李开复最新发言:短期内中国大模型的商业机会在to C
原创
2024-06-14 14:19 星期五
科创板日报记者 张洋洋
①李开复认为,短期内大模型在中国to C市场更有机会;
②零一万物坚决做to C应用,坚决不做赔钱的to B。

《科创板日报》6月14日讯(记者 张洋洋) “短期内,在中国to C市场更有机会,国外两者都有机会。”

在今日的2024智源大会上,针对大模型相关话题,零一万物CEO李开复进行了最新的讨论,当被问及当下大模型产业化的最大场景和机会,李开复如是说。

在李开复看来,从to C市场来看,大模型被认为像是移动互联网或者PC时代类似的技术,新的平台带来新的应用,这是巨大的机会,但是这些应用会按部就班进行,AI时代也是一样。

第一个阶段应该是生产力工具。第二个阶段是娱乐、音乐、游戏。第三个阶段是搜索,再下一个阶段可能会是电商,然后会有社交、短视频,还有o2o。

其中一个逻辑就是刚开始要能够赚钱,要能够解决问题。商业往往是先堆积用户DAU再找盈利模式,后面需要的用户量会越高,这个时候成本一定要压低,生产力工具越往后商业难度越高。

“所以我认为这个定律是不会改变的。当然这里面有一个挑战,就是做这些应用推理成本还太贵。所以最近我们也推出了一个新的想法,TC-PMF(Technology-Cost Product-Market-Fit,技术成本 X 产品市场契合度),就是当考虑PMF的时候,还要把技术的需求难度和成本考虑进去。”

李开复表示,做应用一定要考虑到这六个阶段谁先谁后,该什么时候做,提早做。第二就是做的时候要考虑到,一旦做完了技术会不会更好,成本会不会更低。所以大模型的to C应用,不是过去移动互联网的产品经理一个人就可以做主,难度会很高。还会需要做infrastructure,做推理引擎的人,还会需要做大模型、AI的专家一起来打TC-PMF,虽然难度高,但回报也高,机会也更大

他另外还强调,在大模型的C端市场,技术不会带来永久领先。因为巨头一旦看到了PMF验证后,会有更多的方法来超越。验证出PMF后,要把握的时间窗口,把品牌打造出来。

“最终胜出的to C应用,一定不只是技术做得好,还需要抓住时间窗口,在这个时间窗口打造一个可持续的优势,比如品牌优势,比如社交链,比如用户数据,让他不能离开你这个平台。”李开复以抖音举例,过去抖音如何在微信这么强大的时代能做出来,就是抓住了时间窗口。

对于大模型to B的应用,李开复称,大模型本可以在这个市场带来更大的价值,而且应该更快实现,“但是很可惜to B的这个领域面临几个巨大的挑战”。

他举出两个例子。一是大公司、传统公司,不敢采取特别巨大颠覆式的技术,他们习惯每一年增加5%的预算,只做跟去年稍微不一样的事情。对于颠覆式的事物,大公司有点难拥抱。

第二个问题是,大模型对企业而言带来的价值是降本,而不是创造价值。降本本质而言是取代人类的工作。大公司很多高管或者中层者管理,并不愿意做这个事情,因为这意味着团队减员,管理者在公司的政治资本减少,权力就变了,甚至可能管理者自己的工作都没了。所以大公司,有时候CEO很想去推动变革技术的应用, 但向下推行会遇到阻力。

这些因素造成to B市场的现状,理论上应该马上可以落地的,但实际并没有那么快。李开复还提到,很多大公司没有认识到软件的价值,不愿意为软件付费。

“多个大模型公司竞标,价格越竞越低,到最后做一单赔一单,没有利润。我们在AI1.0时代就看到这个现象,现在很不幸,在AI2.0时代又重现了。”因此,他今日明确,零一万物坚决做to C应用,坚决不做赔钱的to B,对于B端客户,会精挑细选客户,优先与公司上下观念一致愿意接受大模型的企业合作。

此外,面对当前大模型目前的行业挑战,李开复称,大模型现在只是用更多的算力推动,盲目丢更多的GPU来训练推理,这在未来也许会看到模型能力快速上升,但是这样的话就会导致只有那些特别有GPU的公司或国家能够在这方面胜出。

同样需要关注的还有是工程问题,怎么能够去用工程来提升模型能力,不是进入一个盲目的丢GPU达到更高的结果。当然还有很多挑战,比如说recency的问题,还有记忆的问题,窗口不够长的问题,还有幻觉问题等。

“但是我们可以看到的就是,当这么多聪明的大脑在全球涌入这个领域的时候,这一个一个的问题都大部分非常好的被解决了。所以我对未来还是非常乐观的。”

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