李开復最新萬字演講：AI 2.0是絕對不能錯過的一次革命

2022年12月，ChatGPT的橫空出世，讓OpenAI用一個核彈級的應用成果，改變了科學研究和工程應用的範式。

2023年3月15日，GPT4發布，人工智能再次吸引了大家的目光。互聯網巨頭、AI初創企業、投資人、AI資深研究者，甚至是對這個領域有興趣的行業人士，大家都在關注。

3月14日上午，創新工場董事長兼首席執行官、創新工場人工智能工程院院長李开復今年第一次线下和媒體見面，針對人工智能的衆多問題，分享他對AI 2.0這一最前沿的科技投資趨勢的看法。

“AI 2.0 帶來的平臺型機會將比移動互聯網大十倍，這也是中國第一次迎來平臺競逐的機會。新平臺上所有用戶入口和界面都將被重寫，能夠建立下一代平臺的公司將會取得巨大的優勢和話語權。”

以下是李开復的現場演講，我們來看看他對ChatGPT，對AI的諸多見解。

AI 1.0 是電，AI 2.0就是電網

AI已經來到從1.0邁入2.0的拐點，AI 2.0將會帶來平臺式的變革，改寫用戶的入口和界面，誕生全新平臺，催生新一代AI 2.0應用的研發和商業化。

什么是平臺？平臺有幾種功能？AI的深度學習是平臺嗎？AI的深度學習是能改變世界的技術，但還不是一個平臺。成為一個平臺，要做的第一件事情是降低开發應用的成本，如果做不到這一點，它只是一個偉大的技術，並不是平臺。

就像電是偉大的發明，但沒有電網，能接上任何東西嗎？能發明微波爐、烤箱、電動車嗎？不可以，所以電網才是平臺。AI 1.0就是電，AI 2.0就是電網。

我定義的AI 1.0，是以2015年CNN卷積神經網絡模型為核心的計算機視覺技術，拉开AI感知智能時代的序幕，機器开始在計算機視覺、自然語言理解技術等領域超越人類，並創造了顯著的價值，开始有機器人、無人駕駛的出現。過去七八年，這一直是很振奮人心的事情。

但是AI 1.0也遇到了瓶頸，大多數行業想利用 AI，需要花費巨大的成本來收集和標注數據，而這些數據集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效，不能跨領域使用。

很多公司本來很興奮，老板聽到了AI很好，決定要做，做了一年沒有結果，再往後就不做了。很多AI公司說幫助賦能了A，助力了B，給各個商業公司創造價值，但很難賺到錢，因為成本高。這也是為什么大部分的AI 1.0企業投入大筆研發經費，但仍然長年虧損。

還有一個小問題是，AI 1.0被說的很神奇，但感覺又沒有那么智能，像是人工的簡單替代，只是用在識別聲音、識別英文或者中文等上，或者幫銀行降低壞账率，但沒有跨領域的認知。所以AI 1.0的智慧有一定瓶頸。

除此之外，AI 1.0缺少像互聯網時代的Windows和Android一樣的規模化能力，來降低應用开發的門檻，打造完善生態鏈。幾年下來，AI 1.0尚未真正實現商業上的成功。在AI 1.0時代，我們也投了第四範式等幾家公司，共計10家優秀的AI獨角獸企業。

現在AI 2.0時代來了，這是AI迄今為止最重要的一個時代。

AI 2.0 時代第一個現象級應用

在我的暢銷書《AI·未來》裏提到：“在人工智能時代，數據是新的石油，誰的數據多，誰就佔了大的優勢”。

世界上最多的數據就是文字、圖片、視頻，比如從醫學的影片到蛋白質到所有交通信息等，為了讓這些數據能夠跨領域使用，一些研究員想了一個非常巧妙的方法，讓AI去收集全世界的數據，然後自己教自己，教一段時間後形成一個模型——基礎大模型（Foundation Model），這個基礎模型就是全世界的數據訓練出來的。

但不是完全從0-1的過程，它有一定的基礎，這個基礎可以是中文、常識、多領域認知。比如一個正在上一年級的6歲孩子，他已經有一些基礎知識，可以自主閱讀，讀漫畫書、三國演義等，只是深度不夠，但如果你跟他講三國時代，他說，“我記得”“以前我看過這個漫畫”“知道曹操是誰”……就是這樣一個過程。

AI 2.0基礎模型有幾個特別重要的特徵：

第一、不用人工標注，可以閱讀海量文本；

第二、規模非常大，做這個模型需要幾千張GPU來訓練，現在只有大廠還有拿到巨額融資的企業才能做；

第三、它通過微調等方式適配和執行五花八門的任務，真正有望實現平臺化的效應，進而探索商業化的應用創新機會。

基礎大模型需要超級巨量數據和超級算力，未來 2-3年，只要全世界的數據能儲存起來，一定有科研機構會突破，做出來最偉大的基礎模型。

總之，AI 2.0的巨大躍遷之處在於，它克服了前者單領域、多模型的限制。一旦有了這個巨大的模型，相關的新應用也會出現，銀行、保險公司、制造行業，甚至機器人、無人駕駛等，未來都可以通過這個大模型，提高公司的效率，降低成本。

AI 2.0 時代的第一個現象級應用是生成式 AI（Generative AI），也就是國內流行的AIGC。生成式 AI 能夠實現無需標注的自監督學習，AI 將從“輔助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面將被重新設計改寫。

打個比方，想象讓AI讀一本書的前9章之後，“猜測”第10章，再讓AI對比真正的內容，讀過上千萬本書後，模型不斷優化和迭代。以這樣的方式，AI 變得越來越精准，最終形成適用不同領域的基礎大模型。

AI 2.0模型不僅可以學習文本和圖像數據，還可以從語音、視頻、自動化硬件傳感器數據，甚至DNA或蛋白質信息等多模態數據中學習，建構機器超強大腦的運行能力。甚至不止於生成，而逐步達到具有預測、決策、探索等更高級別的認知智能。

所以，AI 2.0 不僅僅是個紅極一時的高能聊天工具，也不僅僅是圖文創作的AIGC生成程序，如今看到的應用都還只是 AI 2.0 能力的开端，不該限制了人們對 AI 2.0 未來潛力的想象。

所有的應用都會被重寫一遍——三個階段應用

AI 2.0 的發展範式是迭代式的，從“輔助人類”到“全程自動”將會出現三個階段：

第一階段人機協同，生產力工具將會首先實現升級，所有使用者界面將被重新設計：文檔工具不再是逐字輸入，而是用戶告訴AI想要什么樣的文章；繪圖軟件不再需要用戶動手，通過文字的描述就可以實現。

在這一階段，人類仍與AI保持協作，篩選和糾正AI創作的內容，避免謬誤和災難發生。

比如，蘋果有名的廣告“Think Different”，這個設計花了幾千萬美元，但如果用AI 2.0的工具，跟AI說，“我要一個黑白經典背景”“讓世界最受尊重的名人戴上蘋果產品”“講一句喬布斯的名言”，輸進去後廣告就出來了，只要暗示是蘋果產品就可以。

第二階段局部自動，容錯度高的應用和行業將率先實現AI自動化，例如廣告投放、電子商務、搜索引擎、遊戲制作等。

第三階段是全程自動，AI將變得完全自動化並可在任何地方使用，在不容出錯的領域出現突破，AI醫生、AI教師等應用成為可能。

我們可以感受到，創造的過程、用戶體驗、產品、商業模式都不一樣了，使用者也不一樣了，過去是誰重復性的工作幹得最好，就能夠勝出，得到最高的認可、薪水和社會地位。

現在是誰最能夠深度了解品牌需求，用戶需求，能夠用非常好的語言描述出他想要的東西，然後讓AI來生成。所有的應用都會被重寫一遍。

生產力工具的升級是一個巨大的機會，用語言生成圖片可以把時間從一小時縮短到幾秒鐘，把150美元的成本降到8美分，這些例子是真實的。

很多人認為生成式AI的商業前景還太小，是因為金融分析師沒有考慮到AI 2.0的收費模式是不一樣的。有報告說，一個搜索要增加3美分，靠廣告盈利模式會賠很多錢。短期可能是這樣的，長期來看3美分的成本也會降下來。

未來AI可以根據用戶問什么問題、按照答案的含金量來收費，所以這個商業模式是會變的。AI 2.0將在六大領域加速點燃商業潛能，進入提升生產力的應用井噴期，這裏有很多機會。

所有的應用都會被重寫一遍，生產力應用即將進入井噴期

第一個領域是，AI 2.0 +電商/廣告。

AI 1.0和AI 2.0都有個特色，就是可以“千人千面”，每個人看到同一個產品，它的描述和圖片可以完全不一樣。所以，AI 2.0時代，電商及廣告將更為AI大數據驅動，能夠做到實時測試和動態調整，甚至把幾分鐘前的社會熱點融入廣告內容，最大程度提高轉化率。

下面兩張圖是我自己做的，當時我是要見某個化妝品公司的CEO，我跟他說你的使用者是“千人千面的”。不同膚色的人群、不同群體的消費者，對化妝品的需求是不一樣的。我們針對每個消費者的認知开發，讓AI畫出和寫出不同的東西，這裏的每個字每個圖都是AI生成的。

另一個廣告是關於特斯拉。我最喜歡的老電影是《回到未來》，裏面的那輛車很酷，當時我就想以後一定要买，特斯拉就應該推這樣的廣告給我，最大程度地觸動我，我從十幾歲就想要這樣一輛車，現在不但有了，而且我买得起。或者有人崇拜馬斯克，就會收到這樣一個英雄站在車旁的廣告。這些都是AI大概了解我的想法後生成的圖片或文字。

抖音為什么火？雖然抖音更多的視頻是人拍的，但這些視頻用AI推薦引擎精准地推給每個用戶，所以每個人看到的是不一樣的，這就是“千人千面”。

所以，AI 2.0可以針對不同受衆量身定制和實時生成內容，真正實現“千人千面”的營銷。

第二個領域是，AI 2.0 + 影視/娛樂。

AI可以根據大衆的喜好定制電視和短視頻內容，使其創作的內容更容易吸引大衆的眼球，獲得更好的收視率和口碑。AI +多模態的創作，將成為下一世代的娛樂主流，AI輔助創作會逐步形成全新的創意產業生態價值鏈。

第三個領域是，AI 2.0 + 搜索引擎。

未來的搜索引擎將由傳統的檢索模式，變成“提問-回答”的模式。下一代的對話式搜索引擎，將成為全球科技巨頭角逐的“AI 2.0 聖杯”，當今搜索廣告商業模式也將迎來變革。但由於人們對搜索結果有“精准”的期待，如今的技術要做好問答式搜索還需要很多進步。

第四個領域是，AI 2.0 + 元宇宙/遊戲。

AI 2.0將大大降低遊戲和元宇宙等虛擬世界的內容生成的成本。例如AI可以成為實時聊天伴侶，增強互動的樂趣，提高娛樂性，激勵用戶參與，最大化遊戲時長。

GPT很早之前的應用就是玩文字遊戲，還有元宇宙，最近不太火了，其中一個原因就是產生元宇宙內容價格昂貴，但AI 2.0可以使成本大大下降，推動元宇宙發展。

第五個領域是，AI 2.0 +金融。

更快、更准確、更智能的內容生產方式，將大幅度提高財經新聞和市場研究分析的及時性與產出量。但由於財經內容的嚴肅性，人工進行事實核查和驗證仍不可或缺。AI 還可以將金融信息的生產和金融產品的上线自動化，提高金融機構信息流及交易量的效率和質量。

第六個領域是，AI 2.0 +醫療。

AI能夠快速精准分析患者的整體健康狀況，吸納所有數據、生物特徵、體檢、病史和個人模型預測，成為醫生們的得力助手，大幅加速科學診斷和治療決策。借助AI能夠進行更有的放矢的藥物研發，實現個性化的醫療分診和診療方案，推動“個性化醫學”的到來。

巨頭壟斷和信息造假隱患

AI 2.0背後一個很大的挑战是計算量，ChatGPT大大提升了對算力的需求。所以今年為什么那些做AI平臺的，或者做基礎模型的公司，需要花幾億美元买機器，因為這個是很大的需求，很大的機會，也是很大的挑战。

在這樣的背景下，資金實力雄厚的科技巨頭將有壟斷優勢，導致創業公司和學術界很難做出有競爭力的模型。

現階段，AI 2.0並不能做到完全正確。AI還無法保存全世界的數據，只能通過壓縮形成抽象的概念，因此會出現“一本正經地胡說八道”的現象。

更重要的是，AI目前還無法分辨真僞和辨別是非，比如跟AI說現在想做一個廣告，讓父母买玻璃碴給剛出生的嬰兒喫；比如剛才的化妝品廣告，AI說裏面含有人參、珍珠等成分，但其實沒有。如果被惡意利用將會帶來無法衡量的負面後果。

可以想象，曾影響幹擾美國選舉的“劍橋分析”醜聞，如果發生在AI 2.0的時代，將會給社會造成更大的傷害。這些都是防不勝防的，機器有時候也會做出傷害人的事。

還有一些技術性問題，比如模型太大，开發者怎么針對應用快速做API，怎么確保應用合法合規等。

OpenAI的CEO也曾說，“ChatGPT雖然酷，卻是個糟透了的產品”。

未來要想不犯錯，還需要有一些新的發明跟軟件來降低犯錯的概率，否則它會一直犯錯。我們要研究怎么做才能讓AI乖乖聽話。

下一個階段是AI不犯錯，可以自動用在各種領域，這個稱為AI 3.0時代，更長遠的未來。

我們看好的投資機會

Deep Tech VC創新工場2012年已开始挖掘AI賽道，現在迎向AI 2.0的拐點，創新工場主要關注三大方向：

第一是，AI 2.0 智能應用。

AI 2.0應用將會迎來遍地开花的階段，包括各行各業的垂類AI助理、元宇宙應用等之前做不出的應用都會出現。除了新的應用，很多現在已有的應用都可以被重新改寫，比如搜索引擎、內容創造、廣告營銷，AI 2.0將革新用戶體驗，創造出全新的商業模式，蕴含非常巨大的想象空間。

第二個是AI 2.0平臺。

AI 2.0平臺將會加速新一代AI 2.0應用的研發和商業化，創新工場看好具有战略高度的AI 2.0平臺公司，推動AI 2.0的生態循環和良性競爭。

第三個是AI基礎設施。

除了應用和平臺之外，支持AI模型運維、管理、訓練的基礎設施，也是創新工場重點關注的，包含支撐AI 2.0巨型模型訓練的AI芯片公司，以及那些能夠加速、降低成本和簡化AI訓練的AI 2.0基礎設施的創新技術型企業。

在AI 1.0時代，我們投出了10家獨角獸。今天的AI 2.0，我們已經开始布局，投資了一些公司，美圖是最快應用AI 2.0的公司，還有創新奇智也在探索AI 2.0＋制造。比較非常自豪的就是投資了瀾舟科技，他們做出了孟子大模型。AI基礎設施公司投資了潞晨科技。

創新工場的獨特之處是可以到處看創業者，看看誰要發英雄帖、朋友圈。我們也關注AI領域誰的論文寫得最好。跟其他VC不一樣的點是，我們可以自己做“塔尖孵化”，“用科技投資＋全面賦能”的模式幫助科技創業者做大做強。

我們預測平臺公司將誕生，但不會很多，因為門檻很高，但如果他們把基礎大模型做好，把中間層工具做好，會造福整個做應用的行業。

很多人會說，AI 2.0會不可避免加劇失業風險。毫無疑問，最具創造力的頂尖人才將會乘上A1 2.0的東風，全面提升生產力和效率。但隨之而來的是重復性的工作將會被AI 2.0接替，這些崗位上的人不得不尋求職業的轉變與技能的升級，其中包含高比例的白領崗位，亟需進入到更需要發揮創造價值的行業。

但AI 2.0 並不意味着通用人工智能（AGI）就此到來。人類有很多與生俱來的關鍵能力，諸如創造力、策略思考、跨領域常識、自我意識、同理心和愛等，這些尚未被破解的深層次能力，是 AI 2.0 也無法全盤復制的。

最後一句話，來自硅谷頂級投資人對這個領域的預測：

這個市場的潛在規模難以把握 ——它將介於所有軟件和所有人類的努力之間。

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