大家好，我今天分享的主题是《大模型浪潮下，必将繁荣的应用层》
过去二十几年里，我完整经历了整个互联网的周期。
2022年12月，ChatGPT发布后，我当时感觉这就像互联网出现的时刻。
因为我第一次接触ChatGPT的时候，感觉它像一个病毒，刚开始只是跟它漫不经心的聊天，随着越来越深入，感觉它特别有意思，想要拉朋友过来一起尝试。
这种体感，就像我们早期在机房上机时，立刻冲回去到寝室，把寝室的人全拉到机房里上网。
虽然现在已经没有那么兴奋了，但当你接触到一个新东西，立刻就知道一些很大的新东西要出现了。
说回到我们，百姓网成立于2005年，一直在做互联网领域的业务，在ChatGPT刚出现的时候，我们做了3天的测试，觉得这是一个机会。于是，我告诉大家，我们要全面转型 AI 领域。
其实，我是一个非常优柔寡断、不喜欢做决定的人，为什么当时能够想到没想的全面转型呢？
当时也有人提醒我，类似于这样的忽悠人的概念有很多，比如元宇宙、web3。
但是，我还是让全公司转型做了百姓 AI ，为什么有这样的差异？
因为我觉得，ChatGPT 是一个产品，元宇宙、wed3之类的是一个概念。
好的产品完胜一个好的概念，甚至一个差的产品完胜一个好的概念。
你如果看整个科技史，互联网从 1969 年开始，不温不火的漂了 25 年，直到 1994 年网景浏览器出现，互联网才真正变成了全世界火爆的浪潮。
iPhone也是一样，iPhone 出来的时候，我们在移动互联网浪潮里已经摸爬滚打了 7 年。
AI 也是一样的，在 2020 年 GPT 3 出来之前，所有人是没有体感的。为什么没有体感？
如果我们以图灵提出 artificial intelligence（人工智能）这个概念为起点，现在已经过去了七十几年。这七十几年里， AI 一直在发展，就像以前的互联网一直在发展，移动互联网一直在发展，但这些发展，不足以作为一个人将未来十年的青春扔进去。
直到ChatGPT出现，它让我们看到了一个新的时代，这就是我们为什么在非常早的时候，就敢于all in 的逻辑。
一、大语言模型开启了 LUI 时代，
却不是这个时代的全部
当你觉得大模型是一个非常大的浪潮时，到底该做什么？
对于创业者来说，基本上是两条路：一条是做大模型，一条是做大模型的应用。
我个人的选择是做应用。为什么？
我之前发表过一篇文章，其中说到“大语言模型开启了 LUI 时代，却不是这个时代的全部。大模型的竞争，将很快变成一个新的时代的局部战争。”
首先，我们先看一下它开创了一个什么时代，我起了一个名字叫LUI（自然语言用户界面）时代。因为有了大语言模型或者ChatGPT这样的产品，人与计算机可以直接通过自然语言对话的方式进行用户界面的交互。
也就是说，人可以用自然语言控制机器。那么，它到底带来什么变化？
举个例子，你在美团点一碗牛肉面，上面可能会有选项问你要辣还是不要辣，要香菜还是不要香菜。
但是，人有非常多的需求，比如我希望你这个面软一点、细一点，然后装在一个红颜色的碗里，并且放个鸡蛋等等。
当你的需求变得非常复杂，graphie user interface（图形用户界面）就搞不定了，因为它需要有上千个按钮才能满足你的需求。
而这个东西如果用自然语言的话，是可以直接达到的。从这个角度来说，这是我看到的未来最大的一个变化。
在这个变化里，让我想起一场世纪商战——浏览器之争。
1994年，网景公司的Netscape Navigator横空出世，它提供了一个图形界面，人们再也不用命令行的方式去操作电脑。
所有的人觉得，互联网时刻来了。
这个时候，微软干了一些什么事？比尔·盖茨向全公司发了一封信，意思是说“互联网大潮来了，从现在开始，所有人转型互联网” 。
当时，微软组织了2000 人的团队开发Internet Explorer浏览器，经过了两到三年的竞争，最终取代了网景公司的Netscape Navigator主导地位。这在微软历史上，是非常辉煌的一件事情。
但如果从历史的角度来看，微软虽然赢得了浏览器之争的最终胜利，却错过了整个互联网。因为以微软当时的资源，它简直可以干任何事情，但是没有选择做。最后，它只有一个全球所有互联网入口的浏览器，但在互联网上没有建树。
因为我在微软工作过几年，这段历史给我的印象非常深刻。
Netscape Navigator这款产品开创的不仅仅是浏览器行业，更是互联网行业。但是，在它刚开创的时候，很少有人站在历史的角度理解“互联网是一个大事”，所有的人都看到了浏览器是个大事。所以，大家都把时间花在浏览器上，把资源花在浏览器上，最后错失互联网。
再说回到大语言模型，我认为大语言模型是一扇门，通过了这扇门，我们进入了一个自然语言人机交互的世界。
但这个“门”的生意是不是最好的生意？这是我在今年2月份一直思考的事情。
这个时候，大家就说，你举浏览器的例子，我也可以举很多例子，比如操作系统Windows是我们进入 PC 行业的一个门，现在 Windows 还是最重要的一个东西。
那么，接下来的问题是：大语言模型行业会更像 Windows 一样，赢者通吃，还是像浏览器一样？
我个人判断，它有更大的概率像浏览器而不像操作系统。为什么？
因为从操作系统的角度来说，它有网络效应。十年以前， Windows 上面的应用程序没有办法在 Linux 上运行，Linux 上面的应用程序也不能在 Windows 上运行。
这时，虽然我出了一个比 Windows 好的操作系统，但是我的所有APP 没有办法在上面运行。所以不用去尝试。
我们再看浏览器，浏览器有一个很重要的特征：所有的浏览器与wed服务器之间的协议是HTTP协议。如果你不按协议的话，这是你的问题，别人不会用你。
大语言模型的情况是什么呢？
它与用户交互时，有一个更强硬的要求：自然语言。我用同一句话给大模型A，它的反馈如果跟大模型B一样，或者不够更好的话，是你的大模型的问题。
所以，在这个层面，对于使用者来说，它更像浏览器。比如，我做电商的，我不会在乎你是用什么浏览器访问。
前段时间，我们帮企业做AI机器人，在后台设置了一个setting（调节挡），他可以选择用什么大语言模型，其中包括了文心一言、ChatGLM、Mini Max 等等。
在简单推理上，当你把模型来回换的时候，你对用户界面的部分影响是有限的。
所以，我认为大语言模型可能很快会变成囚徒困境，所有人在拼命的竞争，最后也是像IE浏览器赢了Netscape Navigator一样的局部战争。
但是，我从来没有说大语言模型之争不重要，它非常重要，我从来也没有说这件事情不值得去争，它对有些人是兵家必争之地。
而对于绝大数从业者来说，我们一定要意识到大语言模型是进入新时代一个非常重要的“门”，但它不是全部。
二、大语言模型和用户之间
的中间层大有可为
在大语言模型和用户的需求之间有一个中间层，这是一个大有可为的行业。我来详细分析一下。
很多人告诉我说，“你不要做应用，这个事情在大语言模型未来的能力之间，不堪一击”。
但是，我这个想法思考了很久，最终的思考结果是：大语言模型必然不会吞噬一切机会。甚至，它只能覆盖在整个行业中间非常少的部分。
也有人说，你做的那个事情不就是一个套壳吗？
如果我们仔细分析，整个计算机行业都可以说是 Intel 的套壳，但实际上它不是。所有的互联网网站，你都可以认为它是基础的互联网的协议的套壳，但实际上它不是，为什么？
从成本和分层的角度来说，大语言模型的通用性是成功的关键。
举个例子，对于网站层来说，它根本不需要生产CPU，只有不懂的 VC 才会说：“你这个网站连 CPU都不是自己生产的，你有什么核心竞争力？”
网站的竞争力不在CPU、不在网络层，它甚至不需要有自己的机房，却依然是一个很牛的网站。
大语言模型也是一样，大语言模型未来的通用性是这个行业要想繁荣发展的必然部分。
怎么理解这句话？
我们知道，软件层是非常厚的一层。那么，会不会有一个不懂的人对做ERP 系统的人说“你不要做 ERP 系统了，总有一天 Intel 会把你的 ERP 系统做到它的芯片里” 。
有可能吗？绝无可能，因为 Intel 芯片成功的原因是：精简指令集。它把很多的指令精简掉了后，只做最简单的指令，里面放了足够的二极管、三极管，一模一样的CPU，它一下生产几亿个、十几亿个。
接着，每一个行业把它作为基础，在这上面搭建PC、服务器，上面再有软件层，软件层再有服务层。
所以，我不认为大语言模式能吞噬一切。
那么，大语言模型和用户之间的中间层，它会变得有多厚？
举个例子，ChatGPT 刚出来的时候，所有的应用都是搭一个壳，然后直接调用 ChatGPT 的问答。
就像早期的互联网，很多人的互联网站就是把Server（服务器）往上一搭，直接放进去做一个网站。这个东西，显然是没有竞争力的。
但是非常快，互联网网站开始做赛道分类，你是做 a 赛道的，你是做 b 赛道的，各种各样的东西像雨后春笋一样冒出来。
从 2000 年到现在，这 23 年，互联网从一个刚开始特别幼稚的套壳，也做不出来什么有用的东西，变成了过去互联网的 20 年。
我认为，我们现在的时间点与互联网的早期一样。互联网的早期有一个特点：凡是有用的都做不出来，凡是能做出来的都没啥用。
大语言模型现在也是这样子，但是这并不能阻碍我们对它的信心。就像互联网的一个基础的增删改查的数据库应用，它在和千千万万的行业做了结合后，成就了过去20年很多大公司。
那么，在大语言模型层面，底层是一模一样的大语言模型。虽然它的过程会不断演进，但这个不重要了，重要的是在大模型和用户之间有厚厚的一层，我们可以做非常多的事情。
三、未来20年的路需要20年走，
而不是两年走完
这里，我给大家一个提醒：在未来的20 年里，所有要发生的事情需要 20 年的时间走完，而不是用两年的时间走完。
所以，如果在未来两年，大家没有那么想象的那种兴奋，认为所有的东西都搞定了，那是你的期待问题，不是发展速度的问题。
整个科技发展有一个特点：你想让它快，也快不了的节奏。
为什么这么说？
大家想象一下，如果你本人在 2000 年的时候，看到了互联网的一些网站，我认为只要是一个正常的知识水平的人，都可以清晰地看到互联网未来的 20 年。
比如，在 2000 年的时候，我们认为将来在互联网上肯定可以卖东西，可以听收音机，可以看视频。看到这些东西是不难的。
就像我们现在站在 2023 年，我们去看大语言模型在未来 20 年能给我们带来的东西也不难。
我们知道它的能力会不断提升，会有Agent（自主活动的软件或者硬件实体），会有多模态，会有和机器人的结合，我们能想到的东西都能看得到。
但是，大家一定要注意：看得到与看得准时间，这是两个不同的事情。
我认为，我们现在所看到的，在未来 20 年里要发生的事情会用 20 年的时间发生，而不是在未来的两年里发生。
因为科技有一个“鸡生蛋，蛋生鸡”这样一个齿轮，我们想让它加快，但是真的快不了。就像2000 年的时候，我们看到互联网是可以做网络购物的，但是因为没有带宽，所以没有用户。
总算有人先投了带宽，虽然公司后面死了，但是有了一批用户，之后才会有了互联网。
这是一个循环，一个循环一般需要两年。
举个例子：
百姓 AI 通过 Chato帮企业和个人做数字分身、客服系统，你会发现一旦你要帮一个人做数字分身，才发现他没有语料，没有语料就没有好的数字人。所以，导致大家对数字人缺少认知，不想训练它，造成没有更好的语料。
只有一些人先储备了很多语料，放到数字分身里，数字分身变得更好了，用的人更多，我就更有动力去录入更多信息，这是一个不断循环的过程。
而这个过程就是一年一圈，螺旋的上升。等我们做到我们想要的样子时，十年、二十年就过去了。
还有一个很重要的部分，大语言模型的能力边界已经展现了。
这个边界是什么？很多事情，已经做不了了。
以 ChatGPT 为例，我们在跟客户沟通的时候，有人说，“可不可以做一个医生数字人，让它自动看病”。
我说，“这个客户千万别接，因为这个能力在今天的 ChatGPT 的边界之外”。
但如果医院只是想做一个客服，回复“医院什么时候开门，科室的分布方向”这类的问题，是在边界之内的。
边界清晰的好处是：它虽然给了你限制，但在边界之内给了你无穷的自由。
我记得在2000年的时候，当时我在做网站，我告诉我们团队的人说：“如果用户让你放照片的话，不要接，我们只接纯文本。”
因为在 2000 年的带宽环境下，加载是一个非常糟糕的体验。所以 2000 年的互联网的边界就是支持文本，不支持。
2003 年，宽带普及的时候，你才可以把放进来，但是视频不能放进来。边界会一直调整。
所以，意识到大语言模型的边界，对于所有创业者来说，是一个绝对重要的事情。
这个时候，我们要做的事情就是用好它已经能搞定的事情。
就像互联网浏览器出现时，是惊世骇俗的那一刻。但后来更新迭代的版本，对于从业者不重要了。
因为一个时代，一旦被划开了以后，接下来会有三、五年消化，不需要再跟踪科技前沿了。
对我来说，我也很清楚知道，chatGPT4.0出来了以后，再往后的版本不重要了，哪怕它停留在这一刻不动了，它所释放出来的生产力，需要我们去用Chato这样的产品，或者很多同行一起把它应用起来。
所以，我认为有一群人在不断探索人类的边界，还有一群人把它的应用做好，这就是我们所有人需要一起做的事情。
四、大模型浪潮下，
必将繁荣的应用层
最后，表达一下我对大语言模型的观点：这个浪潮下，必然繁荣的应用层。
这里有非常多的机会，我分享3个观点：
1.垂直行业的机会
这里的垂直不是狭义的垂直，它更多是和 CPU或者MySQL、 Linux 这种通用相对应的垂直，就是一个一个具体的行业，这有巨大的机会。
2.在最简单最朴实的地方的突破，才会有最广的应用机会
举个例子，互联网行业刚出来的时候，虽然有很多高精尖的应用，但是真正改变人的生活是一个增删改查的数据库。
只不过，增删改查的数据库放在医疗里，它就对医疗业产生巨大影响；放在电商里，就会对商业产生巨大影响。
3.被AI冲击的行业将会繁荣，没有被AI冲击的行业将走向萧条
有很多朋友问我：“听说AI来了以后，这个行业就被冲击掉了。我的儿子考大学的时候，是不是得毙掉这个专业？”
我就说：“你看新闻，AI冲击到哪个行业，你就要进到哪个行业。”
这很反直觉，因为在海啸来的时候，大家的感觉肯定是往山上跑，躲得越远越好。
但实际上，什么叫被 AI 冲击的行业？被 AI 冲击的行业是指在这个行业的生产力有 10 倍、 20 倍、100 倍提升的行业。
但是，只要一个行业的生产效率提升，它对资金的吸引，对于人才的吸引，对于机会的吸引都会变得很高。
而没有被 AI 冲击的行业，比如理发师、厨师，这些行业将会变得越来越没有收入，因为它的生产力不如 AI 冲击的行业的生产力高。
虽然大家对于AI 冲击行业有一些心理负担，但我们认为这是对人类、对于所有行业来说是一件非常好的事情。
五、百姓 AI 在应用层的实践
如何证明自己是真的相信这样的判断和观点。我想没有比亲自投入，all in去做这件事情，更有说服力的了。
最后，跟大家分享一下我们百姓 AI 正在做的产品 - Chato，可以基于企业的私有知识库定制专属机器人，同时，我们为企业提供 AI 训练师服务。即使是不懂AI，没有技术能力的企业，只需要通过Chato 进行简单的数据“喂养”，就能获得一个专属的「数字员工」。Chato 在IP数字分身，私域运营，内部知识库等场景下，助力企业解决行政、会务、客服等重复性高，人力成本支出大等问题。
我的演讲到此结束，谢谢大家。
来源：笔记侠