百“模”大战下半场：科技大厂如何释放AI大模型团队的创造力？

作者：白熊观察员发布时间：2023-09-11

本文系承接上篇《AI大模型创业展望（1）：三类团队面临的共同硬核问题》。在上一篇中，我认为，AI大模型创业接下去的硬核问题在于如何探索技术和商业的发展路线，特别是技术路线。因为AI大模型创业与AIGC创业等应用层面的创业有着巨大的差别，技术层面一旦产生一定的优势，将给产品的商业价值带来飞跃式的增长，有可能迅速甩开竞争对手，取得“降维打击”的效果。

在应用软件层面，如办公软件之间，文档工具之间，往往基于同一时代的技术，因此比拼的是面向不同类型的客户（G端、B端或C端）的商业化能力，比拼打造商业模式、形成增长飞轮的能国，但在AI大模型领域，不同代际之间的竞争差距是维度层面的。

此外，考虑到当前复杂的内外部环境，合理的商业化节奏会直接影向企业的生存，节奏不对，创业未半而中道崩殂的情况并不鲜见。

在上篇发布之后，正好与清华大学一位工科研究员崔博士聊起，他近期常用GPT协助审阅论文。他认为，越频繁使用GPT，越感觉杨立昆的观点可能是正确的，自回归模型有它自身的局限性。—— 这也正印证上一篇的核心观点，当前AI大模型的技术路线远未定型。AI大模型的研发，技术路线的探索更为重要。

系列讨论中，白熊观察员将当前的AI大模型创业团队进行了分类：大厂团、独立团和学院团。与美国的独立创业机构Open AI率先推出了优势产品ChatGPT不同，国内在AI大模型领域反应最快的是大厂，百度为代表的互联网大厂率先推出了自主研发的AI大模型，同时也充分发挥了自己在市场营销和品牌公关方面的优势。

这些年来，大厂正在逐渐祛魅，本文首先就要探讨的大厂团队在AI大模型创业中的风险与危机——大厂虽然有很多资源层面的优势，但大厂的结构决定着大厂在AI大模型这类颠覆式创新领域有很多局限，特别是在中国**。**

这里的“大厂”，狭义上常被用来指BAT字节美团滴滴小米等市值在千亿以上的大型科技公司，广义泛指各类规模较大的科技互联网企业。本文指的是广义说法。随着AI大模型创业的深入，大厂的AI大模型团队将会遇到企业内生的结构性问题，大厂与自己亲手搭建的AI大模型团队该如何相处？

1 结构决定功能：大厂的颠覆式创新困局

据腾讯新闻报道，美团联合创始人王慧文曾发出暴论，中国的AI大模型创业“这件事儿，肯定不是大厂做的。”

王慧文何出此言？因为大厂“有病”。这种“病”其实是一种内生属性，这是大厂自己的结构决定的，越是大厂，越难以在内部进行结构性、系统性、颠覆性的创新，

大厂可能正是由市场的一名颠覆者发展而来。但当它跑出来后，却需要保护自己，占稳地盘，不断扩大优势。大厂开始让自己不断“厚实”起来，越来越强大，也越来越庞大。但这种强构也让大厂越来越保守。因为大厂之所以发展成大厂，它的潜意识里就是要保护好自己猎取到的成果。

科学上有个说法：结构决定功能。大厂的结构，本质上是为了自我保护而生，一切与保护自己的既有利益相悖的事，都会受到整个肌体的抵触，这是一种发自内心的抵触。

“大厂病”一直是被广泛讨论的话题。从症状上看，面对行业变革的傲慢、忽视机会、决策缓慢等等，可以举出一长串。这些症状还是由大公司的结构所决定的，本质是大厂自我保护的机制所衍生出的。

科技圈有一个知名的案例，也就在十几年前，作为手机一哥的诺基亚，不仅没能引领功能机向智能机时代的变革，反而根本没有抓住机会，眼睁睁地看着一家从没有做过手机和通信的企业成为了行业的新霸主，自己则沦为了时代的眼泪。虽然如今诺基亚在通信设备市场中仍然非常强大，但市值仅2007年的1/10左右，这也代表着市场对它的认知。

诺基亚的故事并没有过去多久，亲历者也写了不少回忆，诺基亚曾经的CEO一句“我们没有做错什么，但我们输了”（We did nothing wrong, but somehow, we lost.）恐怕已写进了人类商业史。这句话也正好反映了作为旧日霸主的代表人物，内心的傲慢和对变革的不理解。

“大公司”的所谓结构，是由不同岗位上大量的人所组成的，“大公司病”本质是人性，这也是“大公司病”几乎不可治愈的原因。越大的公司，人越多，企业运转时越容易表现出与人性相似的特质，也就越难以对抗人性。即使有些员工或者管理层决策者已经意识到了需要变革，但仍然有更多的人拒绝变化。很多大公司都把“拥抱变化”（或类似的词汇）奉为企业的核心价值观，但真正能实现的几乎没有。

大公司除了时常表现出“拒绝变化”这样的特点以外，还有其它一些问题，如时常表现出对新事物、新趋势的漠视，这是保守和拒绝变化的一种体现，最终往往对新的发展方向投入度不足，错失机会。

时间回溯到2002年，第一代互联网创业潮中，当时有所谓四大门户，包括新浪、网易、搜狐，再加一个FM365（也称为”调频365“）. 与另外三个独立的创业公司不同，FM365背景最为雄厚，依托了当时国内PC领域的霸主联想。

1999年FM365成立之后，依托联想电脑，作为电脑默认主页，FM365迅速崛起。之后，联想高层想要做大FM365，却采用了与当时的全球最大门户AOL合资的方式。但大手笔并没有换来成功，双方的合作很快出现了诸多分歧，在内部争斗矛盾爆发，最终出现了域名过期未续费，结果被人抢注的名场面。 —— 域名问题最后耗时数月才解决，动作之慢也令人发指。错过了关键的发展阶段，FM365也彻底走向了衰亡。

表面上看，联想高层不惜投入巨资，但深究起来，他们实际上希望以一种轻巧的方式去撬动创新业务。门户网站在当时属于颠覆性业务，必须要重投入、重参与，否则就只能“重在参与”了。

作为一家硬件大厂，对互联网门户这样的“软件”领域，从企业的整体看，多数人兴趣不大，这也是由联想的“结构”所决定的。

历史对于现实有巨大的借鉴意义，千万别以为“这次不一样”。AI大模型最低也是一次产业革命级别的机遇，颠覆性的机遇也意味着前所未有的难度。现实中，我们看到，国内大厂似乎投入了不少资源和精力，召开了一场又一场发布会，发了不少AI大模型相关产品，特别是A股上市的那批“大厂”。从资本市场的表现来看，上半年几个月内确实引发了一轮疯狂炒作，但短期炒作之后，似乎市场已经不再买账。如最近的消息中，某科技企业虽然发布财报称AI大模型大幅提升相关业务收入，不过这样的利好并没能直接反映到股价上，股价从最高点80多元跌到了50多元，下跌已超30%。

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2 AI大模型时代的大厂玩法

尽管存在“大厂病”，但这并不意味着大厂在AI大模型时代就会一事无成，只不过AI大模型的创业形态和应用领域的创业存在很大的差异，和一些普通的工具开发也有巨大的不同，因此，AI大模型团队与企业的关系也需要重新理顺。

当前，美国在AI大模型创业方面先走一步，硅谷在AI大模型领域也形成了大厂团队、独立团队和学院派等三类团队，如Google、Meta、微软等大厂，已经储备了庞大的人力，搭建了自己的AI大模型团队；Open AI、Anthropic等独立团队在产品层面目前毫不逊色，同时诞生了Hugging Face这样的AI大模型创业服务商。此外，马斯克新成立的X AI，这也是以一个独立团队进行运作。至于高校层面，美国的斯坦福等高校本来就是AI研发的先驱，如今也是开源模型领域的主要贡献者。

AI大模型的创业刚刚走出第一步，从美国的情况看，它与以往的“AI研发”已有诸多不同，许多大厂内部都在持续地震中。

一是将AI大模型团队拆分出来，让他们独立自主发展；二是将AI大模型团队确立为企业的核心团队，围绕AI大模型业务，重塑企业业务链条，也就是所谓整体转型。如果只把AI大模型团队当成企业的一个业务部门看待的话，则很可能一事无成。

2.1 重耳在外而安，申生在内而亡

2015年，Google正式收购了著名AI创业公司DeepMind，后者随即发布了著名AI围棋产品Alpha Go，让全世界重新认识了AI。距离收购至今已经8年，DeepMind始终独立在Google体系之外运营。虽然DeepMind的CEO一直与Google关系微妙，甚至可以说不佳，但这显然不是Google一直愿意让DeepMind独立的原因，否则Google完全可以发挥“资本力量”，让DeepMind创始人出局。Google的做法值得国内大厂思考。

颠覆认知的事情在于，今年4月，Google将旗下的Google Brain与DeepMind合并，成立Google DeepMind，新公司由DeepMind的CEO Demis Hassabis继续领导。这个合并的Google DeepMind，仍然不在Google现有体系内，仍然是一家独立的公司。

在AI大模型战场上，Google选择了把内部的AI团队Google Brain剥离出体系，让团队走出去，成为一家独立公司。这也正是大厂在AI大模型创业的第二种模式，“孵化-独立”内部团队模式，让内部团队剥离公司，获得独立发展，这种做法之前也不罕见。目前不少大型科技企业都在组建AI大模型团队，在白熊观察员看来，在发展到一定阶段之后，大厂们最佳的选择是将AI大模型创业团队剥离独立出来，变成独立的创业公司，冲在前面，大厂们则更适合退到幕后。

独立才有自由。作为独立的团队，才能自由探索技术路线和商业化节奏。作为独立的团队，也就不再受大公司的结构影响，在获取合作资源时，也可以合纵联横，不再局限于公司内中。

创业热潮时期，从大厂中剥离、独立创业团队，这几乎是一种执潮，如现在在AI大模型领域创业的王小川，曾经就是搜狐公司的副总裁，内部孵化了搜狗之后，将它剥离出来，成为一家独立的创业公司搜狗。新浪也曾成功剥离出了微博，网易曾独立出网易严选等平台。

这种“孵化-独立”模式，还有一个可能性，就是在企业发展到一定阶段的时候，将不同的模块之间进行拆分，各自独立运作。阿里巴巴最近在搞的“1+6+N”变革，就有点接近这种模式。1998年，段永平将步步高一分为三，最终形成了步步高教育电子、OPPO、VIVO三家知名企业。

一个大集团公司拆分成各位独立的单元，用传统视角看，这似乎是政府对大企业的一种“反垄断”处置手段，是对大企业的一种瓦解——在行业的平稳发展阶段，这确实是一种打破护城河的方式。但是，当一个行业的已经到了转折点时，这也可以是大厂的主动求变方式，分散出无数更灵活的个体，让每个模块为自己负责。

现阶段，中国科技大厂的AI大模型内部团队，看上去风风火火，每隔一段时间就要颠覆一次，但业务体量对于自身而言还非常小，是个声量大、雨点小的团队，甚至是一些大厂拉升股从的工具，这也意味着他们在内部还没有真正动任何人的奶酪。不过，AI大模型的纯炒概念阶段将会很快结束，创业会进入深水期，当内部资源有限，且大模型对股价的短期刺激作用不再时，内部一定会质疑公司搞大模型的价值，甚至公司的一号位自己就会质疑，可以预测，最终会有一大批公司主动放弃AI大模型，这样的故事历史上已经演绎过多次了。

重耳在外而安，申生在内而亡。AI大模型创业目前还不需要内部的引流等支持，更需要一个啃下硬核问题的环境，因此，让自己人走出去，是当前的最佳选择。对于大模型团队自身而言，一旦剥离出来，变成主业，那就没有轻易抛弃的道理（相反很多大厂砍掉内部不成功的团队简直不要太容易，如腾讯已经砍掉了内部无数的短视频团队）。

从可操作性来看，剥离出内部团队独立发展的策略不难落地，目标是独立团队与母体在管理层面的隔绝。过去若干年的创业热潮中，剥离内部团队独立，从管理层面上不难落地。从人的层面来看，一旦分析判断出剥离团队独立这种操作模式的价值，那么从决策层自上而下都不难形成统一的认知。另外，从资源层面上看，一旦剥离出去，获取资源的空间将更广阔。在AI大模型这样的领域里，只要不断有阶段性成果产出，在行业有获取资源并不难。

AI大模型这种绝世武功也意味着绝世的难度，与其它类型的创业都有着天壤之别，无论如何做选择，成功总是小概率事件。但是，从某种程度上说，AI大模型走到后面，独立可能是最佳发展方向，因为不具备探索能力的话，对于AI大模型研发而言，是没有未来的。

有一句老话怎么说来着，有一种爱叫放手。

2.2 大船掉头，重新选择方向的难度与机遇

我的核心判断是，大厂应该尽量把AI大模型创业放在体外进行，这并不意味着大厂内部就没有机会。驶向AGI的航路上风暴密布，要操纵一艘已经航行许久、疲态尽显的大船前往探宝，需要天时地利人和等多种因素具备，甚至可以说是一场豪赌。

目前已经有一家这样的大厂取得了阶段性的成果，那正是FAANG中的F，曾经的Facebook，如今的Meta。在接连释放出LLaMa开源大模型和SAM模型等产品后，Meta证明了自己在NLP、CV和多模态等领域都有领先之处。7月，Meta又开源了Llama2大模型。（近期白熊观察员，微信公众号Baixiong42，将发布Meta专题研报，敬请关注。）

从公司股价来看，从2021年9月的最高值384.33美元，到2022年11月的最低值88.09美元，再随着大模型产品的发布，股价从最低点又用了半年多的时间，反弹到7月29日最高值326.2美元，半年多上涨接近4倍，几乎收复失地。在纳指的这一波反弹中，如果说股价连串历史新高的英伟达和微软是龙头、龙二的话，Meta就就是“龙三”。

Meta无疑是一家科技大厂，即使股份最低时市值也有约2270亿美元，如果按我之前的论述，似乎将在AI大模型领域困难重重，那Meta又是如何做到的？

Meta的核心做法其实就一句话，也是大厂的第三种做法：整体转向，全力投入。

这种做法对于大厂而言，难度和代价都非常大，失败，就要沉船，一旦成功，不仅是重生，也是Meta将元宇宙作为公司的新业务方向，甚至连公司的名称都改了。不过实践来看，现阶段全球的技术储备都不足以直接打造出理想的“元宇宙”产品。要实现“元宇宙”，有一个前置条件，就是需要有能力足够强大的AI，能够为元宇宙生成优质的内容。

所以Meta的业务逻辑就比较清晰了，从一号位扎克伯格到公司的基层员工，都已经形成了清晰的共识。

这时候外部力量也间接“助力”了一把，我们看到，Tiktok正在不断蚕食Facebook、Instagram等社交平台的市场份额，主业遇到了深重的危机，这也是之前股价低迷的主要原因。从某种程度上说，Meta内部已经不存在还能安安稳稳吃蛋糕的力量了。

大船调头有了必要性，但还要可能性。Meta最大的可能性来自创始人扎克伯格，今年仅39岁的扎克伯格至少具备以下特质：一是在技术方面，作为程序员出身的创业者，对技术前沿比较熟悉，也长期浸淫在硅谷的环境中，对于技术趋势和方向的判断应该比较准确；二是在管理方面，长期没有脱离管理一线，并且作为创始人，曾经带领公司取得过巨大的成功，在公司内部无疑具有较大权威，能够带得动这艘巨轮；三是在精力方面，带领大厂转型是一项非常复杂的工作，需要一号位亲力亲为，扎克伯格今年仅39岁，年龄也成了他的一项优势。

Meta转型的可能性还包括人才和技术储备的厚度。目前硅谷是全球各地顶尖科技人才（特别是计算机人才）汇入的海洋；在技术储备层面，虽然我们无法摸清Meta最真实的技术储备全貌。但从他近期连续发布和开源的多个领域大模型可以看出，至少Meta的技术储备已经达到了行业头部水准。

最后还有一个必不可少的外部因素，那就是技术的交流与碰撞，在硅谷及周边地区，从顶级高校到大型科技公司，互动极为深入，许多技术前沿论文，是高校研究者与科技企业的研究者、工程师共同完成的。例如AI大模型领域奠基性质的论文《Attention is all you need》，发表时共有七位作者，五位来自Google，一位来自多伦多大学，还有一位是从Google离职创业的前员工。交流与碰撞也意味着信息的流动非常频繁且顺畅，在信息社会，这是创新的土壤。

身处这样的环境中，Meta也长期与各类科研机构有着广泛的交流，接受各类外部研究人员的访问，并开放部分数据。据称，Meta的Llama大模型就是在外部人员访问的过程中泄漏。（这一说法存疑，可能是Meta的借口）

做个小总结，Meta将非常大的一部分资源投入AI大模型领域，将研发AI大模型当成了自己主要工作之一，且取得了相当大的成功，实现这样的成果，在我看来有如下重要因素：

一是共识，自上而下对于研发AI大模型的重要性有充分认知；二是时势，主业市场份额被蚕食，外部形势剧烈变化，AI大模型革命性时刻的到来，这些时势让共识更坚定；三是创始人，作为一家民营企业、一家商业机构，创始人扎克伯格具备技术背景、年轻且长时间在一线工作，对于技术趋势有比较敏锐的感知力；四是人才，Meta位于硅谷这样全球人才中心，吸纳了大量的全球技术人才；五是交流，交流与碰撞才能控出创新的火花。

上述这些条件，虽然我做了排序，但本质上缺一不可。这也造成了这种创新式的企业转型，既是极为困难，也是极为罕见的。即使往前回溯，在技术主导性没有这么强的年代，大型企业的转型仍然极为困难，说是“一将功成万骨枯”，绝对不夸张。

目前国内具备这样转型条件的企业不多，因此，这一模式虽然很值得关注和探讨，但其实并没有太大的实践价值。有消息称，百度正在不断将各种资源投入到AI大模型文心一言相关团队中，从内部条件上看，百度已经是国内科技企业中，相对比较符合上述条件的一家了。不过，从目前交付的产品来看，白熊观察员对于百度能否转型成功，仍然保持谨慎乐观的态度。

从外部观察来看，其它有一些企业，特别是一些A股上市的科技企业，如科大讯飞、360等也呈现出要大举转型AI大模型，并放出了不少狠话。对此，白熊观察员认为，还需要更多观察其交付的产品才能进一步探讨。

即使具备转型条件，也不见得一定有转型的必要，放手一搏的话，成功率也不高。从商业史视角看，企业也有生命周期，尽管有不少知名的“百年老店”，但这明显有幸存者偏差。那些历史长河中盛极一时的企业，多数又会很快烟销云散，能够穿越周期的企业其实屈指可数。

2.3 还有其它可行的方法吗？

当前，AI大模型创业的尴尬之处在于，潮流之下，几乎所有的大厂（除了拼多多？）都布局了自己的大模型团队，但除了极少数团队能跑出来之外，多数是否能走到拆分独立的那一步，确实也是一个问题。

这种情况下，厂内的AI大模型团队或许还可以作为企业与外界沟通的桥梁，或者作为企业的一个战略级研究机构，帮助企业筛选合适的合作者 —— 这种选择有点背离初衷，但也未必是坏结局。

当颠覆式转型的机会到来时，大厂确实还有很多玩法，反过来说，大厂剥离了自己的团队，也未必不然再来一个广撒网，成为广结善缘的投资者。今年上半年，硅谷科技大厂最大的动作，可能当属微软100亿美元投资Open AI。金额虽然惊人，但业内似乎总体上认定这是一场稳赚不赔的投资。从科技史上看，在行业转折期投资，用真金白银扶持创业团队，有很大可能获得超额收益。