文章主题：关键词: AI研究、ChatGPT、产业机遇、机器人自动驾驶、生物科学、绿色计算、图灵测试、操作系统、超级应用、AI伦理治理
编辑丨沃特敦
🌟【4月28日】🔥清华论坛闪耀，两位学术巨擘——张亚勤与朱民，智慧交锋长达100分钟！💡🌟科界传奇🌟张亚勤，12岁就踏入中科大少年班，微软亚洲研究院的掌舵者与百度总裁双重身份背后，他是清华智能产业研究院长的领航者。🚀🔍经济学家的璀璨🌟朱民，IMF副总裁、央行副行长的熠熠生辉，如今在清华国家金融研究院担任院长，引领着金融领域的深度思考。💼他们聚焦ChatGPT，这场关于未来科技与知识创新的深度对话，为观众带来了一场智慧盛宴！👩🏫👨💻两位大神的思想火花碰撞，不仅启发了学术界，也对大众产生了深远影响。💡💥#清华论坛 #张亚勤 #朱民 #ChatGPT #智慧碰撞
创业邦经授权刊发此次主题对话《颠覆认知的AI时代与产业机遇》，内容经编辑整理。
朱民：我们先谈谈你的智能产业研究院。三年了，你现在做的怎么样，主要在做什么？
🌟张亚勤曾执掌的百度已成过往，他的心念始终是创立一个以基础研究为导向，服务于产业、解决实际问题的研究机构。💡这与他早年在微软亚洲研究院的经历不谋而合，后者致力于为企业创新提供坚实的科研支撑。 ønsker ikke kun å være en forretningsbyrå, men også å skape en inkluderende miljø for industrielle utvikling.🌟这个研究愿景的根基在于清华大学，那里汇聚了顶尖的人才和教育力量。因此，他为新机构取名为AIR（AI for Industry Research），寓意AI与产业的深度融合，同时隐含着国际化视野。🌍I在这里代表三个关键词：国际、AI以及产业，象征着其目标的广泛性和深远性。期待这个研究院能如同微软亚洲研究院一样，在学术和实践上都熠熠生辉，为全球科技发展贡献力量。🏆
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朱民：最新的突破在哪里？
🌟张亚勤的专业耕耘聚焦于算法与模型研究，他的足迹遍布多个行业合作领域。从多模态、强化学习到联邦学习，他引领前沿技术，不断探索创新。同时，他还专注于垂直领域的深度开发，如专为自动驾驶打造的决策感知系统，以及生物医疗领域能力的展现，例如已开源的BioMap生物医疗GPT模型。他的工作成果不仅体现了技术实力，更推动了相关技术的进步和应用。🌟
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当然，作为一名资深音乐爱好者，我对这个所谓的AI作曲者持有保留态度。尽管它声称能创作4个乐章，但这在我看来更像是在模仿而非创新。它的影响不容忽视，确实改变了编程和文件检索的方式，但争议也围绕其技术成熟度展开——有人认为它是迈向AGI的里程碑，而另一些人则认为其商业模式独到，技术突破有限。无论如何，它无疑展示了AI在音乐领域的潜力，聪明地利用了商业路径。对于它的未来，我更倾向于关注其能否在艺术深度和原创性上实现真正的飞跃，而非仅仅依赖于算法的堆砌。毕竟，真正的艺术价值在于独特性和情感共鸣，这是任何技术都无法完全替代的。🚀
张亚勤：你刚才讲的是过去这2-3年，一个大的趋势就是生成式AI。ChatGPT可能做的最成功，其它的也包括比如像DALL-E、stable diffusion，等等一系列的生成式AI。
ChatGPT推出之后对我的震撼还是挺大的。前段时间谈到“我的GPT时刻”是什么样的？我有三个想法，第一个我感到就是人类历史上第一次我们有了一个智能体，然后通过了图灵测试。
朱民：通过了图灵测试，我们回头再说这一点，这个是个了不得的结论。
张亚勤：对，图灵测试，咱们知道是图灵1950年提出的，机器可以thinking，是可以思考的机器，然后提出了图灵测试。它是我们做计算机科学这么多年梦想的一个目标。ChatGPT我认为是第一个软件智能体通过了图灵测试。我太太是ChatGPT或者GPT这些产品系列的大粉丝，当时我在看的时候，她说ChatGPT也能幻想，也经常说错话，也会说谎，我说那和人类就更像了。
所以，第一点还是通过了统一测试，包括语言对话的引擎（conversational AI），其实对话引擎也很多年历史了。1966年MIT第一个做出了对话的引擎ELIZA，这么多年有很多次迭代，到了Siri，到了Alex，到了Cortana，然后国内有小度，有天猫精灵，有很多对话的产品，都是针对某一些领域或者聊聊天，或者某些领域。
朱民：包括微软的小冰。
张亚勤：是的。包括小冰，都是对话引擎的产品。但ChatGPT在功能和通用性方面远远超过了早期的产品，它用了大规模Generative AI，这是我第一个感受。第二个感受，我认为它是AI时代的一个新的操作系统，就像在PC时代Windows，移动时代的iOS。一会我们可以再展开讲。
朱民：我觉得这个比你的第一个结论更重要，因为过了图灵测试，这是过去。如果是新操作系统的话，那是一个巨大的未来。
张亚勤：就会重写、重塑、重建整个生态系统。第三点咱们原来也讨论过，我认为它是我们从面向具体任务的AI走向通用AI的一个起点。虽然ChatGPT更多的是大语言模型，大基础模型，但它开启了一个亮光。因为我们多少年也是在往那个方向走。这就是“我的ChatGPT时刻”。
我经常跟我们的学生老师讲，这么多年来AI，还有整个IT领域，出现了有好多热词，一会儿是区块链、加密货币、比特币；一会儿又是Web3.0、NFT、元宇宙。有些可能是真的，有些可能是个概念，但整个大语言模型，包括ChatGPT,GPT4.0，这是一个大的变革。
朱民：所以这次是真的让你兴奋了，让一个科学家兴奋就表明something is happening。所以这个还是挺有意思，图灵测试过了，因为机器和人对话，当然还有很多误差，它会撒谎等等，因为它是token system,这个都是在不断完善，并且通过人类的反馈机制训练，我觉得Fine-tuning都会不断提高，这个没问题。
张亚勤：你们听朱民讲，他在讲算法，他完全不像是央行的副行长。
朱民：这个是跟你学的。但是你大操作平台可有意思了，因为现在ChatGPT出现了API，然后出现了插件，所以它逐渐可以把专业的东西放进去，垂直系统，然后现在出现了plugins，plugins出来又是一个特殊的路，很多东西又可以往上放。所以，如果以后变成生态的话，真的是一个大的操作平台，然后就会出现一个我们以前讨论过的super app，整个的产业就被彻底颠覆了。这个在什么情景下会发生呢？
张亚勤：尽管目前有新的插件也好，API也好，或者新的应用也好，本质其实并没有变化。大家都记得在PC上面本身也有很多应用，Office就是一个大的超级应用，到移动时代的话，有的操作系统上面有应用商店，上面也有很多超级应用，微信、短视频、淘宝、搜索等等，都是上面的超级应用。
我觉得AI时代也会很像，有一个大模型作为操作系统，plugin也好，API也，在上面你就可以有APP。有很多APP可能需要有垂直的模型，因为有些行业比较深，比如自动驾驶、生物计算等等，但这些垂直模型可以建立在横向的大语言上，这个大语言不仅仅是语言，其实是多模态的，也包括视频、图像，语音等等。有了这个之后，你的垂直模型也好，包括你刚才讲的，它都有更多的应用。
你刚才提到一点很重要，现在大语言模型，或者说我们的基础模型，它自己是个工具，它也可以使用别的工具，它可以去使用比如说Hugging Face各种开源的这些数据、模型，然后去执行新的任务或者构建新的应用。同样，我们也可以用不同的大模型，然后去构建新的应用。也就是说，大模型可以使用你，你也可以使用大模型，彼此互相使用。
朱民：以后想象中的世界，因为智能了，机器就自己讲话了，它已经脱离人了。一旦你给了数据，机器自己生成，生成完又出现智能，然后它就可以自己交流，自行不断地改进，那是不是一种新的物种正在出现？
张亚勤：可以这么理解。
朱民：这又是一个很重要的概念，我们理解的物种都是电影里的外星人。如果把AI大模型看成一个物种的话，那就是大家讨论的关于人类面临的根本挑战了。是这样吗？
张亚勤：首先是一种新的能力吧，叫物种也好，能力也好，比如说现在GPT4plus，之后还有4.5、4.9、5.0。5.0主要的开发者是谁呢？是4.0，所以它自我在开发，自我在迭代，自我在进化，所以这是一种和人类一样的、很强的能力。
但我并不认为人类会被替代，我觉得AI还是一个工具，是我们的延伸。也就是说，我们人类、我们碳基生命有这样的一个智慧，我们可以发明东西，我们也可以去控制它，让它按照我们的方向去演化。我是乐观者。
朱民：对，你是乐观者，我也是乐观者，但最怕的是过分乐观，我们要小心。这其实是很有意思的一件事，我们先不讲人类和机器的对比，现有的人其实提出了哲学命题，或者提出了一个根本的问题，就是AI是人的智能的一部分，还是人的智能之外的，一种新的或者人还没有悟到的智能。你怎么看？
张亚勤：这是一个特别好的问题。我认为现在的大语言模型，它的很多智能是我们不知道的。我们可能有，但我们没有认识到的，因为我们所认识到的知识，我们所看到的所谓的智能，其实是我们人类很少一部分。然后，机器把一部分我们有的但不知道的，找出来了。但它可能会有新的能力，但我不希望大家有一种想法，就是新能力会像科幻电影里说的那样把人替代了。未来的智能一定是Human Intelligence,一定是人类的智能和机器智能的一个融合，而且机器一定是我们的一个很强的延伸，它很多事做了我们可能做不了。就像汽车一样的，汽车跑得比人快，它比人有更强的能力，但它并没有替代人。
朱民：工业革命是扩展了人的肌肉，现在是AI要扩展人的智能，我觉得这是一个很大的判断。现在关于机器智能究竟是人的智能的发现，还是一种人的潜在不知道的智能的挖掘出现，或者是更新的一个我们根本就不知道的智能，所以你认为是？
张亚勤：我觉得三者都有。
朱民：这个很有意思，所以从这意义上来说，根本的一个fundamental的哲学问题是，智能不只是人类独有的。
张亚勤：是的，就看你怎么定义。比如生存的能力、繁殖的能力。繁殖能力很强的物种，最强的不是人，是细菌，是病毒，你像新冠那么小的一个病毒，可以给我们造成这么大的麻烦，对吧。而且它上几十亿年就存在，它的寿命也一定会比我们人类要长，所以我觉得我们智能有很多不同的维度，不同的方面。发展到现在，给我们提供了很多新的启示，包括就是延伸我们。
我再讲一下，就是说我们可能还是要把智能分成几个不同的层次，然后有些东西我们要有边界。
这个又回到图灵了，还是机器第一个层次是感知，就是我要听得见，要能说话。就是视觉、语音识别、语音合成、人脸识别，图像识别，包括文字OCR都属于这种感知层面的方面。现在机器已经比人厉害了，机器识别人脸比人可能厉害，我觉得这个可能5年前基本上就和人是同样一个水平了。
第二层次智能的话是可以思考，可以决策，可以推理，在这个认知层面，现在的大语言模型出来之后，和人的距离就差距就越来越小。过几年，在这个方面，就和人类差不多了。现在大家看到说ChatGPT考试比人还厉害，能考SAT。两个星期前,我的一个朋友在北大教量子力学，量子学是很难的，她期中考试已经高于班里的50%，它也没有经过任何专门的学习。所以说机器在认知方面也会和人类差不多。
另外还有几个层次，我觉得是我们不应该去触碰的。我一直在讲，我们做AI伦理也好，治理也好，比如说它的个体能不能作为独立个体？人工智能有没有自我意识？它有没有感情？这些方面我不认为我们可以达到，但我也不认为我们人类应该做这样的研究，就像基因编辑某些方面我们不应该去触碰。
另外就是人工智能的治理。人工智能需要一个边界。咱们有信息社会、有物理世界、有生物世界。在这些世界，其实这些空间都在走向一种融合，新的数字化走向融合，但我们需要有一些边界。比如ChatGPT可能先把它放到信息世界里面，然后如果真正去到了物理世界。自动驾驶我们可能要小心点，还有金融系统。
我刚在新加坡开会，在两个不同的场合。一个是WPP公司，做广告策划的。如果是做创意，我就鼓励多用ChatGPT这样的东西。但在银行，我觉得你先别用，你可以用作为信息类的，但牵涉到核心金融系统，涉及交易的，还是要比较小心。
朱民：所以，科学家既有乐观也有谨慎。从乐观的方面，毫无疑问这是个颠覆，但从谨慎的方面，我们还是要很小心地划个边界。在我们不知道的情况下，我们先谨慎，我觉得这个还是很有意思的。但这个边界是会被不断地突破的。你刚才讲了一个特别重要的概念，就是工程应用。人工智能现在越来越多地被认为是工程学，你可以应用大模型，大模型也可以应用你的这个东西，所以它越来越变成一个工程了。如果从工程学角度看大模型，大模型的发展会怎么样？
张亚勤：我觉得它肯定是会变得越来越准确，然后变得越来越成熟，而且它进化的速度也会越来越快。但是，在我们没有很清楚它的成熟度之前，我们需要给它个划边界。
我相信对我们以后整个物理世界，比如说机器人自动驾驶，对于物联网都会有很大的应用，但我觉得根据你的需要不一样，应用不一样，就更要谨慎一些。比如对于核心的任务（mission critical），我们还是要有更多的可控性，因为现在生成式AI，它生成什么东西我们并不完全知道。而且，不仅我们知道，我们甚至不知道为什么会发生这样的事。我们只知道一部分。
朱民：所以这又涉及到我们现在大模型的根本概念，emergence「涌现」，这个是以前没有的。因为它开始有数据逻辑推演以后，它开始「涌现」一些非线性的发展。这个「涌现」怎么讲？它未来的发展前景怎么样？我觉得这是一个很重要的问题。
张亚勤：朱民行长讲了一个特别重要的概念，这个都是比较专业的词汇，叫做「涌现」emergence。
emergence确实目前是在这种大模型里面，当模型的参数体量大到一定程度的时候，基本上是到了百亿参数的时候，开始「涌现」，就是你可以看到它在准确度还是可预测性都跳跃式提高。为什么这个时候出现「涌现」，具体这些数学模型或者因果关系，现在并不是很清楚。
但你可以这样想，当我的数据量体量大到一定程度的时候，参数到一定程度的时候，而且我的训练方法是正确的。这个很重要，数据是高质量数据，我训练的方式是正确的，可以利用这么多数据，有好的方法时候。
如果用一个拟人化的来比喻，我们每天读书，读到一定的时候忽然就开窍了。灵光一闪，开始的时候，读书只是填补个知识，但到了一定程度我就可以掌握这个规律了。比如我建的大模型，参与到一定程度之后，它把真正的架构（Structure）找出来。
朱民：这里又提出一个重大哲学问题。如果「涌现」是像灵光一闪那样的跳跃式的变化。我们人的经历都讲有顿悟，但顿悟是有点智慧含义的，「涌现」是智慧吗？
张亚勤：你可以这样理解。如果拟人的话，就是参数到一定程度之后，它忽然就很准确了，就像语音识别，贯通了。这个非常重要。如果你直接看的话，由于我数据量特别大，参数很多，因为它做预训练的时候用的是这个叫自监督学习，然后它自己是In-context learning，在它这个语料很大的时候，它要把里面一些mask出去，然后自己去训练自己，所以模型大到一定程度时候，它准确率就比较高。
但是为什么会在那么多参数的时候会这样，而且不仅仅ChatGPT，很多别的大的模型，不仅是openAI的，很多别的模型也有类似的这么一些现象了。
所以这个现象我不能讲是这个灵光一闪，是哲学或者宗教的概念，但是我们现在并不清楚为什么，清楚一部分，但不清楚全部。所以这个是emergence.
然后包括另外一个是统一性，这也是现在GPT里面T很重要一部分。过去可能对不同的任务有不同的算法，现在有了transformer之后，不管你是语言也好，还是语音也好，还是图像或者是视频或者是蛋白质，你都可以用token based里的token转化。这跟人的大脑思维方式比较像，我们的neural，都是neural。
朱民：所以我们现在又往里走一步，现在如果回到深层的方法上面来看的话，两三年前都有一种议论，说深度学习已经不行了，是吗？
张亚勤：我没有听到。
朱民：大概四五年以前开始，有很多这样的说法，就是觉得深度学习，大数据的应用开始出现了小数据。那么现在的新的工具transformer是一个foundation。这个是一个很重要的基本结构。GCAI或者AIGC是一个很重要的方向approach，那么技术上来说，你觉得transformer模式成型了？还是以后会有怎么样的发展？因为你是科学家，咱们得想一想科学的问题。
张亚勤：第一个我认为transformer确实是挺了不起的，当时2017年Vaswani在Google，当时一开始是为了其实在做Google translate来做的这么一个算法。这个算法出现之后，确实是把整个深度学习的进展推到更高的一个层次。但是，如果我们看一下transformer或者看一下包括现在大模型，其实它的效率还是比较低的。
我们再和大脑比一下，我们人的大脑经过几十万年的进化，确实不得了，差不多不到三斤的大脑，然后有860多亿个神经元，每个神经元差不多有1万个Synapse突触，你如果把每个连接做一个相当于参数的话，我们大脑比现在GPT4，我假定是1万亿，比它要高上千倍。我们就三斤重，而且我们功耗30瓦，你这GPT功耗多少瓦，所以我觉得我们效率还是很高的。而且目前这种大模型，虽然让很多工作变得更高效，但耗电和运算的效率还是很差的。transformer当然是很好的一种算法，但在计算方面确实十分耗能。
朱民：所以从能耗来说还会有很大的突破的空间。
张亚勤：我认为5年之后也许就会有一个不同的算法。
朱民：怎么叫不同的算法？
张亚勤：就也许就不是transformer算法，也许是，也许不是。
朱民：你会发明一个吗？
张亚勤：我把希望寄托在我们的博士生上。
朱民：回到工程学，工程学就很有意思了，因为它等于一个辅助工具，它无所不能了。所以我觉得现在比较有意思的一点，用我的语言来说，是大模型的脱虚向实。所谓虚就它离开了服务业，实，就是说它进入了物理世界，去操纵和管理物理世界。我觉得这是一个工程学的很重要的概念和一个很重要的应用场景。
所以现在我们出现了AI for science，而且现在科学研究进入了第四范式。那么就把整个科学研究的方法全部变掉了，是数据主导，不再是独立的由根开始往上走，而是逆向发展，这个就很厉害了。最近的很多事，比如说常温超导，这个卤是算出来的，最近的可控核聚变，可控是大模型控的。蛋白质，现在我们已经有了那么多三维的蛋白质的结构分析，你也做生命是吧？大模型在科学研究方式的方面，对它将来会怎么样？
张亚勤：这是特别好的问题，我稍微花半分钟讲一下范式这个定义，其实提出第四范式，包括最近提到的第五范式，都是微软的科学家提出来的。范式从最早在亚里士多德，后面到了伽利略。牛顿是第一次把所谓的第一范式数学化方程式化，包括到Maxwell，包括薛定谔，爱因斯坦后面是方程式的第二范式。第三范式是计算机出来之后的事。后面大数据来了之后是图灵奖获得者Jim Green提出的数据驱动，就是第四范式。
最近微软英国的科学家又提出第五范式，就是深度学习。作为科研的一个新范式，我认为第四和第五基本上是不同阶段，你可以都叫第四范式。
这里面有很多新的工具，比如刚才你讲的工程学，新的工具可以使用，就是我们可以把我们方程式的东西，结合到我们观察的，测量的数据里面来。比如我们现在可以生成大数据，用方程式来生成，加上我们观测的数据把它结合起来，开始预训练，然后结合起来。
朱民：是。现在的科学研究上或者说是第四范式也好，出现了两种流的合作，一个是人的流，他把一些观察到想象中的参数什么放进去，一个是数据位自由，就机器深度学习，然后让这两种东西结合起来，是朝我们想象中的用预训练的模式来实现它的未来，所以这个很有意思。人工智能和人的智能开始合作，那么现在看的比较多的是材料科学，数字材料现在是很明显，生物对蛋白，做three dimensional structure这个也是很多的。你觉得像物理或者数学这种根本的科学研究，在方法论上会被颠覆吗？我觉得化学是很容易突破的。
张亚勤：我认为会的，但是怎么颠覆我也不是很清楚。我那天开玩笑说我现在比较保守了。我说5年意义，我们所有的奥林匹克的冠军，数学、物理包括所有的考试，冠军一定是机器，从阿尔法狗开始，一定是机器。另外，我认为AI可以证明一些我们没有证明的事儿，哥德巴赫猜想等。
朱民：我觉得科学家还是很严谨的，哲学家可以在这个天空里思索。
张亚勤：新的方程式以后可能是AI发明的，这都有可能。
朱民：量子力学就会可能会有很大的突破，所以这是一个很大的事情。如果科学有这么大这么变化的话，反过来人类的进化速度会大大加强。5年真的是一个很短的时间。
张亚勤：刚才你问的特别好，就是科学的范式。其实如果看一下我们物理学，每一个科学都需要一种描述的语言。数学是物理学最好的描述的语言。我认为AI整个来讲，从我们这种发展的方向，不一定是GPT，也会成为一个好的描述的语言。当科学的东西没法去表示出来的时候，我就用一个大的模型加上一个参数去表示它，然后它就变成一种新的语言。
朱民：讲到现在我们已经走得很远了，天马行空。那么落地到现在的话，大家很关心中国的大模型发展怎么样？现在百度出了文心一言，现在我看能列出的大模型大概有几十种了。
张亚勤：百模大战。
朱民：当然困难是很明显的，第一个是，美国把芯片卡住了。那么算法当然也受到很大的影响；数据也有一个质量和规模的问题；对语言也是个问题，对中文和英文之间其实还是在自然语言处理的方面还是有不一样的。你怎么看百模大战中国的差距究竟有多大？我们怎么干？
张亚勤：不想得罪人。（现场笑声）
朱民：科学家没问题的。我先说我的观点，我不怕得罪人（现场笑声）。我1月7号的时候我说，大模型，中国落后两年。
张亚勤：对，我觉得大模型方面肯定是落后的，具体落后多少我就不说了。但是，目前这么多企业，包括BAT、华为、字节在内的很多大公司都在做大语言模型，包括新创公司，大家都在做，最后就是充分竞争。只有经历充分竞争的企业才是好企业。而且中国的竞争有中国的特点，这些人都是经过互联网时代的千锤百炼，经历过血腥的竞争，知道怎么竞争。第二点就是在竞争的过程中，每个企业的人都很聪明，他自己会去定位，就让市场去检验它。政府就别管了，政府鼓励竞争就行。
我个人看的话，可能最后会有五六个大模型。所有的操作系统，大部分的话可能还是面向行业的很多垂直模型，它会结合大模型解决行业大的问题，但在每个行业可能也需要细分。
你刚才提到芯片和数据，我稍微讲一下。数据是问题也不是问题，就第一点你看目前大模型也没有人把充分把自己的数据都用了，以及比如企业外面我们有很多这种公用的数据，然后每个企业刚才我讲的大企业都有自己好多数据，他都没有用完，可能用了很少一部分，因为时间不够，这几个月。然后第二点就是你看现在做多模态，刚才讲的语言多模态里面多少视频的数据，多少这些图像的数据也都去使用。
还有一点。你看GPT用了很多中文的数据，用了很多法文的很多各种不懂语言的数据，咱们也可以用别的语言，我们完全可以用英文的数据，对吧。
这些数据能用就用，所以我认为长期不是大问题，短期也不是大问题。而且说实话，数据不仅量要大，重要的是你怎么样去清洗它，怎么样把它变成高质量的数据。其实做大语言模型也很有意思，就是数据太轻，太干净也不行，还是需要一些有免疫力的，就像人身上需要一点有要和细菌和病毒共存的时候需要一点免疫力，所以怎么样去获得这个数据，其实是做大语言模型，1/3的工作是关于怎么样把这些数据叫data engineering很重要。
算力的确是比较挑战，如果咱们把中国所有的算力加在一块，现在至少也有50万个，至少50万个A100这么一个体量加在一块，你训练100个模型有点小问题，但是训练5个模型是没问题的。另外一点，这个东西你也不是永远在用它，你在预训练的时候用它，用了之后你几个月可能就不需要用这个东西了。
还有一点，现在很多的工作是怎么样把这个模型简化，然后怎么样小型化边缘化。所以我认为这些东西是有挑战，但不能是我们两三年之后没做好的一个借口。我认为我们一定会做的不错的。
然后还有一点就是中国自己也在做芯片，现在你看到有昆仑，汽车的地平线等等许多公司都在做这些芯片。
朱民：所以你还是乐观的，算力算法和这个数据，我们还是有资源可以解决，是吧？但是大模型它有几个特点，第一个是它进入的门槛很高，它不是一个可以自由竞争的世界，是第二个它有些地方具有天然的垄断性，算是有垄断性的，算法取决于你是不是开源。而且这个规模也使得进去不那么容易。所以在这个情况下，那是一种市场充分竞争，还是一种类似于寡头竞争。未来的中国发展大模型的路径大概是个什么情况？
张亚勤：如果把大模型比喻成42公里的马拉松，现在跑了5公里，目前是春秋战国，大家要充分竞争。等竞争到一定程度，肯定就不可能有那么多大模型了。就像操作系统和云一样，一开始有多少朵云？现在的云，不管美国也好，中国也好，最后可能就四五朵云。所以我认为最后肯定是要收敛的。
朱民：你还是很乐观，中国人会长出自己的大脑模型。
张亚勤：对。但我想讲一点，我们现在不能假设就是那几个大公司的事儿，初创公司也有希望，OpenAI就是一个小公司。所以大家都有机会。但平台的门槛很高。比如我们这样的研究院，我们一开始就说不要自己去做大型语言模型，我们也不会去买上万个GPU，很多工程的东西我们也不会去做，我们可以和企业去合作。
朱民：这就提出了很重要的一点。在我们追赶的道路上，第一个是算力算法数据，你有没有底气？第二个是市场准入竞争公平，这个结果会怎么样？但形成生态合作共赢还是很重要的。你看大概会是怎么样的一个生态呢？
张亚勤：比如说N年多之后，4-5年之后会有几个大的模型，就是可能主要在云上面，在云上面有大量算力的，有这么横向的，我把它叫做AI的云的操作系统，在这个上面有很多的vertical很大的一些apps，而且我认为有些apps会在一个云上一些APP在很多云上，有些souper apps可能它会调用不同的models的，刚才你讲的工程化和工具化，你可以用你的操作系统可以用别的，别的APP，我也可以用我这个APP也可以用好多不同的模型，然后可以用open source模型，也可以用这些商业化的模型，还有一个open source，现在这是很重要一个力量，不在我们刚才讲的这些里面。
朱民：你看现在美国出现了stability。对这样一个平台，作为一种生态的构造形式的培训，像这样的模式可采用。
张亚勤：我觉得都会，各种不同的模式都会发生。
朱民：这里又回到了平行模型和垂直模型的区别，我看现在的大模型现在主要是做美国和中国，但美国的模型还是平行的，广义的模型多一些，中国现在来看是垂直模型比较多一些。
张亚勤：不能这么讲，我觉得都有。横向的模型很多，但是解决某一些问题的也都有垂直模型。
朱民：所以现在市场竞争的是横向模型，现在是“百模大战”，对竞争的结果活下来的人会支撑垂直模型。
张亚勤：对，可以这样讲。垂直模型、以及面向一些任务总是要做的。横向模型会帮你解决很多横向的问题，比如说自动驾驶长尾的问题。但是，它没法去替代垂直模型。咱们回到操作系统这个比喻，操作系统里面安卓和iOS也很强大，它上面有商店，但是很多Super APP还在上面。
你不可能操作系统做所有的这些应用，特别我们如果面向工业互联网，它更细分，更加深度。就像在PC时代，微软很强大，但也只能做个office，上面别的应用还是要靠生态。我经常讲，生态操作系统如果算一的话，它整个生态是乘100倍，在上面它的价值是100倍。
朱民：这个世界不可能只有唯一，一定是一个生态的，在上面会产生更丰富的应用场景，等等。
张亚勤：而且我觉得对以后垂直领域，或者对一些创业者其实是件好事。我看了很多言论说大模型出来之后别创业了，都被大公司做了。我认为不是这样，我觉得恰恰相反。比如，现在做某些面向某些任务的时候，我更容易做了。再比如说，过去我做一个什么事，我自己没数据或者数据很少，我需要收集数据，现在很多这些数据已经被预训练变成模型了，你就去靠那个模型，然后加上你自己这个领域的精准数据，或者结合你自己的模型，你可以开发应用出来。
这有点像云计算的时候，创业公司过去要买一大堆服务器，自己要有it方面的人。有了云之后，你买云服务就行了。你的算力、存储，你的网络能力都按需分配。所以，我觉得这是件好事，但创业公司可能要注意别做太简单的东西。如果太简单，大模型马上就帮你做了。创业者稍微要做一些有门槛的事。
朱民：创业的门槛高了。
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