对话主题:“AI落地进行时，让创新真正触手可及”
参与嘉宾：兔展智能董应赛、网易伏羲游戏李乐、WPS AI汪大炜、WeShop吴海波。
主持人：硅星人/品玩CEO骆轶航以下是对话内容实录：中国的AI原生应用发展这么慢的原因是什么？
骆轶航：感谢大家，刚才听了行远和博杰两位老师讲得非常好玩，行远其实每个东西做得看上去都跟大语言模型没有关系，其实这几年脉络是下来的，你无聊问答的那个东西做早了，你晚四年到五年做那可能就是完全不同的一个场景，其实我觉得特别有意思，他坚持一个路径能做一些非常有意思的事。博杰老师特别有意思，昨天我们几个朋友在一起讨论过这个问题，博杰老师把AI分成了有用和有趣两类，我们问你为什么不把智能、可感知、可推理甚至做一些最重要的生成当作一个划分呢？他说这是一个基础、一个标准没有这个我们谈什么？我们是在这个基础之上才去谈有趣和有用这两类。我还是做一个简单的调研，现在在场的同学们有多少人以为自己用过AI Agents？有多少人用过有用的Agent？说白了帮你法律顾问、财务顾问、文档顾问？有多少人用过有趣的Agent，陪聊之类的，我特别担心大家不用有趣的Agent。我进门的时候做那个测试，你向左还是向右，向左是愿意接受AI的陪伴，向右是不愿意，我义无反顾地选择了向左，作为一个i人，我觉得不是一个E人，我觉得如果可以不跟人沟通，用AI陪伴我觉得也还蛮好的。其实我觉得AI陪伴有用的维度我可能有一个观点跟博杰老师不太一样，跟这个阶段不太一样。但是博杰老师是在做事，我是在扯淡，这是差别。如果我们真的相信成本未来能够降下来的话，有趣一端能够创造更大的价值，因为这个世界大部分是有用的，他们也不会做很多的事情，这是一个很有意思的事，我们今天就落地去聊一聊AI的应用、AI的应用能够产生，我们怎么能够尽快地去落地，我们先上来给每个人拍一个砖，问每个人一个问题。过去也一年一些大佬拼命地去跟大家去讲，我们不要再去开发那么多模型了，“百模大战”东西太多了，赶紧开发应用吧。但过去的一年事实上至少在国内并没有出现真正的所谓的native AI APP的大繁荣，一部分人还在卷模型，普通人对AI应用很多时候可能无感，可能少部分的AI应用，最近这一两个月可能会有爬坡。我相信现在有的人可能注意到豆包现在投放量蛮大，有人人还用到了豆包、还用到了星野，海外用户可能大家都用Character AI、包括用派、用AI等等，但是其实整个应用在国内没有得到一个大的繁荣，很多平台也都推出了自己的工具包，希望开发者去开发应用，好像也没有那么多，原因是什么？是模型不行？还是什么原因？大家的观察，我相信各位都在做，有基于国内的基础模型去做的，也有基于海外的模型去做的，大家能不能直言不讳地讲讲这个原因。
“底层模型做开发还是有差距，是需要承认的”
董应赛：原来经过这几轮技术的更迭，大家可能会通常有一个认识，觉得可能在中国移动互联网，可能会更繁荣一点，就是做应用这个事在中国更有热情，大家更愿意去做，而且用户基础也在这里，觉得中国通常都会对做这件事情，或者说回到这个问题上开发AI APP的热情以为会比美国更多一点，我觉得这一次通用人工智能最重要的还是基础的技术是不是做得很扎实，这个应用的效果才能做得好。我自己的体会是因为我原来在Mate、在Facebook工作过几年，我一直跟我美国的朋友有交流，其实是会发现国外它有一个跟中国最大的一个不同就是大家的人才密度其实还是更高、更集中一点。比如说真的是OpenAI、Google等三家人才密度是非常高的，在资源、资金、算力，人才投入在相对集中的公司里面，做出来的模型确实是很好的。比如说大家都在说是不是做了接近于GPT4的能力了，刚才前一场沙龙的交流过程中听到几位专家的说法其实也比较有自信会觉得可能差距没有那么大，但是我们自己的体验在应用端，要基于这些底层的模型来做一些开发的时候，还是会觉得是有差距，是要去承认的。而且在国内事实的情况是比较分散。
骆轶航：模型太多了是吧？
董应赛：模型太多的，人才不够集中，僧多粥少，哪怕在国外、在美国做这些AI研究的公司中华人占比不低，国内大家如果更集中一点这个事情是能做得比现在更好的，大厂也想做，也涌现了很多创业公司，资金也会比较分散，可能后面我们再聊一些投资都有问题。回到根本的问题上，可能还是底层的模型，至少我们现在感觉还是有一些差距的。所以在这次AI这个浪潮里面跟之前的不同，比如说移动互联网里面，无论是抖音还是做社交平台，更依赖于底层的技术是不是成熟才能把一个应用给做好，我觉得这个是我想来分享的。
“技术永远没有做到最好的时候，但是我们却可以在目前的技术条件下做出很好的产品”
李乐：我的想法可能会相反。我举个例子，当然这个是游戏里面的例子，我昨晚也说过，2018年的时候，我就把一个SQL TO SQL的模型放到游戏里面去，那个能力大家能感知到的，可能连个小学生的作文都写不清楚，我们就很好地选择了一个游戏里面的养育系统这样一个场景，就是现在游戏里面玩家生出来的那个小孩，把对话AI加到小孩上面去，小孩的父母亲就是那些玩家可以跟小孩进行聊天。即使在这样的2018年年底那样一个技术水平下都有非常多的玩家跟他去进行聊天，所以从我的角度来说，我觉得对做产品的人来说，我觉得有更高的一个挑战，就是我们要在现有的基础情况下根据我们业务的场景去想我们应该去做什么样的一个应用，所以我觉得我们做产品的人应该要有更多的思考和主观能动性在里面，所以这个应用的市场才能做得更好一点，所以这是我的一个看法。另外一个，当然我觉得不要把它变成一个吐槽性质的东西，我们国内的模型跟海外有多大的一个差距，我们看到从现在这个时间点来看，大家已经比去年上半年的时候信心足了很多了，而且还在快速地研发的过程之中，各种性能也在不停地提升。但这里面会涉及到很多的问题，我觉得因为国内还是会做得慢一些，特别是很多高质量的开源的模型拿出来给市场的也慢一些。从我的角度来说，我了解到很多的公司也看到了市场上面一些好的例子以后，他们也有所触动，也在做相关的一个东西，我觉得站在游戏行业这个角度来说，可能在今年年中左右会有更多更好的应用出来，它可能是一个时间窗口的问题。当然，我觉得还有一个问题就是目前来看AI还是很贵的，就是你的研发很贵，你的线上推理很贵，特别是在我们游戏的场景。我们的QPS是非常大的，游戏方承受的压力也很大，大家游戏要做差异化，他们真的就是咬着牙跟我们一起做创新，我们也希望这一块算力的成本，不论是我们训练的成本还是我们在线推理的成本，都能够尽快去降低。骆轶航：我特希望我们的嘉宾在台上这么能够打起来，提供截然不同的看法，模型确实还是有问题，人才我承认，如果全球有一百人能做的，人家三家加起来占80个你确实很难受，即便这样的情况下模型还是有进步的空间，做产品的人怎么能够更快地具备AI的思维，我们那会儿老提互联网思维、移动互联网，但是做产品要有AI的思维，用好自然语言，打开他的想象力去做一些事，昨天李乐老师秀了一个demo我就非常开心。接下来让汪大炜聊一聊，你们可以不讲你们怎么进入的，你们可以讲一点感受。
“需要更多的工作来让模型与用户需求匹配起来，用户也在不断学习如何更好地使用AI应用”
汪大炜：我讲一下从去年到今年一共发生了什么事情，这个可以去解答为什么，某一部分可以解答中国为什么做应用的人比较少，我们很早就做AI了，我们2017年就开始做AI相关的事情，但那时候CV、语音这种场景的，还有翻译校对，去年12月我们就关注到GPT的事情，关注到这个事情到底能不能做？真正启动大概是2023年2月份，当时整个公司开了一个会，核心的骨干都在一起说这个事情，我们判断这个事情可能会颠覆未来办公的方式，大家一定要投入到这个里面，当时我们内部两千多号研发，所有人如果你今天不去聊天AI的事情，可能你就会逐步逐步被淘汰那种感觉就会很明显。在那个时候我们就开始找包括国内的、海外的模型的服务商，因为其实我们其实本质上不太做大模型，我们更多的还是用户场景里面找到用户的场景，去给用户提供这样的服务，所以我们找这样的合作方说哪些服务是合作方可以给我们一起共创、一起支持。海外的包括谷歌的、OpenAI我们也找了，国内的大家也看过包括 Mini Max这些、百度我们都有相关的一些合作，然后我们就开始做两件事情，第一件事情是看用户的场景里面有哪些是可以AI化去改造的，因为我们觉得AI化改造之后是能给用户带来很强的或者很大的效率上的提升，那我就去找一些事情，包括当时我们还去找了一些翻译的专门做出版社的翻译的老师，包括去做一些用语言的事情，找哪些产品可以做到。然后我们就发现了6月份发布会我们说了几个方向，比如说AIGC的方向、Copilot的方向和那个 inside方向，我们在做这件事情的时候，跟这些模型就开始说我们接进来，接进来我们调，看怎么样可以接到这个场景里去，那个时候整个行业里面的应用都是像对话式的交互方式的，我右侧一个对话面板跟它说一个我的需求，它帮我做完，基本上是这样子，我们朝着这个方向去努力，模型方我的需求是这样的，办公场景你给我做一些什么样的适配，生成的大纲你给我做格式的标签，大模型里面没有语料和训练，要把这些训练项目加进去一起去训练，让它带格式的属性标签出来，方便我后面做数据的操作，那个过程中6月份我们开了一个发布会告诉大家有这个事情可以做内测的时候，当时我们的感觉是模型叫勉勉强强可以用，可以放进来，这个完整的链路看上去可以完完整整地去使用，大概是这种感受。我们去内测过程中就发现了一些问题，用户在真正的办公使用场景里面它的任务是一个复杂的任务，不是一个简单的单一任务，当我以一个指令的方式，以一两句话，或者几句话去让他做这件事情的时候，他没有办法把这件事情一步一步猜出来，而且这个上面每一个人的想法、每个人需要改的地方都不一样，我们上了一个月的内测，我们今天的产品在今天的WPS里面是有问题的，我们后续不断地去做修改。大家可以看到最早一些用户右侧浏览这种方式很舒服，实际使用过程中我生成一个PPT难道里面的大纲内容不改呢？肯定要改，AI生成的内容跟你想要的内容是不是符合的，没有办法一步到位，你一定会去改这个东西、一定会去调整，一定会去加进自己的东西，一定会往后走，我们把AI整体的能力打散，放到用户功能流程里面每一个部分加持它，这样的情况下你会感觉变得聪明，整个过程中模型也会不断地迭代，真正到年底我们真正发公测的时候，这个模型是超过我们想象中的进步的。虽然跟OpenAI还是有一定的差距，跟3.5还是有一定的差距，但是你觉得我可以用这个，我们用户用他使用的数据告诉我，他已经真正地在用这件事情，有一部分已经用到了他的整个生产环节里面去，或者工作环节里面去，这个是我们看到觉得未来一个比较好的方向，在未来可能1年多的时间里面我们认为还是这样的方向在整个产品或应用层面的一个表现。回到这个话题里面来说，我觉得今天的国内的基础模型不是不能用，也不是说很烂、很糟糕，其实他们已经在有些场景下、有些应用的方向上有个很好的基础在上面，只是我们真正地到了用户的使用过程当中，我们真的需要做很多的事情，让用户的需求跟我模型的匹配能做起来。同时我们也看到用户也在学习，这是一个很关键的因素，我们6月份之前，我们看到用户其实在整个使用过程当中问问题，跟现在问问题的质量真的会有差别。所以我觉得这两个因素会慢慢逐步逐步地去改变大家去做AI的应用的部分的能力。
骆轶航：大炜你刚才讲这些东西都可以写个文章了，上半场我们聊TPF，TPF怎么去实现，俊旸讲的吧，铁震和俊旸两个人讲的，TPF这个事是试错试出来的，这个就是典型的TPF的过程，没有人告诉你答案，这个就是典型的TPF的过程，这个TPF的过程不仅是产品团队自己的P怎么去适应这个不可知的T，其实用户也参与进来了，我觉得这个过程实际上是一个特别特别有意思的过程，尽管这个东西跟一开始你们想的不一样，这个探索还是有价值的，我也知道你们4月份的时候，我就跟庆元总去聊过，当时的想法很美妙、很乐观，一年扑腾下来很多东西什么是能实现的，什么是不能实现的，大家有更清晰的认知，他这个特别好，但是肯定要花时间。
“现在的应用更容易被吃掉 动手才知道基础模型的边界在哪里”
吴海波：我们是最近一年AI应用中商业化走得比较顺的。我觉得这个问题可以拆成两个问题相对讨论。第一个问题是native的AI APP是什么东西？
骆轶航：有这个东西吗？这个事存在吗？现在每年没有共识的概念。
吴海波：刚才这个问题的讨论是说这个APP的生态没有起来，这一拨跟上一拨有个巨大的区别，比如说以WeShop举例，我做一个电商行业的商拍，就是把商家都是要上架到线上，需要一个商品，让AI可以做一个更有效率的事情，所有人都会问一个问题，淘宝做了怎么办？抖音做了怎么办？拼多多做了怎么办？那么你在中国这个环境下避免不了地要去讨论这个问题，你做native AI APP的生态的繁荣是不可能几个大厂在那里搞几个APP出来，一定是靠千千万万的开发者冲进来，这个问题不只是有中国出来，我记得11月份的OpenAI开发布会，Twitter上有一个大V发了一篇推，OpenAI给我发了500美金的优惠券拿走了我500万美金是指的公司，大概是这个意思。我觉得中国我们以前的环境中大厂对我们的拷贝是另一个维度的东西，今天有一个维度的东西，我特别喜欢我们刚才讨论的是基础模型，公司用得比较多的是SD，SD不算大模型，单机就可以跑起来，它确实是foundation model，这个东西它在不停地吃掉一些应用层面的东西，它天然就能做应用，所以这个时候native APP没有火起来我觉得有很多很多开发者他是有顾虑的，他觉得自己一轮下来一个创新的点子有可能再过半年、一年东西没有了，场景不存在了，给另一个公司直接就吃掉了，所以这个问题不止国内，全球都有这个问题。
骆轶航：叫This model is eating native APP。
吴海波：今天如果要做应用，绕不开什么是native APP，这个东西我肯定是没有共识答案给你，但我脑子里可能有一些什么不是，大概是这个意思。关于中国的基础模型，我觉得现在是非常make sense可以理解，整个基础模型是要去争一些东西，这么多大厂他们有资源，相关有资源的人肯定要投入到这个事情上拿到一个票，现在我们国家，至少国内最好的技术、最好的资源都在做这件事情，make sense，从年初到现在看到他们的测试，我们按我们自己的场景去测，它持续进步是很快的，只是对应用的来讲，这个东西一定会成为应用行业的β，整个行业的β就像移动互联网，整个移动互联网的β不停变好的时候所有人受益，我做应用的要思考的点是我是不是α，如果我不是α，我做的事情是给β那我就完蛋了，所以我们核心是想什么是α、什么是β？但是讲了这么多好像没有什么结论，我想说的点跟前面两位嘉宾是类似的，你要动手，你动了手你才知道foundation model的边界在哪里，你才知道你的客户是怎么给你反馈的，你坐在这里思考非常哲学的问题，因为这些东西我们做应用很多做产品经理出身的人非常喜欢在哲学层面上去做很多这样的探讨、逻辑对应，可以讨论得非常形而上，但是落不了地的时候你没有感觉，一定要把自己的手弄脏才会有感觉、才会进来，我觉得这是一个非常关键的点。所以我是比较认同我们是一定要实践出真知的。
骆轶航：总结一下四位，应赛和海波客观地强调了现实、现状其实对应用造成的一些挑战，我觉得两位讲的第一个观点某种程度上我也是同意的，基础模型，基础模型的话，比如说它是GPT4，你是另外一个类似的东西，你是另外一套基础模型，其实如果你们之间有差异是会影响，这个东西其实某种意义上延缓或者阻遏了我们中国的这些产品经理的产品感和产品能力，某种程度上被这个东西所影响，其实现在应用更容易被吃掉，更容易被base model的某一部分能力吃掉，当然移动互联网早期也有这样的事情，但是我们发现这个东西更容易被吃掉，这是一个现实。但是各位谈到另外一个话题也很重要，就是动手，第一个就是基础模型有差距，但它其实赶的速度蛮快，这个我不得不承认，过去一年，我们就不说小的开源模型了，大的模型我们说陪伴模型，我天天玩陪伴，它的进步我还是非常有感知的，文心一言的进步你是肉眼可见几个月一次进步的，智普跟百川同一个道理。另外一个product market这个东西是靠动手试出来的，它不是靠大家想出来的，不动手就能有这个东西的，我觉得不是。