經(jīng)濟觀察網(wǎng) 記者 任曉寧 獵豹移動董事長兼首席執(zhí)行官、獵戶星空董事長傅盛最近風頭很盛。7月4日召開的世界人工智能大會（WAIC）主論壇上，傅盛與亞馬遜前首席科學家安德雷斯韋思岸，中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里云創(chuàng)始人王堅展開了一場對話，被大會官方稱為“AI三人行”。不久前，他和金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎的對談也很出圈。
“我們現(xiàn)在的觀點已經(jīng)高度統(tǒng)一了。”7月5日下午，傅盛對經(jīng)濟觀察網(wǎng)表示。去年6月，傅盛和朱嘯虎在微信朋友圈圍繞ChatGPT（美國AI公司OpenAI旗下的對話大模型產(chǎn)品）展開的爭論備受關(guān)注。今年他們都認同，大模型公司必須會掙錢，只做大模型不做應用的公司會在3年內(nèi)死掉。
作為一名創(chuàng)業(yè)14年的互聯(lián)網(wǎng)老兵，傅盛經(jīng)歷過PC（個人電腦）互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)兩波大的浪潮，這一次通用人工智能（AGI）熱潮來臨，傅盛又站在風口之上。他既做大模型，也做機器人，獵戶星空是目前國內(nèi)機器人公司中唯一訓練過大模型、唯一拿了“雙備案”（國家“生成式人工智能服務備案”和“深度合成服務算法備案”）的公司。
不過獵戶星空的大模型和其他公司不太一樣，獵戶星空大模型只有百億參數(shù)，而不像大多數(shù)公司有千億參數(shù)。目前他們只做B端（企業(yè)用戶端）業(yè)務，傅盛判斷明年會有做C端（個人用戶端）應用的機會。但經(jīng)濟觀察網(wǎng)向傅盛提問獵戶星空明年做不做C端業(yè)務時，他也沒有打包票。
自2010年首次創(chuàng)業(yè)至今，傅盛的做事方式越來越落地，他思考問題的方式也越來越接近商業(yè)的本質(zhì)：賺錢。做大模型時，他對團隊的要求是，既要考慮成本，又要考慮應用。他還要求，自研大模型必須和自己的機器人業(yè)務結(jié)合，先從垂直場景起步，而不是一開始就奢望秒殺一切。
傅盛表示，大模型的確對機器人有幫助，讓它具備了規(guī)劃能力，這等于讓一個探月工程式的復雜工程變得簡單了很多。但這種幫助只處在初級階段，想做出科幻大片中那種可以做菜、掃地、疊衣服的全能型保姆機器人，在最近10年內(nèi)是不可能實現(xiàn)的。
2024年的WAIC展臺上，大模型公司和機器人公司數(shù)量較往年都有爆發(fā)式增長。傅盛判斷，無論是大模型公司還是機器人公司，都會在最近3年內(nèi)出現(xiàn)大規(guī)模洗牌，這是科技行業(yè)的自然規(guī)律。他認為，只有務實的、會自己賺錢的公司，才能活到最后。
【對話】
創(chuàng)業(yè)公司很難像馬斯克一樣，砸錢做雙足機器人
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：你參加過多次WAIC，這次跟之前有什么特別不一樣的地方嗎？
傅盛：最不一樣的地方就是幾乎所有人都在談應用。今年的大會上，可能還有幾家廠商在講他們又發(fā)了什么新模型，但幾乎沒有人關(guān)注了。哪怕他們發(fā)布的是文生視頻、能類比Sora（OpenAI旗下的文生視頻大模型）的模型，大家關(guān)注度也不高。
現(xiàn)在AI行業(yè)終于走到了開始重視落地的共識階段了。這一屆WAIC，無論是軟件層面的應用，還是機器人上的硬件應用，都已經(jīng)出現(xiàn)了。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：你有看到讓你眼前一亮的應用嗎？
傅盛：我關(guān)注的更多是企業(yè)側(cè)的應用，比如華為旗下的幫煉鋼工廠在產(chǎn)線上提高效率的應用。我們正在給一家養(yǎng)豬的企業(yè)做AI應用，讓他們提升內(nèi)部效率，目前還在概念證明（POC）階段，已經(jīng)能明顯看到這款應用對他們?nèi)肆Φ奶嵝ё饔梅浅４�。所以做AI應用還是要深入到各行各業(yè)去。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：今年展廳的機器人公司數(shù)量比往年多很多，這能意味著機器人行業(yè)正在爆發(fā)嗎？
傅盛：機器人在今年的展廳里是爆發(fā)了，但在日常生活當中，我們并沒有看到它在哪個地方被大規(guī)模用起來。機器人行業(yè)的產(chǎn)業(yè)爆發(fā)還遠遠沒有到來。其實今天的AI產(chǎn)業(yè)也是這樣，融資額很高，去年有過一個統(tǒng)計，整個AI行業(yè)買芯片的費用超過500億美元，但是整個AI行業(yè)的收入只有十幾億美元。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：你做了7年的機器人公司，根據(jù)你的感受，大模型技術(shù)已經(jīng)真實幫助到機器人了嗎？
傅盛：的確對機器人已經(jīng)有幫助了，但幫助只處在初級階段。
在大模型出來之前，機器人本質(zhì)上是一個自動化的機器，它的智能水平并不高。很多我們習以為常的事情，機器人做起來是非常難的。比如讓它拿起酒瓶倒一杯酒，之前這是一個世界級難題。因為它得知道用什么力度抓酒瓶，得知道抓住后傾斜多少度才能把酒倒出來，并且不讓酒灑掉。這些過程都需要你提前寫好代碼，代碼多到你幾乎能寫瘋了。
大模型出來以后，機器人有了規(guī)劃能力，也不需要提前寫代碼了，等于讓一個探月工程式的復雜工程變得簡單了很多。
但是，現(xiàn)在的機器人技術(shù)也只是剛到初級階段，想做出科幻大片中那種可以做菜、掃地、疊衣服的全能型保姆機器人，在最近10年內(nèi)是不可能實現(xiàn)的。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：今年這么多機器人公司出現(xiàn)，他們算是入場太早嗎？
傅盛：肯定會倒掉一批，這是毫無疑問的�？萍夹袠I(yè)有一條Gartner曲線（即技術(shù)成熟度曲線，展現(xiàn)了技術(shù)發(fā)展過程中的上升、頂峰、陷入低谷、攀升、穩(wěn)定5個階段），技術(shù)發(fā)展過程中一定會有泡沫存在�；ヂ�(lián)網(wǎng)剛出現(xiàn)時也是那樣，早期那么多企業(yè)，最后只活下來幾家。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：什么樣的公司能活下來？
傅盛：能夠在浮躁的時候做踏實的事情，并且在整個行業(yè)都不看好的時候還能堅持的公司。雖然現(xiàn)在機器人很火，但就在3年前，很多人還認為做機器人的人是在忽悠。
現(xiàn)在我們當然要抓住這一波熱潮的機會，但是也不能太浮躁，不要把科研當創(chuàng)業(yè)。雙足機器人在科研領(lǐng)域有很大價值，但那是埃隆馬斯克做的事，他是世界首富，可以使勁砸錢。你的血沒那么厚，如果非要硬拼這條賽道，就會很難。
目前大模型準確率較低，需要加裝應用層
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：之前你提過多次，說做大模型一定要掙錢�，F(xiàn)在你做的百億參數(shù)大模型B端服務能掙到錢嗎？
傅盛：坦率講還沒有掙到錢，但是已經(jīng)有收入了。早期需要投入的階段，我們更多的投入不在于擴大訓練模型的參數(shù)量，而是和客戶一起共創(chuàng)的成本。我們服務第一個客戶，需要花三個月到四個月時間幫他們梳理，因為這項業(yè)務太新了，誰都沒有標準流程。這一單肯定不掙錢，但服務第二個客戶時，我們花一兩周時間就能落實到驗收階段。
所有行業(yè)一開始都會有這樣一個掌握技術(shù)訣竅（Know-How）的過程，然后就可以批量復制，我認為我們剛剛發(fā)展到中段。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：在國內(nèi)做B端服務，會不會市場天花板有點低？
傅盛：可能會是吧，但是你要知道華為就是做ToB（面向企業(yè)客戶）的。B端市場的天花板肯定沒有C端高，但從今天的產(chǎn)業(yè)邏輯來看，我現(xiàn)在不是看哪個產(chǎn)業(yè)更大，而是看什么更符合我們企業(yè)的特點。
我們現(xiàn)在做ToB挺不錯的，而且我們也改變了一些思維�；ヂ�(lián)網(wǎng)人做ToB，早期特別喜歡做中小B（中小企業(yè)客戶）的生意。但全世界ToB做得好的企業(yè)都是從大B（大企業(yè)客戶）開始的。當年喬布斯給Salesforce（美國客戶關(guān)系管理軟件服務提供商）創(chuàng)始人就提過建議，第一個建議就是要拿下像雅芳這樣的大B，不計代價地拿下。第二個建議是，拿下以后再去擴大你的規(guī)模。我們現(xiàn)在也是這樣，先從大B做起。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：目前你做的企業(yè)側(cè)百億大模型，和別人的千億大模型不太相同，你做的這件事風險性高不高？
傅盛：風險越來越低，我們客戶也很買單。我們實踐的結(jié)果是，百億參數(shù)大模型加上應用，性能遠遠超越GPT-4（OpenAI旗下的大模型）。昨天MiniMax（中國大模型初創(chuàng)公司）的創(chuàng)始人講了一段話，揭開了行業(yè)里大家都不去捅破的窗戶紙，他說其實生成式大模型的準確率就是70%左右。
企業(yè)客戶很多業(yè)務的準確率要求在90%以上，甚至有的地方是完全不能出錯的。這意味著，這撥大模型在企業(yè)內(nèi)是天然不可用的。那就需要加上應用層，我們加上應用層后，給很多企業(yè)客戶做到了90%以上的準確率。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：當風險很低的時候，獵戶星空做大的可能性大嗎？
傅盛：我現(xiàn)在挺有信心的。我手上有兩張牌，一張牌是幫助企業(yè)做AI的落地應用，幾乎所有的公司都會需要我這張牌�，F(xiàn)在很多大模型公司或者號稱自己有什么技術(shù)的公司，根本不愿去做苦活，不愿做苦活就很難落地。
我的第二張牌是機器人。我們是今天行業(yè)內(nèi)唯一有自研大模型的機器人公司，也已經(jīng)拿下了備案。機器人我們做了6年，在硬件上，我們也算基本過關(guān)了，可以服務很多客戶了。
C端應用與端側(cè)設備做更多結(jié)合，才容易爆發(fā)
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：你年初的時候做過幾個關(guān)于AI的預測，一個是千億參數(shù)大模型數(shù)量減少，另一個是AI應用公司會超越OpenAI。現(xiàn)在半年多過去了，這大半年時間驗證了你的預測嗎？
傅盛：我講的是千億參數(shù)模型會過半凋零，凋零不是指公司倒閉，是指會有很多千億參數(shù)模型沒人使用，這件事已經(jīng)開始發(fā)生了。千億參數(shù)大模型已經(jīng)供給過剩了，有的除了自己幾個人用，其他人真的不用，即使免費的也沒人用。
之前我還預測過AI應用公司會超越OpenAI，這個預測稍微樂觀了一點，但也是遲早發(fā)生的事。蘋果公司以前沒有AI，今年他們開始做了，只研發(fā)了很小的模型，股價就漲了3000億美元，漲的市值已經(jīng)比OpenAI貴了。如果微信能把AI應用做好，騰訊也有可能一下子增值很多。
當然，創(chuàng)業(yè)公司如果只做了半年應用，那不可能出現(xiàn)超過OpenAI的情況，畢竟OpenAI已經(jīng)做了七八年。但在同樣時間成本下，創(chuàng)業(yè)公司是有機會超過OpenAI的，因為現(xiàn)在基礎(chǔ)設施比較完善，長得最快的是與用戶接觸最深的公司。
經(jīng)濟觀察網(wǎng)：你會做C端AI應用嗎？
傅盛：會，但肯定不是今年。我有一個粗淺的判斷，明年可能會出現(xiàn)一些很不錯的C端應用。但是坦率講，C端應用在移動互聯(lián)網(wǎng)的平臺上不容易爆發(fā)，更多要與端側(cè)結(jié)合。這是我最近的一個思考，如果真的要出現(xiàn)一個大型C端應用公司，最好是和端側(cè)結(jié)合的。
現(xiàn)在有一個有意思的現(xiàn)象，今天全世界市值最大的三家公司之二蘋果和微軟都在做端上的模型，其實谷歌也在發(fā)布開源的端側(cè)模型。你會發(fā)現(xiàn)大家在云側(cè)模型上已經(jīng)卷不動了。最近OpenAI說GPT-5要到明年年底才能發(fā)布，也就是說到明年年底之前，整個業(yè)界不會再出現(xiàn)很強大的云側(cè)模型了。但是端側(cè)的模型，卻是方興未艾的狀態(tài)。
端側(cè)包括汽車端、機器人端、VR（虛擬現(xiàn)實）眼鏡端，AI應用需要和硬件結(jié)合，這種端側(cè)一體化的趨勢現(xiàn)在已經(jīng)很明晰了。一家公司既要有大模型，又要有端側(cè)的能力。我深刻認同朱嘯虎那句話，只做大模型的公司3年之內(nèi)會死掉，最后活下來的是會賺錢的應用公司。
