經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)記者 錢玉娟

在美國互聯(lián)網(wǎng)公司Meta于7月18日推出最新一代開源大模型LLama2后，第二天一大早六點(diǎn)多，周伯文就發(fā)來一條語音：“我相信接下來一波垂類模型的應(yīng)用活躍度和場景應(yīng)用會(huì)大大加速”。

這是剛剛結(jié)束和他的采訪之后的第三天。從我們的對(duì)話來看，他1.75倍的語速、18小時(shí)的工作時(shí)間、思維敏捷,組成了我們對(duì)于這位資深的人工智能專家和新晉的AI創(chuàng)業(yè)者看到的第一印象。

14歲跳級(jí)從少年班考入中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的周伯文，一直是人群中那個(gè)先覺者。人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者們多多少少都聽說過他的名字。周伯文曾在美國IBM總部擔(dān)任人工智能基礎(chǔ)研究院院長、Watson集團(tuán)首席科學(xué)家，后來曾在京東擔(dān)任技術(shù)委員會(huì)主席、云與AI總裁。他現(xiàn)在也是清華教授。

2016年，作為科學(xué)家的周伯文帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提出了“自注意力機(jī)制”“多頭思維”等概念；一年后，Google研究者撰寫的論文中將他提出的概念加以引用、吸收，加上位置編碼，誕生了在自然語言、圖模型和表征學(xué)習(xí)方面的范式Transformer架構(gòu)。

而ChatGPT得以出現(xiàn)在人類面前，其關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)正是Transformer架構(gòu)。當(dāng)前者紅得發(fā)紫，后者則被視為背后那個(gè)真正的隱藏“大佬”，而周伯文團(tuán)隊(duì)提出的多頭自注意力機(jī)制，構(gòu)成了這位“大佬”的思維內(nèi)核。

現(xiàn)在，周伯文的身份還加上了創(chuàng)業(yè)者——2021年末，他在北京創(chuàng)立了銜遠(yuǎn)科技，聚焦生成式AI的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地，當(dāng)時(shí)這個(gè)賽道一片寂靜。

一年多后，ChatGPT帶來的新一輪生成式AI浪潮涌來，國內(nèi)大廠的頂尖科學(xué)家們和商業(yè)部門立刻如臨大敵。2023年春節(jié)后，很多投資人蜂擁而至來了解銜遠(yuǎn)，在佩服銜遠(yuǎn)在生成式人工智能產(chǎn)業(yè)化先覺的同時(shí)，也有一些國內(nèi)外的AI投資人感到詫異， “以你的背景，這不是把事做小了嗎？為什么不做通用大模型呢？”

但在聽取周伯文的技術(shù)商業(yè)化閉環(huán)論述后，投資人開始逐漸呈現(xiàn)出認(rèn)同。

幾個(gè)月過去了，創(chuàng)投圈推演多時(shí)得出的結(jié)論是：與場景應(yīng)用深度融合的大模型符合實(shí)際，也更有前景。

大與小

銜遠(yuǎn)科技的辦公室位于海淀區(qū)最核心的中關(guān)村地段，這里以聚集了像清華、北大和光年之外、百川智能等眾多頂尖中國高校和人工智能公司而聞名。

每當(dāng)人們走進(jìn)銜遠(yuǎn)，尤其初次來訪者，很難不被掛滿墻面的各類學(xué)術(shù)認(rèn)定證書、榮譽(yù)獎(jiǎng)狀和高校聘書所吸引。年輕的科學(xué)家和工程師在一種高漲的熱情氛圍里工作，在ChatGPT的熱潮下，更多的專家在投奔這里。他們說，八百多平方米的辦公室恐怕很快就不夠用了。

周伯文自己的辦公室緊湊不失舒適，柜子里隨意地堆著書籍、獎(jiǎng)杯，一張稍大尺寸的照片，是第一屆上海市人工智能戰(zhàn)略咨詢專家與時(shí)任上海市委書記的合影。這個(gè)會(huì)議今年已經(jīng)辦到了第6屆，還幫助上海成功躋身國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的高地。

這里展示的細(xì)節(jié)都指向，周伯文的團(tuán)隊(duì)，可能是帶領(lǐng)我們改變世界的AI領(lǐng)軍者。

不過現(xiàn)在的銜遠(yuǎn)科技，聚焦在了一個(gè)看起來并不是那么宏大敘事的切口上，官網(wǎng)介紹，他們要“覆蓋新品開發(fā)流程、老品升級(jí)流程與自有方案評(píng)估,助力打造爆品。”

從“改變世界”到“打造爆品”，后者聽起來遠(yuǎn)不如前者性感。

這種大與小之間的張力在他身上隨處可見：這位科學(xué)家、創(chuàng)業(yè)者的水杯上印著“周老大”幾個(gè)字，這是公司成立時(shí)員工們送給他的禮物；在他的工作筆記本背面，貼著兩張卡通貼紙，一張貼紙上寫著“we make future brighter（我們讓未來更美好）”，另一角的貼紙上畫著一個(gè)高射炮彈，炮彈上方是巨大的四個(gè)漢字：指數(shù)增長。

今年春天的時(shí)候，ChatGPT風(fēng)暴襲來，幾乎所有人都圍繞大模型做宏大敘事。投資人對(duì)周伯文說，“你把事情做小了。”

甚至有人“指點(diǎn)”他，進(jìn)入AI領(lǐng)域再創(chuàng)業(yè)，想要吸引眼球，就只能是做通用大模型，而不是局限于一個(gè)行業(yè)。

“當(dāng)時(shí)的我（的意見），是很典型的非主流意見。”周伯文并沒有太過于在乎這種評(píng)價(jià)，他是個(gè)“非共識(shí)者”，不愿意附和所謂的共識(shí)，“早期的很多判斷，最后也都被證明是對(duì)的，我更愿意看未來的事情，習(xí)慣了在無人區(qū)里做事情。”

小切口可以帶來大價(jià)值，周伯文相信，利用AI算法，用大模型的推理能力深度理解品參將惠及消費(fèi)者、品牌商、經(jīng)銷商等多方角色，

圍繞消費(fèi)行業(yè)的布局與深耕，大模型將成為消費(fèi)升級(jí)的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。“技術(shù)創(chuàng)新力與市場化能力決定了一家創(chuàng)業(yè)公司的價(jià)值上限與下限，所有的創(chuàng)新能力都將在商業(yè)化過程中被驗(yàn)證”

時(shí)間又一次給出答案：2023年7月，產(chǎn)業(yè)界正在逐漸從“百模大戰(zhàn)”的狂熱中走出，開始日漸關(guān)心AIGC技術(shù)深入行業(yè)垂直應(yīng)用領(lǐng)域。

產(chǎn)與研

2023年初，當(dāng)本輪生成式AI浪潮從硅谷席卷全球，周伯文在朋友圈發(fā)出了一張英雄帖，為銜遠(yuǎn)科技招兵買馬，稱對(duì)合伙人“不設(shè)上限”。

現(xiàn)在，工程師們還在慕名而來。見到周伯文的時(shí)候，他剛剛結(jié)束一場面試，他對(duì)記者說，“有創(chuàng)造性的算法人才，還是比較難找。”

在周伯文的思考框架里，AI如何與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)耦合，怎樣在產(chǎn)業(yè)落地中發(fā)揮價(jià)值，需要的是不斷打磨和迭代。

20年前，當(dāng)周伯文在大洋彼岸拿下電子和計(jì)算機(jī)工程博士學(xué)位后，便選擇進(jìn)入在全球人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域享譽(yù)盛名的巨頭IBM。

2015-2016年，上一輪人工智能浪潮來襲，周伯文看到“第一波人工智能的應(yīng)用開始百花齊放”。他迫切地想知道，人工智能能在產(chǎn)業(yè)場景中解決什么問題。

2017年他帶著這個(gè)課題加入京東，從0開始搭建京東的AI體系。

從執(zhí)掌京東人工智能事業(yè)部，到創(chuàng)立京東人工智能研究院，周伯文還抓起了京東云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)及企業(yè)信息化等業(yè)務(wù)，“所有跟數(shù)字化、智能化相關(guān)的業(yè)務(wù)，我都涉及管理，定戰(zhàn)略、鋪規(guī)劃。”

周伯文當(dāng)時(shí)就意識(shí)到，海量的商業(yè)信息，可以被壓縮到一個(gè)具備專業(yè)能力的通用大模型中，后者可以通過學(xué)習(xí)商品供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，并以消費(fèi)者為中心，大大提升關(guān)鍵環(huán)節(jié)效率。

這個(gè)構(gòu)想令他感到興奮，那意味著生成式AI的應(yīng)用已經(jīng)具備爆發(fā)的可能。但同時(shí)，他覺得有必要投入更多的精力去聚焦研究和應(yīng)用。

2021年底，周伯文選擇投身AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)浪潮。他希望基于通用大模型能力，選擇切入大消費(fèi)這一垂直領(lǐng)域，展開場景應(yīng)用落地的摸索，同時(shí)打造垂直應(yīng)用的價(jià)值閉環(huán)。

2022年5月，他重返學(xué)術(shù)界，被清華大學(xué)電子工程系聘為長聘教授及惠妍講席教授。同期，周伯文還創(chuàng)立了清華大學(xué)“協(xié)同交互智能研究中心”，其研究方向主要是，智能體跟以人為中心的世界和環(huán)境交互的過程中，如何不斷迭代和自我學(xué)習(xí)，包括多模態(tài)表征、交互、推理，人機(jī)協(xié)同演繹，大小模型共同演化等多方面。

“都是真實(shí)的痛點(diǎn)，我們也在扎實(shí)地解決問題，現(xiàn)在需要做的是，驗(yàn)證技術(shù)可行，成本可控，可持續(xù)為客戶創(chuàng)造價(jià)值。”周伯文說。

在科學(xué)家和企業(yè)家之間切換身份，沒有給周伯文帶來難題，相反，他認(rèn)為多元角色豐富了他的思考維度。

他反思稱，科學(xué)家不太強(qiáng)調(diào)應(yīng)用價(jià)值，“不是所有的創(chuàng)新突破都有價(jià)值，有價(jià)值的也不一定能做出創(chuàng)新突破。”

價(jià)值落地 ，隨之成為周伯文創(chuàng)業(yè)初衷，“希望把我的學(xué)術(shù)思想和產(chǎn)業(yè)實(shí)踐結(jié)合起來，銜遠(yuǎn)科技是那個(gè)創(chuàng)造價(jià)值的載體。”

如今，當(dāng)行業(yè)內(nèi)還在卷通用大模型能不能追上ChatGPT時(shí)，周伯文已經(jīng)在考慮如何“讓每一件商品都應(yīng)需而生，讓每一個(gè)消費(fèi)者都得償所愿”。

|對(duì)話|

“絕對(duì)的非共識(shí)派”

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：你參加了2023世界人工智能大會(huì)（2023WAIC），與往年相比，有哪些差別感受？

周伯文：我從回國起，過去幾年都全程參與WAIC，從第一屆起就成為了上海市人工智能戰(zhàn)略咨詢專家委員會(huì)委員。去年第五屆WAIC時(shí)，我到了清華大學(xué)，今年是第六屆，我還作為人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者再次參與。

除了這個(gè)花絮外，從技術(shù)角度來講，WAIC一直跟前沿技術(shù)高度匹配，可以看到，今年大模型成為大家討論的話題，但聚焦國內(nèi)看，大模型在去年末今年初進(jìn)入大眾視野時(shí)，外界全都在談OpenAI，“做大模型，中國的OpenAI在哪里？”之后談“大模型的商業(yè)模式是什么？”一步步走來，到今年年中時(shí)，大家的關(guān)注點(diǎn)就變成了大模型應(yīng)用和創(chuàng)造價(jià)值，如何推進(jìn)產(chǎn)業(yè)落地。

今年的WAIC上，產(chǎn)學(xué)研都開始深入地思考一個(gè)問題，大模型是怎么來的，要向哪里去？這其實(shí)是我2021年底考慮大模型和產(chǎn)業(yè)進(jìn)行結(jié)合時(shí)的出發(fā)點(diǎn)。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：你總能在絕大多數(shù)人之前較早出發(fā)，這個(gè)認(rèn)知是如何形成的？

周伯文：我應(yīng)該是一個(gè)絕對(duì)的非共識(shí)派。

2021年底，我選擇從京東出來時(shí)，就想要利用技術(shù)把人跟商品所有環(huán)節(jié)上的互動(dòng)，從品牌的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、創(chuàng)意制造到交易消費(fèi)，背后涉及的數(shù)據(jù)都?jí)嚎s進(jìn)一個(gè)關(guān)于世界知識(shí)的模型中，之后通過生成式人工智能，搭建起一個(gè)可以跟消費(fèi)者互動(dòng)的橋梁。現(xiàn)在回頭看，在那時(shí)與絕大多數(shù)是非共識(shí)的。

之所以要做這件事，首先是我認(rèn)識(shí)到大模型一定要有產(chǎn)業(yè)價(jià)值，而人跟商品的連接便是我找到的場景；其次，我認(rèn)為技術(shù)上能夠?qū)崿F(xiàn)，把消費(fèi)者與商品的關(guān)系數(shù)據(jù)壓縮進(jìn)模型，經(jīng)過多次訓(xùn)練，模型能夠精準(zhǔn)地預(yù)測消費(fèi)者的喜好和需求。

這跟原來的搜索或匹配邏輯有巨大不同，更細(xì)顆粒度地理解消費(fèi)者后，再將獨(dú)立個(gè)體間的共性聚合起來，進(jìn)而延伸到品牌端，去生成爆品的創(chuàng)新設(shè)計(jì)或打造產(chǎn)品。這讓銜遠(yuǎn)大模型成為唯一一個(gè)能夠連接C端消費(fèi)者和B端品牌與產(chǎn)品兩個(gè)方向的大模型。

“無人區(qū)”創(chuàng)業(yè)

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：當(dāng)別人還在討論大模型時(shí)，你已經(jīng)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)去摸索產(chǎn)業(yè)落地，這是因?yàn)榭吹搅讼葯C(jī)？

周伯文：作為一個(gè)人工智能技術(shù)研究者和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者，我永遠(yuǎn)需要在推想“人工智能下一步會(huì)怎么樣”，在2015-2016年，我就認(rèn)為生成式人工智能是通向AGI的必經(jīng)之路，只是在2021年底我們要把生成式人工智能用到產(chǎn)業(yè)時(shí)，大部分人并不能理解這件事是能做到的，覺得我做的這件事情太難了。

到了ChatGPT出來到2023年春節(jié)后，每個(gè)人都開始認(rèn)識(shí)到生成式人工智能與大模型的潛力，大家越來越多地認(rèn)識(shí)到銜遠(yuǎn)的價(jià)值，但不少人又覺得我們要做的事不夠大，有些投資人勸我，“本可以融100億美金，你只做10億美金的事”，“做這個(gè)東西，你把自己做小了。”

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：你覺得自己的故事小嗎？

周伯文：根據(jù)我的科研背景和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，他們覺得我可以做得更大，尤其是大家都在講做多么大的事情。但我認(rèn)為不存在第二家OpenAI，模仿別人就是逃避未知。很多人不想這個(gè)事情，邏輯是先把類OpenAI的東西做出來，之后再思考，反正中國這么豐富的場景，肯定有應(yīng)用空間。我的非共識(shí)就是要首先對(duì)未來有洞見，所以我要先回答大模型到底有什么用，大模型技術(shù)上發(fā)展演化會(huì)向哪里去，這些問題要前置思考，不是先模仿別人，不要逃避未知，把這些更重要的問題delay。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：海外既有OpenAI，在應(yīng)用領(lǐng)域也有Midjourney這樣成功商業(yè)化的獨(dú)角獸成長起來，中國是不是也有彎道超車的可能？

周伯文：我的認(rèn)知是，OpenAI是在無人區(qū)里面去做這件事，我們不應(yīng)該僅僅是跟隨定義，中國要做的是走一條新路，基礎(chǔ)模型應(yīng)該具備底層技術(shù)驅(qū)動(dòng)上層場景，解決問題和創(chuàng)造價(jià)值相結(jié)合的能力。

當(dāng)然，大部分科學(xué)家的想法可能是，參考手里有哪些技術(shù)，造出錘子去找釘子，這也是大部分技術(shù)人創(chuàng)業(yè)的心態(tài)。我雖然是科研人出身，但在考慮問題時(shí)，更多是逆向思考，以終為始——我到底要?jiǎng)?chuàng)造什么樣的價(jià)值。創(chuàng)立銜遠(yuǎn)科技的初心，就是從這個(gè)問題開始的。21年底，我們確定是“讓每一件商品都應(yīng)需而生，讓每一個(gè)消費(fèi)者都得償所愿”。

除了對(duì)問題的深刻理解，更為關(guān)鍵的是，我們知道技術(shù)現(xiàn)在能做到什么樣子，未來1-2年能做到什么樣子。銜遠(yuǎn)科技就是要依靠最前沿技術(shù)的能力去匹配解決真問題帶來的需求。銜遠(yuǎn)走的是一條自有大模型跟應(yīng)用場景閉環(huán)一體化的發(fā)展路線。

換句話講，從這個(gè)出發(fā)點(diǎn)創(chuàng)業(yè)，我唯一的參考系是價(jià)值創(chuàng)造，“能不能給產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造價(jià)值”，這是衡量銜遠(yuǎn)科技的一把尺子。

當(dāng)下與未來

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：進(jìn)入AIGC領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)初期，你的節(jié)奏和狀態(tài)如何？在更多人涌入大模型創(chuàng)業(yè)后，是否面臨既定規(guī)劃被打破的局面？

周伯文：會(huì)有一些變化。2021年底出來創(chuàng)業(yè)，公司投入運(yùn)營已經(jīng)是2022年，全年疫情影響下，加上我們做的是一個(gè)非常冷門的事情，當(dāng)時(shí)沒什么人聽得懂，但因?yàn)槲伊?xí)慣了承認(rèn)未知，做一個(gè)非共識(shí)派；我們就低頭做事，各項(xiàng)工作都按自己的節(jié)奏來。

2023年之后，大家突然都開始關(guān)注大模型，在行業(yè)內(nèi)有相關(guān)經(jīng)歷的我，不可避免地成為了大家征詢意見的對(duì)象，也有太多采訪讓我談技術(shù)、產(chǎn)業(yè)理解。

這讓我跟外界有了更多交流，也正因此，我才發(fā)現(xiàn)大家對(duì)生成式AI的理解是完全不一樣的。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)關(guān)注度高雖然帶來了不少好處， 但GPU算力也比原來貴了很多，而且人才密度容易碎片化，這對(duì)創(chuàng)業(yè)生態(tài)也帶來了很多不利的一面。

作為創(chuàng)始人，我要去思考趨利避害，要堅(jiān)持初心，不被市場雜音困擾，同時(shí)要敏感地去吸收新知識(shí)、新進(jìn)展、新算法以及新思考。對(duì)于搞技術(shù)創(chuàng)業(yè)的人來說，十分貼切的一個(gè)描述是，“只有偏執(zhí)狂才能生存”。

創(chuàng)業(yè)一定會(huì)是痛苦與快樂交織的過程。比如我們現(xiàn)在就需要優(yōu)秀的算法與算法工程人才，特別是創(chuàng)造性思考的人才，但市場上這類群體遠(yuǎn)不夠豐富。這也是我回到清華大學(xué)后，一直把培養(yǎng)人工智能基礎(chǔ)研究、人工智能產(chǎn)業(yè)化的兩類人才作為我最重要、最花時(shí)間的頭等大事。我們國家未來的智能化發(fā)展急需這兩類人才。

經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)：你相信大力出奇跡嗎？

周伯文：大力，只有在正確的方向上，才能出奇跡。比如說，你沒有Transformer架構(gòu)，沒有多頭自注意力設(shè)計(jì)，是很難出奇跡的。原來也一直有很多在研究中的語言模型，也用了大量的數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練，但原有的模型架構(gòu)不對(duì)，抓再多的數(shù)據(jù)都沒有辦法使它涌現(xiàn)。所以只有方向?qū)α耍趴赡苡泻艽蟮囊环N奇跡。人工智能產(chǎn)業(yè)化、創(chuàng)業(yè)也是一樣。■