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最近复习了一遍陆奇的演讲，说实话，第一遍看的时候，是没太看明白的，但这次复习，我用模型帮我辅助阅读，很好，我懂了，而且有了新的感悟。本文部分内容由AI自动分析生成！

科技变革给人们带来的巨大机遇与深刻挑战。
 

一定要记住，任何改变社会、改变产业的，永远是结构性改变。这个结构性改变往往是一类大型成本，从边际成本变成固定成本。

 

一方面,人工智能的高速进展给我们带来前所未有的机遇,足以改造整个产业生态。模型计算成本的降低将释放更多的人类创造力,人们将有更多时间从事高价值的工作。这些变革给创业者带来数不清的机会。
 

接下来15-20年，模型就是知识，将无处不在。以后手机上打开，只要联网，模型就过来了。它教你怎么去解答法律问题，怎么去做医学检验。不管什么样的模型都可以无处不在。

 

在接下来的15-20年内,models(模型)将 ubiquitous(无处不在)。

任何联网的设备,例如手机,打开时都将获得模型提供的知识。这些模型将教你如何解决各种问题,像法律和医学等。各种类型的模型都将能够无处不在。模型之所以能变得无处不在,是因为其成本从边际成本变为固定成本。

 

这意味着:

对个人而言,获得模型提供的知识将变得低廉。这将帮助降低各行各业的成本,提高效率。有利于新产业和创业的兴起。随处可见的智能模型将提供智能协助,并影响各行各业。它将改变我们生活和工作的方式。我们只有及早适应这种变化,最大限度地利用这些模型,就能获取更多收益。

模型时代已经悄然来临,而我们需要为此做好准备。
 

未来的模型世界会怎么发展？首先是将有更多大模型会出来。更多更完整的模态和更完整的世界知识在这里。你有大量的知识、更多的模态，学习能力、泛化能力和泛化机制一定会加强。

 

短短一两个月，国内外无数的大模型涌现出来，meta的LLaMA、Google的PaLM、百度文心一言、阿里通义千问、科大讯飞星火、腾讯、头条……，几乎能叫得上名字的科技厂都会做自己的大模型，没有问什么，问就是，这就基础设施！
 

模型的学习和泛化能力将加强。随着模型知识的增加,其学习和泛化能力也会不断提高。模型与人的对齐工作将更多。总的来说,未来的模型世界将变得更加复杂、多样化和强大。模型将具有更多种模态、更丰富的知识以及更强大的学习和泛化能力。同时,与人类的对齐和建模工作也将更加复杂化。

对每个人、每个行业都有结构性影响
 

世界在哗哗哗地变。我曾经说1995-1996年有这种感觉，但这个比1995-1996年还要强。为什么？模型的成本从边际转向固定，知识创造就是模型和知识的获取，它结构性做演变了。

 

当前大模型快速进展带来的变革,比90年代互联网革命还要强大。原因在于:模型成本从边际成本变为固定成本。这意味着获取知识的成本大幅降低。知识变得低廉普及。这改变了知识的获取和创建方式。知识不再需要从头自行创造,而可以通过模型快速获取。变革是系统性和结构性的。不仅影响个别行业,而是影响整个社会和经济。

 

1995-1996年互联网革命,当时信息获取成本降低带来了重大变革。但大模型革命的影响力要更大。因为模型更贴近人的认知和工作方式。而模型成本的降低,正像互联网时代信息成本降低一样,将有系统地改变世界。大模型带来的变革,不仅在只是聊天,而且在本质上也更具结构性。它正在用一种全新的方式,重塑知识的获取与创建。

还记得ChatGPT刚出的时候我分享过这篇文章，AIGC将彻底颠覆这个行业还只是看到了对数字营销行业的颠覆性，但短短几个月时间，AI已经深入的影响到各行各业各业了。

影响 = 每小时工资(美元)× 工时(小时)× 人数

开发人员、设计师、咨询等涉及动脑筋的工作。科学、教育和医疗等核心产业全部都进入AI的超高速车道，已经是不得不会，不得不学的状态了。

大模型时代的机会
 

首先，底层是数字化的技术，因为数字化是人的延伸。数字化的基础里有平台，有发展基础，包括开源的代码、开源的设计、开源的数据；平台有前端、后端等。这里有大量机会。

 

数字化技术是人类延伸,这里有很多机会。使用数字能力满足人的需求。通过C端和B端来满足不同人群,提供信息、交互、关系、自动化等。数字化技术的发展本身,就提供了很多创业机会。使用数字化技术去满足人的需求。通过开发C端和B端产品与服务,满足不同用户群体的需求,也是另一项重要的创业方向。

数字化基础本身:如开源代码、数据等。利用数字化技术满足人的需要:通过C端和B端产品与服务。要充分利用这场科技变革中的机遇,我们需要跟进和参与数字化技术的进步,并开发满足人的实际需求的产品。只有两者兼顾,才能真正发掘出这场科技革新的机遇。
 

首先搬运信息，这个时代还有很多可以做

 

尽管信息渠道繁多,但信息需求仍在变化和增长。信息服务仍然可以作为一个可行的创业方向。信息需求持续、空间广阔、效率有改进、新技术助力等。

信息需求仍然庞大。尽管信息渠道不断增加,但信息需求并没有减少。人们始终需要各种信息来工作和生活。

信息服务空间广阔。信息服务可以针对不同领域和群体,提供多种形式,包括新闻、报告、数据库等。空间仍然广阔。

信息排名与传播效率有改进空间。当前的信息服务仍然存在聚焦不准、效率不高等问题。还有提升空间。

与新技术结合,可打开新的应用场景。人工智能、大数据等新技术可以升级和优化现有的信息服务,开拓新模式。

信息需求随时代进步不断变化。随着科技和社会进步,人们对信息的需求形式和内容不断更新。信息服务需要相应调整。

消费升级带来高端信息需求增加。随着消费升级,人们对高端信息的需求也在增加,例如专业顾问等。
 

如果你是做模型的，我现在判断什么都要重做一遍。大模型为先。很多设备也要重做，你要支持大模型，容器要重做，这些都有机会。云、中间的基础设施、底层的硬件，包括数字化发展核心的基础，尤其是开源的体系，这里是真正意义上是有大量机会。

 

还记得前几天智源大会上就说过同样的观点，人类社会不会让一家企业垄断所有的基础，所以OpenAI只是开拓的大模型的道路，未来一定会有大量的公司走上这条道路。
 

在大模型时代,重做模型依然存在很多创业机会，需要重新设计和构建新一代模型,这里存在很多机会。更具需求、场景、构建更强大、高效的新模型，新模型可以满足更多需求,服务对象更广。可以预见的是随着模型技术的进步,新模型将不断涌现。针对不同的服务场景，提供不同专业性能力。可以想想，未来，律师专用大模型、商业咨询专用大模、财会专用大模、建筑设计专用大模……每个需求场景都可以被大模型重构。
 

 不要轻举妄动，首先要思考

 

不要浮夸，不能蹭热。我个人最反对蹭热，你要做大模型，想好到底做什么，大模型真正是怎么回事，跟你的创业方向在哪个或哪几个维度有本质关系。蹭热是最不好的行为，会浪费机会。

 

在这个阶段要勤于学习。新范式有多个维度，有蛮大复杂性，该看到的论文要看，尤其现在发展实在太快，非确定性很大。我的判断都有一定灰度，不能说看得很清楚，但大致是看到是这样的结果。学习花时间，我强烈推荐。

 

想清楚之后要行动导向，要果断、有规划地采取行动。如果这一次变革对你所在的产业带来结构性影响，不进则退。你不往前走没退路的，今天的位置守不住。如果你所在的产业被直接影响到，你只能采取行动。

 

点个在看你最好看