元宇宙:李開復最新萬字演講：AI 2.0是絕對不能錯過的一次革命

2022年12月，ChatGPT的橫空出世，讓OpenAI用一個核彈級的應用成果，改變了科學研究和工程應用的范式。

2023年3月15日，GPT4發布，人工智能再次吸引了大家的目光。互聯網巨頭、AI初創企業、投資人、AI資深研究者，甚至是對這個領域有興趣的行業人士，大家都在關注。

3月14日上午，創新工場董事長兼首席執行官、創新工場人工智能工程院院長李開復今年第一次線下和媒體見面，針對人工智能的眾多問題，分享他對AI 2.0這一最前沿的科技投資趨勢的看法。

“AI 2.0 帶來的平臺型機會將比移動互聯網大十倍，這也是中國第一次迎來平臺競逐的機會。新平臺上所有用戶入口和界面都將被重寫，能夠建立下一代平臺的公司將會取得巨大的優勢和話語權。”

以下是李開復的現場演講，我們來看看他對ChatGPT，對AI的諸多見解。

AI 1.0 是電，AI 2.0就是電網

AI已經來到從1.0邁入2.0的拐點，AI 2.0將會帶來平臺式的變革，改寫用戶的入口和界面，誕生全新平臺，催生新一代AI 2.0應用的研發和商業化。

什么是平臺？平臺有幾種功能？AI的深度學習是平臺嗎？AI的深度學習是能改變世界的技術，但還不是一個平臺。成為一個平臺，要做的第一件事情是降低開發應用的成本，如果做不到這一點，它只是一個偉大的技術，并不是平臺。

就像電是偉大的發明，但沒有電網，能接上任何東西嗎？能發明微波爐、烤箱、電動車嗎？不可以，所以電網才是平臺。AI 1.0就是電，AI 2.0就是電網。

我定義的AI 1.0，是以2015年CNN卷積神經網絡模型為核心的計算機視覺技術，拉開AI感知智能時代的序幕，機器開始在計算機視覺、自然語言理解技術等領域超越人類，并創造了顯著的價值，開始有機器人、無人駕駛的出現。過去七八年，這一直是很振奮人心的事情。

美股三大股指高開低走:金色財經報道，美股收盤，道指收跌約106點或0.31%，標普500指數收跌0.36%，納指收跌0.68%。[2023/6/17 21:43:19]

但是AI 1.0也遇到了瓶頸，大多數行業想利用 AI，需要花費巨大的成本來收集和標注數據，而這些數據集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效，不能跨領域使用。

很多公司本來很興奮，老板聽到了AI很好，決定要做，做了一年沒有結果，再往后就不做了。很多AI公司說幫助賦能了A，助力了B，給各個商業公司創造價值，但很難賺到錢，因為成本高。這也是為什么大部分的AI 1.0企業投入大筆研發經費，但仍然長年虧損。

還有一個小問題是，AI 1.0被說的很神奇，但感覺又沒有那么智能，像是人工的簡單替代，只是用在識別聲音、識別英文或者中文等上，或者幫銀行降低壞賬率，但沒有跨領域的認知。所以AI 1.0的智慧有一定瓶頸。

除此之外，AI 1.0缺少像互聯網時代的Windows和Android一樣的規模化能力，來降低應用開發的門檻，打造完善生態鏈。幾年下來，AI 1.0尚未真正實現商業上的成功。在AI 1.0時代，我們也投了第四范式等幾家公司，共計10家優秀的AI獨角獸企業。

現在AI 2.0時代來了，這是AI迄今為止最重要的一個時代。

AI 2.0 時代第一個現象級應用

在我的暢銷書《AI·未來》里提到：“在人工智能時代，數據是新的石油，誰的數據多，誰就占了大的優勢”。

世界上最多的數據就是文字、圖片、視頻，比如從醫學的影片到蛋白質到所有交通信息等，為了讓這些數據能夠跨領域使用，一些研究員想了一個非常巧妙的方法，讓AI去收集全世界的數據，然后自己教自己，教一段時間后形成一個模型——基礎大模型（Foundation Model），這個基礎模型就是全世界的數據訓練出來的。

但不是完全從0-1的過程，它有一定的基礎，這個基礎可以是中文、常識、多領域認知。比如一個正在上一年級的6歲孩子，他已經有一些基礎知識，可以自主閱讀，讀漫畫書、三國演義等，只是深度不夠，但如果你跟他講三國時代，他說，“我記得”“以前我看過這個漫畫”“知道曹操是誰”……就是這樣一個過程。

印度12月1日起在四座城市試行數字貨幣:金色財經報道，印度央行宣布，將從12月1日開始在四座城市推行零售數字貨幣試點項目。印度央行說，印度國家銀行、印度工業信貸投資銀行、耶斯銀行和IDFC第一銀行等四家印度銀行將參與這項在孟買、新德里、班加羅爾和布巴內什瓦爾開展的試點項目。后續還會有更多銀行和城市加入。據印度央行介紹，此次試點項目將測試電子盧比的產生和分配過程的穩健性及其在零售中的實時使用效果。[2022/12/1 21:13:38]

AI 2.0基礎模型有幾個特別重要的特征：

第一、不用人工標注，可以閱讀海量文本；

第二、規模非常大，做這個模型需要幾千張GPU來訓練，現在只有大廠還有拿到巨額融資的企業才能做；

第三、它通過微調等方式適配和執行五花八門的任務，真正有望實現平臺化的效應，進而探索商業化的應用創新機會。

基礎大模型需要超級巨量數據和超級算力，未來 2-3年，只要全世界的數據能儲存起來，一定有科研機構會突破，做出來最偉大的基礎模型。

總之，AI 2.0的巨大躍遷之處在于，它克服了前者單領域、多模型的限制。一旦有了這個巨大的模型，相關的新應用也會出現，銀行、保險公司、制造行業，甚至機器人、無人駕駛等，未來都可以通過這個大模型，提高公司的效率，降低成本。

AI 2.0 時代的第一個現象級應用是生成式 AI（Generative AI），也就是國內流行的AIGC。生成式 AI 能夠實現無需標注的自監督學習，AI 將從“輔助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面將被重新設計改寫。

打個比方，想象讓AI讀一本書的前9章之后，“猜測”第10章，再讓AI對比真正的內容，讀過上千萬本書后，模型不斷優化和迭代。以這樣的方式，AI 變得越來越精準，最終形成適用不同領域的基礎大模型。

AI 2.0模型不僅可以學習文本和圖像數據，還可以從語音、視頻、自動化硬件傳感器數據，甚至DNA或蛋白質信息等多模態數據中學習，建構機器超強大腦的運行能力。甚至不止于生成，而逐步達到具有預測、決策、探索等更高級別的認知智能。

數據：過去5日，Alameda已累計從Circle提取超4.8億USDC至FTX:11月7日消息，據Etherscan數據，自11月3日以來，Alameda已累計從Circle提取487,936,947枚USDC至FTX。[2022/11/7 12:27:15]

所以，AI 2.0 不僅僅是個紅極一時的高能聊天工具，也不僅僅是圖文創作的AIGC生成程序，如今看到的應用都還只是 AI 2.0 能力的開端，不該限制了人們對 AI 2.0 未來潛力的想象。

所有的應用都會被重寫一遍——三個階段應用

AI 2.0 的發展范式是迭代式的，從“輔助人類”到“全程自動”將會出現三個階段：

第一階段人機協同，生產力工具將會首先實現升級，所有使用者界面將被重新設計：文檔工具不再是逐字輸入，而是用戶告訴AI想要什么樣的文章；繪圖軟件不再需要用戶動手，通過文字的描述就可以實現。

在這一階段，人類仍與AI保持協作，篩選和糾正AI創作的內容，避免謬誤和災難發生。

比如，蘋果有名的廣告“Think Different”，這個設計花了幾千萬美元，但如果用AI 2.0的工具，跟AI說，“我要一個黑白經典背景”“讓世界最受尊重的名人戴上蘋果產品”“講一句喬布斯的名言”，輸進去后廣告就出來了，只要暗示是蘋果產品就可以。

第二階段局部自動，容錯度高的應用和行業將率先實現AI自動化，例如廣告投放、電子商務、搜索引擎、游戲制作等。

第三階段是全程自動，AI將變得完全自動化并可在任何地方使用，在不容出錯的領域出現突破，AI醫生、AI教師等應用成為可能。

我們可以感受到，創造的過程、用戶體驗、產品、商業模式都不一樣了，使用者也不一樣了，過去是誰重復性的工作干得最好，就能夠勝出，得到最高的認可、薪水和社會地位。

現在是誰最能夠深度了解品牌需求，用戶需求，能夠用非常好的語言描述出他想要的東西，然后讓AI來生成。所有的應用都會被重寫一遍。

生產力工具的升級是一個巨大的機會，用語言生成圖片可以把時間從一小時縮短到幾秒鐘，把150美元的成本降到8美分，這些例子是真實的。

Yearn.Finance 創始人呼吁嚴格的加密監管:10月27日消息，Yearn.Finance 創始人Andre Cronje發文表示，加密貨幣行業應該像傳統金融一樣受到嚴格監管。這將確保強有力的消費者保護，同時也將提供急需的補救措施。Cronje列舉了傳統金融中可用的各種保障措施，包括中央銀行保險和審慎監管。

Andre Cronje指出，加密貨幣目前作為銀行運營。然而，它們實際上并沒有提供任何保障，這會助長行業中不負責任的行為體。Andre Cronje認為，對行業實施審慎標準將有利于加密貨幣，因為這將導致長期市場穩定。它還將為消費者提供一個“清晰的途徑”來行使他們的權利。（U.Today）[2022/10/27 11:48:35]

很多人認為生成式AI的商業前景還太小，是因為金融分析師沒有考慮到AI 2.0的收費模式是不一樣的。有報告說，一個搜索要增加3美分，靠廣告盈利模式會賠很多錢。短期可能是這樣的，長期來看3美分的成本也會降下來。

未來AI可以根據用戶問什么問題、按照答案的含金量來收費，所以這個商業模式是會變的。AI 2.0將在六大領域加速點燃商業潛能，進入提升生產力的應用井噴期，這里有很多機會。

所有的應用都會被重寫一遍，生產力應用即將進入井噴期

第一個領域是，AI 2.0 +電商/廣告。

AI 1.0和AI 2.0都有個特色，就是可以“千人千面”，每個人看到同一個產品，它的描述和圖片可以完全不一樣。所以，AI 2.0時代，電商及廣告將更為AI大數據驅動，能夠做到實時測試和動態調整，甚至把幾分鐘前的社會熱點融入廣告內容，最大程度提高轉化率。

下面兩張圖是我自己做的，當時我是要見某個化妝品公司的CEO，我跟他說你的使用者是“千人千面的”。不同膚色的人群、不同群體的消費者，對化妝品的需求是不一樣的。我們針對每個消費者的認知開發，讓AI畫出和寫出不同的東西，這里的每個字每個圖都是AI生成的。

另一個廣告是關于特斯拉。我最喜歡的老電影是《回到未來》，里面的那輛車很酷，當時我就想以后一定要買，特斯拉就應該推這樣的廣告給我，最大程度地觸動我，我從十幾歲就想要這樣一輛車，現在不但有了，而且我買得起。或者有人崇拜馬斯克，就會收到這樣一個英雄站在車旁的廣告。這些都是AI大概了解我的想法后生成的圖片或文字。

洛克菲勒國際主席：比特幣的回歸將像1990年代的亞馬遜一樣:金色財經報道，Bitcoin Magazine在社交媒體上稱，洛克菲勒國際主席表示：比特幣的回歸將像1990年代的亞馬遜一樣，對美元的依賴不能再繼續了。[2022/7/9 2:02:28]

抖音為什么火？雖然抖音更多的視頻是人拍的，但這些視頻用AI推薦引擎精準地推給每個用戶，所以每個人看到的是不一樣的，這就是“千人千面”。

所以，AI 2.0可以針對不同受眾量身定制和實時生成內容，真正實現“千人千面”的營銷。

第二個領域是，AI 2.0 + 影視/娛樂。

AI可以根據大眾的喜好定制電視和短視頻內容，使其創作的內容更容易吸引大眾的眼球，獲得更好的收視率和口碑。AI +多模態的創作，將成為下一世代的娛樂主流，AI輔助創作會逐步形成全新的創意產業生態價值鏈。

第三個領域是，AI 2.0 + 搜索引擎。

未來的搜索引擎將由傳統的檢索模式，變成“提問-回答”的模式。下一代的對話式搜索引擎，將成為全球科技巨頭角逐的“AI 2.0 圣杯”，當今搜索廣告商業模式也將迎來變革。但由于人們對搜索結果有“精準”的期待，如今的技術要做好問答式搜索還需要很多進步。

第四個領域是，AI 2.0 + 元宇宙/游戲。

AI 2.0將大大降低游戲和元宇宙等虛擬世界的內容生成的成本。例如AI可以成為實時聊天伴侶，增強互動的樂趣，提高娛樂性，激勵用戶參與，最大化游戲時長。

GPT很早之前的應用就是玩文字游戲，還有元宇宙，最近不太火了，其中一個原因就是產生元宇宙內容價格昂貴，但AI 2.0可以使成本大大下降，推動元宇宙發展。

第五個領域是，AI 2.0 +金融。

更快、更準確、更智能的內容生產方式，將大幅度提高財經新聞和市場研究分析的及時性與產出量。但由于財經內容的嚴肅性，人工進行事實核查和驗證仍不可或缺。AI 還可以將金融信息的生產和金融產品的上線自動化，提高金融機構信息流及交易量的效率和質量。

第六個領域是，AI 2.0 +醫療。

AI能夠快速精準分析患者的整體健康狀況，吸納所有數據、生物特征、體檢、病史和個人模型預測，成為醫生們的得力助手，大幅加速科學診斷和治療決策。借助AI能夠進行更有的放矢的藥物研發，實現個性化的醫療分診和診療方案，推動“個性化醫學”的到來。

巨頭壟斷和信息造假隱患

AI 2.0背后一個很大的挑戰是計算量，ChatGPT大大提升了對算力的需求。所以今年為什么那些做AI平臺的，或者做基礎模型的公司，需要花幾億美元買機器，因為這個是很大的需求，很大的機會，也是很大的挑戰。

在這樣的背景下，資金實力雄厚的科技巨頭將有壟斷優勢，導致創業公司和學術界很難做出有競爭力的模型。

現階段，AI 2.0并不能做到完全正確。AI還無法保存全世界的數據，只能通過壓縮形成抽象的概念，因此會出現“一本正經地胡說八道”的現象。

更重要的是，AI目前還無法分辨真偽和辨別是非，比如跟AI說現在想做一個廣告，讓父母買玻璃碴給剛出生的嬰兒吃；比如剛才的化妝品廣告，AI說里面含有人參、珍珠等成分，但其實沒有。如果被惡意利用將會帶來無法衡量的負面后果。

可以想象，曾影響干擾美國選舉的“劍橋分析”丑聞，如果發生在AI 2.0的時代，將會給社會造成更大的傷害。這些都是防不勝防的，機器有時候也會做出傷害人的事。

還有一些技術性問題，比如模型太大，開發者怎么針對應用快速做API，怎么確保應用合法合規等。

OpenAI的CEO也曾說，“ChatGPT雖然酷，卻是個糟透了的產品”。

未來要想不犯錯，還需要有一些新的發明跟軟件來降低犯錯的概率，否則它會一直犯錯。我們要研究怎么做才能讓AI乖乖聽話。

下一個階段是AI不犯錯，可以自動用在各種領域，這個稱為AI 3.0時代，更長遠的未來。

我們看好的投資機會

Deep Tech VC創新工場2012年已開始挖掘AI賽道，現在迎向AI 2.0的拐點，創新工場主要關注三大方向：

第一是，AI 2.0 智能應用。

AI 2.0應用將會迎來遍地開花的階段，包括各行各業的垂類AI助理、元宇宙應用等之前做不出的應用都會出現。除了新的應用，很多現在已有的應用都可以被重新改寫，比如搜索引擎、內容創造、廣告營銷，AI 2.0將革新用戶體驗，創造出全新的商業模式，蘊含非常巨大的想象空間。

第二個是AI 2.0平臺。

AI 2.0平臺將會加速新一代AI 2.0應用的研發和商業化，創新工場看好具有戰略高度的AI 2.0平臺公司，推動AI 2.0的生態循環和良性競爭。

第三個是AI基礎設施。

除了應用和平臺之外，支持AI模型運維、管理、訓練的基礎設施，也是創新工場重點關注的，包含支撐AI 2.0巨型模型訓練的AI芯片公司，以及那些能夠加速、降低成本和簡化AI訓練的AI 2.0基礎設施的創新技術型企業。

在AI 1.0時代，我們投出了10家獨角獸。今天的AI 2.0，我們已經開始布局，投資了一些公司，美圖是最快應用AI 2.0的公司，還有創新奇智也在探索AI 2.0＋制造。比較非常自豪的就是投資了瀾舟科技，他們做出了孟子大模型。AI基礎設施公司投資了潞晨科技。

創新工場的獨特之處是可以到處看創業者，看看誰要發英雄帖、朋友圈。我們也關注AI領域誰的論文寫得最好。跟其他VC不一樣的點是，我們可以自己做“塔尖孵化”，“用科技投資＋全面賦能”的模式幫助科技創業者做大做強。

我們預測平臺公司將誕生，但不會很多，因為門檻很高，但如果他們把基礎大模型做好，把中間層工具做好，會造福整個做應用的行業。

很多人會說，AI 2.0會不可避免加劇失業風險。毫無疑問，最具創造力的頂尖人才將會乘上A1 2.0的東風，全面提升生產力和效率。但隨之而來的是重復性的工作將會被AI 2.0接替，這些崗位上的人不得不尋求職業的轉變與技能的升級，其中包含高比例的白領崗位，亟需進入到更需要發揮創造價值的行業。

但AI 2.0 并不意味著通用人工智能（AGI）就此到來。人類有很多與生俱來的關鍵能力，諸如創造力、策略思考、跨領域常識、自我意識、同理心和愛等，這些尚未被破解的深層次能力，是 AI 2.0 也無法全盤復制的。

最后一句話，來自硅谷頂級投資人對這個領域的預測：

這個市場的潛在規模難以把握 ——它將介于所有軟件和所有人類的努力之間。

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