对谈傅盛：万物皆可GPT,行业重构，谁将被淘汰？#混沌 AI 商业对谈精选

00:03对，你把它看成一个大号的那种计算器，它本身就是工具，对吧？它的计算器只是在计算词，对吧？以前的计算器是计算数字。

00:15对，为什么说它是生产力革命呢？因为它和互联网都不太一样，互联网它是生产关系的革命。

01:54嗯。震惊已经算不上，震惊久了这个，嗯，这个麻木了。但是还是觉得这是一次非常大的这个变化吧，是一个底层范式的革命。所以我们自己的工作各方面都在全面地围绕GPT在展开。

02:31正在融入啊，就是从公司内部来讲，我们已经开始了全员这个，呃，使用AI工具的这么一个内部的一个，呃，相当于一场运动吧。就是因为我们的口号就是，呃，替代你的不是AI，而是会使用AI的同事，对吧？

02:51然后那个，呃，当然这不是口号，只是一个说明。我们的口号叫全员AI自我革命。啊，这是从内部的视角。第二个，从产品的视角，就我们基本上，呃，几乎所有的产品线都围绕着这个GPT展开。比如刚才你说机器人这件事儿，就是我们以前一直做语音的这个交互嘛，但是语音交互里面，其实实际上我们是把语音交互的前半段做得非常好了，

03:17就是噪音的消除啊，你看在商场那么吵，它也能听得见你说什么。然后语音再转成文字，那个准确度都很好。但是那，在GPT出来之前，这个就它对这个意思的理解一直不到位嘛，所以就

03:33就就就使用的时候会受到很多限制，对吧？那现在我们赶快接进去，就发现它这个在使用上的体验感是大幅度提升的。那然后我们的，呃，包括猎豹移动的一些工具，也是围绕AI在做了。

03:56对对对对对，因为本身呢我觉得这个第一呢就是我们本身就是做工具的，对吧？这波AI它本质上就是工具。我经常跟很多朋友聊，我就说，也不用，呃。首先你得重视它，其次你也不要太，就太神化它，对吧？那个有的人就出来说什么它会有意识啊、超越人啊，我说这个其实目前，它可能智商会超越人，对吧？

04:20但是它的自我意识、自我主动欣赏，现在还看不到呢，对吧？你说这个，而且它是一个你教育出来的嘛，就是你你把孩子教育好了，等他有一天长大，他为什么不来孝顺你，还非要杀了你，对吧？

04:33这个逻辑又不对嘛，所以我说这个不不要去担心。但是呢，那个你把它看成一个大号的那种计算器，它本身就是工具，对吧？它的计算器只是在计算词。以前的计算器是计算数字，现在就计算一句话，它给你一个词一个词一个词给你算出来，算出来给给你那个东西，

04:52就正好是你的语言的表达。所以呢，就第一个我们做工具的对这个理解就会比较深一点吧。我们觉得啊，就是一直这么做工具，和我们的业务也相关，这是我们自己的优势。就是这个特点想确定的。第二个就是我们在五六年前，当时猎户星空就投了很多钱在做AI，我们对AI的底层原理也比较了解，

05:12所以这也是比较相关。第三个就是放在社会层面，我觉得这个就是一次时代的大变革。啊，这个就跟汽车出来的马车夫，你当马车夫是肯定当不下去了的。所以这个从社会层面，其实大家都应该这么做。

06:12首先，元宇宙和区块链的这个完全没法和这波GPT相比嘛。就是你看这是第一次在整个行业内如此高度的共识。对，讲真的，其实元宇宙本质上就是Facebook在那讲，然后国内啪一下火

06:29了。我也看过很多让我瞠目结舌的元宇宙，我觉得那个概念的因素太大了。然后区块链的概念很好，但是它还是受受到各种技术的限制啊，对吧？法规的限制啊等等这些。对，但这个ChatGPT不一样啊，它是出来就是

06:48了。出来就是，你要知道就GPT已经做了好几年了，ChatGPT是它的一个展现形式而已嘛。就是我最近有一个对演讲，就为什么一款聊天软件会改变世界？因为它不是个聊天软件，它只是聊天是它的一个演示，让你知道它能力有多强而已，对吧？

07:07所以，

07:10它关键是有了推理能力了，还有逻辑能力了，所以它具备了一般的智能了。所以这个就是一个，你像就连腾讯前不久财报会，马化腾都说他们开始觉得是十年一遇的机会，后来觉得是百年一遇。然后你看马化腾是一个多低调的人，他什么时候说过这样的话，对吧？

07:28在在所有各种热潮里，其实腾讯是最不敢惹潮的了。对吧？基本不太那个的，对吧？这和另一家公司的风格正好相反，对吧？

07:37那个所以，所以那个，对啊，所以这是第一个，就是业内足够的高度的共识，对吧？那天我熬夜看那个，就是美国硅谷那边YC做，就是它是个风险投资嘛，做就它的项目的路演，一分钟一个，我看了100个。大概一半以上的创业者都是在做这个大模型相关的应用的，就一半以上。

08:00哎呀。这个看得我们都觉得，觉得这个大洋彼岸经过这一波又追上来了，你知道吗？以前我们都觉得互联网，我觉得我们做的比他们要好，你知道吗？然后这这波等于，所以这是那个第三个，就是说它能产生的东西是实实在在看得见的。就是，

08:19就是比如说你写程序这事儿，对吧？你。可能，我上毕毕业以后就没有，就我的工作岗位，就我就没有当过工程师这个岗位，你知道吗？就知道编程，其实就写的代码，也都是大学里那个那个的起来，对吧？但你想这个时候能够最新的这个东西，呃，编程语言环境什么就靠一问一答，很快就完成了这个编程的学习。

08:44所以它对于所有这些，那程序应该是比较复杂的了，对吧？你像这个很多工工作比程序员的工作要简单，说实话。所以所以，它能够产生那种变化，肯定不是一个概念。所以我觉得大家这个不用去质疑这件事吧。而且我们自己也做了很多AI的这种东西，就知道它底层范式的变化。

09:38对，我觉得不同的比喻代表了不同的判断吧。就是就是我一直在讲，就一个人讲一些话的时候，不管他包装成什么样，其实本质上都是他内心的流淌嘛。对啊。就是它的一个基本的观念的流淌。嗯，对。

09:52为什么说它是生产力革命呢？因为它和互联网都不太一样，互联网它是生产关系的革命。对啊，它是消了中间层，消灭中间商，然后信息的链接。它是个生产关系，它通过生产关系的不断的优化去促使生产力更有效，但它不不直接产生直接价值。这也是今天为什么很多人说互联网是虚拟经济，虽然这个我是不认同的，就其实互联网才是硬科技。

10:17但是那个就是它它有虚拟里面，因为它不产生生产力嘛，它促进生产力，对吧？元宇宙也是这个，元宇宙那就更是了，对吧？其实区块链也是这样的东西，它都在生产关系上不断地发生变化。但生产力的变化，事实上人类实际上是从工业革命开始，生产力就是把热能，就蒸汽机的发明以后，就是把热能变成了动能。

10:41那这就是一次生产力范式的变化。也就是说以前我们要拉个东西，要么就自己上，要么就牛啊马啊上，然后你想再大力量搞不定了。所以人类的这个生活水平就一直在几千年就一直这样生产水平。后来蒸汽机发明以后，就把热能变成动能了。这边一烧，那边哗就被拉动了，对吧？

11:01山就被打开了。这就是一次范式的变化，对吧？那么，那么在ChatGPT出现之前呢，这个信息革命使得这种

11:10叫做专项智能也出现。我为了一件事去写一个程序就能跑起来，但实际上它的这个成本还挺高的。它也是一定的生产力的变化，革命。但是这次革命就更彻底，因为普遍认为就是GPT出现以后叫通用人工智能。

11:26对，是有可能出现的，对吧？就或者其实基本上我认为已经差不多出现了，就差一些工程上的事。比如说以后我再也不需要为每个东西去单独写程序了，我就一个程序跑天下，到处都可以。就跟就跟人一样，人只要这个有了智能以后就生孩子就行了，生孩子教育生孩子教育，哇，人就那个蝗虫一样改变全世界，

11:47杀掉了所有的猛犸象啊这些东西。所以所以，呃，所以它的这个范式的变化，也就是说第一次使得这个电，也是热能吧，某种意义上热能变成了一种通用智力。这个以前没有过。对，就你插上电，这边就来了很多智智力。因为今天，对吧？

12:06我们讲社会生产力，其实大部分是脑力劳动，对吧？就算有体力劳动，也是在脑力劳动的优化之下完成。所以脑力劳动占了绝大部分。所以对脑力劳动的这个生产力的输出，它当然是一个非常大的这个生产力革命了。

12:50因为以前智能很贵嘛，对吧？你你你，就是说你智能，你说这一个人得一堆人，一个所谓老板，一堆助理围着他，起一堆高，他他都是因为智能很贵嘛，所以少数人才享受得起嘛。等有一天这个大模型变得那个智能就变得很便宜了，你身边都围绕着各种智能，对吧？

13:08以后你就不是去网上什么这个搜一个什么饺子，然后点个外卖了。就说哎我饿了，我想吃点那个，人家说想吃麦当劳，就叫什么，以前有个大腕那个电影吧。

13:23总有一个这个管家在那等着，一口地道的伦敦腔，对吧？然后就May I help you,sir?什么的，对吧？就是这这是多少有钱人梦想的生活，以后就是这样了，对吧？那那你的所有旁边的设备都是这样的，都可以，对吧？

13:53对，我们正在做这件事儿，就很快我的那个会出来。对对对。

14:51就是我不太，就是我觉得是这样的，就是因为它是个新的范式的变化，也就意味着什么呢？意味着你过去的很多经验都会被废掉。就是就是你可能积累了很多经验，可能在今天是没有任何帮助的。然后新的范式正在出现，对吧？新的范式出现的时候，它是一个，就是我在想为什么今天我能在这里，或者我当年做对了什么。

15:15也就是在02年的时候，我跟我的上司闹得很凶，然后我就网上投了一些简历，结果被一个互联网公司给录取了。然后在02年进了互联网。对吧？当你进了互联网的时候，你就发现以前你你有没有经验不重要，因为它是个全新的行业，因为所有人都没有经验。

15:31就是谁先起跑谁重要，不是谁谁的这个履历好谁重要，对吧？我毕业的大学也不好，对吧？我我我也我也一直不觉得我我是个特别聪明的人，对吧？要是特别聪明，我就清华北大了，对吧？这个重点都没考上，肯定就证明反过来也证明就不是一个特别聪明的人嘛。

15:48但是能够抓住这样的机会，就是因为这个一个新的行业在高速崛起。所以今天你观望是没有任何意义的呀，因为就是可以看到它正在往前。就比如我在你说蒸汽机普及需要时间。但普及需要时间的过程中，谁把蒸汽机用好了，谁就站在这时代的鳌头啊，对吧？

16:11英国用好了，打打打大清，打清朝，那跟那玩儿一样，几千人就把整个中国给征服了。然后这这我说我说鸦片战争就是一场中学物理打败这个千年帝国的故事嘛，就是基本上就一个中学物理理论，对吧？这个这个我说那个连连大学理论都不用，对吧？

16:32就牛顿那个再加这个瓦特理论，再加一个就就差不多了。所以今天我觉得肯定不要去观望，因为这中间它有普及的过程，但是你还有学习的过程。它太新了，今天学习也没有范式，对吧？我就讲一个简单的东西，就这个大家听到了就算赚到了。好，那个开个玩笑，就是比如prompt这事儿，对吧？

16:56很多人叫魔法工程师，但是你知道做好prompt这事是不容易的。为什么呢？因为今天大模型的能力是叫涌现出来的，它并不是一个我们过去那种过程编程出来的。所以它具备，就今天ChatGPT具备这么牛，OpenAI也没有完全想到，对吧？

17:13没有完全想到的时候，在这里面它到底能力边界在哪，它推理力到底在哪？是等它出来了，我们再反过去测，而不是说我们构建个系统，这个系统比如说，对吧？一个火箭到了多少秒它会分离，我们都知道的。其实今天GPT你不知道。

17:30所以叫fine-tuning嘛，就是那个那个微调嘛，指定微调嘛。但怎么去微调它，你就得通过大量的测试。今天如果你找到一个好的这个这个prompt的方式，你就有可能找到了一个别人不知道的钥匙，就可能做出一个不一样的结果，

17:47对吧？包括做图也这样的，对吧？有一天我在YouTube上看了那个，一个人一个一个人讲WaveNet吧，叫ControlNet，哇。讲了三个小时，一个年轻人，哇。

17:58当时我就觉得很震撼，我说那里面全是细节，全是那种哪个地方调个参，这个地方弄个这个，然后这个图会出现一个什么，对吧？这些教程都没准备好了，那怎么办？你就得靠你自己的学习啊。所以所以我是觉得就今天没什么好观望的，就是首先你还得学习，你真的把它学习好，产品化也需要时间，

18:20对吧？否则如果你不学习，一帮年轻人，就像我看的那个上面YouTube讲那个的那个，我估计也就是个大学生吧，对吧？他天天在用，他时间还比你多，有一天他一毕业，对吧？上来做个产品就超越你。

18:34其实当年我们做互联网能够有一点成就也就是这样的，对吧？很多很多厉害人没做这个行业，给了我们机会而已。对。

18:57是叫大语言模型，但是它的大语言模型和我们人脑海里那个习惯的大语言模型不是一回事。它本质上是通过，它就是个语言大师，它不是多语言互译的问题，它对程序员的理解比我们绝大部分，我估计比一般程序员都强吧。对吧？所以所以在它的表达里，就是程序也是一种语言。

19:20其实它可能更习惯用程序员表达。对。有很多方式让它去那个去去真正的打，得到一些产出的。

19:43那几天儿，我本来都想来一首的，后来想算了，这大模型在海洋里挖呀挖呀挖。

20:39呃，李彦宏有一次接受采访，这个我觉得他讲的还挺对。虽然现在做大模型里面有我几个好朋友，我说了也比较得罪他们。就是他说OpenAI能做出来，是因为大厂不重视。

20:56嗯，其实本质上为什么OpenAI做出来，这个我也可以稍微科普一下。就是因为以前做这个计算机学语言，大家都是用叫NLP技术，就是我们学外语的方式，就教它主谓宾定状从，对吧？然后再教它单词，单词的意思，也就是知识图谱。然后告诉你这么多，你就可以去回答了。

21:14但这条路就是所有公司都这么干。然后只有OpenAI觉得，因为已经看到这个东西瓶颈，就学着学就跟我们学英语，就哑巴英语，就说两句就就听不懂了。所以呢，就只有OpenAI认为说，干脆就用人的方式，给它所有，就天天跟它讲，天天给它那个，突然有一天孩子就学会说话

21:33了，对吧？只有OpenAI这么做。所以这个在你要知道，在ChatGPT出来之前呢，OpenAI几乎是硅谷的笑话呀，对吧？那那搞搞语言模型的那个这个，因为我我也有这个行业的很多朋友嘛，也那个，那当然大家都觉得你这是胡扯，为什么给了足够多的数据，它就能学得会，对吧？

21:53这也没有，当时也没有没有理论证明的，只有他们。但我觉得后来我在想，为什么他们可以做到，是因为因为他们这个公司的起心动念或者成立，就是要做一个通用人工智能。如果他不用一个别人不一样的方式去做语义理解，实际上是没办法做出通用人工智能的，对吧？

22:14因为我们大家都就搞这行都知道，就通用人工智能的标志，就是这个智能懂，能说人话嘛。就是OpenAI把这件事做会了以后，实际上它技术复杂度，我我是这么看的，没有那么高的。因为我当时刚出来的时候，大家都很震惊，参加各种会，大家又担心什么中国没算力啊，担心什么什么人才，

22:33我说你们这都不用担心，对吧？以我知道的，这大家一百都悄悄存了很多，对吧？那个那个做做这个GPT的训练是毫无问题的，对吧？Transformer又是开源的，又是个论文，对吧？中国做这个大数据方面的训练能力上已经挺强的了。

22:51然后这几个月又看到这个各种开源模型不断裁剪，因为就是一千亿的参数能产生这种智能，对吧？但大家就在想，那叫涌现嘛，那为什么五百亿不可以？所以这里又在急剧降低成本。

23:04再讲得远了点，回过头来说，就是，嗯，对，就是这个做，就今天你说那个是很对的，我我认同的，就是我认为大公司现在觉醒了。所以你做纯的大语言模型，如果要做OpenAI一样的事情，你创业公司很难跟大公司打，

23:24对吧？它的组织能力，这是第一个。第二个呢，因为它觉醒了，所以基本上它把它的应用做好，成一个Copilot或者相关的，这是必然的。所以其实我今天我对To C的大模，呃，就是尤其在国内哈，这个To C的这个说所谓做大模型的相关的应用产品，

23:45其实我是不看好的。

23:51我我真的不开心。就是，呃，你做做做，要看做，呃，你说我做个什么东西能够颠覆这几个大厂，或者我到主流，我我几乎认为不太可能。

24:03就他们的视野火力覆盖，当你要做一个挣点钱的东西，或者什么那个，做一波，对吧？我也看过很多这样To C的，我刷抖音有时候还刷到一个什么什么，一个做图工具啊，叫多少钱，这种可以做，但是它不会做大的，它也做不大的。嗯。

24:20所以这是我认为的。所以就你说今天怎么做，我我我是这么想的。第一个就是先从身边做起，先从你手头的做起。

24:29嗯，对吧？如果你是一个，你没有创业，你是一个这个普通员工或者说打工的，那我的工作怎么和GPT结合，对吧？就是就是手手边做起。如果你是个公司，你就要想哪些岗位是可以用GPT化

24:43的，对吧？就是AI，为什么呢？因为从手边做起，呃。有两点，一点就是说你能去熟悉这件事儿。第二就是这里面反而会出现一些灵

24:55感啊。所以我提出一个概念，在公司内部提出概念，就是叫大模型小工具。嗯，就是就是在大模型时代，你别天天看那些热热点了，我们每天都有什么新闻简报什么的。后来后来我说，对吧？每天都讨论这些，这个不落地呀。

25:11我说做小工具，你怎么能把一个事儿给做小，对吧？我们说我们我们，对对对，我们珠海团队做了一个那个，就是一个叫AI相机。当然我听完以后就特别不看好，因为这名字起得特别，我不喜欢，我说叫AI的人太多了。结果后来他们把一个功能做好，就是换发型，他拍张照以后可以换各种发型，男生发型。

25:31你别看有哈，但是你知道有时候换会有很多小问题。是啊。比如说哪一块头发没弄掉啊，什么这个那个，对吧？就是发型在里面不自然，他们花了挺多精力的，在这一个点上花了挺大精力啊。其实最近的用户量什么就涨得不错。

26:00就是大模型无所不能，所以提的很多需求都太泛了，你知道就太泛了。比如说叫AI写作，我说AI写作这事你做什么呢？对吧？然后我们有个，对，不能多讲，讲了他们说我那个了，对吧？

26:15比如就是文案写作，对吧？我说你能不能把它细化？因为小工具的核心是什么？当你做得足够小的时候，就是你的行业深度知识的展现了。

26:26行业的深度知识，今天大模型是很难去触及的，因为很多它不是在纸面上的，对吧？所以这样就把你的定

27:08我自己都花了两百，我今天微信头像都是用它做的呀，

27:15对，我还给我女儿做了一份，这个也花两遍钱。就是它就是把一个点，就是你要知道今天，就大模型不是没有缺点的哈，就是所谓叫缺点，或者叫这就是今天大家有的人会那个，因为你跑到ChatGPT问两句，你发现它回答都是很多都听起来有道理，但并没什么用的

27:34事情，对吧？但是呢你怎么让它真正有用呢？就得和你的行业和你最熟悉的地方能够深度结合。深度结合，就是你得把问题搞小。

27:45对吧？你搞大了，就大家得到的答案就是一样的，对吧？如何解决世界和平啊，这个问题弄出来，对吧？或者这个，对吧？或者是这个这个我如何提高我的工作效率，这种问题，你是哪个行业的，你在做什么，你在什么什么，对吧？

27:59这里有很多，其实你这个这个把它提问的过程，就是你行业知识输出的一个过程。因为有的行业会关心这些啊，不关心的，所以就是就是做窄吧，我觉得第一步先做窄。对啊，不不用去想太多，做得太泛。对。就就是把它做窄做小啊，越小越好。

28:19我说今天能够，我们在公司内部也是好几个团队在做嘛。我说你们能够给我讲的特别小、特别具体的需求和产品定位的时候，我就很开心。我想来个什么写作助手，什么这个什么性格，什么那个定位，哎呀。我说你这对吧，你这写作助手，人家Copilot还没正式发，正式发你就完蛋了。

28:40对，对吧？哎。

30:00我是觉得哈，这个我们说了，我好几个好朋友都在做很大的事情嘛。这个其实这做这种很大的事情，我在几年前就做过一次了，对吧？抛一下网AI里砸了很多钱，后来发现这个首先对你的人力消耗各种很那个，对吧？还有这个商业的闭环啊等等，这些和大公司竞争还是非常难的。

30:21再一个就是说，对对对，今天这个时代我觉得，因为我们面对是大部分这个，我看混沌学园嘛，今天就是不用把它想得太大，就是你把它，就我一直我不说嘛，你就把它想成一个大号的计算器，对吧？你大号计算器一定是算哪道题那个，或者在哪个地方能把它算好嘛，对吧？

30:39那你用这个思路去想，就怎么把它给用好。我觉得就首先从你现在最熟悉的事情开始。

31:10我觉得哈，如果不是做大模型的本身的东西的话，其实做大模型也不是不可以哈，就是还是要从，就以终为始是最重要。就你今天要做个AI东西，别跟我讲技术有多厉害，而是讲这个东西在哪里应用。呃，就是就是，然后呢，在哪里应用里面，这个越具体越好，就刚才那个思路。

32:27我觉得，呃，这又分两类了，一类就科技类的公司，对吧？你要去这个做，那对，国内又没人打。对。那天我看那个，就是YC的那个路演，我也是非常感慨。后来我说你看人家都方兴未艾，我们这里还没啥好的接口哈。

32:44我是这么觉得，就是我觉得如果你做的是一些比较小的，或者这个企业内部的应用的话，其实国家这个政策还是比较宽松的，所以你还是可以去用的。因为它就是本质上，就是为什么还有一个刚讲那个小小的大模型小工具或者小应用，就是当你把它

33:06收得足够窄的时候，你也不太会产生胡说八道的那些事情。对不对？你的你的那个开放度太高的时候，生成式的东西它当然就很容易产生很多风险了，对吧？国家对这个大模型都是非常鼓励的，但只是担心出现一些这个，

33:26对吧？这个这个负面嘛。所以所以我觉得就是应用越具体就越有机会呗。就是那个，然后呢我觉得公司是这样的，技术路线上，呃。我我当时总结过，就一个就是你拿GPT的接口去开发，你可以直接做海外的一些应用啊，如果国内不能那个嘛。

33:46那第二个就是企业内部也是可以做应用的嘛，就企业内部考虑

33:53对，to B，考虑

33:55对，它还是窄的场景。对对对，然后那个不要不要放开式的生成。

34:20对。思路上反而把它给限制了。

34:42我们就都做啊，这个，哈哈。第一个就是自己做一个大模型，这个这个，但是会用比现在这种，就我就我的判断就是未来做大模型的成本会极低。当然这里要定义什么叫大模型啊，就是说或者我们叫生成式模型吧，或者基于这个Transformer为核心的这种模型。

35:04这里面又分了。就是说我我认为未来的大厂像OpenAI这样的厂，谷歌这样的厂，他们就想去搞个爱因斯坦出来。所以呢，所以他们打的是核战争。

35:15对吧？这个战争我们肯定打不起，我们也没必要打。但是呢，核战争就，就是我最近一直在琢磨，这个大模型跟云有一个很大的不一样，云就是越大越便宜。大模型是越大越贵啊，这个这个没什么好讲的，参数量大它就贵。对吧？

35:30无论是训练价格，还是它的服务价格。你看现在GPT-4，你免费用户你还用不了。你三小时还只能用25条。

35:42慢的，哎呀。我都不爱用GPT-4，你知道吗？每次等我都是问他个问题，我得先上个厕所回来，看他写完没有。

35:49对吧？很多不是太难的问题我都去问3.5啊。嗯，对吧？就我判断这个问题不是太太麻烦，我就是问3.5了。所以这就是什么什么现象，就是我认为未来的这个大公司会做超级大模型，但是呢，当然他肯定会做很多中小模型。

36:07是啊，大模型下的中小模型。就我刚讲一千亿，你像那个羊驼不就搞了是多少亿参数，对吧？其实整个能力还可以。然后呢又结合应用，就有很多地方你是不需要爱因斯坦的。你让爱因斯坦回答，对吧，这个厕所怎么走，或者这个，对吧，这个我我我在公司想请三，逛

36:28对。这个问题不需要爱因斯坦吧，对吧？我只需要一个大概十亿参数或者或者几十亿参数的模型就行，成本又便宜。我们准备做一个这样的模型。

36:38对，然后呢，这是第一个，就我们自己用的。第二个就我可以给你提供私有化，因为我认为未来就是分几层，一个就自己做大模型的，超级大模型的。第二个自己做你说的那个fine-tune的这种，就是在在在开源，但开源这么多，你光选你都累死了。

36:55你知道吧？就这里面的成本都很高。那我弄好一个，我给你做私有化。你你你只要很低的成本就可以有一个。因为大家还担心，就未来，你知道未来以后一定你的核心竞争力一定是那些没有上网的数据。

37:07是你公司内部的流程。对，是你公司的很多这个这个非公网可见的信息。因为公网可见信息这种能力都会被他们学去嘛。所以我认为基本上稍微有点规模的公司，都会需要一个自己的私有化大模型。啊，就我我们不是搞1000亿的，大概就搞几十亿的，很快就退出。

37:25第三个就是，好，作为有一些公司，他他也没有这么，他就想用好这个GPT。但事实上你让比如说让一个做抖音电商的或者这个去搞一个GPT的接口，再看API，再搞prompt，那那也会，那也是很大的投入。那所以我们做了一个叫聚言的平台，就是就是在里面直接就帮你生成客服角色。

37:48生成这个这个，比如说法务的角色。然后呢你把你公司的规章制度和这个产品资料灌给他。灌完以后，他就就以你公司这个做，就直接把它做成agent。就是不需要再调API了。啊，这是我们做的。

38:05好吧。

38:32对对对。这就是我们现在在做的事情。

38:59这种平台岗是最危险的，咱们就是实话实说。这种平台岗是最危险的。因为因为，呃，不是说这个平台岗没有价值哈，是因为我们太多日常的这种工作啊，就是忘记了工作本身的目的，把一些所谓技巧当成了工作本身了。比如说你能够去整理一份复杂的Excel，像这件事的价值感是很低的，但是太多的人把这个当成他的核心价值感，

39:29对吧？因为当时但的确以前就得人做嘛，那那那个东西对吧，要么就程序员做，程序员说实话比财务看要贵，那就只好财务人手做呗。但现在由于他理解了这个，所以他就会就就可肉眼可见的嘛，就很多财务数据，你看你看那个Copilot那个为什么演示的时候整个就爆了嘛，

39:50对吧？以后你就是一些基本表格进去，你再也不用什么找个人帮我什么做梗概什么，你就直接说我需要哪个东西的。哪个东西的这个这个，对吧？total价格什么要提醒哪些要我注意的，一季度什么，就等于把Excel的公式啊这些东西全打掉了。

40:08就你以前可能记了很多如何Excel技巧，如何多个什么表格关联，是吧？什么单元格关联，这都是很多人，这个东西就完全没价值了。而且而且由于这个表格是格式化的，所以大语言模型在处理的时候几乎不会出错的，就会极准。所以我觉得比如像财务岗这种，就首先你得用起来，你得让你自己的产出如果增加，比如两三倍，对吧？

40:33可能以前你大概有百分之嗯八九十时间都在做Excel上。那未来可能你你你你可能要拿出百分之六七十的时间去分析这些这些财务的数据，给公司可能带来的决策。但我我一直觉得这个就是一个人，就是一个工作，它本身是一定要就跟足球一样，你是可以去那个，就是你的视野必须全场化的。

40:57你不能说我在后卫，对吧？那个守门员出去了，然后有球进我不去踢。所以呢，比如这样的岗位就可以从财务视角去看公司的经营。在这些方面多去多去花时间，就思考，对吧？但是要把这个工具化的工作，这个尽可能做用AI，我相信可能会很快。

41:17那这样，

41:38把自然语言翻译成机器和这个各种专业语言的一个，就这是它最最最基本的一个价值。而其实以前我们大量人的工作就在做这件事，对吧？比如助理大量的工作是在做，就是把老板的指令翻译成携程上的一个订购，就噼里啪啦点几下，对吧？然后那个这个其实你真正想，这个大模型出来，那个你说财务也这样，它是转换成很多，转换成Excel表格。

42:04对，对吧？把公司经营数据转换成表格。

42:23对。所以说这个真的是要警惕的。就如果你的工作，就是我我我那时候拍过抖音，我说以前靠你会用办公软件就能找到工作的时代，肯定一去不复返

42:36对吧？是啊，最早我们对白领的定义就是说我会用办公软件。对吧？熟练的

42:44使用Office，熟练的使用Excel，熟练使用什么，对吧？用PPT那个，这是以前是一个绝大的这个找工作的一个刚需啊。那这就欺负农民工兄弟不会用嘛。

42:56对吧？那今天这个这个这这这类的工作肯定都是会会迅速的被替掉。

43:13他就是这样的，所以这种，所以这种岗位，嗯。你说。

43:43对啊。我觉得关心市场用好的产品吧，你你你如果做服务，你老板又没有一些技术基因，你就算找了几个技术的人，最后你也跟他们沟通不好，他们觉得你傻，你觉得他们这个这个不不不出活儿，这就是为什么很多做非科技公司做科技产品都最后都崩掉，

44:01就是这个原因。所以我觉得就用好吧，对吧？我我也做广告，就强烈推荐我们的这个聚言，就是帮助你去有这样的角色，对吧？网址是chatmax.ai，CHATMAX。

44:15对，很很容易记，ChatMax嘛，这个名字还是GPT帮我起的。我我的以前的那个，我以前的就我们的那个，比如说代号CM嘛，是Cheetah Mobile嘛。我说你用CM给我想个词，那个但和聊天相关的，反正就是ChatMax。

44:31我们这个，嗯，ChatMax点AI啊。

46:12那对，因为这个就比较专业了。那反过来也是一个好事情，就是你把需求尽可能的这个讲清楚嘛，就是我也不知道你用的是什么系统，对吧？就是你的插件接口。因为我们比如我们做的这个，就你像我们这个刚讲聚言，这个就做的比较简单，就是比如说你把一些这个相关的表格扔进去。

46:34然后它是后面所有关于这个的问题，就是只基于这个表格去回答。你比如说库存怎么样或者什么怎么样的。但但这个得具体需求吧，就是

46:45欢迎洽谈，欢迎这个跟我们的人。对。因为我们也在摸这方面的需求。

46:52啊，就是，对，我们现在第一个推出的是客服岗，客服岗看起来效果就很不错。你把你的产品介绍啊什么扔给他，然后到时候问，问的东西就是完全根据这个文档，因为我们用prompt这个控制了，就是你也别去说七七八八了。就这个岗位就站在这里，对吧？

47:09就跟你跟保安问他有没有男朋友或女朋友，还有工作时间不聊天一样。不去回答非工作的，所以我们就拿文档去严格限定。所以下一步就是我们准备开始做表格化的一些合同化的一些文档。就是你把这些文档放进来，比如你要知道你的库存什么的，或者你给个接口，我就帮你爬，对吧？

47:27然后去那个，这个工作量不会很大，但是还是要看核心需求。

47:57正好任老师讲这个，我我我我我讲一下，就是我认为就是GPT带来了两大变革，一个叫生产力变革，一个叫交互变革。交互变革我认为是被大家低估的。就是就是大家都在讲生产力啊，什么超越人类啊，人要完蛋了，什么这个规矩那个。其实，交互这件事上大家没有想过，就是没有认真去琢磨过，就是很多东西因为交互变化，它的整个效率是大幅度提升的。

48:23比如说，你今天的这个ERP，它就不是因为GUI的问题是它是第一是你要去学习它，第二它是受限的。你要产生的报表就这么多。你要随时想关心某个点，你得对吧，要么就社科语训说那种要特别会用编程语言。

48:41但今天实际上你最能做的一件事。至少就是把你这个东西真的变成就是你身边的一个24小时候命的这个财务或什么，你就可以不断地问他问题。对吧，我的库存哪一个是最多的，第倒数第二什么，就没事就问他。这个界面是完全可以做到了。而且就是就是就是谁让他帮你整理各种数据。

49:23对，你说传统的ERP能不能做出什么库存预警都可以，但是它很难去很快的变化。比如说你设定了一千个就是预警，对吧？你有一天要把它变成八百个预警，或者变成某一个事情再加预警，然后程序员就可以写代码，还得那个再调再上线，还不知道有没有bug，我操，有天磁盘满了又不给你预警，对吧？

49:43这个，但你这个以后都是非常方便就可以去搞。老板的想法又总变，对吧？老板的想法不变呢，你这公司要完蛋，因为你就得不停的变，因为外界在变。所以这这是过去软件上一个很很那个的事。

50:24有，肯定是有一些，但是的确现在大家还都在摸索吧。

50:44这倒是个好问题，最近我的确没什么关注。呵呵，因为我们自己定下我们要干什么了，就每天在琢磨这些事儿了。因为因为大模型能做的就太多了，你知道吗？然后这个就每天在各种信息的海洋里遨游，对吧？游着游着你是有点晕的，所以最近一段时间，的确说实话没有再去特别关注，说又出了哪个应用，哪个应用怎么去做。

51:17嗯，对对对。大家都就是你一定要知道，就是一个再好的方向，都是有很多人在做的。所以我为什么说大模型小工具，还有一点就是，其实这个时候不是拼创意，拼谁能把这些细节做好，对吧？就就比如说这里面，这这光技术构架我们都改了两三次，就是一个把文档放上去，让能回到文档里的内容，

51:36对吧？其实还是很多细节要做，中间有很多策略要做，对吧？其实其实有的时候你觉得你的创意有多强呢？其实你想的创意可能全世界至少有一堆人在弄。所以为什么说这个和我们特别相关呢？

51:50就我当年就是做安全，就是一个大家都在做安全的情况，我就能做得特别细嘛。是啊。我觉得今天就是能把它的这个细节做得足够好，体验，你的你就有可能这个杀出来。

52:03对。反而我觉得今天就是到现在这个阶段，不太是拼创意的时候。就今天基本上，比如语言大模型能做什么，对吧？画图大模型能做什么？大概会拿来

52:15用，基本都差不多了，也没有说再蹦出一个。好，那里面下一个问题就是，就是谁能把这个应用做得真的比较极致，打磨得足够好。嗯，对吧？昨天我跟朋友聊，就是说你看前天我看那个苹果的那个那个叫什么Vision Pro，对吧？你说VR大家都知道，那今天还有很多人说那不就做了个VR吗？

52:36问题是我靠，你要知道我们也做硬件，能把这么多东西堆进去，能把顶级的笔记本电脑芯片放进去，对吧？可以说甚至可以说他当时电脑自己要做芯片，就是为了这么一个设备啊，对吧？整个做成轻量化，这个看完真的你做硬件的，就看得我都很绝望，对吧？

52:56那那那你说大家都知道VR是一个好东西，或者MR或者AR，这都有概念。但的确，虽然最后它市场再怎么说，但真的在产品角度真的是做太极致了，苹果。所以我觉得现在如果真的要做你大模型这些，我觉得已经不是拼创意的阶段了。可能最开始比如ChatPDF，你说我们这个跟之前跟ChatPDF是不是也很像？

53:18也很像，对吧？那他个人开发者做的，但我们是团队做的。所以我们一旦上了以后，我们整个的迭代速度，我们的整个对这个大文件的处理什么各方面的就就都上了嘛。他做的那个你一个个人文档的那个阅读能力上，就或者这个上面，我们跟ChatGPT，他已经做挺好了，

53:36但我们能够做成，对吧？几十兆几百兆的文档都能够去理解，对吧？这里就是拼，等等，你你在这个点上谁能做得足够极致嘛。

54:08因为你丢那个文章上去。切片切的不一样。对对对。就是它的切片策略嘛，切片策略就得反复讨论好多轮了，对吧？然后不停，而且本质上你看为什么要大，就是你针对不同的需求，你其实对文档切片是应该不一样的。

54:22要我做客服的时候，我的切片是这样的，我做个财务专业的时候是个这样的，做个ERP的时候可能是另一种，对吧？所以所以这个切片策略，包括切片的时候，你还有那个那个摘要策略，对吧？你你还得把它，你得知道到哪去搜它嘛，你不能只搜文字啊。

54:39那个，对吧？然后你得这个对一些意思的表达，还有中间的做这个prompt，中间层去看这个哪个意思，因为大模型才能判断出意思嘛，所以这里细节很多，真的，你真的做进去就发现深似海。这个东西我，你就看聚言这个看上去好像，哎，跟PDF差不多。

54:55然后一个人可能做了一周，我们一个团队已经做了两三个月，然后中间也走了些弯路哈。那但是里面这个一掏起来都是细节。

55:35的。这些都真信了。呃，不不。OK，呃，是一百人的研发团队。

55:44客服没有一千人，几十个吧，就是就是属于这个你阿拉伯语问问题，就阿拉伯语给你回复，那个都做到了。

56:45硅谷现在的初创公司就是大概一半的预算是用来购买各种计算机服务的，一半的预算用来招人的。以前是，对吧，百分之八十预算用来招人的，对吧？Midjourney也是这么一个公司嘛，它可能服务器集群什么乱七八糟，占它成本的可能一半。

57:02但其实OpenAI也是这么一家公司啊，对吧？它是上万块卡形成的算力群，对吧？它在固定资产时，就所以我觉得这个他的判断是对的。然后，呃，由于这个各种应用的丰富什么，它就这种完成度越来越高。所以最后你发现，我跟我朋友说，以后你可能行政法务什么乱七八糟，就整个平台就一个人。

57:23我说我们那个比如猎头型公司、机器人公司，以前我们法务后来当时因为那个的，呃，就是当时总监离开嘛，后来招了一个人，他一直想再扩大队伍什么。后来GPT出来以后，我说你不准再扩大了。我说这个合同审核，我马上给你做个接口，你把合同一扔过去，就风险点什么提示都出来。

57:43以后我们再告诉他，我们要求的是哪几个点，这合同有没有把我们的原则变成文档。就是我签一些贸易合同有哪些点，然后你审一下这个合同有没有这么做，现在都可以做到了，对吧？所以所以，未来肯定是这样的。

58:21你真正落地的时候其实还是很难的。我虽然讲得这么那个，我在公司内部也是各种推动啊，你知道吧？啊，就是就是你这，尤其是这个很多人还不愿意参与啊，所以你得很多那个。当然哈，你比如行政这个行政岗这事儿，就是我们内部已经飞书上，我们有自己的虚拟机器人，就是让这个读了我们的整个的规章制度什么的。

58:43因为很多人来问行政，就是我出差到哪里有什么标准啊，到哪能订什么或者怎么帮你这些，我觉得基本上就内部可以解决了嘛。对。但是事实上推动一家公司的改变还是非常难的，对吧？要要各种的，到今天我们也就刚刚做了一部分吧，也没有做到我的描述或者我理想这种状态。

59:03但是我觉得我们肯定朝着目标是坚定不移的，它还是个，这反而是一个循序渐进的过程。就是当你这么做了以后，你的竞争力就会增强。其实做公司不就这么，你不可能保证叫什么你的技术有多高的壁垒，没什么壁垒。什么技术人，你也没有哪个东西有壁垒是可以保证长治久安的，你就是保证在一段时间内，你的效率高一些，

59:25对吧？高持续的高个几次你就领先了。

1:00:02的。对啊。包括反馈回来说，这不是个傻瓜式的工具，对吧？还没有到那个地步，对吧？我说那如果都傻瓜式的工具，那那那就不要傻瓜了嘛。

1:00:12首先我觉得作为创始人就自己得严格啊，就是你得知道，首先，我第一个是你自己得，呃，非常坚定吧，就不不用管他们怎么讲。然后第二个就是那个，自己还要了解细节，你不能被他几个问题把你绕晕了，对吧？跟你说这个东西，对，他说做不到，哎呀。

1:00:31那你最后发现，所以所以就很，那次我参加个聚会，他们过来说说这个这个这个，哎呀，这个傅总你还天天拿个笔记本到处这个，还不停地这么去学习。我说，对吧？他说很敬佩。我说没啥好敬佩的。

1:00:45我说我我不学习，我就被李想给蒙了，对吧？就大家那个，这这就，所以你作为自己要做一把。第二呢，就是你还是要发现，

1:00:56呃，其实，呃，还是有至少一部分的人是非常愿意拥抱变化的。那你就得在各个方面去激发他呀。你像我们猎豹这边已经成立了十来个兴趣小组，然后午餐会、晚餐会。然后每周我可能这个例会，我可能很多业务例会我都不一定开周会，但这个组我一定开周会，已经开了几次了，

1:01:20就效果就不错。然后呢，这个那个在组织体系上，就KPI的考核上，对吧？他们参加这个组的不能白干呢，对吧？那你就

1:01:30加分呐，对吧？这个这个许诺呀，对吧？那最后就是

1:01:36不换思想就换人嘛，就是要在公司产生这个氛围，这东西肯定能用起来，用不起来是你的问题，不是他的问题。全世界都用得起来，你用不起来是你的问题，不是他的问题。但微软都投了一百亿美金，他判断都用得起来，你判断用不起来，到底是你的问题还是微软的问题？

1:01:54对吧？再不听就不换思想就换人啊。那我说那用不起来我们就找用得起来的，认为用得起来的人。

1:02:08看了PPT，一看朋友圈，说来快做吧，然后底下人马上就给你个反馈，说这东西不好弄啊，对吧？然后就，哎呀，这这这这这样了，很多公司都是在这个阶段就卡住了。

1:02:34嗯，对啊。然后成立这个组长不以行政抬头为那个呀，谁愿意成立，对吧？那等那真的做好了，可能以后慢慢就就可以火线火线上岗啊，对吧？

1:03:18对，我我觉得这方面差，就是对，大计算器。对。就是大电脑，

1:03:24对吧？大电脑，对对对。就是就是一定是，就是你很多东西围绕它来展开嘛。

1:04:18这个一个一个同学问的哈，就是说他孩子特别喜欢漫画，做漫画师什么那个，然后看到这个就很沮丧，对吧？我女儿也很喜欢画画。这个她画画也画得非常好，这个而且是原

1:04:32画。嗯。我觉得，嗯，喜欢画画就是并不一定对孩子就是多大的那个，他他就，我认为未来原画还是很重要。就创意，就是其实画本身是创意嘛，你当然能画出来那个技巧还是很牛的，因为这个技巧很多人不具备，但本质上还是对美的那种追求，对吧？

1:04:51那种思考，那种感受。我觉得这一点上，我觉得未来人和AI比，就比谁脑洞大呀。AI是个纯逻辑训练出来的东西，所以它脑洞不会比你那大那么那个，因为它大多数它就胡说八道了嘛。人是可以在理性和感性中找到一个恰当平衡点的。我觉得这个，嗯，大模型要做到这个到人的这种我不知道能不能做到，因为我最近想出了一个bug，就是大模型的bug，

1:05:17你知道什么吗？就是，因为大模型不管它的，你先别说从原理层它多牛叉，它学的，目前啊，它学的东西都是那种水面上的知识。也就是说，比如说我举个例子，你要学，你要去了解牛顿，大模型就只能做

1:05:32自然科学的哲学原理那些，对吧？就是那个那个，就这本书，然后就大概它就是牛顿三大定律。但事实上，对吧？你你要有机会接触牛顿，跟他喝咖啡，跟他聊，包括我们这种直播聊，这都是我们去成长和学习的过程吧。所以所以，对对对，所以这个我我觉得孩子的，就就是真正的人，就可能以后以后世界就会是《黑客帝国》的善良版，

1:05:59而不是那个版。就机器是个世界，人是个世界，机器和人的世界比较交融，但是呢，机器和人互相学习。本质上《黑客帝国》的机器就是和人，呃，人没从机器那学，但机器从人那学习。

1:06:12其实人也聪明，就是就是就是他得知道为什么有个人为了可以毁掉全世界，不叫毁掉，就是为了救女朋友可以不顾全世界，这个机器逻辑上他做不出这个决定，对吧？就不停地出现这种。

1:06:25对，所以我觉得教育呢就应该让他培养他的。我我觉得未来孩子第一就是他的独立思考能力，独立性，就是就是就是他能能不能去独立思考，有没有自己的看法。就他喜欢什么也不要，因为今天中国家长还是太功利了，说这个东西，对吧？毕业能找多少钱工作或者什么样的，对吧？

1:06:47我觉得应该让他自己去。首先独立思考，第一个好奇心，第二好奇心和热情，这是非常非常重要的。独立思考。对，第一个独立思考，第二个就好奇心。好奇心是今天AI不具备的。

1:06:58它不会说我每天上网看看，让我看，不让我看很难受，那不会，对吧？至少今天这个模型是不会的，对吧？然后第三个就是目标感，就是当他这个有一些事情的时候，他有了这好奇心，他通常就是树立目标。啊，技能那些都应该被极度弱化。

1:07:16就对技能的考核和要求啊，应该是极度弱化。所以我觉得这个中国卷不了多久了，再卷就整个竞争力就就就就就下来了。

1:07:51就是在培养一批的答题答答题机嘛。但终于出现一个超级通用答题机了，你这下，对吧？你说你说你还干嘛呢？对吧？我们就算答题，答题的本质上也是为了训练你的思维模式，对吧？

1:08:05训练你这个克服问题、克服困难的这种自我学习的能力，对吧？还有坚韧不拔的一些东西，而不是说就这个知识这一个点，说这个点你知道我不知道，这就多了不起啦。

1:09:11这个是绝对是更有用的。它比你那个看，就是看多少文章什么，看朋友圈，看抖音那些，都会有用。

1:09:50嗯。就出了一个超级抗生素嘛。

1:09:54对。生命科学肯定是有用啊，这都很早了。就比如说我我几年前去加州理工看一个那个反正美国也非常有名的一个，我们当时CTO的导师嘛，他当时就是计算机界非常有名的一个人。后来我就说，我说你现在在在在忙什么？

1:10:12他说我在做生物科技。我说你这跨度够大的哈，五十多岁跑过来做生物科技。他说我底层全是计算，对吧？今天这个基因出来以后，然后这个分子式出来以后，就就未来生命科学都是计算的科学。

1:10:27啊，是完全可以打通的。这个这个具体的，因为我我就不太清楚了，没没有太那个，对吧？大家可以去

1:10:45因为它本质上就是就是个数据的活嘛，就分子和分子间的互相作用产生的某种东西，对吧？你想我们抗生素都多少年这个迟滞了。然后就是通过AI把过去抗生素的所有分子结构和它的这个过程的一些数据，人吃以后效果的数据，一些反馈数据给它，

1:11:04它这个造出一个新的分子结构，变成一个超级抗生素，对吧？这个，哇，人类简直都崩溃了，懵了就是，对吧？以前你想青霉素什么发明，就是正好滴在那发现死了东西。说这个可以搞，对吧？然后再改良改良，再出别的那个，也就这么出了一下，结果人家是把这个规律给学到

1:11:32对，我觉得农业还需要时间吧，因为它本质上就是农业，它整个周期太慢了。再一个它依赖的各种数据现在不够。那个，我也我很早就看过很多什么做科技农业啊，做这个，其实最后发展的好像都不是太好，因为它就是迭代太慢，对吧？你一个果子种下去一年，不是，树的话得好几年才能熟，对吧？

1:11:53稻米得一年才熟，最快也得四五个月。所以它整个迭代周期和现在这个时代比还是慢了一点。

1:12:52现在我看的是那个激光杀除草，这个开过去，然后就识别出哪个是草，嘣，激光打下去，直接给它烧焦。

1:13:08对。

1:13:42我觉得这种进攻型的就保持进攻啊，赶快啊，这个对吧？要么你在公司里，你自己就结合你的工作岗位出一个这样的方案。如果你你去找你老板的话，我觉得你老板肯定会挺开心的。

1:13:54无论他是不是那个真的了解或者不了解，或者有热情，呃。但都会有热情。对吧，我觉得就是有本书叫《正面领导力》嘛，它把人的状态分成两种，一种叫线上，一种叫线下嘛。就线上就是积极的、主动的，抱着学习心态的看待一切的。第二，线下的就是，就觉得，就觉得这个总是要争对，争争论对错的，对吧，防御的这种。

1:14:22呃，其实我觉得大部分人都在线下吧，就是说实话。如果你是积极的，就是非常好的机会。因为我认为以后AI就线下的这种工作，基本会被，就这种状态都会被AI替代掉。因为AI就是任务型的，就大号计算器嘛，嗯，也可以计算一篇文章，也可以计算出Excel，也可以计算出PPT，

1:14:41但谁让它计算，对吧？应该去计算哪些东西？

1:14:46什么需求，这是线上的人能干的。所以你根本不用管今天你技术怎么样，而是真的去去想清楚你的应用，就是琢磨，对吧？你的工作岗位的哪些职责，除掉那个计算的那部分的职责，其实PPT都可以。但是它有很多非计算，对吧？然后一些决策型的，呃一些和公司相关的，对吧？

1:15:08或者站在你的岗位去看这个整个公司业务的，就是往上，我就我一直讲叫向上一层思考，就你站在高层，你站得比你低的还高的地步去思考你的工作，对吧？向下一层执行，就执行的时候要更落地。所以我觉得积极的人今天是一个好时代，就但是你要赶快行动。

1:15:28别就是心里有一团火，然后不知道怎么弄，对吧？那个我觉得就就就是赶快行动。第二就如果防御型的，我觉得就东西防是防不住的。

1:15:37嗯，对吧？我我觉得可能很快，就今天其实这一波哈，咱们坦率的说，就咱们整个是落后的，对吧？那个那个就是各方面的落后，就GPT它会带来一波的。你像今天在很多什么微软啊，不，IBM啊，那些什么高盛啊，什么还彭博社啊，什么都开始冻结人啊，

1:16:00什么，这都是这个的展现。是的嘛，我觉得这个浪潮会，其实不会慢的。当然不会像有人说明天就这样，或者那么那个，但是可能这次浪潮比别的时候来得快多了，因为基础设施已经完好。

1:16:15对啊，它不会像蒸汽机什么搞个几十年，才从才从英国到中国，不会的。可能就两两年，分

1:16:24两年多两年吧，就可以看到各个行业的变化。那天我见了一个谁嘛，就你讲那个什么鞋什么，就不讲谁了，就抖音上都见过的一个挺有名的。就是他说他以前有兼职的，有可能大几千还上万个写手，大几千个写手帮他写各种文章。后来他们全面推用这个技术以后，他们人少了大概百分之七八十，但是产出还变高了，对吧？

1:16:49所以就这个很快，但这次因为他们是，就就相当于营销号这种嘛，也不一定营销号，就是普通的PR号这种。所以他们这个是直接产出的。就公司的这个内部的增效，它往往是动得比较慢的，但一旦动起来，

1:17:16非常厉害，有个国内那个一千多个人的游戏公司跟我讲，他两三百个的那个设计团队全部都在在在，正好在异地的，就全部开掉。

1:17:31腥风血雨，因为因为原画师还有价值，那种那个那个画完原，就最早那个设计以后去把它变成各种成画，那个基本就都能做了。

1:19:11其实未来就是反而不是懂技术的，懂技术当然也那个哈，就是，但是事实上你就懂行业就行了，你懂你自己的专业，对吧？在某个点上这种，这个专业不是大模型能够杀得进去的，那你就有价值。你和技术相结合就行了，你不需要去懂技术原理，什么什么大模型啊，什么Transformer这些。

1:19:32其实我说实话，我到今天也没有那么，对，我听了很多CEO说什么看论文这个，我心想我需要看论文吗？我好像不不是那么需要吧，真的，对吧？对吧？那数学表达式搞出来嘛，我好像也不太需要，我就我就理解它大概是个什么逻辑就可以了，对吧？

1:19:48大概它，然后再你再往上一层，你就大概知道它能干嘛就行。对吧？你不懂技术，你总你总懂打字吧？你不打字，你就把你的那些知识打给他看的出，是吗？对吧，然后去去去去让他给你介绍，这这你反复用，你就慢慢会产生灵感的。

1:20:53这个我肯定没有啊，就现在暂时没，但我们有些想法。就你比如这种线下的那个，其实它最难的是培训和考核嘛，你知道吧？就是培训和考核，因为它太自由了，然后又在那个，所以其实就是对话术的培训。实际上是一个你可以，如果你愿意做的话，你应该是把很多销售的这种线下的一些这个，把它收集起来的，

1:21:17然后去做这方面的知识的提取的，然后把它变成这种培训，对吧？还有销售过程管理啊，就是就是其实其实，就是我做了To B后，我才慢慢发现，很多销售我们管销售是管结果，结果产单就行，不产单就不行。就造成了很多公司就是，对吧？销售就是铁打的营，呃，流水的兵，然后不停地换，然后所谓的领毛巾理论。

1:21:40但我认为真正做得好的销售应该是，就是专家型的。就是这个人应该是对，就我招一个人，我能很快让他了解这个产品，然后把这东西，呃，就培训做得足够好。然后他的销售技巧也要真正的入模子，然后还要去考核他的销售过程，而不是最后的那个结果。

1:21:58对吧？你每次见客户是怎么讲的，怎么那个的。其实这些都是大模型是可以帮你极大地减轻这方面的工作量的。因为你要真的，你要真的这么去考核或者培训销售，你的工作量是巨大

1:22:11的。对。但事实上可以用销售把，呃，可以用大模型把这个工作给，就是既标准化又简化了。

1:23:19是的是的，以后我们就是针对不同行业、各种销售，我们还在做一个工具。今天我们一个团队就是帮助销售去写第一封邮件。这个这个，你想这点多小啊，就是你结合你的行业知识什么去那个，就就就这么小一个点，所以所以肯定能做到的。因为就你刚刚讲，比如这个公司这样去管销售，它成本得多高啊，对吧？

1:23:41而且就是人还有一点，就是他有时候会出错，就是有时候也会漏掉。但你只启动这样的工具以后，你不会漏的。

1:24:22我觉得可能大部分人都没有真正用过ChatGPT，当然和各种因素相关哈。

1:24:29对，就得用起来，对吧？想办法用起来，对吧？那个，就尤其哈，是你真的是个创业者，或者今天你非常有欲望去干什么，你真的要用，你不用你是没有那些体会的，而且要反，而且这个用不是说你打开这个界面用一下什么，而是你要每天不停地去多尝试，结合你自己的行业东西，

1:24:52不要把它当成一种猎奇了。就是我一直有个观念，就是说有些战略决定做好了以后，你就应该去坚决地follow这个战略决定。对，你想那时候什么时候我们公司开始开始重视，你想我们也在做别的事儿啊，一样在做别的事儿，对吧？我们在卖这机器人，在那个，然后这个机器人在战场也很焦灼啊，对吧？

1:25:14对手也很那个，然后也把我这个以前被美国谷歌下架以后，然后我们各个团队也是新的业务也在摸索，也很痛苦啊。但是后来，那我就跟大家讲了一个道理，我就说微软投了一百亿美金。

1:25:29对吧？你你觉得微软真的就是一拍脑袋吗？不可能的，对吧？比尔·盖茨实际上还是很有影响力，就是说明这个战略决定他们已经做完了，那我们坚决follow他的战略决定，这第一个。

1:25:40第二个就是，嗯，所以就是，对，你得在这个，你如果真的觉得做完战略决定的时候，所以你就需要用。第二，你在你如果是你公司角度，你你可以不要一开始暴风骤雨，

1:25:55也是一点点的，慢慢地用下。我们到这个今天这个阶段也花了大概三个月了。那最早就是我们说做点啥呢？

1:26:04对，我们除ChatMax还做过一个那个那个，一个AI的导航站，呃，当时人都调不动，那最后怎么办呢？让IT去做的。我也是，

1:26:14我说我说我说你们这个，我说你们也不用每天，我们电脑也不每天坏，那闲着干嘛，过去把这网站做起来。我说要不然你们都被淘汰了，对吧？做了一个那个那个Go123，一二三，呃，对。Go123.ai，对吧？还有点小流量，就是就是，呃，这件事儿不一定做得有多好，但是核心是，就是你发现慢慢把它给做起来，

1:26:37对吧？虽然最开始也在想怎么做，最开始就一两个人弄。然后那个，然后你像在猎豹那边，我也做了全员宣讲。就今天我在外面讲的很多东西，都是我那时候在公司内部讲的，就三个月前我们就讲了关于这个，但后来发现过了半个月一个月没动静，对吧？

1:26:56你又开始就是成立兴趣小组，对吧？然后这个找找找找找热心群众，对吧？这个这个这个非正规的方式先来。所以呢我觉得倒不一定要暴风骤雨，你大概也需要一个时间，就从你个人的熟悉到组织的熟悉，到一些这个东西。但是你要坚定的就是持续地去推进它，一点点加大力度的。

1:27:22要不然有时候一加大，大了，大家一反弹，多一那个也很容易崩掉。对，这是我的建议。

1:28:31而且还会有一种优越感，说你看这都不会，那个，不过如此啊。