在大模型拐点如何创业？陆奇这样建议

作者：亿欧发布时间：2023-04-24

在大模型拐点如何创业？陆奇这样建议

未来，唯一有价值的是你有多大见解；不要轻举妄动，首先要思考；不建议浮夸，不要蹭热点。

2023年4月22日，陆奇在上海演讲，希望能够帮助中国创业者认清这次历史性的拐点时刻，定位今天的时代坐标、找准自己的位置。

陆奇是奇绩创坛创始人兼CEO，是中国AI布道人，也是中国针对大模型最有发言权的人之一。他曾在全球巨头身居要职，先后任职于IBM、雅虎、微软、百度，曾是华人在美国科技公司最有权威的高层人士，位至雅虎和微软执行副总裁，回国加盟百度出任集团总裁兼COO。

社会性拐点的核心：

大型成本从边际变成固定

“三位一体结构演化模式”，本质是讲任何复杂体系，包括一个人、一家公司、一个社会，甚至数字化本身的数字化体系，都是复杂体系。

“三位一体”包括：“信息”系统，从环境当中获得信息；“模型”系统，对信息做一种表达，进行推理和规划；“行动”系统，我们最终和环境做交互，达到人类想达到的目的。

任何体系，都是这三个体系的组合，数字化系统尤其如此。数字化和人分不开。人也一样，人要获得信息、表达信息、行动解决问题或满足需求。

今天大部分数字化产品和公司，包括Google、微软、阿里、字节，本质是信息搬运公司。一定要记住，我们所做的一切，一切的一切，都在搬运信息。但它已经足够好，改变了世界。

早在1995-1996年，通过PC互联网迎来一个拐点。大量公司层出不穷，其中诞生了一家伟大公司叫Google。为什么会有这个拐点？为什么会有爆炸式增长？原因是，获取信息的边际成本开始变成固定成本。一定要记住，任何改变社会、改变产业的，永远是结构性改变。这个结构性改变往往是一类大型成本，从边际成本变成固定成本。

Google为什么伟大？它把边际成本变成固定成本。Google固定成本很高，但它有个简单商业模式叫广告，它是世界上高盈利、改变世界的公司，这是拐点关键。

今天，2022-2023年的拐点是什么？原因是什么？一模一样。模型的成本从边际走向固定，因为有件事叫大模型。

模型的成本开始从边际走向固定，大模型是技术核心、产业化基础。OpenAI搭好了，发展速度爬升会很快。为什么模型这么重要、这个拐点这么重要，因为模型和人有内在关系。

我们每个人都是模型的组合。人有三种模型：认知模型，我们能看、能听、能思考、能规划；任务模型，我们能爬楼梯、搬椅子剥鸡蛋；领域模型，我们有些人是医生，有些人是律师，有些人是码农。

我们对社会所有贡献都是这三种模型的组合。每个人不是靠手和腿的力量赚钱，而是靠脑袋活。简单想一想，如果你没有多大见解，你的模型能力大模型都有，或者大模型会逐步学会你所有的模型，那会怎样？——未来，唯一有价值的是你有多大见解。

人类社会是技术驱动。从农业时代，人用工具做简单劳动，最大问题是人和土地绑定，人缺少流通性，没有自由。工业发展对人最大变化是人可以动了，可以到城市和工厂。早期工业体系以体力劳动为主、脑力劳动为辅，但随着机械化、电气化、电子化，人的体力劳动下降。信息化时代以后，人以脑力劳动为主，经济从商品经济转向服务经济——码农、设计师、分析师成为我们时代的典型职业。

这一次大模型拐点，会让所有服务经济中的人、蓝领基本都受影响，因为他们是模型，除非有独到见解，否则你今天所从事的服务大模型都有。下一时代典型的职业，我们认为是创业者和科学家。

下个拐点将是组合：

“行动”无处不在

下个拐点是什么？下个拐点将是组合：“行动”无处不在（自动驾驶、机器人、空间计算）。也就是人需要在物理空间里行动。20年后，这个房子里所有一切都有机械臂，都有自动化的东西。我需要的任何东西，按个按钮，软件可以动，今天还需要找人。

哪些公司能走到下个拐点、站住下个拐点？我认为特斯拉有很高概率，它的自动驾驶、机器人现在很厉害。微软今天跟着OpenAI爬坡，但怎么站住下个拐点？

今天信息已经无处不在了，接下来15-20年，模型就是知识，将无处不在。以后手机上打开，任何联网，模型就过来了。它教你怎么去解答法律问题，怎么去做医学检验。不管什么样的模型都可以无处不在。在未来，自动化、自主化的动作可以无处不在。

我们从根本性的三位一体结构分析未来，从过去的历史拐点能清晰看到今天所面临的拐点，本质是模型成本从边际走向固定，将有一家甚至多家伟大公司诞生。毫无疑问，OpenAI处于领先。虽然讲得有点早，但我个人认为，OpenAI未来肯定比Google大。只不过是大1倍、5倍还是10倍。

OpenAI核心：

坚信两件事

为什么讲OpenAI，不讲Google、微软。讲真心话，因为我知道，微软好几千人也做这个，但不如OpenAI。一开始比尔·盖茨根本不相信OpenAI，大概6个月前他还不相信。4个月前看到GPT-4的demo（产品原型），目瞪口呆。他写了文章说：这太令人震惊了，这东西太神奇了。谷歌内部也目瞪口呆。

OpenAI一路走下来的关键技术：

GPT-1是第一次使用预训练方法来实现高效语言理解的训练；

GPT-2主要采用了迁移学习技术，能在多种任务中高效应用预训练信息，并进一步提高语言理解能力；

DALL·E是走到另外一个模态；

GPT-3主要注重泛化能力，few-shot（小样本）的泛化；

GPT-3.5 instruction following（指令遵循）和tuning（微调）是最大突破；

GPT-4 已经开始实现工程化。

2023年3月的Plugin是生态化。

Ilya Sutskever是OpenAI联合创始人兼首席科学家。他坚信两件事：

第一是模型架构。它要足够深，只要到了一定深度，bigness is betterness（大就是好）。只要有算力，只要有数据，越大越好。他们一开始是LSTM（long short term memory），后来看到Transformer就用Transformer。

第二个OpenAI相信的是，任何范式、改变一切的范式永远有个引擎，这个引擎能不断前进、不断产生价值。这个引擎基本是一个模型体系（model system），它的核心是模型架构Transformer，就是sequence model（序列模型）：sequence in、sequence out、encode、decode后者decode only。但最终的核心是GPT，也就是预训练之后的Transformer，它可以把信息高度压缩。

Ilya有个信念：如果你能高效压缩信息，你一定已经得到知识，不然你没法压缩信息。所以，你把信息高效压缩的话，你得有一些知识。

Ilya坚信GPT3、3. 5，当然GPT-4更是，它已经有一个世界模型在里面。虽然你做的事是（预测下一个关键词），这只不过是优化手段，它已经表达了世界的信息，而且它能持续地提高模型能力，尤其是目前研究比较多的在子概念空间当中做泛化。拐点是怎么到的？ChatGPT能在历史上第一次两个月1亿活跃用户，挡都挡不住，为什么?

一是，它封装了世界上所有知识。二是，它有足够强的学习和推理能力，GPT-3能力在高中生和大学生之间，GPT-4不光是进斯坦福，而且是斯坦福排名很靠前的人。三是，它的领域足够宽，知识足够深，又足够好用。自然语言最大的突破是好用。扩展性也足够好。当然还是很贵，像2万多张卡，训练几个月这么大的工程。不过也没贵到那么离谱——Google可以做，微软可以做，中国几个大公司能做，创业公司融钱也能做。加在一起，范式的临界点到了。拐点已经到来。

如果你是创业者

机会点在哪里？

现在，我给大家一个结构化思维框架。某种意义上你可以对号入座，知道我在这里，我怎么思考今天的机会点。

这张图是整个人类技术驱动的创业创新，所有事情的机会都在这张图上。

首先，底层是数字化的技术，因为数字化是人的延伸。数字化的基础里有平台，有发展基础，包括开源的代码、开源的设计、开源的数据；平台有前端、后端等。这里有大量机会。

第二，波是用数字化的能力去解决人的需求。我们把数字化应用完整放在这张表上。

1）C端，是把所有的人分成人群，每种人群24小时，他花时间干什么？有通讯、社交、内容、游戏消费、旅游、健身……C端有一类特殊的人，这类人是改变世界的，是码农、设计师、研究员。他们创造未来。微软这么大的公司，是基于一个简单理念：微软我们就是要写更多软件、帮别人写更多软件，因为写软件是未来。

最后，人类是挺奇怪的物种，不光要满足这些需求，还要改变世界，我们在满足世界时，也要获得更多能源，所以需要有能源科技；需要转化能源，用生命科学的形式，biological process转化能源或者使用mechanical process，材料结构来转化能源，或者是新的空间。这是第三波。

所以创业公司基本上有三类：数字化基础，用数字化去解决人的需求，去改变物理世界。有了这个大的框架，我们可以系统性地来看对号入座：我在哪个位置？如果我在这个位置，需要关注哪些点？

首先讲数字化基础，它有一个稳定结构，不管再怎么发展，结构永远是这样。过去30多年，大部分系统或多或少我都碰过，这个结构确实相当稳定。核心是前端和后端——前端是完整可延伸的体验，后端是完整可延伸的能力，有设备端，比方说电脑、手机、眼镜、汽车等等，设备端里面是芯片、模组加上操作系统。万亿美元的公司都在这一层。

其次是体验的容器，二维的容器，三维的容器，内在嵌入的容器。容器之上，写代码都知道画布，画布可以是文档，可以是聊天，可以是代码，可以是空间，可以是世界，可以是数字人，也可以是碳基里的蛋白质等等。这是前端。后端也一样，底层式设备，服务器、交换机、数据中心等等，也是芯片、模组、操作系统。

中间这一层非常重要，网络数据堆栈，分布式系统，区块链等等。最上面是云，是能力的供给。能力供给像自然水源，打开就是算力，有存储和通讯能力。今天的模型时代，打开就是模型。下面是数字化基础。符号计算，或者所谓的深度学习，叠加向量的浮点计算，硅基的，碳基的。

如果你是这里的创业者，机会点在哪里？

首先搬运信息，这个时代还有很多可以做。如果你是做模型的，我现在判断什么都要重做一遍。大模型为先。很多设备也要重做，你要支持大模型，容器要重做，这些都有机会。云、中间的基础设施、底层的硬件，包括数字化发展核心的基础，尤其是开源的体系，这里是真正意义上是有大量机会。

第三代系统，即已经开始做机器人、自动化、自主系统。孙正义今天all in。这个也能用大模型做。马斯克也看到这种机会。都是在第三代下一个拐点，创业公司完全可以把握的机会。

同时并行的，我把它称作“第三代++系统”，是碳基的生物计算，这一类公司有大量的量子计算，有很多机会。元宇宙和Web 3今天点冷，但从历史长河角度来讲，只是时间问题，因为这些技术都能真正意义上带来未来的人类价值。

所以如果是这个创业项目，基础层机会就在这里。这是最好的生意。为什么？这个时代跟淘金时代很像。如果你那个时候去加州淘金，一大堆人会死掉，但是卖勺子的人、卖铲子的人永远可以赚钱。所谓的shove and pick business。

大模型是平台型机会。按照我们几天的判断，以模型为先的平台，将比以信息为先的平台体量更大。平台有以下几个特征：它是开箱即用；要有一个足够简单和好的商业模式，平台是开发者可以活在上面，可以赚足够的钱、养活自己，不然不叫平台；他有自己杀手级应用。

ChatGPT本身是个杀手应用，今天平台公司就是你在苹果生态上，你做得再好，只要做大苹果就把你没收了，因为它要用你底层的东西，所以你是平台。平台一般都有它的锚点，有很强的支撑点，长期OpenAI设备机会有很多——有可能这是历史上第一个10万亿美元的公司。

这是一场激烈的竞争平台之战，未来一个体量很大的公司。在这个领域竞争是无比激烈。代价实在太大，错过太可惜。再怎么也得试一试。

今天的模型鲁棒性、脆弱性，还是问题。用这个模型，你一定要一开始稍微窄一点，限制要严一点，这样的话体验是稳定的，等到模型能力越来越强再把它放宽，找到适当的场景，循序渐进。质量和宽度之间的平衡很重要。另外发展路径上，你要考虑今天产品要不要在这个上基础上改，重启炉灶，还是齐头并进。把这个团队给改了、重做，还到外面去买公司？

创新，尤其是创业公司落地，它永远是技术推动和需求拉动的组合。在落地的过程中，对需求理解的把控，掌握和满足需求的方法是一切当中最重要。长期一定是技术驱动为主，但在落地的时候对需求的拆解、分析、梳理，把控好需求，是一切的一切。

有一个机密大家今天都知道了——OpenAI是用GPT-4做GPT-5，每个码农都是放大能力的码农。它规模效应不一样，马太效应不一样，从此壁垒和竞争格局不一样，知识产权结果不一样，国际化的格局也不一样。中国显然有机会。

每个公司：

一组能力的组合

创业公司的内在结构是人和事的组合。

人，一开始是创始人/创始团队；他有初心，内在驱动力、外在驱动力；他能独立思考，判断未来；他能行动导向，解决问题；他能需求导向，找到价值；最终通过沟通获得资源。

接下来，是产品市场匹配。这部分就是研发技术、研发产品、交付产品。商业模式是收到钱、更多增长、触达更多客户、融更多钱、一直触达到未来的价值。组织上，通过系统建设，开拓面向未来的人才、组织结构和文化价值观等等。这一切就是一家公司的总和。

我们对每位同学的建议是，不要轻举妄动，首先要思考。

不要浮夸，不能蹭热。我个人最反对蹭热，你要做大模型，想好到底做什么，大模型真正是怎么回事，跟你的创业方向在哪个或哪几个维度有本质关系。蹭热是最不好的行为，会浪费机会。

在这个阶段要勤于学习。新范式有多个维度，有蛮大复杂性，该看到的论文要看，尤其现在发展实在太快，非确定性很大。我的判断都有一定灰度，不能说看得很清楚，但大致是看到是这样的结果。学习花时间，我强烈推荐。

想清楚之后要行动导向，要果断、有规划地采取行动。如果这一次变革对你所在的产业带来结构性影响，不进则退。你不往前走没退路的，今天的位置守不住。如果你所在的产业被直接影响到，你只能采取行动。

接下来我想讲几个维度——每个公司是一组能力的组合。