人工智能先驱李开复讨论了数万亿美元的人工智能估值是否合理、循环融资的风险以及更便宜的中国和开源模型的影响。这位创新工场董事长兼首席执行官兼01.AI首席执行官还解释了为什么企业需要围绕人工智能进行自我重塑，以及为什么欧洲最大的机会可能在于人工智能应用而不是基础模型。李出现在“弗朗辛·拉夸的脉搏”节目中。
李开复曾任谷歌中国区总裁，曾在微软和苹果担任高级职务，现任创新工场和01.AI首席执行官。这位人工智能先驱也是一位畅销书作家，他的新书《AI Native》着眼于企业领导者应如何驾驭技术转型。嗯，我很高兴李开复现在加入我们。付凯，非常感谢您加入我们。这是一本很棒的书。这是一本很棒的书。很短。我敦促每个商业领袖都去阅读这本书。但我们是否正在接近一个公司需要从根本上重塑其业务而不是适应人工智能或技术的时代？
是的，是的。时机已到。如果人们回想一下互联网刚出现的时候，然后大多数人只是将互联网粘在公司上，你知道，使用浏览器，建立一个网站，然后如果这就是他们所做的一切，那么他们现在就死了。现在，人工智能革命比互联网革命规模大10倍、速度快10倍。现在我看到大多数首席执行官只是粘着人工智能，在这里做一个代理，做一个客户服务，而这些只是装饰门面。它们并不是有意义的人工智能转型。
那么，这些我认为是人工智能本土公司的区别是什么？老实说，这非常困难，因为如果你是一家大公司，你会怎么做？我的意思是，你真的是从底部开始还是从顶部开始？
好的，那么两个问题。那么谁是AI原生公司呢？我现在告诉你，只有人工智能公司是人工智能原生的，因为我们明白它的含义。就像早期的互联网公司一样，谷歌、亚马逊也以互联网为中心。因此，一家公司可以尽早采取行动，从而在竞争中处于领先地位，也可以采取较晚的行动，然后眼睁睁地看着一切都为时已晚。现在，该怎么办呢？好吧，归根结底，人工智能原生意味着如果你移除人工智能，公司就会分崩离析。这意味着人工智能是公司运行的核心，一切都相互关联。这也意味着人工智能将自我学习，并变得越来越好地满足我们公司的需求。所以，做这么大的事情是一个根本性的改变。这意味着我们需要改变决策的方式、开会的方式、组织结构图的方式。因此，只能从上面做起。
但傅凯有很多首席执行官在关注，对吗？然后我与很多首席执行官交谈，他们说，我理解，我只是不知道如何开始。因此，如果您必须为 FTSE 100 公司或一家美国大公司的领导者提供未来 12 个月内需要做的三个优先事项，它们是什么？
嗯，首先是要充分认识和理解这不是另一个软件或工具。这关系到您公司的未来，人工智能转型是一项必要任务。如此了解。其次是阅读《AI Native》这本书，它给出了准确的 1、2、3、4 步骤路线图。不能保证步骤2、3、4是完美的，但其中之一是绝对正确的。这就是使用我们称之为老板人工智能的产品来真正掌控公司中的所有数据，了解正在发生的一切并做出正确的决策。
最后的建议确实是，如果这对首席执行官来说是难以承受的，那么聘请一位首席人工智能官，一个了解人工智能和一点商业知识的人，呃不需要成为一名研究员或超级专家。呃，为什么不是 CIO？呃，有些 CIO 也没什么问题，但 CIO 通常会维持现状。 CAIO 和首席执行官有着共同的目标：公司转型。
你一定一直被问到，如果人工智能正在商品化，那么你如何保持你的企业的竞争优势？
呃，是为我的公司还是为与您交谈的首席执行官？哦，是的。所以CEO必须尽早采用人工智能。这将为您带来先发优势，并可能帮助您获得市场份额和品牌知名度。但更重要的是，它启动了人工智能引擎的构建和发展，因为最终，任何公司所能拥有的唯一重要护城河就是尽早采用人工智能，让数据积累，让这些数据训练你的人工智能比其他人的人工智能更好。
但这是什么？对于分销、知识产权，因为很多公司无论做什么，总是把客户放在第一位。这在人工智能世界中行得通吗？
呃，是一家商业公司吗？是的，人工智能是一种灵活的设备，它可以帮助您根据您的文化和业务需求进行培训。如果您想真正让客户满意，这是首要目标，那么这将通过决策支持和您获得的数据来衡量。如果您想首先追求利润，首先考虑市场份额，那么它将适应您公司的目标。
我的意思是，我知道你写了这本书，因为很多首席执行官来找你问问题。他们最常问你的问题是什么？
嗯，他们过去常常问哪种型号，现在他们意识到这并不重要。嗯，他们通常仍然存在，我的意思是，顶级模型都大致相同，甚至是开源模型。呃，他们现在知道了。他们问的第二个问题是我如何避免大型语言模型公司查看我的所有数据，而我们不知道他们会用这些数据做什么。我们知道他们不会偷它，但如果他们通过查看它，嗯，自动让他们的人工智能模型理解我们在做什么。即使我们的公司机密不被泄露，我们的竞争对手也会从我们的策略中获得优势。这是一个巨大的担忧。所以，
你告诉他们什么？
答案是本地部署。所以呃基本上得到你自己的服务器，然后购买然后得到你的免费开源模型，这将为你节省一大笔钱。呃，这笔钱将是设置 GPU 的一次性费用，但之后就不再需要向 Anthropic 或 OpenAI 支付代币呃费用了。所以这只是一种方法。第二种最安全的方法是通过 Amazon Bedrock 或 Microsoft Azure 进行部署。因此，超大规模数据中心有着悠久的历史，我认为如果他们说不会将数据提供给大型语言模型，那么他们的可信度就会更高。呃，至少我个人会相信这一点。
首席执行官们如何向您询问有关中国数据模型和中国人工智能的问题？
呃，他们不是。他们已经在安装它了。所以，
是因为它更便宜还是因为它的可用性更好？
它更便宜而且足够好。好的。每个人都知道 Anthropic 或 OpenAI，甚至可能 Google 都比最好的中国模型更好。嗯，但是最好的中国模型，如果你愿意在网上使用的话，价格非常便宜。它们的成本大约是顶级 Anthropic 或 OpenAI 模型的 5%。嗯，或者如果您想在本地安装它，这也是可能的，但是购买 GPU 需要一笔一次性的前期费用。
我的意思是，本周的话题当然是 NVIDIA 首席执行官所发生的事情。我的意思是，您如何看待黄仁勋与中国的关系？
嗯，我认为黄仁勋是一位杰出的全球首席执行官。我认为他尊重中国，就像他尊重我所知道的所有国家一样。
我的意思是，你是否认为这是中国试图获得更多前沿芯片的机会，或者，你知道，那里有很多噪音。就像您如何看待我们所学到的知识的影响？
好吧，我们还没有看到调查结果，所以我对猜测犹豫不决。
当你看到中国的人工智能和一些股票时，你是否担心它们和美国一样处于泡沫之中？
我认为这是另一种泡沫。我认为在美国，我认为，在全世界范围内，我认为，首先，人工智能是一场现象级的技术革命，绝对不是泡沫。在美国，作为投资者，我担心的是周期性资金是否存在，对吗？ A公司给B，给C，再回馈给A。这种周期性融资是由那种不自然且有些不恰当的机制创造的估值，是合理的。我们不知道。第二个嗯问题是，呃，当有几乎同样好的95％折扣的型号时，呃，人们应该考虑这一点吗？如果他们这样做，会带来定价压力吗？嗯，这可能是那种呃个股可能有点公开，尽管他们在美国确实有很棒的产品。我认为中国方面会问的问题是，呃，商业模式并不像美国那么明显。你不能仅仅抽出代币就赚那么多钱。呃，你可以抽出一些代币来赚一些钱。所以我认为问题是，呃，首先，相对于美国股票的估值，中国股票还好吗？这取决于美国股票的估值。其次，取决于中国企业能多快找到合适的人选。
至少可能在两三年内实现收支平衡的商业模式，显然，不是立即实现，对他们所有人来说都很难。
我的意思是，你提到开源，你一直是开源人工智能的倡导者。这一点没有改变。
不。
这会改变吗？我的意思是，有什么东西可以让你改变这一点，或者你只是认为这对每个人来说都是正确的模式？
好吧，我认为要平衡，你知道，在安全方面有两种不同的争论，对吗？嗯，在安全之外，开源对一切都很好。信息共享、透明、更安全、更便宜、性价比更高，等等。但出于安全考虑，有两个合理的论点。一是，呃闭源很糟糕，因为它掌握在一家公司手中，我们不知道他们在做什么，他们付出了多少努力，有些东西坏了，他们能修复它吗？我们无法利用群众的智慧来提供帮助。所以开源更好。但另一个抱怨是，我认为也是有道理的，即如此多的开源模型和呃这么多坏人，他们会因为有访问权而找到一个利用它的人吗？我认为这两种论点都是合理的，我仍然站在开源一边，但我也承认存在一些风险。
我的意思是，中国的法学硕士模型正在采取哪些措施来确保它们不会被用来实际助长攻击或查明网络漏洞？
嗯，我认为每家公司，无论是美国公司还是中国公司，都有义务尽可能多地做好安全和护栏工作。我所知道的中国公司在这方面所付出的努力并不比美国公司少。
我的意思是，你知道，Anthropic 即将进行万亿美元的 IPO。您对此有何看法？
嗯，我的想法正如我之前所说，他们确实是一台非凡的增长机器，他们的产品很棒，他们的尖端模型很棒。人们愿意付出，人们就得到实惠。所以这肯定是一家很棒的公司。但你知道，它值一到二万亿美元吗？呃，你如何证明它的合理性？你如何解释有关预计明年大幅增加的大规模投资的问题，以证明对下一个模型的投资是合理的？呃，什么时候会出现问题，因为投资甚至可能比公司的现金储备还要大？嗯，来自开源模型的压力，是否会导致企业随着内部部署的好处而发生转变？所以我只是给出了优点和缺点，我不是股票分析师。我不知道我会买还是卖。我当然不会被迫购买，也不会被迫出售。
嗯，非常外交，傅凯一如既往，你对伦敦和欧洲的人工智能开发人员有什么建议？
呃拥抱开源并在开源之上建立你的欧洲风格。那部分将永远属于你。呃，由于语言的原因，英国可能不是一个问题。在其他国家，嗯，人们可以构建不同的、更好的模型来适合他们的语言，嗯，我的意思是，美国顶级模型对欧洲语言有相当大的覆盖，但你总是可以做得更好。我们在中亚工作，我们发现虽然最好的美国模型仍然最适合编码和类似的任务，但需要额外的训练。举个例子，开源模型的好处是你可以使用它并在更多本地数据上训练它，无论是你所在国家的语言还是更多的商业数据、医疗数据，这样它就会变得更好。所以我认为这是扩大开源影响范围并让各国做出贡献的最经济的方式。
所以你实际上告诉我，现在还不算太晚。政治家们担心，实际上欧洲只是迟到了，因为他们没有很多这些闪亮的法学硕士模型。
嗯，我认为这些模型不会那么耀眼。他们只是要为语言不够大的国家解决问题。你知道，就像法语、德语、西班牙语、意大利语、英语、英国英语一样，有足够的数据，但这并不是一件令人信服的事情。那么对于整个欧洲来说最引人注目的是构建应用程序，对吗？你看看英国的几个独角兽公司，他们基本上都是应用程序公司，对吧？以 11 Labs 为例，伟大的公司，呃，但你知道，他们的技术不一定比其他公司更好，但他们建立了良好的品牌和平台，并向客户展示了价值。所以我认为欧洲可能会有更多的独角兽以及采用人工智能的大公司。如果你看一下呃任何技术堆栈的金字塔，半导体总是第一个被投资的，你知道，英特尔呃就是一个例子。嗯，第二个是平台层，微软 Windows、iOS、Android 以及现在的法学硕士，但真正最大的赚钱来源将是在应用程序领域。如果你看看移动领域，想想字节跳动和 Uber 以及呃拼多多、美团和你的估值
只要你能想到的，几乎所有应用程序的总和都比半导体的平台大得多。因此，与其羡慕，呃，Anthropic 的万亿美元估值或 NVIDIA 的数万亿美元估值，嗯，你知道，在应用程序领域，即使不是更多，也很容易达到数十万亿美元。所以我认为欧洲公司应该将应用空间视为最大的关注领域。就我个人而言，我认为伦敦拥有一个伟大的创业生态系统，现在大多数小公司都在变得更小，需要更少的资金，并且可以使用人工智能来做很多工作，这非常有利于像伦敦这样的城市，那里有很好的顶尖人才，但可能没有那么大的人才基础来建立一家大公司。但这些初创公司不再是一个人的公司，OPC 必须规模很大。而且，你知道，硅谷有能力每笔交易投资数百亿美元，而欧洲则没有。但现在这些智能应用公司不需要那么多投资。
太有趣了。李开复，一如既往地感谢您加入我们。总是有分寸、总是有趣，创新工场董事长兼首席执行官、01.ai 首席执行官、《AI Native》作者。