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本文系基于公开资料撰写，止第仅作为信息交流之用，次工不构成任何投资建议。业革

1.ChatGPT是开始第四次工业革命开始的标志

ChatGPT作为标志性机器智能生产力工具，与蒸汽机意义如出一辙：1.具有解放重复性脑力（知识蓝领）工作以及机械工业系统的止第潜力（覆性）；2.嵌入式特质，使具有低成本、次工广泛性应用到各个产业部门的业革潜力（经济性）；

3.乐观预期，ChatGPT之后，开始生成式AI将衍生出诸多先进商业模式，止第带动生产关系的次工范式变革，直至改变并重构世界商业秩序（新一轮长波经济周期启动器）。业革

理解ChatGPT的开始颠覆性，可以引用下纳西姆・塔勒布的止第观点。他说，次工在任何职业中，业革90%的人都是无知的，而是通过情境模仿，狭隘的模仿和半意识的角色扮演来工作的。除了社会“科学”和新闻业――这两者分别为99%和100%。

2. ChatGPT的第一性是算力

ChatGPT是“生物+机器”混合算力奇点的第一阶产物。ChatGPT代表的生成式AI，以及未来更强类型的机器智能，会最终证明，人类并不特殊。真正特殊的，是算力本身。

算力即概率。以人类为参照系的历史持续证明，驱动文明演进的是小概率事件（即下文的本质事实）。这类小概率事件出现，得益于“人类形态超级计算机”的涌现――比如李耳、牛顿、瓦特、法拉第、麦克斯韦、爱因斯坦、维特根斯坦、图灵、海森堡、薛定谔、钱学森、杨振宁……

但人体超算之外的普罗大众，并不是“乌合之众”。每个个体都是人体超算系统的节点，经过大规模、长周期的集体无意识式并行计算，最终会抵达一个算力奇点，随之集中涌现出一批上述那些标志性的“人体超算”，从而完成一次指数型的文明跨越。

ChatGPT没有不同。它既是又一次小概率事件的代表，同时也是“晶体管机器族群”持续发展最终并行计算出的结果。这种尚处于弱智能时期的机器智能，与人一样，底层逻辑都是数学，以及数学的“能量态”――算力。

未来某一时刻我们终将知道，文明的演进也许不是发明创造出来的，而是计算还原出来的。而在这之前，我们都将处于弱人工智能时代。

3． “21世纪的哥白尼”

ChatGPT是21世纪的哥白尼，这是其第一性的重要启示。

地球不是宇宙的中心。同样，人类也不是智能生物的中心。也就是说，人类不该也不能是认知、解锁客观世界固有脉络的中心参照系。这也是李耳《道德经》第一句所警示我们的:”道可道，非常道”。

ChatGPT的出现，让我们知道，在通往高阶文明的算力阶梯上，机器智能已展现出同质的能力苗头，甚至更出色。有人可能会说，ChatGPT终归是人类创造的，算力基础设施也是人类创造的。但此处还需衔接另一个问题：人类又是谁创造的，是人类自己吗？

算力奇点之下，或必有智能涌现。人如是，机器如是，虽然这属于极小概率的事件。

诚然，ChatGPT距离真正意义的智能还有十万八千里。它依然只是绝对算力碾压下的数字模拟。但它已经足够成为21世纪的哥白尼：

过于执著于人类这个生物族群的优越性，直接结果是人类的“生物算法”周期性紊乱，“病毒式”反噬人力群体算力能力：小到嫉妒贪婪，大到饥荒战争。进而长久地将人类锁死在低阶文明密室里。

这甚至意味着，如果仍以人类决定论设计ChatGPT们的未来，而不是进入算力参照系里谋划未来，我们最终将被自身反噬。

4．OpenAI的秘密可能是两组数学公式？

在ChatGPT之前，我们讨论的还是人工智能的第三次寒冬。在ChatGPT之后，以算力为参照系的第四次工业革命时代已豁然开朗。

OpenAI拿到了第一扇门的钥匙。但它未披露（申请）任何专利。

这把钥匙，是ChatGPT背后的秘密，也就是OpenAI的秘密，可能是一到两组数学公式。

对于这一逻辑，可以用维特根斯坦的智慧遗产尝试说明：

1. ?世界是事实的总和而不是事物的总和；

2. ?凡是能够说的事物，都能够说清楚，而凡是不能说的事物，就应该沉默。

推论如下：

宇宙是已发生和将发生的事实总和本身（以宇宙自身为参照系），以及容纳事实总和的终极容器（以计算者为参照系）。所有事实都以运动（运动代表着已发生和将发生的统一）形式存于其中。世界则是算力体――包括我们已知的生物算力与机器算力――计算还原出的结果，这个结果不断扩容，直至无限趋近事实总和，即宇宙真相。

也就是说：

1. ?能够说清（计算）的世界，是已知的事实世界；已知的事实世界，是被计算并封装的宇宙的一个部分。

2. ?无论是人类语言文字，还是机器语言代码，还是兽嘶虫鸣，均既是对可观测的宇宙事实的一种计算结果――即对可观测事实的感知、呈现、还原与保存，也是容纳这些计算结果的容器本身。

3. ?大多时候，容器内的事实是混沌与重复的。只有持续的、规模性的并行计算抵达一个算力奇点，出现绝对算力时，会完成对容器的一次清洗、过滤与归纳，这些被沉淀出的基石型事实，一并构成一个当期时空背景下的本质事实。

4. ?本质事实是不以参照系改变而改变的事实（物理规律是本质事实的一个子集？）。本质事实能够以数学公式形式表达与保存，是宇宙的通用语言。数学公式是宇宙语言本身及承载宇宙语言的容器。

5. ?本质事实每次突变式扩张，就会形成一系列新的公式，以颠覆性技术的形式展开，继而完成一次级别不一的文明进化。文明的再次进化过程，也是容器重归混沌的过程，当期算力亦逐渐陷入瓶颈。直至下一个算力奇点到来。

6. ?存在共同计算宇宙事实的平行世界。不同的平行世界（狭义上，一花一世界，物质即算力），文明进度的差异，由算力能力决定。

7. ?人、机器、鸟兽=算力；语言文字、代码语言、兽嘶虫鸣满=并行计算下的混沌、重复的数据；本质事实=经由并行计算后再经过绝对算力清洗计算的本质事实数据≈数学公式。瓦特、麦克斯韦、爱因斯坦=生物算力的算力奇点=人体智能超算；ChatGPT=以机器算力为主导的、“生物+机器”混合算力的算力奇点≈机器智能超算。

因此再回归到ChatGPT以及OpenAI，它们的核心秘密并不足以被当前流行的 LLM（语言大模型）所完全解释――否则为何是ChatGPT被涌现？――而应是一到两组数学公式。这两组公式是什么，虽不得而知，但它们也许可以这样描述：1.破解了既有算力架构下的算力与数据的黄金函数关系问题（在更小参数数量的数据中拟合出更大概率，并在数据参数指数型扩容下对于算力的要求不趋于指数级）；

2.突破了监督学习问题。

5.ChatGPT的核心价值是嵌入

互联网的核心价值是连接，ChatGPT代表的生成式AI的核心价值则是嵌入。

当生成式AI（比如ChatGPT）嵌入至互联网生产力体系后，即完成了生物并行计算与机器并行计算的交汇融合。形象一点来说，ChatGPT代表的生成式AI，（最K）就像钢铁侠胸口的“方舟反应炉”。

如果以人为坐标系，这无疑意味将极大强化人类的生物计算能力。但这也可能意味新的生物体的诞生。所以说，这究竟是福是祸？（李耳的看法是不必纠结，他在道德经里给出启示：祸兮福之所倚；福兮祸之所伏。）

当然，如果嵌入至制造业，生成式AI的强大远景――存、算、编码生成一体化所带来的“随心所欲”效应，无疑意味着人类生产力能力文明级的跨越。

但在这个质变发生（在以制造业为核心的工业领域，质变发生仍受制于材料与能源）的过程中，生成式AI作为机器智能超算，最大化价值的用途还是嵌入到科研领域，将在基础学科研究、新材料、新能源、新药物的研发过程中扮演关键角色。

6. ChatGPT的困境是知识污染与数据治理

ChatGPT的出现，是人类生物算力权力的一次让渡。这一刻，从互联网诞生一刻已经注定。

当前全球80亿人口，人均大脑有120亿个左右神经元。在马铃薯等农业作物的广泛传播导致人口大爆发至今，人口数量已经难以指数级增长。这天然意味着，在互联网实现了人类并行计算能力的线性最大化后，人体算力的并行计算能力正趋于极限。

另一个层面，在人类社会接入互联网后，所生产的数据量始终以指数级增长，容器的混沌程度，一定概率会超过人体算力的负荷能力（也许会催化大脑的进一步开发，但是一个漫长的时间周期）。因此难免最终滑向数据失控与混乱的深渊。

而对于机器智能来说，即使在既有算力架构下，理论上只要能够部署更多的晶体管，它的并行计算能力就会持续增长。这是当前的人体算力所不及的客观优势。

故而，这种算力权力让渡不是偶然，而是缺乏选择的让渡。

但一个问题也随之而至，在从UGC（用户生成内容）时代走进AIGC（人工智能生成内容）时代之后，非本质事实数据的自我繁衍能力将超越人类想象且难以受控，人类知识数据库将不可避免的遭遇污染危机，ChatGPT的“CheatGPT化”可能会将绝大多数公众困于“真假美猴王”效应中。

从长期看，数据的AIGC式自我繁衍速度，可能会超过机器算力的适配速度。从正效应看，新型架构的算力基础设施的建设与出现将被加速――比如量子计算；但从负效应看，一旦越过一个算力临界点进入超强人工智能时代，机器智能也许真就将成为人类的主宰。

当然这是一种线性猜想，剧本不会线性行进。但知识污染与数据治理问题，已是当下现实。

7.“算力战争”成为时代主线蒙古帝国用畜力征服半个地球；

英国用蒸汽动力成为日不落帝国；

美国用高度整合传统能源体系主导世界；

接下来，就是算力。

不可避免的，算力已经被意识到，是当前世界最关键的竞争资源。

美国冀望通过芯片联盟锁死先进制程半导体技术，我国开始意识到光伏核心技术出口管制的必要性，新能源智能车全球性竞赛愈演愈烈，高精尖军事装备则全面趋于无人化、向量化、全天候数字孪生化。

这些显性现象，都是“算力战争”成为时代主线的具体表张。

作为普通人，我们无法左右客观规律，但我们需要明确这样一个预期：ChatGPT这一第四次工业革命的按钮已经被按下，未来60年（以一个康波周期的长度计），主线将属于：

新型电力系统（新能源）-算力-新材料与空天技术-AI。

以目前的人类认知，电力具有不可替代性。理论上，用以计算宇宙事实的机器算力，需要趋于无限的电力支持。无论从技术原理还是经济性上看，光伏仍是最关键选项之一。中期看，仅就中国而言，这是西部振兴的历史性机遇；远期看，机器算力被部署在近地空间上也许是更优选择。

在算力方面，在商业领域也有一些信号已经出现：特斯拉求解自动驾驶技术，最终是要皈依超算系统―Dojo；微软对于ChatGPT的投资支持也是在超级算力中心建设上。作为离ChatGPT最近的两家大型科技公司，它们发出的启示信号不得不重视。

但事实也很残酷，超级算力中心建设资金门槛已经在ChatGPT出现后被提升到百亿之上，而运营与维护成本更是天文数字。对于当前绝大多数尚未形成算力思维的科技公司而言，可能新游戏刚开始便是终局。至于被寄予弯道超车厚望的新型算力架构，何时落地，还不得而知。

在生成式AI发展过程中，它将逐渐具备接管工业部门的能力，但前提是新材料的支撑――比如实现经济性的3D打印工业应用。当前的一体化铸造技术，其实就是这样的前景雏形。此外，随着算力的指数级提升，地球将不是唯一战场，甚至将不再是主战场――我们必须获得更多当前无法观测到的绝对增量事实（对象），作为高维数据进行计算，进而还原出更多本质事实。这也是空间站、空间望远镜、太阳探测器乃至登陆月球、火星这类空天技术的寓意。

张红甫｜OpenAI得爆火再次说明了，中国也需要有自主“大模型”｜亚马逊｜人工智能｜芯片

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　　AI的讨论并非首次，早在AlphaGo战胜人类棋手时，业界便展开了一波关于“AI能代替人类吗”恐慌性的大讨论，但是，在接下来的岁月里，AI还没有跳脱出人类一直以来的理解。我认为主要还是由于这道菜的口味太差。一直到2022年才会有这一次，AI不仅能与人类畅所欲言；能快速解答人类所需10分钟内解答的问题；能够快速检索到人类大概在数小时内就能够采集到的信息；还能让人类在家里就能够欣赏到自己喜爱的电影，音乐以及其他艺术形式。更能创造出令艺术家们惊叹的具有“创造力”的作品。

　　人工智能公司OpenAI成为这一激烈讨论的中心。其CEO Sam Altman表示：“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。”这场由人工智能引发的讨论，在科技新闻领域已经持续多年。推出ChatGPT，颠覆人类对于AI“侵占”整个人类世界。它通过让机器人在人类无法理解的情况下完成任务来挑战人类的智慧和能力。这段肇始于硅谷AI的宏大叙述，因参与门槛低，很快就闯进了普通人生活中。人工智能的出现让人们看到了一个新时代，即人工智能正在改变我们生活方式和思维模式，也将带来一场前所未有的革命。ChatGPT自2022年11月上线以来，人工智能公司Open AI估值已达到290亿美元。随着越来越多的人加入到这个领域，越来越多的企业开始关注这一技术带来的改变和冲击。科技巨头们如临大敌、AI创业公司纷纷摩拳擦掌、一般人和AI交谈时，玩得很开心。

　　与此同时，一连串的问题又摆在我们面前：

　　●生成式AI技术能否掀起与移动互联网媲美的商业新浪潮？

　　●它能否使当前商业格局发生重大变化？

　　●生成式AI赛道上，究竟有什么样的商业模式可供发掘？

　　●中国头部科技企业是否已经捕捉到这新一轮AI浪潮？

　　●高端芯片被限制中国是否还能开发出属于中国的AI大模型？

　　腾讯科技与全球科技创新行业专家对话、王煜全，科技投资人、海银资本创始合伙人，据其全年在全球科技产业中的观察和亲自实践，试图解答上述难解问题。在互联网时代，人工智能与人类智慧如何结合？这类问题没有标准答案，但希望通过对行业深度参与者进行多角度的观察，为关心“生成式AI”的广大读者提供参考，带来了一定的启示。

　　AI的产生必然会受到科技巨头们的关注

　　Q1：为什么生成式AI会受到科技巨头们的重视？

　　王煜全：第一，AI绘画、ChatGPT和其他应用应运而生，使更多普通用户能利用人工智能。第二，人工智能技术与人类社会的结合也会产生更多新的问题。美国经济学家Diego Comin认为，经济体的实力并不依赖于其先进科技引进的速度，而是要看采用先进科技是否深入。

　　例如，互联网在不发达国家得到迅速介绍，但在引进互联网之后，使用的比重较小。因为技术本身并没有改变人们生活和工作方式，而是改变了他们的思维模式，行为模式，以及习惯。技术能够促进社会发展的原因，由于科技能的广泛应用，广泛提高效率或带来新技能，若仅为少数人用之，其提升效率或带来新技能都将是微乎其微。现在很多国家都把注意力集中到了人工智能上，因为它能够提高生产力和改善人们生活质量。因此，OpenAI比用户谈论更晚更热地进行商业探讨，较少见到，因此，随后人工智能的话题热度不减，就是自然而然、水到渠成。

　　其次，生成式AI类应用为未来提供了很大想象空间。目前，国内人工智能技术发展非常迅速，但是真正落地到生活中还存在很大差距，这主要是由于用户和开发者对人工智能产品缺乏深入理解所致。在笔者看来，生成式AI在模式创新方面仍有不少空间，远远达不到高点。因为我们还处在一个不断变化和升级中，而这正是未来人工智能技术所面临的最大挑战。尽管目前有一些AIGC使用方式被探讨，但是，这还远非结束。我们可以看到，随着人工智能技术和商业不断地融合与碰撞，人类社会也发生着翻天覆地的变化。尤其是当年互联网，从早期门户网站、网游、电商，及至现在短视频走红，不断迭代发展。

世界上第一部采用AIGC技术协助制作的商业化动画片《犬与少年》中的动画场景是AI制作的

　　而且OpenAI这一技术凭借其设计模式，可以进行更加广泛地运用，甚至说要做一个更大、更成功的创业公司，这才是想象的空间。

　　以前人工智能创业公司及创始人均为人工智能专家，如今已经拥有AIGC,Chat GPT等技术，我们也许渐渐就能找到答案，许多人工智能创业企业的创建者都可能并非技术专家。他可以直接跟人工智能行业的创业者沟通。他可以先有一个idea，那就去找个CTO，帮他搞定，而CTO则更容易找到，由于这些基础技术的发展，帮助他完成任务并非难事。如果你觉得人工智能创业还不容易的话，那么就需要把这个项目做好了，否则很难成功。此时，人工智能领域创业将变得更加积极，即万众创新。在这种背景下，“我”成为了非常重要的一个角色。正因为如此，人们对其进行了热烈讨论，大家会觉得这事距离“我”很近了，除可日常应用外，更重要的是，或许“我”也可以创业，这实际上是在降低创新的门槛，允许更多的人参与进来，将使科技创新加速市场的渗透，能让创新价值得以彰显，这些尤其合理。

　　Q2：怎么看老牌科技巨头微软与OpenAI合作？

　　王煜全：首先是减少算力支出：对于Open AI而言，算力的代价非常巨大，所以，其选择与微软的合作，能够显著减少算力支出；如果不合作，那么我们只能把硬件升级到更高的水平才能实现这个目标。二是将来的云计算和人工智能、大数据将被深度融合，而且海量人工智能应用都建立在云上部署，算力亦由云供给。所以，在云上部署一个大规模机器学习系统，必然要有海量的计算能力作为支撑。OpenAI如果想合作，一定会考虑挑选3朵云中的1朵（谷歌云，亚马逊云，微软云等），终于配合了什么人？这就是一个比较大的问题。首先，一定要选择最有合作愿望的人，此前，微软一直在Open AI上进行投入，还显示出愿意进行合作。

　　三是从今后发展的角度，在三朵云当中，亚马逊云客户类型较为单一，以电商客户为主，而且谷歌开拓商业客户方面也做得并不出色，尽管谷歌DeepMind对人工智能有深入研究，但是商业化落地的效果不是很突出。所以，我们应该把更多的精力放在商业客户上面。微软在商业化方面做到了极致，并拥有一大批企业客户，今天，微软可以做到“三朵云”之后，在于广大企业客户上云里雾里。对于OpenAI而言，它同样是非常重要的，产品与服务能够使顾客最终用得起，付得起，这才是最重要的，能够被广大的用户所采用，然后打开市场就是共赢。

　　我们还发现OpenAI和微软之间并没有排外。OpenAI的开放API，表示创业者只需要Idea，便可从事有关创作工作了，对于微软而言，它也是一个巨大的突破。回顾微软发展，不是第一个进入互联网行业的人，但凭借全面网络化，却赶上其他互联网企业。值此人工智能大潮的推动，微软的速度还略慢于谷歌云，亚马逊云，但是，目前仍然重新赶上了前一个。现处于三朵云之中，微软隐约有种获胜之势，理由也是直接的，是运用中组合较好。亚马逊是第一个也是谷歌最有技术能力的，但是它们在与应用结合上都没有微软做的那么出色。现在的趋势是融合，而不是简单的叠加。OpenAI集成到其他应用中，将成为必然趋势，将更多的人工智能与其他应用相结合，使更多人能够享受人工智能所提供的便捷，使更多富有创见者加入进来，整体的行情才能更热闹，因此，在应用方面，它是一个很大的扩充。

　　另一方面微软也很聪明，它在OpenAI上增加了100亿美元的资金投入，但这些投入要求OpenAI经过协作，若获利则先向微软分红，以还清投资，更换一部分股份，如果OpenAI没有赚到钱，那个微软只占原来的股份，无需创业者赔付。这就好比一个人在创业初期，有了一定的资本以后，再去投资，会比投资以前更划算。多赢了一个图案。

　　02、现在的生成式AI,

　　有点类似互联网瀛海威时代

　　Q3：生成式AI方面，是否已经观察到了逐步明晰的商业模式？

　　王煜全：一些端倪。那时的门户网站基本上都是以个人为中心，门户也是个人用户为主，所以当时的门户主要就是提供一个信息服务平台。如今有点类似于互联网刚开始火爆的那年，那时，有一家叫瀛海威的企业，堪称“启蒙”中国普通民众网络意识之作，很多人随着瀛海威进入互联网的世界。现在看来，这个市场已经进入一个成熟阶段，但是我们还没有完全理解这个概念，也不知道它是否能够真正带来价值。但是瀛海威与门户之间只差了一步之遥，门户真正的商业影响远高于瀛海威。目前有些在中间阶段，大家看的仍然是BBS，起码到不了门户阶段，这意味着也许会出现一个很庞大的新模型，于今明两年问世。

　　我们概述了原则，未来最大的模式应该不是叫“AIGC”而是叫“AIGS”，由于C（Content）存在局限性，就算AIGC再好也有本事，在C意义上，也许是同组关键词，出了C也差不多，不符合人的个性化需要。所以，我把它叫做“智能化服务系统”，这个系统是要实现用户的个性化需求、让每个用户都成为自己的一部分，从而产生一个新的经济增长点。而真正最重要的价值在于能使其转化为服务（Service），要啥定制啥，如此，每个人所获得的也就不尽相同，每个人的需要都可以得到个性化的满足，也与我们所说的服务规模化时代已经来临不谋而合，在此大规模服务，指的是“人工智能的服务”（而不是人的服务）。因为人工智是可以被复制的“服务规模化个性化”。

　　高端服务以个性化为特色，第一，“我”给“你”量身打造，因此被称为高端的，并且应该是设计出来，内容应表现出一定复杂度。其次是产品本身必须非常好，这个东西可以让用户体验到很高的价值，这也是高端的一个标准。正如ChatGPT和您的交流一样，正如ChatGPT写的那样，都够复杂度够了解自己。

　　例如2022年11月28日，26岁的纽约华艺人米歇尔・黄（Michelle Huang）微博微火。在过去几个月里，她和她的朋友们每天都会通过微博分享他们生活中一些有意思的事情。她将10年日记上传到GPT-3，培养出一个AI分身小米歇尔，并且把她们聊天的截图在微博上面，消息一经公布，引起了人们相当大的兴趣，一周的时间点赞量已突破5.1万。在这期间，她还通过这个系统与朋友们进行了互动，获得了不少点赞和评论。聊天内容很治愈，米歇尔・黄把这种体验描述得如同镜子，帮助她重拾许多她身上不曾变过的，还使她找到许多已失去的东西。她说，在她和朋友的生活中，“我们每个人都拥有一个数字化的大脑，这个大脑可以用来管理我们所有的信息和想法，而不是去思考那些事情”。这好比是一个真知己，按理说，知己是能够自我疗愈的，做“我”的毛病，委屈，难处，知己对自己的认识，远远超过了我，那么，将来这个“数字分身”也许会成为服务，而其特色就是“你”以个人资料来养活，你会对自己的个人形成深刻的认识。

　　用户所需要的从来不是产品，而应该是服务，这是时代的要求，所需服务规模化，由于人工智能的出现，机器人的出现，企业规模化服务能力可以实现个性化，以“我”之能，解“你”之需：怎样能个性化的与客户进行交互，如何在这种个性化互动的进程中，能够提供高端服务，也许将来生成式AI方面具有很大的商业潜力。

　　Q4：生成式AI在应用方面的探索仍以“科技圈”和具备专业技术者为主，是不是说明普及门槛还相对较高？

　　王煜全：我想，这并不涉及技术门槛。如果没有足够高的起点和能力，很难达到这个目的。任何事物总有一个过程，技术人员自身也更接近新技术。另一类是那些已经开发出了产品的用户，这部分人群在过去的一段时间里都有一种习惯，那就是不喜欢别人用自己的产品来替换别人的产品。20年前，硅谷一位非常著名的营销专家Jeffrey Moore提出了，提出了“跨越裂谷理论（Crossing the Chasm）”，他将市场上的人群分为5种类型，最领先的那一类人被称为创新者（Innovator）；另一类是早期采用者（Early Adapter），他们尤其愿意申请新产品，采用新产品的两种人群都是高科技产品最早的使用者。

　　这两种类型的人会对新鲜的东西马上用上，也许此时的产品体验存在较大的缺陷，但他们并不惧怕使用，看准了新功能，新能力。这也正是高科技产品快速发展的原因所在。因此，许多高科技产品一经推出，市场便出现了快速增长，是因为这批用户。

　　但后一个主流用户却被划分为前期主流、后期主流与拖用户后腿，后三种用户与前两种用户行为习惯截然不同，他不因你有新功能而用你，而是要看看自己的使用体验是否获得了满足，是否惬意。所以说，要想让主流用户使用我们的产品，首先就要了解主流用户的需求。怎样使主流人群使用“你”这个应用程序，这是首要问题。所以，在发展过程中，我们必须要注意，不要让那些主流人群觉得你做得不好。一些高科技公司，取得第一波高速增长时扩产了，其实并没有被主流人群所接受，此时扩产其实会加快企业财务问题的解决，甚至会出现企业破产的现象。

　　所以说好的CEO，往往都是Early Adopter（早期采用者）。他是互联网时代最重要的创始人之一，在互联网领域已经摸爬滚打多年。他未必能成为创新者，比如，马云并非创新者，互联网并非他所创造，但他却是较早的采用者，他深知，互联网的好处是，“你”可以上网搞电商，不过，他也明白，互联网的弊端在于电商没有信用证明，于是，后来，他就创立淘宝，通过淘宝先学习eBay模式，在实践中，我们发现eBay并未解决诚信问题。于是又提出“第三方支付”模式，将平台作为买方和卖方之间的中间媒介，在这个过程中，买卖双方进行交易并收取佣金，平台负责回收佣金。为解决诚信问题，支付宝应运而生，以平台为第三方的中间人，待买方证实后支付，这种模式就很好地解决了诚信问题。

　　因此，阿里巴巴之所以能在以后取得成功，并不在于其技术有多领先，但由于其技术应用的应用痛点得到解决，这种情况很平常。现在很多企业都在做一个非常重要的事情――让技术落地。为什么多数人没有“马云”，由于首先接触到科技的，通常都是技术人员，而且多数技术人员都会用到技巧，不会解题，将问题技术转化为推广。

　　谁能做到？属于非技术使用人群。在他们无法用科技来解决问题的时候，不得不找到解决问题的方法，那时“你”就可以解决问题了，具有普及性的特点，因此，在用户表示由于OpenAI技术并没有特别大众化时，因此，被热烈讨论的首批人士肯定是技术专家，但是，目前已出现大众化苗头，由于许多热烈讨论者不再是技术专家了。

　　因此，OpenAI旗下ChatGPT已为大众降低了很低门槛，此时市民又不会用了，不在于有没有门槛，但由于多数市民并不知道要跟上前沿科技的步伐，不知作为早期的采用者，不知实时感受运用，只是感觉这远离了“我”的存在，由于技术在一般人看来，容易下意识地以为“搞不懂”，其实，这个问题并不真想不通，而是观念的问题，是心态。

　　问题将逐步逆转，当有成功的事例出现时，在公众看到应用能够如此运用的真实案例时，做一个非技术人员，同样可以玩技术，多了一批人加入，因此，起码现在觉得不再是什么技术门槛了。

　　03、一些专家纠缠ChatGPT“有无技术突破”，实际上是揭露无知

　　Q5:AIGC、Chat GPT、AlphaFold，人们常常把它合在一起讨论，他们能否划入同一类创业方向，是否可以称之为“AI+”？

　　王煜全：我想是有的。它们是AI能力的输出，当然，AI还有N个功能，可进行文字输出，可进行图片输出，可进行音乐输出，还可进行内容修改，优化内容，因此，生成式AI技术大潮中，将产生各种新的功能，这些特性将作为能力来提供。

　　任何一项新技术取得突破之后，都必须进行一轮模式创新，使技术突破这一优势得以充分发挥，而模式创新的前提是要解决“技术易于获得”的问题，因此，目前我觉得OpenAI表现得尤其出色。我们现在使用的很多技术是比较成熟的，比如人工智能，大数据等。但是AlphaFold等人也很相似，坦白讲我认为它们确实有欠缺。

　　Open

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