王小川：科技加速迭代 新商業模式呼之欲出

以前的人工智能應用多局限于特定任務，需逐一針對性開發。相比之下，AGI（通用人工智能）旨在模仿人類智能的全面性，力求在廣泛任務上不僅可執行，且執行效果超越人類。這一議題自2023年2月起，在行業技術領域內引發了廣泛而深刻的討論，并逐步形成了階段性的共識。同年4月，微軟發布了一份約四百頁的重要技術報告，認為GPT—4已展現出初步的通用人工智能特征，標志著AGI時代的初步降臨，這一論斷被視為技術發展歷程中的一個重大里程碑。

我沿用馬化騰去年5月的一個觀點，“最開始，以為互聯網是十年不遇的機會，越想越覺得是幾百年不遇（的機會），類似于發明電所引發的工業革命。”工業時代始于18世紀60年代，這里提到的“幾百年一遇”，是將此次變革的重要性置于工業革命之前的歷史長河中來考量。當前，無論是學術界還是頂尖企業家群體，都認為我們正經歷從技術層面到數據層面的深刻轉型。因此，2023年被視為大模型時代的元年，標志著人類從信息時代邁入智能時代，步入了一個全新的發展階段。

百川智能作為市場新進者，選擇開源旨在為中國開源生態系統貢獻力量，并彰顯技術實力。通過持續的技術迭代，我們預計能夠探索出獨特的商業模式。目前，已有超200家企業，包括多家行業頭部企業，表達了采用百川模型的意愿。與此同時，商業化進程正穩步推進，依托開源引擎、優化的參數模型及在研的整套組，我們將提供統一的部署解決方案。

開源具有多層意義。首先，它作為一種營銷手段，能夠迅速傳達產品效能，助力后發者實現市場突破，擴大合作伙伴網絡，促使業界對我們的深入了解。其次，開源為商業化奠定了基礎，隨著應用場景的拓展和生態體系的構建，為未來的收費服務創造了可能。這一模式在國外已有成功實踐，盡管中國此前的嘗試遇到了一些困難，但開源模式依然值得我們學習和借鑒。百川智能的開源與閉源和模型規模相關。對于參數龐大、部署成本高昂的模型，我們傾向于閉源管理。需要指出是，我們的開源不同于傳統意義上的開放論文與代碼，而是專注于開放模型能力，使B端（企業用戶）能夠直接應用，這與OpenAI的模式有所區別。從企業服務角度看，未來開源與閉源將并行不悖。我們預測，未來約80%的企業可能會采用開源模型，因為閉源模型雖功能強大，但對特定場景的適配成本較高，而開源模型以其小巧靈活，易于部署的特點，將在眾多場景中發揮重要作用。

開源與閉源并非構成競爭關系，而是不同應用場景下的互相補充的存在。當前，業界正逐漸達成共識：重點應聚焦于如何有效實施2C（面對消費者）與2B（面向企業）策略，而非過分拘泥于開源或閉源的選擇。誠然，閉源模式或許伴隨較高的成本，但這并不妨礙通過特定途徑提升競爭。具體來說，關鍵在于兩方面：一是提升模型性能，確保模型的能力；二是降低推理成本，這是一個世界性難題。作為初涉該領域的探索者，我們尚處于學習與實踐階段，但我們堅信，憑借我們的能力，完全能夠實現極致優化。

哪些行業將面臨變革？當前共識聚焦于三大領域：

首先，在生產力層面，重點在于為企業賦能，加速知識推理進程，提升效率。

其次，智能助理領域正經歷轉型，從簡單工具向更似伙伴的角色演變。未來，它們可能擔當私人醫生、律師、搜索助手及購物顧問等角色。

最后，元宇宙的發展離不開大模型的支持。遵循“詞的模型是世界的模型”理念，這些模型不僅限于文本生成圖像或視頻，更有望成為驅動世界的引擎。游戲行業作為先鋒，預計將率先迎來由此帶來的深刻變革。

哪些職業將面臨替代？哪些工作會產生變化？這一問題，無論對雇主、雇員，甚至有育兒需求的家長而言，都備受關注。當前，大模型雖已步入“讀萬卷書”的階段，卻尚未實現“行萬里路”，缺乏實地經驗積累。簡而言之，那些主要依賴電腦完成的工作，其被替代的可能性較大；且工作時間越長，風險越高。例如，平面設計領域已顯現趨勢，僅需數條指令亦可完成以往所認為的復雜任務。相反，涉及實地考察、數據采集及人際交流的工作，其影響程度則相對較低。

當今，大模型已超越工具范疇，成為人類伙伴。工具側重連接與信息傳遞，而大模型則具備全面的語言能力，能夠實現高效溝通，并能通過學習經驗與產品化過程提供服務。大模型所創造的，多為虛擬助手角色，如教師、醫生、律師等，這與傳統產品服務邏輯截然不同。文藝復興促進了人類能力的提升，而今大模型的出現，使人類得以超越個體限制。通過向模型詢問，個人可獲得實現自身愿景的路徑，從而更有效地達成目標。

我在此提出三個方向：GPT-4的研發、超級應用的構建，以及健康快樂的創造。健康快樂的概念直觀易懂；而創造，則植根于每個人的基本需求，它讓世界因個體的存在而顯得不同。機器通過提升生產率為個人賦能，增強了個人改變世界的潛能，使之成為更有貢獻的人，這便是創造的實質。百川未來正致力于這三個領域引領模型的發展。