硅谷AI科技之旅纪行
疫情三年，禁锢浦东长江入海口弹丸之地，耳闻目睹身边各种怪现状，不仅情绪糟糕、思维也僵化。2023年春节一过，我就早早规划了五月硅谷之行。之所以选择硅谷，一方面，Boolan在这里的合作伙伴和朋友最多；另一方面，继ChatGPT去年底发布之后，AI在这里迎来了寒武纪大爆发。对于自诩为“技术未来主义者”来说，放眼全球，不二的选择就是硅谷。
由于中美航线仍然处于“斗气”状态，直飞美国机票很贵，但对于超级旅行者的我，这难不倒我。转机东京既可以享受一下地道的刺身，也可以省下将近一半的费用。之前来湾区经常住机场Hyatt，其地理位置在旧金山Downtown和Palo Alto中间地带，非常方便来回穿梭，和SFO机场之间也有24小时的Shuttle Bus，硅谷之行就在这里安营扎寨。
我还是低估了旅行的强度、活动的密度、朋友的广度，本以为凑数算个“科技休假”，没想到过的比996还要紧张忙碌，权当是一种疫后的“报复性旅行”吧。因为冠了“AI科技之旅”的名字，同时鉴于篇幅所限，我仅择取其中有“技术含量”的部分，按照“不违背和朋友的保密原则”，分以下几个部分记载如下。
一、OpenAI的研发机制
到达硅谷的第一站，就参加了一个预约已久的重磅活动，现场来了很多大佬：包括OpenAI 联合创始人、首席科学家Ilya Sutskever，微软首席科学家、人工智能战略的核心推手，同时也是美国总统科技顾问成员Eric Horvitz。两位图灵奖得主：GUI与面向对象的奠基人，Smalltalk之父Alan Key，以太网和镭射打印机的奠基人，第一台个人计算机Alto设计者、施乐 PARC创世成员Butler Lampson。还有在程序员圈子中大名鼎鼎的查尔斯.西蒙尼，微软历史上第一任首席架构师，领导了早期Windows以及后来的Word，Excel 的开发，也是第一个上太空的程序员（顺便提一下，程序员熟知的匈牙利命名法就是西蒙尼发明的）。
这个活动的初衷是为了纪念由施乐PARC研发的第一台个人计算机Alto，但同时因为身处AGI（通用人工智能）的前夜，活动也邀请了很多人工智能大佬。活动不可避免的焦点是拿OpenAI和施乐PARC的研发机制，以及二者划时代的产品ChatGPT和Alto进行比较。我个人认为这是本次活动最大的亮点，也是最有收获的地方：其深刻地揭示了OpenAI的产品研发机制。
产品工程组织 vs. 研究院
很多人对OpenAI有一种误解，认为它很像一些大学或者研究院一样的学术研究机构，因为它在AI领域的论文影响力很大。其实按照AI论文发表数量来说，OpenAI在全球排不上号（但是如果按照AI论文引用次数来说，OpenAI在全球排行第9）。
但Ilya深刻地纠正了大家的这种误解。他在对比OpenAI和施乐PARC时，非常强调OpenAI聚焦产品的工程组织，而非它的学术成就。他特别强调OpenAI是在“Build”，而施乐PARC是“Invent”。了解施乐PARC历史的朋友都知道，虽然PARC研究中心发明了第一台个人电脑Alto、GUI（图形用户界面）、鼠标、以太网、激光打印机等等彪炳史册的“创新”，但是施乐PARC也仅仅是Invent出来它们最初的概念原形，却没有持之以恒地将它们Build成可以scalable的大众可用的产品，这导致绝大多数发明被乔布斯、比尔盖茨等摘了最后的果实（个人电脑成就了苹果，GUI成就了微软，以太网成就了3Com，等等不一而足）。从产品的角度来看，很多后人甚至认为PARC研究中心是施乐的“败笔”。
与OpenAI首席科学家Ilya Sutskever交流
而Ilya和OpenAI的创始团队（包括Sam Altman、Greg Brockman）对类似施乐PARC的研究院性质的“败笔”有着非常深刻的警觉和认识。这使得OpenAI从成立第一天起就致力于通用人工智能AGI产品的打造，并围绕这一愿景来构建自己的组织。包括围绕GPT技术进行的一系列创新：PreTraining（预训练）, Supervised Finetuning（监督精调），Reward Modeling（奖励建模）， Reinforcement Learning（强化学习）。这些创新在学术人眼里（比如著名的图灵奖得主Yann Lecun）谈不上是特别大的创新，因为它们都是围绕如何打造AGI产品进行的“工程创新”，但正是这些造就了ChatGPT的出道即巅峰。我认为这才是 OpenAI 这个团队让人生畏的地方，不仅是对通用人工智能的技术信仰，不仅仅凑了一堆顶级人才，而是对围绕 AI 的整个研究、工程、产品、组织，有着极具远见的思考。
OpenAI和施乐PARC的深刻区别，我觉得也回答了为什么ChatGPT出自OpenAI，而不是出自Google Brain、DeepMind、或者微软研究院。很简单，后面几个都是施乐PARC的“翻版”—— 执迷于新奇的发明，却没有对“用户可用的产品”的强有力聚焦；沉浸于学术论文竞赛，却忘了理论创新和工程技术之间的巨大鸿沟。
无独有偶，最近听说阿里裁撤了达摩院，我觉得这是一个无比正确的决定。其实纵观科技史，由公司成立的学术性的研究院，虽然听上去很光鲜，但绝大多数都是失败的。我记得早在2013年我在波士顿参加MIT一个活动时听过Data Domain的创始人、将公司以21亿美元卖给EMC公司的“身价最高的华人教授”李凯谈过自己的研究“所有科技公司巨头在成功之后都执迷于成立自己的研究院，来试图孵化创新产品，但这些研究院没有一个成功的，真正的产品创新从来没有在研究院诞生过”，我记得他当时就预言Google Research不会成功。虽然当时来看这个预言有点大胆，但放在更长的历史长河来看，我觉得这个说法很有远见。
二、Google 的 AGI 战略
在硅谷聊AI肯定绕不开Google这一AI 前现代的恐龙。显然自去年底OpenAI发布ChatGPT，向AGI发起冲击后，Google就面临巨大的战略困境。正好这次硅谷行程，赶上了Google针对AGI战略困境的几波大动作调整。
这次硅谷行程，前有Google 将AI研究重镇Google Brain合并入DeepMind，两位大将Jeff Dean改任Google首席科学家；深度学习之父、图灵奖得主Jeffrey Hinton离任；后有Google I/O大会推出PaLM等一系列大模型相关的框架和产品升级。可谓一波未平，一波又起。
首先是组织调整，Google将自己悉心经营多年的AI战略级堡垒Google Brain合并入收购来的英国公司DeepMind（曾因AlphaGO一战成名）。Google Brain的负责人Jeff Dean也改任首席科学家。前面谈过我的观点，Google Brain隶属于Google Research，研究院性质，和施乐PARC类似，逃脱不了研究院的命运。虽然从情感上，这种调整难免让很多Google人倍感失落，特别是神级人物、长期主导Google技术底座、创造了MapReduce、BigTable、TensorFlow、TPU等一系列技术里程碑的Jeff Dean在此次调整中也大权旁落，让包括我在内的很多技术人深感悲凉（顺便说一句，我个人非常尊重Jeff Dean，也和Jeff Dean本人有过几次email交流，深感他对技术的insight和对人的宽厚友善）。但从战略上来讲，我觉得这种“拆掉研究院，聚焦工程产品”的组织调整是非常正确的。虽然从道听途说的一些DeepMind及其创始人Demis Hassabis的一些故事来看，我个人并不看好DeepMind能够扛起对抗OpenAI的重任，我觉得Demis Hassabis也要低Sam Altman、Ilya Sutskever、Greg Brockman这三位联创组合好几个段位（纯属个人臆断）。
另外，深度学习之父、图灵奖得主Jeffrey Hinton（也是带领Ilya在深度学习领域登堂入室的恩师）也在战略档口离任Google，消息一出不免震惊业界，但个人觉得影响有限，毕竟Hinton在Google Research只是研究科学家的角色，加上年龄因素（76岁高龄），和Jeff Dean带来的巨大震荡不可同日而语。
其次是产品调整，Google I/O大会一口气推出自家大模型PaLM2，对标ChatGPT的Bard升级，对标微软Copilot的Duet AI等“AI万花筒”。和部分国内媒体为了抢流量而胡乱鼓噪的“炸裂”、“史诗进化”评价不同，我和相当一部分硅谷朋友交流，对Google这样的被迫应对、急就章式的“AI万花筒”并不看好。首先，Google I/O大会一直有着“PPT发布会”的“坏名声”，如果回顾Google I/O大会的历史，大家会发现很多I/O上发布的产品，真正面世、并且成为主力产品的寥寥无几；其次，这次大会提到的很多技术和产品，经常语焉不详、具体信息很少，比如最受关注的大模型PaLM2，和GPT 4.0大模型的技术指标对比如何？在具体产品中应用的效能提升如何？这些全没交待，有的只是一些远景和想象空间。
如果说我较为关注的I/O大会重点，那就是PaLM2包含的4种不同参数的模型，包括壁虎（Gecko）、水獭（Otter）、野牛（Bison）和独角兽（Unicorn）。特别是Gecko这样的小模型，在Google 拥有Android这样的移动平台下，是极其有战略意义的。但很遗憾，这些模型没有看到有意义的应用，也没有看到更多细节。
最后Google的开源战略也面临巨大的调整，不仅PaLM2 没有选择开源，Google也不再鼓励首先发论文（理论开源），而是优先发布产品——了解Google的人都知道，这个是更为深刻的变化。
下面谈谈我对于AGI时代Google的战略认识。
首先，以GPT为代表的AGI会重塑很多行业，所有的应用都会被大语言模型所改变，这已经是硅谷人的共识。但是不同行业受大模型冲击的程度显然是不同的。我将这种冲击分为两类：一类是“渐进的增强式的改善”；另一类是“范式转换式的颠覆性改变”。如果将当前的应用分门别类：搜索、社交、电商、娱乐……等等。那么不难看出ChatGPT最可能带来“颠覆级范式转换”的领域是搜索；反而社交、电商等领域由于天然的双边网络效应，而在AGI时代呈现的是“渐进式改善”。
但正如“颠覆门户的不是更好的门户”，“颠覆搜索的也不会是更好的搜索”，以传统搜索为指标来看，ChatGPT在很多方面的表现无法直接超越Google（这也是部分Google人对ChatGPT不以为然的原因所在）。但产业发展的历史无数次告诉我们，范式创新的魅力就在于开辟全新的战场，在新战场中，巨头的优势将荡然无存。这也是“守城巨头”永远面临的“创新者窘境”—— 这种曾经发生在柯达、诺基亚、摩托罗拉、Yahoo、以及 Intel、丰田等等巨头身上的“创新者的窘境”现在正在叩响Google的大门。
虽然ChatGPT没有正面进攻Google的核心领域搜索，但是ChatGPT的用户数和日活、时长这些都在稳步增长，包括我和身边朋友的体验来看，使用ChatGPT之后，Google的使用行为日渐下降是不争的事实。这就是Google真正的危机。
而OpenAI一个很高明的战略是和微软深度合作，一方面拿到百亿美金量级的宝贵投资——玩AGI实在太烧钱了，即使硅谷顶级VC的资金量也根本无法满足OpenAI的胃口；另一方面，让Bing来正面进攻Google的搜索，而ChatGPT却可以避开Google的火力、全力以赴开拓AGI时代的平台级机会——OpenAI在Google和微软两大巨头中纵横捭阖的战略之高明，我觉得会在未来5～10年让所有人目瞪口呆。
当然也有一些朋友会认为即使Google在AGI领域抢不到头炷香，但Google毕竟是万亿美金的公司，就像微软在移动互联网领域落败，但并不影响今天的微软仍然是万亿美金俱乐部的三巨头之一。
我认为Google所处的战略位置和微软是非常不同的。首先微软传统上是一个toB公司，即使发生移动互联网这样的范式转换，但是微软很明智地抓住了“云计算”这一战略，而云对toB产品是一个相得益彰的支撑，而移动互联网对toB是一个渐进增强的改善、而非颠覆级的范式转换，所以移动互联网的落败对微软其实没有到伤筋动骨的程度。
而Google是个彻头彻尾toC的公司，从OpenAI的一系列大手笔布局来看，AGI发生范式转换的领域首当其冲的将是toC的用户入口。一旦用户入口发生范式转换，Google的搜索将被ChatGPT这样的AGI产品旁路绕过；就像当初Google搜索旁路绕过了Yahoo的门户一样。这样的范式转换一旦完成，Google的用户时长将出现断崖式下降，那时的Google帝国将岌岌可危。
历史的来看，所有的toC巨头在用户入口发生范式转换时，没有能够还稳居宝座的，从来没有，Google也不会例外。除非Google拿出更大的魄力绝地反击（类似乔布斯当年回归苹果那样的绝地反击）。
无论成败，这绝对是科技史上一出史诗级大戏，让我们拭目以待！
三、微软的 AGI 战略
微软在这一波堪比工业革命的AGI变革中，非常智慧、也非常幸运地找到了绝佳的位势。首先微软对自身有清醒的认识，虽然微软全球的研究院在AI领域布局多年，总人数也数倍于OpenAI的300多人（OpenAI 2022年底的总人数是375人）。但如上文所说，研究院的性质就决定了不可能做出OpenAI这样的巨大产品级创新。所以，当微软高层看到OpenAI在GPT方向上的颠覆式创新后，果断砸入100亿美金，占据49%股权。
这个股权也是Sam Altman等联创非常高明的设计，一方面不出让控股权（也有条款确保了OpenAI不会被微软收购）；同时通过大比例的股权出让，和今后的利润分配许诺，也“利诱”了微软果断豪掷100亿美金，确保了OpenAI发展所需的巨量资金。
同时OpenAI和微软全系列产品的战略级合作，让微软获益匪浅，这从微软最近的Build 大会能够看出来。微软长期耕耘toB领域，从Windows、Office、到Github、Azure Service等一众生产力工具和云服务，非常适合AGI的Copilot的赋能增强。对于微软这样的“守城巨头”，不需要追求什么大的范式转换，微软只要能继续在AGI时代，稳居生产力工具的“宝座”，同时在云服务领域如果因为Azure 的大模型能力将亚马逊的AWS挤下神坛，那么微软的万亿美金江山可以在AGI时代延续。
而OpenAI通过出让股份和GPT技术给微软，既获取了宝贵的发展资金，同时实现了GPT技术在“自己不擅长也没有积累的”toB领域的变现，还有效地撬动微软在搜索正面市场阻击Google，从而使自己腾出战略力量在AGI生态级toC市场蒙眼狂奔。可谓一石三鸟。
从以上分析来看，微软和OpenAI的战略级投资与合作，可谓天作之合，各取所需。
四、AGI的生态发展和未来版图
目前的态势来看，以大模型的主力军团来看，硅谷的AGI 发展势力可谓三份天下：OpenAI与微软为一方、Google为一方，由Meta开源的LLaMA及斯坦福、伯克利的羊驼系列等构成的开源生态为第三方。
而与此同时，国内号称发布10亿参数以上的大模型已经达到79家（家家都声称原创，总之我不信，不知道大家信不信
这也一直是硅谷引领科技发展浪潮的典型所在：巨头三国杀之外，往往有森林般的应用生态，一派“万类霜天竞自由”的景象。
这次硅谷行程，我也有幸与部分在这些AGI创业公司的朋友交流，这些AGI原生公司（所谓AGI-native）个个创意十足，锐气满满，让我大开眼界的同时，也对AGI的发展产生了更多的启发和思考。实际上，深刻理解这些应用生态，我觉得对于我们如何面对AGI时代，是更有指导意义的。
篇幅所限，我会在接下来的时间将我对于硅谷AGI产品和应用生态的所见所闻、所思所想，整理为一个报告，在6月16-17日上海举办的PM-Summit 2023 全球产品经理大会上，通过主题演讲《AGI时代的产品版图与范式》和大家分享，感兴趣但无法到会的朋友，欢迎登陆大会网站：www.pm-summit.org 首页底部“领取演讲PPT“（或点击阅读原文）。
这次硅谷之行收获满满，实现了我最初规划行程时的目标——“在创造未来的地方看未来”。是为硅谷AI纪行。