文|略大參考 小葵 尹凱
編輯|原野
ChatGPT 會成為AI大模型的“iPhone 時刻”嗎？
在這款改變了全球AI行業(yè)進展的大模型上線一周年之后，答案顯然更加明確。GPT數(shù)次進化迭代，大模型浪潮席卷全球，AGI儼然有引導第四次工業(yè)革命之勢，也驗證了OpenAI首席科學家伊利亞的那句話：這是傾盆大雨前的一場雨，是一個分水嶺。
更深入更細微的變化還在繼續(xù)。
“在未來兩三年內(nèi)，我們的工作方式、生活方式會有天翻地覆的變化?！卑俅ㄖ悄軇?chuàng)始人、CEO王小川在12月1日的2023騰訊ConTech大會中談到。大會上，他與長江商學院教授、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中心主任孫天澍，以及復旦大學計算機學院教授、Moss系統(tǒng)負責人邱錫鵬，探討了AI將在接下來的20年里如何重塑各個行業(yè)，其中，互聯(lián)網(wǎng)大廠與創(chuàng)業(yè)公司又各自扮演什么角色。
01、變化
從只能處理文字信息的網(wǎng)頁端應用，到可以同時處理文字、語音和圖像信息的超級應用，ChatGPT只用了一年。期間，出于對其進化過快的擔憂，包括馬斯克在內(nèi)的科技界大佬曾經(jīng)聯(lián)名呼吁，要緩一緩。
但大模型的熱潮已經(jīng)勢不可擋。OpenAI已經(jīng)從最初的非盈利機構(gòu)，變成估值900億美元的超級獨角獸。全球幾乎所有的大科技公司都發(fā)布了自己的大語言模型，從谷歌、Meta到國內(nèi)的騰訊、阿里、百度、華為等。
于是，關(guān)于大模型的產(chǎn)業(yè)機會、技術(shù)突破和未來展望，就成為上述三位嘉賓在2023騰訊ConTech大會探討的重點。
比如，大模型浪潮究竟是互聯(lián)網(wǎng)大廠的機會，還是新一代創(chuàng)業(yè)公司的機會？
王小川沒有作出“二選一”的回答。在他看來，大模型行業(yè)里，大創(chuàng)新靠小廠，小創(chuàng)新靠大廠。因為大廠本身會擁有自己的大模型，只要增加1%就會帶來巨大收益。創(chuàng)業(yè)公司死亡率更高，也更可能帶來更大的創(chuàng)新。
回到問題本身就是，當大模型推動大的時代變遷，人類從信息時代走向智能時代，會有很多新的公司誕生，空間很大。
具體落到大模型在消費互聯(lián)網(wǎng)C端的應用，王小川比較看好它在智能助理和娛樂游戲內(nèi)容方面的前景。比如，成為人類的私人老師、醫(yī)生和律師等，或者在娛樂游戲中搭建更加高級的“太虛幻境”，因為大模型采用的是底層語言引擎，能構(gòu)造出世界觀和真實世界中的物理邏輯、社會文化邏輯等。
在技術(shù)層面，不管是OpenAI正在籌備的GPT商店，還是Facebook或者百川這類技術(shù)公司陸續(xù)推出的開源模型，開放，都在成為更加明朗的趨勢。
由此可能帶來的改變是大模型的平民化。邱錫鵬提到技術(shù)棧方面的體現(xiàn)，即，圍繞某個大模型形成比較大的生態(tài)圈，提供好的個性化、定制化服務(wù)。不過，這需要解決計算成本的問題——這也是大模型變成人類助手的巨大阻礙。
因此，在他看來，進一步壓縮大模型，甚至創(chuàng)造出新的架構(gòu)，降低計算成本，讓所有人都能用得起。大模型“平民化”的過程，也蘊含著大量機會。
不過，很顯然，不是所有人和公司都能在合適的時機、抓住對的機會。
根據(jù)王小川的觀察，大模型目前處于泡沫期，一些擁有技術(shù)力量的公司傾向于訓練自己的大模型，因此導致了百模大戰(zhàn)、千模大戰(zhàn)。數(shù)據(jù)顯示，到2023年7月時，國內(nèi)大模型數(shù)量達到130個，已經(jīng)超過美國的114個。到年底，前者又更新到了238個。
但本質(zhì)上，這是一種焦慮：個人怕失業(yè)，企業(yè)怕掉隊。在王小川看來，現(xiàn)在很多算力是浪費的。當行業(yè)進入成熟期，少量企業(yè)會擁有自己的數(shù)據(jù)與場景，甚至訓練出自己的模型去賦能行業(yè)，但多數(shù)企業(yè)通過調(diào)用就足夠了。
在現(xiàn)階段，他的建議是：克制欲望，不要著急訓練自己的模型，而是先把市面上已有的模型用好，通過產(chǎn)品和市場，先驗證自己的判斷，把第一步走好。
不過，區(qū)別于AI技術(shù)在過去幾十年里的任何一次爆發(fā)，人類對于AGI的態(tài)度更加熱烈，也更加謹慎。根據(jù)OpenAI首席科學家伊利亞的說法，這是因為AGI區(qū)別于人類迄今為止創(chuàng)造的所有東西，它具有自己的目標，完全自主。
AGI自身，以及人類圍繞AI技術(shù)的研究的飛速迭代，決定了AI行業(yè)的這場狂飆，也決定了，身處其中之人，必須時刻進行自我迭代。
王小川在ConTech大會中談到了自己的觀念變化。
他原本有個觀點：理想上慢半步，落地上快一步。相比技術(shù)科研，中國的優(yōu)勢可能在應用層面。但今年6月去美國與大模型同行們交流后，他改變了，想要：理想上慢一步，落地上快三步。
一方面，擁有7年積累的OpenAI在技術(shù)層面已經(jīng)領(lǐng)先太多。比如OpenAI現(xiàn)在正在進行的研究是，嘗試把1000萬顆GPU連在一起訓練一個大規(guī)模的模型，而國內(nèi)現(xiàn)在還在4000顆GPU對標GPT-3.5的階段。不過，在應用層面，中國互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品體驗遠強于美國，移動互聯(lián)網(wǎng)時代也培養(yǎng)了大量優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理，這些都是優(yōu)勢。
一句話就是：更加徹底地揚長避短。
02、狂飆
王小川的觀點，或許也是多數(shù)大模型創(chuàng)業(yè)者的心態(tài)縮影：在月亮與六便士之間，優(yōu)先選擇后者。
畢竟，先活下來，才有機會參與到后面的故事。
蘋果公司在移動互聯(lián)網(wǎng)時代建立起來的供應鏈與生態(tài)王國，成為很多還在路上的大模型中國創(chuàng)業(yè)者的“燈塔”。僅僅在A股，蘋果產(chǎn)業(yè)鏈上市公司就有118家，“蘋果吃肉，供應商喝湯”的說法廣為人知。更不用說，那些通過做一款APP而改變?nèi)松壽E的海量創(chuàng)業(yè)者們。
目前來看，Open AI很可能成為新時代里的蘋果公司——就連創(chuàng)始人被驅(qū)逐出董事會再回歸的橋段，都如此相似。就算它無法復制蘋果的成功，微軟和谷歌也足夠有野心。
在中國創(chuàng)業(yè)圈，AI狂飆的劇情正在上演。
今年以來，多家大模型初創(chuàng)公司拿到融資，企名片數(shù)據(jù)顯示，今年中國AI領(lǐng)域融資214億元，百川智能、Minimax和智譜AI三家公司在資本市場尤為受歡迎，融資額占比超過30%，基本形成第一梯隊。
圖：人工智能領(lǐng)域該周內(nèi)融資6起，融資金額21.73億元。其中，在10月17日，百川智能完成3億美元的A1輪戰(zhàn)略融資。
以成立于今年3月的百川智能為例，它在天使輪拿到5000萬美元，AI輪拿到3億美元，參與方包括阿里、騰訊、小米和多家頭部投資機構(gòu)。
陸奇創(chuàng)辦的奇績論壇，成為這波AI浪潮的縮影。根據(jù)《中國企業(yè)家》報道，在今年的秋季路演日上，67家創(chuàng)業(yè)公司參與，其中51家為人工智能領(lǐng)域。更早些時候的春季路演日，人工智能和大模型相關(guān)創(chuàng)業(yè)項目為82個，超過總項目的一半。
更多明星人物在AI大潮中變得炙手可熱。比如創(chuàng)立光年之外的王慧文、創(chuàng)立百川智能的王小川。他們此前在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的履歷已經(jīng)足夠光鮮，唯一的缺憾就是，尚未獨自站在舞臺中央。
如今，AI讓一切成為可能。
王慧文曾經(jīng)在接受采訪時提到美國投資人埃拉德.吉爾的觀點：在部分科技浪潮中，所有的價值都可以由初創(chuàng)企業(yè)捕獲，而在另外的浪潮中，大部分價值會歸成熟企業(yè)所有，或者會在初創(chuàng)企業(yè)和成熟企業(yè)之間分配。在王慧文看來，AGI浪潮屬于后者。因為大模型的技術(shù)跟過去差異極大，市場具有不可預測性，創(chuàng)業(yè)公司就有了發(fā)展空間。
不過，類似這樣的觀點，還有待時間去驗證。
創(chuàng)業(yè)者紛涌入局，實力更雄厚的大公司們，自然也不會缺席。
場景、數(shù)據(jù)、模型和算力，共同構(gòu)成了大模型的四要素，這也意味著門檻——創(chuàng)業(yè)公司或許能擅長其中的一項或者幾項，但想把它們盡可能多地集齊，顯然還是大公司更有優(yōu)勢。根本上，這是關(guān)于科技的硬較量，需要大量資金與高端人才的投入。
整體來看，大模型在國內(nèi)經(jīng)歷了三個階段：今年3月起，百度、阿里、華為、騰訊、360等大廠陸續(xù)發(fā)布大模型；5月起，包括商湯在內(nèi)的AI 1.0公司，以及知乎等中小互聯(lián)網(wǎng)公司跟進；10月起，一批大模型進行迭代，部分國產(chǎn)大模型宣布開源。
至少到現(xiàn)在，大廠與創(chuàng)業(yè)公司們還沒有形成涇渭分明的敵對陣營。狩獵、絞殺和反抗的戲碼，還沒有拿到出場的指令。更多時候，以及接下來的很長時間里，他們都需要彼此借力，爭取在國內(nèi)形成健康繁榮、且能持續(xù)相當時間的AI生態(tài)。
不過，人們在現(xiàn)實中感受到大模型賽道狂飆的影響，或許不需要等待太久。
在2023騰訊ConTech大會中，王小川給出的答案是“未來兩三年”。他借用了孫正義的觀點，“會用AI和不會用AI的人就像人和猴子的區(qū)別一樣”，他相信，人們的工作和生活方式很快會因為AI而發(fā)生巨變。
變化帶來機遇，也帶來希望。
財經(jīng)作家吳曉波在《激蕩三十年》中寫道：“這是最好的時代，這是最壞的時代。這是史詩，幸而你我活在其中，幸而未完?！睂τ贏I時代，史詩的序曲或許剛剛奏起。
以下是2023騰訊ConTech大會相關(guān)訪談實錄：
孫天澍：我們討論的第一個議題是大模型的產(chǎn)業(yè)機會，AI正在以什么樣的方式重塑產(chǎn)業(yè)，里面的機會在哪？接下來大模型在消費互聯(lián)網(wǎng)C端的產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)機會有哪些？到底是互聯(lián)網(wǎng)大廠的機會，還是新一代創(chuàng)業(yè)公司的機會？
王小川：大模型來了以后，無論是大廠還是創(chuàng)業(yè)公司、投資人都已經(jīng)很瘋狂開始發(fā)展這樣的技術(shù)。我的看法是，大廠至少在現(xiàn)有的產(chǎn)品迭代升級里面有挺多空間，人員密集型的地方可以用大模型來做替代，也能夠升級自己的產(chǎn)品。但是對創(chuàng)業(yè)公司而言，死亡率會更高。
行業(yè)之前做大模型，有一個概念叫做大創(chuàng)新靠小廠、小創(chuàng)新靠大廠。大廠的體量也會有大模型，只要增加1%就是巨大的受益。但是最大的創(chuàng)新可能來自于創(chuàng)業(yè)公司。新的一波機會，我們的看法是從信息時代走向智能時代，會有新的公司起來。
至于C端怎么用？大模型不是一個工具，它掌握了語言、世界知識等，起到了陪伴人類的伙伴角色。它也能成為各種各樣的助手，比如寫作助手、問答助手、私人老師、私人醫(yī)生、私人律師等。
娛樂行業(yè)對于大模型同樣有著巨大的需求。人類除了工作創(chuàng)造，也需要休閑，大模型在情感陪伴領(lǐng)域不僅可以擬人，甚至可以擬出一個虛擬世界。這將會給娛樂行業(yè)、游戲行業(yè)帶來很大的變化。因此，大模型在C端里的兩個重大方向分別是娛樂行業(yè)和助手。
孫天澍：小廠做大創(chuàng)新，大廠做小創(chuàng)新，但是大廠有自己的陣地，可以在已有的電商娛樂等方向、APP上進行升級。小廠可能會探索出一些全新的產(chǎn)品，全新的結(jié)構(gòu)，這里面有非常多有意思的新一代的產(chǎn)業(yè)機會。想問一下邱老師，大模型在開放態(tài)度中的產(chǎn)業(yè)機會。整個大模型在開放生態(tài)發(fā)展非常迅速。第一，未來開源模型在海外，在中國會不會收斂到一到兩個模型？第二，為開放生態(tài)進一步發(fā)展，大模型公司還需要做哪些準備？國內(nèi)大模型公司需要在能力上做什么準備，能夠達到像OpenAI和Agent智能體未來開放生態(tài)布局？
邱錫鵬：大模型生態(tài)變得非常開放，這里有非常多的參與者，涉及到平民化的問題。平民化可能分成兩個：一方面，因為大家都在圍繞著某個開源，圍繞著比較大的生態(tài)圈，如果提供非常好的個性化、定制化能力的話，就是技術(shù)戰(zhàn)，因為參與者眾多，確實會降低很多研發(fā)成本。
現(xiàn)在，非常蓬勃的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)發(fā)展包括GPT個性化、各種工具的使用、任務(wù)規(guī)劃等，這些都需要比較大的模型。但由于大模型的算力成本和計算成本很高，存在一定阻礙。
目前來講，由于成本的原因，國內(nèi)還不能將大模型廣泛地應用到每個人身上，讓它變成每個人的助手。未來，如何去一步提升大模型的效率，把大模型進一步壓縮，來降低它真正的計算成本，讓每個人都能用得起，這才能達到真正的平民化。
孫天澍：請小川來分享一下，從大模型在企業(yè)服務(wù)未來的判斷，對于企業(yè)家來說，想使用大模型能力，是應該思考用公有云上調(diào)、智能體結(jié)構(gòu)，還是用自己的開源模型融合到企業(yè)知識庫等，做更加私有化的部署？
王小川：開閉源場景里特別突出的矛盾問題是心態(tài)問題，大模型來了之后，全球人民都怕失業(yè)、企業(yè)怕自己掉隊。這種情況下，有技術(shù)力量的公司，通常愿意訓練一個模型出來，但這件事情并不夠客觀理性?，F(xiàn)在正處于泡沫期，很多公司會愿意投資訓練自己的模型。所以使得百模大戰(zhàn)、千模大戰(zhàn)，其實都是大家的焦感帶來的。
事實上，到成熟期的時候，少量企業(yè)能夠有自己的數(shù)據(jù)、場景，能訓練出自己的模型給行業(yè)賦能，但是更多的企業(yè)通過調(diào)用方法就夠了，擠掉泡沫后，才能沉淀出來大家的共識或者價值。
我給出的建議是，很多企業(yè)不妨克制一下欲望：不是先訓練一個模型，而是先用起來，通過微軟云、接口調(diào)用國內(nèi)模型，將模型和業(yè)務(wù)鏈路融合起來。之后從產(chǎn)品、市場等方面驗證可行性。
孫天澍：接下來問一下邱老師，您從研究者的視角，覺得整個大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，高校和研究者主要的角色和貢獻在哪些方面？他們與大廠，與創(chuàng)業(yè)公司有什么不同？
邱錫鵬：我個人會更關(guān)注基礎(chǔ)研究，現(xiàn)在大模型非常成功，它的推進速度比我們想象的更快，我和很多公司接觸，發(fā)現(xiàn)他們底層已經(jīng)都用大模型了，用大模型確實可以降低研發(fā)成本、標注數(shù)據(jù)等，它的廣泛性確實非常好，可能比我們想象中還要更快。
但是做大模型和應用大模型，還是可以分開而談。大模型還存在一些不足，包括如何做更高效果的架構(gòu)、推理加速，訓練加速等。如果面向未來智能體的發(fā)展，大模型仍然有很多模塊欠缺，比如記憶能力、推理能力、規(guī)劃能力等，包括現(xiàn)在大模型背后的一些機理，都不足以支撐未來更進一步推動智能化的發(fā)展。
作為學術(shù)界的人，我們更關(guān)注大模型的安全可信、誠實性等，爭取讓它更好地符合人類的價值觀。
孫天澍：大模型時代來臨后，人工智能要求人才的結(jié)構(gòu)都很不一樣，高校里有哪些培養(yǎng)機制？
邱錫鵬：以我們的經(jīng)驗來說，大模型需要全棧式的人才。應該是從底層的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)到模型如何訓練，再到AI算法，甚至包括數(shù)據(jù)如何清洗都要懂。否則的話，中間會斷，大模型研究上會比較低效。
孫天澍：中國大模型未來整個技術(shù)突破和核心競爭力會在哪些方面？在產(chǎn)品應用領(lǐng)域，中國的公司基于自己上一代的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗，產(chǎn)品經(jīng)驗，以及基于中國大的消費市場，能不能做到全球領(lǐng)先？
王小川：我6月份去了一趟美國，跟OpenAI和其他做大模型的同行做了很多交流，發(fā)現(xiàn)我們要接受一個現(xiàn)實。OpenAI已經(jīng)發(fā)展了7年，在這樣的技術(shù)積累和場景布局里面，我們是有巨大的差距。
但是我們的產(chǎn)品體驗是遠遠優(yōu)于美國的，這里包括大家對于運營導向、貼近市場的方式等。我們要在這方面培養(yǎng)大量的產(chǎn)品經(jīng)理，在這種情況下，我們有巨大的經(jīng)驗和優(yōu)勢。這里有兩個難點需要解決，第一，要有模型，我們要將模型公司與應用公司結(jié)合，甚至用開來源和端到端的模式解決，爭取用較弱的模型做出好的應用。
第二，產(chǎn)品經(jīng)理也面臨轉(zhuǎn)型和提升。對產(chǎn)品經(jīng)理而言，他們懂得什么樣的產(chǎn)品適用于今天的技術(shù)，甚至還能引領(lǐng)技術(shù)的發(fā)展。產(chǎn)品經(jīng)理要對技術(shù)有判斷和評價，爭取讓算法工程師跟上這個步伐，解決這兩個問題，中國的應用就能走在美國的前面。
孫天澍：想問一下邱老師，從基礎(chǔ)研究的角度來看，第一，AI大模型的基礎(chǔ)研究，怎么往更有效率的方式走？第二，計算機的研究、人工智能的研究，大模型對于整個自然科學領(lǐng)域的研究等，大模型可能會在哪些維度為技術(shù)突破、技術(shù)研究帶來沖擊和變化？
邱錫鵬：我們與OpenAI算力的差距太大，保持緊密的跟隨。一方面能夠鍛煉我們的技術(shù)，另一方面保持不掉隊，培養(yǎng)人才，能夠達到非常好的效果。但是在趕超方面，還是要結(jié)合當前我國具體的實際情況，比如靠產(chǎn)業(yè)的帶動，從中產(chǎn)生的需求，再把它轉(zhuǎn)化到技術(shù)研究上。我們技術(shù)研究的問題，要由真實的需求凝練出來，所以產(chǎn)研合作在下一步變得非常重要。
現(xiàn)在的大模型或者以大語言模型為中心的新一代通用AI技術(shù)，是用語言來打底，構(gòu)造一個非常完整的系列知識體系。很容易把人的各種經(jīng)驗通過語言作為載體附加到模型中，在做科學研究應用上的話，它的模式和形態(tài)可能跟以前不一樣。它會更加側(cè)重科研發(fā)現(xiàn)，類似于科研探索，或者主動讓他得到一些新的結(jié)論。
孫天澍：關(guān)于技術(shù)突破還有兩個很重要的話題，大模型四個要素場景、數(shù)據(jù)、模型、算力，想問大家對于中文語料進一步采集、整理和使用有沒有什么建議？這個可以從你們自身企業(yè)發(fā)展的角度，或者模型發(fā)展角度，也可以從公共政策、產(chǎn)業(yè)政策的角度，談一談中文語料怎么樣能進一步去采集優(yōu)化？
王小川：主要分兩部分，第一是訓練大模型所需要的公有數(shù)據(jù)。第二是企業(yè)為了自己的競爭力需要的私有數(shù)據(jù)。我的邏輯就是不要迷戀于純中文語料，需要高質(zhì)量的語料都兼顧。至于企業(yè)自身數(shù)據(jù)，更多解決的問題是技術(shù)開放性怎么耦合到大模型里的問題。大模型核心靠的是預訓練和最后的微調(diào)，企業(yè)語料怎么進去，需要技術(shù)實踐，很多技術(shù)問題還在攻克當中，如何更好地把大模型跟自然語言、知識庫之間對應上，需要工業(yè)界和學術(shù)界共同解決。
邱錫鵬：對學術(shù)界來講，數(shù)據(jù)一直不擅長，我們這方面投入的人力不是很多，基本上以公開數(shù)據(jù)為主。但是這些公開數(shù)據(jù)經(jīng)過一些粗加工，主要以英文居多，中文開放的還不夠。我們需要提出數(shù)據(jù)的衡量標準，來評判什么樣的數(shù)據(jù)是有價值的，包括知識量、知識推理等。
王小川：學術(shù)界還有特別被動的地方，因為學術(shù)界要通過發(fā)論文來證明自己的創(chuàng)新性，論文很多發(fā)在英文刊物里，如果學術(shù)界要努力做好中文數(shù)據(jù)，不代表可以在這個評價體系里獲勝。所以我們的數(shù)據(jù)和評價體系，跟西方走了很多，這是特別被動的地方。
孫天澍：再提出一個方向的問題，在國內(nèi)算力依然非常稀缺的情況下，如何在有限的算力下更好地用好這些算力資源或配置資源，對大模型的基礎(chǔ)底座研究做出一些突破？大家能否從產(chǎn)業(yè)視角和學術(shù)視角做一個分享？
王小川：我認為企業(yè)有動力把算力做好，每個行業(yè)一旦被扶持，能有百家、千家公司做模型，這是一種很大的消耗，所以還是希望大模型對頭部創(chuàng)新有更多幫助。
邱錫鵬：訓練這塊要適當集中，訓練一個比較好的推理端，比如模型訓練好之后，我們可以提升很多工作的效率，包括做一些優(yōu)化、平民化的工作，這些都需要技術(shù)支撐。
孫天澍：最近一到兩個月，你們有沒有看到特別激動人心的大模型，賦能下一代的產(chǎn)品生態(tài)？或者是產(chǎn)品應用？
王小川：今年是元年，剛剛開始，在情感陪伴里面大家看到一些成績。我們公司既做模型，也做應用，內(nèi)部的醫(yī)療模型確實能夠更好地做問診，醫(yī)療能力還是蠻驚喜的。
邱錫鵬：我這方面了解的少一點，我覺得ChatGPT本身，還是比較驚艷的。因為他們個性化的速度非?？?。
孫天澍：我覺得智能體是特別值得關(guān)注的一個方向，大家怎么看？
王小川：因為ChatGPT—4到了一定高度之后，智能體就變得非?？尚辛?。國內(nèi)還是有距離的，國內(nèi)現(xiàn)在更大的基礎(chǔ)工作一方面是追趕ChatGPT4的水平，這樣才能做智能體。另一方面，追趕過程中，我們開始要做落地的應用。這樣的視角會有些不一樣。
孫天澍：大模型時代來臨后，兩位老師對年輕人有哪些建議？
王小川：時代變革的時候，年輕人更有機會。大家只需要用好大模型，就可以一個人變成一個團隊，一個人做一個公司，這個機會是屬于年輕人的。
邱錫鵬：生成式AI給我們提供了非常好的工具，能夠使得我們做更多的事。只要你能積極擁抱AI技術(shù)以及它帶來的變化，就非常好了。
孫天澍：最后一個問題，請二位回答一下，大家覺得大模型對我們社會生活的改變，像當年移動互聯(lián)網(wǎng)智能手機對我們生活的改變，這個時間會來的多快？
王小川：用孫正義的話講，會用AI和不會用AI的人就是像人和猴子區(qū)別一樣，我自己是把ChatGPT放在我手機的最底下，每天都會使用。在未來兩三年內(nèi)，我們工作方式、生活方式會有天翻地覆的變化，AI速度已經(jīng)到來了，智能體到來之后，跟你工作的可能不只是人，也有機器。
邱錫鵬：我也比較樂觀，我覺得三到五年吧。以前電影的類似于AI的形象會來到我們真正的現(xiàn)實生活中。
孫天澍：非常感謝二位，在新科技討論中，我們討論了AI大模型的產(chǎn)業(yè)機會、技術(shù)突破和未來展望。新一代的AI洶涌澎湃，也希望未來大家能夠持續(xù)關(guān)注，能夠向小川和邱老師一樣，將 AI融入自己的生活中，持續(xù)學習，把科技的未來和自己的未來聯(lián)系到一起，謝謝大家。