王建碩：一個時代，被劃開了

大家好，我今天分享的主題是《大模型浪潮下，必將繁榮的應用層》

過去二十幾年裡，我完整經歷了整個網際網路的周期。

2022年12月，ChatGPT發布後，我當時感覺這就像網際網路出現的時刻。

因為我第一次接觸ChatGPT的時候，感覺它像一個病毒，剛開始只是跟它漫不經心的聊天，隨著越來越深入，感覺它特別有意思，想要拉朋友過來一起嘗試。

這種體感，就像我們早期在機房上機時，立刻沖回去到寢室，把寢室的人全拉到機房裡上網。

雖然現在已經沒有那麼興奮了，但當你接觸到一個新東西，立刻就知道一些很大的新東西要出現了。

說回到我們，百姓網成立於2005年，一直在做網際網路領域的業務，在ChatGPT剛出現的時候，我們做了3天的測試，覺得這是一個機會。於是，我告訴大家，我們要全面轉型AI 領域。

其實，我是一個非常優柔寡斷、不喜歡做決定的人，為什麼當時能夠想到沒想的全面轉型呢？

當時也有人提醒我，類似於這樣的忽悠人的概念有很多，比如元宇宙、web3。

但是，我還是讓全公司轉型做了百姓 AI ，為什麼有這樣的差異？

因為我覺得，ChatGPT 是一個產品，元宇宙、wed3之類的是一個概念。

好的產品完勝一個好的概念，甚至一個差的產品完勝一個好的概念。

你如果看整個科技史，網際網路從 1969 年開始，不溫不火的漂了 25 年，直到 1994 年網景瀏覽器出現，網際網路才真正變成了全世界火爆的浪潮。

iPhone也是一樣，iPhone 出來的時候，我們在移動網際網路浪潮里已經摸爬滾打了 7 年。

AI 也是一樣的，在 2020 年 GPT 3 出來之前，所有人是沒有體感的。為什麼沒有體感？

如果我們以圖靈提出 artificial intelligence（人工智慧）這個概念為起點，現在已經過去了七十幾年。這七十幾年裡， AI 一直在發展，就像以前的網際網路一直在發展，移動網際網路一直在發展，但這些發展，不足以作為一個人將未來十年的青春扔進去。

直到ChatGPT出現，它讓我們看到了一個新的時代，這就是我們為什麼在非常早的時候，就敢於all in 的邏輯。

一、大語言模型開啟了 LUI 時代，

卻不是這個時代的全部

當你覺得大模型是一個非常大的浪潮時，到底該做什麼？

對於創業者來說，基本上是兩條路：一條是做大模型，一條是做大模型的應用。

我個人的選擇是做應用。為什麼？

我之前發表過一篇文章，其中說到「大語言模型開啟了 LUI 時代，卻不是這個時代的全部。大模型的競爭，將很快變成一個新的時代的局部戰爭。」

首先，我們先看一下它開創了一個什麼時代，我起了一個名字叫LUI（自然語言用戶介面）時代。因為有了大語言模型或者ChatGPT這樣的產品，人與計算機可以直接通過自然語言對話的方式進行用戶介面的交互。

也就是說，人可以用自然語言控制機器。那麼，它到底帶來什麼變化？

舉個例子，你在美團點一碗牛肉麵，上面可能會有選項問你要辣還是不要辣，要香菜還是不要香菜。

但是，人有非常多的需求，比如我希望你這個面軟一點、細一點，然後裝在一個紅顏色的碗里，並且放個雞蛋等等。

當你的需求變得非常複雜，graphie user interface（圖形用戶介面）就搞不定了，因為它需要有上千個按鈕才能滿足你的需求。

而這個東西如果用自然語言的話，是可以直接達到的。從這個角度來說，這是我看到的未來最大的一個變化。

在這個變化里，讓我想起一場世紀商戰——瀏覽器之爭。

1994年，網景公司的Netscape Navigator橫空出世，它提供了一個圖形介面，人們再也不用命令行的方式去操作電腦。

所有的人覺得，網際網路時刻來了。

這個時候，微軟乾了一些什麼事？比爾·蓋茨向全公司發了一封信，意思是說「網際網路大潮來了，從現在開始，所有人轉型網際網路」 。

當時，微軟組織了2000 人的團隊開發Internet Explorer瀏覽器，經過了兩到三年的競爭，最終取代了網景公司的Netscape Navigator主導地位。這在微軟歷史上，是非常輝煌的一件事情。

但如果從歷史的角度來看，微軟雖然贏得了瀏覽器之爭的最終勝利，卻錯過了整個網際網路。因為以微軟當時的資源，它簡直可以干任何事情，但是沒有選擇做。最後，它只有一個全球所有網際網路入口的瀏覽器，但在網際網路上沒有建樹。

因為我在微軟工作過幾年，這段歷史給我的印象非常深刻。

Netscape Navigator這款產品開創的不僅僅是瀏覽器行業，更是網際網路行業。但是，在它剛開創的時候，很少有人站在歷史的角度理解「網際網路是一個大事」，所有的人都看到了瀏覽器是個大事。所以，大家都把時間花在瀏覽器上，把資源花在瀏覽器上，最後錯失網際網路。

再說回到大語言模型，我認為大語言模型是一扇門，通過了這扇門，我們進入了一個自然語言人機互動的世界。

但這個「門」的生意是不是最好的生意？這是我在今年2月份一直思考的事情。

這個時候，大家就說，你舉瀏覽器的例子，我也可以舉很多例子，比如作業系統Windows是我們進入 PC 行業的一個門，現在 Windows 還是最重要的一個東西。

那麼，接下來的問題是：大語言模型行業會更像 Windows 一樣，贏者通吃，還是像瀏覽器一樣？

我個人判斷，它有更大的機率像瀏覽器而不像作業系統。為什麼？

因為從作業系統的角度來說，它有網絡效應。十年以前， Windows 上面的應用程式沒有辦法在 Linux 上運行，Linux 上面的應用程式也不能在 Windows 上運行。

這時，雖然我出了一個比 Windows 好的作業系統，但是我的所有APP 沒有辦法在上面運行。所以不用去嘗試。

我們再看瀏覽器，瀏覽器有一個很重要的特徵：所有的瀏覽器與wed伺服器之間的協議是HTTP協議。如果你不按協議的話，這是你的問題，別人不會用你。

大語言模型的情況是什麼呢？

它與用戶交互時，有一個更強硬的要求：自然語言。我用同一句話給大模型A，它的反饋如果跟大模型B一樣，或者不夠更好的話，是你的大模型的問題。

所以，在這個層面，對於使用者來說，它更像瀏覽器。比如，我做電商的，我不會在乎你是用什麼瀏覽器訪問。

前段時間，我們幫企業做AI機器人，在後台設置了一個setting（調節擋），他可以選擇用什麼大語言模型，其中包括了文心一言、ChatGLM、Mini Max 等等。

在簡單推理上，當你把模型來回換的時候，你對用戶介面的部分影響是有限的。

所以，我認為大語言模型可能很快會變成囚徒困境，所有人在拚命的競爭，最後也是像IE瀏覽器贏了Netscape Navigator一樣的局部戰爭。

但是，我從來沒有說大語言模型之爭不重要，它非常重要，我從來也沒有說這件事情不值得去爭，它對有些人是兵家必爭之地。

而對於絕大數從業者來說，我們一定要意識到大語言模型是進入新時代一個非常重要的「門」，但它不是全部。

二、大語言模型和用戶之間

的中間層大有可為

在大語言模型和用戶的需求之間有一個中間層，這是一個大有可為的行業。我來詳細分析一下。

很多人告訴我說，「你不要做應用，這個事情在大語言模型未來的能力之間，不堪一擊」。

但是，我這個想法思考了很久，最終的思考結果是：大語言模型必然不會吞噬一切機會。甚至，它只能覆蓋在整個行業中間非常少的部分。

也有人說，你做的那個事情不就是一個套殼嗎？

如果我們仔細分析，整個計算機行業都可以說是 Intel 的套殼，但實際上它不是。所有的網際網路網站，你都可以認為它是基礎的網際網路的協議的套殼，但實際上它不是，為什麼？

從成本和分層的角度來說，大語言模型的通用性是成功的關鍵。

舉個例子，對於網站層來說，它根本不需要生產CPU，只有不懂的 VC 才會說：「你這個網站連 CPU都不是自己生產的，你有什麼核心競爭力？」

網站的競爭力不在CPU、不在網絡層，它甚至不需要有自己的機房，卻依然是一個很牛的網站。

大語言模型也是一樣，大語言模型未來的通用性是這個行業要想繁榮發展的必然部分。

怎麼理解這句話？

我們知道，軟體層是非常厚的一層。那麼，會不會有一個不懂的人對做ERP 系統的人說「你不要做 ERP 系統了，總有一天 Intel 會把你的 ERP 系統做到它的晶片里」 。

有可能嗎？絕無可能，因為 Intel 晶片成功的原因是：精簡指令集。它把很多的指令精簡掉了後，只做最簡單的指令，裡面放了足夠的二極體、三極體，一模一樣的CPU，它一下生產幾億個、十幾億個。

接著，每一個行業把它作為基礎，在這上面搭建PC、伺服器，上面再有軟體層，軟體層再有服務層。

所以，我不認為大語言模式能吞噬一切。

那麼，大語言模型和用戶之間的中間層，它會變得有多厚？

舉個例子，ChatGPT 剛出來的時候，所有的應用都是搭一個殼，然後直接調用 ChatGPT 的問答。

就像早期的網際網路，很多人的網際網路站就是把Server（伺服器）往上一搭，直接放進去做一個網站。這個東西，顯然是沒有競爭力的。

但是非常快，網際網路網站開始做賽道分類，你是做 a 賽道的，你是做 b 賽道的，各種各樣的東西像雨後春筍一樣冒出來。

從 2000 年到現在，這 23 年，網際網路從一個剛開始特別幼稚的套殼，也做不出來什麼有用的東西，變成了過去網際網路的 20 年。

我認為，我們現在的時間點與網際網路的早期一樣。網際網路的早期有一個特點：凡是有用的都做不出來，凡是能做出來的都沒啥用。

大語言模型現在也是這樣子，但是這並不能阻礙我們對它的信心。就像網際網路的一個基礎的增刪改查的資料庫應用，它在和千千萬萬的行業做了結合後，成就了過去20年很多大公司。

那麼，在大語言模型層面，底層是一模一樣的大語言模型。雖然它的過程會不斷演進，但這個不重要了，重要的是在大模型和用戶之間有厚厚的一層，我們可以做非常多的事情。

三、未來20年的路需要20年走，

而不是兩年走完

這裡，我給大家一個提醒：在未來的20 年裡，所有要發生的事情需要 20 年的時間走完，而不是用兩年的時間走完。

所以，如果在未來兩年，大家沒有那麼想像的那種興奮，認為所有的東西都搞定了，那是你的期待問題，不是發展速度的問題。

整個科技發展有一個特點：你想讓它快，也快不了的節奏。

為什麼這麼說？

大家想像一下，如果你本人在 2000 年的時候，看到了網際網路的一些網站，我認為只要是一個正常的知識水平的人，都可以清晰地看到網際網路未來的 20 年。

比如，在 2000 年的時候，我們認為將來在網際網路上肯定可以賣東西，可以聽收音機，可以看視頻。看到這些東西是不難的。

就像我們現在站在 2023 年，我們去看大語言模型在未來 20 年能給我們帶來的東西也不難。

我們知道它的能力會不斷提升，會有Agent（自主活動的軟體或者硬體實體），會有多模態，會有和機器人的結合，我們能想到的東西都能看得到。

但是，大家一定要注意：看得到與看得準時間，這是兩個不同的事情。

我認為，我們現在所看到的，在未來 20 年裡要發生的事情會用 20 年的時間發生，而不是在未來的兩年里發生。

因為科技有一個「雞生蛋，蛋生雞」這樣一個齒輪，我們想讓它加快，但是真的快不了。就像2000 年的時候，我們看到網際網路是可以做網絡購物的，但是因為沒有帶寬，所以沒有用戶。

總算有人先投了帶寬，雖然公司後面死了，但是有了一批用戶，之後才會有了網際網路。

這是一個循環，一個循環一般需要兩年。

舉個例子：

百姓 AI 通過 Chato幫企業和個人做數字分身、客服系統，你會發現一旦你要幫一個人做數字分身，才發現他沒有語料，沒有語料就沒有好的數字人。所以，導致大家對數字人缺少認知，不想訓練它，造成沒有更好的語料。

只有一些人先儲備了很多語料，放到數字分身里，數字分身變得更好了，用的人更多，我就更有動力去錄入更多信息，這是一個不斷循環的過程。

而這個過程就是一年一圈，螺旋的上升。等我們做到我們想要的樣子時，十年、二十年就過去了。

還有一個很重要的部分，大語言模型的能力邊界已經展現了。

這個邊界是什麼？很多事情，已經做不了了。

以 ChatGPT 為例，我們在跟客戶溝通的時候，有人說，「可不可以做一個醫生數字人，讓它自動看病」。

我說，「這個客戶千萬別接，因為這個能力在今天的 ChatGPT 的邊界之外」。

但如果醫院只是想做一個客服，回復「醫院什麼時候開門，科室的分布方向」這類的問題，是在邊界之內的。

邊界清晰的好處是：它雖然給了你限制，但在邊界之內給了你無窮的自由。

我記得在2000年的時候，當時我在做網站，我告訴我們團隊的人說：「如果用戶讓你放照片的話，不要接，我們只接純文本。」

因為在 2000 年的帶寬環境下，加載圖片是一個非常糟糕的體驗。所以 2000 年的網際網路的邊界就是支持文本，不支持圖片。

2003 年，寬頻普及的時候，你才可以把圖片放進來，但是視頻不能放進來。邊界會一直調整。

所以，意識到大語言模型的邊界，對於所有創業者來說，是一個絕對重要的事情。

這個時候，我們要做的事情就是用好它已經能搞定的事情。

就像網際網路瀏覽器出現時，是驚世駭俗的那一刻。但後來更新疊代的版本，對於從業者不重要了。

因為一個時代，一旦被劃開了以後，接下來會有三、五年消化，不需要再跟蹤科技前沿了。

對我來說，我也很清楚知道，chatGPT4.0齣來了以後，再往後的版本不重要了，哪怕它停留在這一刻不動了，它所釋放出來的生產力，需要我們去用Chato這樣的產品，或者很多同行一起把它應用起來。

所以，我認為有一群人在不斷探索人類的邊界，還有一群人把它的應用做好，這就是我們所有人需要一起做的事情。

四、大模型浪潮下，

必將繁榮的應用層

最後，表達一下我對大語言模型的觀點：這個浪潮下，必然繁榮的應用層。

這裡有非常多的機會，我分享3個觀點：

1.垂直行業的機會

這裡的垂直不是狹義的垂直，它更多是和 CPU或者MySQL、 Linux 這種通用相對應的垂直，就是一個一個具體的行業，這有巨大的機會。

2.在最簡單最樸實的地方的突破，才會有最廣的應用機會

舉個例子，網際網路行業剛出來的時候，雖然有很多高精尖的應用，但是真正改變人的生活是一個增刪改查的資料庫。

只不過，增刪改查的資料庫放在醫療里，它就對醫療業產生巨大影響；放在電商里，就會對商業產生巨大影響。

3.被AI衝擊的行業將會繁榮，沒有被AI衝擊的行業將走向蕭條

有很多朋友問我：「聽說AI來了以後，這個行業就被衝擊掉了。我的兒子考大學的時候，是不是得斃掉這個專業？」

我就說：「你看新聞，AI衝擊到哪個行業，你就要進到哪個行業。」

這很反直覺，因為在海嘯來的時候，大家的感覺肯定是往山上跑，躲得越遠越好。

但實際上，什麼叫被 AI 衝擊的行業？被 AI 衝擊的行業是指在這個行業的生產力有 10 倍、 20 倍、100 倍提升的行業。

但是，只要一個行業的生產效率提升，它對資金的吸引，對於人才的吸引，對於機會的吸引都會變得很高。

而沒有被 AI 衝擊的行業，比如理髮師、廚師，這些行業將會變得越來越沒有收入，因為它的生產力不如 AI 衝擊的行業的生產力高。

雖然大家對於AI 衝擊行業有一些心理負擔，但我們認為這是對人類、對於所有行業來說是一件非常好的事情。

五、百姓 AI 在應用層的實踐

如何證明自己是真的相信這樣的判斷和觀點。我想沒有比親自投入，all in去做這件事情，更有說服力的了。

最後，跟大家分享一下我們百姓 AI 正在做的產品 - Chato，可以基於企業的私有知識庫定製專屬機器人，同時，我們為企業提供 AI 訓練師服務。即使是不懂AI，沒有技術能力的企業，只需要通過Chato 進行簡單的數據「喂養」，就能獲得一個專屬的「數字員工」。Chato 在IP數字分身，私域運營，內部知識庫等場景下，助力企業解決行政、會務、客服等重複性高，人力成本支出大等問題。

我的演講到此結束，謝謝大家。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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