擁抱大模型，多去體驗(yàn)它，繼續(xù)在自己的行業(yè)里面深耕。
文｜《中國(guó)企業(yè)家》記者 閆俊文
編輯｜張曉迪
圖片來(lái)源｜中企圖庫(kù)
4月18日～19日，由《中國(guó)企業(yè)家》雜志社主辦的2025（第十七屆）商界木蘭年會(huì)在北京舉辦。在“開(kāi)幕對(duì)話”環(huán)節(jié)， 數(shù)坤科技創(chuàng)始人、CEO馬春娥作為主理人， 與明勢(shì)創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人黃明明、中科聞歌董事長(zhǎng)王磊、零一萬(wàn)物聯(lián)合創(chuàng)始人馬杰、騰訊設(shè)計(jì)杰出專家陳妍，圍繞“大模型迭代”進(jìn)行了訪談對(duì)話。
精彩觀點(diǎn)如下：
1.如果把整個(gè)AGI看作是珠峰，不管是美國(guó)的OpenAI、Anthropic，中國(guó)的DeepSeek、MiniMax，包括字節(jié)跳動(dòng)，連一半都沒(méi)有爬到。
2.技術(shù)高速迭代，你停下來(lái)花錢投流，去做用戶量，這是無(wú)效的。
3.當(dāng)新的生產(chǎn)力到來(lái)的時(shí)候，誰(shuí)先掌握新的生產(chǎn)力，這個(gè)行業(yè)內(nèi)幾千億甚至上萬(wàn)億的產(chǎn)值可能就會(huì)重新分配、重新流動(dòng)。
4.通用的Agent，在中國(guó)只有兩家半大廠的機(jī)會(huì)。
5.創(chuàng)業(yè)者經(jīng)常犯的一個(gè)誤區(qū)叫線性外推。剛開(kāi)始起步的創(chuàng)業(yè)公司做的是簡(jiǎn)單的+AI的事情，大多數(shù)的情況是，輪不到創(chuàng)業(yè)公司來(lái)做，傳統(tǒng)行業(yè)已經(jīng)積累了巨大的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。
6.大模型就像基礎(chǔ)設(shè)施，但是公路通了，每個(gè)地方能不能夠發(fā)展起來(lái)，還是要靠那個(gè)地方的人。
7.Agent端記憶推理以及工具的使用，在未來(lái)1~2年都有巨大的突破，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有到大家停下來(lái)卷成本、卷差異化的地步。
以下為對(duì)話實(shí)錄，有刪減：
頭部公司共識(shí)：將軍趕路不追小兔
馬春娥：大模型技術(shù)正加速向千行百業(yè)滲透，企業(yè)在推動(dòng)大模型商業(yè)化落地時(shí)最需要突破的核心瓶頸是什么？
黃明明：如果把整個(gè)AGI看作是珠峰，不管是美國(guó)的OpenAI、Anthropic，中國(guó)的DeepSeek，我們投的MiniMax，包括字節(jié)跳動(dòng)，連一半都沒(méi)有爬到。用一句老話來(lái)說(shuō)，“將軍趕路不追小兔”，技術(shù)正在疾速駛向未來(lái)的列車上，現(xiàn)在讓大家跳下車抓緊時(shí)間去做商業(yè)化，至少我們對(duì)投資的大模型公司沒(méi)有這樣的壓力和期望值。
春節(jié)的時(shí)候，理想汽車創(chuàng)始人李想給我發(fā)了一個(gè)圖片，人類過(guò)去的應(yīng)用上達(dá)到一億用戶的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但我覺(jué)得DeepSeek這個(gè)團(tuán)隊(duì)卓越的地方在于沒(méi)有停下來(lái)。那時(shí)候，大家都在用，抱怨怎么老是宕機(jī)，服務(wù)不好。這是潑天的財(cái)富，但DeepSeek沒(méi)有停下來(lái)，說(shuō)我去布服務(wù)器，把幾個(gè)億的用戶服務(wù)好，他們繼續(xù)向AGI的高峰攀登。
技術(shù)高速迭代，你停下來(lái)花錢投流，去做用戶量，這是無(wú)效的，今天所有中國(guó)最優(yōu)秀的頭部公司，春節(jié)后，我們談過(guò)一圈，大家達(dá)成了一個(gè)共識(shí)，將軍趕路不追小兔，所有人應(yīng)該朝著人類文明的更高峰攀登。
王磊：我們做垂直賽道，堅(jiān)持的一個(gè)方法論就是數(shù)據(jù)、模型和決策，尤其從業(yè)務(wù)決策的角度去反過(guò)來(lái)看數(shù)據(jù)和模型怎么結(jié)合，再去發(fā)揮出我們過(guò)去一些想做但做不到，有了模型之后可能實(shí)現(xiàn)的一些場(chǎng)景和工作。
我們講三個(gè)階段，模型初期是發(fā)揮一個(gè)升級(jí)的作用，中期要發(fā)揮一個(gè)泛化到行業(yè)賦能的作用，長(zhǎng)期來(lái)講我們希望它能夠起到行業(yè)革新的作用。
馬杰：第一，我們喜歡跟什么樣的人合作？我們不看它有沒(méi)有數(shù)據(jù)，這個(gè)場(chǎng)景是不是立刻能AI化，甚至不看它有沒(méi)有預(yù)算，我們看的第一件事情是這位創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)是不是有對(duì)AI必須要做出變革的決心。
AI本身是一個(gè)非常牛的生產(chǎn)力，但是它只是生產(chǎn)力，所有的價(jià)值來(lái)自于領(lǐng)域，領(lǐng)域中的價(jià)值從哪里來(lái)？?jī)r(jià)值的流動(dòng)是：當(dāng)新的生產(chǎn)力到來(lái)的時(shí)候，誰(shuí)先掌握新的生產(chǎn)力，這個(gè)行業(yè)內(nèi)幾千億甚至上萬(wàn)億的產(chǎn)值可能就會(huì)重新分配、重新流動(dòng)。
新的生產(chǎn)力解決了過(guò)去很多沒(méi)有解決的問(wèn)題，還創(chuàng)造出了很大的新增價(jià)值，新增價(jià)值也是看誰(shuí)有信心和決心去把它抓住。
陳妍：第一，在騰訊，并不是每一個(gè)部門都在做大模型研發(fā)，我們也有長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的一些業(yè)務(wù)。我們可能要思考一件事情，自己深耕很久的研發(fā)過(guò)程以及產(chǎn)品用戶體驗(yàn)的全過(guò)程里，有哪一部分的工作是可以跟大模型結(jié)合，進(jìn)行提效以及創(chuàng)新，這個(gè)思考是要伴隨著工作的每一個(gè)環(huán)節(jié)里面。
第二，我覺(jué)得大模型的創(chuàng)新一定不是無(wú)中生有的，如果我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域積累得越深，那我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域里去擁抱大模型所取得的成功的幾率越大。
創(chuàng)業(yè)者不要做線性外推
馬春娥：現(xiàn)在如果去創(chuàng)業(yè)，有哪些建議，當(dāng)前AI發(fā)展面臨哪些挑戰(zhàn)和難題？
黃明明：第一，DeepSeek是中國(guó)過(guò)去30年在硬件、軟件和人工智能技術(shù)持續(xù)積累的一個(gè)必然的結(jié)果，你看到的只是冰山上的一角。在未來(lái)的5年、10年會(huì)有更多的DeepSeek 時(shí)刻的涌現(xiàn)。
第二點(diǎn)，有種說(shuō)法，中國(guó)的AI創(chuàng)業(yè)者缺算力，或者缺全球頂尖AI的人才，缺資金，資金的量級(jí)和海外頂尖的大模型公司差了1～2個(gè)數(shù)量級(jí)，但我覺(jué)得都不缺，DeepSeek得到了主流美國(guó)技術(shù)行業(yè)的認(rèn)可。
有一點(diǎn)很核心的叫敢為人先，過(guò)去30年，我們積累下的底子，是通過(guò)成為別人的供應(yīng)商幫別人打工。到了今天，當(dāng)這些底層的硬件、軟件和人工智能技術(shù)結(jié)合在一起的時(shí)候，我們會(huì)在很多領(lǐng)域產(chǎn)生一些原始性的創(chuàng)新，今天的創(chuàng)業(yè)者不要簡(jiǎn)單復(fù)制美國(guó)的模式。
創(chuàng)業(yè)者經(jīng)常犯的一個(gè)誤區(qū)叫線性外推。今天剛開(kāi)始起步的創(chuàng)業(yè)公司做的是簡(jiǎn)單的+AI的事情，就是傳統(tǒng)行業(yè)+AI，我們看到大多數(shù)的情況是輪不到創(chuàng)業(yè)公司來(lái)做，傳統(tǒng)行業(yè)已經(jīng)積累了巨大的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。
創(chuàng)業(yè)者應(yīng)避開(kāi)主力模型廠商和大廠的主力賽道。我覺(jué)得通用型的Agent一定會(huì)到來(lái)，在1～2年之內(nèi)，我們今天在座的所有人都會(huì)有一個(gè)自己通用的AI助理，它幫你處理日常的文件、電話，訂機(jī)票、訂酒店，但是對(duì)不起，這樣通用的Agent，我認(rèn)為在中國(guó)只有兩家半大廠的機(jī)會(huì)。
王磊：第一，多模態(tài)大模型過(guò)于注重于機(jī)器本身端到端的生成，我們?cè)谧鰣D、文、音生成時(shí)，需要把用戶的創(chuàng)造力和機(jī)器的創(chuàng)造力結(jié)合在一起。
第二，在混合模態(tài)的語(yǔ)義理解方面，圖、文、音、視頻或者更泛模態(tài)的東西，怎么能夠在一個(gè)語(yǔ)義框架里面去做理解和認(rèn)知，這個(gè)目前關(guān)注還是有點(diǎn)少，ChatGPT-4o也做了一些識(shí)別文本、識(shí)別照片的動(dòng)作，但是在更加豐富的語(yǔ)義內(nèi)容里面的一些因果關(guān)系或者是相關(guān)關(guān)系的識(shí)別，甚至是一些推理，不同模態(tài)的信號(hào)輸入以后，怎么樣去做統(tǒng)一的理解和決策？
多模態(tài)未來(lái)肯定是往泛模態(tài)方向去發(fā)展，除了關(guān)注生成之外，還要關(guān)注統(tǒng)一語(yǔ)義框架下的理解，這對(duì)行業(yè)的突破是非常關(guān)鍵和重要的。
馬杰：不管企業(yè)是大是小，都在AI這個(gè)巨大的浪潮中有非常大的機(jī)會(huì)，比如有的行業(yè)偏傳統(tǒng)，可能規(guī)模很大，但是數(shù)據(jù)的積累信息化、智能化還沒(méi)有做好，能不能做這件事情？其實(shí)我覺(jué)得是可以的，核心是要有決心。
有人說(shuō)AI可能會(huì)剝奪年輕人的工作機(jī)會(huì)，特別是像年輕一點(diǎn)的入門級(jí)的這些設(shè)計(jì)師、程序員，但我看到了更多的機(jī)會(huì)。有了AI賦能，入門級(jí)的銷售人員可以瞬間變成一個(gè)行業(yè)的資深銷售，有些行業(yè)的人才是不足的，但在大模型的幫助下，反而用一個(gè)聰明的新人就可以解決這個(gè)問(wèn)題。
陳妍：第一，數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是做大模型的人天天都要想的事情，不管是更深度的垂類數(shù)據(jù)，還是通用的數(shù)據(jù)，我們希望是合規(guī)并且優(yōu)良的數(shù)據(jù)。大模型就是這樣的，你喂垃圾，它就會(huì)吐垃圾。
另外一個(gè)點(diǎn)，在具體的落地應(yīng)用上面，其實(shí)大家現(xiàn)在用到的大模型更多還是裸模，用到實(shí)際工作還需要很多應(yīng)用的轉(zhuǎn)換。
Agent還沒(méi)到卷成本的地步
馬春娥：未來(lái)的1至3年，你們看到了哪些行業(yè)趨勢(shì)，對(duì)企業(yè)家有哪些建議？
黃明明：現(xiàn)在是先訓(xùn)語(yǔ)言模型，再訓(xùn)VLM（視頻語(yǔ)言模型），將來(lái)一定是語(yǔ)言模型和VLM融合在一起再train（訓(xùn)練）。我再舉一個(gè)更有意思的例子，模型對(duì)物理世界的理解和對(duì)我們?nèi)祟愔R(shí)的理解，這兩點(diǎn)是同等作用，甚至是齊頭并進(jìn)的。
怎么對(duì)物理世界的理解、對(duì)Agent端的記憶推理以及工具的使用，在未來(lái)1～2年都有巨大的突破，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有到大家停下來(lái)卷成本、卷差異化的地步。
王磊：AI走向行業(yè)，首先有一個(gè)正確的觀念去認(rèn)知它，AI這個(gè)技術(shù)現(xiàn)在處于什么地方，它的長(zhǎng)處和短處是什么？尤其是DeepSeek出來(lái)以后，大家的認(rèn)知越來(lái)越正確和客觀，這需要大家用開(kāi)放的心態(tài)去擁抱，這個(gè)過(guò)程需要由點(diǎn)上的升級(jí)到面上的賦能，最后到行業(yè)級(jí)的革新，應(yīng)該是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，這是未來(lái)3～5年我們一定可以看到的一個(gè)場(chǎng)景和局面。
馬杰：未來(lái)誰(shuí)都會(huì)用到AI，甚至它就在你公司里，你只是決策，要招幾個(gè)程序員，招幾個(gè)AI訓(xùn)練工程師，未來(lái)AI就是這樣，無(wú)處不在，而且它很普惠。
AI的價(jià)格從前年的幾十美元每百萬(wàn)token，到現(xiàn)在，中國(guó)平均價(jià)格已經(jīng)是1元人民幣每百萬(wàn)token了，這個(gè)價(jià)格的飛速下降以及性能的飛速提升，已經(jīng)接近或者到達(dá)這個(gè)技術(shù)的普惠點(diǎn)了。
陳妍：大模型就像基礎(chǔ)設(shè)施，但是公路通了，每個(gè)地方能不能夠發(fā)展起來(lái)，還是要靠那個(gè)地方的人，所以對(duì)于普通人，每一個(gè)生活在這個(gè)年代的人來(lái)說(shuō)，擁抱大模型，多去體驗(yàn)它，繼續(xù)在自己的行業(yè)里深耕，某一天就能夠迸發(fā)出我們的靈感和創(chuàng)新。
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