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作者丨安然 编辑丨虞尘
出品丨深网·腾讯新闻小满工作室
5月13日，创新工场董事长兼CEO、零一万物的CEO李开复正式发布了千亿参数规模的闭源模型Yi-Large。而零一万物此前发布的Yi-34B、Yi-9B等中小尺寸开源模型，版本可升级到Yi-1.5系列。
零一万物公开了开源、闭源双轨大模型的战略布局。李开复明确指出，既做2C也做2B业务，既做基础大模型也做具体应用。2023年零一万物创立，以开源模式进入AI领域。2023年11月，零一万物首发Yi系列开源模型。
李开复解释零一万物战略布局背后的思考。他认为，在中国大模型进入第二年之际，国内大模型赛道的竞跑从狂奔到长跑，终局发展将取决于各个选手如何有效达到 “TC-PMF”（技术成本X产品市场契合度）。
在李开复看来，PMF 这一概念已经不能完整定义以大模型为基础的 AI-First（AI优先）创业，应当引入 Technology（技术）与 Cost（成本）组成四维概念，即TC-PMF。“做技术成本X产品市场契合度，尤其推理成本下降是个“移动目标”，这比传统PMF难上一百倍。”李开复解释。
“大模型从训练到服务都很昂贵，算力紧缺是赛道的集体挑战，行业应当共同避免陷入不理性的ofo式流血烧钱打法，让大模型能够用健康良性的ROI（投资回报率）蓄能长跑，奔赴属于中国的 AI 2.0 变革。”李开复阐述。
国内大模型创业公司是一级市场的宠儿，此前月之暗面传出创始人套现，对此，李开复表示，不点评具体公司的情况，但他创立零一万物时便向投资人承诺，10年内不套现，他认为套现方式是"赶快上市"。
作为在大模型赛道探索一年的明星创业企业，李开复和他的零一万物的团队成员，接受了访谈，以下为实录：
我们一直关注推理芯片的投资机会
媒体：请问您对国产推理芯片的发展怎么看？然后现在美国有很多新兴的推理芯片创业公司，国产芯片有哪些机会？未来是否会考虑国产推理芯片？
李开复：我觉得国产的训练芯片和推理芯片都要全力支持。但是两个差别是比较大的，训练芯片还是有一定的难度。推理芯片的好处，一是它本身就比较简单，第二它不需要那么难的制造过程，所以我们对国产的AI推理芯片是看好的，我们也会在合适的时候去采用，我们在创新工场也一直在关注这方面的投资的机会。
媒体：大模型初创公司还有哪些独立发展机会？
李开复：OpenAI本身就是一个初创公司，从独角兽做到了超级独角兽，它是融了超级多的钱，用超级多的GPU，用我们同事黄文灝描述的模式，先追求GPU，其次考虑应用。我们认为我们可以走出比较适合我们自己的路，我们是务实的API的信仰者，模式会更务实一点。我们一定要用最少的芯片，最低的成本训练出我们能训练最好的模型。同时我们会不断的去摸索，找TC-PMF。国内的初创公司，相对硅谷公司的差异，我们能够仰望星空，但也能脚踏实地。我们会同时考虑非常复杂的题目，一方面要预备技术的进步，我们能力所及产生什么样的模型。
第二怎么把推理成本做到最低，让我们点燃普惠点。比如我们有最好的Infra，用最低的成本训练出超级棒的大模型，说跟芯片厂商更深度的合作，用低廉的成本得到更多的算力，我们会继续摸索，我们不会花时间来预测AGI的点燃点，但我很确定的可以告诉大家，跟我们相关度更高的是AI普惠点。我们人类的需求是固定的，我们需要工作、娱乐、沟通、社交、电商、购买，这些东西什么时候才能有AI-Frist应用出来？这个真实带来的价值就是谁会打造一个AI抖音，AI微信，AI淘宝，我们希望我们有可能作为这样一个点燃者。
第三还有传统的PMF，找到用户需求。这些都是国内特色，如果大家谈大模型往往会觉得美国这方面论文最多，人才密度最多，但是毋庸置疑，但是同时考虑到做一个伟大的大模型公司，不只是底层，底层当然不能差，要在世界第一梯队，但是同样重要的是你应用是什么，怎么开发，怎么找到复杂的TC-PMF，怎么把这一批完全不同的人聚在一起，让我们的模型人现在有懂应用，应用的人也懂模型，Infra在两边一起协作，这是我们在硅谷公司一般没有看到，这是我们独特的方法，也是中国独角兽的机会。
2024年是AI应用爆发年
媒体：您之前说2024是AI应用爆发的元年，但是朱啸虎说是2025年，这两个时间有差别吗？我们一定会迎来应用的爆发，但是爆发的临界点是什么？
李开复：我觉得朱啸虎说的有他的道理，刚才我也提到一年降低10倍的推理成本，两年100倍，所以有100倍推理成本的下降，就好像GPT-4的获得能力只要今天1/100的价钱来做推理成本，很多应用肯定是可以爆发的。
但是我认为今年AI应用爆发元年，因为有些领域今年就会爆发，整个普惠点不是同时来到。比如现在做的生产力工具，最终这个生产力工具产生的内容，还是用户负责。所以如果里面有一些错误不完美，需要微调，甚至有些少量的幻觉，是由用户最后决定是否可以修改。这个TC-PMF其实已经达到了，我觉得今年在生产力工具肯定会发生。今年会是一个开始，明年会更大的爆发。
媒体：如果我们最终一定会迎来爆发，基于零一万物TC-PMF来判断，这个爆发的Super app是产品形态好准备好，还是底层的模型到达一个性能节点之后才能催生？
李开复：我们自己内部怎么做呢？你讲的两个选项都不是我们的选项。如果我们等模型开发好了再去想应用，我们跟其他应用开发者优势在什么地方呢？如果我们凭空想象做一个应用，坐等模型做好，那我们浪费时间。所以我们团队随时都有非常深度的交流，现在TC-PMF差什么技术，需要多少时间可以期待它的来临。我们已经可以预测Yi-XLarge什么时候出来，推理能力增长多少，我们会有一套方法论来做，一定是一边针对我们对于它的阶段性的成果做一个最终预测，基于这个预测开始做产品，因为这个领域速度这么快，不能等模型做完了再想TC-PMF。因为现在是分秒必争，我们一方面希望能用对模型预测，还有内部训练的预测，还有技术发展的预测，比如数据库都可以综合起来，预测一个我们什么时候可以达到TC-PMF。
第二个Infra跟模型团队一起合作来让推理成本大大下降，也可以有一个预测，预测什么时候可以达到。我们内部做一个动态的决策，静态的推理成本，什么时候做一个赚钱或者普惠，或者爆发的病毒式传播应用，而是说我们知道可以有不同的选项，用大一点的模型，小一点的模型，等推理技术出来，让我们有信心推出TC-PMF的时候，它有可能点燃普惠点。举例来说，这次我们推万知，本来内部想法应该用 Yi-Medium，还是 Yi-Large？中尺寸模型有成本优势，但是大尺寸模型有泛化和推理能力优势。我们两者一比之下，觉得万知的用户也包括海外用户，还是需要最强的推理能力，我们就先把它推出来，当然今天也没有达到TC-PMF，肯定还不是可赚钱，可推广，ROI等于1的产品，但是技术的需求是不可妥协，推出之后我们知道自己有很强的模型和Infra团队可以快速把成本降下来。今天我们自己逼自己，你模型做得太好，但是太贵，怎么做便宜，所以我们出了一个便宜的API，我们是三个团队不断的彼此敦促，彼此帮助，一起推进、一起进步。
万知海外已实现了1-2亿的营收
媒体：我们现在和国外属于世界并列第一，今天不管是友商包括硅谷、微软等等各种各样的公司，发布新的产品，有新的技术，我们怎么快速赶上或者我们怎么快速努力做哪些事情，怎么聚焦场景或者应用？
李开复：一个就是说国际美国大厂不断在迭代进步，我们就是因为看到这一点，所以当我们推出了Yi-Medium的时候就开始做Yi-Large，今天推出了Yi-Large我们Yi-XLarge已经启动训练了，我们就是完全知道这不是可以做一个模型，然后就休兵半年、一年的时间，我们Yi-XLarge就是朝着美国前沿大模型去进步，我们一定赶上它、超过它，我们的GAP会有多少，我们会快速推进，用适合我们的方法去推进，既然不能用10万张GPU来训练，我们就会寻找别的方式，依然能做出非常好的效果。所以这是一直在做，不断在做。
媒体：万知一直是免费的，我们会商业化吗？
李开复：有关C端场景，我们今年C端的应用总共加起来是一到两亿的收入，这都是 2C应用用户付费，以国外为主，国内我们会观察，目前万知还没有收费计划，还有整个行业用户是否愿意某些功能和产品付费，我们还在观察中。海外 TC-PMF 已经进入ROI为正的准备，我们买的流量是低于我们能够收到的订阅费用，所以没有比这个更好的证明，用户自己掏腰包，我们可以有相当大的信心可以做到。
媒体：万知海外的营收构成是什么？预期未来增幅怎样？
李开复：关于收入方面，我们的海外产品采用了一种在软件领域内被视为健康的商业模式，即会员订阅制。这种模式类似于国内视频网站的会员服务，用户一旦订阅，如果满意，下个月将自动续订，我们提供月度和年度的订阅选项。这种商业模式优于传统的充值式或纯广告模式，后者的收益与流量关系密切，如果没有达到高流量，很难实现盈利。
目前尽管用户数量不多，但通过订阅费也能支持公司的增长和覆盖部分成本，这对于初创公司来说是非常有价值的。此外，我们还观察到，尽管两个月内用户数达到上亿，但AI产品的全球渗透率仍然很低。具体来说，我们的产品自去年九月份推出以来，收入增长了10倍甚至20倍，这表明AI渗透正在快速增长，随着新模型或产品的发布，我们的产品力和获客效率也在不断优。
对于未来的收入预期，我们保持乐观态度，预计随着下半年或明年更强大的模型的推出，我们的收入将进一步增长。
“我不会直播带货”
媒体：AI行业的洗牌大概会发生在什么时间？可能会淘汰多少创业公司？
李开复：我认为中国市场目前正处于一个充满活力和快速成长的阶段，在这一过程中，我们观察到许多竞争对手采取了不同的发展路径，它们迅速而充满活力地成长着，现在对市场进行定论可能还为时过早。我对中国的超级模型持乐观态度，虽然市场洗牌可能会导致一些公司转型或退出，但我们不应低估中国的创业创新能力和生命力。
在美国，当下普遍的认知是，只有少数几家公司能够训练超大型模型，而这些训练的成本非常高昂。与此同时，其他公司开始寻找解决方案，比如开发尺寸适中、更适合商业应用的人工智能模型，这是一些美国公司正在探索的方向，也是零一万物的方向；此外，还有一些公司正在探索超小型模型或开源模型。
媒体：目前大模型的应用场景主要为娱乐和生产力提升，看到零一万物目前主要聚焦生产力提升，未来会专注哪些场景？
李开复：人类的需求几千年来一直未变，但随着科技的洗礼，我们的工作方式、沟通方式、娱乐方式、交友方式以及购物方式都在不断演变。我相信这些变化也必将在AI时代发生。在众多的AI应用中，我们需要关注哪些会首先被点燃。我们特别看好生产力工具和娱乐社交应用，尽管这些应用目前还处于初期阶段，应用场景有限。未来，我们需要通过TC-PMF来观察哪些领域可以借助强大的模型和用户愿意支付的费用来实现突破。
同时，也存在一些应用，用户可能不会直接支付，但它们的使用量需要先做起来，因为它们具有很强的粘性和传播力。然后，我们会探索其他的商业模式来实现盈利。这个过程与移动互联网的发展过程相似，就像移动互联网最终发展出了视频订阅模式一样，AI领域也会出现类似的模式。在AI时代，我们也会看到类似于抖音、微信、滴滴、美团这样的创新应用。
关键在于不断探索哪些领域技术足够好、推理足够便宜，并且用户需求足够强。无论是通过直接付费还是通过其他商业模式，最终能够最早推出并胜出的应用将是关键。
媒体：请问一下李开复老师，前段时间网上比较热议国内有一家大公司创始人套现的问题，您是怎么看这个问题，包括您有没有可能进行对零一万物的套现，或者创始团队内部有没有这样的现象？
李开复：我不点评别的公司，情况不太了解。因为他们也有否认。但是我个人之所以做这件事情，这是我40多年的梦想，从我写申请博士论文前一年和我的申请信里写的，我就说AGI就是我的梦想，今天有实现这个梦想的机会，这才是推动我努力的主要动力。至于变现，我确实跟我的投资人一年前做了承诺，就是我十年不套现。对于我的原创和团队，当然他们比我年轻，我们也会经过各种手段，让他们能够合理的得到套现，但是我觉得最好的套现方式是赶快上市，这是我们未来两年会努力的。
媒体：当下科技圈很多企业家痴迷做网红，你会直播带货吗？
李开复：我最近终于开了抖音号，之前我被邀请多次，没有决定做。现在我觉得还是有必要做下，一部分是我们有很好的技术产品希望跟大家分享；此外，我在AI方面写了三本书，我一直建议大家要了解AI重要性，无论为了孩子的教育，还是自己的工作等等，我希望用我的公众号让大家了解怎么把这个工具用好。还有直播带货，我不会带货卖什么东西。
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第1166期
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