OpenAI的“最先进的”系统让机器人变得像人类一样灵巧
今年6月，由ElonMusk、ReidHoffman和PeterThiel等业界巨头支持的非营利机构、总部位于旧金山的人工智能研究公司OpenAI宣布，其最新版本的Dota2-playAI——被称为OpenAIFive——成功击败了业余玩家，成为头条新闻。今天，它又推出了另一款能够像人类一样灵巧地操纵物体的机器人系统。
openai深度分析 ai技术与典型应用
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采访、编辑丨郭晓静
文字整理丨赵杨博
图片来源：由无界版图AI工具生成
这不是AI第一次引起热议，早在AlphaGo打败人类棋手的时候，行业就开启过一波“AI是否会取代人类”的恐慌性讨论，但在随后的几年，AI并没有跳出人类对它的一贯认知。直到2022年，这次，AI不但可以和人类流畅地聊天；可以迅速回答人类需要十几分钟才能回答的答案；能迅速检索人类可能几小时才能收集的资料；更能创作出让艺术家赞叹的有“创造力”的绘画。
人工智能公司OpenAI是这场热议中的焦点，它的CEO Sam Altman说：“十年前的传统观点认为，人工智能首先会影响体力劳动，然后是认知劳动，再然后，也许有一天可以做创造性工作。现在看起来，它会以相反的顺序进行。”ChatGPT的上线，颠覆了人类对AI“侵占”人类世界的认知。这场始于硅谷的AI宏大叙事，由于低门槛的参与性，迅速闯入普通人的生活。ChatGPT自2022年11月上线以来，人工智能公司Open AI的估值已经高达290亿美元。科技巨头如临大敌、AI创业公司摩拳擦掌、普通人在与AI的聊天中，玩的不亦乐乎。
同时，一系列问题也被带到了人们的面前：
●?生成式AI技术，是否会带来一场堪比移动互联网的新商业浪潮？
● 这是否会给目前的商业格局带来巨大的改变？
● 生成式AI赛道，到底有哪些商业模式可以挖掘？
● 中国的头部科技企业，抓住这场新的AI浪潮了吗？
● 高端芯片被限，中国还有可能发展自己的AI大模型吗？
腾讯科技对话全球科技创新产业专家、科技投资人，海银资本创始合伙人王煜全，根据他常年对全球科技产业的观察及亲身实践，尝试回答以上难解的问题。这些问题不会有标准答案，但是我们希望能从行业深度参与者的多角度观察中，给关注“生成式AI”的读者，带来一些启发。
Q1：生成式AI为何引起科技巨头的关注？
王煜全：第一，AI绘画、ChatGPT等应用的出现，让越来越多的普通用户可以使用人工智能。美国经济学家Diego Comin表明一个经济体的强弱不取决于它引入先进科技的速度，而是取决于使用先进科技的深度。
比如互联网，不发达国家引入互联网的速度很快，但是引入互联网后使用比例低。科技之所以能推动社会发展，是因为科技能被广泛使用，广泛地提升效率或者带来新的能力，如果只是有少数人使用，它提升效率或者带来新的能力会很小。所以OpenAI在商业上讨论的热度是晚于用户所讨论的热度，这是比较少见的，所以后来人工智能话题火热，是顺理成章，水到渠成的。
第二、生成式AI类应用给未来带来巨大的想象空间。我认为生成式AI还有很多模式创新的空间，远没有达到最高点。虽然现在已经有人探索了AIGC的某些使用模式，但这远不是终点。特别像当年的互联网，从最早的门户网站到网游，再到电商，再到如今短视频的爆火，一直在迭代发展。
全球首例AIGC技术辅助商业化动画片《犬与少年》，动画场景由AI绘制
而OpenAI的技术依靠自己设计的模式就能够做出更多的应用，甚至说做出更大更成功的创业公司，这就是有想象空间。
之前的人工智能创业公司和创始人都是人工智能专家，现在有了AIGC、Chat GPT，我们可能逐渐会发现，很多人工智能创业公司的创始人可以不是技术专家。他可以先有一个idea，然后再去找某位CTO帮他实现，而且CTO也比较好找，因为有了这些基础技术，帮他实现并不难。这时候人工智能领域的创业就会变的活跃，也就是所谓的万众创新。这也是它被热议的原因之一，人们会认为这件事离“我”很近，除了能够日常使用以外，更主要是也许“我”就能创业，这其实降低了创新门槛，让更多人能够参与，会使得科技创新能够加快市场渗透，能够使创新的价值被凸显出来，这都是特别有意义的。
Q2：如何看待老牌科技巨头微软和OpenAI的合作？
王煜全：第一，降低算力支出：对Open AI来说，算力是很大的成本，因此，它选择和微软合作可以大幅降低算力支出；第二，未来云计算、人工智能、大数据将会深度结合，而大量的人工智能应用是基于云进行部署，算力也由云来提供。OpenAI想要合作肯定会考虑选择三朵云（谷歌云、亚马逊云、微软云）的其中一朵，最后和谁合作？第一肯定是选择合作愿望最强烈的，之前微软就投资了Open AI，也表明了合作的意愿。
第三，从未来发展看，三朵云中亚马逊云的客户种类比较单一，主要针对电商客户，而谷歌在开拓商业客户上做的不够好，虽然谷歌的DeepMind在人工智能领域的研究非常深入，但商业化落地并不出色。微软是商业化做的最好的，且有大量的企业客户，如今微软能在“三朵云”中实现后来居上，就在于大量的企业客户上云。这对OpenAI来说也很重要，产品和服务能让客户最终使用和买单才是关键，能有大量用户使用，进而开拓市场，才是双赢。
我们也看到，OpenAI与微软的合作不排他。OpenAI的开放API，意味着创业者只要有Idea，就可以去做相关的创作工作，对微软来说这也是非常大的突破。回顾微软的发展历程，它并没有最早进入互联网行业，但是依靠全面网络化又追上了其他互联网企业的脚步。在这波人工智能浪潮中，微软也比谷歌云和亚马逊云都稍慢，但现在依旧又追上前者的步伐。现在在三朵云中，微软隐隐有胜出的趋势，原因也很直接，就是在应用的上的结合更好。亚马逊最早，谷歌的技术能力最强，但是它们在与应用结合上都没有微软做的那么出色。OpenAI整合进其他应用将是必然趋势，把更多的人工智能与其他应用结合，让更多的人享受到人工智能带来的便利，让更多有创意的人参与其中，整个市场才会更加活跃，所以从应用上讲这是极大的拓展。
另一方面微软也很聪明，它向OpenAI追加投入100亿美元投资，但是这些投资需要OpenAI在合作后，如果盈利首先给微软分红偿还投资并置换部分股权，如果OpenAI没赚钱，那微软仅仅是占有原有股份，不需要创业者赔付。这是一种双赢的设计。
Q3：在生成式AI领域，有没有观察到逐渐清晰的商业模式？
王煜全：有些苗头。现在有点像当年互联网刚热起来的时候，当时有家公司叫做瀛海威，可以说是“启蒙”了中国老百姓的网络意识，许多人伴随着瀛海威走进互联网世界。但瀛海威和门户就差一步，门户的实际商业影响比瀛海威高很多。现在有点处于中间阶段，人们所看到的还是BBS，至少还没到门户阶段，这就意味着可能有非常大的新模式，在今明年两年出现。
我们对原理的总结，未来最大的模式应该不是叫“AIGC”而是叫“AIGS”，因为C（Content）是有局限性的，即使AIGC的能力再强大，从C的角度来讲，可能同一组关键词，出来的C是类似的，并不能满足人们的个性化需求。而真正最大的价值是能够将它变成一种服务（Service），想要什么定制什么，这样人人得到的东西都不一样，人人的需求都能被个性化地满足，这也符合我们所讲的服务规模化时代的到来，这里的规模化服务，指的是“人工智能的服务”（而不是人的服务）。因为人工智可以复制“服务规模化的个性化”。
高端服务的特点就是个性化，首先是“我”为“你”定制，所以叫高端，而且要有设计，内容要呈现一定的复杂度。就像ChatGPT与你的互动，像ChatGPT写出文章，它都有足够的复杂度，足够懂你。
比如，2022年11月28日，26岁的纽约华人艺术家米歇尔・黄（Michelle Huang）的推特小火了一把。她把自己10年的日记上传给了GPT-3，训练出来了一个小米歇尔的AI分身，并将她们之间的聊天截图放到了推特上，消息一发布就引发了不小的关注，一周内点赞已经超过5.1万次。聊天内容非常治愈，米歇尔・黄形容这段经历就像一面镜子，帮她找回了很多自己身上没有改变的东西，也让她发现了很多已经遗失的地方。这就像真正的知己，理论上讲知己可以自我疗愈，当“我”有什么问题、委屈、困难，知己比我还了解自己，那未来这种“数字分身”可能变成一种服务，而且它的特点是“你”用个人的数据去喂养它，就能形成对你个人的深度理解。
用户在这个时代需要的永远不是产品而是服务，需要的是规模化的服务，因为有人工智能、有机器人，企业的规模化服务能力能够做到个性化，用“我”的能力来解决“你”的需求：如何能够个性化地和顾客互动，如何能在这个性化互动过程中提供高端的服务，可能在未来生成式AI领域商业潜力巨大。
Q4:生成式AI的应用探索主要还是集中于“科技圈”及有专业技术的人员，是否意味着普及门槛依然比较高？
王煜全：我认为不是技术门槛的问题。凡事总有过程，技术人员本身离新技术较近。20年以前，硅谷的一个很著名的营销专家Jeffrey Moore，提出了“跨越裂谷理论（Crossing the Chasm）”，他把市场中的人分成五类，最领先的一类人叫创新者（Innovator）；另外一类是早期采用者（Early Adapter），他们特别愿意应用新产品，使用新产品，这两类人就是高科技产品的第一批用户。
这两类人对于新事物会立即使用，可能这时候产品体验有很大瑕疵，但是他们不会害怕使用，看中的是新功能、新能力。所以很多高科技产品一上来就有一个高速的市场增长，是因为这批用户。
但是后面的主流用户分成早期主流、晚期主流和拖后腿的用户，后面三类用户和前面这两类用户的行为习惯很不一样，他不会因为你的新功能就去使用你，而是会看我的使用体验是不是得到满足，是不是很舒服。如何让主流人群用上“ 你”的应用，这是最主要的。有些高科技公司，在获得第一波高速增长的时候就扩产，实际上还没获得主流人群的认可，这时候扩产，实际上就加速了企业的财务问题，甚至企业可能破产。
所以说好的CEO，往往都是Early Adopter（早期采用者）。他不一定是创新者，例如马云不是创新者，互联网不是他发明的，但是他是早期采用者，他知道互联网的优势就是“你”能在网上做电商，但他也知道互联网的劣势是电商没信用证明，所以后来他创办了淘宝，通过淘宝先学习eBay模式，在实践过程中发现eBay没有解决的诚信问题。为了解决诚信问题引入支付宝，将平台作为第三方中间人，等到买方确认以后再付款，这一模式便解决了诚信问题。
所以阿里巴巴后来的成功不是因为它的技术多么领先，而是因为它在技术应用中解决了应用痛点，这是很正常的现象。大多数人为什么不是“马云”，因为最早接触技术的人往往是技术人员，而大多数技术人员只会使用技术，不知道如何解决问题，把有问题的技术变成普及的技术。
什么人能做这件事？是非技术的使用者。当他们不能通过技术去解决自己的问题时，只好想办法解决，那时候“你”能解决这个问题，它就有了普及性，所以当使用者说因为OpenAI的技术还不是特别的大众化，所以热议的第一批人一定是技术专家，但现在已经有了大众化的苗头，因为很多热议的人已经不是技术专家。
所以OpenAI的ChatGPT已经对公众将门槛降到非常低，这时候公众再不使用，就不是因为有门槛的问题，而是因为大多数公众不知道紧跟前沿科技，不知道做早期采用者，不知道要实时去体验使用，只觉得这离“我”很远，因为科技在普通人眼中，很容易下意识认为“搞不懂”，这其实不是真的搞不懂，而是理念问题、心态问题。
这个问题会逐渐得到扭转，当有成功案例产生，当大众看见应用可以这样使用的实际例子，当非技术人员也能玩转科技，便会有更广泛的群体参与进来，所以至少我现在认为已经不是技术门槛的原因。
Q5: AIGC、Chat GPT、AlphaFold，经常被放在一起谈论，他们是否可以被划为同大类的创业方向，能否被称作“AI+”？
王煜全：我认为可以。它们都是将AI的能力进行输出，当然AI也有N种能力，可以文字输出，可以图片输出，可以音乐输出，也可以做内容修改、内容优化，所以在生成式AI的技术浪潮下，会有各种各样的新功能出现，这些功能都会被当成一种能力提供出来。
任何的新的技术突破以后，都要有一轮模式创新，使得技术突破的优势能够被发挥，但模式创新的前提是要解决“技术容易被得到”的问题，所以现在我认为OpenAI做的特别好。但AlphaFold以及其他类似的，坦白讲我认为它们确实有欠缺。
OpenAI需要和微软谈合作才能用它的云，但Google本身有云，从这方面来讲，Deepmind的先天优势是更大的，而且它也有先进的科研成果。但是能让普通用户广泛调用的应用基本没有，即使出现了当年下围棋的AlphaGo，但许多人并没看到DeepMind在普及中做出贡献，所以这波生成式AI的热潮，我认为核心就是看到人工智能的某些功能有新的突破。剩下的工作就是如何让功能被广泛使用，带动应用的大范围普及。
Q6：有专家认为ChatGPT、GPT-3没有技术创新，底层的依旧是Transformer语言模型，如何看待这种观点？
王煜全：互联网刚开始火热时，也有人认为互联网不是技术创新，最早的技术创新是Tim Berners-Lee（蒂姆・伯纳斯・李，世界互联网发明者），将互联网贡献给大众使用。对公众来说纠结技术创新意义不大，关键是使用。当然对这件事的讨论是有意义的，为什么？我们要理解什么是技术创新，因为我们强调创新要端到端，从实验室研发出来最后要被公众广泛使用，真正好的创新不是你能够向大众示范多么酷炫而是能够被广泛使用。
很多好的技术都是在专利已经过期，没有什么新技术发明突破的情况之下，有人找出应用痛点、解决应用痛点后从而形成普及。比如说，特斯拉有什么技术突破？锂电池不是它发明的，电池组管理很多时候并不是技术，我们可以发现特斯拉赢在制造上，批量制造依然能够保持便宜的价格、很好的产品体验。但制造能够提升也是一种“技术”。所以不能片面理解“专利”才是技术，“应用创新”也是人类经验知识的积累，“不能专利化”的经验积累从一定意义上讲更重要。大多数创新的普及，发明人是一批，推向市场的是另一批人，这是产业界的常态。
如果非要纠结“是不是真的有技术突破”，那么科技创新的过程都应该归科研人员来完成，但实际上科研人员根本不擅长将科技创新推广到社会。他们擅长做新的东西，但是新的东西要被社会接受，要Early Adopter（早期采用者）去发现，在使用当中发现痛点问题，然后去解决。新技术出现，原理突破是Innovator（创新者）做的事，就如同当年锂电池出现，它装车续航才到达100公里，需要工程师、技术人员来做性能调优，最后才能被社会接受，这些都不是科学家能完成的。
真正为科技推广到社会，做出最大贡献的不是科学家，而是科技企业家。比如马斯克，他不是技术人员，但是他是Early Adopter，他知道电动车怎样做，才能让社会广泛接受。做出这种论断的所谓专家，恰恰是暴露了自己的无知，对科技创新如何推广到社会中是无知的。他以为只有科学家就管用了，其实是远远不够的，只有科学家的话，大量的科研成果，会困于高校，无法被社会采纳。
马斯克说话有时候大嘴巴，但是有段话说的很对，英文有个词叫“Rocket Science”，但是没有“Rocket Scientist”，因为火箭的原理早就被发明，Space X的成功不是基于科学的突破，而是基于技术的完善，性能调优的完善，完成这些的叫做“Rocket Engineer”，真正推动火箭被普及的不是火箭科学家而是火箭工程师。这就是科技企业的意义，从这种意义上讲，OpenAI是标准的科技企业，技术未必是它原创，但它能够做到极大的普及，恰恰应该感谢OpenAI，使得科学家的研究成果没有白费，能够被社会采纳。
Q7: 有论断说“类似于Transformer的这些基础模型是未来的通用技术，就好像蒸汽机、印刷机、电动机，这种说法对吗？
王煜全：关键在于怎么理解Transformer，本身它不是通用智能，因为它不是万能的，它是一个通用训练模型。
首先，以前对每一个领域的人工智能要先建立训练模型，然后再做训练，建立训练模型是最难的，必须是人工智能的技术专家才能做到。而现在训练模型是只要用不同的数据训练就会成为不同的“专家”，但是它依然不通 【VRDOGE科技资讯】2月8日消息，OpenAI访问量飙升，现已位列全球前50大网站，SimilarWeb数据显示，2023年1月OpenAI网站的访问量已经达到6.72亿次，自ChatGPT推出以来，访问量暴增了3572%，从1830万人次增加到现在的6.72亿。 Digital-adoption.com的分析显示，OpenAI已成为访问量最大的网站之一，上个月的全球排名为第44位，在SimilarWeb的计算机电子和技术类别中排名第一，超过了Zoom、AOL、Sharepoint和AT&T等科技巨头。 超过1/5的访问量来自印度和美国，各占约11%的流量份额，预计上个月每个国家都有7390万次访问。其他主要访问国家为法国、加拿大和德国。 据VRDOGE科技资讯了解，目前，由于ChatGPT的影响，OpenAI.com的日均访问量达到2400万次。据投资银行瑞银报告，ChatGPT是目前世界上增长最快的应用，截至1月份，该聊天工具的月活跃用户已达1亿。 本文来源：ITBEAR，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点。若此文章内容侵犯您的权益，请及时联系我们，本站将及时处理。openai挑战全球 openai核心技术
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