GPT:王慧文無心與李彥宏「斗法」_NOISEGPT

圖片來源：由無界版圖AI工具生成

去年4月，王慧文在即刻上的簽名還是“AllinCrypto”，過了半年，興趣又從Crypto、web3轉向了人工智能，他想打造中國版的OpenAI。

實際上，比起去爭辯5000萬美金AI創業“到底能不能成”，大家更好奇的是：王慧文究竟打算怎么做，以及建立何種商業模式。

事情的起因，還得從王慧文那條朋友圈開始聊起：5000萬美元，帶資入組，不在意崗位、薪資和Tittle，求頂尖人才組隊。而在動態發布的十多天前，ChatGPT已經紅遍了大江南北，根據瑞銀集團的一份報告指出，應用推出僅兩個月，MAU就突破了1個億。

這是個什么概念呢？從數據來看，同樣是用戶達到1億，TikTok用了9個月，Ins花了2年半的時間，1月份ChatGPT每天都有近1300萬用戶訪問，成了史上用戶增長速度最快的消費級應用。

更讓人意外的，是市場的熱情。今年開年以來，美股上市公司只要與AI沾邊的企業，幾乎都有翻倍漲幅，微軟更直接向ChatGPT幕后公司OpenAI接連加磅，把它的身價推向290億美元。

國內也是一樣，百度、阿里、字節，以及大批初創公司接連跑步進場，多家ChatGPT概念股持續拉升。即便有像StackOverflow、ICML，以及一些教育機構對ChatGPT大肆聲討，但并沒有影響到它的火爆態勢。

至于王慧文，經歷過千團大戰、外賣、網約車的市場鏖戰，這位和美團王興并肩作戰十年的副手也不甘落寞。發布AI英雄榜之前，他和幾個老朋友喝著酒，不論是酒桌上的意氣決斷，還是被好友視為搭乘AI末班車的最后一張船票，44歲的王慧文的確兌現了在退休郵件里說的話，“我一直擔心人生被慣性主導，怠于熟悉的環境而錯過了不同的精彩。”

基于量子的采礦過渡可能會節省大約126.7TWH 的能源:金色財經報道，英國肯特大學計算機學院最近進行了一項研究，將當前基于 ASIC 的礦機的能耗率與基于量子的解決方案進行了比較。根據該團隊的研究論文，利用量子計算的系統在能效方面明顯優于標準采礦設備，根據相對保守的估計，向基于量子的采礦過渡可能會節省大約 126.7 TWH 的能源，或者換句話說，就是 2020 年瑞典的總能源消耗量。[2023/6/9 21:25:17]

以至于不少人感慨：ChatGPT魔力實在是太大了，即使像老王這樣早早財富自由的大佬也躬身入局。但無論如何，ChatGPT放到中文互聯網語境下，多少還是有點道阻且長的意味，“能做CEO的太多，但未必對大模型有專業中肯的認知”，連王慧文本人也還在學習的路上。

01王慧文其人

王慧文是東北人，員工評價他性格豪爽，作風硬朗，有大開大合的經歷，同時也行事謹慎低調。加入美團之前，他已經有了校內網和淘房網的兩段創業經歷，懂產品，也懂市場。如果你看過王慧文的《清華產品課》，會發現他在產品、各種市場戰略，對業務、產品、人性都有著極為深刻的理解。

在王慧文臨近退休的時候，王興寫了封信，把他的十年功績簡要托出：

2010年加入美團，幫助公司從千團大戰中脫穎而出；三年后，從0到1打造美團外賣，之后深入餐飲產業鏈上下游，構建到店、到家、出行等本地服務業務場景；卸任前一年，老王仍在推動用戶平臺、基礎研發、大數據和Al等平臺能力的建設。

五年前美團上市的時候，招股書上對聯創有這樣的描述：我們未來的成功，很大程度上取決于我們的管理層。即使站在當下，也很容易發現，美團的發展路徑并沒有跳出王慧文的商業框架。

前期的美團，發展并不快，更多的精力投入在對外溝通和用戶調查上。

比如很長一段時間，同期競品已經三十多個，外觀功能變化多端，但美團還是黑藍色調，即使當時被用戶吐槽，不過王慧文比較軸，他認為：“對任何一個創業團隊而言，無論有多少資源，都是有限的，要把資源集中到當時最重要的事情上去。”

Justin Sun地址將4130萬枚DAI換成4130萬枚USDC并轉移到中間地址:金色財經報道，PeckShield監測，標記為Justin Sun的地址剛剛將4130萬枚DAI換成4130萬枚USDC并轉移到中間地址（0x30df…0de），該地址在過去17小時內用1億枚DAI換取1億枚USDC，并將其轉移到Coinbase。[2023/3/15 13:06:00]

舉個例子，相比之前都是做線上網站，美團的業務強調線下場景，但王興和王慧文很少做路邊廣告，反而注重SEM優化。道理很簡單，他們認為，用戶只有在搜索的時候，才會有真的團購需求。這種做事風格一直延續，比如剛開始開拓外賣業務時，老王先花大量的時間在一線調查，和餐飲、零售、物流等供應鏈上的每一環的專員交流。

時間來到2020，王慧文到清華大學做了個演講，他仍然認為創始團隊應該重視規律：花大量時間研究行業、用戶，并應用到企業經營上面。

如果單從這點來看，聯系到OpenAI，其實兩者優勢不謀而合。據業內人士指出，其實ChatGPT本身全都是成熟的公開算法，不過這種超大規模訓練，并不依賴算法本身。硬件和數據才是王道，純自然語言數據都是網上公開，沒有什么門檻。

ChatGPT的先發優勢在于，通過搶先公測，收集了大量的用戶數據。

“這是更加寶貴的數據，只有他們家有。只要ChatGPT仍然是最好用的語言AI，雪球就會越滾越大，越來越難追上。”該人士還指出，為了防止ChatGPT輸出有害信息，OpenAI花了大價錢去訓練模型，這些都是OpenAI積淀了幾年筑起的數據壁壘。

王慧文的入局，說明市場看到了大模型、通用人工智能的價值和潛力。

一般來說，軟件開發和做半導體芯片不同，開源的趨勢下卡脖子問題越來越少，國內喜歡實用主義，需要找到合適的應用場景。實際上，ChatGPT在技術上稱不上是顛覆式創新，卻被無數人追捧，更像是用一種大力出奇跡的方式，提供了一種能夠靈活解決問題的應用方案。

基金股東敦促Meta裁員20% 并限制資本開支:10月25日消息，Meta Platforms(META.O)股東、專注科技的活躍投資基金Altimeter Capital Management發表公開信，敦促Meta CEO扎克伯格落實裁員及限制資本開支的計劃。Altimeter持有0.1%的Meta股份，建議三個具體行動以提升Meta的凈現金流入，包括裁減20%人手，削減資本開支至少50億美元，以及限制元宇宙的投資額在50億美元以內。Altimeter認為，Meta投資元宇宙的規模過大，不合符硅谷的標準。(金十)[2022/10/25 16:37:42]

這樣一來，有一種情況就很容易出現。首先，以王慧文為代表的互聯網玩家、創業者或資本涌入同一條賽道，就像早期的草莽時代，很多大廠依靠CopytoChina站住風口，將已經被驗證過的商業模式，進行本土化改造引入國內，尋找國外對標也成了玩家們心照不宣的法則。

王慧文要做OpenAI，會不會避免過去的路徑依賴，這并不好說。即使是親自打造的美團，一開始也在對標Groupon。為了吸引投資者，把故事講得更好，人人網上市的時候連套了Facebook、Zynga、Groupon、Linkedin四個國外標的。

有錢、有閑、有履歷，又對標OpenAI，王慧文給了投資者們一定的安全感。據相關媒體報道，王慧文出資5千萬美元，下一輪融資中已經確認的融資金額為2.3億美元。而這2.3億美元的頂級VC認購中，真格資本和源碼資本一起為王慧文站臺，源碼資本創始人曹毅甚至在朋友圈表示，“祝賀老王等到了，行業也等到了老王出山。”

02中國的OpenAI，是什么樣的？

有AI領域的資深研究人士認為：“王慧文向中文互聯網扔了一枚煙霧彈，起碼在ChatGPT這件事是這樣。”

資本市場的火熱，蔓延到用戶市場，但后者對這樣一個攢局者，并不夠看好。原因可能在于，一方面，他過往的經驗優勢體現在O2O和互聯網產品的打造上，所以人們認為，“AI英雄榜”，仍躲不開過去的那套營銷和投機的手段。

巴西國會未能就加密貨幣法案進行投票，下一次討論定于9月舉行:金色財經報道，巴西國會本周未能解決一個擬議的加密貨幣法案。雖然該法案確實在議程上，但眾議院專注于討論傾向于其他問題的法案，包括健康和數字教育問題。數字貨幣法案定于9月再次討論。如果該法案在9月的再次被擱置，那么它的討論和批準很可能會被推遲到10月舉行的總統投票之后。

此前消息，據聯邦政府眾議院領導人Ricardo Barros稱，加密貨幣法案將在本周被討論。（Bitcoin.com）[2022/8/8 12:10:12]

有IDC分析師指出，短期內ChatGPT對市場影響有限，“掌握了垂直領域的數據、面向場景的模型優化，以及形成工程化的解決方案，才可能實現真的落地。”這些模型甚至在3年以后會退出市場，雖然基于ChatGPT可能會誕生一批新創企，但單純依賴大模型，無法為創企提供持續的競爭力。

另一邊，“我自己總結，國內互聯網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣：人工智能應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。”360創始人周鴻祎接受采訪時表示。

就像前面說的，從應用軟件開源的角度來看，ChatGPT如果作為產品上的成功，門檻確實沒那么高，但事實真的是這樣嗎？

未必。如果單從成本端以及數據積累來看，國內剛入局的小公司機會渺茫。訓練AI需要龐大的算力，有業內人士透露，使用國產算力卡倒不是不行，只是芯片制程跟不上。

ChatGPT硬件方面要3萬張頂級GPU，加上CPU、內存、硬盤、網絡和數據中心的電源與建筑，接近100億人民幣，訓練一次要幾個月，巨大的物料、電力成本之外，還有軟件開發的費用。

“國內也只有BAT這樣擁有自主云計算平臺、且掌握大量用戶的互聯網公司，而且最好是和ChatGPT錯位競爭，比如做中國可以正常聯網使用的中文模型，但其中最困難的部分，其實是敏感詞和有害信息的屏蔽過濾。”

前美國財長薩默斯：美聯儲可能重蹈1970年代覆轍:8月6日消息，對于下周三將發布的CPI報告，前美國財長薩默斯表示，“我擔心非核心通脹數據將迎來一些好消息”，尤其是受到汽油價格下滑的推動。再加上一些經濟放緩的跡象，美聯儲可能錯誤認為事情已經得到控制。薩默斯表示，危險在于“我們將可能面臨一個像1970年代那樣的局面，當時我們沒有采取足夠多的措施來遏制住通脹。”扣除食品和能源等大宗商品，“核心通脹率在5%上下，”薩默斯稱。“這比尼克松時期管控通脹時還要高。從任何方面看都是不可接受的。”(金十)[2022/8/7 12:07:02]

有媒體統計，國內實驗中做過的最大的模型是10億個參數，GPT-3的參數數量是國內的175倍。

這幾年BAT三家在做大模型上，都投入了不低于OpenAI5-10億美元的資金量，語音識別、TTS、人臉識別都單獨做一套，但好的AI大模型很少，比如阿里巴巴的M6大模型，百度的文心大模型，騰訊的混元AI大模型。不過效果并不明顯，普通消費者接觸到的AI產品，主要還是類似于天貓精靈、小愛同學，側面說明可能還是努力方向搞錯了。

這種情況下，如果王慧文的團隊是要復刻像ChatGPT一樣的消費級應用，或者去重新做個搜索，以當前的局面來看并不困難，但做出來和活下去是兩碼事，關鍵是能不能持續，其實風險并不小。像谷歌、微軟、百度這類巨頭，現在也沒有尋找到技術與商業落地上的平衡點。

比如最近微軟把ChatGPT和Bing結合起來，由于所有網頁都需要清洗數據和定期來進行訓練。當摩爾定律發揮作用，訓練成本降低的同時，算力又提高好幾倍，當ChatGPT能索引全世界網頁之后，場面很容易發生失控。

“現在最大的問題，并不是去多么追求技術上的革新，而是想清楚，這項技術本身，能不能帶來生產關系的改造和生產力的提升。”有行業資深人士表示，“如果不能的話，其實沒有太大的改變，因為他沒有創造新的需求，或者說讓這種關系足夠改善。”

那么這樣一來，如果不考慮技術難度，還有另外一種可能性。用周鴻祎的話說，他把ChatGPT的能力進化分為三層，從最基本的信息學習，語料訓練，人工智能在傳遞信息的過程中，具備了邏輯能力，進而從編碼文本知識，發展到同樣能夠處理音視頻圖片。

“它今天還沒有手跟腳，沒有行動力，ChatGPT今天需要的手跟腳是什么？API。”周鴻祎說。

簡單來講，從ChatGPT上做延伸，可以分為兩方面。一種是像周鴻祎的構想，我們現在使用Web服務在美團訂餐、打車、買電影票，那么能不能讓ChatGPT也具備輸出指令的能力？這個思路和國外一家叫AdeptAI的公司相像，后者類似協作智能，建立AI工具，來幫用戶完成任務。

AdeptAI創始人Luan來自谷歌，他也認為：“真正的通用智能需要能夠行動的變形金剛，而不僅僅是讀寫。我們正在訓練一個模型來使用人們今天使用的所有軟件工具和API。”

另一種延伸的方式則沒有那么直接。

舉個例子，ChatGPT仍作為一個接口，比如充當一個數據源，把這些東西打包，做B端的生意，來提高生產和服務效率，或者有調用大模型API的公司，基于大模型重點開發具體場景的AI應用公司，如Jasper。那么實際上，這條鏈路上的ChatGPT，就不是直接toC的應用，而是B2B2C，做中間件。

事實上，僅將ChatGPT當作一個toC的應用，一方面體現了人們有一定的技術崇拜：AI確實很酷；另一方面，似乎的確能也夠解決一些實際問題，相比一般聊天機器人，ChatGPT回答更靠譜。

但這并不足以說明產品的成功，OpenAICEO都直言這是一款“糟糕的產品”，金錢在燃燒，服務器在冒煙。部分地區沒法光明正大訪問，頻繁出錯的信息，他的原話是說：“人們訪問的是一個有時能用，有時不能用的網站。”

“符合預期的需求，是需要多輪交互才能產生的。”即使作為生產力工具，運用到文章轉寫、創作等場景，實際的應用深度并沒有設想樂觀。這導致ChatGPT暫時不能直接進入工作流，意味著這樣的生產力工具都是“糟糕”的。

微軟是一家toB的公司，和老對手谷歌正面較量的領域，除了Bing，還有Edge，如今微軟的價值大頭落在云服務上，Azure被推向前臺，也是OpenAI的獨家供應商，生成式AI的大量資金最終又都流向了基礎設施層。

這種用法類似上述的第二種延伸，ChatGPT以及所有大模型，算力消耗巨大但不是好產品，甚至不是獨立軟件產品，而應該作為基建，隨著數據越來越大，參數越來越多，訓練需要的算力和成本越來越高，放到智算中心、云平臺上面，和SaaS一樣：容易部署，使用門檻低，通過賣服務和數據，靠規模效應產生高維價值。

ChatGPT目前看似是利用大模型解決生成領域的任務，但實際上，也展現出了通用型人工智能的潛力。“ChatGPT一個賬號收費也就幾十美金，所以它要扶植的一定是垂直應用。做生態，如果沒有AppStore，蘋果不可能成為一個平臺。”周鴻祎認為“在通用的人工智能上搭建垂類，是非常聰明，也是非常省力的方法。”

03到底什么才是科技公司？

科技公司這個稱呼既熟悉又陌生，2000年以來，互聯網公司人均標榜科技基因，但事實卻是，云計算、數據庫、人工智能、算法、大模型，這些都是后幾年才開始強調的概念。

回到王慧文這件事上，他的招募令里寫到，要成立一支非盈利基金，專投那些“發展路徑不清晰、實現希望很渺茫、商業價值不明確”的初創科技公司，這是國內VC及相關機構里已經很少見的理念了。

相比印象里的硅谷，總會有一批財務自由的人，對技術偏執，或愿意嘗試新的事物，OpenAI前三年在毫無營收的前提下，也有人支持它每年燒5億美金。這件事如果發生在國內，對待不確定性的東西，市場的包容度往往并不高。

從企業的角度來看，OpenAI起始于一群在通用人工智能備受懷疑時，仍然相信它能成的人，并不是著急“做另一個DeepMind”來打敗谷歌，也不是微軟內部孵化，它只有375個人，是一個100%的小型創業公司。

但為什么微軟和谷歌內部沒有孵化出這些項目？人們偏向認為，OpenAI的人才密度一定比微軟、谷歌更高，大企業在創新上天生存在弊端和不足，加上資本的加持，這樣小企業才會做出顛覆式的技術。

ChatGPT只是OpenAI的產品之一，公司多個創始人曾聯合發文：“我們正致力于利用物理機器人完成基本家務。更遠一些，OpenAl的目標是制造‘一種高度自主，且在大多數具有經濟價值的工作上超越人類的系統’。”

做中國的ChatGPT和做中國的OpenAl，是完全不同的兩件事。前者貼近為了流量追一個風口，后者的格局大得多得多。在OpenAI官網可以看到它的綱領和章程，其中有一條反競爭條款：

這種情況在國內其實是非常罕見的。

如果說“狂熱相信AI改變世界”是王慧文再創業的初衷，那么他后來發的續里，“不清晰、很渺茫、不明確”，更像是對自己這一舉措的概括。

有分析人士指出，處于早期階段的創業公司，要想獲得投資人的垂青，要么技術和工程化能力得特別強，要么對C端用戶或者B端場景有特別深刻的洞察，能夠把這些和AI技術結合，打造出能落地的產品。“國內創業，不先走場景而走技術驅動非常艱難。可能正是因為這樣，慧文這樣的動作才更有價值。”

OpenAI能以很少的收入支撐很高的估值，獲得長久的資金支持，除了技術信仰，還有資本和產業的支持，在國內，很難有VC拿錢冒險做技術驅動創新的環境，王慧文可能正在充當后者的角色。如果這是一次理想主義的試水，當所有的目標和過程堅定而明確，那么成敗其實并不完全由結果判定。

來源：“新眸”，DeFi之道

作者：鹿堯，編輯：桑明強

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