5月23日，36氪「WISE2023颠覆·AIGC产业发展峰会」在北京成功举办，聚焦从应用层到模型层、基础层的全产业链端口，以产业视角把握AIGC发展脉络，探寻新一代技术浪潮下的前行之路。

右二为松禾资本董事总经理闫阳

松禾资本董事总经理、松禾天使基金团队负责人闫阳博士受邀与36氪资深分析师李震寰、乐言科技创始人兼CEO沈李斌、中科智云CTO李源一道进行《ChatGPT的第一性原理：通往AGI的路上还有哪些系统性机会？》圆桌对话。

以下为整理后的内容：

36氪：半年以来，AI大模型稳居科技创投舞台的C位，日新月异，每天都有大量新模型、新算法、新应用在发布，但是作为一个终端用户，似乎除了聊天，也没有感受到什么更多改变，那么从业务一线来看，大模型到底给行业带来了哪些变量？

闫阳：在回答主持人这个问题之前，我想强调一下「第一性原理」在AGI/AIGC上的重要性。「第一性原理」现在被很多人提起，它是一种源于物理学与哲学的思维方式，也是一种非常有意思且极为重要的思维方式，与传统的归纳思维不同，它强调极致深入的演绎推理。越是颠覆式的创新，越需要「第一性原理」的思维，而传统的归纳思维只能实现在现有状态下的改进和优化，对应到科技创新领域，就是围绕着他人的成果修修补补，做一些扩展或者延伸，不可能有颠覆性的自主原创，这一点特别重要。

结合「第一性原理」与AGI，大模型今年火了，但这是对绝大部分公众层面的“火”，而藏在高校院所、行业巨头和一些优秀创业公司里的资深技术专家，已经在几年前、十年前甚至十几年前就开始寻着人工智能技术的演变路径做AGI相关的积累和贡献。相比这些技术专家，我相信很多政府机构管理者、企业经营者、C端用户、B端甲方客户，以及投资人们，对短时间内火起来的AGI大模型等新鲜事物实际上是陌生的，那么面对这样一个颠覆性的大模型技术所带来的变革新浪潮，更需要大家用「第一性原理」的思维去思考问题，而不是简单的用已有的经验和认知去归纳、总结甚至决策，这一点极为重要。我想再次强调的是，这场宏大盛宴的所有参与方都应利用「第一性原理」去思考问题并指导行动，要好奇不息、思考不止、探索不停，否则大概率会成为过眼云烟，抓不住时代赋予我们的宝贵机会。

回到具体问题上，在当下AGI颠覆性变革时代，主要有三点重要的变量。一是大幅提高了生产力水平。举个例子，互联网中出现了很多可以帮助我们解答各种疑问，以及在学习或工作中能够提升效率的新工具，如大家熟悉的OpenAI公司的ChatGPT和GPT-4、谷歌的Bard，以及百度的文心一言等，这些工具可以帮助大家提高生产效率及质量；另一方面从我日常的投资工作来看，与松禾资本很多优秀被投企业沟通下来，其实他们都已经不同程度的将大模型技术应用到实际的产品研发中，加速了各自在新材料、新药物、新工艺研发工作中的效率。

第二点是极大降低了AI的应用门槛。举个例子，B端产业客户一个比较共同性的问题就是“AI不好用”以及“AI用不起”。过去若干年中，传统AI平台化解决方案的交付模式是，AI公司拿到B端客户的需求后进行定制化开发，最终以集成训练模型的形式给到客户。这种模式最大的弊端就是需要客户具备较强的对AI技术的理解和开发能力，并且IDC机房的搭建十分消耗成本。大模型下的算法生成模式不需要额外编程和调试，可吸引更多下游用户投入模型迭代，可以更有性价比的去使用AI技术，对其业务进行赋能。

第三点是全面革新用户的交互与体验。比如前面嘉宾提到的交互聊天问答模式、设计类工具交互模式、汽车智能座舱中的人车交互系统，以及数字人·虚拟人在服务场景中的应用等，这些都是C端用户能比较直观感受到的新事物。回到B端领域，举个例子，松禾天使基金被投企业「识渊科技」将深度学习应用到智能制造行业，利用通用人工智能技术打造了无代码的交互式平台，使得工业客户仅通过文字和图片对业务场景进行描述，几轮对话和交互下来，就可以生成准确的任务流程，效果非常好。

36氪：基于现有的这些变化，下一阶段最有可能在哪些领域率先突破？这些突破有可能给国内的创业公司带来哪些机会？

闫阳：我认为预先落地的行业机会和应用，是要以受众对象比较能接受的方式，可以真正走进大众视野的机会和应用，比如设计或文本类生成式工具、智能问答客服等，这些领域的应用近期会先落地或者先加速迭代，使其成为一个强有力的产品。大模型实际上成为了AI时代的操作系统，而从“为人类提供及时准确的价值”这一范畴来讲，下一阶段的突破应该在各种工具类软件方面。

国内创业公司在利用技术革新，打破传统场景下的同质化竞争方面具有比较大的机会，主要体现在基于大模型这一新的基础设施，针对中间层和应用层的开发，将大模型技术快速抵达垂直场景，例如自动驾驶（仿真引擎、AIGC模拟场景）、金融科技（欺诈预测、交易预测）、医药健康（药物中间体、蛋白质结构、基因等预测）、工业智造（虚拟工厂、生产过程模拟测试）场景中的合成数据，以及数据内容（文本、图片、音频生成）的构建。此外，我们认为一个特别有意义的机会是AIGC对各种工业仿真/设计软件行业的巨大变革，大模型对于CAX的效率提升将会非常显著。

大模型时代下，我们如何打破长期以来国外巨头在工业软件赛道中的垄断格局，需要中国企业充分利用AGI等带来的技术革新机遇，加速追赶，一举弯道超越。松禾天使基金在CAE领域的被投企业「十沣科技」便是物理仿真+AI这一交叉领域的优秀代表，我们对其充满期待。

但这几个月以来，以ChatGPT为代表的AI大模型给大众留下的一个显著印象是“交互感带来的直观冲击大于绝对的使用准确”，也就是“能用、有趣”。未来所有领域的突破应该真正实现从“能用+有趣”到“好用+准确”的革新，这一点对于创业公司的长期发展至关重要。

36氪：都在说大模型是新的iPhone时刻，能否从iPhone的出现到移动互联网达到鼎盛的过程，推导出人工智能的商业化前景？

闫阳：这是一个非常有趣的类比。在「第一性原理」的演绎推理思维指导下，我们也需要一定的类比归纳思维，两种思维相互结合、相互补充。曾经繁荣蓬勃的移动互联网时代，以iPhone为代表的智能终端，准确的说是从中衍生出来的各种应用软件（APP）无疑是引爆行业巨大发展的源动力；而现在通用人工智能技术的出现，使AI赋能千行百业变为可能，极大降低用户的使用门槛，可以以最符合用户直觉的方式来使用AI类型的产品。通用人工智能技术可以理解成对软件形态的一种巨大重构，使其成为AI时代的操作系统，从这个角度来说，移动互联网时代下的iPhone APP完全可以和现在以AGI大模型为基础的各种应用相类比。

回想当年调研和投资移动互联网时代下的创业项目过程中，我发现很多APP创业公司存在三个主要的问题。第一个问题就是“伪需求”，第二个问题是产品的深度和广度不够，而第三个问题是公司整个商业模型中的“赚钱账”没算清楚。现在大模型时代下的行业机会，上面这些问题毋庸置疑同样是需要创业者重视的。

AGI行业的先行者在未来商业化进程中，要像iPhone APP开发者一样，以实际行业问题为导向否则会产生伪需求。AGI中把“G”去掉本质上还是AI，而这些年AI在C端和B端的一些行业落地已经显现，并且产生了很好的实际效果。我们认为AGI绝对是技术上的颠覆，但不是行业场景上的颠覆，而是再加速和再赋能。因此。AGI的出现并不需要创业者急匆匆的去创造一些“新需求”，因为新需求大概率不是“真需求”，把已经存在的真需求做的更好似乎是正确的方向。

同时，创业者要兼顾好产品与服务的深度（例如进入核心场景，真正有效的解决行业关键问题）和广度（例如更多的用户使用到更多的设备上），这样才能让AGI技术真正落到实处，赋能千行百业。最后就是“会算账”，以B端为例，创业者要在AGI大模型、中间层和应用层开发，以及场景数据提供、相匹配的硬件设备等不同部分之间做好平衡，既能保持技术和产品的领先势头，也能赚到钱。