对话智谱CEO张鹏：中国AI发展路径独特，和美国相比无优劣之分

智谱CEO（首席执行官）张鹏

中国AI创业公司和大科技公司有多重关系，相对复杂，数据策略正在成为新竞争力之一

文 | 《财经》记者 刘以秦

编辑 | 谢丽容

关于中美AI差异化发展

问：作为中国的AI独角兽的代表，你怎么看美国的AI独角兽？

张鹏：中国和美国AI产业从来都不一样，互相的借鉴和学习一直存在。首先是基础情况不一样，这一波AI大模型还是发源于美国，我们扮演的是后来的追赶者角色。虽然过去两三年国内整体发展很快，但无论如何，在最顶尖的那一块技术上，我们还处于追赶过程中。

从发展模式来看也不太一样，美国收敛得更快一些，中国会更繁荣，更多样化。

问：为什么中国更多样化？仅从创业公司角度来看，美国的创业公司更多点开花。

张鹏：美国确实从整个生态上分工更明确，他们更习惯于生态式的分工合作，所以我说他们收敛得更快。中国平行的、垂直的会更多。

我说的是多样化是从更大范围来看，不单是创业公司角度。在移动互联网时代，中国是靠大量的应用创新和更普及的网络基础设施，取得了不错的发展。在AI发展这件事情上，大家其实希望我们能靠更广大的市场，更多的应用爆发，应用和市场的多样性来加速我们的发展。

问：美国的AI公司是软件模式，中国的AI公司目前还是以做项目为主，这两者有什么具体区别？

张鹏：确实存在这两种模式，但不是说美国只有软件，中国只有定制项目。这是两种不同的模式，没有优劣之分。

美国的科技发展叫做“技术优先”和“知识密度优先”，大家互相尊重基础创新，对于新兴的事物保持着非常强的鼓励和促进态度。互相之间的价值分配有一套比较完整的创新和市场的生态链，来共同促进这个事情。

在国内很多时候是另一种模式。大家对于发展过程中，安全、可控，还有持续性和自主性等要求会更高。所以在初期阶段，大家可能更愿意说我需要贴身服务，我需要个性化的定制。

许多客户的心态是希望技术和数据完全在我自己的环境里，数据要物理隔离，这和中国的文化和市场背景有关。

关于政策对AI产业的影响

问：到今天，算力还是一个瓶颈吗？

张鹏：是很重要的影响因素，但从长远来讲，这件事是有解的。你能看到国家政策方面，资本方面，都在积极解决这件事，但效果如何可能还需要时间。

问：比如各个地方政府都在建设算力集群，这对于大模型产业有什么直接影响？

张鹏：宏观上来说肯定是有好处的，我们确实也依赖大的资源来做这件事。

有一个看法是说，大家很担心建完之后用不了，重复投入，或者很分散。其实很多时候就像放风筝一样，先飞上天再说，只要手里的这根线不断，过程中出现的问题自然有办法可以解决。

比如有人问我，AI芯片折旧也就4年—5年的时间，更新速度又非常快，为什么还要花这么多钱去买算力，为什么不等新的芯片出来再买？

虽然这些资产有一定的使用寿命，迭代很快，但这些资源并不会浪费。有新版的芯片出来之后，旧版的可以用来做推理或者做别的事情。技术进步带来的是更多选择，不能只盯着眼前，没办法根据当前的情况把所有事情都设计得很完美。

有人会说，建设那么多算力中心能干嘛？比如1000张卡的集群，一个大一点的模型就搞不定了。但我们未来一定需要每个模型都那么大吗？算力中心就只能用来做模型训练吗？以后训练和推理一定是分开的吗？都不一定。当然我也不是鼓励大家都去投资算力，毕竟能源消耗也是个问题。

问：算力之外，数据是一个问题吗？

张鹏：数据是限制中国AI产业发展的一个非常重要的因素。我们大量的数据是私有化的，或者有非常明确的IP限制。

处理数据的成本确实太高了，大家对于投入还有些犹豫。但是技术发展到一定程度后，模型本身因为开源等各方面原因，大家基本已经拉齐了，这个时候数据会成为更关键的竞争力。所以大家就不太愿意出来说自己的数据策略，包括数据配比，数据来源，数据加工等等，这已经是企业竞争力的一部分了。

从政策角度来看，国家已经在强调数据要素的作用，产业界也会越来越重视数据。我们能看到有不少人已经开始做这方面的创业或其他相关工作，数据问题未来也会有改善。

问：那国家的整体政策对于大模型产业带来了哪些影响？

张鹏：在目前的大环境下，国家政策重视是非常有必要的，未来很长一段时间里，AI一定是拉动经济，数字化智能化转型的核心。但是在具体的执行过程中是有很多考验和挑战的。

我们到底是先去买卡建机房，还是支持技术创新企业去做研发，还是说我们不需要去追赶前沿，只专注于做应用？这里面每个人都有不同的想法，也都符合政策要求，执行过程中就会有不同的路径。大家所处的位置不同，对于新事物的认知不同，只能先做好自己地盘上的事。

从我们的角度来看，跟投资人聊的时候，大家明显变得更看重AI了，另外，政策也会牵引一些客户进来，比如金融行业受政策影响，对AI的投入明显加大，整体来看是利好的。

责编|张雨菲