对话周鸿祎：别被OpenAI带沟里去了

周鸿祎360集团创始人（左）

近日，360集团创始人周鸿祎受邀参加“AI产品榜·1周年大会”，并分享了他对AI应用的最新思考。

以下为对话全文（有删节）：

提问：我先请教一个问题，原来您和李彦宏有一个开源和闭源之争，现在依然还是坚持开源的观点么？

周鸿祎：你不要老是挑起矛盾啊，我对李彦宏是一贯拥护和支持的。最近我还亲身到武汉去体验了下萝卜快跑。百度在人工智能方面还是做出了很多卓越的贡献，包括国内的人工智能团队里，很多应该都是百度培养的人，百度相当于是自动驾驶的黄埔军校。

关于闭源和开源的争论一直都有，这很正常。最近，扎克伯格推出了 Lama3.1，从刷榜的成绩来说，接近了GPT-4， 有些地方甚至超过了GPT-4o，他还讲了为什么要做开源。从现在来看，开源肯定是一个正确的方向，没有开源的 Linux ，就没有互联网，今天开源给很多开发者提供了一种科技平权的可能。所以，这个问题不用争论。

有的公司继续做闭源，我觉得也是一种商业选择。有适当的争论也挺好的，不一定要堵着走同一条路，最后有条路走成功了就可以。

提问：最近你俩的观点好像也发生了一些变化，李彦宏也说不要卷模型了，要开始卷应用了？

周鸿祎：李彦宏在2024世界人工智能大会上讲的一个观点，让我觉得蛮诧异的。因为百度一直在做模型，然后李彦宏自己来说，大家不要再卷模型了。每次模型一出来，大家就开始秀各种花里胡哨的功能，我觉得没意义，应该卷产品、卷应用、卷场景。

这倒不是说验证了谁的想法就一定对。大模型经过2023 年的百模大战直到今天，只要不是太笨，其实大家都会回答这个问题。你不回答这个问题，你的投资人会问你，你的客户会问你：你做的东西这么好玩，但是怎么跟产品相结合？所以我有一个观点就是：大模型不是操作系统，大模型更像一个组件，更像一个电动机。

有人做出了世界上转得最快的电动机，最后这个电动机一定要跟用户实际的需求相结合。电动机只是代表了一种能力，还要跟用户的场景相结合。电动机买回去，装上传动轴、装上四个轮子，它可能就变成一台汽车；装上传送带，它就变成流水线；装上扇叶，它可能就变成电风扇。这取决于你怎么将它与你的业务相结合。

未来大模型会像电动机一样无处不在。今天小到一根电动牙刷、一个刮胡刀、一个吹风机，里面可能都有个电动机，但是你用这些产品的时候，根本感觉不到电动机的存在。同样，你买了台新能源车，在行驶的时候你也看不到电动机，但你能感受到它的能力。所以，我认为大模型应该消于无形，让我们都意识不到它的存在。面壁智能李大海讲的，我觉得也是这个理念，无论是云端云测模型还是端测模型，最后，它在里面默默地发挥作用。

提问：这是不是反映，大家在行业里也逐步形成了一些共识？

周鸿祎：今年，大家肯定要重新回到场景和产品上来。但是想在一年的时间里就解决产品场景的问题是不现实的，它大概需要个几年的时间，而且这已经相当快了。

1994、1995年互联网浏览器刚出来，1998年才有了谷歌，才有了2000年代的高速发展，大家也在探索中前行。所以，别太着急了，这确实需要一个探索的过程。

提问：在应用层面，老场景、老产品机会更多，好像 AI 现在也没有创造一个新的场景，创业者如何找到弯道超车的契机？

周鸿祎：我特别怕回答这种问题，你这个问题隐含了图省事的想法，就老想问我如何一招制敌。我要真的知道如何一招制敌，我就自己在家做了，我还跑到这来吹什么牛呢？

大模型技术跟我们过去很多产品模式的创新不一样，它是一个技术上的创新，是一个生产力提升的工具。

首先把已有的产品重塑一遍，把已有的业务流程重塑一遍，是大家比较容易想到的做法。好比蒸汽机刚出来的时候，大家首先想到的是，蒸汽机能不能取代磨坊把磨面给改善了，能不能带动纺织机提高纺织厂的效率。

所以你看，目前微软、苹果，包括各种智能硬件和AI的结合，都是用大模型把已有的能力重塑一遍，或者给已有的流程加上智能的能力，我觉得这个做法是比较务实的。而从蒸汽机到火车的构思需要时间，不光是要解决蒸汽机的问题，要解决驱动的问题，要解决火车铁轨的问题，要解决一系列的问题。

提问：在中国做AI，有什么机会？

周鸿祎：在中国，我个人觉得 To B 的市场，实际上是比较有机会的。这也符合国家的大政方针，有一次我开个内部的会，有一位大领导在会上内部就讲，你们做大模型，别老想着做娱乐的东西，要为国家的数转、制改做出贡献。国家现在强调的是产业数字化，要非常重视传统行业，特别是先进制造业，现代化工业的发展。

既然说大模型是一场工业革命，那它最好就应该直接提高劳动生产力，在 To B、To G 里面有很多场景。有人会说这个市场特别碎，好像感觉都是苦活、累活。

提问：本质像一个外包？

周鸿祎：我不这么认为。谁都梦想做一个互联网的产品像微信、抖音一样，一下子就几亿人用，然后就打造一个平台，但这种机会千载难逢，有时候撞上了也要有运气。

To B 的市场，正因为大家都在探索，所以这个市场比较碎。如果今天谁能拿出一个放之四海而皆准的方案，那一定没你什么事，你也没什么机会。正是因为比较碎，这里面才会有更多的机会。

提问：你说的场景到底是什么？

周鸿祎：这几天我也在思考：我们经常觉得我们的应用场景已经够细了，但事实真的如此么？我那天表扬了kimi，在所有的大模型都在卷通用 AI 的功能时，kimi 第一个提出要做文档分析、做长文档分析，随后大家都跟进了这个功能。但仔细想想，长文档分析，真的是一个垂直的场景吗？

提问：它不是一个高频行为。

周鸿祎：它还是太笼统，无论是从功能的角度看，还是从技术的角度出发，都需要再细分细化。

很多企业收到大量的合同，会对合同做一轮快速分析。企业雇不起自己的律师，或者花不了太多钱雇外部的律师，就可以用大模型帮看看这个合同有什么地方需要注意和警惕，提醒合同还有哪些不完善的地方。这实际上是文档分析的一个更细分的场景，在这个更细分的场景上，可能更容易去打动用户。

我觉得在 To B 领域，如果我们能够把场景进一步细分，跟企业直接的业务需求相结合，会有更多机会。刚开始的时候，用户也不清楚怎么做，你也不清楚怎么做，那为了做一两个POC（Proof of Concept 概念验证）当然要辛苦点。

今天大家都觉得华为很牛，华为做了很多产品，直接卖给大家，大家觉得了不起。可是你看华为在早期创业的时候，它也是给中国一些县市级的通信公司做交换机的机房，也是到现场去改软件，甚至到现场去改硬件，也是经过了这样一个必然的过程。一旦你在一两个模式上获得突破，找到了一个真实的场景，找到一两个成功的案例，你实际上就可以迅速地去复制。

提问：你怎么看待AI 在 To C 的应用？

周鸿祎：在 To C 的场景里，我觉得互联网这些巨头会在，自己已经稳固的场景里，比如，聊天是在微信，视频会在剪映上加上 AI 的能力。至于做创新的东西，我认为现在可能还真的还需要时间。

我发明了一个词叫NGFW：Not Good for Work。这种在国内就很难做。但是，我看那些国外的产品，包括中国团队在海外做的产品，如果能做得很深入，是很有机会的。目前，国外做这个 NGFW 的都是闷声发大财的状态。

提问：C.AI 创始人的退出或放弃，从模型角度来说不算成功，但从创业角度还算成。，你怎么看？有没有创业者可以参考的方向？

周鸿祎：出海做 NGFW。在国内，我就鼓励大家多为国家的大战略做贡献，多做 To B、To G 的应用。如果让我总结，我认为 C.AI 不叫成功。只是对于他的投资人来说，避免了一定的损失。

大家说他放弃了，说明还是做得不够尖锐、不够聚焦。他似乎创造了很多数字人，但是在每个数字深度都不够的情况下，你刚开始聊的时候很有兴趣，跟哈利波特聊一聊，跟孙悟空斗斗嘴，但这毕竟不是一种刚需和高频。

提问：但是 C.AI 从产品的使用时长上来说，确实是要比其他大部分的 AI 产品的时长要高非常多。

周鸿祎：跟更差的比可能好一点，但是它的付费率不足以支撑它的发展。

提问：你为什么要做专业的大模型？

周鸿祎：我在很多地方讲过，只要你场景选得足够窄，你对大模型的功能要求不那么全面，专业大模型就不需要那么高的参数，可能不需要千亿、万亿的参数，可能几十亿、百亿的参数就够了。前面面壁智能的PPT 里肯定是在讲这个，小块头也有大能力。而且基于开源的模型，做这种能力的蒸馏，实际上，对算力的要求也没有那么高。

最近，国内的正好这十几家大模型都不约而同地把价格降低了，这反映出两个原因：

一是他们确实也意识到，他们原来希望模型即产品这个想法，实际上没有那么容易做到。他们需要别人来使用他们的API，因为没有用户的使用和数据的反馈，这个模型是进步不了的。

二是当价格调低到一定程度的时候，你会发现短期内自己弄一个大模型的运营成本，可能甚至要高于用第三方大模型的 API。在这种情况下，那么你就会愿意接受去用它的API，这就形成一个良性的生态。价格的降低，也为我们很多开发者试错提供了一个机会。如果说大模型市场是一场工业革命，那一切才刚刚开始。

提问：从给成年人做一个聊天助手的角度看，为什么 OpenAI 这么强，大家却依然对很多场景不满意呢？

周鸿祎：因为成人的需求太多了，特别在工作场景里。在工作场景里有很多需求，目前大模型，如果不依赖很复杂的 Agent 框架，不依赖很复杂的 workflow，不调 API，光是一个 Co-pilot 模式，是不 work的。

但是，如果我们把它放在一个 3-12 岁的小朋友的场景里，比如，我手上戴的360儿童手表上，它是没有工作场景的，我也不希望手表变成一个学习机，就是小孩的一个玩伴，就是小孩的一个AI朋友。

那他所干的主要就三件事，一是陪小孩聊天；二是给小孩回答各种问题，回答“十万个为什么”；三是给小孩讲故事。实际上这几个场景，用大模型满足用户需求，绝对绰绰有余。同样的能力，你换一个场景就好解决得多。

提问：有人说，接 API 是套壳。你怎么看？

周鸿祎：不要去管别人说你是不是套壳，如果一用 API ，就被定义成套壳，那以后就没人不是套壳了，最关键的还是要找到应用场景。就像今天在新能源车里，汽车工业的分工特别明确，这也是汽车工业干了 100 年积累的一些传统。

比如，小米如果说什么都自己干、什么都自己造，那不可能三年就能造出一部好车。事实上，除了核心的智能座舱，核心的支架系统可能要自己做之外，其他很多的技术都是用第三方的供应商。那你说，这叫不叫套壳？

汽车的电池可能买的是宁德时代的，轮胎可能买的是米其林的。所以，我是觉得，可能大家这个这半年下来，有了很多的经验教训，这没有什么理由去嘲笑，也没有理由去放弃信心，放弃希望。

有两种套壳：

一种套壳是本身并没有加入新的场景，只是把自身的能力做了一个新的界面，这种套壳比较简单，也没有啥壁垒，你愿意去做也可以，国外有个公司叫 Poe。我们很多开发者被某些言论给害了，大家做创业的时候不能老听那些评论家的。因为评论家自己不做产品，点评别人很容易，有评论家妄自菲薄，就老认为用开源的就应该自己研发大模型，自己去买 H100 去搞算力，这就把很多开发者引入歧途。

另一种是把场景越找越准之后，你会发现，今天要解决垂直场景的工作，光有一个大模型和 API 是不够的。甚至说大模型都已经不是里面最重要的问题了，最重要的问题变成了：你构造什么样的 Agent 框架。

智能体会比大模型更重要。通过智能体，你才能让大模型从快思考变成慢思考，你才能让大模型从一个只知道喋喋不休的话唠，变成有手有脚、能够调API和真正干活的人。

讲一个可能与大家不一样的观点，Co-pilot 模式实际上不是一个好的场景模式，你真的去做过就会发现，它就是一个问答的专家，与用户的业务联系非常薄弱，而且并不能直接提高劳动生产率。

现在大家又开始关注 workflow 工作流，最近小到像 Comfy UI 这样的 workflow，大到像扣子和Dify，实际上都在往大的 workflow 在发展。一个大型的 workflow ，可以让大模型的能力真正与企业内部管理的业务流程、外部的产品和服务，紧密融在一起，包括 RAG 外部的知识对齐。

过去大家认为大模型才是核心，这些是大模型的辅助组件。现在如果大模型走垂直路线，RAG、Agent 和 workflow 变得非常重要，这几个东西做的好坏，直接决定大模型的效果。吴恩达也有一句话说，一个好的 Agent 框架和 workflow 加上 GPT3.5，最后在某些事上的效果可以超过GPT4.0。

总而言之，我们很多人也被 OpenAI 误导了，因为OpenAI 在发布 ChatGPT 的时候，为了让大家容易接受，做了一个聊天机器人的界面，我们很多人就迷信死了这个聊天机器人界面。实际上，在很多场景里，你做了一个聊天机器人界面，是不能直接解决用户很多问题的。

提问：我去了 ISC·AI 的发布会，你们发布了AI助手。AI 助手是一个什么逻辑？

周鸿祎：所谓AI助手，就是我们先把它集成到360浏览器和桌面上来，先让国内包括360智脑在内的16家兄弟大模型厂商，有一个入口的流量。同时，让愿意尝试使用 AI助手 聊天机器人的用户，有一个可以对比的对象。当一个大模型让你不确定的时候，让其他几个大模型的结果给你做参考，这样你总能找到正确的答案。

更重要的是，我们在做一个 COE 的架构，COE 架构类似 workflow 或 Agent 框架的一个扩大版，是我们专门训练的一个意图猜测模型。Agent 讲究模型的能力增强，Workflow 讲究模型与业务的融合，COE 架构讲多个模型的协作。通过意图猜测模型来知道用户的意图之后，来调度其他的若干个，这方面比较擅长的同行大模型来完成工作。

我们做了一个非常复杂的测试，大概有了4000个意图分类，是依据用户在使用 AI 搜索时候真实的问题意图来分类的，这要大过任何一张大模型曾经做过的卷子。我们给国内这 16 家大模型做了一个能力放射图，测试完我们就知道，百度擅长什么，阿里擅长什么，我们希望把它们的能力能综合起来，用户不需要手动地去调度用哪个模型，而是由我们的调度模型在背后调度。

相当于 16 个有点偏科的学生，每个人都只做自己最擅长的卷子，希望总分能够超过GPT-4。现在文字能力肯定已经能达到了效果，多模态还差一点。下一步，我们也会引入类似扣子、Dify 这样的 Agent 框架，那就不光是有一个意图猜测模型在做路由，在做任务的分工，而是通过 Agent 框架来调度多个模型。

譬如：你要做一个翻译，文心一言先做第一遍翻译，然后让阿里通义千问来做挑战和质疑，最后 DeepSeek 来做一个润色和改写。

可能三个模型通过一个workflow，通过一个 Agent 框架，协同工作就来达到某种效果。

提问：COE 框架已经用到360 的某些产品场景里了吗？

周鸿祎：已经用到了360安全大模型里。我说得不对，因为没有一个叫 360安全大模型的东西存在，实际上，我们在里面做了 6 个专业小模型，这 6 个专业小模型，一个模型，就干一件事儿。

实际上，在360AI浏览器背后，我们最早也是一个千亿模型。我不知道 Kimi 的同学来了没有，Kimi 做长文本文档分析，我都替他们心疼，他们的费用肯定高得不得了。

因为大模型最难的就是成本高，所以后来我们把 1 个千亿大模型换成了 5 个百亿大模型，专门有个大模型做翻译，有个大模型做分析，有个大模型做阅读，有个大模型做改写。整个响应速度比原来千亿模型，可能快了十倍都不止，推理成本也降低了很多，对算力的要求也降低了很多。

所以还是那句话，一定要找对场景。找不对场景，你今天用 GPT-4 可能都觉得做不出来，交付不了。只要你不是老想着做出一个大模型，什么问题都能解决，那么找对场景，机会还是很多的。

可能大家都被 OpenAI 带到沟里去了，OpenAI 的想法是做出全宇宙最强的 AGI，全世界无论什么人、不管干什么，都来用我这一个东西就好了。这个想法固然伟大，但是现在，它真的还实现不了。

责编｜许加林

排版｜王紫薇

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