马化腾的AI百年论
本文来自微信公众号：秦朔朋友圈 （ID：qspyq2015），作者：甄科学，头图来自：视觉中国
我是个搞投资的，为了追风AI，开始学python，决意和程序员打成一片。在互联网创始人里，我最佩服马化腾，因为他是程序员出身。刚过去的腾讯股东大会上，“老程序员”马化腾，讲了对AI的看法。
盖茨、马斯克，二个骨灰程序员成就了OpenAI。这两个码农读高中的时候就写代码赚钱改变了世界。
程序员思维和做线下商业的人，有巨大区别。程序员思维是：
1. 问题导向；
2. 高效系统地解决问题；
3. 严谨；
4. 持续学习；
5. 创新和自我改进。
1999年，我在机房第一次摸电脑，加了隔壁机位上（女）同学的QQ。号码8位。现在，我每天最少8小时花在微信上，微信是我的第二大脑存放地。
个人认为，腾讯是为数不多靠纯粹的线上产品力，而非线下商业力，持续成功的公司。
所以，马化腾对AI的观点，我要字字嚼碎了读。
官方媒体里带引号的马化腾原话是：
“我们最开始以为AI是互联网十年不遇的机会，但是越想越觉得，这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇。”（这简称——百年论。）
“对于工业革命来讲，早一个月把电灯泡拿出来，在长的时间跨度上来看是不那么重要的。”
“关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地，目前（我们）还在做一些思考。我感觉现在有很多公司太急了，感觉是为了提振股价，我们一贯不是这种风格。”
“发现哪些业务和过去的业务能产生1+1大于2的效益，用得上自己过去的经验并且能做到业内最好的水准，经常思考这个，会让自己的动力更足。”
以上带标点248字，字数不多，一共四个重点，斗胆说说我的看法。
一、AI是数百年一次的机遇
如果是别人说AI是百年机遇的话，我是不信的。我做风险投资，听够了百年一遇的画饼说辞。
但现在是马化腾，一个有工程师思维的严谨程序员、一个久经沙场的互联网老兵、一个不需要忽悠股价的人，说出这样惊人的话。（敬请注意，我没有必要拍马……）
不管你信不信，我本来就这么认为，只是现在更坚信了。
1000年前，印刷术发明了，有追求的人一定要学会写字读书，会认字的人就是人才。60年代小学生是高材生，现在的研究生满大街。未来不会用AI的人，大约等于文盲。
在百年机遇里，每个人能做什么，要做什么？
反正我已经可以用AI写文章、研究项目、写代码了。办公高效之选，惊艳所有人。
要创业的，大风已起。多年之后，就像回顾第一代互联网大厂都是1999年前后创办的一样。AI会把现在所有的商业形态都重做一遍。也会有新的AI原生应用。未来的AI大厂也必将都是2023年前后创办的。
要投资的，别顾虑宏观经济了。1999年前后也是资本寒冬，亚洲金融危机余威犹在，人民币基金还没几千万的子弹，不敢投资的结果是第一代互联网大厂被美元基金摘了果子。
AI创业成功率极低，是真正风险投资的游戏。创业者别找假VC、玩Pre-IPO的投资人，他们没这么大的“胆儿”。
股民的“胆儿”倒是挺大。AI概念股，拿到了就偷着乐吧。当年的中石油，谁料到15年后靠“中特估”才看到解套的希望。很对，AI真的是“新经济中的石油”。
二、算法、算力、数据、场景是关键
算法上，国内十几家大厂都在推出大模型。有人自研，有人套牌。理论上，我明天就可以推出一个大模型——拿开源模型改头换面。
腾讯是这个领域最低调的一家公司，目前只推出了一个面向大模型训练的新一代算力集群。QQ、微信的产品形态和聊天机器人、文字最近，腾讯却没说要做大模型。友商们做大模型都要算力啊。
有趣的是，国内公司急吼吼在大模型上追赶OpenAI，而OpenAI和谷歌担心的却是被开源模型要了老命。
开源社区正在围绕Meta的LLaMA开源模型，快速构建和ChatGPT能力相当的大模型。斯坦福大学的Alpaca号称可以和ChatGPT竞争，任何人都可以用它复制出一个大模型，成本只要600美元。
OpenAI给自己的不开源找的理由是，GPT4太强大了，一旦开源，被坏人利用，电影里毁灭世界的大反派就此诞生。这是实话。
AI教父Geoffrey Hinton离职谷歌，他75岁，对毕生研究感到后悔，认为AI相当恐怖。
OpenAI的创始人强烈地、主动地要求政府监管。一家公司主动要求被监管，古今中外，几乎未听说。自从ChatGPT推出以来，所有的事件不用改编，都是好莱坞大片。
在美国国会针对人工智能监管的听证会现场，一个参议员用AI生成的模仿自己的假声说：“我们经常看到技术超过监管时会发生什么，会加深对个人信息的滥用、虚假信息泛滥和社会不公”。
旁边坐着的IBM首席隐私和信任官说：“人工智能制作出如此逼真的音频太神奇了，潜在应用是可怕的。”
AI生成的虚假内容侵犯他人隐私、侵犯版权是现实的威胁。AI孙燕姿爆火之后，会有人官司缠身。
在数据上，中文互联网的低质量重复文章、机器人和广告泛滥的结果，规范训练集的缺乏，让训练中文模型始终落后于英文。
我经常用微信读书这个APP，如果拿微信读书的浩瀚高质量电子书作为训练基础，是巨大的数据优势。几亿中国人每天泡在微信上，腾讯有机会掌握中国人最全面的数据。
大模型囊括公开信息，人人都有的东西，则不构成核心壁垒。我认为，最有价值的数据是每个人、每个公司的私有数据和私有信息。
这些信息可能是散见于互联网的公开信息，比如个人发布的公众号文章、个人博客、微博、公司网站，也可能是有限公开或不公开的文本、笔记、简历、个人喜好。
当把这些信息重新组织整理后，可以训练出每个人真正的私有模型，它可以存储你的沉淀和记忆，变成你的第二大脑。
在场景上，一个黑暗的事实是，AI已经快速向灰产、黑产、诈骗、色情渗透。这些恐怕是落地场景最快的地方。
作为正儿八经的投资人，我研究了很多国外的AI项目，目前还是以效率提升和工具类为主，具有共识的新场景尚未出现。
关于创新场景，我的上一篇文章《AI应用的真钱景》里的论述，现在仍不过时。
因此，马化腾说：不能急，场景还在想。
三、不能急，场景还在想
但是，腾讯在相关回答中提到：
“我们的团队正在计划一些有趣的产品……例如，它为我们的搜索提供了一个新的角度。再等一段时间，可能会在我们的服务中推出有趣的AI帮手。”
“一个有趣的AI帮手”，这点信息非常重要。非常值得猜测这个帮手会是什么。
不夸张地说，微信搜索已经是我的中文搜索第一选择。因为公众号的文章质量比泛互联网搜索的质量高。AI提供了新维度给Bing和谷歌搜索这样的专业搜索引擎。
微信搜索作为微信内部的一个小功能，会有什么不同于专业搜索引擎的新维度吗？
AI帮手也许是AI生成表情。比如，国外的personal.ai公司推出的全新AI及时聊天工具中，包含用文字生成图片表情的功能。你可以在聊天框中打入一行字：一个中年金融男在疯狂学代码的痛苦表情，它会生成这样的图片发送出去——
AI帮手也许把微信键盘的更多功能集成进入微信。微信键盘是一个包含语音识别、联想输入等AI能力的输入法，它转身就能变成AI助手。比如，它是不是可以根据上下文意思，生成更长的文本，或者自动组织语言、重新编辑我颠三倒四随便写的微信回复。
AI帮手也许是给公众号作者配上AI写作助手，也许是推一个官方微信号，加了它之后，可以和它聊天，就像和ChatGPT聊天一样。也许是很多。
在BAT及其他所有大厂中，只有微信和QQ是聊天界面，可以天然无缝地加入AI聊天机器人。当然，AI助手不一定是对话界面，不一定是微信全局使用的，也不一定是在微信里的工具，腾讯还有2B和很多其他业务。
微信的任何一个小的改动都谨小慎微，它的影响是从老妪到小孩，从白丁到院士的10亿人口。
腾讯的历史是一部靠产品力说话的历史。QQ不用推广就获得了大量用户，微信红包用一个小功能引爆了庞大的支付和金融服务市场。腾讯有用小功能撬动大商业的传统和能力。
想到这里，不说其他，有幸身逢百年一遇的创新产品，想起酝酿中的AI小助手，我兴奋得要急于吃瓜了。
四、先做增效的事情
马化腾说，发现哪些业务和过去的业务能产生1+1大于2的效益，用得上自己过去的经验并且能做到业内最好的水准，经常思考这个，会让自己的动力更足。
我在近期文章《大公司内卷GPT之战》中，讲了企业用AI增效的多个方面，这包括提高企业人力资源效能和优化企业流程两个主要方面。大白话就是，怎么用AI能让10个人干20个人的活，和让5步流程变3步。
我相信，增效是成熟大公司使用AI的第一步，也是他们现在最重要的工作。这个时间窗口在半年到一年左右。腾讯没想好场景，大量的初创公司更没想好，但他们光着脚闷头就干了。
在这半年到一年中，小公司有可能聚焦用户需求，做出颠覆式创新和AI原生的产品。这些小公司需要快速积累到某些壁垒和优势，为等待大公司的黑暗森林打击做好准备。
腾讯是互联网黑暗森林里的歌者级存在。即便如此，马化腾仍认为：好的公司不能包揽一切。
马化腾通过多年管理经验看到，要聚焦最擅长的领域，才能更好地发挥自己的价值，不能贪图利益，把宝贵的精力分散在其他人更专业的方面去抢一杯羹，专注才能最大化地发展自己的优势。
这体现了一种积极的学习态度和持续改进的理念。把一个代码写好，妥妥的程序员思维。经常性思考和反思，以便聚焦能发挥出最大动力的业务。这种态度对于任何个人或组织的成长都是至关重要的。
说句大话，持续学习，投身几百年一遇的历史机会，是当代青年的历史选择。虽然我已经是中年了，但我喜欢学习先进的东西，谁让我叫甄科学呢。
别看我只是个管基金的，但我也是一个基金行业的创业者。我投资了不少初创企业，也可能很快变成AI行业的联合创业者。
作为企业领导者，在快速变化的科技行业，不仅要解决目前的问题，还要看更大的长期目标。这种长远的视野使企业家能够在日常决策中保持冷静和理智。在百年机遇里保持理智最难得。
本文来自微信公众号：秦朔朋友圈 （ID：qspyq2015），作者：甄科学
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