周鸿祎：大模式进入千行百业，要从“核弹”变成“茶蛋”

给予AI时代三大建议。

12月13日～“2024(第二十二届)中国企业领袖年会”于15日在北京举行，由《中国企业家》杂志承办。360集团创始人周鸿祎出席了这次年会，分享了对AI产业的最新思考。

以下是核心要点：

1.现在大家都开始改变方向，不再追求全能的大模型，开始意识到大模型是一种能力。尤其是像电机一样，买个电机回家看他能转27000转是没有意义的。你应该把它加到齿轮组里，变成工厂里的生产线。你应该把它和风扇变成鼓风机，把轮子变成汽车，这样它才有价值。

2.2023年是大模型的第一年，大家都在展示大模型的基本能力。然而，2024年已经朝着系统化和垂直化的方向发展。2025年，当大模型是智能体的时候，也就是大模型真的需要在企业内部打造每个企业的智能体。

积小胜为大胜，不追求宏大的叙事，不追求全面全面的大模式，要找到合适的场景。

4.如何将AI与公司业务结合起来，不是由我们的AI专家决定的，而是由公司一线的员工决定的，由最熟悉业务的企业员工决定的。因此，找到需求场景取决于公司的一线员工，这就需要每个人都强迫自己学习AI。从上到下，每个人都在使用它，这样公司对AI的认知就会更深入，公司的AI化就会成功。

下面是周鸿祎演讲的实录(有删除)：

这几年，我觉得每个还坚持做公司的人都不容易。年底，每个人都应该为自己鼓掌。我从事技术，对经济不太了解，所以不谈宏观物品，抱怨大部分外部环境解决不了问题。作为企业家，我们有不屈不挠的精神。也许我会从人工智能的角度和你分享一些关于如何找到产业发展新的突破方向的观点。

在过去的两年里，大型模型的出现已经成为全球产业变革的核心驱动力，也带来了许多创新机遇。因此，我想分享一下如何利用人工智能重塑我们的行业，结合不同企业的不同方向。

建立AI信念

有句俗话叫“认知决定命运”。我认为认知仍然很重要。在行动之前，我们应该处理我们是否相信的问题。因此，我们应该有一个AI信念。在座的各位可以问问自己，对比一下这三个问题:

首先，您是否相信大型模型是真正的智能，您是否相信AGI正在加速？

其次，您是否相信大型模型是一场工业革命，您是否相信大型模型将重塑所有产品和业务？

第三，你相信不拥抱AI的组织会被拥抱AI的组织淘汰吗？你相信不拥抱AI的个人会被拥抱AI的个人淘汰吗？

假如你不相信，你可能会错过这个机会。新技术的概念行业已经提到了很多，行业每年都在创造一个大词。大家都听说过元宇宙、区块链、物联网等很多概念。这个大模型的定位是一场工业革命。如果你相信他是基于信息革命后的第四次工业革命和智能革命，那么它也会重建所有行业，重塑你所有的产品和业务。但是经常有许多关于制造焦虑的言论总是在谈论谁的公司将被AI淘汰，谁将被AI淘汰。

也有人问我，我的行业还可以吗？我不知道，但我知道一件事，那就是不拥抱AI的人和组织肯定会被懂AI的人淘汰。网上关于AI的人很多，关于AI这两年的发展，用一个词来说就是“像岁月一样生活”。什么是“像岁月一样生活”？也就是说，日常发展等于过去一年的进步。

对于很多创业者来说，这既是一个挑战，也是一个机会。因为认知上的误差，有些人可能看不起就看不清楚。因为这种心态可能看不懂，但是有一天突然意识到想改变的时候，发现已经看不到了。所以我的建议是，企业家应该把AI当成一个巨大的机会，需要危机感，但不要特别惊慌。AI未来5～十年来发展前景广阔。

两条大型模型发展路线

现在网上有很多关于AI的事情。让我们整理一下。事实上，全球大模型的发展现在已经分为两种截然不同的方式，一种是通用人工智能。（AGI）这条路，还有一条路可以用。

我们现在常说的OpenAI，其实是一些大模型公司走的通用人工智能之路。他们的目标欲望是让模型通过不断的计算率、数据和参数向万亿参数发展——这基本上就是“造核弹”。

然而，这条路最近出现了问题。一是网上能找到的数据基本用完了，所以大家都期望在堆积完成率训练所有数据之后，一个强大的人工智能自然会出现，这个想法遇到了很大的瓶颈。

其次，我们也在反思，人工智能可能要走专业化的路线，在模仿人类智商进一步发展的同时，创造一个全知全能的超级人工智能在逻辑上是不成立的。例如，谷歌有一家公司叫DeepMind。他做了一个只会玩围棋但能打败所有人类高手的AlphaFold，获得了诺贝尔奖，但他只研究蛋白质的结构。

因此，人工智能的下一个发展方向可能不是一个简单而通用的人工智能，这可能无法实现，这可能在哲学上是不成立的。现在我们已经开始改变方向，停止追求全能的大模型，开始意识到大模型是一种能力。尤其是像电机一样，买个电机回家看他能转27000转是没有意义的。你应该把它加到齿轮组里，变成工厂里的生产线。你应该把它和风扇变成鼓风机，把轮子变成汽车，这样它才有价值。

将大模型与具体使用场景相结合，朝着产业化、垂直化的方向发展，做出专业技能的大模型，现在已经成为一个新的方向。2023年是大模型的第一年，大家都在展示大模型的基本能力。然而，2024年已经朝着系统化和垂直化的方向发展。2025年，当大模型是智能体的时候，也就是大模型真的需要在企业内部打造每个企业的智能体。

除少数巨头外，通用人工智能与我们在座的大多数企业家无关。也许我们这些公司更应该关注应用之路。为何这么说？除了刚才提到的大模型，只有结合应用才能帮助我们公司解决问题，大模型和人工智能应该成为创造新生产力的核心引擎。要创造生产力，就必须降低成本，提高效率，就必须与企业的具体业务融合。不然我们做了很多大模型，上去一场秀，写一首藏头诗，画一张小照片，大家都觉得很好玩。正如魏桥张波总刚才所说，这与生产业务究竟有何关系。

我认为打造一个系统化的大模型还有一个趋势，那就是把大模型从神坛上拉下来，让大模型从“核弹”变成“茶蛋”。当超级计算机出现时，IBM傲慢地说，世界需要五台超级计算机就足够了。超级计算机没有带来工业革命。相反，像玩具一样的PC带来了工业革命。因为PC足够便宜，每个家庭都带来了真正的信息革命。

走大模型系统化的道路，我觉得可以把大模型变成“茶蛋”，让每个企业都能负担得起。由于做一个系统的大模型，不需要大模型的能力非常全面，只需要在一个方向上解决一个问题，这就是思维范式的改变。只要解决了一个问题，就不需要几千亿的参数模型，几十亿的参数模型就可以使用。在数十亿参数模型中，对计算能力的要求会降低到非常低的要求，我们只需要结合我们在垂直领域的专业数据来练习，而不需要那么多的知识和数据。

我们很多企业在这方面都有一个优势。现在大模型的发展趋势已经证明了一点:以前觉得模型越大，能力越强，现在发现模型能力和你的知识密度和知识纯度有关。现在GPT也遇到了这个挑战，发现网上找不到越来越多的知识，比如铝业的生产，如何制造飞机发动机，这些知识都藏在企业或者专家的脑海里。所以做一个专业的大模型，可以充分发挥企业的优势，解决企业的痛点，降低大模型的落地门槛。比如参数减少后，不需要“千卡万卡”，甚至可以单机做几张卡。

也许有些公司几十万、几百万人民币就能进行自己的大模型，而且响应速度更快，布局水平最低。对于我们很多企业来说，大模型包含了很多创业者多年积累的Know-how和企业经验，这是企业最重要的核心资产，不可能传播到公共大模型与大家分享。所以大模型要在每个公司私有化部署，真正实现专业大模型，才能把大模型拉下神坛，走进各行各业，从“核弹”变成“茶蛋”。

利用好六层大模型的能力

公司如何走应用之路？

我们不再笼统地谈论大模型，因为现在大模型的演示给大家带来了误解，认为它只会作诗、绘画和视频。其实我们的大模型可以简单分解，可以分为六层能力，不同的能力可以用于公司不同的场景。

第一层，基本能力。它指的是大模型的语言能力，阅读理解，逻辑判断，知识问答，这些能力只能赋予企业员工和商务办公。

二是大型模型具有很强的创意能力。因此，大型模型也被称为生成式AI，具有创造性。如今，它生成了各种图像、音频、视频和文本的创作，更适合企业的营销和宣传。

三是多模态能力。对于声音、照片和视频，大模型理解和实时处理我们的世界画面，包括大模型不仅有语言能力，还有耳朵和进化能力。从看到理解，会对公司更多的业务有更多的帮助。

四是我们称之为业务水平。也许企业家如果想提高企业数量转换的效率，可能需要更多的关注，比如专家经验的沉淀，工作流程的资本化，组织的协调，人机交互，知识的管理，情报的分析，这主要是为了赋能传统企业数量的转换。

第5层，创新能力。在未来很多新兴行业，比如智能、人形机器人、低空经济的无人机，或者智能网联车的无人驾驶，都是数字企业。事实上，他使用人工智能来处理他现在无法解决的问题。

第6层，科学能力。也就是AI For Science，今年的诺贝尔奖物理学奖和化学奖给了几位AI科学家。这证明了一个观点:AI模型将成为我们科学研究的新范式，成为科学研究的新工具。

大型应用6个方向

基于大模型的六层能力，我总结了企业如何让大模型走应用之路的六个方向，包括人人智能、万物智能、数转智能改造、未来产业、科研、安全六个方向。

首先是人人智能。AI不同于其他技术，如云计算和大数据。很多技术普通人不需要知道，只要享受它的成就。但是AI可能是每个人都应该学习的一种能力，所以AI对每个人都有好处，对每个人都有好处，对每个人都有好处。大模型是迄今为止人类最好的工具，可以随身携带人类所有的知识。它可以提高每个人的能力，甚至赋予我们个人超能力。与因特网最大的不同之处在于，因特网并没有直接提高人的能力，因特网更多的是处理人与人之间的联系，人与信息之间的联系，因此因特网创造了许多新的商业模式。

第二，万物智能，从万物互联到万物智能。今天的大模型有一个非常重要的方向，那就是把大模型做小，让各种智能产品都可以使用。比如现在苹果已经把大模型放在手机上了，华为鸿蒙系统，联想又把大模型放在电脑上了。如果我们的车辆可以自动驾驶那个大模型，我们也可以“上车”。其实更大的机会就是AI可以重做现在所有的硬件。

最近的VR眼镜又卷土重来了。原来VR 眼镜的线条还没有成功，但是现在新的Facebook已经演变成了人工智能的演变。通过这种眼镜，我们可以看到世界，用人工智能来解释，但是有可能做到。

三是数转智改，帮助传统产业创造新的生产力。对于传统企业的创业者来说，一般的大模式并不适合所有人，也不要想象一个大模式在公司内部解决企业的所有问题。它必须由多个大模型组成。在这种趋势下，企业级大型市场将会爆发，这是大型市场提供生产力最重要的战场。对于我们很多企业来说，有了大数据之后，就要解决如何更好的发挥大数据；有了大模型，我们可以思考如何利用大模型打造智能体，如何通过人工智能解决过去我们企业想要解决的问题，或者我们想要克服却无法克服的问题。

四是未来的产业，不可能改变。刚才我所说的智能驾驶、具身智能、生物医药等新兴产业，没有大模型是无法完成的。我举个例子。最近，特斯拉推出了他的全自动驾驶，用于模型的新解决方案。在没有大模型之前，传统的自动驾驶是基于规则的积累。但是机器总会遇到他从未遇到过的规则，很难全自动驾驶。现在基于大模型的这种基于样本学习的方式，促使自动驾驶在两年内可能实现全自动驾驶。

第5个方向，科学研究，创造新的科研范式。刚谈到AlphaFold的成功证实，AI For Science将成为推动基础科学的重要动力。对于内部有一些科学研究的企业，估计要注意哪些新的研究范式和新的研究工具会为科学研究提供大模型。

六是AI安全，实现“自动驾驶”安全。由于所有场景都要与人工智能相结合，因此人工智能的安全问题尤为重要。人工智能的几个典型问题，一个是数据隐私泄露和数据污染，一个是人工智能容易被人工攻击的问题，一个是AI胡说八道的幻觉问题。360提出了“模型模型”的问题，使用大型模型来处理新的AI安全问题，这个方向是为大家保驾护航AI大型模型。

AI时代的三大建议

最后，给大家一些建议。

首先，人人AI，公司内部人人都先用。大模型将来5～我们的赛道将在10年内重建。我们的企业不一定要换跑道，也不一定要换行业，但是你要想想能不能再做一次。如何将AI与公司业务结合起来，不是由我们的AI专家决定的，而是由公司一线的员工决定的，由最熟悉业务的企业员工决定的。所以要找到需求场景要靠公司一线员工，这就需要大家强迫自己学习AI。每一个人从上到下都在使用，公司对AI的认识更深，公司的AI化才能成功。

通过调查，发现公司主动使用AI的人并不多。为什么呢？因为AI不是天生的习惯，所以需要强迫自己去使用，才能慢慢有一个适应的过程。

其次，商务办公和营销场景要率先AI化。企业可以先用AI从办公和营销两个场景做起，因为这是目前最成熟的大模型，有各种成熟的产品。比如手稿的撰写，图片的处理，会议纪要的整理，面试结果的分析，这些场景都可以用AI来改造。

三是选择需求场景，打造专业大模型和Agent数字员工。不要试图用AI解决你公司的所有问题，也不要说我想做一个大的行业模型或者一个大的行业模型。我需要在企业内部分析一些场景，分解复杂的业务流程，在一些垂直需求场景中打造自己的专业大模型和数字员工。积小胜为大胜，不追求宏大叙事，不追求全方位大模型，找到合适的场景。

怎样找到场景？给你一些建议：

第一，四个方向，四个十倍。是的，如何支持领导的决策。是的，如何支持员工提高工作效率？内部，内部业务管理流程。对外，我们自己的产品服务体系，看能不能找到公司的卡点。所谓卡点，就是能不能减少十倍的人力，提高十倍的效率和感受。

第二，先细分场景，再拆分工作流程。今天，人工智能可以解决过去很多无法解决的问题，数字员工可以在过去必须使用人力的地方做。最近，美国提出了一个新概念，叫做新的SaaS。

以前我们知道SaaS叫Software as a Service就是把本地软件变成云服务，现在这个概念已经落后了，现在新概念叫Service。 as a Software。什么是概念？过去许多非人力不可或缺的事情，比如写各种调查报告，分析竞争产品，PPT、研究，现在可以用人工智能来做，可以用软件来做，情景要分到足够的细节，可以训练相应的专业模式来解决问题。

最后，我想讲一个案例。在某省39个钢铁行业，他们要结合钢铁技术大模型。刚来找我们的时候，他们谈得很宏伟，所以我问了一个问题，钢铁大模型应该解决什么问题。每个人都必须问这个问题。最后，朋友们的钢铁制造专家将钢铁的整个冶炼过程和流程分为142个场景，然后在142个场景中找出几个场景，通过专业的大模型提高效率，可能会提高生产力，可能会提高3%或2%，但这是一个巨大的收获。

但愿大家从今天开始，如果能够开始学习使用AI，开始使用AI，所有员工都可以使用AI，共同抓住大模型时代的创新机遇。

本文来自微信微信官方账号“中国企业家杂志”（ID：iceo-com-cn），作家：赵东山，编辑：姚婕，36氪经授权发布。

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