大概2个月前，有一次 AI 大模型发展方向的大辩论，或者叫做大争论吧，whatever，争论的双方核心人物，就是杨植麟和朱啸虎。

争论的中心议题，就是国内的 AI 发展方向，究竟是应该跟随 OpenAI 的脚步继续拼科技，拼技术呢？还是说，就跟在 OpenAI 屁股后面找找能落地的点，打小规模的战斗。

再直白点，就是国内的 AI 发展，到底是去和 OpenAI 比刀枪，还是说，跟在 OpenAI 后面喝汤。前者非常烧钱，风险巨大，后者摊子小，更有确定性的盈利。

首先，我作为一个 AI 开发者来说，那我肯定站杨植麟。说实话，国内技术开发的氛围比较差，你要说你想去追逐星辰大海，100个人里会有98个对你说，你没病吧？有杨植麟这样的人能够喊出愿意做技术创新，本身已经不错了，我当然支持。

不过返回头来看，我认为，朱啸虎其实说的也没错。国内这个国际这个竞争环境，真的是非常激烈。你稍微慢一步，搞了大半年的 AI 模型就成了垃圾。去年有个公司曾经给了我一个 offer，说实话，薪资真的很丰厚，我也非常感谢那家公司的老板。但是我当时还是问了他一个问题，自研的 LLM 打算如何盈利呢？尤其是，在国内“百模大战”的环境下。我至今仍未找到答案。

但是，朱啸虎说的其实还是有问题的。问题在哪呢？还是从互联网说起吧。

从 2000年开始，中国家庭里逐渐普及了电脑，又从 2012年开始，中国又逐渐普及了智能手机，互联网发展了这么多年，其实你可以看到，这玩意并不直接创造价值，而只是改变了物资和信息的传播渠道和生活方式。

过去，我们去农村集市上买鞋买衣服，后来在城市里，我们又去商场里买鞋买衣服。

到了现在，网上购物成为了主流。人们需要的衣服鞋子，还是那些。你不可能说，你有6条胳膊，3个身体，消费的衣服能够翻倍。

同样地，你也不可能说过去吃饭吃3两米饭，现在一顿能干8两。这不可能。

衣食住行皆是如此。总归来说，人们的需求总量有限。互联网只是改变了物资和信息的传递方式。而本身并没有创造太多额外新的需求。

于是，移动互联网进入了寒冬。反正在我的朋友圈，脉脉、知乎、公众号里，裁员的信息遍地都是。你稍微关注一下，就能找到一大堆。

而且很多公司把裁员搞得十分恶臭，明明是裁员，纯粹就是经济问题，员工们其实并不开心，对未来满满地焦虑。而很多互联网公司非要把裁员说成“毕业”，搞得好像公司和员工之前情深意重，一会是员工（还被称为“同学”）从公司毕业了，一会是公司和员工后会有期，江湖再见。

我的妈呀，其实不少公司都把裁员这事，搞得，明面上特别绿茶，特别装13，暗地里又杀伐狠辣果断，毫不留情。

话说回来，其实很简单，互联网的寒冬，一个核心原因，就是，人们找不到新的需求了。

穿，我可以网上购物，吃，我可以点外卖，行，我可以手机打车，住，我可以网上订酒店。玩，有手机游戏，娱乐，我可以看短视频消磨时间。

你会发现，一个人的一整天时间，已经完全可以被互联网支配了，你几乎抽不出别的时间来搞别的。就连你说你放下手机去健身，互联网照样有对应 的健身 app来填充你的时间和需求。人们一天的所有时间，都被互联网狠狠地填满。

再也挖不倒什么重要的需求，于是，移动互联网进入寒冬。裁员潮来临。

恰逢 OpenAI 凭借 ChatGPT 一炮而红。互联网又把目标转到了 AI 上。

AI 的爆火，其实是受到了互联网寒冬的影响的，互联网的冬天越是寒冷，AI 就越显得爆火。因为好不容易，有 AI 这个概念是这么得出圈，这么得漂亮。

回到朱啸虎的那个论点上来看，跟在 OpenAI 后面，跟在开源模型后面做应用，可行吗？表面上，当然可行。但实际上，还是难以挖掘需求。我们前面说了，互联网的萎缩和裁员，本来就是大家找不到新的需求了，那么，利用 AI 找需求同样很难。

是，你可以找到 AI 面试，AI 辅助协作，AI 作画等等。但是，除了这些呢？还有哪些？

其实，“百模大战”打了一年，烈火烹油。每一家模型都是大张旗鼓地宣传完了之后，把模型开放出来，供用户问答使用。

然后呢？其实大家很清楚，这样不行，不落地，不赚钱。

大家也在找，怎么能落地，怎么能赚钱？需求在哪里？

这次 AI 的发展，远不同于以往。在过去，我说，我利用了 VGG 深度模型实现了图像分类，应用在 XX 领域，我说我使用了 Bert，在文本信息抽取上取得了 YY 的应用。

客户和广大用户都懵了，什么是 VGG，什么又是 Bert？

实际上，在过去，AI 始终都是局限在一个小圈子里的东西，前些年，深度学习开始流行。什么公司对外宣传都在吹自己应用了深度学习，在自己的业务上体现了很大的价值。

真的是这样吗？狗屁！

忽悠外行罢了。在2020年以前，如果你非要细数，AI 在产业中的具体落地应用的话，人脸识别是一个，道路交通车牌识别是一个，指纹识别是一个，机器翻译是一个，某些细分工业领域的应用是一个，其它呢？能数出几个来？

数不出几个来。

AI 无非就是机器代替人类的高阶形式。

而在过去，如果把人类所能够完成的各种工作总量算作 100% 的话，AI 能替代的工作不到 1%。

我们天天喊着 AI 科技，其实，AI 根本就干不了多少事情。

我粗略的认为，ChatGPT 这样的模型出来，能够替代的人类的工作总量，其实也就10%左右。当然，这个数字是我瞎拍的。这个数字的真实含义就是，ChatGPT 能够替代的人类的工作量，远远大于过去的 AI 模型，而当前这次 AI 大模型的爆发，实际上就是深度学习2.0时代。但，这些大语言模型实际上依然替代不了很多人类的思考和工作。

一方面，互联网行业实在找不到太多能够推进的业务和需求了，另一方面，AI 其实仍然不能大规模地替代人类。

这就是我认为朱啸虎说的有问题的点。你想落地，想找需求，但是，这种需求仍然是不多的。

我身边所接触的小老板们，他们的业务也并非 AI 相关，看到 AI 行业去年至今，火了一整年，大家都非常着急，想着如何能够利用 AI 搞搞落地和突破。

其实，绝大多数人，折腾一番，最后发现，毫无意义。原因很简单，AI 还没那么强，AI还没那么有效。

然而，大家的日子都紧衣缩食熬这一次互联网经济寒冬，大家都迫不及待地找 AI 的落地点，想落地的心情实在是很迫切。盲目觅食一圈，才发现所获无几。

当然，你可能也听说过，有人利用 AI 搞自动面试，效果拔群，还盈利了，有人搞 AI 复原真人，也日进斗金。

不过，这些新闻，经过自媒体的渲染，就有一种什么感觉呢？没错，就是传销的感觉。我曾经记得，90年代的时候，郑州一带传销很盛，有个普通女工搞传销，把自己搞成了千万富婆。她人早已不在江湖，但她的故事传遍了江湖。

总之，这些 利用 AI 应用落地成功的例子，反而像是一剂强心针，给很多创业者和团队打了一次又一次。彷佛就是兴奋剂。

其实，OpenAI 干的就是另外一条路，拓宽 AI 的能力，从而搞出新的需求。奥特曼本人也非常清楚。当前的AI 水平，顶多能替代 10%的人的工作，之后再加上多模态，可能能到20%？maybe，总之就是，不太多。

人们太需要新方向，新需求了。而杨植麟想做的（如他所说），就是 OpenAI 想做的事情，只不过，是一个中国版本。

说起中国创新，我感觉这是一个非常恶臭的词汇。中国人的思想，中国的体制，中国的文化氛围，内卷氛围，几乎都和真正的科技创新搭不上界。

ChatGPT 能诞生在 OpenAI，诞生在美国。

但是我要说，假如中国搞出了 GPT2，有可能接下来搞出 GPT3.5，也就是 ChatGPT吗？

若你问我一万遍，我也回答，没可能。

如果是在高校里，研究所里，各种院士和专家、领导会质疑，GPT2 这种模型毫无意义，没有创新，不予拨款。

如果是在科技公司里，老板会直接质疑，除了能发论文，GPT2 能拿来赚钱吗？什么，给你一年时间，这玩意不能赚钱？好了，不用研究了。

反正，这样的事情，我本人深有体会。ChatGPT 在中国毫无研发出来的可能，哪怕平行宇宙平行了100次。

所以，其实也可以看到各种对中国创新的嘲讽。这些嘲讽绝大多数都来自失望到习以为常的普通人。

之前有个同学的父亲，曾经把中国的知识分子，称作“吃屎分子”。原因很简单，看透了前面我所说的这一切。

话说回来，即便如此，我还是对中国创新心存一丝希望。我觉得，不至于吧。我们除了互联网应用创新，也能搞出来从 0到1的革命性创新。

如果看月之暗面至今的发展，我个人认为还是不错的。原因在于，月之暗面在产品推广时，有一个非常亮眼的点，那就是超过 200万 token 上下文的无损理解。

其实，自研 AI 大模型，打来打去，为啥都打不过 OpenAI？很简单，因为 OpenAI 是第一个吃螃蟹的公司。后来者再去吃螃蟹，也就只能吃点螃蟹壳了。

OpenAI 之所以吃到螃蟹，吃得很香，原因就在于，它掌握了核心的技术，掌握了一批能够把 AI 模型搞出来的人。

月之暗面其实也通过 200万token 上下文来宣传这件事。宣传自身的团队技术实力。

若按朱啸虎的思路来看，国内上百家的 大模型团队，都能盈利吗？我看一家能盈利的都没有，包括月之暗面，迄今为止都不行。连上游大模型都不能盈利，不可持续，那下游模型的营利性其实也是个问号。

不能盈利，那搞 AI 大模型自研，意义何在？我个人认为还是走技术创新的路子。说白了，OpenAI 前些年日子也过得紧紧巴巴，自从有了 ChatGPT，翻身农奴把歌唱了，微软直接砸了100亿刀，拿去，随便花。所以，真正适合 AI 发展的路子，就是技术创新，然后融资，再创新，再融资。

核心不是盈利，而是，你得给我拿出来世界顶尖，数一数二的从 0到1的创新成果出来。

盈利其实都还是靠后的事。盈利其实是融不上资的时候考虑的事。

金融行业搞了股票，搞了融资，搞了股权，那么多东东，不就是改进生产关系，为生产力的突破做准备吗？

其实，这就回到了一个相信和不相信的问题。你对中国创新这个词，有信心吗?你是否相信，中国人真的能做出从 0 到 1 的创新？而非最后虚头八脑，一地鸡毛？

说实话，我很难分辨，毕竟，我也在工作当中，深刻地见识了太多太多的所谓的“中国创新”，打引号的。但是，我依然希望，中国能够有这么一家公司，做到这样。

说近一点，杨植麟和朱啸虎的观点无分对错。对于中小企业来说，听朱啸虎的，没三瓜俩枣，就别瞎折腾去搞 AI 自研啦。对于大公司来说，还是希望多少能够改改身上的大公司病，看得更长远一些，去做一些大公司有能力，也该去做的事。

说到大公司病，然后说说谷歌，从谷歌身上也能看到一些奇奇怪怪的现象。

今天看到一个炸裂的新闻，google 公司裁掉了 python 核心团队。也就是，我们现在程序员们天天使用的 python语言，本质上是 CPython，是谷歌的一个专门的团队在维护的。十几个人被裁，引起了很大的震动。

谷歌向来是以善待技术人员出名的，更不用说维护 Python 这个语言的挺核心的团队了。

很多人都惊掉了下巴，互联网寒冬下，谷歌也开始节衣缩食，省钱过日子了，只是，裁掉 Python 团队，劈柴（谷歌现任CEO）你确定大丈夫吗？

有人嘲讽：谷歌靠着搜索起家，很依赖 AI 技术，而 AI 技术又严重依赖 Python 语言，结果 Google 把 Python 团队连锅端了。

公司大了，总会有各种各样臃肿的管理上的毛病。我想这也和谷歌这些年开始在 AI 领域掉队有关系。按理说，谷歌掌握了全世界最全面的互联网数据，AI 人才，以及资金，想买多少英伟达的显卡买不到呢？

但就是这样的王炸级资源积累的情况下，AI 上却被 OpenAI 将了一军。问题出在哪？

我个人认为还是大企业的弊病。能不能开发出好的软件，能不能做出真正的创新，还是得看核心内在的思想和文化。臃肿的组织和很长的管理线条，导致生不出名叫创新的孩子来，实属正常。

之前，有人分析，为何国内造不出 ChatGPT，原因在于中国仍然能够通过低端的方式实现盈利和扩张。我实名反对这种说法。

其实，国内的互联网现状，早就已经挤压得不行了，实在没有新需求，那就把眼睛钉在了互联网买菜上面，打算把线下菜市场都替代掉。

其实你可以发现，大家为了争抢低端的需求，已经被逼到了极限，从牙缝里抠肉的程度。但是即便这样，有催生出真正的创新的动力吗？完全没有。大家只会看着眼前最近的一块肉，没人会去思考，往远处走走，找找新的肉。

没有，完全没有。

很大程度上，这还是内卷和大公司病导致的。

所以，一个轻量的团队还是很重要的。

最后，其实我有一点很费解。一方面，大量的人口失业，经济危机逐渐加深；另一方面，科技公司又在卯足了劲，研发 AI 技术，其结果就是更进一步地替代人类，它其实也不能创造新需求，而只是像互联网一样，转移了一部分需求，甚至是消除了一部分需求。

总而言之，社会发展，为了应对危机，需要研发AI技术，而研发出了 AI 科技，替代了人类，进一步地加深了危机。

这个内卷和危机螺旋一步套一步地往更深层次递进，谁也不知道啥时候会炸锅。到时候，作为普通人该怎么应对。

其实，搞 AI 科研的人从来不去想，我这科技会对人类产生什么影响。最典型的一个例子就是奥本海默和原子弹。

而普罗大众也很少去想，科技替代了我，我该怎么办？

过去，英国的纺织女工面对纺织机，还会砸机器，抵抗和反抗。而现在的被裁员的人们，反而像是被教育体系驯化了太久，已经完全不会做出反抗这个本能的行为动作。

这不，前一阵子，美丽国还出现了共产主义活动了么？人们生活在城市里，又丢了工作，该如何自处？实在是很难说。

总归来说，其实你会发现， AI 在向着一个奇怪的方向发展。大家都很焦虑，大家也都很期待。在期待什么呢？当然是美好的未来，但，AI 技术这个潘多拉魔盒，指不定会迸发出什么力量，来摧毁整个世界。

最后，我想说， AI 的 scaling law 是有上限的。杨立昆最近一两年，在社交媒体上，上蹿下跳，彷佛猴子一般，大家也都看戏一般看他。不过我依然认为他是对的。

现阶段，AI 始终都没有解决意识和智能这两者之间的关系。这也是各种大模型幻觉、没法 100% 对自己行为负责，人类最大的竞争力是背锅等等问题的根源。

现在的 AI 有意识吗？有意识代表有智能吗？有智能代表有意识吗？

中文房间问题，有谁能够解答这个问题？当前 AI 的一切发展，都可以追溯到图灵对计算机和设计，以及图灵测试的问题上。

我想，AI 的发展，也迟早会栽在图灵未解决的大坑里。