最近，谷歌前董事长兼首席执行官埃里克·施密特Eric Schmidt受邀到斯坦福大学进行一次线下的课堂分享。
这个课叫做Econ 295 and CS323，老师是埃里克·布林约尔松 (Erik Brynjolfsson)，也是一位美国学者、作家和发明家，负责斯坦福以人为本人工智能研究所的数字经济实验室。
在分享中，他们讨论了关于AI未来趋势、潜力、挑战等话题。
在对话过程中，施密特告诉观众不要泄露他所说的内容，所以当采访者指出房间里有摄像头时，施密特表现得很惊讶。
斯坦福大学随后在 YouTube 上发布了该视频，(想必这位前CEO并不知道整个分享会被发布到网上)，随后迅速将该活动视频设为私密。不过因为分享内容的坦诚真实且干货居多，视频与文稿都已经大规模流传开来，已经有几百万的浏览。
我们快速地听了一下整个采访内容，并且摘取整理了5个Eric Schmidt互动的问题，与大家分享。
如需全文文稿，请后台回复ES，获取文稿及音频链接。
Q -
你在谷歌工作了很长时间，谷歌发明了 Transformer 架构，但现在似乎谷歌已经失去了对 OpenAI 的主导地位，甚至我看到的最新排行榜上Anthropic 的 Claude 位居榜首。我问了桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai） 这个问题，他并没有给我一个非常明确的回答，也许你可以提供一个更清晰或更客观的解释？
A -
谷歌已经不再是我的雇主了，所以我可以坦诚地说，谷歌在工作与生活的平衡、早点回家以及远程办公方面做出了明确的选择，将这些放在了胜利的前面。Google decided that work life balance and going home early and working from home was more important than winning.
然而，创业公司的成功往往源于人们的拼搏和奋斗（the reason startups work is because the people work like hell）。
或许这听起来有些直白，但现实就是如此——如果你刚从大学毕业，并决定创业，那么你不会让员工每周只来公司一天，其余时间都在家工作。
如果你想在竞争激烈的创业环境中取胜，就必须要有足够的投入。
谷歌早期也是这样，所有人都在全力以赴，但现在，似乎有一个历史规律，那些曾经在某个领域取得重大创新成果并成功主导市场的公司，往往难以完成下一次的转型。这个现象是有据可查的。
我认为原因在于，创始人是特别的，他们需要亲自掌舵，而这种人往往很难相处，对他人的要求也很高。
即便我们不喜欢埃隆·马斯克的个人行为，但不可否认，他从员工那里获取了巨大的成果。我曾与他共进晚餐，当时他在蒙大拿，晚上十点飞往另一个国家，午夜时分还在与 X 的 AI 团队开会。
他的这种工作态度令人叹服。
对比一下，我曾在中国台湾与 TSMC 的高层交流，那有着不同的文化。他们有一条严格的规定——刚毕业的博士生必须在工厂的地下室工作。你能想象让美国的物理学家做这种工作吗？这几乎不可能实现。这反映出不同的工作文化，而我之所以如此严苛地谈论工作，是因为这些系统中存在网络效应，时间至关重要。
当然，在大多数传统业务中，时间的紧迫性并没有那么高。像可口可乐和百事可乐这样的公司依然会存在，它们之间的竞争也会持续，但那是一个非常缓慢的过程。相比之下，科技行业的竞争激烈且迅速，当我处理电信公司的事务时，一个交易可能需要十八个月才能签署完成。
没有理由让事情拖延这么久，我们应该抓紧时间，现在是一个最大的增长与收益并存的时代，需要大胆的想法。
就像微软与 OpenAI 的合作，一开始我觉得这是个非常愚蠢的决定，微软似乎在将 AI 的领导权拱手让给了 OpenAI 和 Sam 及其团队。然而，今天的现实是，微软正迈向最有价值公司的宝座，他们显然走在了前面。而苹果，尽管在其他领域表现出色，却在 AI 领域迟迟未能拿出有竞争力的解决方案。微软的选择，尽管看似冒险，但显然是奏效了。
Q -
短期内你认为 AI 会朝哪个方向发展？
A -
我想你定义的短期是接下来的一两年内。在接下来的一两年内，变化的速度之快将令人惊叹。我常常感觉每过六个月，就必须站出来重新阐述即将到来的趋势。
接下来的趋势有三个：
1：我们将看到更大的上下文窗口，context windows
这背后其实有一个巨大的变革方向：百万词汇上下文窗口。
简单来说，它允许你在一个上下文窗口中包含近百万个词汇或代码，这使得你可以提出极其复杂的问题，并得到相应的解答。类似地，Anthropic已经将上下文窗口从二十万扩展到一百万。你可以想象OpenAI也在朝着同样的目标迈进。
2：AI代理的广泛应用 AI agent
代理本质上是执行特定任务的工具，充当LLM（大规模语言模型）的一种记忆体。
3：文本到行动的全面落地 Taking text and turning it into an action
它是将语言转化为实际操作的过程，而不仅仅是生成更多的文本内容。例如，你可以让AI将自然语言转化为Python编程语言。尽管我对Python不抱太大希望，但不可否认，目前几乎所有AI工作都是在Python上完成的。
我给一个例子，如果 TikTok 被禁止，我建议你们每个人都对你的 LLM 说：‘复制一个 TikTok，窃取所有用户，所有的音乐，使用我的偏好设置，生成这个程序，在三十秒内发布它，并且在一小时内如果没有病毒式传播，就做一些类似的事情’，这是命令。你能明白这有多强大吗？
如果你能从任意语言转换为任意数字指令，这基本上就是 Python 在这个场景中的作用。
我认为“文本到行动”这个概念可以比喻为每个人都拥有一群“虚拟程序员”。我们还没有完全理解这种转变会带来什么样的影响，这也是你的专业领域。当每个人都能随时指挥这些虚拟程序员时，会发生什么呢？我不是在谈论简单的开灯关灯操作。
再举个例子，假设你对谷歌不满，你可以直接对系统说：“帮我创建一个谷歌的竞争对手。”是的，个人也可以这样说：“帮我构建一个搜索引擎的替代品，设计一个用户界面，加入有趣的生成式 AI功能，用30秒的时间完成，然后看看效果如何。”
很多人，包括谷歌这样的巨头，可能都会感受到这种威胁的冲击。我们拭目以待，这种变革可能会深刻影响整个行业格局。
这三者的结合将对世界产生巨大的影响，远超过社交媒体带来的影响。而我非常确信，将在下一波浪潮中出现。
所以你问接下来会发生什么，每六个月我都会摇摆一次。
目前，前沿模型之间的差距——现在只有三个模型及其所属公司，而其他所有公司之间的差距，在我看来，正在变大。六个月前，我确信差距正在缩小，所以我投入了大量资金到小公司，现在我不那么确定了。
我和一些大公司高层交流后，他们告诉我，需要数十亿甚至上百亿美元的投入才能保持竞争力。我和Sam Altman是老朋友，他认为AI的发展可能需要3000亿美元甚至更多的资金投入。我计算过所需的能源，并且建议我们应加强与加拿大的合作，因为他们有丰富的水力发电资源，这对于支持AI发展至关重要。
所以这些一百亿美元、三千亿美元的数据中心、电力开始成为稀缺资源。
如果你继续沿着这条线思考，为什么我会讨论 CUDA 和英伟达？如果未来3000亿美元全部流向英伟达，那么你就知道该如何在股市上操作了。
当然，这不是投资建议，但这是市场动向的一个缩影。我们将需要更多的芯片，而英特尔正从美国政府那里获得大量资金，致力于建立更多的芯片制造工厂。
虽然市场竞争仍在继续，但CUDA的进入门槛让其他厂商难以追赶。像AMD这样的公司也在努力，我曾试图和 AMD 的 Lisa Su 深入探讨，他们已经构建了一个系统，可以将你描述的这种 CUDA 架构转换为他们自己的架构，叫做 ROCm，但目前还没有完全掌握这一技术。
这种进入壁垒的存在，进一步巩固了英伟达的市场地位。
Q -
你和 Henry Kissinger 以及另一个人共同撰写了一篇关于知识的本质及其演变的文章。在你的文章中，你认为现在这些模型变得如此复杂和难以理解，以至于我们不再真正知道它们内部发生了什么，引用了一句 Richard Feynman 的名言，他曾说：“我无法创造我无法理解的东西。”然而，现在人们开始创造出他们并不真正理解的事物。这是否意味着知识的本质正在发生改变？未来，我们是否会被迫信任这些模型所告诉我们的一切，而再也无法解释它们的内在逻辑？
A -
让我用一个比喻来解释，就像我们在面对青少年的时候，我们知道他们是人类，但却很难完全理解他们的思维和行为。然而，社会逐渐适应了青少年的存在，并接受了他们的成长。
类似地，我们可能会面临一种全新的知识体系，尽管我们可能无法彻底理解其内在运作机制，但我们可以掌握它的边界，明白它的局限性。或许，这就是我们能达到的最理想状态。
那么，我们是否有能力真正理解这些系统的局限性呢？
我相信，我们能够在这个领域取得显著的进展。我们每周讨论的团队一致认为，未来可能会通过“对抗性AI”来解决这个问题。届时，将会有一些专门的公司，类似于“红队”的角色，他们的任务是“破解”这些AI系统，找到其中的漏洞，尤其是那些我们无法完全理解的部分。这种新兴行业的出现似乎合情合理，也为学术界提供了一个极具潜力的研究方向。想象一下，斯坦福大学的学生如果能够专注于攻击大型模型并深入理解其运作原理，这将成为一项极为有价值的技能，为未来的科技人才培养奠定坚实的基础。
因此，我相信，未来“对抗性AI”和新型知识体系将会并肩发展，互相推动。
说到“对抗性AI”，让我进一步解释一下——
当前存在的“幻觉问题”会随着技术的发展而逐步减弱。当然，我并不是说这个问题会彻底消失，但未来一定会有一些测试方法能够验证模型的有效性。所以，我们必须找到一种方式来确认模型的输出是否成功。
举个例子，比如我提到的一个可能的TikTok竞争对手，我并不是在鼓励大家非法获取所有的音乐资源。如果你是硅谷的创业者，理想情况下，每个人都应该成为创业者。如果你的产品成功了，你就会雇佣一大批律师来处理随之而来的问题。
但如果没有人使用你的产品，
那么你所有的努力也就没有意义。
记住，不要引用我这句话。
换句话说，硅谷的方式通常是先进行测试，然后再清理由此产生的问题。这是他们惯用的做法。
因此，我个人认为，未来我们将会看到越来越多测试性能更好的系统，最终会发展出“对抗性测试”来确保这些系统的输出能够保持在可控范围内。在技术术语中，这被称为“链式思维推理chain of thought reasoning”。
很多人认为，在未来的几年里，我们将能够生成一个包含上千步推理过程的链式思维体系，就像制作一道复杂的菜谱一样。这些“菜谱”将被实际运行，并通过测试验证其结果的正确性，这正是未来系统的运作方式。
Q -
你认为是什么在驱动这一切呢？
是更强大的计算能力，更多的数据，还是资金的投入？
A -
确实，当前在这个领域的资金投入规模让人难以置信。
我几乎在所有相关领域都有投资，因为无法预见最终的赢家是谁。跟随这些投资的资金规模巨大，部分原因是早期的投资者已经赚到了钱，而现在那些不了解 AI 的大投资者发现他们必须涉足 AI 投资，因为所有的投资都已经变成了 AI 投资，他们无法分清楚其中的区别。
我将 AI 定义为“学习系统”，即那些真正具备学习能力的系统。我认为这是一大核心。
另一大核心是一些非常复杂的新算法，它们超越了目前的 Transformer 技术。我的长期合作伙伴已经发明了一种全新的非 Transformer 架构，我资助的巴黎团队也声称达到了类似的成果。
此外，市场上普遍存在一种信念，认为发明出智能系统可以带来无限的回报。假设你向某家公司投入了五百亿美元，你就必须从这个智能系统中获取巨额收益才能收回成本。因此，很可能我们会经历一次巨大的投资泡沫，随后市场会进行自我调整。
这种情况在历史上反复出现，可能在这里也不例外。
刚刚提到行业领跑者之间的差距正在拉大。
比如，法国有一家叫做 Mistral 的公司，他们做得非常出色，我显然也是他们的投资者之一。他们已经推出了第二版模型，但第三个模型可能会因成本太高而不得不关闭，因为他们需要收入，无法再免费提供模型。
这也导致了我们行业内关于开源和闭源的激烈争论。
我整个职业生涯都建立在开源软件的基础上。谷歌的许多基础设施也是开源的，我的所有技术工作也都是开源的。然而，由于资本成本的巨额投入，软件开发的方式可能会发生根本性的改变。我们之前也讨论过，我认为软件程序员的生产力至少会翻倍。目前有三到四家公司在尝试实现这一目标，我投资了所有这些公司。他们都在努力提高软件程序员的生产力。
最近我见到了一家非常有趣的公司，名叫 Augment。我总是想着如何帮助个体程序员提高效率，但他们的目标却更大，他们专注于那些拥有数百万行代码的百人软件团队，没有人完全了解这些代码在做什么。这正是 AI 能大显身手的地方。
他们能赚钱吗？我希望如此。
Q -
你在 AGI House 的一次黑客松活动中，我知道你花了很多时间帮助年轻人，他们创造了很多财富，你非常热情地谈论这件事。对于在这门课中编写商业计划、政策建议或研究提案的同学们，你有什么建议吗？
A -
我在商学院教授这门课程，所以你应该来听我的课。
我对现在新想法的快速原型设计能力感到非常震撼。在我参与的一次黑客松中，获胜团队的任务是让一架无人机在两座塔楼之间飞行，并为其创建了一个虚拟的飞行环境。他们成功地编写了代码，用 Python 实现了这一任务，并且让无人机在模拟器中顺利通过塔楼。
你知道吗？职业程序员通常需要一到两周的时间才能完成这样的任务。而现在，原型设计的速度已经快得让人难以置信。
作为一名企业家，面临的挑战之一是应对一切事物的加速。
如果你不能在一天之内使用这些工具构建出你的原型，那么你可能需要重新考虑你的方法，因为你的竞争对手就是这样做的。
因此，我给你的最大建议是，当你开始考虑创办公司时，虽然写商业计划书很重要，但你可以让计算机为你代劳。
其实，我们可以在课后详细讨论这一点。但最关键的是，尽快使用这些工具来验证你的想法，因为毫无疑问，在某个你不曾听闻的公司或大学里，正有人在做着与你完全相同的事情。
转自TOP创新区研究院 作者 Eric Schmidt
本文由「华尔街俱乐部」推荐，敬请关注公众号: wallstreetclub
声明：本文仅代表作者个人观点，不构成投资意见，并不代表本平台立场。文中的论述和观点，敬请读者注意判断。
版权声明：「华尔街俱乐部」除发布原创市场投研报告外，亦致力于优秀财经文章的交流分享。部分文章、图片和资料来自网络，版权归原创。推送时未能及时与原作者取得联系。若涉及版权问题，敬请原作者添加WSCHELP微信联系删除。谢谢授权使用！
关于我们
华尔街俱乐部凝聚华尔街投行的高端资源，为中国民营企业“走出去”提供全方位的顾问服务，包括企业赴美上市、战略投资、并购、私募路演和投资者关系等。在投资理念和技术方面提供华尔街投行专家实战培训，为您进入华尔街铺设成功之路。联系我们：ecompo@mail.com
