深蓝保测评2024年11月13日发布:李开复：大模型最终能活下来五六家，做AI应用的机会刚刚开始

“除了大厂，中美加起来应该可以支撑五六家左右。”12月14日，在一场AI相关的对话中，当被问到大模型赛道最终能有几家活下来时，零一万物CEO李开复这样说。

在他看来，做巨大的预训练模型的机会不能说关闭了，但会越来越难，可能需要新的技术才能够再有机会，但是做其他方面比如AI Infra（人工智能基础框架技术）、做AI应用等等，机会才刚刚开始。

今年夏天，李开复也闯进了大模型的赛道，创立AI公司零一万物，并在上月发布了预训练大模型 Yi-34B。他说，做AI是一直以来的梦想，自己从43年前开始学习AI，博士申请信写的就是希望参与未来的AGI的发生。“有一段时间感觉我这一生看不到AGI了，但是现在非常明确的是可以看到，我觉得我必须义无反顾地去参与这一场技术的革命。”

除了梦想，创业也有商业的考量。经历了PC时代Windows打造的平台，到谷歌安卓、苹果iOS带来移动互联网的革命，第三次革命将是AI 2.0的革命。“AI时代就是超级智能的AGI可以接上每一个APP，这个时代肯定会创造特别巨大的价值，而且不只是一个模型的价值，这比移动互联网时代来得更凶猛。”

但巨头早已涌入大模型与AIGC，和不少明星AI创业公司相比，零一万物创立的时间也并不算早。谈到与大厂的竞争时，李开复表示，大厂的优势是资源多、GPU多、人多、钱多、数据多，但大厂们有一个挑战：很难放弃已有的商业模式。

他分析：做一个新的应用有两个问题，一个是要起量能够超越原来大的应用，这是很困难的；二是自己做新的应用，把旧的应用压下去，就像一家公司很难在有QQ的前提之下再去做一个微信，因为已有的平台价值太大，不愿意放弃，在上面创造价值会比做一个新的东西更容易，所以这一次创业从零做起，在资源方面是艰难的，但是创业公司的好处就是没有历史包袱 。

但创业者面对的压力也不小。李开复说，创业最大的挑战是来自如何招揽多元化的人才。零一万物是full stack(全栈)平台的打法，一方面要做AI Infrastructure（人工智能基础框架技术），把底层技术设施搭建好，此外还要做开发者工具，包括API，开发应用等等。因此自己很多时间都花在如何招到优秀的人才上。

超强的 Infra 能力是大模型研发的核心护城河之一，但做过大模型Infra的人，比做算法的人才还要稀缺。李开复提到，一个创业公司每多招一个做模型的人，其实是稀释了稀缺昂贵的GPU的资源。但是每多招了一个好的infra （基础设施）的人，可以让资源用得更有效，所以一个战斗力强的infra团队非常重要。

而如果是做AI应用，其实并不需要很多AI专家，而是需要把移动互联网时代方法论打得最好的一批人，他们看到AI时代又带来二次参与创业的机会，“所以我们APP的人不在乎他们有没有AI的经验，只在乎他们移动互联网的产品和方法论是否做得很好。”

还有一个难度特别高的，就是怎么把产品应对市场。他提到，做大模型的专家可能不懂应用，不懂产品，甚至不是最好的工程师，他会需要产品经理了解用户需求、了解市场怎么赚钱，还需要技术工程师以及懂产品的人。三者互相学习，彼此切磋。这样大模型的发展才会基于真实用户的需求。

李开复举了个例子，OpenAI的GPT-4V和不久前刚刚发布的Google Gemini在多模态方面表现惊艳，AI看过一张电影照片就知道角色讲什么话，看到一只蓝色的鸭子就说颜色不对，但这两个场景都不是人们经常会用到的。

“真正的应用里面，我们为什么要看图去理解、为什么要做文字到图片的生成、为什么要做视频、做3D……用户的痛处在哪里，怎么赚钱，商业模式在哪里，感觉这两家美国公司都没有想得很透彻。”他评价。他表示自己希望做的，是把科研、工程和产品、市场的人结合在一起，不只在象牙塔上发布惊艳的演示，而是真的做出符合用户需求而且能赚钱的产品。

“做AI应用的机会就是现在，就像移动互联网在十多年前面临的时代，比较早抓到这些机会的有微信，之后也有抖音、拼多多陆续崛起，但越早进来的越有机会 。”他说。

李开复认为，真正是有梦想有野心的开发者，应该是要做AI-First（AI优先）、AI-Native（AI原生）的应用，这些应用才可能成为AI2.0时代最伟大或是最赚钱的应用。他回顾移动互联网时代的崛起时刻，很多做网站的公司、各个门户公司都做了APP，而且做得也不坏，但是它们没有真的抓住移动互联网，因为移动互联网化的精髓不是把网站变成一个APP，那只是得以生存的必需条件，而真正崛起的，是那些放弃跟过去时代的兼容，要拥抱新的时代的应用。“如果我们把大模型从这个AI应用的背后拿掉，整个应用就崩溃了，不能工作了，这才是真正的AI-first、AI-Native。”

而对于AI是否会失控的担忧，他认为，每一个技术刚出来的时候都会带来一些风险，我们需要足够多的技术人员去想办法用技术去解决AI失控的问题，同时也需要法律法规，二者应该并进。以OpenAI的内讧为例，这背后代表的是一个会在未来十年持续讨论的争议：“AI是最伟大的技术革命，但是会带来很多挑战和对人类产生威胁。”OpenAI的争议背后，其实就是这两件事情的对决。