原标题：AGI淘金热，哪里值得长期耕耘？——新浪财经专访柏翔&傅盛

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新浪财经专访柏翔&傅盛

新浪财经主持人：周文猛 嘉宾：柏翔、傅盛

本期话题：

1、开源和闭源，创新者应该选择哪种路线作基础去构建自己的能力和应用？

2、企业被AI浪潮席卷，该如何思考和选择自己的战略路线？有哪些方法规律可循？如何判断长期机会在哪里？

3、不同规模的企业在部署AI时应该注意什么？

4、行业里许多大型的云厂商、AI模型厂商，也在面向企业推出自己的智能化方案，同时也有一些AI原生的新企业涌现。甲方企业在选择企业服务商时，应该更相信谁？

5、AGI时代的到来对个人有什么影响？

6、对于未来1~3年AI技术和企业发展的预测，两位会做出怎样的预判？

周文猛 新浪财经主持人：

目前全球发展AGI的两种路径中，开源和闭源两种路线存在很强的理念冲突，最近国内某位互联网大佬喊出“AI时代 开源模型会越来越落后”的口号，这引发了许多开源路线人士的反驳。对于很多希望进入AI行业的人来说，选择基于开源还是闭源模型去构建自己的能力和应用，这将决定了他们以后长期发展的路径，是一件非常严肃的事情。但现在市场上的声音如此混杂，你们怎么看这一事情？觉得他们该选择哪条路线才是最明智的呢？

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

开源闭源并驾齐驱，各有优势。闭源在大算力大数据量、超级参数的情况下优势突出，大公司在数据、人才、经费上有绝对优势。比如OpenAI。但超级AI并不能解决所有问题，数据安全性、成本等因素需要在不同场景下去考虑其可行性。开源模型数据量没那么大，成本更可控。且开源环境下有全球所有大学、极客的参与，所有的问题会在一个开放的环境下被研究和迭代，百亿参数区进化的非常快，大厂再有人才优势也无法到达。Meta刚发布的Llama3，80亿的参数已经震惊世界，甚至可以配置在游戏本上，表现甚至超过GPT3.5。Windows开始很强，Linux比较弱，但发展了一段时间之后，我们发现Linux的生命力越来越强。《创新者窘境》（克莱顿·克里斯坦森）一书中说“回不去的低端”解释的也是这个规律。因此短期来看开闭源并驾齐驱，但长期来看我更看好开源。

柏翔 万为瞻卓创始合伙人

我从商业规律角度来看。计算机产业的发展从来没有停过开闭源之争。IBM最早垂直一体化是完全闭源的模式。但它被Wintel联盟的平行解耦替代掉了，价值的解耦其实就是一种开源。这背后的根本驱动力是因为客户不愿意被单一供应方控制，客户更愿意有价值的分化和多样化的选择，它更安全、成本更低。因此，客户的力量会催生出另外的生态。同理微软也垄断过，但Linux出现了，微软Windows一统江湖时，IBM、HP、Google等巨头都会挺Linux，这不仅是客户，也是生态的需求。同样在当前OpenAI一统江湖时，一定会有一堆人要分化它。我们看到但凡力挺闭源的，大都是掘到第一桶金的。因为只有垄断才有暴利，但这是少数人的战略选择。价值分化才是客户和生态愿意看到的趋势。

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

如果生意模式构建在算法优秀度上，它是不愿意开源的。但比如亚马逊这样云公司的生意模式，它自己没有做大模型，但它会与所有大模型公司合作。国内阿里开源思路也一样，且它把国内AI创业公司都投了一遍。它的逻辑是只要你们用好AI、在云上用，我云的生意好就可以了。因此，不同的公司生意模式不一样，对开源闭源的态度会非常不一样。但开源就像蚂蚁雄兵，撼动大象很有可能。

柏翔 万为瞻卓创始合伙人

对，完全是战略选择的问题。我们从范式来看，当一种跃迁技术出现的时候通常有几种战略选择：

1）霸主型豪赌战略，这是万死一生的战略；

2）出现盟主后，我与之伴生的伴生战略。从“大树”上分一杯羹。超级盟主自己吃肉，大家喝汤。比如微软出现后，最赚钱的是它，但与微软伴生也形成一大群的应用产品创新者、服务商出现。

3）分化战略。我认为超级应用的创新窗口期会非常短，但对于普通创新者来说，更需要一个长窗口期的创业赛道。这时，从价值分化的角度去思考比较容易找到这样的机会。比如PC时代出现的中间件和企业服务软件ERP，一个用水平的生态位进行价值分化、一个用垂直的价值组合来分化。这是更多创业者有长期机会的可能。

如果看历史上的各次技术跃迁，都会出霸主。微软分化了IBM，他自己也成为了霸主。他之后又被分化。价值被分化是一个商业发展的根本驱动力，这股力量是永恒的。分化中再找一个常态就是“低端颠覆”。当然现在AGI还处在一个动荡期，其中包含着无穷无尽的颠覆性机会。

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

对。我力挺开源并非是我的私心，你创造价值就是为整个社会提供了独特价值，你创造的价值被认可自己才能生存。有人选择闭源也有人选择开源，大家都能基于自己的价值创造而有活力，这就是商业世界精彩之处。 接着柏翔老师说到的低端颠覆。中国制造业二三十年做的就是低端，但到现在过去做不了的我们都做到了。造车这样不可能的事已经成为事实了。中国进哪一个品类，我们都卷得别人难以生存。而且低端颠覆不是质量差，而是用更经济的方式去实现客户价值。Elon Musk前几天给出了2千亿参数的模型，我们公司下载就花了2、3天时间，试想一下跑跑需要消耗多少算力？一般的大学和企业哪有这么大“炉子”？所以就我来看，还是小步快跑的市场成长的更快。

周文猛 新浪财经主持人

企业参与AI的浪潮，您觉得企业该如何制定自己的战略？有哪些可遵循的方法？

柏翔 万为瞻卓创始合伙人

在大变革时代，企业要想不落伍，必须从战略角度出发。刚才我们说了几条路线：豪赌、伴生与常态化的价值分化尤其是低端颠覆。这一切都跟你对自己的认识有关。表面上大家都在抢机会，但都跟自己的基因禀赋甚至是信念有关，一定要看清你是谁。你在产业中扮演者什么角色。举例来讲，微软的愿景叫做“赋能每一个组织每一个人”，它本质是一个工具制造者的角色，拿工具赋能，它永远就在做工具，这是它的社会角色。FaceBook对自我的定位是一个社交连接器。大家在新时代用新技术手段重新做好自己的角色，比什么都重要，也会比其他人都更有天然的优势。

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

非常同意，我从另一个角度也支持下柏翔老师。AI就是一个效率提升工具。很多人在贩卖焦虑。亚马逊提出要把未来十年投在不变的世界上。这怎么理解？在我看来，人的底层需求不会改变，从这些需求出发企业就可以找到很多自己可以提供的服务和价值，在不同的时代用不同的技术手段来满足它。比如第一个用电的面包房就是高科技面包房，第一个在网上卖货的就成了互联网电商。但吃面包、买商品的需求始终都没有消灭。AI降临不会消灭某一个行业，只会让你有机会用新方式来满足客户，用得好你就能走在前列，用的慢可能被颠覆。对企业接纳AI我总结了4步方法论：第一步就是老板自己用，不用没有体感，这事没法让人代劳。第二全公司一起学习。第三是公司中有年轻心态的先上，成为先进生产力；第四成立专门部门系统化推动落实。

周文猛 新浪财经主持人

不同规模的企业在上手AI时有什么区别？应该注意什么？

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

大企业我建议从单点项目来弄，千万不要冒进，因为大企业的体系太复杂了。建议先做范例。否则流程搞乱了鸡飞狗跳，而且当前市场上也没有具备全面解决能力的企业能服务好这么大且复杂的需求，也承担不了这个责任。中层公司可以在核心领域先尝试，对生产力跃迁有特别直接的效果。小公司老板自己就要成为AI专家。

周文猛 新浪财经主持人

柏老师，您之前参与过华为战略转型咨询，这里面有没有一些通用的、能够借鉴到企业数智化转型和落地上的经验？有哪些可以补充的？

柏翔 万为瞻卓创始合伙人

接着傅总的观点，华为的经验对大型企业特别有启发。它有几个特点让它在行业和技术巨变阶段能不被淘汰，走在前沿。

1）始终保持生存的危机感。华为诞生之初，与它周边世界巨头相比太小了。活下去的信念非常强。而且这种危机感始终存在。举个例子来说，在美国实体清单出台对华为带来巨大压力的时候，大家会发现，任总接受采访时表情反而很轻松，他说：公司终于活过来了。这种危机感让华为保持了生命力。相反，我看到大多数企业当变成行业霸主时，会产生难以抑制的膨胀，其实华为一度也展现出了这种迹象，有种自己走到哪都是最佳实践，这反而是最危险的时刻。这也是为什么任正非借着实体清单的危机认为华为反而有了转机。

2）组织发动。庞大的组织有很多惯性。华为能始终把外在生存危机向内在转移，把市场的危机感向组织传递，表现为中层的活力，想干事、狼性的、一种竞争性的状态。但很多企业的中层反而是比较保守的。

3）骨子里的自我批判，不留恋于自己已有的经验，不断踏出边界。

周文猛 新浪财经主持人

现在行业里许多大型的云厂商、AI模型厂商，也在面向企业推出自己的智能化方案，您觉得企业在选择方案的时候，是该相信大厂呢？还是也可以考虑一些新兴的方案服务商？

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

人工智能行业整体太新，自己都没整明白，到底谁能做出来没人知道。大家是抱着对通用人工智能的期盼和自己生怕自己上不了车的危机感，开始投入。大厂是核弹派，所有的平台公司都在卷，做法就是核战争的模式，互相核威慑。所以我觉得不要选平台公司。奥本海默搞的是科研，能造出核弹的出发点不是为用户服务的。他不会关心用户不趁手到底是模型的问题还是套件的问题。第二类就是贩卖信息差，用开源套壳的人。其实无法静下心来为客户解决真正的问题，也不具备技术实力。第三类就是像我们这样自己玩过全链条又有服务能力的企业，有规模、有技术实力且能提供企业服务、帮你落地的公司。

柏翔 万为瞻卓创始合伙人

我不从大中小角度，我还拉回到战略选择和生态演进规律来看。我的客户中其实希望有AI基因的咨询服务商能提供服务。技术跃迁总有一个动荡期，动荡的意思就是客户有鸿沟需要跨越，但究竟怎么解决并没有一个最佳路线，仍然模糊不清。这时候他需要一个帮手，有技术、有认知的帮手陪他一起完成这个探索阶段。这个帮手不是IT时代的那些服务商。IT咨询服务更多的是以流程为核心的咨询服务，而AI时代是以数据驱动的，不是流程，是依靠数据洞察形成动态创新。因此有AI思维的的服务商才能帮助客户打开思路，而不是做了个IT解决方案的加强版。历史上的服务之所以不能成为好的商业模式，一直有个困境。客户服务定制化带来了与规模化的冲突。但当前的时代，AI技术可以解决代码生成这样的本质的生产力问题，替代人工做信息的整合和输出，让服务有了千人千面的可能，有了服务产品化且定制属性的可能。不像过去，SAP提供的ERP是一个封装的套件，进入企业部署仍然要经过一个复杂的量体裁衣、定制开发的过程。我认为未来的服务一定是“融合式专业化”。就像大型机到小型机、到PC、再到现在的应用被云化，互联网扮演了很重要的推动角色，因为连接效应被云化，带来的结果就是你中有我，我中有你。我所看好的融合就是中间件和企业服务的融合。

周文猛 新浪财经主持人

对个人有什么影响？

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

就像十几年前会电脑、会开车、会外语，一个人就能在职场有很好的竞争力。AI又是一种能力的延展。个人一定要把AI当成一个底层工具，你的思维模式会发生改变。我对自己女儿的要求就是你可以学任何东西，但要用AI来学。斯坦福录取全美最会用AI的50个中学生，这就意味着当你把工具用的很牛这就是一种思维方式。知识已经不是你职业存在的理由，重要的是提问、有好奇心，而不是背乘法口诀和古诗。

柏翔 万为瞻卓创始合伙人

今后的时代属于好学习的人。好是好恶的好，把学习当乐趣。咨询这一行就是一个高学习需求的职业，到了AI时代更是一个善于学习、善于利用工具学习的职业。

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

对于程序员来说AI时代反而是有优势的。中文、英语是语言，其实程序也是一种语言。大语言是以程序语言作为逻辑基础的。程序员的挑战是听懂用户需求，把客户需求和代码逻辑对接。

周文猛 新浪财经主持人

想请两位围绕今天的主题，每人分享三个对于未来1—3年AI技术和企业发展的预测，你们会怎么预判？

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

互联网如火如荼时，有人说所有的企业都是互联网企业。要我说，以后所有的企业都是AI企业。企业的HR也要改名叫做Intelligence Resource，既有人类智能也有人工智能。像柏翔所说，过去的企业绝大多数是流程的企业，但未来应该围绕人、围绕决策来组织数据、构建流程。以后每个会议都应该多一个AI决策人。每一个企业都应该有个企业模型，帮你做决策。会不会一家企业、一个模型把我们全灭了，现在我认为不可能。每一个企业都可以变成很有智能的。

柏翔 万为瞻卓创始合伙人

想表达的不是预判而更多的是期待。我期待在本轮跨越鸿沟的1-3年中，市场能够从看热闹凑热闹，发展到成熟产品服务和模式的出现。能够完成一次大众市场对这一新生产要素的汲取。这需要供需双方的努力。供方解决真问题，需方从好奇到坚定尝试，积小胜成为大的变革。要开好这个头，否则就是当前这样乙方比甲方热，无数短视频聊这事但都在散播焦虑，并没有真正为人类的生活质量、企业经营带来真价值。

周文猛 新浪财经主持人

傅总最近刚参加了互联网三十周年活动，有什么可和我们分享的？

傅盛 猎豹移动董事长兼CEO 猎户星空董事长

互联网三十年也是中国科技发展的三十年，也是雷军、马化腾、张朝阳等一众大佬成长的三十年。不仅是对这些先锋者，也是对整个产业形态、对中国的人才培育、就业都有巨大的影响。正是因为中国互联网的繁荣，也让中国走在了AGI的前排，因为没有互联网就没有产品经理、没有大数据人才……这一产业很大程度改变了中国科技的现状。

周文猛 新浪财经主持人

难得有机会两位都到镜头前进行这样的一次交流，对于前述两位分享的观点，你们有哪些还想再深入交流或碰撞的，每人可以向对方提问一个问题？再交流一下。我先提问傅总。猎豹是从ToC的环境成长起来的，现在转到ToB，您的信心来自于哪？好问题。最初的信心就是觉得自己挺厉害的。但其实既有客户的拉动也有我自己的投入。2016年我喊出了All in AI。但后来我意识到技术发展不是线性的。我们最早做机器人其实是想做2C的，做家庭机器人。过去互联网企业讲品牌、定位多，不太关注战略。但进入企业市场以后，被教育了。在这个市场中摸爬滚打后，发现做ToB非常有魅力，要学习整个企业的链条。曾鸣说过：ToB锻炼组织能力、2C锻炼产品力。阿里是先ToB再ToC，华为也是先ToB再做了消费电子……不管企业是第一天起步，还是中间转型，一把手深入市场去学习非常重要。我原本也想着招两个ToB的大销售来做企业业务，但最后还是自己扎了下去，去向客户学习。最根本还是对自己学习力的自信。做科技看起来高大上，但是最不稳定最容易被颠覆的。所以科技圈的人必须爱学习、善于学习。柏老师，您认为这种AI时代的企业服务公司会从咨询原生的企业长出来还是AI原生的企业长出来？这种模式中我们也看到已经有雏形出现，大家可以去看下美国的一家公司C3.AI。中国的行业来看，过去有一批特别专注行业服务的比如软件开发、系统集成的参与者，现在又有一批像猎豹这样的新参与者。我认为不是谁替代谁，而是会有分工。用产品思维做架构是AI原生的企业该做的事，但定制化解决企业问题，应该是原本那批更懂企业更会服务企业的服务者擅长的事。当然，他们必须跨越了AI技术和认知门槛。未来大家要在一张被扩充的蛋糕上来分享，而不是在既有的地盘上争夺。

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