创新工场李开复：AI 2.0已至，将诞生新平台并重写所有应用 | 创观

“AI 2.0 带来的平台型机会将比移动互联网大十倍，这也是中国第一次迎来平台竞逐的机会。新平台上所有用户入口和界面都将被重写，能够建立下一代平台的公司将会取得巨大的优势和话语权。”

这是 创新工场董事长兼 CEO 李开复博士在3月14日的“AI 1.0 到 AI 2.0 的新机遇”趋势分享会上发布的观点。3月15日，Open AI 推出 GPT 4，3月16日，百度正式发布其生成式人工智能大模型。AI 2.0 的浪潮滚滚而来，其中酝酿的最大的划时代机遇是什么？AI 2.0 平台又将带来给现有的生态哪些突破和颠覆？在李开复博士的演讲中，这些都能得到解答。以下：

GPT4发布，AI 2.0 时代已来，这是AI迄今为止最重要的一个时代。

本文转载自创业邦，作者丨赵晓晓 编辑丨昝立永

近六十米高的鼎好DH3大厦已全面升级，在阳光下透出一番蓬勃的新气象，连玻璃反射过来的光都带有一种很强的冲击力。鼎好DH3在中关村科技园西区，这里是中国创新高地，被外界称为“中国硅谷”。

绕着大厦A座200米内有7家咖啡厅，皮爷、manner、M Stand、星巴克、Seesaw、Tim's等，似乎看到了未来在这里谈融资、聊创业的投资人和创业者们。他们还是那般热情，对未来的一切都充满想象。

创新工场总部就在大厦A座11层。他们在这里组织了2023年第一场AI趋势分享会。

2022年12月，ChatGPT的横空出世，让OpenAI用一个核弹级的应用成果，改变了科学研究和工程应用的范式。

2023年3月15日，GPT4发布，人工智能再次吸引了大家的目光。互联网巨头、AI初创企业、投资人、AI资深研究者，甚至是对这个领域有兴趣的行业人士，大家都在关注。

这期间，创新工场接到很多问题，关于ChatGPT、关于OpenAI，关于AI的一切。

3月14日上午，创新工场董事长兼首席执行官、创新工场人工智能工程院院长李开复今年第一次线下和媒体见面，针对人工智能的众多问题，分享他对AI 2.0这一最前沿的科技投资趋势的看法。

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创业邦出席了创新工场“AI 1.0 到AI 2.0的新机遇”的趋势分享会，李开复开场的第一句话是，“AI 2.0是绝对不能错过的一次革命。”听得出来李开复对AI 2.0的极高期待和肯定。一个小时的演讲中，“机会”一词出现了十六次。

以下是李开复的现场演讲，我们来看看他对ChatGPT，对AI的诸多见解。

—01—

AI 1.0 是电，AI 2.0就是电网

AI已经来到从1.0迈入2.0的拐点，AI 2.0将会带来平台式的变革，改写用户的入口和界面，诞生全新平台，催生新一代AI 2.0应用的研发和商业化。

什么是平台？平台有几种功能？AI的深度学习是平台吗？AI的深度学习是能改变世界的技术，但还不是一个平台。成为一个平台，要做的第一件事情是降低开发应用的成本，如果做不到这一点，它只是一个伟大的技术，并不是平台。

就像电是伟大的发明，但没有电网，能接上任何东西吗？能发明微波炉、烤箱、电动车吗？不可以，所以电网才是平台。AI 1.0就是电，AI 2.0就是电网。

我定义的AI 1.0，是以2015年CNN卷积神经网络模型为核心的计算机视觉技术，拉开AI感知智能时代的序幕，机器开始在计算机视觉、自然语言理解技术等领域超越人类，并创造了显著的价值，开始有机器人、无人驾驶的出现。过去七八年，这一直是很振奋人心的事情。

但是AI 1.0也遇到了瓶颈，大多数行业想利用 AI，需要花费巨大的成本来收集和标注数据，而这些数据集和诸多模型各成“孤岛”缺乏纵效，不能跨领域使用。

很多公司本来很兴奋，老板听到了AI很好，决定要做，做了一年没有结果，再往后就不做了。很多AI公司说帮助赋能了A，助力了B，给各个商业公司创造价值，但很难赚到钱，因为成本高。这也是为什么大部分的AI 1.0企业投入大笔研发经费，但仍然长年亏损。

还有一个小问题是，AI 1.0被说的很神奇，但感觉又没有那么智能，像是人工的简单替代，只是用在识别声音、识别英文或者中文等上，或者帮银行降低坏账率，但没有跨领域的认知。所以AI 1.0的智慧有一定瓶颈。

除此之外，AI 1.0缺少像互联网时代的Windows和Android一样的规模化能力，来降低应用开发的门槛，打造完善生态链。几年下来，AI 1.0尚未真正实现商业上的成功。在AI 1.0时代，我们也投了第四范式等几家公司，共计10家优秀的AI独角兽企业。

现在AI 2.0时代来了，这是AI迄今为止最重要的一个时代。

—02—

AI 2.0 时代第一个现象级应用

在我的畅销书《AI·未来》里提到：“在人工智能时代，数据是新的石油，谁的数据多，谁就占了大的优势”。

世界上最多的数据就是文字、图片、视频，比如从医学的影片到蛋白质到所有交通信息等，为了让这些数据能够跨领域使用，一些研究员想了一个非常巧妙的方法，让AI去收集全世界的数据，然后自己教自己，教一段时间后形成一个模型——基础大模型（Foundation Model），这个基础模型就是全世界的数据训练出来的。

但不是完全从0-1的过程，它有一定的基础，这个基础可以是中文、常识、多领域认知。比如一个正在上一年级的6岁孩子，他已经有一些基础知识，可以自主阅读，读漫画书、三国演义等，只是深度不够，但如果你跟他讲三国时代，他说，“我记得”“以前我看过这个漫画”“知道曹操是谁”……就是这样一个过程。

AI 2.0基础模型有几个特别重要的特征：第一、不用人工标注，可以阅读海量文本；第二、规模非常大，做这个模型需要几千张GPU来训练，现在只有大厂还有拿到巨额融资的企业才能做；第三、它通过微调等方式适配和执行五花八门的任务，真正有望实现平台化的效应，进而探索商业化的应用创新机会。

基础大模型需要超级巨量数据和超级算力，未来 2-3年，只要全世界的数据能储存起来，一定有科研机构会突破，做出来最伟大的基础模型。

总之，AI 2.0的巨大跃迁之处在于，它克服了前者单领域、多模型的限制。一旦有了这个巨大的模型，相关的新应用也会出现，银行、保险公司、制造行业，甚至机器人、无人驾驶等，未来都可以通过这个大模型，提高公司的效率，降低成本。

AI 2.0 时代的第一个现象级应用是生成式 AI（Generative AI），也就是国内流行的AIGC。生成式 AI 能够实现无需标注的自监督学习，AI 将从“辅助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面将被重新设计改写。

打个比方，想象让AI读一本书的前9章之后，“猜测”第10章，再让AI对比真正的内容，读过上千万本书后，模型不断优化和迭代。以这样的方式，AI 变得越来越精准，最终形成适用不同领域的基础大模型。

AI 2.0模型不仅可以学习文本和图像数据，还可以从语音、视频、自动化硬件传感器数据，甚至DNA或蛋白质信息等多模态数据中学习，建构机器超强大脑的运行能力。甚至不止于生成，而逐步达到具有预测、决策、探索等更高级别的认知智能。

所以，AI 2.0 不仅仅是个红极一时的高能聊天工具，也不仅仅是图文创作的AIGC生成程序，如今看到的应用都还只是 AI 2.0 能力的开端，不该限制了人们对 AI 2.0 未来潜力的想象。

— 03 —

所有的应用都会被重写一遍

——三个阶段应用

AI 2.0 的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段：

第一阶段人机协同，生产力工具将会首先实现升级，所有使用者界面将被重新设计：文档工具不再是逐字输入，而是用户告诉AI想要什么样的文章；绘图软件不再需要用户动手，通过文字的描述就可以实现。

在这一阶段，人类仍与AI保持协作，筛选和纠正AI创作的内容，避免谬误和灾难发生。

比如，苹果有名的广告“Think Different”，这个设计花了几千万美元，但如果用AI 2.0的工具，跟AI说，“我要一个黑白经典背景”“让世界最受尊重的名人戴上苹果产品”“讲一句乔布斯的名言”，输进去后广告就出来了，只要暗示是苹果产品就可以。

第二阶段局部自动，容错度高的应用和行业将率先实现AI自动化，例如广告投放、电子商务、搜索引擎、游戏制作等。

第三阶段是全程自动，AI将变得完全自动化并可在任何地方使用，在不容出错的领域出现突破，AI医生、AI教师等应用成为可能。

我们可以感受到，创造的过程、用户体验、产品、商业模式都不一样了，使用者也不一样了，过去是谁重复性的工作干得最好，就能够胜出，得到最高的认可、薪水和社会地位。

现在是谁最能够深度了解品牌需求，用户需求，能够用非常好的语言描述出他想要的东西，然后让AI来生成。所有的应用都会被重写一遍。

生产力工具的升级是一个巨大的机会，用语言生成图片可以把时间从一小时缩短到几秒钟，把150美元的成本降到8美分，这些例子是真实

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