們家財(cái)大氣粗，并不在乎算力的輸出效率，不在乎資源利用效率，算力是“350公里的高鐵”或是“60公里的綠皮車(chē)”并不重要，這對(duì)于一個(gè)單一企業(yè)也許是對(duì)的，但這種模式將國(guó)家統(tǒng)一算力市場(chǎng)碎片化，肢解了整個(gè)國(guó)家數(shù)字創(chuàng)新生態(tài)，遏制了數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新步伐，削弱了國(guó)家數(shù)字生產(chǎn)力提升。

　　如果說(shuō)公共云是自由流動(dòng)的大江大海，那么私有云就是封閉孤立的小湖小泊。只有在一個(gè)龐大的公有云體系上，在“大江大?！边@樣有深度、有廣度的水域中，才能夠孵化出新的技術(shù)和新的企業(yè)，比如OpenAI、Snowflake、帕蘭迪爾（Palantir）。即使中國(guó)有Snowflake公司的技術(shù)能力，這樣的公司市值也非常有限，能整合的創(chuàng)新資源是有限的，因?yàn)椤八接性啤本褪欠忾]孤立的小湖小泊，無(wú)法孕育Snowflake這樣的鯊魚(yú)、鯨魚(yú)。

　　這個(gè)問(wèn)題背后的核心是，我們要認(rèn)識(shí)到這一輪的創(chuàng)新是“公有云+AI”技術(shù)體系的創(chuàng)新，公有云是一個(gè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施。技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)在人類(lèi)歷史上從沒(méi)有像今天這樣如此重要。今天，新一輪大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)，很大程度上體現(xiàn)為各類(lèi)技術(shù)平臺(tái)及其生態(tài)系統(tǒng)所承載的創(chuàng)新體系之間的競(jìng)爭(zhēng)。

　　啟示2：數(shù)字時(shí)代反思基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究的關(guān)系

　　這一輪的人工智能，對(duì)我們所有的從事創(chuàng)新事業(yè)的人來(lái)說(shuō)，都要重新思考一個(gè)基本問(wèn)題：什么叫做基礎(chǔ)研究、什么叫做應(yīng)用研究？基礎(chǔ)研究跟應(yīng)用研究之間是一個(gè)什么關(guān)系？當(dāng)我們講到這一輪的AGI，講到AI大模型的時(shí)候，我們?cè)谒伎家粋€(gè)問(wèn)題：今天AI大模型的基礎(chǔ)理論來(lái)自于哪里？

　　企業(yè)是AI大模型理論+工程化的主力軍

　　1972年，美國(guó)工程院院士賈里尼克（FrederekJelinek），在IBM沃森實(shí)驗(yàn)室（IBMT.G.WatsonLabs），領(lǐng)導(dǎo)了語(yǔ)音識(shí)別實(shí)驗(yàn)室，聚集了當(dāng)年全球一批最優(yōu)秀的科學(xué)家，提出了基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)音識(shí)別的框架，這可能是我們今天講的AI大模型的重要理論創(chuàng)新之一、源頭之一。

　　今天講的Transformer理論模型也是來(lái)自于谷歌這樣的公司。今天我們看到有一些科研院所也在參與，但是主流的工程化模型主要還是來(lái)自于企業(yè)。企業(yè)不僅AI是產(chǎn)業(yè)化、工程化的主力軍，也是基礎(chǔ)理論創(chuàng)新的主力軍。

　　伴隨著AI大模型研究興起、門(mén)檻提升，大學(xué)和研究所的主導(dǎo)作用不斷弱化。在數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的特定領(lǐng)域，當(dāng)企業(yè)成為發(fā)明-發(fā)現(xiàn)的主力軍時(shí)，需要思考什么是“科技轉(zhuǎn)化”？為什么要“科技轉(zhuǎn)化”。

　　在新一輪AI創(chuàng)新體系，谷歌、Meta等這些科技企業(yè)，本身不需要去做傳統(tǒng)的“科技轉(zhuǎn)化”，因?yàn)樵谶@些公司里，基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)是一個(gè)有機(jī)的整體，是一個(gè)不斷迭代的一個(gè)過(guò)程。

　　大型科技企業(yè)是基礎(chǔ)研究的生力軍，并具備孵化世界先進(jìn)水平的潛力，而且無(wú)需“轉(zhuǎn)化”。在云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等前沿?cái)?shù)字技術(shù)領(lǐng)域，大型科技企業(yè)已經(jīng)是數(shù)字科技創(chuàng)新的核心力量。

　　反思“基礎(chǔ)研究-應(yīng)用研究”二元分割認(rèn)知

　　在數(shù)字時(shí)代，創(chuàng)新體系已經(jīng)發(fā)生了變化。2021年5月，美國(guó)參議院通過(guò)了《無(wú)盡前沿法案》，這個(gè)法案的源頭是1945年“曼哈頓工程”主管范內(nèi)瓦·布什，他給時(shí)任總統(tǒng)羅斯福寫(xiě)一個(gè)報(bào)告《科學(xué)：無(wú)盡的前沿》。這份報(bào)告強(qiáng)調(diào)要將“基礎(chǔ)研究”和“應(yīng)用研究”分裂開(kāi)來(lái)，強(qiáng)調(diào)“基礎(chǔ)研究”的重要性。

　　這份報(bào)告直接促成了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金的建立，“基礎(chǔ)-應(yīng)用”這種二分框架，更是直接影響了二戰(zhàn)后美國(guó)的科研項(xiàng)目設(shè)置和資助結(jié)構(gòu)體系。此后“基礎(chǔ)研究—應(yīng)用研究—產(chǎn)品開(kāi)發(fā)”成為全球科研的基本模式（“線(xiàn)性模式”）。

　　但實(shí)事上，這種觀點(diǎn)和模式在誤導(dǎo)我們對(duì)技術(shù)創(chuàng)新規(guī)律的認(rèn)識(shí)?！栋l(fā)明與發(fā)現(xiàn)：反思無(wú)盡的前沿》認(rèn)為，“基礎(chǔ)研究”是為了發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、揭示新客觀規(guī)律；“應(yīng)用研究”側(cè)重于解決實(shí)際問(wèn)題?；A(chǔ)研究（科學(xué)發(fā)現(xiàn)）依賴(lài)大學(xué)和研究所，應(yīng)用研究（技術(shù)發(fā)明）依賴(lài)企業(yè)。這種傳統(tǒng)分類(lèi)觀，違背了研究活動(dòng)的客觀規(guī)律，阻礙了國(guó)家的科學(xué)與技術(shù)進(jìn)步。我們不斷要追問(wèn)，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新，誰(shuí)是基礎(chǔ)研究的主力軍？

　　企業(yè)也是基礎(chǔ)研究的生力軍

　　科研工作者并不會(huì)天然地關(guān)注自己的工作是屬于“基礎(chǔ)研究”還是“應(yīng)用研究”?！盎A(chǔ)-應(yīng)用”的二分法是基于政府科技管理的邏輯，而不是技術(shù)創(chuàng)新本身的規(guī)律。然而脫胎于“基礎(chǔ)-應(yīng)用”二分框架下的科技政策資助體系，迫使科研人員不得不按照政策的要求去組織自己的研究，這種二元分割，實(shí)質(zhì)上是給研究工作戴上了“鐐銬”，也導(dǎo)致“基礎(chǔ)研究”與“工程應(yīng)用”長(zhǎng)期存在“兩張皮”問(wèn)題。

　　從信息和通信技術(shù)創(chuàng)新來(lái)看，雙極型晶體管和晶體管效應(yīng)、微波激射，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)相關(guān)的量子霍爾效應(yīng)、集成電路的發(fā)明和光纖技術(shù)的研發(fā)，既可能是發(fā)現(xiàn)，也可能是發(fā)明，這些研究本身可時(shí)同時(shí)歸為“基礎(chǔ)研究”和“應(yīng)用研究”。

　　諾貝爾獎(jiǎng)作為基礎(chǔ)理論研究的標(biāo)志，許多獲獎(jiǎng)?wù)邅?lái)自美國(guó)企業(yè)實(shí)驗(yàn)室。美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室就發(fā)明了晶體管、激光技術(shù)、電荷耦合器（CCD）、UNIX？操作系統(tǒng)、數(shù)字交換機(jī)、衛(wèi)星通信等基礎(chǔ)技術(shù)，貝爾實(shí)驗(yàn)室、IBM、GE、RCA等，不僅是新技術(shù)的搖籃，更在隧穿效應(yīng)、核磁共震等理論研究方面取得重大突破，發(fā)明與發(fā)現(xiàn)是一枚就硬幣的兩面。

　　技術(shù)創(chuàng)新的規(guī)律是“發(fā)明-發(fā)現(xiàn)循環(huán)模式”，理論研究與實(shí)際應(yīng)用、發(fā)明與發(fā)現(xiàn)之間是互相依存的關(guān)系?？茖W(xué)、技術(shù)與工程是平行發(fā)展的，并無(wú)絕對(duì)先后?；A(chǔ)研究和應(yīng)用研究并不是一個(gè)線(xiàn)性的、分階段的過(guò)程，而是一個(gè)螺旋式上升的過(guò)程。

　　平臺(tái)型技術(shù)創(chuàng)新體系改變了“基礎(chǔ)-應(yīng)用”二元分割

　　谷歌的Transformer、OpenAI的GPT引發(fā)的新一輪人工智能創(chuàng)新，讓我們重新審視基礎(chǔ)研究與應(yīng)用研究的有關(guān)系。在“基礎(chǔ)研究—應(yīng)用研究—產(chǎn)品開(kāi)發(fā)”的線(xiàn)性科研模型，中國(guó)補(bǔ)充了“成果轉(zhuǎn)化”的環(huán)節(jié)?！俺晒D(zhuǎn)化”不是技術(shù)發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律。

　　技術(shù)創(chuàng)新的“發(fā)明-發(fā)現(xiàn)循環(huán)模式”在平臺(tái)型創(chuàng)新生態(tài)中更為突出。平臺(tái)型技術(shù)創(chuàng)新體系基于數(shù)字技術(shù)平臺(tái)，面向海量創(chuàng)新需求進(jìn)行精準(zhǔn)感知和洞察，通過(guò)對(duì)全球創(chuàng)新資源的廣泛連接、高效匹配和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，構(gòu)建起多主體協(xié)作、多資源匯集、多機(jī)制聯(lián)動(dòng)的創(chuàng)新生態(tài)，進(jìn)而形成新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)快速孵化、規(guī)模擴(kuò)散、持續(xù)迭代的新創(chuàng)新體系。

　　今天數(shù)字科技企業(yè)是科技創(chuàng)新的主力軍，也是基礎(chǔ)研究的生力軍，無(wú)所謂“科技成果轉(zhuǎn)化”。這些企業(yè)精準(zhǔn)感知市場(chǎng)需求和場(chǎng)景，基于數(shù)億消費(fèi)者、千萬(wàn)企業(yè)用戶(hù)構(gòu)建一個(gè)即時(shí)、在線(xiàn)、低門(mén)檻的新技術(shù)擴(kuò)用市場(chǎng)，并推動(dòng)構(gòu)建一個(gè)創(chuàng)新生態(tài)。2021年中國(guó)研發(fā)投入規(guī)模前3強(qiáng)都是數(shù)字企業(yè)，研發(fā)投入規(guī)模相當(dāng)于央企的3-5倍。

　　今天，OpenAI、Snowflake、帕蘭迪爾（Palantir）等企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新，都是平臺(tái)創(chuàng)新生態(tài)的結(jié)果。ChatGPT用戶(hù)4個(gè)月超過(guò)10億，每一個(gè)ChatGPT調(diào)用者既是用戶(hù)，也是產(chǎn)品功能創(chuàng)新迭代的參與者。ChatGPT通過(guò)WEB、搜索、插件、API等多各種方式，改造驅(qū)動(dòng)各類(lèi)軟件形態(tài)，并在全球大規(guī)模、快速普及推廣，不到半年時(shí)間已積累了上萬(wàn)個(gè)應(yīng)用交互。

　　ChatGPT通過(guò)自然語(yǔ)言交互，連接到第三方應(yīng)用程序，運(yùn)行計(jì)算，或使用其他服務(wù)，讓開(kāi)發(fā)者和用戶(hù)自由地創(chuàng)建、發(fā)布和使用各種插件，功能覆蓋實(shí)時(shí)信息檢索、在線(xiàn)點(diǎn)餐、企業(yè)辦公、流程優(yōu)化、圖文處理、知識(shí)問(wèn)答、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)和推薦、行業(yè)垂直應(yīng)用等領(lǐng)域，從而形成一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。

　　AI大模型的成功關(guān)鍵在于模型訓(xùn)練與商業(yè)化的閉環(huán)，形成技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化的相互促進(jìn)與迭代。

　　啟示3：顛覆式創(chuàng)新企業(yè)的特質(zhì)

　　ChatGPT讓我們?nèi)ニ伎碱嵏彩絼?chuàng)新企業(yè)具備什么樣的特質(zhì)。OpenAI的成功，在于它堅(jiān)持了長(zhǎng)期主義，有創(chuàng)新型的風(fēng)險(xiǎn)投資，小公司創(chuàng)新與大公司合作形成的商業(yè)閉環(huán)。

　　以O(shè)penAI首席科學(xué)家IlyaSutskever為代表的研發(fā)人員，具有什么樣的特質(zhì)呢？他們擁有一批技術(shù)天才+使命感+偏執(zhí)狂的領(lǐng)軍者；他們極強(qiáng)的技術(shù)信仰、方向感和戰(zhàn)略定力定力，堅(jiān)信通過(guò)大模型，通過(guò)大算力的這樣的方式，一定能夠找到AGI的發(fā)展道路和模式；他們有自己的一套完整的方法論和文化，他們不是把AI當(dāng)成一種技術(shù)，而是要做成一種產(chǎn)品，AI產(chǎn)品化是他們的極致追求。

　　當(dāng)面臨困難、遇到挑戰(zhàn)的時(shí)候，他們不為所動(dòng)。2018、2019年當(dāng)時(shí)GPT-1、GPT-2的測(cè)試效果，被谷歌Bert碾壓式的超越時(shí)，他們沒(méi)有對(duì)自己的技術(shù)路線(xiàn)喪失信心，堅(jiān)定自己的技術(shù)路么，直到GPT3實(shí)現(xiàn)對(duì)谷歌的超越。

　　ChatGPT給我們的啟示是：技術(shù)的差距只是一種表象，今天全球的技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的背后，是創(chuàng)新文化的差距、創(chuàng)新生態(tài)的差距、創(chuàng)新機(jī)制的差距。

　　從創(chuàng)新文化差距看：顛覆式創(chuàng)新需要質(zhì)疑“技術(shù)權(quán)威”的文化，需要有不考慮短期商業(yè)變現(xiàn)的長(zhǎng)期主義的科研投入，需要寬容的基礎(chǔ)科研孵化與評(píng)價(jià)機(jī)制。

　　從創(chuàng)新生態(tài)差距看：我們說(shuō)云計(jì)算是數(shù)字時(shí)代的一個(gè)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施，那么我們有沒(méi)有真正地把云計(jì)算、把公共云作為千行百業(yè)創(chuàng)新的“底座”，并結(jié)合芯片、模型、風(fēng)投、人才、場(chǎng)景等構(gòu)建一個(gè)創(chuàng)新生態(tài)，這才是未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵。

　　從創(chuàng)新機(jī)制差距看：體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)制的迭代，AI大模型技術(shù)與商業(yè)的閉環(huán)，以的監(jiān)管與創(chuàng)新的協(xié)同機(jī)制等等。

　　啟示4：信仰的力量：科學(xué)家+投資人創(chuàng)新的原動(dòng)力

　　如果我們把時(shí)間尺度拉長(zhǎng)，回顧人工智能創(chuàng)新道路上的重要里程碑，可以看到科學(xué)家和風(fēng)險(xiǎn)投資人創(chuàng)新的原動(dòng)力。

　　2016年AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，當(dāng)年研發(fā)AlphaGo的Deepmind那批人，他們成立公司時(shí)候就懷揣一個(gè)夢(mèng)想：就是實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）。

　　今天OpenAI的這批人，為什么能夠聚集那么多的科學(xué)家？這些科學(xué)家中，很多人放棄了多出兩倍、三倍的年薪，愿意加入到OpenAI，因?yàn)樗麄円矐汛GI的夢(mèng)想。

　　彼得·蒂爾（PeterThiel）是DeepMind、OpenAI和Palantir的投資人，當(dāng)年這些公司非常艱難、一直虧損的時(shí)候，他為什么愿意去投資？2011年彼得·蒂爾投資了DeepMind公司140萬(wàn)英鎊，2014年被谷歌收購(gòu)，但直到今天DeepMind仍然虧損。2015年彼得·蒂爾和馬斯克、SamAltman共同成立了OpenAI。

　　彼得·蒂爾等這批投資人，他們也有一個(gè)夢(mèng)想，這個(gè)夢(mèng)想就是對(duì)AGI的夢(mèng)想，就像彼得·蒂爾在2009年所說(shuō)的“對(duì)未來(lái)最大的恐懼不是‘機(jī)器人起義’，而是擔(dān)心‘奇點(diǎn)’會(huì)拖得太久才到來(lái)，而世界需要新技術(shù)來(lái)抵御經(jīng)濟(jì)衰退”。

　　GPU的坎坷人生：從丫鬟到大小姐的成長(zhǎng)之路

　　這一輪的人工智能浪潮，處于時(shí)代浪尖上的除了OpenAI，還有“GPU霸主”英偉達(dá)。但回望過(guò)去，GPU的成長(zhǎng)道路并非順風(fēng)順?biāo)?，而是充滿(mǎn)坎坷。

　　20世紀(jì)80年代個(gè)人計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后，顯示使用的是VGA控制器，將CPU的圖像處理信號(hào)處理后輸送到顯示器。這個(gè)時(shí)候，CPU是“大小姐”，顯示處理器只是端茶倒水的“丫鬟”。

　　英偉達(dá)1999年成立后，先是研發(fā)了真正意義上的GPU，2007年又推出了CUDA（ComputeUnifiedArchitecture，統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)），實(shí)現(xiàn)直接用GPU編寫(xiě)并行程序，降低了開(kāi)發(fā)成本和門(mén)檻，為后續(xù)的GPU生態(tài)建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)根基，也構(gòu)建了足夠?qū)挼摹白o(hù)城河”。

　　2009年斯坦福大學(xué)吳恩達(dá)等人的論文發(fā)現(xiàn)，GPU憑借超過(guò)CPU70倍的算力，將AI訓(xùn)練時(shí)間從幾周縮短到了幾小時(shí)。

　　2012年多倫多大學(xué)的AlexKrizhevsky和IlyaSutskeverz用兩張GTX580顯卡，AlexNet順利奪冠。GPU從此成為深度學(xué)習(xí)的必選項(xiàng)，并進(jìn)入工業(yè)界。

　　此后推出的A100、H100等高性能GPU，成為AI大模型時(shí)代的“剛需品”，更是直接助推英偉達(dá)突破萬(wàn)億市值。一路走來(lái)，從“丫鬟”到“小姐”成長(zhǎng)的背后，我們能看到長(zhǎng)期投入、堅(jiān)持創(chuàng)新的力量。

　　啟示5：范式遷移：重構(gòu)人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界方法論

　　最后一個(gè)啟示是，我們已經(jīng)到了一個(gè)新的時(shí)代，我們認(rèn)識(shí)和改造世界的方法論發(fā)生了巨大的變化。人類(lèi)社會(huì)認(rèn)識(shí)客觀世界的方法論已經(jīng)歷了四個(gè)階段：

　　從牛頓、愛(ài)因斯坦的“理論推理階段”，人們通過(guò)觀察、抽象和數(shù)學(xué)認(rèn)識(shí)這個(gè)世界；到愛(ài)迪生在一百多年前發(fā)明電燈泡，這是一個(gè)“實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段”，通過(guò)假設(shè)、實(shí)驗(yàn)、歸納總結(jié)來(lái)認(rèn)識(shí)這個(gè)世界；然后再到了80年代進(jìn)入到“模擬擇優(yōu)階段”，大飛機(jī)的研發(fā)，高鐵的研發(fā)，基于樣本數(shù)據(jù)和機(jī)理模型，通過(guò)數(shù)字仿真的方式去認(rèn)識(shí)和改造這個(gè)世界。

　　到今天，以人工智能為代表的大數(shù)據(jù)分析形成一種新的范式。如果說(shuō)模擬擇優(yōu)是基于對(duì)機(jī)理模型的認(rèn)知，那么今天對(duì)于大數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō)，很多的模型，我們其實(shí)搞不清楚為它什么會(huì)有涌現(xiàn)，為什么會(huì)有泛化。雖然我們還不能完全搞清楚，但可以肯定的是，新的認(rèn)識(shí)和改造世界的方法論已經(jīng)出現(xiàn)。

　　AI已成為重要的科研手段。近年來(lái)，AI4S（AIforScience）成為一種基本科學(xué)研究方法。1972年的諾貝爾獎(jiǎng)獲得者美國(guó)生物化學(xué)家ChristianAnfinsen說(shuō)：有一天，僅僅根據(jù)其氨基酸序列就可以預(yù)測(cè)任何蛋白質(zhì)的3D結(jié)構(gòu)。

　　過(guò)去幾十年間，結(jié)構(gòu)生物學(xué)家通過(guò)X射線(xiàn)晶體圖學(xué)或者冷凍電鏡等高科技手段，共得到十幾萬(wàn)種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。今天，人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的軟件可以產(chǎn)生出成千上萬(wàn)種精確的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，可以幫助研究人員發(fā)現(xiàn)疾病的發(fā)病機(jī)制，研發(fā)新藥，甚至改造出更耐旱的植物。2022年7月28日，DeepMind公布了從細(xì)菌到人類(lèi)的幾乎所有已知（2億多個(gè)）蛋白質(zhì)的可能結(jié)構(gòu)。

　　Google學(xué)術(shù)相關(guān)數(shù)據(jù)表明，近3年使用AI的論文數(shù)量增長(zhǎng)率超3倍。像材料科學(xué)、生命科學(xué)、能源科學(xué)，近3年使用AI手段開(kāi)展科研的比例超過(guò)34.5%。換句話(huà)說(shuō)，人們認(rèn)識(shí)和改造世界的方法論已經(jīng)發(fā)生了重大變化。

　　這一輪的人工智能，對(duì)我們意味著什么？

　　第一，初心回歸：技術(shù)是為了什么？是為了人的解放和全面發(fā)展。數(shù)字化就是為了人的解放和全面發(fā)展。馬克思在一百多年前曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，共產(chǎn)主義是什么呢？是上午去打魚(yú)，下午去打獵，晚上思考哲學(xué)問(wèn)題。這樣的時(shí)代，隨著技術(shù)的發(fā)展將會(huì)到來(lái)。

　　第二，競(jìng)爭(zhēng)力重構(gòu)：當(dāng)通用目的技術(shù)大規(guī)模普及的時(shí)候，當(dāng)技術(shù)可以替代更多體力和腦力勞動(dòng)者的時(shí)候，什么是企業(yè)和個(gè)人的競(jìng)爭(zhēng)力呢？想象力會(huì)成為第一生產(chǎn)力。

　　第三，AI鴻溝：今天，有人開(kāi)著奧迪車(chē)，有人開(kāi)著奧拓。未來(lái)，我們所有的APP里邊都會(huì)裝著一個(gè)叫大模型的引擎，這個(gè)大模型引擎有奧迪級(jí)的引擎，有奧拓級(jí)的引擎。這種差異會(huì)帶來(lái)新的AI技術(shù)能力差異和鴻溝。

　　第四，企業(yè)選擇：對(duì)于一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，有兩種選擇，成為顛覆者或者成為被顛覆者。

責(zé)任編輯：張薇