馬化騰的AI百年論_風聞

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· 甄科學 | 文·

我是個搞投資的，為了追風AI，開始學python，決意和程序員打成一片。在互聯網創始人裏，我最佩服馬化騰，因為他是程序員出身。剛過去的騰訊股東大會上，“老程序員”馬化騰，講了對AI的看法。

蓋茨、馬斯克，二個骨灰程序員成就了OpenAI。這兩個碼農讀高中的時候就寫代碼賺錢改變了世界。

程序員思維和做線下商業的人，有巨大區別。程序員思維是：

1、問題導向；2、高效系統地解決問題；3、嚴謹；4、持續學習；5、創新和自我改進。

1999年，我在機房第一次摸電腦，加了隔壁機位上（女）同學的QQ。號碼8位。現在，我每天最少8小時花在微信上，微信是我的第二大腦存放地。

個人認為，騰訊是為數不多靠純粹的線上產品力，而非線下商業力，持續成功的公司。

所以，馬化騰對AI的觀點，我要字字嚼碎了讀。

官方媒體裏帶引號的馬化騰原話是：

“我們最開始以為AI是互聯網十年不遇的機會，但是越想越覺得，這是幾百年不遇的、類似發明電的工業革命一樣的機遇。”（這簡稱——百年論。）

“對於工業革命來講，早一個月把電燈泡拿出來，在長的時間跨度上來看是不那麼重要的。”

“關鍵還是要把底層的算法、算力和數據紮紮實實做好，而且更關鍵的是場景落地，目前（我們）還在做一些思考。我感覺現在有很多公司太急了，感覺是為了提振股價，我們一貫不是這種風格。”

“發現哪些業務和過去的業務能產生1+1大於2的效益，用得上自己過去的經驗並且能做到業內最好的水準，經常思考這個，會讓自己的動力更足。”

以上帶標點248字，字數不多，一共四個重點，斗膽説説我的看法。

AI是數百年一次的機遇

如果是別人説AI是百年機遇的話，我是不信的。我做風險投資，聽夠了百年一遇的畫餅説辭。

但現在是馬化騰，一個有工程師思維的嚴謹程序員、一個久經沙場的互聯網老兵、一個不需要忽悠股價的人，説出這樣驚人的話。（敬請注意，我沒有必要拍馬……）

不管你信不信，我本來就這麼認為，只是現在更堅信了。

1000年前，印刷術發明了，有追求的人一定要學會寫字讀書，會認字的人就是人才。60年代小學生是高材生，現在的研究生滿大街。未來不會用AI的人，大約等於文盲。

在百年機遇裏，每個人能做什麼，要做什麼？

反正我已經可以用AI寫文章、研究項目、寫代碼了。辦公高效之選，驚豔所有人。

要創業的，大風已起。多年之後，就像回顧第一代互聯網大廠都是1999年前後創辦的一樣。AI會把現在所有的商業形態都重做一遍。也會有新的AI原生應用。未來的AI大廠也必將都是2023年前後創辦的。

要投資的，別顧慮宏觀經濟了。1999年前後也是資本寒冬，亞洲金融危機餘威猶在，人民幣基金還沒幾千萬的子彈，不敢投資的結果是第一代互聯網大廠被美元基金摘了果子。

AI創業成功率極低，是真正風險投資的遊戲。創業者別找假VC、玩preIPO的投資人，他們沒這麼大的“膽兒”。

股民的“膽兒”倒是挺大。AI概念股，拿到了就偷着樂吧。當年的中石油，誰料到15年後靠“中特估”才看到解套的希望。很對，AI真的是“新經濟中的石油”。

算法、算力、數據、場景是關鍵

算法上，國內十幾家大廠都在推出大模型。有人自研，有人套牌。理論上，我明天就可以推出一個大模型——拿開源模型改頭換面。

騰訊是這個領域最低調的一家公司，目前只推了一個面向大模型訓練的新一代算力集羣。QQ、微信的產品形態和聊天機器人、文字最近，騰訊卻沒説要做大模型。友商們做大模型都要算力啊。

有趣的是，國內公司急吼吼在大模型上追趕OpenAI，而OpenAI和谷歌擔心的卻是被開源模型要了老命。

開源社區正在圍繞Meta的LLaMA開源模型，快速構建和ChatGPT能力相當的大模型。斯坦福大學的Alpaca號稱可以和ChatGPT競爭，任何人都可以用它複製出一個大模型，成本只要600美元。

OpenAI給自己的不開源找的理由是，GPT4太強大了，一旦開源，被壞人利用，電影裏毀滅世界的大反派就此誕生。這是實話。

AI教父Geoffrey Hinton離職谷歌，他75歲，對畢生研究感到後悔，認為AI相當恐怖。

**OpenAI的創始人強烈地、主動地要求政府監管。**一家公司主動要求被監管，古今中外，幾未聽説。自從ChatGPT推出以來，所有的事件不用改編，都是好萊塢大片。

在美國國會針對人工智能監管的聽證會現場，一個參議員用AI生成的模仿自己的假聲説：“我們經常看到技術超過監管時會發生什麼，會加深對個人信息的濫用、虛假信息氾濫和社會不公”。

旁邊坐着的IBM首席隱私和信任官説：“人工智能製作出如此逼真的音頻太神奇了，潛在應用是可怕的。”

AI生成的虛假內容侵犯他人隱私、侵犯版權是現實的威脅。AI孫燕姿爆火之後，會有人官司纏身。

在數據上，中文互聯網的低質量重複文章、機器人和廣告氾濫的結果，規範訓練集的缺乏，讓訓練中文模型始終落後於英文。

我經常用微信讀書這個APP，如果拿微信讀書的浩瀚高質量電子書作為訓練基礎，是巨大的數據優勢。幾億中國人每天泡在微信上，騰訊有機會掌握中國人最全面的數據。

大模型囊括公開信息，人人都有的東西，則不構成核心壁壘。我認為，最有價值的數據是每個人、每個公司的私有數據和私有信息。

這些信息可能是散見於互聯網的公開信息，比如個人發佈的公眾號文章、個人博客、微博、公司網站，也可能是有限公開或不公開的文本、筆記、簡歷、個人喜好。

當把這些信息重新組織整理後，可以訓練出每個人真正的私有模型，它可以存儲你的沉澱和記憶，變成你的第二大腦。

在場景上，一個黑暗的事實是，AI已經快速向灰產、黑產、詐騙、色情滲透。這些恐怕是落地場景最快的地方。

作為正兒八經的投資人，我研究了很多國外的AI項目，目前還是以效率提升和工具類為主，具有共識的新場景尚未出現。

關於創新場景，我的上一篇文章《AI應用的真錢景》裏的論述，現在仍不過時。

因此，馬化騰説：不能急，場景還在想。

不能急，場景還在想

但是，騰訊在相關回答中提到：

“我們的團隊正在計劃一些有趣的產品……例如，它為我們的搜索提供了一個新的角度。再等一段時間，可能會在我們的服務中推出有趣的AI幫手。”

**“一個有趣的AI幫手“，這點信息非常重要。**非常值得猜測這個幫手會是什麼。

不誇張地説，微信搜索已經是我的中文搜索第一選擇。因為公眾號的文章質量比泛互聯網搜索的質量高。AI提供了新維度給Bing和谷歌搜索這樣的專業搜索引擎。

微信搜索作為微信內部的一個小功能，會有什麼不同於專業搜索引擎的新維度嗎？

AI幫手也許是AI生成表情。比如，國外的personal.ai公司推出的全新AI及時聊天工具中，包含用文字生成圖片表情的功能。你可以在聊天框中打入一行字：一箇中年金融男在瘋狂學代碼的痛苦表情，它會生成這樣的圖片發送出去——

AI幫手也許把微信鍵盤的更多功能集成進入微信。微信鍵盤是一個包含語音識別、聯想輸入等AI能力的輸入法，它轉身就能變成AI助手。比如，它是不是可以根據上下文意思，生成更長的文本，或者自動組織語言、重新編輯我顛三倒四隨便寫的微信回覆。

AI幫手也許是給公眾號作者配上AI寫作助手，也許是推一個官方微信號，加了它之後，可以和它聊天，就像和ChatGPT聊天一樣。也許是很多。

在BAT及其他所有大廠中，只有微信和QQ是聊天界面，可以天然無縫地加入AI聊天機器人。當然，AI助手不一定是對話界面，不一定是微信全局使用的，也不一定是在微信裏的工具，騰訊還有2B和很多其他業務。

微信的任何一個小的改動都謹小慎微，它的影響是從老嫗到小孩，從白丁到院士的10億人口。

騰訊的歷史是一部靠產品力説話的歷史。QQ不用推廣就獲得了大量用户，微信紅包用一個小功能引爆了龐大的支付和金融服務市場。騰訊有用小功能撬動大商業的傳統和能力。

想到這裏，不説其他，有幸身逢百年一遇的創新產品，想起醖釀中的AI小助手，我興奮得要急於吃瓜了。

先做增效的事情

馬化騰説，發現哪些業務和過去的業務能產生1+1大於2的效益，用得上自己過去的經驗並且能做到業內最好的水準，經常思考這個，會讓自己的動力更足。

我在近期文章《大公司內卷GPT之戰》中，講了企業用AI增效的多個方面，這包括提高企業人力資源效能和優化企業流程兩個主要方面。大白話就是，怎麼用AI能讓10個人幹20個人的活，和讓5步流程變3步。

我相信，增效是成熟大公司使用AI的第一步，也是他們現在最重要的工作。這個時間窗口在半年到一年左右。騰訊沒想好場景，大量的初創公司更沒想好，但他們光着腳悶頭就幹了。

在這半年到一年中，小公司有可能聚焦用户需求，做出顛覆式創新和AI原生的產品。這些小公司需要快速積累到某些壁壘和優勢，為等待大公司的黑暗森林打擊做好準備。

騰訊是互聯網黑暗森林裏的歌者級存在。即便如此，馬化騰仍認為：好的公司不能包攬一切。

馬化騰通過多年管理經驗看到，要聚焦最擅長的領域，才能更好地發揮自己的價值，不能貪圖利益，把寶貴的精力分散在其他人更專業的方面去搶一杯羹，專注才能最大化地發展自己的優勢。

這體現了一種積極的學習態度和持續改進的理念。把一個代碼寫好，妥妥的程序員思維。經常性思考和反思，以便聚焦能發揮出最大動力的業務。這種態度對於任何個人或組織的成長都是至關重要的。

説句大話，持續學習，投身幾百年一遇的歷史機會，是當代青年的歷史選擇。雖然我已經是中年了，但我喜歡學習先進的東西，誰讓我叫甄科學呢。

別看我只是個管基金的，但我也是一個基金行業的創業者。我投資了不少初創企業，也可能很快變成AI行業的聯合創業者。

作為企業領導者，在快速變化的科技行業，不僅要解決目前的問題，還要看更大的長期目標。這種長遠的視野使企業家能夠在日常決策中保持冷靜和理智。在百年機遇裏保持理智最難得。

本文作者同名公眾號：甄科學。