鈦媒體2024 T-EDGE《高峰對話：跨界對話“What for AI VS AI for What”》
這是人類商業(yè)史上最大的一場豪賭。
目前，已有超過萬億美元正投入到了當前這輪人工智能的建設(shè)中，集中在生成式AI大模型的技術(shù)推進與商業(yè)前景探索。
不過，在如何落地這些技術(shù)的問題上，產(chǎn)業(yè)界始終存在一些分歧。而大模型只有落地到各行各業(yè)的生態(tài)，才能夠最大程度地發(fā)揮其價值。
在互聯(lián)網(wǎng)時代走到金字塔尖的業(yè)界大佬們，怎么看AI大模型，又是怎么應(yīng)用的？
12月7日，在北京市大興區(qū)舉辦的2024T-EDGE創(chuàng)新大會暨鈦媒體財經(jīng)年會上，高峰對話：跨界對話“What for AI VS AI for What”環(huán)節(jié)中，DeepAI創(chuàng)始人、CEO凱文·巴拉戈納（Kevin Baragona），360集團創(chuàng)始人周鴻祎，知乎創(chuàng)始人&CEO周源，光源資本創(chuàng)始人、CEO鄭烜樂，以及凱利時董事長&CEO、著名主持人、足球評論員劉建宏，分別從各自領(lǐng)域的視角出發(fā)，分享了最具代表性的AI應(yīng)用案例，并討論了AI在不同行業(yè)的技術(shù)發(fā)展、應(yīng)用場景、商業(yè)模式創(chuàng)新和對未來的展望。
對話由鈦媒體集團創(chuàng)始人、董事長、CEO，T-EDGE全球委員會主席趙何娟主持。
巴拉戈納認為，最具代表性的AI應(yīng)用是藝術(shù)性的圖形生成和問答軟件，用于法律和財務(wù)問題的回答。DeepAI開發(fā)的圖像設(shè)計生成工具非常成功，這展示了AI在藝術(shù)創(chuàng)作中的應(yīng)用潛力。
周鴻祎提到了生成式AI和大模型在傳統(tǒng)行業(yè)中解決復(fù)雜問題的能力，并舉了斯坦福醫(yī)學中心的例子，展示了AI在醫(yī)療領(lǐng)域的實際應(yīng)用價值。
他判斷，AGI短期內(nèi)不會實現(xiàn)，但大模型會在2025年變得更強大，結(jié)合具體應(yīng)用場景產(chǎn)生更多產(chǎn)品。在明年，人人普惠、萬物智能、傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)智化等六大場景非常重要。
周源看好AI在電影制作中的語言對齊和內(nèi)容生成能力，發(fā)現(xiàn)電影導(dǎo)演能夠更高效地創(chuàng)作高質(zhì)量的影視作品。
他強調(diào)，社區(qū)交流的本質(zhì)不是效率第一，而是人與人互動的過程中產(chǎn)生的故事與啟發(fā)，AI技術(shù)可以提升內(nèi)容與服務(wù)的質(zhì)量，擴大產(chǎn)業(yè)總體市場空間。未來，AI搜索將變得更加完善，因此，新的閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)非常重要，他期待新供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)圖譜形成。
鄭烜樂從投資、投行視角出發(fā)，認為當前AI時代的革新在于 AI正在直接產(chǎn)生生產(chǎn)力。
他預(yù)見，AI通過“端到端”的模式，不再是提供生產(chǎn)工具而是直接參與生產(chǎn)過程，伴隨與不同領(lǐng)域知識技術(shù)結(jié)合的持續(xù)深入，以一種“造人”的形式，重構(gòu)整個生產(chǎn)鏈條這也是當前AI發(fā)展中最具潛力和變革性的機會之一。
劉建宏分享了體育行業(yè)中AI的應(yīng)用。他所創(chuàng)立的立足于“AI+體育產(chǎn)業(yè)”的公司，在馬拉松和臺球等體育賽事轉(zhuǎn)播方面，通過智能識別和生產(chǎn)技術(shù)實現(xiàn)了高效的賽事直播。
他期待2025年在馬拉松和臺球轉(zhuǎn)播上實現(xiàn)突破，并希望通過人工智能賦能提升體育內(nèi)容整體交付的質(zhì)量。
與此同時，這場對話也重點談到了AI大模型發(fā)展的過程中，所需要承擔的責任和面臨的挑戰(zhàn)。比如說，內(nèi)容的真實性與專業(yè)性，大模型幻覺帶來的生成內(nèi)容的錯誤率等問題，以及，AI可能帶來的社會的倫理影響。
可以說，這是一次相對全面了解AI在不同行業(yè)影響的精彩交鋒與碰撞，為將來AI跨界融合不同細分場景，貢獻了一種新的思路和可能性。
趙何娟：感謝大家來到T-EDGE與我們進行一場跨界對話，臺上的五位嘉賓是創(chuàng)業(yè)者也是企業(yè)家，在AI的應(yīng)用的路上，都是各自領(lǐng)域里的探險者。我們會碰撞出什么樣的火花？我自己還是蠻期待的。
第一個問題給到五位嘉賓。在各自領(lǐng)域里，你們發(fā)現(xiàn)最有代表性AI應(yīng)用的案例是什么？這個案例有可能在你們公司，有可能不在。
巴拉戈納：我覺得是做檢索和搜索的問答軟件，我會用它來回答法律或者財務(wù)問題。
趙何娟：你們也在做AI工具，做了很多個。你覺得你公司做得最成功的是哪一個？
巴拉戈納：我覺得是圖像設(shè)計生成工具是最為成功的。
周鴻祎：圖片生成，文本生成，都不算有說服力，是生成式AI大模型先天具有的能力?，F(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)是如何在傳統(tǒng)領(lǐng)域，用AI解決過去不可能解決的問題，我本來挺想打廣告的。
趙何娟：允許你打廣告。
鈦媒體集團創(chuàng)始人、董事長、CEO，T-EDGE全球委員會主席 趙何娟
周鴻祎：本來想講我們怎么用AI解決網(wǎng)絡(luò)安全問題。實際上美國有很多創(chuàng)業(yè)公司，在傳統(tǒng)行業(yè)里解決問題。它并沒有做行業(yè)大模型或者產(chǎn)業(yè)大模型這么宏大的命題，如果做鋼鐵大模型、養(yǎng)豬大模型，是很難交付的，因為你沒辦法回答客戶你要解決什么問題。
我舉個斯坦福醫(yī)學中心的例子。斯坦福醫(yī)學院把醫(yī)學服務(wù)的場景細分，最后用3個垂直大模型解決3個問題：一是，看病的時候需要家庭醫(yī)生或社區(qū)醫(yī)生發(fā)傳真推薦，傳真內(nèi)容之前要用手寫，現(xiàn)在利用多模態(tài)的能力，通過OCR解決需要大量人力的問題。二是，用數(shù)字人模型給病人回電話，用語音合成和理解能力來商量、確定看病的時間。三是，看病之后，要保險公司報銷，需要很專業(yè)的人給保險公司寫報銷報告，斯坦福醫(yī)學院積累很多素材，做了垂直模型專門寫報銷報告。
斯坦福醫(yī)學中心通過做這三件事，減少了100人左右的支持團隊的工作量。所以正確的做事方向是，在傳統(tǒng)行業(yè)里找到工作流程中的卡點和堵點，用AI能力將它解決，而不是追求宏大敘事。
今天的人工智能大模型，不要高估它現(xiàn)在的能力，AGI的發(fā)展不會這么快來到，但也不要低估它的潛力，目前大模型比較適合在細致的場景進行突破。像剛剛提到的例子，美國的Service市場大概是1萬億，但是有了AI大模型后，Service市場是10萬億。
趙何娟：美國To B市場被AI改變得速度非常快，甚至有人提出AI把所有的軟件全部重寫。過去的軟件市場已經(jīng)有這么大，將來要被AI重寫之后的軟件市場，可能是過去的10倍，100倍，美國圍繞To B的創(chuàng)業(yè)確實非常紅火。
作為知乎創(chuàng)始人，周源應(yīng)該找到中國的OpenAI，成為他們的董事，因為Open AI董事會里有Quora創(chuàng)始人亞當·迪安杰羅（Adam D’Angelo）。能不能講講你覺得最佳的AI應(yīng)用案例？
周源：剛才老周說不要打廣告，我也不就推廣知乎直答這款產(chǎn)品，但確實很好用。最近我們有個活動，俞白眉導(dǎo)演分享說，AI可以變成電影大師，他用快手的可靈拍了一部電影?？萍脊镜娜苏f出這話我們習以為常，但他是作為導(dǎo)演說的。他自己的觀察和理解認為，人的藝術(shù)情感都是可以被語言化的，大模型在今天很好地解決了語言對齊的問題。
趙何娟：我前段時間在洛杉磯參加了一個科技圈的閉門研討會發(fā)現(xiàn)，基本上所有導(dǎo)演都在用AI工具，目前AI還是工具，沒有辦法取代藝術(shù)家和導(dǎo)演，但它會成為很有力的工具，很可能會快速席卷影視圈，這是很好的趨勢。
鄭烜樂：目前AI應(yīng)用的發(fā)展海外看To C/To B，而國內(nèi)則是在ToC、AI To產(chǎn)業(yè)兩個主線下。特別是在產(chǎn)業(yè)端，AI通過與產(chǎn)品體系的深度整合，幫助企業(yè)直接與客戶互動，提供交互頻率和深度，實現(xiàn)產(chǎn)品服務(wù)一體化，能夠大幅縮短和重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價值鏈路。
我前段時間和中國最大的做工程機械的企業(yè)創(chuàng)始人交流，他提到了一個我完全沒想到的場景，工程機械說明書。和家用電器不同，一份工程機械說明書長達幾千頁，每換一個不同批次、不同供應(yīng)商的零件，說明書就得重新印一遍，不然用戶打開說明書就找不到需要的零件?，F(xiàn)在企業(yè)可以用大模型和生成式AI來解決這個問題，用戶有任何問題直接問AI，只需拍照就可以識別不同零配件，找到具體用法。在這個小細節(jié)上AI為產(chǎn)業(yè)極大地提升了效率并控制了成本。
趙何娟：建宏在ChatGPT發(fā)布之前就在提，體育是可以用大模型，可以用AIGC，體育行業(yè)那么早就意識到大模型對行業(yè)的改變，科技圈的向你要致敬。
劉建宏：我爭取發(fā)散性地回答問題，看看能不能最后打個廣告。電視是技術(shù)高密集，人員高集中的行業(yè)。如果是轉(zhuǎn)播體育比賽的話，要有慢動作，還有各種的數(shù)據(jù)，其實非常復(fù)雜，這是龐大的團隊才能完成的。今年巴黎奧運會的時候，我說，電視還是按照原來的慣性在成長，巴黎奧運會上的新技術(shù)都是靠疊加硬件、人力。我認為，這屆巴黎奧運會應(yīng)該是最后一屆傳統(tǒng)模式制作，下屆一定要發(fā)生改變。
我們就在為這件事情做努力。在前不久的北京馬拉松比賽，3萬人參賽，我們在那天為所有的參賽運動員生產(chǎn)3萬條個人短視頻，在傳統(tǒng)的行業(yè)里面是做不到的。這只是我們的第一個產(chǎn)品，也是我入門人工智能的初級產(chǎn)品，但是做了6年，確實做得比較成熟。
趙何娟：Kevin在2016年成立Deep AI，當時生成式AI不是主流技術(shù)，你當時為什么選擇初創(chuàng)公司開啟這樣的業(yè)務(wù)？
巴拉戈納：這是我認為計算機能做得最好的一件事，即使當時的質(zhì)量可能不是特別高，似乎也是不可能完成的任務(wù)，但生成式AI就像魔術(shù)一樣，當時我對這個技術(shù)就是這樣的看法。后來，我們能夠讓AI發(fā)揮得越來越好，質(zhì)量越來越高，就像魔術(shù)越來越神奇一樣。
DeepAI創(chuàng)始人、CEO凱文·巴拉戈納（Kevin Baragona）
趙何娟：周鴻祎最近拍了一部短劇，在里面客串霸總，短劇也挺火的，有可能你是為了推廣360的AI搜索。短劇制作和你做的AI搜索之間是怎樣的關(guān)系？你怎么看現(xiàn)在的AI搜索的趨勢？
周鴻祎：拍短劇是靈機一動。我看了一部短劇，硬著頭皮看完了，20歲霸道總裁愛上50歲阿姨。
趙何娟：你有沒有幻想過50歲阿姨是世界首富，然后愛上你？
周鴻祎：沒有。你們知道，中國短劇的市場容量已經(jīng)超過傳統(tǒng)影視行業(yè)，把我們的頭腦給格式化了。我其實也不愛看，但是很多人看。
趙何娟：為什么還是看完了呢？
周鴻祎：理性的周鴻祎說這瞎胡編的，感性的周鴻祎說看下一集到底發(fā)生了什么，有魔性的短劇和短視頻，都是利用人的多巴胺，畢竟我們是普通人，有的時候需要克制。
但有一點，拍短劇確實成本特別低。我們策劃了1天，只花了10萬塊錢，但是播放量現(xiàn)在已經(jīng)過幾千萬，你花10萬塊錢投的廣告去宣傳產(chǎn)品能有這個效果好嗎？
拍短劇是行為藝術(shù)，實際上是為了推廣我的產(chǎn)品，納米AI搜索。剛才講到的AI，都是很好的場景，但對于很多公司來說，比較現(xiàn)實的是，把已有的業(yè)務(wù)重做一遍，我一直做搜索和瀏覽器，我們很自然地想到用AI重塑搜索。
納米搜索有三個關(guān)鍵詞：1、多模態(tài)；2、答案引擎；3、生成式創(chuàng)作能力。
大家原來覺得搜索引擎給的答案太多，而且搜索引擎的商業(yè)模式忍不住在鏈接里放廣告，大家還是喜歡比較簡明扼要的答案，我們用大模型把找到的成百上千個網(wǎng)頁都閱讀之后，給你總結(jié)一篇直截了當?shù)拇鸢?，這是利用生成式的特點。為什么叫創(chuàng)作引擎？搜索只是手段不是目的，你們還是為了創(chuàng)作搜索，比如，老板讓你寫市場調(diào)研報告。
趙何娟：現(xiàn)在360做AI搜索，最有商業(yè)化的機會在哪里？美國有個獨角獸公司Perplexity，現(xiàn)在被認為是谷歌最大的挑戰(zhàn)者，純AI搜索，1年之內(nèi)估值漲100倍，但沒解決商業(yè)化的問題。挑戰(zhàn)谷歌做AI搜索，很重要的問題是怎么找到新的商業(yè)模式的問題。
周鴻祎：Perplexity我們研究過，技術(shù)就那么回事。商業(yè)模式是新的AI搜索挑戰(zhàn)傳統(tǒng)搜索的機會，如果解決了AI搜索的商業(yè)模式，那么，谷歌和百度很容易把搜索升級。之所以谷歌沒有動，不是傻，谷歌里很多聰明人，那么大搜索量變成免費無廣告的答案引擎，能不能戰(zhàn)勝Perplexity還不一定，自己就先引刀自宮了，谷歌是受不了的。這可能才是Perplexity的機會。
AI有可能逼著互聯(lián)網(wǎng)公司改變傳統(tǒng)的廣告模式，因為原來互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)成本很低，靠廣告是可以收回成本的。但是最近大家注意到?jīng)]有，OpenAI直播宣布GPT o1的版本，1個月收200美金，從20美金漲到200美金，說明成本太高也撐不下去。AI應(yīng)用的商業(yè)模式現(xiàn)在還比較早期，現(xiàn)在是誰能找到合適的場景，這個問題還沒有解決。
360集團創(chuàng)始人周鴻祎
趙何娟：大家知道知乎的產(chǎn)品形式是問答社區(qū)，有了新的AI技術(shù)加持，知乎要變成知識搜索的平臺嗎？
周源：首先我們不是轉(zhuǎn)型。按照剛才老周舉的例子，答案引擎可以把很多網(wǎng)頁快速總結(jié)，給你比較簡潔的回答，但其實很多人并不需要。
社區(qū)本質(zhì)上是人和人進行溝通討論交流的場景，很多時候不是把效率放到第一位，可能是中間的故事啟發(fā)到你，而不是最后的結(jié)論，人和人溝通討論不是以效率為第一優(yōu)先的。
周鴻祎：我完全同意你的觀點，說了半天，咱倆不競爭。知乎上有很多討論的素材IP特別適合拍短劇。
周源：今天圍繞創(chuàng)作這件事，我比較傾向于思考的方向就是，有新技術(shù)的賦能和加持以后，怎么產(chǎn)生高質(zhì)量的內(nèi)容，幫助人做到以前做不到的質(zhì)量。
如果把整個內(nèi)容行業(yè)拆開來看，內(nèi)容平臺的這部分最大的商業(yè)模式，就是剛才老周說的廣告變現(xiàn)，因為被消費品化。但是可以把內(nèi)容變成商品，再變成服務(wù)。變成商品是類似現(xiàn)在的短劇等影視內(nèi)容，這個市場是不夠大的，差不多千億規(guī)模。
如果AI技術(shù)能夠大幅提升，把產(chǎn)品服務(wù)的質(zhì)量，顯著提升到現(xiàn)在達不到的用戶體驗，這是比較有機會的。剛才老周舉的例子，讓大家更快速地去寫小作文的方式可能是不行的。
知乎創(chuàng)始人&CEO周源
趙何娟：老周，周源說您說的方式不太行。
周鴻祎：他不光批評我，他也批評了建宏。
劉建宏：我回復(fù)一下，在體育當中，恰恰可以用人工智能的方式，把體育傳統(tǒng)的內(nèi)容做有效提升。我們要做各種藝術(shù)化的處理，實際上都是技術(shù)的手段完成的，要加入大量的數(shù)據(jù)，跑者的跑姿，身上的可穿戴設(shè)備，要把它打通，而且，解決的路徑就在那里，只要我完成，就比現(xiàn)在的質(zhì)量要提升N倍不止。
周鴻祎：老劉的廣告這么多，我也插播點廣告，我開頭不好意思打廣告，大家可以下載納米AI搜索試試。我同意周源講的，但中國大部分用戶連看文章都不愛看。
很多知名演員，藝術(shù)圈的導(dǎo)演給我發(fā)信息，意思說，周鴻祎干拍短劇這么低檔的事，現(xiàn)在短劇看起來拍攝粗糙，劇本粗糙，但是架不住人民喜歡。只要有強大的用戶基礎(chǔ)，質(zhì)量是可以慢慢地改進。
劉建宏：我認為不管是文字搜索，還是我們現(xiàn)在說的所謂的文生圖，文生視頻這些技術(shù)，之所以很難有大的突破，是因為太廣了。人工智能體育的應(yīng)用里面，有個特別合適的地方就在于體育的規(guī)范性。
人工智能之所以特別適合在體育里面運用，就在于體育的規(guī)范性。全世界乒乓球臺的案子都長得一樣，打網(wǎng)球，打籃球，踢足球，任何體育比賽規(guī)則都一樣。體育賽事已經(jīng)把規(guī)則限定了，還有固定的場地和人員，相對固定的轉(zhuǎn)播邏輯。在這個基礎(chǔ)上，再加入藝術(shù)性的處理，就能夠讓體育的故事馬上變得不一樣。
周源：回到你問的問題，我覺得AI搜索的當前還是非常不完整的。傳統(tǒng)搜索不能只看搜索框和前端交互的部分，應(yīng)該把搜索的入口和后面索引的網(wǎng)頁，加上網(wǎng)頁承載的生態(tài)鏈服務(wù)放在一起講，它是閉環(huán)的生態(tài)系統(tǒng)。
AI搜索的體驗，用知乎直答，你會發(fā)現(xiàn)它是內(nèi)容產(chǎn)品，會在上面停留更長的時間，這個方式和傳統(tǒng)搜索差異很大。傳統(tǒng)搜索是你搜完之后去到另外的地方，但是新的供應(yīng)鏈在哪里？還沒有完全形成，通過各種各樣的Agent幫助新的交互體驗下去完成。
原來你用搜索引擎去訂機票，是靠網(wǎng)頁和網(wǎng)站完成。現(xiàn)在是新的供應(yīng)鏈，服務(wù)供應(yīng)鏈、內(nèi)容供應(yīng)鏈，如果是一套Agent的生態(tài)，這個Agent完成的事情，其實是workflow，這種workflow未來有很多。
趙何娟：我發(fā)現(xiàn)人類發(fā)明語言的同時限制了自己，我們發(fā)明“搜索”這個詞，可能就除了搜索之外找不到可以對標這個語言的時候，我們就用搜索這個語言來套它，最后也限制了我要創(chuàng)造新的產(chǎn)品這件事情。現(xiàn)在AI的搜索方式不叫AI搜索，它應(yīng)該叫什么？
周鴻祎：凡是語言不能表述的，人類是無法思考的，語言是思維的邊界。“AI搜索”現(xiàn)在比“AI助手”的概念要更好。AI包括ChatGPT有兩個問題，承諾無所不能，你發(fā)現(xiàn)有的期望能落實，有的期望能落空，期望的結(jié)果是不確定的。
提示詞是對AI普及給普通用戶最大的障礙，你用ChatGPT聊天機器人的時候，你的提示詞寫得不好，它表現(xiàn)非常差。搜索已經(jīng)很多用戶習慣，但是搜索有很多的不足你可以改善，用戶對搜索的使用非常簡單，不需要教育，不需要寫提示詞，而且用戶對搜索的希望也非常簡單，就是找到答案。
知乎當年能起來，因為大家已經(jīng)厭倦，“我搜劉建宏的創(chuàng)業(yè)項目怎么樣”，出來1萬個結(jié)果，我點開之后發(fā)現(xiàn)不是，是劉建宏的緋聞，很煩瑣。早期上知乎的時候，無論問什么問題，我能得到比較清楚簡單的答案。
但是，知乎最是靠人肉回答這個問題。Perplexity就干了兩件事，一是AI測你的意圖非常準，寫的詞不達意，表達的語無倫次我們都可以把意圖猜對；二是不用人來寫，用AI生成式，今天的大模型叫生成式人工智能，把答案寫出來，答案基本上是靠譜的。
后來知乎變成社區(qū)，周源強調(diào)人和人的關(guān)系，將來可能也會有AI的數(shù)字專家，就是你說的Agent，可以在里面進一步地跟你討論問題，我覺得Perplexity打的也是AI，我覺得AI搜索的概念其實沒問題，包括知乎也推出這個產(chǎn)品，其實我們做搜索也很痛苦，我們也有自我顛覆，里面暫時找不到地方放廣告。
趙何娟：這也涉及我下一個想問周源的問題。今年你在烏鎮(zhèn)的時候有提到，在AI的驅(qū)動下，未來十年“IoT萬物互聯(lián)”將逐步進化為“IoA萬物智能互聯(lián)”的概念，社區(qū)最核心的其實是人和人之間的交互，對于下一代的社區(qū)類或者說像知乎這樣的產(chǎn)品變成萬物智能互聯(lián)之后，AI怎么解決人和人之間的關(guān)系？知乎社區(qū)的基礎(chǔ)是不是也會受到?jīng)_擊？
周源：人的很多基礎(chǔ)的需求是非常穩(wěn)定、長期的存在著。比如生老病死、社交，比如構(gòu)建認知體系等等，這是一代代的成長學習，它是有非常強的類似性。人和人互動，AI和AI互動，這是兩個不同的范式，不能簡單地用效率進行區(qū)隔，這關(guān)系到每個人自己的獎勵機制它背后的動力是不是發(fā)生比較大的牽引。
剛才說的是體育技術(shù)，未來什么東西會變得非常值錢和真實，我認為體育的競技就是，“人在跑”是沒有辦法替代的，來自人類本身的好奇心。
趙何娟：討論再深入下去會上升到哲學的話題。知乎是光源的客戶，光源在上輪互聯(lián)網(wǎng)的浪潮里有非常多互聯(lián)網(wǎng)公司的案例，現(xiàn)在AI來了，你認為和上一代互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)創(chuàng)業(yè)有什么不一樣？現(xiàn)在的AI產(chǎn)品還是要落到互聯(lián)網(wǎng)時代融資時候經(jīng)常提到的日活和月活，AI應(yīng)用是不是最后要回到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的邏輯？
光源資本創(chuàng)始人、CEO 鄭烜樂
鄭烜樂：這撥AI和之前相比最大的區(qū)別在于泛化性。它在解決通用問題的過程中，形成泛化的能力。之前的AI沒有資格討論日活，這代的AI卻有資格討論日活。
AI再往前發(fā)展，它解決的問題就與移動互聯(lián)網(wǎng)不同了。移動互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)上是鏈接，兩位周總都是移動互聯(lián)網(wǎng)的老人，對這方面肯定也有深入的認知。我的觀察是，移動互聯(lián)網(wǎng)解決的問題是鏈接，包括鏈接的效率、鏈接的時空規(guī)模等等，把所有沒有在線的東西變得在線化、可觸達化。
但是AI的本質(zhì)，是感知、決策和執(zhí)行的一體化，本質(zhì)上是通過直接生成服務(wù)本身解決問題，生成用戶想要的結(jié)果。既然解決的問題不相同，那以前移動互聯(lián)網(wǎng)能做的事，就會被用端到端的方式再做一遍。其次，之前沒有被移動互聯(lián)網(wǎng)解決的事再交給AI，機會也很大。很多以前意想不到的場景可能都會通過AI實現(xiàn)。
中國市場跟其他地方最大的區(qū)別可以歸納成兩方面：
一是巨大的消費市場。中國的產(chǎn)品，特別是TO C產(chǎn)品，理論上比全球其他產(chǎn)品有更大的日活、更大的規(guī)模效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，所以導(dǎo)向了非常好的商業(yè)化前景。
二是中國有更好的產(chǎn)業(yè)土壤。中國是全球最大的工業(yè)國家，有全球最完整的工業(yè)門類和產(chǎn)業(yè)鏈條，在中國要看AI To產(chǎn)業(yè)和AI TO C的機會，美國則更多看AI TO B，所以在中國賺產(chǎn)業(yè)的錢和賺用戶的錢這個邏輯是完全沒有問題的。
中國的企業(yè)最關(guān)心的三件事：
一是智能化。也就是怎么用AI做自己新的產(chǎn)品或場景，顛覆或者改造自己的行業(yè)。對于創(chuàng)業(yè)公司來講，就是怎么創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)場景，怎么形成產(chǎn)業(yè)的場景或應(yīng)用；
二是全球化。中國所有企業(yè)家都在探索出海，這是因為中國的企業(yè)具備和全球企業(yè)競爭的基礎(chǔ)。其次是雖然中國市場是最大的，但對于中國的工程師紅利來說，中國的供應(yīng)鏈紅利還不夠大；
三是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)家們都在想怎么避免內(nèi)卷，怎么更好地創(chuàng)新，更好地做產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
這三件事里面最重要的就是智能化浪潮，也就是AI。剛才兩位講到很多產(chǎn)業(yè)場景的問題，劉老師講到的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的問題，都意味著AI已經(jīng)向前邁出了非常卓越的一步。
趙何娟：建宏，咱倆都是專業(yè)媒體人出身，我們都有一種執(zhí)念，在專業(yè)性這件事上是不能挑戰(zhàn)的。我以前做調(diào)查記者，我會對自己的文字有非常嚴格的要求，我自己出來的東西，是要為這個文字負責的，一定要對它的真實性、專業(yè)性負責，我對錯別字的容忍度都非常的低。
我發(fā)現(xiàn)AI生成一個很大的問題就是，用戶得到的內(nèi)容有幻覺，有虛假的，有不那么真實的。你們做體育AI生成的內(nèi)容，要是弄錯一個地方，可能平臺覺得沒有什么，但是作為職業(yè)的媒體人來說，會覺得是非常大的問題，你怎么面對這種錯誤率？
劉建宏：我們是從對體育活動鏡像的記錄開始，其實都是對人類體育活動客觀的記錄和反映。我們首先要做到的就是真實地去記錄，這點我相信現(xiàn)在已經(jīng)完全能夠做到。馬拉松我講得更多，但實際上現(xiàn)在把兩個場景，臺球場景和乒乓球場景，也已經(jīng)完全智能化，而且這兩個項目的智能化程度遠遠高于馬拉松，我們在臺球賽事和乒乓球賽事的轉(zhuǎn)播里面已經(jīng)完全實現(xiàn)無人化。體育賽事的直播是多人單任務(wù)，所有的人都是為了一件事，把賽事轉(zhuǎn)播好，實際上是有規(guī)律可循的。
趙何娟：別工作被干掉還能理解，像我剛剛講到，我要為我的內(nèi)容負責，為我名字下AI生成的內(nèi)容負責，就像解說員，大家記住的是黃健翔個性化的瞬間。
劉建宏：麥當勞可以服務(wù)大眾，讓大眾填飽肚子，再就是米其林的個性化，在我的行業(yè)里面，實現(xiàn)“麥當勞”已經(jīng)很容易，我已經(jīng)看到這條路，路徑已經(jīng)很清晰，未來體育的米其林不是黃健翔，也不是劉建宏，它是未來的邏輯。
未來靠人工智能轉(zhuǎn)播出來的體育賽事，可能是全數(shù)據(jù)化的，并且它的聯(lián)想和推理是另外一套邏輯，哪怕最優(yōu)秀的解說員不可能認識到全場的觀眾，但是人工智能可以建立梅西和他的啟蒙教練的關(guān)系，可以建立老周和他的緋聞女友的關(guān)系，人工智能可以建立這種聯(lián)系，用它的推理能力進行表達，到時候人們看到的體育比賽和現(xiàn)在的不同，甚至人類從事的體育項目也會發(fā)生改變。
凱利時董事長&CEO、著名主持人、足球評論員劉建宏
趙何娟：時間關(guān)系，最后的問題同時問5位嘉賓。在2024年的年尾，你們對2025年AI的趨勢有什么判斷和期待？
周源：我還是非常明確地把基座模型的機會，和場景化的機會看成兩大類?；A(chǔ)模型看英偉達一季度300多億美金的銷售收入，是這些基座模型的成本，300多億中國加美國算10家公司，相當于1家要花30億美金，這是大數(shù)。
當然英偉達還有TO C業(yè)務(wù)，把TO C業(yè)務(wù)砍一半，差不多15億美金，15億美金1年下來你得花200多億人民幣，玩家數(shù)量很有限，在這種情況下，應(yīng)該看到整個開源的技術(shù)和現(xiàn)在也做了很好的基礎(chǔ)以后，開源的應(yīng)用場景，里面有大量的Workflow就是剛需，Agent就是定制解決問題的。
巴拉戈納：當然，我覺得AI會繼續(xù)蓬勃的發(fā)展，我們會看到更多的應(yīng)用，更高質(zhì)量、更快的應(yīng)用，我們會看到到處都有AI，2025人們可能會有點疲憊，因為到處都是AI，人們可能會有點膩，其實和現(xiàn)在類似。無處不在，游戲模型、音樂模型等等無所不在。在于我們?nèi)绾味xAGI，今天也可以說已經(jīng)有AGI，只是說AGI明年會越來越好。
周鴻祎：如果AGI定義成通用人工智能或者叫超級人工智能，我覺得現(xiàn)在AGI可能短期內(nèi)不會來到，大家在Scaling Law（尺度定律）上還是碰到很多障礙。大家用大模型做應(yīng)用場景，會變成兩個體系。全世界不超過10家會繼續(xù)在AGI上拼算力、拼數(shù)據(jù)、拼訓練，我期望在2025年看到大模型是能力不是產(chǎn)品。
我建議有6個場景值得大家關(guān)注，其實2024年已經(jīng)開始。
一、人人普惠、人人智能，如何在2C的領(lǐng)域把人工智能的能力變成大家生產(chǎn)中提高生產(chǎn)力的工具；
二、萬物智能。所有智能硬件，所有硬件包括工業(yè)設(shè)備都會考慮有邊緣側(cè)的大模型上來，可能你們家的電視以后說話也不那么智障，你們家的冰箱也帶著眼睛，路過冰箱的時候和你打個招呼說干嘛不打開喝瓶牛奶，家里的電器和你亂說話，你也不要覺得很意外；
三、傳統(tǒng)企業(yè)的“數(shù)轉(zhuǎn)智改”獲得大發(fā)展。我剛剛講斯坦福醫(yī)學院的例子。既然用人工智能打造新質(zhì)生產(chǎn)力，就要跟企業(yè)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)生賦能，直接能夠降本增效；
四、助力新興產(chǎn)業(yè)。新興產(chǎn)業(yè)本身就是數(shù)字化，像具身智能、自動駕駛、低空經(jīng)濟，用大模型帶來的新的范式；
五、AI for science，今年諾貝爾獎已經(jīng)證明這點；
六、AI安全。無論是AI解決安全問題，還是解決AI安全的問題，會變得越來越重要。
鄭烜樂：我非常同意周總講到的幾個方向。我就重點講講創(chuàng)業(yè)公司的機會。
如果看2C的話，在中國的游戲、教育等專業(yè)內(nèi)容和服務(wù)生成的領(lǐng)域，AI和具體場景結(jié)合來生成服務(wù)、內(nèi)容和結(jié)果的方向可能會是創(chuàng)業(yè)公司的機會。
我也看好具身智能，特別是中國的具身智能。它不像語言大模型，中國起步比別人晚，算力也少很多，處于追趕的狀態(tài)。中國在具身智能方面擁有最強大的硬件供應(yīng)鏈生態(tài)，最好的應(yīng)用場景：工業(yè)、產(chǎn)業(yè)、物流等等，未來贏面很大。
軟件層面中國也不落后。美國和中國做具身智能的其實是同一撥人，多數(shù)都是清北、斯坦福畢業(yè)，先做科研后期回國，基本上大家項目啟動的時間都差不多。最后數(shù)據(jù)方面，目前行業(yè)數(shù)據(jù)缺乏，大家都處在同一個起跑線上。
所以很難不相信中國會變成具身智能領(lǐng)先的生態(tài)，光源也正在積極投資布局這個方向。
為什么創(chuàng)業(yè)公司有機會？因為傳統(tǒng)科技互聯(lián)網(wǎng)大廠并不熱衷于做硬件產(chǎn)品，過去做機器人的公司積累的軟件能力與具身智能泛化的能力間的差距非常大，具身智能是軟件定義硬件，創(chuàng)業(yè)公司非常有機會實現(xiàn)超越。
剛才周總講到“智障”到“智能”，在這個曲線走完之前談不上成本。企業(yè)不會允許“智障”的東西進入到生產(chǎn)場景里。但從“智障”變成“智能”，大家就要開始關(guān)注它的成本和投資回報周期。
一旦智能化，或者說“智障”到“智能”的問題能夠解決，比如英偉達十年降了百萬倍的算力成本，成本的曲線下降會遠遠快于智能化水平提升的曲線。規(guī)模化帶來的成本下降曲線又可以更好地體現(xiàn)出來，等到越過體驗閾值進入到成本下降曲線的應(yīng)用，就會在工業(yè)、物流和其他場景獲得機會。
AI for science也非常有發(fā)展前景，這一點從諾貝爾獎的趨勢中就可見一斑。無論是在材料科學還是生命科技的發(fā)展中，AI的角色已經(jīng)發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。AI不再是生產(chǎn)力的連接器，而是成為生產(chǎn)力本身，直接參與到生產(chǎn)過程中，甚至在某些環(huán)節(jié)替代了人類的工作。這會是我在未來一年中將特別關(guān)注的重點方向。
劉建宏：當我們說突破的時候，肯定不是說整體，一定是單點或者是局部。2025年可以在兩個項目上有突破，馬拉松和臺球轉(zhuǎn)播，能夠?qū)崿F(xiàn)對目前人類已有水平碾壓式的超越，我已經(jīng)迫不及待等待那天的到來，我渴望人工智能大的能力提升，給到我有力的支撐，讓我們在單點上實現(xiàn)突破。
趙何娟：特別感謝幾位嘉賓剛才精彩的分享和碰撞，謝謝大家。
（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜李程程，編輯｜胡潤峰）
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