一靠恰恰获近千万天使轮投资，湖北高新投资领投
06-17
（第二十一届）中国企业*年会于12月9日至10日在北京召开。
公司创始人、董事长和CEO周鸿祎在会上发表了精彩演讲。
以下为部分演讲实录，投资界整理（ID：pedaily）： 1、长期主义造就企业家精神，*，永远创新，通过创新寻找市场新机会；二、把创新的事情落到实处 坚持长远主义。
今年最创新的就是人工智能大模型的突破。
大模型并不只属于少数做大模型的公司，而是应用于我们企业家业务的各种场景。
未来这些场景与大模型的结合将会带来很多的红利。
本次大会的主题是“向长期主义致敬”。
为什么大模型和OpenAI诞生在美国？ OpenAI使用的技术都是开源技术。
我很惭愧地说，中国的许多企业家，包括我在内，仍然缺乏长期主义。
我们都是利用人工智能模型来更现实地解决我们广告的点击率问题。
解决您许多迫在眉睫的实际问题。
OpenAI 确实是长期的。
他们想知道人类是否可以创造通用人工智能，是否可以将人类知识训练成大型模型。
其实这个大模型已经存在很长时间了，Google、Facebook也有，但从来没有人想过把人类所有的知识训练成一个大模型。
后来他们尝试了一下，结果创造了奇迹。
他们用非常暴力的方式来训练很多人。
人类知识被训练成一个大模型来产生GPT。
尽管ChatGPT已经出现一年了，但仍然有很多人不相信大模型是真正的突破，并质疑大模型是否是真正的人工智能。
我们做搜索引擎已经20年了，做了很多自然语言处理的工作。
如果你真的用这些大模型的话，你会发现，这次狼确实在哭。
它确实是通用人工智能的拐点，因为它是人类*计算机第一次能够理解、存储和推理所有人类知识，对人类语言有完整的理解。
为什么语言如此重要？因为我们人类和动物*的区别在于我们用语言来描述世界，所以一旦机器理解了人类的语言，并且可以与人类自由地交谈，就意味着机器也理解了世界的模型。
在此基础上，很多问题就会迎刃而解。
在这个突破之前，我们用人工智能做的事情不叫人工智能，而是人工智障。
许多人都深受其害。
例如，如果你长时间使用家里的智能音箱或iPhone上的Siri，他们就不会理解任何稍微复杂的东西。
，因为没有很多先验知识储备。
这个大型模型真正实现了这一突破。
我认为这是长期成功的一个例子。
2.不要低估大型模型未来发展的潜力。
很多人走向了另一个极端，说我们做一个养猪大模型吧。
大家都对大模特充满了无限的向往和不切实际的崇拜。
我认为现在不应该高估大型模型的能力，但也不要低估大型模型未来的潜力。
大车型技术路线的突破只有几年的时间。
我认为还有很多不足。
例如，许多领域的知识仍然缺乏。
最典型的就是人们经常胡言乱语。
其实，人类的特性也是无稽之谈。
希望大家对大模型有正确的认识。
现在它可以开始与你的业务整合，但它不能完全接管业务。
我们必须扬长避短，充分发挥大模型的优势。
自20世纪60年代以来，人类研究人工智能大约花了60年的时间。
事实上，曲线非常平坦，但一旦达到2018年突破的拐点，未来的发展将是指数级的。
今天来的企业家们都非常聪明，但是我们今天没有办法把我们的大脑连接在一起并叠加起来，而大型模型可以。
只要有钱从NVIDIA购买更多的显卡、芯片、内存、计算能力，它的能力就可以不断提升。
反过来，今天的大型模型学习知识的能力几乎已经达到了拐点。
比如人类历史上创造的知识，如果用书籍来比喻的话，大约有1亿种书籍。
现在大模型应该是从一万到一万本书里学到的。
因此，很多人开始担心很快就会没有关于大型模型的书籍可供阅读。
他们怎么能超越人类的智慧呢？ 最近，OpenAI 陷入了一场战斗。
他们内部表示，他们已经取得了突破。
它们和阿尔法狗一样，每天和自己下棋，互相争斗，进步很快。
ChatGPT发明了一种人工智能生成内容来训练人工智能的方法。
如果这是真的，那就意味着自产自销，并产生自己的数据。
Google Gemini* 最近取得了哪些突破？最让我印象深刻的是多模态能力。
它不仅可以看书，还可以像我们一样沉迷于看电影。
它可以理解图片、听声音、看电影。
谷歌的图书馆中有YouTube。
如今，年轻一代的孩子可能不再看书，直接看视频来学习知识。
它具有多模态能力，可以学习电气行业以及视频中人类拍摄的所有视频。
我们未来的相机将被它接管，我们每天都在这里开会，机器就能学习。
这里有一个指数级的飞跃。
试想一下今天的大型模型，无论是Gemini还是GPT4。
我认为它已经超越了人类个体。
他的知识的广度和深度已经超越了个人。
我觉得下一步进一步提升能力只是时间问题。
3、大模型技术发展的三个方向。
在大型模型理解自然语言之后，下一个最重要的能力是多模态。
刚才讲了图片、声音、视频音乐的直接处理和生成。
为什么要讲三个方向呢？很多人总认为大模型只能发挥语言的作用，而语言就是生成网页和搜索引擎。
这是一个误解。
首先，帮助机器理解我们的世界之后，会给机器人的工作带来巨大的推动，因为在过去，你无法训练机器人。
例如，如果你告诉机器人，到第一排给我拿一个杯子，当机器人没有很多知识时，它不知道什么是排，什么是杯子，所以它无法执行这个手术。
其次，智能驾驶方面还没有突破。
这是因为大家一直在争论是要安装几个摄像头和激光雷达来进行自动驾驶，还是要在感知层面下功夫。
然而，当人们开车时，他们处于认知层面。
如果有盒子，我会毫不犹豫地把它撞倒。
如果我前面有婴儿车，我就得停车。
所以在未来一两年内，我们可以看到大型车型支持的自动驾驶将让人类自动驾驶实现真正的突破。
这就是为什么埃隆·马斯克一方面说大家不要再做人工智能了，另一方面又买了1万元Ka创办了一家人工智能公司。
第三，归根结底，大模型的重要发展方向是成为科学研究的工具。
它们将成为人类科学家在生物、化学、新物质、物理等方面的好助手，因为只有人类在基础科学上取得突破，才能到达星空。
海。
近期，我乘APEC成功之机，两次访问美国。
我已经四年没去过那里了。
我认识了很多投资者和企业家。
事实上，投资者认为，这不亚于2000年互联网诞生时，也不亚于2006年个人电脑诞生时出现的情况，所以美国的投资者现在不会投资非AI的项目。
所有的创业者，不管做什么生意，至少要说我用了OpenAI的API支持，一定要有AI内容。
没有AI内容的公司就被视为你出局了。
我和很多同学一起吃饭。
他们中的很多人在美国呆了20年、30年，在美国的一些大公司工作。
他们的公司现在正在备货 NVIDIA 显卡。
为什么？这是你的武器，也是你通往未来人工智能工业革命的门票。
美国人称之为工业革命级别的技术创新。
如果美国押注人工智能是一场新的革命，很多矛盾就会迎刃而解，其他国家也不会与其进行同一维度的竞争。
这让我想起了《广场协议》。
当美国和日本争夺世界经济霸权时，美国强迫日本签署《广场协议》，日本崩溃了。
我不知道这个故事是否属实，但我看到的是日本已经错过了PC和互联网产业升级的机会。
所以我觉得对于我们国家来说，不发展是最没有安全感的事情。
关于大机型的定位，国内有一个方法论，认为大机型就是操作系统，未来只会有两三套。
这让我想起IBM在2000年和2000年说过，世界只需要5台计算机。
事实证明，当今世界的人均拥有量已不止一台电脑。
我认为大模型真正的发展是产业化、垂直化，所以大模型将会无处不在，成为数字系统的标准配置。
你一定会希望拥有一个更懂你的私人的、个性化的、垂直的大模特。
高通和苹果最近发布了新的CPU，支持可部署在计算机上的大规模模型。
两年之内，我认为所有的联网汽车都会有大型车载车型。
因此，未来每个大公司、大政府机构都会有自己的大型模型。
随着大模型开源，最大的挑战不再是大模型的研发。
最重要的任务是找到自己的工作场景，与大模型结合，找到合适的数据，以及如何训练自己的大模型。
模型。
4、中国的机遇在于大车型产业化。
有人一直担心大型模型对人类造成威胁。
我的观点是：*，目前大型模型的发展还远远没有达到能够威胁人类的时候；第二，在大车型的研发过程中也存在这样的公司。
为什么我们要建立大型模型？也就是说，我们需要有动力去解决大型模型的安全问题。
第三，中美之间还存在差距，包括大模型能力、计算能力、对大模型理解的差距。
。
如今，国产大型模型的能力已经达到了GPT-4 70分左右的水平。
如果你用自己的垂直领域去培养一个垂直领域的强者，这个能力就足够了。
所以，中国的机会就在于大车型的工业化、工业化、垂直化、深度定制。
今天，中国的整个国家战略就是数字化转型、产业数字化、工业互联网。
我们拥有全球最完整的产业链、最齐全的产业门类、最多的企业场景红利。
大模型是最典型的生产力工具，与行业相关。
合并是一个机会，值得大家关注。
这里我提出一个观点。
实施的粒度应该很细。
目前，笼统地做一个大的金融模型或者大的教育模型是很困难的。
唯一的办法就是把金融场景分解为50个目标，把教育场景分解为50个目标。
只有把它分解成具体的场景，才能改变行业。
美国有3家靠AI赚钱的公司，分别是微软、Adobe和Salesforce。
他们没有使用人工智能来做任何新的事情。
他们利用人工智能来支持其业务链中现有的产品，使产品实现更新和升级。
5.人工智能信仰。
还有很多人把AI当作玩具，但我认为：*，AI信仰。
你相信强人工智能就是真正的人工智能吗？您认为人工智能是工业革命级的生产力工具吗？您是否相信人工智能会重塑您所有的产品和技术？如果企业和个人不拥抱人工智能，他们可能会在未来几年内被使用人工智能的同行淘汰。
因此，你不会被AI淘汰，但你会被擅长使用AI的对手淘汰。
一旦你对人工智能充满信心，你就完全相信人工智能了。
All in AI并不取决于你买了多少显卡，也不取决于你招募了多少AI专家，也不取决于你是否将公司的所有资金都投入到AI上。
我认为这是一种精神。
All in 意味着你应该利用你的核心团队来思考几个问题： *、AI 与许多其他数字技术不同。
这不仅仅是老板的事，而是一个企业从内到外、从上到下的事情。
第二，你内部的业务流程，哪些环节可以被AI改造，你不改造，对手改造的话后果是什么。
例如，Salesforce是全球最大的客户管理公司。
它默默地做一件事。
练习了一个大模型后，在它的客户服务系统中，它可以帮助你给客户写电子邮件。
他对AI进行了非常细致的优化和赋能。
接下来的问题是，对外提供的产品和服务的哪些功能可以由AI支持，同行会怎么做？我个人觉得，做了很多案例之后，大家不要以为做AI就是用AI来做一个全新的产品。
做AI，你不是创造新的东西，而是从上到下改变你公司的组织结构。
你的业务流程从内到外，你的客户到你的产品，不一定是全面的改造，也不一定是大的改造，但一定要找到一些降噪的小切入点。
最后我提出了一个衡量指标，叫AI内容，就是你有多少员工熟悉AI，你的产品，你的业务流程有多少细节可以支持AI。
一开始内容可能不是很大，但是随着你不断评估这个指标，你的业务会慢慢被AI改变。
对于很多大企业来说，分为三步：第一，部署私有化的通用模型，让内部员工优先使用；第二，部署私有化的通用模型，让内部员工优先使用；第二，在通用模型的基础上找到一些特殊场景，训练垂直大模型。
模型;第三，通过智能代理框架将垂直大模型与公司数字化业务结合起来。
我认为企业家精神不是一句空洞的口号。
我建议所有企业不仅拥抱人工智能，而且通过人工智能进行创新。
中国要发展大模式，企业家是创新主体。
创新取决于企业家的精神。
平白地撒谎有悖于企业家的精神。
企业家与商人不同。
商人有机会就做事，没有机会就休息。
企业家需要有点理想主义，坚持长期主义。
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