周鸿祎关于2024大模型十大预测（AI浓缩版）

周鸿祎最近在社交平台上分享了他在风马牛会议上对大模型未来趋势的十大预测。令人惊讶的是，这些预测中的许多已经在新年尚未结束时得到了验证。从Gemini和英伟达的Chat With RTX到OpenAI发布的Sora，每一项新技术的出现都引起了广泛的关注和热烈的讨论。周鸿祎所提出的《2024大模型十大预测》具体内容是什么？原文较长，以下为AI浓缩版，让我们一起探索大模型未来的无限可能。

今天的主题是“挺住才有出路”，而我认为其中的“挺住”，实际上就是要依靠创新。面对经济周期的不确定性、人口红利等诸多挑战，我们无法避免焦虑。然而，在这个时代，焦虑并不能带来任何改变。相反，唯一能够让我们挺过难关的方式，就是通过创新来寻找新的出路。

最近两年，网络上各种跨年演讲和自媒体文章都在制造焦虑，试图收割流量。然而，对于企业家来说，这些焦虑并不能带来任何实际的帮助。相反，我们需要保持冷静，专注于创新，寻找新的商业机会和发展方向。

我曾经去美国拜访了很多同行和投资人，也见了一些创业公司。他们告诉我，在这个时代，只有依靠人工智能等先进技术去创新，才能找到新的出路。这让我深感赞同。

因此，我认为“挺住才有出路”的真正含义，就是要依靠创新。只有不断创新，才能应对各种挑战和变化，找到新的发展机遇和方向。

美国投资界认为人工智能的大模型如1980年代的PC、1995年的互联网，是工业革命级别的机会。1995年的互联网处于Netscape浏览器刚发明、Google尚未成立的阶段。美国若在人工智能上形成优势，将对全球竞争构成降维打击。只有通过工业革命级别的创新创造更大增量市场，许多矛盾才能解决。

《货币战争》传说日本因广场协议而垮掉，但一个国家被一个协议打垮有些神奇。从技术角度看，日本错过电脑和互联网机遇，而美国硅谷成功实现升级。我个人认为，人工智能是今天最大的机遇。无论政府、企业家还是创业者，都应该重视人工智能。

很多人狭隘地认为躺平是解决问题的好办法。前几年硅谷人感慨没有创新，聪明的人在加密货币和链圈混，但当人工智能机会来临时，大家都如鱼得水。我觉得我们这一代人很幸运，特别是赶上了电脑、互联网的时代。有人没有抓住人工智能的机会，想成为下一个马云、马化腾、丁磊或张一鸣可能很难，但人工智能的机会很快就来了。

工业革命像人工智能对汽车工业的洗牌一样，让特斯拉成为可能。我们生活在太平盛世，但数字化领域，我觉得是乱世，新技术新标准不断涌现，给大家带来机会。如果没有新技术和新理念，无法与巨头竞争。

人工智能就像PC、互联网、手机互联网一样，带来了许多变革，这是一个重要观点。我认为最重要的就是创新。人工智能的突破，如大语言模型，实现了真正的人工智能，这是通用人工智能的拐点，也在向强人工智能的方向发展，技术发展遥遥领先。自2023年发布ChatGPT以来，人工智能在各个领域每天取得的经验相当于之前每一年的经验。

看看AIGC、文生图、自然语言描述产生视频，对比去年年初和年底，就会深刻感受到，这场工业革命不仅规模最大，而且速度最快。

美国的投资人只投跟AI有关的项目，不见AI概念的项目不投。不要被网上一些反向言论误导，有些人故意制造话题，人工智能是真的。很多人担忧硅基生物消灭人类，但很多人在实际行动上支持人工智能发展。比如Google的首席科学家自己对人工智能的担忧发表后又离职创业，创办了人工智能公司。

埃隆·马斯克要求美国政府限制人工智能的发展，以使其与其他同行的研发进度同步，他今天又说人工智能很危险，但他自己却买一万张卡（GPU），花了几个亿美金，挖了OpenAI十几个人，最快速度训练了Twitter，并做了一个大模型。他的设想是每辆特斯拉的汽车上都会有一个大模型，由人工智能驱动。未来可能有大量特斯拉车连接起来，成为分布式的能源中心，这在美国引发了乐观情绪。

我也在中国鼓吹大模型，觉得它对我们国家、产业、在座的各位、创业者都有机会。

今天我想讲10个大模型趋势。我一般讨厌总结趋势的人，因为他们好像在上帝视角指点方向。但我发现大模型发展太新了，大家都糊涂，所以我说十大趋势，即使明年你们也记不得，没人跟我算账，如果我说反了，那说明我知道正确答案，但不想告诉你。

第一个，我不认为大模型是操作系统。全世界的手机操作系统仅有鸿蒙、iOS、安卓三款，而大模型更像是当年的PC，未来将无处不在，成为企业和政府数字化的标配。

曾有人在超级计算机诞生之初就断言，全世界只需要五台计算机。然而现实却无情地打了他们的脸。今天，我们有多少台电脑？在座的诸位，家里至少有一台，办公室还有一台笔记本电脑，而你们的口袋里也常揣着一台，因为你们的手机也是。

因此，我认为大模型不会被垄断，全中国人民乃至全世界人民都不可能只用一个公司的大模型。我坚信，大模型会无处不在。

第二个趋势是开源大模型爆发。最初的大模型是闭源的，闭源刚出来的时候，人们看到OpenAI的成果，觉得这就像美国的“曼哈顿计划”，他们成功制造了原子弹。后来发现，一旦开放源代码，科技就会进步，所以我们应该感谢开源。现在，国内也有很多开源模型，这些模型都是基于国际开源模型。

因此，开源大爆发后，大模型就从“曼哈顿计划”的原子弹变成了人人都能买到的大白菜。今年年初，有创业者尝试制造原子弹，到了年底，他们发现自己做的只是茶叶蛋生意。

总的来说，大模型将成为一个普及的工具，因为它已经很常见了。未来的问题不再是大模型本身的好坏，而是谁能利用大模型结合自身业务和场景，将它训练成自己需要的功能。

第三个，有大必有小，阴阳是两个方面，一方面现在很多公司在思考，如何把模型进一步做大，从千亿的参数做到万亿的参数。但现在出来一个趋势：把模型做小，在十几亿、几十亿或者不超过100亿的模型上，效果也能差不多。

模型做小有两个前提，一个是模型做专业。模型什么都要会，那确实要很庞大，但如果这个模型就是帮我写点东西，或者帮我做点翻译，那我专业的模型可以做小，做小还有一个好处，就是可以运行在更多的终端，这也符合我说的第一点：大模型会无处不在。

像高通去年推的CPU，还有苹果推的CPU，都已经意味着在手机、Pad、电脑上，这种小参数的大模型已经可以跑起来。所以我增加一条预言：今年大模型一定会上车。因为车上有了大模型之后，你车里那个对话助理才不会表现得像白痴一样，真正帮你解决很多问题。

第四个预言是，我认为大模型的企业级市场会在2024年崛起。尽管大家对大模型有一定的认知，但最初的兴奋劲过后，我们必须要问，大模型究竟能做什么？尽管大家每天都在展示自己大模型的成就，例如我的模型会脑筋急转弯，会解小学奥数题，会写藏头诗，但玩多了发现这些与业务并没有太大关系。

因此，2024年不再是比拼大模型的这些「奇技淫巧」，我认为真正的机会在于to B业务，尤其是在中国，我坚信企业级市场将迎来大发展。大模型需要向深度化、产业化、垂直化和深度定制的方向发展。

第五个稍微偏点技术，OpenAI最近也在弥补，就是当我们刚有了一个大模型的时候，会觉得聊天机器人的人机界面很简单，但当你使用久了就会发现，聊天机器人无法解决问题，只能陪你聊天，最多只是一个PUA能手。因此在2024年，一个新的概念“智能体架构”被提出。

大家一定要关注智能体这个概念，英文叫Agent框架。我们突然发现，没有Agent框架，大语言模型几乎不能投入实用，所以今年无论在做to C的业务，还是在做企业级的应用，大模型一定要结合智能体框架，才能真正让大模型长出手脚，让大模型真正跟你的业务系统，跟整个互联网充分打通。

第六个，其实很多人都在问我说在消费者端，大模型到底有啥杀手型的应用？我想了想说，国外有一些虚拟女友，能模拟你的女朋友，啥话都敢说。中国会产生什么杀手级应用，我还不知道，但是我觉得2024年一定会出来。

我们看美国有三家公司很有意思，一家叫微软，一家叫Adobe。还有一家叫Salesforce，他们没有用大模型做任何新的东西，而都是把大模型跟已有的产品和场景做了一个充分的结合，就焕发了新生。比如微软选择了Office、Bing和Edge浏览器；Adobe选择的是它擅长的图形编辑、视频编辑。

所以我觉得大模型出来之后，在to C领域意味着，我们今天的搜索、浏览器、信息流、短视频、微博、问答，甚至我们的社交可能都会用大模型来重塑一遍。至于是战术性重塑还是战略性重塑，就看各家的做法，所以2024年一定会出来这种杀手级的应用。

第七个预言，在去年主要讲的是文字能力和写稿能力。2024年，以双子座Gemini和OpenAI的GPT- 4V版本为代表，多模态将会成为未来的标准。多模态不仅能听会说，而且还能看懂视频和图片。

第八个预言，在大模型的支持下，AIGC会有突破性的增长。我之前提到过，在去年年初Midjourney画的一张图，一看就是AI画的，画人经常是六根手指。到了年底，计算机生成的图像已经可以与摄影师的作品相媲美。年初时AI生成的视频能力还主要是动图和表情符号的能力，但年底时已经可以做出像好莱坞动画片一样的效果，因此这个进展非常快速。

第九个预言，我认为大模型拯救了机器人行业。在大模型出现之前，传统的人形机器人是一个典型的智障产业，因为它并不具备对这个世界知识的了解。然而，有了大模型之后，机器人产业得到了革命性的发展。最近炒得很热的一个机器人，可以自动煎蛋、做家务和整理衣服，这完全得益于大模型的支持。

第十个预言是我的期望，我认为中国必须要做大模型。大模型不仅是语言工具和聊天机器，也不仅仅在我们的许多业务中发挥作用。事实上，大模型可能成为人类有史以来发明的最伟大的工具，成为许多科学家的工具。

前100年物理学家的关键突破带来了互联网和新能源。最近50年科技没有突破。但大模型能帮助科学家研究蛋白质结构和基因。我希望大模型能推动2024年基础科学突破。我提出了AI信仰的概念，认为重要的是扪心自问是否相信自己能抓住AI机会。

AI信仰的验证并非难事，我提出了几个关键的评判标准。首先，你需要反思自己是否坚信这次的大型模型代表了人工智能的一个重大转折点，或者你持怀疑态度，认为它只是虚假的人工智能，网络上对此类话题的争论从未停歇。

其次，你是否相信其当前的发展速度将呈现出指数级增长；你是否相信它未来的智力发展速度将远超人类，并引领一场工业革命，在短短3到5年内彻底改变我们所处的每一个行业，重塑我们的产品、业务链和内部管理流程。

最后一个问题，除了重塑我们所有的产品和业务之外，你是否相信自己不会被大型模型淘汰，而是那些能够运用大型模型的公司将成为你的竞争对手，从而淘汰你。很多人担心使用大型模型将导致失业，但我告诉我的员工无需担忧，我相信大型模型不会让你失业，但那些能够熟练运用它的同事将淘汰那些不愿学习的同事。

因此，这便是我所说的AI信仰。没有AI信仰的人在看到大模型时，容易产生轻视，产生轻视的原因在于他们看不清楚，这其实是心态问题。因为轻视，他们便不愿意降低自己的身段去琢磨，因此看不懂，当他们某天醒悟过来，却已经无法赶超了，因为人家已经走在了他们前面。

所以我给大家的第二个建议就是，我们应该全力以赴投入到AI中。那么，“全力以赴投入到AI中”到底是什么意思呢？我希望大家不要把它简单理解成买更多的卡，其实这与AI没有多大关系。真正的全力以赴投入到AI中是指在你的公司里，每个人都应该把AI视为信仰，落实到行动中，让AI渗透到公司的每一个角落。

例如，从最高领导到中层干部，再到员工，每个人都应该学习和使用AI。如果一个公司的员工没有每天使用各种AI产品，没有使用收费版本，那么这个公司如何声称理解AI、信仰AI呢？如果每个人都不使用人工智能，那么你凭什么坐在这里谈论人工智能如何重塑你的业务呢？

还有一点，你们是否在内部讨论过，我们有哪些业务流程可以被AI塑造？比如你们的市场部是不是在用AI去做图，你们的程序员是不是在用AI编代码，你们的HR是不是在用AI梳理简历，这是从小事开始，到公司内部的应用。

再有一点就是重新思考一下你们的产品，敢不敢做自我革命的事情，像那句“要想成功必先自宫”。你们能否用AI去思考你们的产品，我能给它添加哪些功能。

所以世界上有两种创新，一种是做别人从未做过的事情，这对我们大多数人来说其实挺难的。但是反过来，可以把自己已经做过的事情，把这个行业重做一遍，特别是全流程的改造。我刚才提到了微软、Salesforce，还有Adobe的例子，他们All in AI都是把已有的产品用AI重做了一遍，都取得了很好的效果。

我和HR在公司讨论了一个新的考核指标，叫含AI量。各部门需要投入更多资源到AI项目中，而不是炒冷饭。各级部门AI人才浓度需要提高，要有对AI有深入了解的人才。此外，需要提高从技术到用户的使用转化率。

对员工，我要求他们必须使用过AI榜单里的爬榜产品，并自费使用，因为免费产品功能差。还需要订阅国内外优质AI媒体，了解AI产品发布会。他们需要在GitHub和Hugging Face上学习AI开源项目。

我认为，这是未来最大的机会。AI是业务驱动的，只有让公司上下都对AI感兴趣，才能用AI实现转型。我计划用AI作为公司HR考核部门的考核标准。新AI时代来临，公司内部会涌现一批年轻的新秀，他们将引导公司和AI结合。

总结一下，我对“挺住”的理解是，人要有企业家精神，而不是只是做生意。从王石和冯仑身上，我们可以看到两点，一是坚持长期主义，“挺住”和长期主义是一个概念，但不能静止不动，那是僵化，所以第二个，“挺住”需要创新。

今天我谈的只是个人的一些观点，我已经在这么做了，也可能会失败，无法预测结果，但我觉得这是给各位一个思考的最大的机会。未来3-5年，如果你不能把AI成功地变成自己手里的武器，那你面对的对手可能已经升级到AK47，可能会面临降维打击。

所以希望今天晚上来的听众，大家都可以认真思考一下。我讲的不一定对，你要想怼我，先听懂我讲的东西。希望大家能抓住大模型这个机会。

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