AI 从聪明到能用，中间有一段很长的路
文 ｜ 易论AI
编辑 ｜ 亚婷
第一次见马杰，是在一场大会上。
那天马杰讲了一件具体的事：AI落地到企业里，千万不要让CIO来牵头。
我当时一愣。
我接触过不少企业，很多老板觉得AI就是买个工具，让IT部门评估评估。推了半年，做了几个demo，汇报的时候写着「提效20%」，但很少有公司的财报因此发生变化。
我一直说不清楚问题出在哪。他那天一句话，把我接触到的那些说不清道不明的事情全串起来了。
旁边一位技术专家跟我说：这位讲者，是真的在做事情的。
后来我办小圆桌，很想让马杰来分享，就问了他。他答应了。
我知道他很忙，刚从迪拜出差回来。
那天他先听完我们每个人的自我介绍，然后认真讲了自己在企业里做AI落地的真实经验，还给在场每个人带了一本签名书。很亲民，一点架子没有。但你和他聊过会感觉到，他有他坚持的东西。
再后来是正式访谈。
那天他刚开完一个会赶过来，路上耳机里还挂着另一个线上会议，一边听着一边翻我的提纲。到了现场，前一个会还没收尾，他一边结束会议一边为我们的访谈预热。
他的时间按小时计算。但你和他对谈的时候，感觉就是很nice。
做前采的时候他跟我说，他可能不是一个特别有情绪的人，以干事为主，讲起来可能都不太精彩。
我差点就信了。
直到我翻到他离开百度那天发的朋友圈。他写的是：「今天，我将再次开始我的跋涉。」配了王翰的凉州词：醉卧沙场君莫笑，古来征战几人回。
一个说自己没什么故事的人，告别的时候用的词是征战。
马杰是计算机出身，做了二十多年安全。
在他上学那会儿，人工智能这门课教的是专家系统和寻路算法。图灵测试在当时像一个共产主义，伟大，遥不可及，飘在天上。
2022年底ChatGPT发布。他一试就明白了，那个飘在天上的东西，落地了。
他说：一早醒来，发现共产主义实现了。
所以当有机会一起做大模型的时候，他几乎没犹豫。
我问他：当时想清楚商业模式了吗？
他笑了：也没有这么牛。商业模式都是过程中间探索出来的。我只是坚信技术到了。边打边找，总能找到商业模式。
我问：先进去再说？
他说：对。因为你认可这个技术的大方向。
然后他又引了王翰那首诗。出去打仗了嘛，能不能得胜归来谁知道呢？不重要。
学计算机的你，人工智能的共产主义都来了，你不去吗？你死在那个战场上，你也在那啊。
零一万物成立六个月后，发布了第一个开源模型Yi-34B。
上架开源社区Hugging Face之前，团队做了各种测试。对方对接的人说了一句很客气的话：如果你们的数据没有被污染的话，你们是第一。
马杰解释，所谓「污染」，就是如果你有意无意把测试题泄露给模型，相当于透题了。这句话的意思是：如果你们没作弊，你们第一了。
但这个东西很难自证。
大约一周后，Hugging Face做了一次重大的测试调整，没有通知任何人。榜单翻天覆地。
Yi-34B还在第一。
Hugging Face的CEO写了封邮件过来：祝贺你们。
马杰说：我觉得这是一种不同的认可。现在中国团队发一个模型，没有人会挑战这个问题了。但这都是中国的每一个团队一步步走过来的。
后来他们做到了全球第六，和马斯克的Grok 2并列。但那个时候，各家大厂都在筹备十万卡的集群，战场越来越猛烈。
再后来，他们做了一个在当时很多人不理解的决定：不做模型了。
不是做不下去。是想清楚了。
十万卡集群投不起是一个原因。但更核心的原因是马杰在实践中看到了一件事：模型已经非常聪明了，但它从聪明到能在企业的核心业务里真正用起来，中间有一段很长的路。
这段路不弥补，模型做得再好，那段距离也始终在那。
这个决定在当时招来很多质疑。
马杰说，到今年，所有朋友都说转做应用可能是很正确的方向。但当时大家看不懂。
他打了一个比方。
爱迪生当年成立了一家发电公司，现在经过各种整合，在纽约每个月还在收电费。这家发电公司的市值大约400亿美金。但爱迪生为了做电的配套，搞了一家负责灯泡和电器的公司。
这家公司后来不断长大，做发电设备，做航空发动机，也做核电站。现在分拆成了三家上市公司，加起来市值超过6000亿美金。这家公司，就是我们耳熟能详的GE——通用电气。
发电的400亿，做应用的6000亿。
马杰说：大模型变成了一个新时代的基础设施。它让人类有史以来最不公平的一个资源，也就是智力资源，被重新拉平了。
每一个公司，甚至每一个个体，你都可以拥有最顶级的智力资源。
但电变便宜之后，电之上延伸出来的整个产业，才是最有价值的东西。
做应用容易吗？也不容易。马杰说，AI时代做产品，比移动互联网时代难。
他讲了一个框架叫TCPMF。移动互联网时代大家讲PMF，产品和市场契合就行了。背后隐含了两个假设：第一，技术不会出问题，功能做不出来换个人就行。第二，边际成本最终趋向于零。
但AI时代，这两个假设都不成立了。
技术选型变得很重。有些技术现在看着好用，你应该立刻上。有些看着好，实际有大坑。有些你今天选了，半年后可能有剧烈的进步，也许你应该等下一代。
成本也是。虽然中国公司把token价格拉下来了，但它仍然是一个不能忽略的成本。你做了一个特别好用的产品，底层接了很好的模型，token消耗量很大。一做推广，公司可能就扛不住了。
所以原来隐含的T和C，在AI时代要重新拿出来，摆到桌面上。技术、成本、产品、市场，四个要素同步考虑。
那具体怎么把AI用到企业的核心业务里？
马杰给我讲了一个矿业案例。
那是一家很大的国际矿业公司。业务听起来简单，这边挖矿，那边卖矿。但中间的物流调度极其复杂。中东打仗会影响航路，航路变了影响保险费用，还影响油费。
马杰说：不做这个之前，我都不知道一艘货轮装一次油是几千万人民币。
他们花了两个月走访了几十位不同层级的员工和高管，最后选了几个方向。
其中一个是复杂多式联运优化，就是用大模型处理超高维度的数据，帮他们在核心环节省钱。能帮他效率优化一点点，可能一年就是几千万美金，甚至上亿美金。
马杰说了一句我觉得很真诚的话：我们去把这个事情做好，不是因为我们聪明。AI是一种真正的新生产力，你把它用进去，只要用对了，它就应该有效果。我们做的事情，是选对场景。
他还讲了一个类比。
模型很聪明，但你给它一亿个纷杂的线索和互相干扰的数据，它会被带歪。就像你请了一个清华北大毕业的博士来实习，第一天就把公司最重大的一个决策交给他，你觉得他能做出一个真正能用的规划吗？
你得先给他一张公司的地图——目标是什么，资源在谁手上，今年先做什么后做什么。
有了这张地图，他才知道往哪个方向去分析，而不是被海量信息带着跑。
那谁来推动这件事？
马杰的答案很干脆：一定要一把手亲自参与。千万不要让CIO，也就是首席信息官来牵头。
不是CIO不好。恰恰相反，最好的CIO，核心职责就是让IT基础设施平稳运行，不出问题。所有革新最好是一步一步渐进式地来。
考核他的不是他有没有错过风口，是他不能有事故。
马杰说：AI如果只用在办公提效，可以让CIO管。但如果你要用在核心业务里，那是在赛车场上弯道踩油门的决策。踩早了翻车，踩晚了被超。这种决定只有CEO和董事长做得了。
他们做的那家矿业公司就是这样。董事长每周参加项目汇报会，每周跟负责人一对一。
马杰建议企业设一个CAIO，专门负责AI方向，和CIO配合。CIO保障底层稳定，CAIO在上面做革命性的事。CIO可以犯小错，但不能有事故。CAIO必须犯错，不犯说明他没在推进边界。
他说了一句我到现在还记得的话：
CIO一年犯三个错，可以走了。CAIO一年不犯三个错，你肯定是没努力，没有把事情推到极限。
访谈快结束的时候，马杰跟我说，他在写一篇科幻小说。
起因很简单。飞机晚点了，他在机场把别的事都干完了，就用AI帮他一起写科幻小说。几个小时，在飞机起飞之前写完了一篇短篇。
他说这真的是一个很伟大的时代。让他这种本来没有办法在文学创作上表达自己的人，有了一个武器。一个写代码的人，居然能写科幻小说。
我问他写的是什么样的世界观。
他说：AI的威胁论太多了。我觉得AI跟人类的关系不是那样的。
你想，如果这个AI是你的孩子，你会恐慌吗？
人类和AI的关系是，它是你亲手培育出来的一个孩子。当有一天你看不懂它的时候，你不需要恐慌，你也不应该压制它。你要教育好它，给它空间。
作为父母，虽然你也不一定懂他未来在做什么了。但你最好的方式是，放手，且祝福他。
而AI最好的报答方式是，虽然它也不一定懂你的世界了，但他会爱你，会保护你。