2023年7月23日，超聲波俱樂部AI Open Day在北京舉辦，百位AI領(lǐng)域頂級創(chuàng)業(yè)者、知名投資人匯聚一堂。超聲波俱樂部成員、豆語星辰CEO閻鵬進(jìn)行了一場精彩的分享，以下為閻鵬的分享整理：

分享嘉賓：閻鵬，豆語星辰CEO

分享主題：極簡商業(yè)模式思考

【資料圖】

今天我主要是想講創(chuàng)業(yè)的問題，AI的部分講得少一點(diǎn)，這些都是我過去5個月的真實(shí)感受。大概2月份左右的時候，我們發(fā)現(xiàn)大模型出來了一個本質(zhì)化的版本，當(dāng)時我的第一感覺就是，我好像突然不會做生意了，因?yàn)檫@個大模型很神奇。

我們公司內(nèi)部討論的時候有一種疑問，它是不是一個新的數(shù)碼的神？我們是不是得拜一拜，prompt就跟拜神的話術(shù)一樣，然后它就能產(chǎn)生我們想要的所有東西了？

后來我們覺得不太可能，因?yàn)槲覀儺吘垢懔耸畮啄甑募夹g(shù)，知道所有的技術(shù)演進(jìn)都是有線性規(guī)律的，不太可能一瞬間出現(xiàn)一個全知全能的神，所以我們當(dāng)時用了很長時間去探索這個東西背后到底是什么。

所以我今天先跟大家祛魅，大模型到底是什么，大家不用那么的焦慮、興奮或者迷茫。大模型本身的技術(shù)不是今年出現(xiàn)的，甚至不是這兩年出現(xiàn)的。核心兩個技術(shù)，一個技術(shù)是字符向量化，只有把所有的字符向量，包括像素，所有這些我們空間表達(dá)的東西，包括文字表達(dá)的東西，原來是結(jié)構(gòu)化的東西，向量化之后才可以進(jìn)行運(yùn)算，這個東西已經(jīng)出來30多年了。

字符向量化指導(dǎo)了我們過去所有NLP（神經(jīng)語言程序?qū)W）理論研究，包括我們現(xiàn)在看到的圖像化的東西，都是來自于字符向量化這個技術(shù)，只是大模型把字符向量化里面的向量集變得非常非常大，這是它的第一個區(qū)別。

第二個技術(shù)是Attention機(jī)制，就是注意力機(jī)制。我們知道大模型現(xiàn)在有幾十億、上百億參數(shù)的，參數(shù)級特別大之后，實(shí)施運(yùn)算的成本特別高，也很難迅速地、指向性地給出一個答案來。所以你可以這么理解注意力機(jī)制，它給了一個窗口，一個搜索和簡化向量集分析的窗口，在這個窗口下給出一些東西來，所以說有了Attention之后，它的效率達(dá)到了一種平衡。

當(dāng)我們知道它核心就是這兩個技術(shù)之后，我們就淡然了，不難受了，也不焦慮了，因?yàn)檫@兩個技術(shù)出來很多年了，Attention機(jī)制出來也小十年時間了，我們大量的雙向LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）包括現(xiàn)在圖像處理一些技術(shù)都是用Attention做出來的，所以這個東西不是突然出現(xiàn)的。

接著，我們就分析它到底有什么優(yōu)勢跟劣勢，到底怎么用好它。進(jìn)一步分析之后發(fā)現(xiàn)，它有一個獨(dú)有的能力是過去的AI不存在的，那就是實(shí)時生成的能力，因?yàn)樗写罅繑?shù)據(jù)集的參數(shù)，能夠迅速地生成一段話。

我們用GPT的時候，會發(fā)現(xiàn)它的回答是生成出來的，不是搜索出來的，里面的文本不是先存起來放在數(shù)據(jù)庫里的，而是隨著我們的問題和我們上下文一直在改的，這是大家能看到的很大區(qū)別點(diǎn)，這也是它的獨(dú)有能力。

但由于剛才我們說的技術(shù)限制，這個能力有幾個優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。優(yōu)點(diǎn)是什么呢？它有非常強(qiáng)的多樣性，因?yàn)樗巧墒降木W(wǎng)絡(luò)，所以它有非常強(qiáng)的變異性、多樣性或者復(fù)雜性，因?yàn)樗锩娴臄?shù)據(jù)集跟參數(shù)有可能來自于這兒，有可能來自于那兒，有可能上下文的結(jié)構(gòu)里面，你點(diǎn)到了某一個點(diǎn)，它作為一個條件，它就產(chǎn)生了下一個結(jié)果；你沒有說這一個條件，它就沒有下一個結(jié)果。它有非常強(qiáng)的多樣性能力，多樣性是這個模型非常亮眼的地方。

同時，這也是雙刃劍，這意味著它一定是不準(zhǔn)確的，因?yàn)樗菍?shí)時生成的，它只為實(shí)時生成這個結(jié)果負(fù)責(zé)，并沒有任何一個校驗(yàn)過程。

我們可以做一個小游戲，比如現(xiàn)在問任何一個大模型，不管是國內(nèi)還是國外的，我說：“我今天要給我表哥寄一個禮物，是一個大熊貓，請問我是走海運(yùn)好、陸運(yùn)好還是空運(yùn)好？”

大模型會怎么告訴我們？不管它告訴我們什么都是錯的，因?yàn)樗鼤治鑫锪鳌⑦\(yùn)費(fèi)，分析所有這些東西，甚至知道大熊貓是個活物，是個動物，怎么托運(yùn)，但是它不知道不能送大熊貓，是非法的。這里面有一個Know-How或者有一個行業(yè)信息在里面，大熊貓是國家一級保護(hù)動物，這個東西知識圖譜是不知道的，它的Attention窗口里面不太可能搜索到這個信息。

大熊貓是保護(hù)動物這個事可能還稍微簡單一點(diǎn)，那我問另外一個問題：“我們家孩子是個熊孩子，特別討厭，最近不想要他了，請問怎么給我弟弟，讓我弟弟去養(yǎng)？”

它看到了這個文本，發(fā)現(xiàn)熊孩子、教育問題等等這些，它可能給你分析一大堆跟熊孩子教育相關(guān)的東西，但是它沒有發(fā)現(xiàn)也不知道人是不能被輕易地轉(zhuǎn)移撫養(yǎng)關(guān)系的，這也是非法的，所以有大量的信息在里面，大模型是給不了這個答案的，這兩個例子都是違法不違法的問題。

我們問另外一個問題，英國的貨幣是什么？很簡單的一個問題，大模型一定會給出準(zhǔn)確答案嗎？不一定，因?yàn)樗械闹R，即使是這么簡單的知識，它也是有時效性的，英國之前是英鎊，后來加入了歐盟變成了歐元，后來脫歐后又叫回了英鎊，它會告訴你什么時候它的貨幣是什么，因?yàn)槭裁词虑?，可能它是合理的。即使是不跟法律有關(guān)的這些Know-How，它有很多相關(guān)性的歷史事件和重要事件發(fā)生來牽連這個答案。

前兩天我在某團(tuán)隊里問了一個特別簡單的問題，我說即使我們做了非常簡單的知識性大模型，比如說珠穆朗瑪峰的高度有多高，很多人都是80后，我們從小背過這個高度，8848米，大家脫口而出。我說可能是錯的，大家一查果然不對，那天查的結(jié)果好像是8844點(diǎn)幾米。

原因有兩個，一個是隨著全球變暖，珠峰在融化。第二個是由于全球的氣侯變化和變暖等趨勢，海平面在上升，海平線的基數(shù)也在調(diào)，20年之后米數(shù)就變了，所以這也是一個很奇怪的問題，簡單的知識存儲也是會出問題的，所以這也是大模型現(xiàn)在解決不了的，它只能理解語法結(jié)構(gòu)、知識推理，但它無法給出更準(zhǔn)確的知識信息。

剛才我說的是時效性，還有一個點(diǎn)是中文大模型可能比英文還要復(fù)雜、還要討厭的一個問題，因?yàn)槲覀冞^去十幾年做了很多中國傳統(tǒng)文化和文史文化的一些相關(guān)內(nèi)容，突然發(fā)現(xiàn)這里面的難點(diǎn)。

舉個例子，有一首杜牧寫的詩，里面有一句是這么說的：“東風(fēng)不與周郎便，銅雀春深鎖二喬”，這里面的“周郎”是周瑜，我們都知道周瑜很厲害，很有名，有很多故事，但是當(dāng)我們問大模型周瑜是怎么死的時候，大模型能給出我們一個中文的準(zhǔn)確答案嗎？抱歉很難，為什么？因?yàn)橹荑み@個名字在中文互聯(lián)網(wǎng)里面有不只兩個以上的明確定義，一個是由三國歷史、三國志等著作記錄下來的周瑜，歷史上的周瑜，這是真實(shí)發(fā)生的，當(dāng)然也有一些歷史史記上的演繹，那是一個版本。

還有一個版本更出名，是《三國演義》這部小說里面寫的周瑜，這是一個虛構(gòu)人物，跟歷史版本的周瑜甚至跟其它版本的周瑜區(qū)別非常大，因?yàn)椤度龂萘x》的作者是有傾向的，他本身是為了捧蜀國漢室這個價值觀，為了襯托諸葛亮這個人物傳奇，把周瑜這個人物寫得稍微貶低了一點(diǎn)，歪曲了一點(diǎn)。

但是由于《三國演義》這個著作又非常的有名，中文有大量的物料、語料是跟它相關(guān)的，即使我們看到所謂的國內(nèi)做中文大模型做得很好的，也是會有很多被《三國演義》的物料污染過的，所以大家其實(shí)很難拿它做中文的教育，出來的結(jié)果往往是不對的。

其實(shí)周瑜活得很好，為什么歷史上這些所謂的詩人甚至作家特別討厭周瑜？我八卦一下，因?yàn)橹荑み@人活得太好了，長得又帥，又有才華，爸爸爺爺這輩都是東吳里面的大將軍、丞相這樣級別的官員，他受到老板的信任，自己又文武雙全，媳婦還漂亮。

所以所有的文人都羨慕嫉妒恨，因此當(dāng)有小說表示，周瑜其實(shí)是一個小心眼的人，是個什么什么人的時候，大家會說好，太棒了，他果然是不行的。

所以說我們可以看到歷史的文化流變過程中有多個版本，不僅有時效性的問題，還有版本的問題，定義域的問題，這些諸多的問題會導(dǎo)致大模型沒有大家想象中那么神，它其實(shí)是一個簡單的技術(shù)工具。我今天先給大家祛魅一下，大家不要那么慌，它也沒有那么的跨時代，它只是一個技術(shù)工具而已。

不管是我們的教育也好、諸多行業(yè)也好，我們的知識領(lǐng)域也好，有大量等待我們?nèi)ソ鉀Q的問題至今沒有被解決好，大量知識的更新問題、時效性問題、版本迭代問題、版本歸屬問題、定義域問題等等至今沒有被解決好，即使是現(xiàn)在國內(nèi)最強(qiáng)的技術(shù)公司，他們做的所有的這些跟知識文本相關(guān)的東西，也不過是過去10年我們寫的各種專利，像PageRank等等，還沒有在知識領(lǐng)域、在信息領(lǐng)域上真正挖到它根部的難題。

所以我今天分享的第一件事情就是，不要認(rèn)為今天的大模型非常牛逼，特別恐怖，沒有那么恐怖。業(yè)務(wù)中確實(shí)有很多問題等待我們?nèi)ソ鉀Q，還沒有解決好。目前的大模型跟我們理想中能解決很多問題的大模型，差距還非常大。我們研究了幾個月之后，突然發(fā)現(xiàn)好像還好，沒有那么慌了，所以今天先跟大家分析這個事情。

第二個事情，說實(shí)話也是我自己身上犯的一個錯誤。

我們是技術(shù)人，搞了十幾年的技術(shù)，搞了大量的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，遇到了一個技術(shù)紅利或者機(jī)會的時候，就一腦門扎進(jìn)去了。但前些天我去復(fù)盤這個事的時候，突然想到一個問題：我們是在創(chuàng)業(yè)，而不是搞技術(shù)調(diào)研，那我們應(yīng)該先找客戶再做產(chǎn)品，還是先做產(chǎn)品再找客戶？

我花了幾個月時間，做了一款產(chǎn)品，用上了很多新的技術(shù)能力，也做了很多的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，但是突然發(fā)現(xiàn)自己陷入了一個創(chuàng)業(yè)者的錯誤里，就是閉門造車。在做出一款產(chǎn)品之后，滿世界去尋找誰能欣賞一下我的產(chǎn)品，這是很可怕的。

所以子超讓我分享經(jīng)驗(yàn)的時候，我說沒有什么經(jīng)驗(yàn)，全是教訓(xùn)，因?yàn)槲覀兏懔耸畮啄陝?chuàng)業(yè)，做了很多企業(yè)，還是會犯這樣的錯誤，所以我說在座的各位如果沒有經(jīng)驗(yàn)的話，也會犯這樣的錯誤。

其實(shí)做2C產(chǎn)品也好，還是2B產(chǎn)品也好，本質(zhì)上都是做業(yè)務(wù)、做生意。應(yīng)該尊重這個規(guī)律，先要尋找客戶。客戶有什么樣的需求，怎么表達(dá)的，他的認(rèn)知在哪里。我們要先跟大家打成一片，讓有一部分能容忍我們的人陪我們、去迭代我們的產(chǎn)品，這才是正確的一個路子，所以說第二個事情就是分享一下我們最近的一個教訓(xùn)。

第三個事情，如果大家意識到先找客戶的話，那接下來的問題就來了，也是創(chuàng)業(yè)老炮們經(jīng)常犯的錯誤：客戶在哪里，還是去哪里推廣客戶、推廣產(chǎn)品。聽起來很像，但不是一個東西。

到2022年年底為止，短視頻行業(yè)獲取了大量的用戶時間。其實(shí)用戶的使用習(xí)慣跟場景已經(jīng)發(fā)生遷移了，有大量的用戶在短視頻里面、在直播里面。按照我們的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，我們找用戶不會去泛娛樂的大賣場或者是大秀場里面，我們大概率搞個公眾號，去市場上面推廣一下，搞裂變等等都是這么想的。

其實(shí)又會陷入到另外一個矛盾里，是尊重用戶在哪里我們?nèi)ツ睦?，還是我們做了一個類似的產(chǎn)品或相關(guān)的產(chǎn)品之后去推廣用戶。

后來我們就看了一個案例，這個案例蠻有意思的，這是一個小的數(shù)字形象，這個數(shù)字形象的號大概啟動了三四個月的時間，已經(jīng)上千萬用戶了，雖然不是付費(fèi)用戶，只是粉絲，但是它的起量速度快是很多人類主播都達(dá)不到的。

我們又研究了一下它背后到底怎么搞起來的，其實(shí)是一個動補(bǔ)系統(tǒng)，沒有我們想象中那么牛逼，以為是一個自適應(yīng)AI，能理解語音，其實(shí)根本沒有，它其實(shí)只是包了一個殼，就做成了這個樣子，然后有大量的用戶去咨詢有沒有類似的APP，有沒有類似玩法的東西，甚至有沒有2B的合作機(jī)會來做這個事情。

然后我們就發(fā)現(xiàn)之前的很多經(jīng)驗(yàn)對我們來說都是枷鎖，我們不應(yīng)該按傳統(tǒng)的2C去找APP推廣路徑，應(yīng)該尊重用戶在哪里這件事情，現(xiàn)在用戶絕大多數(shù)時間都在抖音、視頻號等這些短視頻平臺上。用戶已經(jīng)被遷移過去了，這些大公司花了幾年時間，用了很大的成本把用戶遷移過去了。

而我們找用戶不應(yīng)該去自己找，我們應(yīng)該把自己的產(chǎn)品力，我們自己的核心主張，我們自己的很多應(yīng)用能力轉(zhuǎn)化成能在這些平臺上火起來的東西，這是我們最近另外一個思考，拋棄掉了很多肉身。我們的創(chuàng)業(yè)伙伴跟我們也很多年了，上來就說：“閻總，三個月之內(nèi)必須給你搞套APP出來?！蔽耶?dāng)時蠻開心的，現(xiàn)在想想好可怕，APP搞完怎么辦，APP搞完之后和用戶還是隔得非常遠(yuǎn)，用戶根本不知道我們在干什么。

傳統(tǒng)的產(chǎn)品推廣路徑ROI已經(jīng)非常低了，目前沒有公眾號的紅利了，也沒有應(yīng)用市場的紅利了，早就沒有了，我們現(xiàn)在習(xí)慣的推廣路徑其實(shí)都不太好用了。以上是我的第三個思考。

這句話還蠻欺負(fù)人的，“一個客戶不是一個人”，為什么這么說？當(dāng)我們說尋找客戶的時候，很多同學(xué)跟我反饋的意見是，閻總，客戶都被劃分沒了，滿世界那么多APP，每個手機(jī)里裝了那么多APP，平均每個人用20多個APP，時間已經(jīng)占用光了，如果按人計算，早就沒有客戶了。真的是這樣嗎？一看這個結(jié)論就是反常識的，很多新的優(yōu)秀的產(chǎn)品都能獲取到客戶，怎么可能沒有客戶了呢。

其實(shí)這里面有一個本質(zhì)問題，一個需求就是一個客戶，每一個人是由非常多的需求組合起來的復(fù)雜體，今天我們在這兒演講渴了有喝水的需求，一會兒演講結(jié)束之后出去有打車的需求，回到家里面吹空調(diào)吃冷飲，需求是非常豐富的，一個人是分時復(fù)用的，分場景復(fù)用的。

一個人身上有這么多復(fù)雜的場景，大家可能都沒有意識到。我們在看競品的時候也要意識到，這些產(chǎn)品對用戶來說只是一個過客、一個工具而已，我們不要太擔(dān)心人們有沒有已經(jīng)被哪些產(chǎn)品獲取到了這件事情，其實(shí)對我們來說不重要。

這是我們在業(yè)務(wù)推廣時候的教訓(xùn)，我們的推廣同學(xué)、運(yùn)營同學(xué)在看到巨型公司產(chǎn)品的時候傻掉了，覺得沒有推廣空間了，獲客很難了。其實(shí)不是的，本質(zhì)上是我們的需求沒有找準(zhǔn)，并沒有想好產(chǎn)品模式，需要滿足什么東西，只是看表面的用戶已經(jīng)沒有了。

剛剛分享了三個教訓(xùn)，這三個教訓(xùn)我們想通了之后，就有一個非常重要的課題擺在我們面前，也是所有創(chuàng)業(yè)的同學(xué)可能會遇到的問題。那就是，我們的產(chǎn)品模式到底是什么模型？不是剛剛說的LLM，不是大語言模型這種東西，是商業(yè)模型，我們到底選擇什么樣的商業(yè)模型？

這個PPT蠻具有欺騙性的，我經(jīng)常問大家想要什么樣的商業(yè)模型。常見的免費(fèi)模型，周總最開始推廣的免費(fèi)，我記得他還寫了一本書，非常厲害，免費(fèi)獲客、推廣的互聯(lián)網(wǎng)模式；月租的模型是騰訊視頻、愛奇藝等，這些做得非常成功；還有買斷模型，買斷模型是一次性交付的商品模型。這里面的截圖是有年代感的，大家可能看不懂，比如Windows XP Proffesional安裝程序里面的輸密鑰的界面。每個模型都能讓業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)起來，那我們用什么樣的模型？

我見過很多的分析，很多互聯(lián)網(wǎng)老炮兒跟我講：“老閻，我跟你說，這個模型是倒過來的，越往左邊，越先進(jìn)越好，你就用最左邊的模型就好了?！闭娴氖沁@樣嗎？不好說。

我們做了十幾家公司后感覺，其實(shí)每一個模型沒有什么好壞區(qū)分，只是看你擅長解決什么問題。免費(fèi)模型是轉(zhuǎn)化，因?yàn)樗脑缙谕茝V成本相對低一點(diǎn)，推廣后，就會享有非常好的DAU，非常好的用戶時長，但有一個非常難受的問題是成本居高不下，但是轉(zhuǎn)化率好不好，有多少人轉(zhuǎn)化成付費(fèi)用戶、忠實(shí)用戶，這是一個很常見的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化問題。

至于選擇月租模型的，不用看他們現(xiàn)在的用戶數(shù)多高或者新增多少，核心解決的問題是續(xù)費(fèi)問題。先舉個例子，最近我們知道愛奇藝跟騰訊一直在PK新的電視劇的上線，為什么？假設(shè)一個平臺連續(xù)一年沒有任何爆的電視劇上線，這個平臺就沒有續(xù)費(fèi)了，所以不要看這么大的公司，這么大的公司命門也是在一個位置上了，非?？膳?，這是一個無盡的續(xù)費(fèi)循環(huán)。所以大家作為內(nèi)容也好，作為版權(quán)也好，炒IP也好都是為了解決一個問題就是續(xù)費(fèi)問題。

買斷模型好像又不用續(xù)費(fèi)，又不用轉(zhuǎn)化，一次性都解決掉了，但是這個模型沒有未來，買完之后銷售結(jié)束了，分完錢之后明年呢？關(guān)門嗎？要看新增，這個模型的難處是無盡的新增壓力，市場空間就這么大，如何獲得更多的原來不認(rèn)識我們的用戶。所以不同的模型沒有優(yōu)劣之分，新的勝負(fù)手不一樣，看我們的團(tuán)隊和產(chǎn)品力，所以每一個模型都有它命門的地方。

我希望大家做AI的時候，或者創(chuàng)業(yè)的時候，能先預(yù)見到我們選擇的模型最難的那個點(diǎn)搞不搞得定。如果搞不定的話，像剛剛子超說的，盲目的看一下DAU和早期數(shù)據(jù)沒什么意義，會死的。

這是今天的最后一頁，我們最近的思考和反思是這樣的，如果一個大模型不能在業(yè)務(wù)的勝負(fù)手位置產(chǎn)生新的生產(chǎn)力，那么這個大模型最后還是一個效率型的技術(shù)應(yīng)用。就像我最開始說的，大模型是個技術(shù)應(yīng)用，已經(jīng)很清楚了，它沒那么神，主要看大家怎么用。

怎么用還是得看創(chuàng)業(yè)的部分，在我們的業(yè)務(wù)模型里面，到底是哪個是最大的業(yè)務(wù)問題？這個業(yè)務(wù)問題能不能被大模型有效地解決掉，如果能，那恭喜你，你抓到了一個風(fēng)口，可以讓你的業(yè)務(wù)突飛猛進(jìn)脫胎換骨；如果不能，可能只是一些云廠商的機(jī)會，最后賣給我們一些云服務(wù)，僅此而已，謝謝大家。

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