文 | 蘇建勛
如果你抱著“圍觀炫技”的念頭觀看人工智能公司「第四范式」最近的發(fā)布會(huì)，或許不會(huì)感受到獵奇般的興奮。事實(shí)上，在創(chuàng)始人戴文淵的籌劃里，他就沒(méi)打算讓聊天、畫圖、寫小說(shuō)、寫代碼這類To C式的噱頭成為第四范式頭頂上的標(biāo)簽——盡管多數(shù)AI公司都對(duì)此樂(lè)此不疲。
【資料圖】
“式說(shuō)”大模型的寫代碼示例；圖片來(lái)自第四范式
4月26日，第四范式首次展示其大模型產(chǎn)品「式說(shuō)3.0」，在半個(gè)小時(shí)的斷網(wǎng)環(huán)境下用畫飛機(jī)、寫代碼秀了下模型肌肉后，戴文淵拋出了他認(rèn)為的“更重要的事”：
“今天更重要的，是想跟大家分享我們要做的事情：用生成式AI重構(gòu)企業(yè)軟件，我們稱之為AIGS。”戴文淵談到。
AIGS（AI-Generated Software），戴文淵將其定為第四范式的核心戰(zhàn)略，也是這位曾經(jīng)的ACM世界冠軍、百度最年輕的T10科學(xué)家、江湖人稱“戴神”的AI獨(dú)角獸公司CEO，為2023年的這波AI浪潮，交上的第一張答卷。
“這次的變化很難估計(jì)是多少萬(wàn)億的市場(chǎng)，大家都有機(jī)會(huì)。”談及熱潮洶涌的AI領(lǐng)域，戴文淵對(duì)36氪表示，而他眼中屬于第四范式的機(jī)會(huì)，來(lái)自于中國(guó)軟件市場(chǎng)的特殊生態(tài)。
一個(gè)直觀的感性認(rèn)知是，國(guó)內(nèi)B端軟件在體驗(yàn)上乏善可陳，“我們公司的報(bào)銷系統(tǒng)也挺難用”，戴文淵坦承。在他的理想中，相比在系統(tǒng)菜單欄逐個(gè)點(diǎn)擊的報(bào)銷動(dòng)作，如果能給軟件安上生成式AI的心臟——用Chat的方式說(shuō)“我要報(bào)銷”，把票拍給系統(tǒng)、識(shí)別出餐票、詢問(wèn)用餐對(duì)象，得到回復(fù)后完成報(bào)銷——這種體驗(yàn)顯然比現(xiàn)在的報(bào)銷系統(tǒng)要強(qiáng)得多。
不論是內(nèi)部OA、ERP、CRM，還是外部業(yè)務(wù)管理軟件，上述可以被AI優(yōu)化的場(chǎng)景不勝枚舉。
比如物流，區(qū)域經(jīng)理想知道某個(gè)快遞員上周有沒(méi)有偷懶；比如工廠，車間主任想知道流水線有沒(méi)有違規(guī)操作——在過(guò)去，他們要從密密麻麻的Excel表格、監(jiān)控視頻等數(shù)據(jù)庫(kù)中找尋蛛絲馬跡，但現(xiàn)在，只需要在“式說(shuō)”的對(duì)話框中提問(wèn)：
上周朝陽(yáng)區(qū)有哪些快遞員送件量在2000以下？
近三天工廠里有沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)違規(guī)操作？
如同搜索引擎的一個(gè)問(wèn)答瞬間，“式說(shuō)”就能依據(jù)企業(yè)的快遞員當(dāng)班/發(fā)件數(shù)據(jù)、工廠流水線視頻監(jiān)控記錄……找到問(wèn)題的答案。
“企業(yè)都有這些數(shù)據(jù)，但你不能要求一個(gè)區(qū)域經(jīng)理會(huì)操作數(shù)據(jù)庫(kù)，如果用更加自然的交互方式，其實(shí)可以很好地幫助企業(yè)管好團(tuán)隊(duì)。”戴文淵對(duì)36氪表示。
“式說(shuō)”在裝配集裝箱的應(yīng)用示例；圖片來(lái)自第四范式
不過(guò)，只有用戶體驗(yàn)還不夠。第四范式敢于提出AIGS的另一原因，是AI對(duì)于軟件開發(fā)效率的極大提升。
由于人力成本不高，國(guó)內(nèi)To B軟件有著“定制化”的夢(mèng)魘，軟件商們被一個(gè)個(gè)菜單式的需求所困，靠臟活累活掙著“人/天”費(fèi)用，稍有項(xiàng)目失控，就會(huì)面臨企業(yè)盈虧的失衡。
而生成式AI的革新，正是打破原有菜單式的軟件交互，轉(zhuǎn)而將重點(diǎn)放在算力、數(shù)據(jù)端的升級(jí)，面向用戶的，僅是一個(gè)干凈簡(jiǎn)潔的對(duì)話框。
“轉(zhuǎn)變?yōu)锳IGS的商業(yè)模式后，開發(fā)功能點(diǎn)就不用很長(zhǎng)時(shí)間，只要你的軟件還在使用，就能持續(xù)不斷獲得算力的收入，對(duì)軟件公司來(lái)說(shuō)，是一個(gè)特別大的商業(yè)模式革新。”戴文淵對(duì)36氪說(shuō)道。
如何落地AIGS？戴文淵用了“修圖”的場(chǎng)景，將其路徑總結(jié)為三個(gè)階段：
第一階段，Copilot（企業(yè)AI助手）調(diào)動(dòng)不同的信息、數(shù)據(jù)、應(yīng)用，作為助手完成用戶的指令。相當(dāng)于在所有企業(yè)級(jí)軟件系統(tǒng)里，配備一個(gè)指揮官。指揮官聽用戶的指揮，比如“把照片亮度調(diào)亮20%”。
第二階段，Copilot+基于企業(yè)規(guī)則的“知識(shí)庫(kù)”，AI能夠參照規(guī)則做復(fù)雜工作，進(jìn)一步豐富「對(duì)話框」的能力。比如AI查詢了“人像美化”知識(shí)庫(kù)后，能執(zhí)行把照片修好看的步驟。
第三階段，Copilot+COT（思維鏈）。軟件系統(tǒng)的使用行為最終會(huì)被大模型學(xué)會(huì)，形成AI針對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的思維鏈，意味著“把照片處理得更好看”這種復(fù)雜指令，AI能自動(dòng)按照步驟完成。
總結(jié)來(lái)說(shuō)，在第四范式的“式說(shuō)3.0”大模型產(chǎn)品中，COT代表思維推理能力，讓機(jī)器從“圖片調(diào)亮20%”的單點(diǎn)步驟，進(jìn)化至“把圖P好看”；而Copilot則把人的指令翻譯成要調(diào)用后臺(tái)的哪個(gè)API，兩者相結(jié)合，才能賦予企業(yè)軟件新的交互形式。
在談到第四范式帶來(lái)的軟件革命時(shí)，一位國(guó)產(chǎn)工業(yè)CAD廠商代表難掩興奮：“第一次看到的時(shí)候還是蠻震撼的”。
他分享了幾個(gè)場(chǎng)景：將“式說(shuō)”模型嵌入內(nèi)部工具后，可以通過(guò)多模態(tài)的形式迅速?gòu)膸资f(wàn)的零件庫(kù)中搜索到類似零件，還能在工藝設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，讓機(jī)器給出幾個(gè)零部件之間的裝配組合。這一切都是完成在一個(gè)“對(duì)話框”里。
“式說(shuō)”在零部件的應(yīng)用示例；圖片來(lái)自第四范式
是侵襲，也是革命，新的生產(chǎn)力替代舊的，向來(lái)是商業(yè)社會(huì)中的殘酷法則。
當(dāng)36氪拋出這樣一個(gè)問(wèn)題：“有沒(méi)有可能某家軟件公司通過(guò)生成式AI，成長(zhǎng)為一家比Salesforce更厲害的公司？”幾乎沒(méi)有猶豫，戴文淵當(dāng)即給出了肯定回復(fù)。
“未來(lái)另一條AGI（通用人工智能）的路線，是把現(xiàn)在所有軟件改造一遍。”戴文淵對(duì)36氪說(shuō)。
以下是36氪等媒體專訪第四范式創(chuàng)始人戴文淵的采訪實(shí)錄，經(jīng)編輯后發(fā)布：
一、談軟件變革：提升體驗(yàn)+開發(fā)效率，To B 軟件亟待革命
Q：去年底您看到ChatGPT推出后，有什么感受？
戴文淵：實(shí)話實(shí)說(shuō)，我們也沒(méi)能預(yù)見ChatGPT這種現(xiàn)象級(jí)的東西，在那個(gè)時(shí)間點(diǎn)能出來(lái)。
當(dāng)時(shí)可以預(yù)見的是，GPT-3出來(lái)后，GPT路線的生成式終將有天會(huì)爆發(fā)，但是從去年底到這段時(shí)間的爆發(fā)，確實(shí)是早于我們的預(yù)期。
Q：ChatGPT爆發(fā)的時(shí)候，第四范式在這方面的積累有哪些？
戴文淵：對(duì)于業(yè)內(nèi)來(lái)說(shuō)，不需要等到爆發(fā)，最早谷歌BERT出來(lái)，大模型就沒(méi)有疑問(wèn)了，等到GPT3就更加明確。
2018年，我們組建了大概一百多人的研究團(tuán)隊(duì)，可以想象成第四范式的達(dá)摩院（當(dāng)然沒(méi)有達(dá)摩院投入那么大），要保持對(duì)新技術(shù)的敏銳和提前投入。
（如果在）去年9、10月份談生成式AI，大家覺(jué)得這不鬼扯？現(xiàn)在最大的變化，是我們看到的這些方向都可以變成產(chǎn)品，變成商業(yè)化的路線往市場(chǎng)推進(jìn)，這是ChatGPT最大的幫助——把整個(gè)市場(chǎng)的信心從0以下調(diào)到1了。
Q：客戶都是有迫切的需求，哪怕還不知道需求是什么。
戴文淵：這有點(diǎn)像當(dāng)時(shí)的AlphaGo，市場(chǎng)早期其實(shí)也不知道AlphaGo是什么。但就想知道對(duì)我有沒(méi)有用。
這次GPT的發(fā)展速度比AlphaGo要快得多。從不知道ChatGPT是什么，到需要ChatGPT幫我做點(diǎn)事，也就持續(xù)了一個(gè)多月，這次的爆發(fā)速度比AlphaGo所帶來(lái)的AI熱潮與機(jī)會(huì)要大得多。
Q：第四范式很快推出了產(chǎn)品“式說(shuō)”，這款產(chǎn)品迭代過(guò)程中有沒(méi)有一些有意思的故事？
戴文淵：到了今年3月底，我們和客戶的認(rèn)知都在往前，當(dāng)中很重要的是（意識(shí)到）企業(yè)內(nèi)部軟件的問(wèn)題。
如果你看企業(yè)內(nèi)部的軟件，或者對(duì)比toC端和toB端的軟件——toC端軟件的用戶體驗(yàn)在過(guò)去十幾年已被打磨到較高水準(zhǔn)（比如抖音）；但是toB端，想象一下企業(yè)內(nèi)的報(bào)銷系統(tǒng)、HR系統(tǒng)、流程OA系統(tǒng)……體驗(yàn)還是很差。
我們公司的報(bào)銷系統(tǒng)也挺難用，（理想中）如果用Chat的方式說(shuō)“我要報(bào)銷”，你把票拍給系統(tǒng)，系統(tǒng)識(shí)別票的內(nèi)容，識(shí)別出來(lái)是餐票，問(wèn)你用餐的對(duì)象，得到回復(fù)后完成報(bào)銷。這種體驗(yàn)顯然比現(xiàn)在的報(bào)銷系統(tǒng)要強(qiáng)得多。
這是其一，用戶體驗(yàn)的提升。
其二，是開發(fā)迭代周期的提升。原先菜單式的開發(fā)，每次升級(jí)要以月計(jì)。而現(xiàn)在新的交互模式下，ChatGPT每天都在提升，但你感受不到它的界面發(fā)生變化，這是數(shù)據(jù)層面的升級(jí)，這種新型軟件開發(fā)形態(tài)的迭代周期也在不斷提升。
所以我們?cè)?月底，大概發(fā)第二個(gè)版本的時(shí)候，就強(qiáng)調(diào)多模態(tài)和Copilot能力，首先你要去改造軟件，不能只有自然語(yǔ)言；第二，要支持用“對(duì)話”去調(diào)用軟件的某一個(gè)功能，才能實(shí)現(xiàn)軟件的改造。
很重要的一點(diǎn)，軟件不完全是一個(gè)個(gè)功能。比如Photoshop，才菜單欄里把圖片亮度調(diào)到5%，這是功能；對(duì)應(yīng)到Chat方式，我說(shuō)“把照片P好看”，就不是功能了，Photoshop里沒(méi)這樣的功能。但Photoshop現(xiàn)在能不能一鍵美顏？還不行。因?yàn)樾枰覀兌x一鍵美顏執(zhí)行的步驟是什么。
如果你要實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能，要通過(guò)鼠標(biāo)點(diǎn)菜單三下才能實(shí)現(xiàn)，體驗(yàn)就不會(huì)比語(yǔ)音交互更好；所以用新型的交互模式替代老的，會(huì)給toB端的軟件體驗(yàn)帶來(lái)很大提升。
Q：所以您希望用AI的能力重構(gòu)軟件？
戴文淵：絕大多數(shù)軟件是菜單式的，你調(diào)取一個(gè)功能，在菜單里點(diǎn)一個(gè)下拉菜單，再點(diǎn)幾下進(jìn)入到某一個(gè)功能。
現(xiàn)在當(dāng)我們有更強(qiáng)的自然語(yǔ)言后，可以通過(guò)更好的交互方式實(shí)現(xiàn)功能調(diào)用。本質(zhì)上，我們要干兩件事，第一是把軟件轉(zhuǎn)換成新型的交互；第二個(gè)是在新型交互上，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)軟件的使用過(guò)程，讓軟件解決越來(lái)越復(fù)雜的任務(wù)。
Q：看起來(lái)，AIGS更像是一個(gè)優(yōu)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具。
戴文淵：這是現(xiàn)在非常容易量化的點(diǎn)。原來(lái)IT部門開發(fā)一個(gè)功能，無(wú)論是自己開發(fā)，還是請(qǐng)外包，可能需要十個(gè)人開發(fā)半年。現(xiàn)在用新型的開發(fā)方式，一兩個(gè)人開發(fā)一兩天就搞定了。不說(shuō)最后效果怎樣，整個(gè)開發(fā)效率是提升了。
我們一直在這個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈里，過(guò)去和這些軟件公司互為生態(tài)。軟件公司需要第四范式提供決策類模型，第四范式也需要把決策類模型裝到應(yīng)用軟件里。這樣的關(guān)系里，我們能夠看到生態(tài)的作用、問(wèn)題和挑戰(zhàn)。
幾年前GPT3出來(lái)之后，我們基本上有了一個(gè)判斷：未來(lái)是能夠改變軟件產(chǎn)業(yè)的，當(dāng)軟件產(chǎn)業(yè)被改變后，整個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值、商業(yè)模式都會(huì)得到飛躍。
Q：這也是您做AIGS的初衷？
戴文淵：我覺(jué)得未來(lái)另一條AGI（通用人工智能）的路線，是把現(xiàn)在所有軟件改造一遍，改造完以后，就覆蓋了所有領(lǐng)域。
很難想象，通過(guò)一個(gè)大模型解決所有領(lǐng)域的問(wèn)題，這個(gè)模型量太夸張了，OpenAI的CEO也在講，他們也要轉(zhuǎn)變技術(shù)路線。如果實(shí)現(xiàn)AGI是必須通過(guò)一個(gè)模型無(wú)限地?cái)U(kuò)大，最后是走不通的，至少在當(dāng)前的計(jì)算架構(gòu)下走不通。
Q：“所有軟件改造一遍”，您預(yù)計(jì)這個(gè)過(guò)程會(huì)持續(xù)多久？這是在原有基礎(chǔ)上可以修繕的，還是一個(gè)徹底顛覆的過(guò)程？
戴文淵：起碼要五年，軟件的改變不可能一步到位，使用習(xí)慣也不可能一天內(nèi)從一個(gè)菜單直接跨到對(duì)話框，需要一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程。
單個(gè)軟件可能一到三年可以完成轉(zhuǎn)變，但整個(gè)行業(yè)起碼要五年，改變完以后，會(huì)是一個(gè)完全的、跨時(shí)代的升級(jí)。
Q：現(xiàn)在“式說(shuō)”有哪些代表性的場(chǎng)景和案例？
戴文淵：我們真正target的是企業(yè)銷售管理軟件、財(cái)務(wù)管理、采購(gòu)軟件、研發(fā)的軟件，以及像制造企業(yè)的CAD軟件等。
比如CAD軟件，我們能實(shí)現(xiàn)新型的交互，可以找到相似的零件，把兩個(gè)零件做裝配；比如門店管理，看哪些人上班遲到了，哪些人沒(méi)有按照規(guī)則操作。很多店長(zhǎng)不會(huì)用傳統(tǒng)門店管理軟件，還是用最原始的方式管，用更好的交互形態(tài)，其實(shí)能很好地賦能基層員工。
還有快遞，比如倉(cāng)庫(kù)經(jīng)理想知道轄區(qū)內(nèi)快遞員最近一個(gè)月運(yùn)了多少單，投遞冠軍是誰(shuí)，誰(shuí)偷懶。企業(yè)都有這些數(shù)據(jù)，但你不能要求一個(gè)區(qū)域經(jīng)理會(huì)操作數(shù)據(jù)庫(kù)，如果用更加自然的交互方式，其實(shí)可以很好地幫助企業(yè)管理好團(tuán)隊(duì)。
我只是舉了一些例子，這個(gè)適用面是非常廣的，本質(zhì)上每個(gè)企業(yè)里都有各種各樣的管理軟件，它們都能用更好的形態(tài)去實(shí)現(xiàn)。
二、談趨勢(shì)：算力不可能無(wú)限擴(kuò)張；生成式AI短期內(nèi)toB機(jī)會(huì)更大
Q：您剛剛談到我們跟軟件公司互為生態(tài)，里面有很多問(wèn)題跟挑戰(zhàn)，具體是什么呢？
戴文淵：最大的問(wèn)題是中國(guó)軟件市場(chǎng)的問(wèn)題，如果從投資者的視角來(lái)看，通常認(rèn)為中國(guó)的軟件市場(chǎng)很小，甚至“不太值錢”，但實(shí)際上不是這樣，中國(guó)的軟件市場(chǎng)是一個(gè)巨大的市場(chǎng)，只不過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化軟件市場(chǎng)比較小。
為什么會(huì)這樣？因?yàn)橹袊?guó)有人口紅利。美國(guó)沒(méi)有人口紅利，企業(yè)只能買標(biāo)準(zhǔn)化軟件，定制化軟件是買不起的。但在中國(guó)，企業(yè)買得起定制化軟件，所以標(biāo)準(zhǔn)化軟件市場(chǎng)就小了。
中國(guó)的軟件市場(chǎng)其實(shí)比海外大得多，但是極度分散。問(wèn)題大家都能看到，就是高度的定制化，有大量人力成本。企業(yè)都挺辛苦的。要不斷做非常精細(xì)的、非標(biāo)的項(xiàng)目管理。一旦管不好，企業(yè)就會(huì)從盈利變成虧損，導(dǎo)致這個(gè)市場(chǎng)最大的企業(yè)也只占千分之幾的市場(chǎng)份額。
GPT技術(shù)出來(lái)以后能改變的，就是原先大量的定制功能點(diǎn)開發(fā)、菜單重新排布和流程改變上，用對(duì)話式的方式就都替代了，一下子從一個(gè)很差的商業(yè)模式變成一個(gè)很好的商業(yè)模式。
同時(shí)對(duì)于客戶來(lái)說(shuō)，過(guò)去雖然說(shuō)可以定制，但體驗(yàn)也不好，很多軟件最后功能多到上千個(gè)后，其實(shí)這些功能都找不到了。
用新的交互方式，客戶體驗(yàn)也得到提升，所以從各個(gè)方面來(lái)說(shuō)，這次的技術(shù)革命是各方都獲益的一個(gè)局面。
Q：融入AI后，軟件有了更好的商業(yè)模式，核心還是成本跟定制化的改變？
戴文淵：對(duì)。原來(lái)軟件公司的商業(yè)模式是什么？派20個(gè)人做了半年，開發(fā)完就結(jié)束了，如果沒(méi)有新的功能點(diǎn)，也沒(méi)有后續(xù)的收入。
轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌纳虡I(yè)模式后，開發(fā)功能點(diǎn)不需要很長(zhǎng)時(shí)間，主要的成本消耗在算力，而不是在人力。只要你的軟件還在被使用，你就能持續(xù)不斷獲得算力的收入，對(duì)軟件公司來(lái)說(shuō)，是一個(gè)特別大的商業(yè)模式革新。
Q：算力的問(wèn)題，咱們?cè)趺唇鉀Q？
戴文淵：此時(shí)此刻能上牌桌的（AI公司），都有一定的算力門檻，但我們作為中國(guó)公司，永遠(yuǎn)需要考慮的問(wèn)題，是有沒(méi)有國(guó)產(chǎn)替代方案。
對(duì)于中國(guó)芯片來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在需要一個(gè)調(diào)整。從追求極致的計(jì)算，調(diào)整為追求三者（顯存、帶寬）的平衡，肯定要給他們點(diǎn)時(shí)間。
從算力差距來(lái)看，對(duì)于GPU來(lái)說(shuō)，差兩倍其實(shí)還好。假設(shè)我用了比你差2倍的GPU，我能跑1000億參數(shù)，你能跑1000多億參數(shù)，兩者其實(shí)沒(méi)有特別本質(zhì)的區(qū)別。1000多億肯定比1000億好，但你是感受不到明顯差異的，當(dāng)然，1萬(wàn)億參數(shù)和1000億參數(shù)還是有本質(zhì)區(qū)別。我覺(jué)得還是要給國(guó)產(chǎn)芯片更多信心。
Q：您覺(jué)得算力和數(shù)據(jù)誰(shuí)更重要？
戴文淵：數(shù)據(jù)最重要。但這個(gè)要辯證來(lái)看，數(shù)據(jù)充分到一定程度后，再多就沒(méi)那么重要了。
比方說(shuō)《紅樓夢(mèng)》看過(guò)一百遍了，再多看兩遍也還好。未來(lái)在AGI決勝的，其實(shí)是一個(gè)個(gè)領(lǐng)域里的數(shù)據(jù)。比方說(shuō)你在Photoshop這個(gè)軟件積累足夠多了，這個(gè)領(lǐng)域里你就無(wú)敵了。
Q：您怎么看待算力擴(kuò)張和大模型能力的關(guān)系？
戴文淵：OpenAI的模型能力，一方面是依靠英偉達(dá)度算力的提升；另外一方面是微軟的投資，你花了100倍的錢，算力提升很多，數(shù)量級(jí)就上去了。
但到了那個(gè)（算力）的數(shù)量級(jí)后，你還能再花10倍的錢嗎？這個(gè)算力還能再提升100倍嗎？當(dāng)你想再往上提升一個(gè)數(shù)量級(jí)的時(shí)候，這個(gè)問(wèn)題就要面對(duì)了。
如果算力已經(jīng)無(wú)法再提升數(shù)量級(jí)，我們?cè)趺赐ㄟ^(guò)一個(gè)模型的無(wú)限擴(kuò)大實(shí)現(xiàn)AGI？還是通過(guò)N個(gè)模型一起去覆蓋？確實(shí)如果你有足夠多的模型，也能覆蓋一個(gè)完整的AGI。
Q：我們?cè)趺醋屵@個(gè)模型成本更可控一些？
戴文淵：成本可控是一個(gè)比較現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。在不同領(lǐng)域是需要不同尺寸的模型，不是所有領(lǐng)域都支持一個(gè)萬(wàn)億級(jí)參數(shù)的（模型）。
過(guò)去認(rèn)為10億（1B）參數(shù)以上都叫大模型，但不同的場(chǎng)景盈利能力不一樣，能夠負(fù)擔(dān)的模型尺寸也不一樣。我們說(shuō)成本可控，是得看這個(gè)場(chǎng)景能負(fù)擔(dān)多大的模型，以及我們能不能裁剪到它能夠負(fù)擔(dān)的大小，最后其實(shí)要達(dá)到某種折中。
Q：第四范式一直在提“AI for everyone”，這個(gè)理念是不是到今天能夠真正實(shí)現(xiàn)了？
戴文淵：通用大模型的出現(xiàn)讓AI覆蓋面擴(kuò)大了，原先我們需要找到適合AI的場(chǎng)景，比如說(shuō)搜索、資訊推薦。為什么需要找呢？原先AI只能干單點(diǎn)的事，沒(méi)有到那么通用。除了這些點(diǎn)以外的地方，都不是AI覆蓋的，是軟件覆蓋的。
Q：我們能看到AI帶來(lái)的生產(chǎn)力變化是非線性的增長(zhǎng)，跟互聯(lián)網(wǎng)或者芯片的迭代方式有很大區(qū)別，這也是現(xiàn)在那么多人選擇創(chuàng)業(yè)的原因，您怎么看這個(gè)現(xiàn)象？
戴文淵：是的。這次的變化很難估計(jì)是多少萬(wàn)億的市場(chǎng)，大家都是有機(jī)會(huì)的。
Q：從大模型來(lái)看，現(xiàn)在有toC和toB兩種路徑，您覺(jué)得短期內(nèi)哪個(gè)更有機(jī)會(huì)？
戴文淵：我認(rèn)為短期內(nèi)toB更有機(jī)會(huì)。拋開監(jiān)管層面的問(wèn)題，更容易被改進(jìn)的是原來(lái)水平較低的，現(xiàn)有的toC軟件體驗(yàn)比toB好得多，后者就更容易被替代。
Q：您覺(jué)得底層模型研發(fā)更賺錢，還是上層應(yīng)用開發(fā)更賺錢？
戴文淵：最后其實(shí)都賺錢，英特爾也賺錢，微軟也賺錢。
Q：是不是可能會(huì)出現(xiàn)一種情況，某家軟件公司通過(guò)生成式AI，成長(zhǎng)為一家比Salesforce更厲害的公司，是有這種可能性的？
戴文淵：這是一定的。
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