李開復最新財富論壇AI訪談：中國AI只比美國晚一年

未經許可不得轉載，務必保留原文出處鏈接和公眾號按鈕

文：天空之城·城主

在最新的財富創新論壇上，開復老師就火熱的AI話題做了一次英文訪談，并對中美AI的發展做出了評點比較。作為少數幾位在中美都有巨大影響力的行業大咖，Kaifu在頂級論壇上體現中國AI的聲音其實很需要很難得，給開復老師點個贊。

和前些日子一些“中國距離世界AI水平至少n年差距”的言論相比，開復老師直接斷言中國AI發展只比美國晚了不到一年。

而本次訪談整體內容都可圈可點，特此整理和大家分享。

主持人：

很高興和Kaifu有個對話，歡迎來到這里

Kaifu：

感謝你，艾莉森。

你提到人工智能是人類最大的突破，這也是我們理解自身的最后一步。我對此非常好奇，Kaifu，你為何會有這樣的觀點？這對于我們理解自己究竟意味著什么？

在我的博士論文中，我曾經探討過這個問題。1983年，人工智能首次應用于計算機，我當時的想法是，一旦我們理解了如何構建人工智能，我們就能理解我們是如何思考的。這也是我選擇進入人工智能領域的原因，盡管那時正值人工智能的寒冬。然而，我現在發現，我們有可能構建出比人類更強大的存在，這并不一定是通用人工智能（AGI），但其實力遠超人類。而且，這種存在并不必須完全模仿我們的大腦。所以，好消息是我們可以構建出比我想象的更強大的存在，但壞消息是，這可能無法幫助我們深入理解大腦的工作原理，我們仍然需要依賴世界上的認知科學家和腦科學家。

等一下，你是說除了通用人工智能（AGI）之外，還有其他可能的存在嗎？我以為通用人工智能就是我們的終極目標。那么，我們何時能達到這個目標，又如何超越它呢？

是的，通用人工智能被定義為人類智能的超集，也就是說，人類能做的一切，人工智能都能做。我認為這是一種非常狹隘和自戀的觀點。因為我們是人類，所以我們總是希望外星人、寵物、猴子等都能變成人類，但事實并非如此。人工智能是一臺巨大的機器，隨著GPU、計算能力和數據的增加，它的性能會越來越強。它可以完成許多任務，甚至比人類做得更好。但這并不意味著它會做人們所做的一切，因為它的大腦運作方式與我們的大腦不同。我們不會把馬拉松運動員和汽車進行比較，同樣，我認為我們也不需要將人工智能與我們進行比較，盡管它表現出很多智能。

因此，我相信，如果我們比較人類能做什么和人工智能能做什么，五年前，人類可以做很多事情，人工智能只能做一部分，有一些重疊。而現在，人工智能能做的事情已經超過了人類，但它并不是一個完整的超集。我預測，在未來兩到三年內，如果人類能力的范圍是一個圓，那么人工智能的能力將會像地球一樣大，但它仍然可能無法做我們能做的一切。它可能沒有意識、愛、同理心、同情心或其他技能。

所以，我們可能會看到一種超人，比我們所有人都偉大，但卻沒有同情心。這聽起來像是我們正在建設一個偉大的世界。。。

但它可以偽裝同情心。

哦，天哪。我們有很多事情需要討論。

你是一位創業者，你有一家正在運營的創業公司，你是一名風險投資人，多年來一直在投資。你還在幾乎所有大型科技公司工作過，他們都是人工智能領域的領導者。因此，有許多事情值得我們深入探討。首先，我想談談你的創業公司ZeroOne.ai，你是這家公司的首席執行官和創始人。大約一年前，當公司成立時，你還沒有團隊。然而，如今，你的公司估值已經達到了10億美元，這是沒有任何收入的情況下實現的，還是有一些收入？

有一些收入。我們有望實現更多的收入。

那么，ZeroOne.ai到底是什么？它在人工智能世界中的地位又是如何？

是的，我認為中國人無法訪問ChatGPT。實際上，你們中的許多人可能并不知道這一點，但OpenAI已經阻止了中國的訪問。因此，我認為中國不應該被排除在這場革命之外。我堅信，正如我在《人工智能超級大國》一書中所說，美國將在突破性創新方面處于領先地位，但中國在執行方面更勝一籌。一年前，我就開始思考，現在是中國證明其執行力的時候了。這次，我不打算投資別人，而是親自動手。這就是我最初的嘗試。

另一方面，我發現這個領域正在變得越來越封閉。盡管名字叫OpenAI，但它實際上并不開放。它可能是世界上最封閉的公司，甚至比谷歌、Grok、Meta等公司還要封閉。因此，我認為我們需要與學術界進行合作。我們希望與開源社區、企業家以及像你們這樣的人合作。我們不僅應該讓人工智能發揮巨大作用并創造價值，還應該讓每個人都能使用它。如果這個領域中最好的公司都封閉其所有技術，從不開源，從不發布，那么我們就無法吸引和引進世界上所有優秀的人才。因此，我們決定采取開放的方式，這在美國公司中是非常罕見的，因為眾所周知，美國公司比中國公司更開放。但我們選擇了開放的態度。

到目前為止，我們構建的每一個最佳模型，從文本模型到多模態模型，都已經開源。它們出現在Hugging Face和其他網站上，因為我們希望改變人們的思維方式，讓更多人能夠接觸到這些模型。

最后，我覺得有一點很獨特，那就是我似乎在AI領域看到了PC和手機發生的事情。我知道人們喜歡談論AGI，但實際上，關于賺錢的方式，這非常類似，PC正在創建一個從CPU到操作系統、應用程序、服務器和云、最終用戶、企業、C和B的堆棧。這個堆棧使微軟成為一家了不起的公司，并為他們賺取了巨額資金。手機或多或少為谷歌和蘋果帶來了同樣的收益。

我認為同樣的機會是存在的，但我覺得很多LLM公司都是由只關心制作出色模型的研究人員經營的。我認為科學博覽會階段應該結束。無論你制作了多么出色的演示，在某個時候，投資者都會問你，你有什么可以展示的？您的財務狀況如何呢？您的收入有多少？增長率是多少？您何時達到收支平衡？

我自己也從這個過程中學習到了很多。我最初是一名研究人員，但現在我已經從事風險投資工作14年了，我相信我有能力讓這個項目盈利。因此，我們不會在這個問題上花費太多時間，但我們在創建公司時，我們的雄心壯志是，這家公司將擁有基礎設施、模型、應用程序和數據，形成一個完整的技術堆棧。我們已經想出了許多我們認為未來可以賺錢的方法。

我們這樣做并不是因為我們貪圖金錢，而是因為我們看到了需要繼續籌集資金以購買我們所需的GPU。我們不想制造投資泡沫，也不想做出過高的承諾，更不想通過演示來實現這一目標。我們希望通過實際的收入增長和利潤來實現這一目標。

這聽起來很昂貴，似乎單靠風險投資是無法支持的。谷歌和Meta都擁有數十億美元的資金，你如何在這個世界上競爭呢？

例如，當你想到GPU和模型時，大多數人可能會想，他們有這么多的GPU，他們肯定能做得很好。但實際上，谷歌的DeepMind部門就有2000多名員工，這2000人都在爭奪GPU和資源。谷歌的策略是百花齊放。

這就是為什么OpenAI能夠領先一步，他們押注一種方法，而這種方法的GPU數量比谷歌幾年前少得多。現在，他們都有很多GPU。因此，我認為我們的策略應該是，我們希望有一個非常小的人工智能建模團隊和一個非常大的基礎設施團隊。

因為如果你有太多的研究人員和一種每個人都可以嘗試想法的文化，那么就像你說的，作為一家初創公司，你很快就會耗盡資金。但如果我們非常專注，我們希望這些研究人員閱讀每一篇論文，了解每一項技術，從理論上討論事物，從第一原則出發進行辯論，然后進行一些實驗來一決高下。然后，在我們真正花費昂貴的GPU之前，我們要么達成共識，要么我必須做出決定。

這是一種與谷歌和其他公司試圖做的非常不同的文化。我們基本上是在試圖收集大量數據并做出關鍵決策，這樣我們就不會占用太多的GPU。例如，你可能讀過Stephen Levy關于華為和極地碼的論文。我不會在這里詳細介紹，但基本上華為要求其工程師閱讀所有論文，他們找到了一位土耳其教授，他發明了一種叫做極地碼的東西。而這帶來了巨大的改變，讓華為在5G領域占據了領導地位。

我們采取了同樣的做法，非常非常努力地節省GPU。然后，基礎設施是最不受重視但又最重要的技術之一，因為這些GPU工作得不是很好。每個圖形處理器（GPU）的故障概率為4%。因此，如果您擁有一個由10,000個GPU組成的集群，那么在一個月的時間里，您可能會有一半的時間無法使用這個集群，因為只要有一個GPU發生故障，整個集群就會出現故障。

您可能聽過Jensen Huang討論過Blackwell的恢復方法。現在，我們可以通過修復公司中的H800來實現恢復。此外，還有一個名為MFU的指標，用于衡量模型的浮點利用率。大多數LLM公司的浮點利用率約為40%，而谷歌和NVIDIA的浮點利用率稍高一些，但我們的浮點利用率達到了63%。

因此，我堅信，創新是由需求驅動的。相比于谷歌Open AI，我們這樣的小公司面臨的需求迫使我們謹慎選擇方法，果斷決定采取哪種方法，并組建一支龐大的基礎設施團隊來降低計算成本，因為我們沒有那么多的計算資源。

我明白這一點，還有很長的路要走。

你被譽為技術預言家，所以我想從你這里得到一些預言。你寫了兩本書，都以不同的方式預測未來。超級大國是美國對抗中國，誰會贏？我們現在在哪里？雙方都在哪個位置？你的預測準確嗎？

對于你的最后一個問題，我的答案當然是肯定的。我在書中預測，數據將成為新的石油，它將帶來全新的變革。我想看看生成式人工智能是什么，它利用世界上所有的數據進行訓練，使用生成式作為解決目標函數問題的方法。

書中的第二個預測是，美國擅長創新突破，而中國在執行方面表現更好。我們在早期的人工智能時代就看到了這一點。我認為在最近的一代人工智能中，我們即將看到這一點。我認為我們必須看看結果如何。

以我的公司為例，一年前我們落后了八年。現在我們可能落后美國頂級公司不到一年。所以至少到目前為止我們一直在執行。當然，過去一年是最艱難的，因為想想OpenAI在一年內取得了什么成就。因此，我們不會以任何傲慢或理所當然的態度看待它。但我們已經縮小了差距，因為過去一年來，我的公司和其他中國公司的表現確實更好。所以我仍然相信這一點。

我提出的另一點是，美國什么時候可以擁有不可撼動的優勢？我在書中提出的觀點是，技術是由一些企業或一些企業實體發明的，而不是學者，因為學者會發表文章。而該公司實體選擇停止發布，這就是我們現在看到的。因此，美國這樣做絕對是有可能的。可以擴大這一領導地位，因為OpenAI和谷歌（在較小程度上）已經停止了發布。

我們會看到，中國和美國也是如此。他們是否會選擇走向不同的道路，在各自的人工智能市場上展開競爭？或者，在人工智能領域，世界會選擇與中國和美國并駕齊驅的版本嗎？如果真是這樣，如果他們是分開的，那么我們又該如何管理這一切呢？

是的，我們已經遠遠超出了這一點，我們現在處于一個平行宇宙中。這并不是理想的情況，我想我們都不喜歡這樣。但事實就是如此。鑒于這是一個平行宇宙，我認為我們將看到許多有趣的美國解決方案無法進入中國，而有趣的中國解決方案也無法進入美國。

因此，無論你是一名企業家、風險投資家，還是僅僅是一個好奇的人，觀察這兩個世界，看看每個世界有什么令人興奮的東西都是有意義的。因為當你在你的世界中競爭時，無論是美國世界還是中國世界，如果你有實際研究過另一個平行宇宙的優勢，你就會在你所從事的工作中擁有超能力。

但我們并不對美國抱有不切實際的期望。中美兩國的人工智能公司實際上不會在同一個國家展開競爭，除非是在少數與兩國都友好的國家。

當你看看當今世界上最大的科技公司時，你會發現你至少在其中一半的公司工作過，比如蘋果、微軟、谷歌。那么，十年甚至五年后，誰仍能處于領先地位？誰會落敗？又有哪些初創公司將超越他們？

是的，我認為美國一方面，現在微軟是寵兒，蘋果正在做一些事情，而谷歌卻感到沮喪，并且有很多負面評論，而OpenAI則是新貴。我想說，盡管我之前對OpenAI發表了評論，但我對它們的未來非常看好。他們確實完成了令人欽佩和難以置信的工作。即使在今天，GPT 4 仍然是黃金標準。你會看到 Gemini Ultra 和 Claude 3 并做出這些聲明，但如果你使用這些模型，GPT 4 和 GPT 4 Turbo 的性能好得令人難以置信，并且在性能和成本之間實現了很好的平衡。

我想說，在不久的將來，OpenAI可能會成為一家價值萬億美元的公司。

這有多遠或者有多近？

可能只有兩、三年。

兩三年內達到萬億美元？

我認為這是可能的結果。當然，他們可能會執行失誤，或者其他公司可能會做出偉大的事情，但盡管我擔心他們缺乏開放性，但我還是非常欽佩他們。如果我可以投資其中任何一個，雖然我不能，但如果可以的話，我會投資OpenAI。

NVIDIA 是另一個值得安全選擇的公司。顯然，它的價格極其昂貴，但是憑借其處理器、CUDA 以及生態系統和庫方面的技術，競爭對手很難取代它們。它們顯然非常昂貴，但大多數人都知道，在二級股票中，你應該高買高賣，而不是低買。這些公司都不會降價。

微軟的表現非常出色。我對微軟的Copilot項目感到些許失望，因為它僅僅是將通用人工智能（Gen AI）嫁接到了已經過時且應當被淘汰的現有產品上。我理解他們為何會這樣做，但我更期待看到一款全新的產品，它能夠取代微軟Office，讓人工智能承擔大部分的寫作工作，而人類則只需進行一些微調。

然而，我必須承認，微軟在選擇OpenAI并與之合作的決策上做得非常出色。我認為，微軟CEO薩蒂亞在試圖引進薩姆·奧特曼時展現出了令人難以置信的領導力，盡管這個嘗試失敗了，但他優雅地讓他留下，現在又得到了穆斯塔法。看到薩蒂亞成為最杰出的首席執行官，真是令人驚嘆。

至于谷歌，我仍然對其抱有一定的期待。盡管它存在著眾所周知的問題，但目前它仍然是全球人工智能人才最密集的地方，超過了Open AI，超過了微軟，也超過了其他公司。所以，問題在于，他們能否開始更好地執行？

無論如何，現任政府無疑處于有利地位，他們每個人都擁有大量的現金。但對于包括您在內的企業家來說，這也是一個新的時代。如果你是一名企業家，想要進入這個人工智能世界，你應該從哪里開始？我們在這里討論的是什么樣的財富創造？財富和股權已經變得如此龐大。你提到的這家公司，OpenAI，幾乎在一夜之間，幾年之內，價值就能達到數萬億美元。這是多么快速的財富創造軌跡！對于整個資本主義來說，對于富人和窮人來說，其軌跡又是怎樣的？

這是迄今為止最先進、最令人驚嘆的技術，與任何技術相比，它都要先進10倍。所以，如果你回顧過去，電力、互聯網、個人電腦、移動設備與此相比根本不算什么。因此，如果你贊同這種觀點，那么我們提到的任何公司，無論大小，都沒有理由不能上漲10倍，包括我們，甚至希望上漲更多，因為我們更便宜。但是對于不成熟的公司，我不明白為什么他們不能提高10倍，因為我認為這就是這樣，而且困擾這些系統的許多問題就像幻覺一樣。我可以預測，在一年半左右的時間內，這些問題將基本得到解決。所以是的，他們確實阻礙了事情的發展，但我對這些技術的發展非常樂觀。

當然，關于你的另一個問題，我還擔心少數大公司將比以往任何時候都更加占據主導地位，如果一家公司占據主導地位，那將是一件非常可怕的事情。如果有5家或10家公司表現更好，那就好多了。但即使在這種情況下，它也確實會加速失業的速度，并加速小企業家面臨的困難。如果您只能籌集500萬美元或1000萬美元并決定開發一款應用程序，請考慮一下Jasper。他們當時開發了一款很棒的應用程序，但基礎模型吸收了所有的學習成果，導致應用程序的價值變得更加值得懷疑。這并非平臺提供商的惡意設計，而是基本模型的自然力量，它能夠吸納你輸入的所有信息。因此，我認為這對貧困人群和研究人員構成了嚴峻的挑戰。

如果你提到的是 GPU 的缺乏，我會盡力向你解釋我們的 GPU 有多么稀缺。然而，我們是99.9%的大學的100倍。那么，教授們會如何應對呢？

富人和窮人之間的差距已經形成了歷史性的鴻溝，教授、企業家、無技能的人以及從事白領和常規工作的人之間也存在著差距，我對此深感憂慮。這就是我選擇將使這項偉大的技術普及化作為我們在ZeroOne.ai的使命的原因。我強調的重點是“可獲得”，因為我認為我們所有人都應該盡力避免富人和窮人之間的極端差距。

關于工作崗位的流失，我想我們都知道這是必然會發生的。你曾在2017年左右提出，你認為未來10到15年內，大約40%到50%的工作將被人工智能取代。你認為這仍然是一個準確的預測嗎？如果三年后人們都失業了，他們應該如何應對呢？

實際上，這個預測非常準確。人們曾批評我在2017、18、19年的預測過于激進，那時我確實有些緊張。但是，當 GenAI 出現時，我相信每個人都會加入這一潮流，并認為這是正確的方向。我認為白領工作的流失會更快，而藍領工作的流失可能會慢一些，因為越來越多的人轉向純軟件工作。我認為這是一個非常重要的問題。

我認為一些政府終于開始覺醒，并意識到他們必須對此采取行動。在我的《AI 2041》一書中，我概述了許多有創意的，但可能并不一定可行的解決方案，旨在引發人們的思考。因此，我建議你購買一本這樣的書。我們還有很多事情要做。

我們已經沒有時間了，但我確實想提出一個問題，我們能在這里找到一些希望嗎？我們應該如何讓我們的孩子做好與機器共存的準備？如果這就是即將發生的事情，而且來得很快，更不用說我們所有的工作了，我們需要考慮如何應對這種情況，幫助員工，幫助每個人。但是，當我們的孩子問“我長大后應該做什么”時，我們應該如何回答呢？

是的，我認為我們所有人要做的第一件事，以及影響我們周圍所有人的事情，就是停止這種關于孩子們使用ChatGPT作弊的無稽之談。這并不比使用 Word 或 Photoshop 作弊更嚴重。當孩子們進入職場時，他們會根據最終的工作成果來進行評價，而不會根據你是否使用了 GPT 聊天，或者是否使用了 Google 搜索來評價。

因此，我認為我們需要鼓勵人們利用人工智能，并使用所有工具，以便他們能夠發揮出最好的水平。此工具能為孩子們提供良好的指導，明確指出哪些事情值得追求，哪些事情不值得追求。我認為，我們應該積極利用和擁抱人工智能，而不是一味地試圖抓住所謂的作弊行為。這并不是作弊，而是創造了巨大的產出。這并不比財富記者使用 Microsoft Word 的拼寫檢查或財富攝影師使用 Photoshop 更具欺騙性。這就是ChatGPT，它是一個工具，每個人都應該使用它、學習它并接受它。

同時我認為，我們需要相信人類具有一些獨特之處。我始終堅信我們是有靈魂的。機器永遠無法賦予我們同情心和同理心。我們有情感，有愛的能力。我們有能力與其他人建立聯系、建立信任并贏得信任。你們所有人都知道，作為公司中的成功人士，你們的成功取決于一切，取決于你們的技術技能，取決于你們的商業技能。

在過去的 20 年里，我一直告訴年輕人，最重要的技能是贏得他人的信任。贏得信任需要真誠、團隊合作、分享，還需要高情商，而不僅僅是智商。因此我相信，其中蘊含著一些我們都能接受的東西。你不需要是個天才就能擁有高情商。你無需成為天才就能擁有愛和同情。在我的兩本書中，我都將其視為人性的本質，并且我仍然相信這一點。

我認為人工智能可以偽造這些嗎？是的。我是否認為人們至少在未來 50 年內都會接受偽造的人工智能？不。這樣，你的孩子就有足夠的時間生存下來，并為他們的孩子規劃下一步的計劃。

好的。我們的孩子將會生存下來，并且他們以后會找到其他的事情。

非常感謝，Kaifu。與您聊天非常愉快。

謝謝你，艾莉森。