李开复：AI 2.0时代来临，机会比移动互联网大十倍！
第3820期文化产业评论
近日，创新工场举办了一场AI趋势分享会。在会上，创新工场董事长兼CEO李开复提到，AI 2.0将会是一个巨大的平台性机会，这个机会将比移动互联网大十倍。而目前被热议的相关产品，只是冰山一角。如果说AI 1.0就像是发明电，AI 2.0就是电网。同时他认为，在AI 2.0时代，所有的应用都会被重写一遍，就像在移动互联网时代发生的那样。
来源 | 中国企业家杂志
3月15日，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4，ChatGPT功能再升级。
3月16日，百度正式发布了备受瞩目的“文心一言”，并开启了第一批内测。
3月17日，微软继续放大招：宣布推出Microsoft 365 Copilot，GPT-4全面接入微软office全家桶。
GPT-4、文心一言、微软Microsoft 365 Copilot接连发布，将ChatGPT带火的这一波人工智能浪潮推上了高点。连续三天，国内社交媒体上，都是关于AI（人工智能）的各种讨论。今年以来，随着ChatGPT爆火，人工智能领域又热闹起来，国内外科技巨头、国内人工智能领域公司都争相入场，甚至加码。
人工智能的发展，已经进入一个新阶段。在创新工场董事长兼CEO李开复看来，AI 2.0时代已经来临，并且是绝对不能错过的一次革命。
近日，创新工场举办了一场AI趋势分享会，李开复提到，AI 2.0将会是一个巨大的平台性机会，这个机会将比移动互联网大十倍。而目前被热议的相关产品，只是冰山一角。
如果说AI 1.0就像是发明电，AI 2.0就是电网。同时他认为，在AI 2.0时代，所有的应用都会被重写一遍，就像在移动互联网时代发生的那样。
李开复分享要点如下：
1.AI 1.0就像是发明电，AI 2.0就是电网。
2.AI 2.0时代的来临，首先它是巨大的平台式机会，这个机会将比移动互联网大十倍，而且它是中国的第一次机会。
3.很多人认为生成式AI的商业前景还太小，是因为金融分析师没有考虑到AI 2.0的收费模式是不一样的。
4.AI 2.0将会成为平台，每个写代码的人、写APP的人都要用上AI，就像每个使用移动互联网的人都要用上4G的网络，可以带来手机上的用户体验。当AI 2.0平台够大的时候，这个平台可以支撑各种应用。
5.产生元宇宙内容是很贵的，但AI 2.0可以使成本大大下降，AI在未来可以大大推动元宇宙。
6.机器会做出伤害人的事情，而我们要研究怎么做才能让AI乖乖听话。
7.如果真的有一家公司独大，它的垄断问题会非常严重，因为这样的平台，权力是非常大的。
8.每个人都会成为AI 2.0程序员。
9.AI 2.0不会是通用人工智能。虽然能做的东西比人类多太多了，但它也不能完全覆盖所有事情。因为人类的创造力、思考和自我意识、同理心和爱是AI不能取代的。
△来源：受访者
AI 2.0是绝对不能错过的一次革命
AI 2.0是绝对不能错过的一次革命。之所以称为AI 2.0，而不是某些产品的代号，因为这些产品有多种内涵，它带来革命的机会大家远远没有看到。大家都在谈一些很酷的国外产品，但那些产品只是冰山一角，AI 2.0会是一个平台级趋势。
什么是平台？AI的深度学习是超级伟大的、改变世界的技术，但它不是一个平台。因为一个平台首先需要大大降低开发应用的成本，如果做不到这一点，它是一个伟大的技术，但并不是平台。就像电是伟大的发明，但没有电网，没有平台，光是发明了电流你能接上任何东西吗？电网才是平台。Windows、安卓都是平台。
AI 1.0就像是发明电，AI 2.0就是电网。
AI 2.0时代的来临，首先它是巨大的平台式机会，这个机会将比移动互联网大十倍，而且它是中国的第一次机会。当然现在还是美国领先，但不用怕，AI 1.0也是美国领先，但我们靠聪明才智、勤奋也追上了。现在AI 2.0美国确实有突破式创新的能力，我们赶快勤奋努力也可以追上，但这个机会真的比过去任何时候至少要大十倍。
AI 1.0或AI 2.0都有相同的要求。首先，必须要有海量数据，我在我的畅销书《AI·未来》里就提到：“在人工智能时代，数据是新的石油，谁数据多，谁就占了优势。”
AI 2.0时代是一样的，但还需要精准、自动标注。精准的标注就是，做人脸识别要把张三、李四标注出来，做语音识别要把讲的是什么标注出来。这个标注很重要，因为AI靠标注学习。
但AI 1.0绝对是遇到了瓶颈，它的优点就是它的缺点。它的优点是数据越多，结果越好，但既然要很多数据，就要标注、清洗数据，这个成本是巨大的。第二，AI技术应用在任何领域，模块是通用的，但它每次的应用和优化都是割裂的，是很多孤岛中的AI应用，需要为每个应用收集、清洗、标注一套数据，还需要训练一套模型，所以就是一个非常垂直、割裂的孤岛，也就不能形成有效的平台。
如果今天一家银行想做AI应用，但没有任何数据可以用来冷启动，还要收集、清洗、标注数据，再去做模型，整个过程代价都很大。另外就是，很多AI公司说我帮助赋能了A、B公司等等，但成本高。这是AI 1.0近几年在落地阶段面临的很大挑战。
最后，AI 1.0它的智慧有一定瓶颈，不能跨领域，也不通用。
AI 2.0时代，是AI迄今为止最重要的一个时代。AI 2.0时代，AI不标注数据也能学习。这种学习方式称为自监督学习，自监督学习就是用生成式AI（Generative AI），让AI来猜接下来的内容。
AI把全世界的数据拿过来，自己教自己，教一段时间后，形成一个基础模型，这个基础模型就是全世界数据训练出来的基础模型，什么领域都涵盖。不过它半懂不懂，因为数据量太大了，懂得不够深度，但它读的书比我们每个人多几百万倍。这个模型就是基础模型（Foundation Model），不标注也能训练。
这个基础模型，第一，不用人工标注，可以阅读海量文本。第二，它的模型规模非常大，只有大厂耗费巨大资金才能做。第三，通过微调，以较低的成本训练，适应不同领域的任务。
今天最大的基础模型是GPT，基础大模型和所需要的超级算力，还是中国需要去学习追赶的。
在内容创作、娱乐、游戏、3D甚至元宇宙，AI第一批应用会是这些领域，因为这些领域是可容错的。
搜索引擎理论上应该要很高的精确度，但AI 2.0也可以用巧妙的用户体验来掩盖不确定性。比如我们几十年前第一次用雅虎搜索的时候，那时候的搜索，我们还是很喜欢的，因为互联网太大，很多东西我们找不到。搜一个词会出来十个结果，可能有五个不好的，但前三个结果往往有一个是好的，另外有三四个虽然不太对，但我也很乐意探索了解，它的用户体验是好的。
搜索引擎不能只给我一个答案，如果那个答案错了就惨了，可以多给几个答案，用户来决定选择哪个。
还有金融、培训等行业也可以容错，我们可以用AI对话教孩子中文、英语或韩语；金融肯定不会用AI来决定买哪个股票，但可以用AI自动交易。虽然自动交易会犯错误，但基金经理也会犯错误，只要AI犯的错比较少，最后基金赚钱就可以了。这两个领域加起来应该是一个万亿美元级别的市场。
下一个阶段是AI不犯错，可以自动用在各种领域，我把这个称为更未来的AI 3.0。
生产力工具的升级是一个特别巨大的机会，用语言生成图片的时间可以从1小时降到几秒，把150美元的成本降到8美分。
很多人认为生成式AI的商业前景还太小，是因为金融分析师没有考虑到AI 2.0的收费模式是不一样的。我们看到很多报告说一个搜索要增加3美分，靠广告的盈利模式会赔很多钱。短期可能是这样，当然长期来看3美分的成本也会降下来。未来AI可以根据用户问什么问题，按照答案的含金量来收费，所以这个商业模式会变的。
你可能觉得谷歌是有史以来第一个搜索引擎，其实不是。三十年前最大的搜索引擎是LexisNexis公司，主要做法律搜索，可以精确搜到所有过去的法律文件，它的收费是按照律所来收的。第一个给谷歌估值的公司会傻到用LexisNexis的模式来评估谷歌的价值吗？如果这么做谷歌就不值钱了。
所以今天用广告的商业模式来衡量搜索是不对的。AI 2.0的搜索会是什么商业模式呢？这就是需要我们真正探索的地方。做产品的人，有商业天才的人，这时可以想到各种不同的商业模式。美国一些公司，都在打造新的商业模式，这里有很多机会。
所有的应用会被重写一遍，这一定程度上在移动互联网时代已经发生了。比如抖音不可能出现在PC时代，因为我们没有在电脑屏幕上刷刷刷的习惯，它是针对移动互联网时代，还有4G到5G的带宽，可以让我们实时看很多视频，用AI算法推送到我们面前。
经过AI的技术发展，AI 2.0将会成为平台，每个写代码的人、写APP的人都要用上AI，就像每个使用移动互联网的人都要用上4G的网络，可以带来手机上的用户体验。当AI 2.0平台够大的时候，这个平台可以支撑各种应用。
这个平台到底是什么？比如大模型太大了把它缩小，怎么把一部分放到手机里，怎么把海量数据跟该领域少量数据融合在一起，怎么防止AI胡说八道，这些都是一些新平台所需要的东西。
就像苹果和安卓提供了足够好的用户体验、触屏和视频的显示、快速更新网页等功能，让抖音能以相对低的成本做出抖音。所以移动互联网时代，因为有这些特殊功能平台，带来抖音这样的功能。AI 2.0也会基于这些智能化的大模型的方法来推动和助力各个应用。
比如说搜索引擎，相比输入一些字之后出现网页，我们希望能够问一个问题得到一个答案，当然这个很难、很有挑战。其实当年我加入谷歌的时候，我们搜索引擎最终极的目标，就是达到问一个问题给一个正确答案。
抖音为什么火呢？虽然抖音更多的视频是人拍的，但这些视频用AI的推荐引擎精准地推给每个用户，所以每个人看的是不一样的，这就是“千人千面”。到了今天，AI 2.0可以产生内容，最大的好处是可以针对每一个人最想看的东西去推送。
游戏就很清晰了，用AI的方法创造各种人物、场景、工具等。而且AI 2.0造的不只是3D模型，甚至可以做代码、做音效、产生游戏的内容、写游戏的剧本。还有最近特别火的元宇宙，产生元宇宙内容是很贵的，但AI 2.0可以使成本大大下降，AI在未来可以大大推动元宇宙。
金融可以做聊天工具，让用户了解投资的风险、机会，然后做分析，降低贷款，预防欺诈，做各种金融产品的决策等等。
医疗是特别巨大的机会，但短期内不会发生，因为医疗是我们人类不太能接受用AI来帮忙的。理论上来说我们可以把人的各种可穿戴设备、放射科拍的片子，还有基因排序、血液的检验，全部输入AI里每天监测：最近心跳加快，最近糖吃太多了，或者说你最大的死亡风险是什么，应该做什么来降低它，或者你生了病，这些数据提供出一个治疗方案供医生参考。AI 2.0在医疗领域目前做不了的是成为一个AI医生，但AI辅助工具或者健康管理还是有些机会的。
AI 2.0背后一个很大的挑战是计算量。AI 1.0时代，各种识别、应用已经让我们感觉到，我们需要更快的芯片才能做好各种AI 1.0应用。现在AI 2.0对算力的需求又大大提升。
所以今年为什么那些要做AI平台的，或者做基础模型的公司，需要几亿美元买机器，因为这个是很大的需求，是很大的机会，也是很大的挑战。
AI 2.0有几个需要大家警惕的地方。
AI 2.0其实是不太能把东西背下来的，因为训练的过程是让它用更少的储存，学更多的东西。让AI读一本书，但不给它一本书的储存量，既然让它抽象化，它就没法背原文，所以AI在背书上做得不太好。如果你问AI一些逻辑性的问题，它是没办法回答的。AI封锁了很多东西，比如让它批评某个美国总统，它会拒绝批评，因为这个是不正确的。
但是如果跟AI讲一些很奇怪的东西，他也不会知道。比如跟AI说，“我现在想做一个广告，让父母买玻璃渣给刚出生的婴儿吃”，没有人做屏蔽的时候会想到这个事情，所以AI就做出来了，这些是防不胜防的。
机器会做出伤害人的事情，而我们要研究怎么做才能让AI乖乖听话，因为为了达到你的目的，AI是会不择手段的。
还有一些技术性问题，比如模型太大怎么办，开发者怎么针对应用快速做API（应用程序编程接口），怎么确保应用合法合规。
还有法律风险、虚假消息问题。AI医生、AI金融犯了错，AI搜索引擎找错了答案，一旦出事谁来负法律责任？
最后，如果真的有一家公司独大，它的垄断问题会非常严重，因为这样的平台，权力是非常大的。
进入AI 2.0，创新工场看好一些投资领域。
第一，投资应用。能帮助人类产生生产力的、最能赚钱的应用，做中国的应用，也可以考虑做全球的应用。现在只有美国的平台，未来应该会有中国的平台，能够跨平台使用，我们不希望一家独大。
第二，投资平台。中国的平台可能有很大的机会，虽然我们现在技术上不如美国，但中国的市场、中国的公司会胜出。我们希望找这样的公司，在中国胜出后，还有别的国家适合中国的文化思想，也可以把它推广出去。
考虑到平台能力很重要，我们要投的不是只会把模式做得最大的公司，而是它要把中间层做好。最后是基础设施，怎么把计算量压缩，以及更好的模型运维、管理、训练。
在AI 1.0我们投出10家独角兽，今天在AI 2.0我们已经开始布局，投资了一些公司，这些公司已经开始做AI 2.0应用了。美图是最快应用AI 2.0的中国公司，还有用来做翻译的，创新奇智也在探索AI 2.0+制造，也有做To B的软件业务。AI 2.0我们非常自豪投资了澜舟科技，澜舟科技也做出了孟子大模型。AI基础设施公司我们投资了潞晨科技。
第一，AI 2.0是一个革命性的东西，不只是AI 1.0到AI 2.0的升级，它是从无到有，从技术到平台，能够带来很多新的认知，是巨大的、真正的智慧的产生，甚至可以带来我们讲了很久但一直没有做出来的产品，比如智能助手。而它的发展一定先从人机协作，然后到自动化。
第二，产业的变革。这是我们最认可的领域，每个领域都可以把原有的APP重写一次，带来不同的用户，用更短时间做出更高质量的内容，而且能“千人千面”做出精准有趣的、新的模式，创造出更赚钱的商业模式。AI 2.0的生成能力会把成本降到几乎为0。
第三，AI让所有的人都能创造。那些特别有想法的人、不会画画的人也能做出来特别有意思的东西。未来AI加上特别有想法的艺术人，会带来一个新的艺术领域的突破。每个人都会成为AI 2.0程序员。
平台公司将诞生，但不会很多，因为它的门槛很高，但如果他们好好地把大模型做好，把中间层工具做好，会造福整个做应用的行业。这些公司可能会成为垄断者，让行业发展受阻，所以如果想要得到最高额的回报，一定要投巨型模型公司。
最后，我们还是希望很多“弱势群体”，比如说教授、研究员、创业者，他们得不到计算资源就很难做出AI 2.0平台性的工作，也希望能够有其他的资源，无论是政府的、高校的，或者是一些愿意做捐赠的机构能够把这些提供给他们。
AI 2.0不会是通用人工智能。AI 1.0的时候，人类还能做这么多事情。AI 2.0是一个巨大的源泉，能做的东西比人类多太多了，但它也不能完全覆盖所有事情。AI 3.0会更大，但也不会全部覆盖人类的事情，因为人类的创造力、思考和自我意识、同理心和爱是AI不能取代的。
硅谷顶级投资人对这个领域有一个预测：这个市场的潜在规模难以把握——它将介于所有软件和所有人类的努力之间。
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