任何改变社会和产业的永远是结构性改变，而这类改变往往涉及大成本。
我们今天每个人不是靠我们手和腿的力量来赚钱的，而是靠脑袋。简单想一想，我们每个人，如果你没有自己的思考和见解，你的一些通用能力都能在大模型里逐步找到，未来唯一有价值的是独到的见解。只有那些具备独到见解的人才能在这次变革中脱颖而出。
建立在大模型之上的两种模型：人的模型、事的模型简单来说，人的模型关注的是个体如何在特定环境下思考和行动，而事物模型关注的是特定领域或工作的本质属性和解决问题的逻辑。
未来的人类组织将由真人、副驾驶员和正驾驶员共同协作，co-pilot, auto pilot, team pilot is absolutely given.
GPT4 带来的东西，我在某种意义上是担心的。它把人的区别拉大了，能够把这个东西通通用起来的人会很厉害。例如，我俩本来差不多聪明，可能他比我聪明一点点。突然他用了GPT4，每天想的一大堆问题，GPT4 都帮他解决掉了。所以大家在能力上一定要关注这些。
目录
目录01
「信息」无处不在 →「知识」无处不在 →「行动」无处不在02 当宇宙间智能的成本为0，世界将经历一场深刻的变革。03
我们每个人都是三种模型的组合04
下一时代的典型职业是创业者和科学家05
OpenAI 相信的两件事06
拐点是如何到来的？07
建立在大模型之上的两种模型：人的模型、事的模型08
生产资本全面提升，每个行业的心跳都在加快。09
大模型如何重塑产品开发与商业价值10
ChatGPT + 搜索，怎么用？11
万亿美元竞争：AI大模型平台之战
01 「信息」无处不在 →「知识」无处不在 →「行动」无处不在
在过去，我们从环境中获得信息，「信息无处不在」；
现在，我们学会了如何从环境中获取信息，对信息进行表达、推理和规划；
未来的15到20年里，智能模型将成为「知识无处不在」的载体。随着手机联网，我们可以轻松地获取法律建议、进行医学检验……
未来，我们将迈向“行动无处不在”的时代，与环境互动，实现人类的目标。
我们所在的房间里面，所有一切都会是机械臂和自动化的东西 —— 谁会站在未来的拐点？特斯拉有很高的概率，因为它的自动驾驶和机器人非常厉害。
人类和数字技术必须共同进化，才能实现真正的通用智能。
02 当宇宙间智能的成本为0，世界将经历一场深刻的变革。
在1995年至1996年之间，借助个人电脑，互联网出现了一个转折点。
为何出现这个转折点以及为何产生大量的爆炸式增长？理解这个转折点有助于我们理解今天 OpenAI 所代表的新范式。
当时，大量公司应运而生，其中诞生了谷歌这样一家伟大的公司。
获取信息的边际成本逐渐变成了固定成本。请记住，任何改变社会和产业的永远是结构性改变，而这类改变往往涉及大成本。
举个例子，当我在CMU念书时，离开匹兹堡需要购买一张3美元的地图。然而现在，如果我需要一张地图指导我去目的地，成本几乎为零。尽管仍有价格，但都变成了微不足道的固定价格。
谷歌每年平均花费10亿美元制作地图，但每个人、每个用户获取地图信息的成本基本上为零。也就是说，当获取信息的成本变为零时，它必定改变了所有产业。这就是过去20多年所发生的。
如今，几乎所有信息都是免费的，无处不在。谷歌之所以伟大，是因为它把边际成本转变为固定成本，这是这个转折点的关键。信息获取的边际成本并未消失，而是从边际成本变成了固定成本，这是我们必须关注的。
🥸
看到这里想起王怀南老师在某期播客中谈到：
当宇宙间存在的智能，边际成本是0。可以想象另一个世界，如果能源的成本是0，所有能源的事业就毁了 —— 沙特阿拉伯居然不是富裕的国家，伊朗战争就结束了……
03 我们每个人都是三种模型的组合
第一，认知模型，我们能看、能听、能思考、能规划；
第二，任务模型，我们能爬楼梯、搬椅子、剥鸡蛋，我们有一大堆的任务模型。
第三，领域模型，我们可以是医生、律师、码农……
我们对社会的所有贡献都是这三种模型的组合，我们所有的价值也都是这三种模型的组合。
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我们今天每个人不是靠我们手和腿的力量来赚钱的，而是靠脑袋。简单想一想，我们每个人，如果你没有自己的思考和见解，你的一些通用能力都能在大模型里逐步找到，未来唯一有价值的是独到的见解。
所以这一次的变革影响每一个人，同时影响整个社会，因为人类每一个需求都是有模型的，所以这对任何产业都有深远的影响。
04 下一时代的典型职业是创业者和科学家
新范式何以深刻地改变社会？
在农业时代，人们从事基本的劳动，与土地紧密相连，流动性十分受限。
随着工业革命的到来，人类开始迈向新的阶段，流动性和自由得以实现。
在早期的工业体系中，体力劳动占主导地位，脑力劳动为辅。但随着机械化、电气化和电子化的推进，体力劳动的比重逐渐减小。
进入信息化时代，脑力劳动成为主导，人类从商品经济转向服务经济，程序员、设计师和分析师等成为时代的代表职业。
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然而，如今大模型的拐点将再次改变世界。在服务经济中的人们，无论是白领还是蓝领，都将受到影响。因为他们的工作很大程度上可以被大模型所替代，只有那些具备独到见解的人才能在这次变革中脱颖而出。
所以，下一时代的典型的职业，我们认为是创业者和科学家。
05 OpenAI 相信的两件事
建议大家要听一下 ILya 和老黄 (黄仁勋) 的访谈，讲的都是大实话，没有任何掩饰。
OpenAI坚信的两个关键观点：
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首先，模型架构的发展。
当模型达到一定深度时，只要有足够的算力和数据，模型就会变得越来越强大。
OpenAI 从 LSTM（长短时记忆神经网络）开始，后来发现了Transformer，并开始使用它。
- GPT-1 是第一次以预训练的方式实现高效的语言理解；
- GPT-2 主要关注迁移学习；DALL·E则涉及另一种模态；
- GPT-3 关注泛化，例如小样本泛化；
- GPT-3.5的突破在于指令遵循和微调；
- GPT-4 则是工程化，2023年3月底的Plugin是生态化。随着发展，OpenAI将继续壮大，谷歌也需要努力迎头赶上。
🔮
第二，OpenAI 相信引擎的力量。这种引擎不断前进、不断创造价值，它基本上是一个模型体系，核心是基于Transformer的模型架构，包括输入输出序列、编码、解码等。
最终的核心是GPT，即预训练后的Transformer，可以实现高度信息压缩。高效压缩信息意味着已经获得了知识，否则无法实现。要实现信息高效压缩，you have to have some knowledge.
OpenAI 首席科学家伊利亚·苏茨克弗坚信，GPT-3.5 已经具有一个世界模型。虽然它的目标是预测下一个词，但这只是一个优化手段。它已经表达了世界的信息，并能够持续提高模型能力，特别是在子概念空间中进行泛化。
知识图谱的效果并不理想，相比之下，应使用Transformer，因为它具有更好的泛化能力。更重要的是，通过增强学习和人类反馈，实现与人类价值观的对齐。GPT已经发展了4年多，知识已经封装在其中。虽然过去使用起来相对困难，但现在正朝着更好的方向发展。
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关于「高效压缩信息意味着已经获得了知识」和「Transformer」，这里加入一点个人的粗浅理解：
想起一些场景：有时候我们对某些事某些概念不理解，但能通过一些人的解读或者“翻译”想明白，其实不是我们的理解能力变强了，而是那个人用降维的思考角度在和我们对话
GPT的全称：Generative Pre-trained Transformer，T是预训练之后的Transformer，可以把信息高度压缩。
Transformer具备更好的泛化能力，就像人类在理解问题时看到了本质、掌握了规律。
06 拐点是如何到来的？
ChatGPT为什么能在短短两个月内达到1亿活跃用户，现在已经快接近2亿了？我每天都在用，原因何在？
首先，它封装了世界上所有的知识。
其次，它具有强大的学习和推理能力。如果GPT-3的水平相当于高中生和大学生之间，那么GPT-4则像是一个能进入斯坦福并且在那里名列前茅的人，具备出色的学习和推理能力。
此外，它适用于各个领域，每个人都可以使用。它提供的知识深入、有价值且实用，这让Sam都感到惊讶，因为没想到会发展得如此迅速。
同时，它具有良好的扩展性，而且成本并不过高。虽然需要2万多张显卡训练几个月，这是个庞大的工程，但成本并不离谱。谷歌、微软等大企业可以做到，中国的几个大公司也能做到，创业公司甚至可以通过筹资来实现。
当这些因素汇聚在一起时，新范式的拐点就到了。
07 建立在大模型之上的两种模型：人的模型、事的模型
在大模型基础上构建的模型将会更加丰富。
我判断主要将有两类模型和它们组合：
第一类是事的模型，针对人类各种需求。
每个领域或工作都有相关的模型，包括结构模型、流程模型、需求模型、任务模型，以及记忆和先验知识。
第二类是人的模型，涵盖认知和任务模型，它们是针对个体的模型，包括专业模型、认知模型、运动模型和记忆先验。
如果大家研究一下人的模型，会发现人们基本上都是由这几类模型的组合构成的。无论是律师、医生还是建筑师，很多领域都有大量这几类模型的应用。
人的模型与事物模型之间的本质区别，是我在过去一两个月里个人认知方面收获较多的地方。
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人的模型与事物模型之间的本质区别在于它们关注的焦点和目标。
人的模型主要关注个体的认知、行为和特点。这类模型涉及个体的专业知识、思维方式、动作控制和记忆经验等方面。人的模型试图解释和预测个体在特定环境下的表现和行为。
而事物模型则关注特定领域或工作的结构、流程、需求和任务等方面。这类模型专注于解决实际问题和完成具体任务的方法和途径，不直接涉及个体的认知和行为特点。
简单来说，人的模型关注的是个体如何在特定环境下思考和行动，而事物模型关注的是特定领域或工作的本质属性和解决问题的逻辑。
二者结合起来，有助于更好地理解人在不同领域中的表现，以及如何运用相关知识和技能解决实际问题。
08 生产资本全面提升，每个行业的心跳都在加快。
生产资本将从两个方面得到全面提升。
首先，它能降低所有脑力劳动成本并提高产能。
现在我们的基本预测是，程序员的成本会降低，但需求会大幅增加，因为软件需求会不断增长。当软件变得更便宜时，人们会购买更多的软件来解决更多问题。这是生产资本广泛提高的体现。
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其次，生产资本的深层提升。
有些行业，如医疗，本质上就是模型驱动的。优秀的医生和护士都是出色的模型。随着模型的提升，科学也会取得更大的进步。
游戏核心产业等行业将会在本质上得到深度提升。产业发展速度也将加快，因为科学进步、开发速度加快，各行业的发展节奏也会加速。
因此，我们认为下一个拐点将加速到来。如机器人、自动化和自动驾驶等领域，越来越多的创业公司和大公司都看到了这个机会。
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同时，这种变革对每个人都将产生深远和系统性的影响，因为我们都需要用到模型。我们预测，很快每个人都将拥有副驾驶员，甚至可能是五个、六个。
有些副驾驶员足够强大，甚至能成为正驾驶员，自动帮我们完成任务。更长远来看，我们每个人都将拥有一个由副驾驶员组成的团队为我们服务。
未来的人类组织将由真人、副驾驶员和正驾驶员共同协作，co-pilot, auto pilot, team pilot is absolutely given.
这将对每个职业和行业产生根本性的影响，并引发系统性的重组，将边际成本转移到固定成本。
09 大模型如何重塑产品开发与商业价值
在产品开发能力方面，如果你是以软件为主，大模型一定对你有影响，并且长期影响大的不得了；尤其是做C端用户设计的，一定要认真考虑未来怎么办。
如果你的公司自己研发技术，大模型在短期内可能会产生局部和间接影响，通过帮助你思考技术设计来间接提升能力。
在满足需求方面，满足用户需求需要关注供应链和运维，这些领域也会受到大模型的影响。GPT可以帮助完成许多软件运维任务，但对硬件供应链的影响可能有限。
长期来看，这种技术有可能引发产业变革，改变上下游结构。你需要判断你所在的产业结构是否会发生变化。
商业价值的探索、触达用户、融资，这一切它都可以帮你思考，帮你迭代。
GPT4 带来的东西，我在某种意义上是担心的。它把人的区别拉大了，能够把这个东西通通用起来的人会很厉害。
例如，我俩本来差不多聪明，可能他比我聪明一点点。突然他用了GPT4，每天想的一大堆问题，GPT4 都帮他解决掉了。所以大家在能力上一定要关注这些。
10 ChatGPT + 搜索，怎么用？
为什么新一轮科技大战从搜索引擎开始？
这是因为搜索引擎本质上是一个庞大的模型。它能根据关键词预测用户的意图，然后预测哪些链接能满足这些意图。通过这两个预测过程，搜索引擎展示了巨大的商业价值。
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那么，为什么这场战争值得打？很重要？
搜索里分三类搜索，第一类是找信息的。
同学们千万不要用chatGPT找信息，因为我试过好几次，你问这家公司地址在哪里，chatGPT真的会造一个地址。这种类型的搜索不适合使用 ChatGPT，因为它可能会误导用户。
第二类搜索，我们都把它叫 transaction ，事务性或任务型搜索，例如下载文件、填写表格或拨打电话等，ChatGPT 能很好地解决这类问题；
第三类搜索，是研究型问题，如探讨“中东和平为什么这么难”等，ChatGPT 可以都可以帮你总结好，你不用看了。
未来，预计 60% - 70% 的搜索关键词将发生变革，商业模式也将随之改变。新一轮的搜索引擎战争将引发技术革新，改变我们使用搜索的方式。
11 万亿美元竞争：AI大模型平台之战
为什么中国有那么多公司投身于大模型领域？
因为它是一个巨大的平台机会，这些平台拥有三重深度经济特性（trible deep economics），即它们可以从多个方面获利。
以模型为核心的平台预计将比以信息为核心的平台规模更大。这也是为什么资本竞相投资这个领域，因为它有巨大的潜力。
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平台公司有几个关键特征：
首先，它们是开箱即用的，像 GPT-4 和其他聊天机器人一样，具有很高的实用价值；
其次，它们需要简单有效的商业模式，以便开发者在平台上创业并实现盈利；
最后，它们需要拥有杀手级应用程序，这些应用程序会成为平台的支柱，为平台提供强大的支撑。
ChatGPT 本身是个杀手级应用，但是一旦有了 plugin（插件），比如假定 Sam 是一位一般的生意人，他就看哪个 plugin 好，医生这个 plugin 很好，那就把它没收。
比如你在苹果生态中取得了很好的成绩并发展壮大，可能会将你的产品或服务纳入其自己的体系，因为他们需要利用你的底层技术或创新来增强和扩展自己的平台。
在这种情况下，平台往往需要有一个或多个锚点，即强大的支撑点，以确保在这个生态系统中的地位。这些锚点可以是独特的技术、服务、产品或与其他公司的合作伙伴关系
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从长远来看，像OpenAI这样的公司有很多发展机会。它们可能成为历史上第一个市值达到10万亿美元的公司。这场竞争非常激烈，中国的众多公司都意识到了这个机会，不想错过这个潜在的巨大市场。
在美国，OpenAI领先，微软与其深度合作，而谷歌则在努力迎头赶上。此外，还有许多创业公司，包括一些中国公司，都在争夺这个市场。
在未来三到五年内，我们将能看到这场激烈的平台竞争之战的端倪，届时将诞生一个具有巨大市值的公司。这就是对这个领域机会结构的分析。
