現在AIGC的時代來了，這是AI迄今為止最重要的一個時代。AI已經來到從1.0邁入2.0的拐點，AI 2.0將會帶來平台式的變革，改寫用戶的入口和界面，誕生全新平台，催生新一代AI 2.0應用的研發和商業化。什麼是平台？平台有幾種功能？ AI的深度學習是平台嗎？ AI的深度學習是能改變世界的技術，但還不是一個平台。成為一個平台，要做的第一件事情是降低開發應用的成本，如果做不到這一點，它只是一個偉大的技術，並不是平台。就像電是偉大的發明，但沒有電網，能接上任何東西嗎？能發明微波爐、烤箱、電動車嗎？不可以，所以電網才是平台。 AI 1.0就是電，AI 2.0就是電網。

AI 1.0的定義是以2015年CNN卷積神經網絡模型為核心的計算機視覺技術，拉開AI感知智能時代的序幕，機器開始在計算機視覺、自然語言理解技術等領域超越人類，並創造了顯著的價值，開始有機器人、無人駕駛的出現。過去七八年，這一直是很振奮人心的事情。但是AI 1.0也遇到了瓶頸，大多數行業想利用 AI，需要花費巨大的成本來收集和標註數據，而這些數據集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效，不能跨領域使用。很多公司本來很興奮，老闆聽到了AI很好，決定要做，做了一年沒有結果，再往後就不做了。很多AI公司說幫助賦能了A，助力了B，給各個商業公司創造價值，但很難賺到錢，因為成本高。這也是為什麼大部分的AI 1.0企業投入大筆研發經費，但仍然長年虧損。

還有一個小問題是，AI 1.0被說的很神奇，但感覺又沒有那麼智能，像是人工的簡單替代，只是用在識別聲音、識別英文或者中文等上，或者幫銀行降低壞賬率，但沒有跨領域的認知。所以AI 1.0的智慧有一定瓶頸。除此之外，AI 1.0缺少像互聯網時代的Windows和Android一樣的規模化能力，來降低應用開發的門檻，打造完善生態鏈。幾年下來，AI 1.0尚未真正實現商業上的成功。在AI 1.0時代，我們也投了第四範式等幾家公司，共計10家優秀的AI獨角獸企業。現在AI 2.0時代來了，這是AI迄今為止最重要的一個時代。

在我的暢銷書《AI·未來》裡提到：“在人工智能時代，數據是新的石油，誰的數據多，誰就佔了大的優勢”。世界上最多的數據就是文字、圖片、視頻，比如從醫學的影片到蛋白質到所有交通信息等，為了讓這些數據能夠跨領域使用，一些研究員想了一個非常巧妙的方法，讓AI去收集全世界的數據，然後自己教自己，教一段時間後形成一個模型——基礎大模型（Foundation Model），這個基礎模型就是全世界的數據訓練出來的。但不是完全從0-1的過程，它有一定的基礎，這個基礎可以是中文、常識、多領域認知。比如一個正在上一年級的6歲孩子，他已經有一些基礎知識，可以自主閱讀，讀漫畫書、三國演義等，只是深度不夠，但如果你跟他講三國時代，他說，“我記得”“以前我看過這個漫畫”“知道曹操是誰”……就是這樣一個過程。AI 2.0基礎模型有幾個特別重要的特徵：第一、不用人工標註，可以閱讀海量文本；第二、規模非常大，做這個模型需要幾千張GPU來訓練，現在只有大廠還有拿到巨額融資的企業才能做；第三、它通過微調等方式適配和執行五花八門的任務，真正有望實現平台化的效應，進而探索商業化的應用創新機會。

基礎大模型需要超級巨量數據和超級算力，未來 2-3年，只要全世界的數據能儲存起來，一定有科研機構會突破，做出來最偉大的基礎模型。總之，AI 2.0的巨大躍遷之處在於，它克服了前者單領域、多模型的限制。一旦有了這個巨大的模型，相關的新應用也會出現，銀行、保險公司、製造行業，甚至機器人、無人駕駛等，未來都可以通過這個大模型，提高公司的效率，降低成本。AI 2.0 時代的第一個現象級應用是生成式 AI（Generative AI），也就是國內流行的AIGC。生成式 AI 能夠實現無需標註的自監督學習，AI 將從“輔助”人到逐步“替代”人工，所有使用者界面將被重新設計改寫。

打個比方，想像讓AI讀一本書的前9章之後，“猜測”第10章，再讓AI對比真正的內容，讀過上千萬本書後，模型不斷優化和迭代。以這樣的方式，AI 變得越來越精準，最終形成適用不同領域的基礎大模型。AI 2.0模型不僅可以學習文本和圖像數據，還可以從語音、視頻、自動化硬件傳感器數據，甚至DNA或蛋白質信息等多模態數據中學習，建構機器超強大腦的運行能力。甚至不止於生成，而逐步達到具有預測、決策、探索等更高級別的認知智能。所以，AI 2.0 不僅僅是個紅極一時的高能聊天工具，也不僅僅是圖文創作的AIGC生成程序，如今看到的應用都還只是 AI 2.0 能力的開端，不該限制了人們對 AI 2.0 未來潛力的想像。

AI 2.0 的發展範式是迭代式的，從“輔助人類”到“全程自動”將會出現三個階段：
第一階段人機協同，生產力工具將會首先實現升級，所有使用者界面將被重新設計：文檔工具不再是逐字輸入，而是用戶告訴AI想要什麼樣的文章；繪圖軟件不再需要用戶動手，通過文字的描述就可以實現。在這一階段，人類仍與AI保持協作，篩选和糾正AI創作的內容，避免謬誤和災難發生。比如，蘋果有名的廣告“Think Different”，這個設計花了幾千萬美元，但如果用AI 2.0的工具，跟AI說，“我要一個黑白經典背景”“讓世界最受尊重的名人戴上蘋果產品”“講一句喬布斯的名言”，輸進去後廣告就出來了，只要暗示是蘋果產品就可以。

第二階段局部自動，容錯度高的應用和行業將率先實現AI自動化，例如廣告投放、電子商務、搜索引擎、遊戲製作等。

第三階段是全程自動，AI將變得完全自動化並可在任何地方使用，在不容出錯的領域出現突破，AI醫生、AI教師等應用成為可能。我們可以感受到，創造的過程、用戶體驗、產品、商業模式都不一樣了，使用者也不一樣了，過去是誰重複性的工作幹得最好，就能夠勝出，得到最高的認可、薪水和社會地位。現在是誰最能夠深度了解品牌需求，用戶需求，能夠用非常好的語言描述出他想要的東西，然後讓AI來生成。所有的應用都會被重寫一遍。

生產力工具的升級是一個巨大的機會，用語言生成圖片可以把時間從一小時縮短到幾秒鐘，把150美元的成本降到8美分，這些例子是真實的，也是「有戲數位」從2017年就在開發的方向。很多人認為生成式AI的商業前景還太小，是因為金融分析師沒有考慮到AI 2.0的收費模式是不一樣的。有報告說，一個搜索要增加3美分，靠廣告盈利模式會賠很多錢。短期可能是這樣的，長期來看3美分的成本也會降下來。未來AI可以根據用戶問什麼問題、按照答案的含金量來收費，所以這個商業模式是會變的。 AI 2.0將在六大領域加速點燃商業潛能，進入提升生產力的應用井噴期，這裡有很多機會。

第一個領域是，AI 2.0 +電商/廣告。
AI 1.0和AI 2.0都有個特色，就是可以“千人千面”，每個人看到同一個產品，它的描述和圖片可以完全不一樣。所以，AI 2.0時代，電商及廣告將更為AI大數據驅動，能夠做到實時測試和動態調整，甚至把幾分鐘前的社會熱點融入廣告內容，最大程度提高轉化率。下面兩張圖是我自己做的，當時我是要見某個化妝品公司的CEO，我跟他說你的使用者是“千人千面的”。不同膚色的人群、不同群體的消費者，對化妝品的需求是不一樣的。我們針對每個消費者的認知開發，讓AI畫出和寫出不同的東西，這裡的每個字每個圖都是AI生成的。另一個廣告是關於特斯拉。我最喜歡的老電影是《回到未來》，裡面的那輛車很酷，當時我就想以後一定要買，特斯拉就應該推這樣的廣告給我，最大程度地觸動我，我從十幾歲就想要這樣一輛車，現在不但有了，而且我買得起。或者有人崇拜馬斯克，就會收到這樣一個英雄站在車旁的廣告。這些都是AI大概了解我的想法後生成的圖片或文字。抖音為什麼火？雖然抖音更多的視頻是人拍的，但這些視頻用AI推薦引擎精準地推給每個用戶，所以每個人看到的是不一樣的，這就是“千人千面”。所以，AI 2.0可以針對不同受眾量身定制和實時生成內容，真正實現“千人千面”的營銷。

第二個領域是，AI 2.0 + 影視/娛樂。
AI可以根據大眾的喜好定制電視和短視頻內容，使其創作的內容更容易吸引大眾的眼球，獲得更好的收視率和口碑。 AI +多模態的創作，將成為下一世代的娛樂主流，AI輔助創作會逐步形成全新的創意產業生態價值鏈。

第三個領域是，AI 2.0 + 搜索引擎。
未來的搜索引擎將由傳統的檢索模式，變成“提問-回答”的模式。下一代的對話式搜索引擎，將成為全球科技巨頭角逐的“AI 2.0 聖杯”，當今搜索廣告商業模式也將迎來變革。但由於人們對搜索結果有“精準”的期待，如今的技術要做好問答式搜索還需要很多進步。

第四個領域是，AI 2.0 + 元宇宙/遊戲。
AI 2.0將大大降低遊戲和元宇宙等虛擬世界的內容生成的成本。例如AI可以成為實時聊天伴侶，增強互動的樂趣，提高娛樂性，激勵用戶參與，最大化遊戲時長。GPT很早之前的應用就是玩文字遊戲，還有元宇宙，最近不太火了，其中一個原因就是產生元宇宙內容價格昂貴，但AI 2.0可以使成本大大下降，推動元宇宙發展。

第五個領域是，AI 2.0 +金融
更快、更準確、更智能的內容生產方式，將大幅度提高財經新聞和市場研究分析的及時性與產出量。但由於財經內容的嚴肅性，人工進行事實核查和驗證仍不可或缺。 AI 還可以將金融信息的生產和金融產品的上線自動化，提高金融機構信息流及交易量的效率和質量。

第六個領域是，AI 2.0 +醫療。
AI能夠快速精準分析患者的整體健康狀況，吸納所有數據、生物特徵、體檢、病史和個人模型預測，成為醫生們的得力助手，大幅加速科學診斷和治療決策。借助AI能夠進行更有的放矢的藥物研發，實現個性化的醫療分診和診療方案，推動“個性化醫學”的到來。

AI 2.0背後一個很大的挑戰是計算量，ChatGPT大大提升了對算力的需求。所以今年為什麼那些做AI平台的，或者做基礎模型的公司，需要花幾億美元買機器，因為這個是很大的需求，很大的機會，也是很大的挑戰。在這樣的背景下，資金實力雄厚的科技巨頭將有壟斷優勢，導致創業公司和學術界很難做出有競爭力的模型。現階段，AI 2.0並不能做到完全正確。 AI還無法保存全世界的數據，只能通過壓縮形成抽象的概念，因此會出現“一本正經地胡說八道”的現象。更重要的是，AI目前還無法分辨真偽和辨別是非，比如跟AI說現在想做一個廣告，讓父母買玻璃碴給剛出生的嬰兒吃；比如剛才的化妝品廣告，AI說裡面含有人參、珍珠等成分，但其實沒有。如果被惡意利用將會帶來無法衡量的負面後果。

可以想像，曾影響干擾美國選舉的“劍橋分析”醜聞，如果發生在AI 2.0的時代，將會給社會造成更大的傷害。這些都是防不勝防的，機器有時候也會做出傷害人的事。還有一些技術性問題，比如模型太大，開發者怎麼針對應用快速做API，怎麼確保應用合法合規等。OpenAI的CEO也曾說，“ChatGPT雖然酷，卻是個糟透了的產品”。未來要想不犯錯，還需要有一些新的發明跟軟件來降低犯錯的概率，否則它會一直犯錯。我們要研究怎麼做才能讓AI乖乖聽話。下一個階段是AI不犯錯，可以自動用在各種領域，這個稱為AI 3.0時代，更長遠的未來。

以上內容取自：李開復最新萬字演講：AI 2.0是絕對不能錯過的一次革命。

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