王慧文無心與李彥宏「斗法」_GPT

圖片來源：由無界版圖AI工具生成

去年4月，王慧文在即刻上的簽名還是“AllinCrypto”，過了半年，興趣又從Crypto、web3轉向了人工智能，他想打造中國版的OpenAI。

實際上，比起去爭辯5000萬美金AI創業“到底能不能成”，大家更好奇的是：王慧文究竟打算怎么做，以及建立何種商業模式。

事情的起因，還得從王慧文那條朋友圈開始聊起：5000萬美元，帶資入組，不在意崗位、薪資和Tittle，求頂尖人才組隊。而在動態發布的十多天前，ChatGPT已經紅遍了大江南北，根據瑞銀集團的一份報告指出，應用推出僅兩個月，MAU就突破了1個億。

這是個什么概念呢？從數據來看，同樣是用戶達到1億，TikTok用了9個月，Ins花了2年半的時間，1月份ChatGPT每天都有近1300萬用戶訪問，成了史上用戶增長速度最快的消費級應用。

更讓人意外的，是市場的熱情。今年開年以來，美股上市公司只要與AI沾邊的企業，幾乎都有翻倍漲幅，微軟更直接向ChatGPT幕后公司OpenAI接連加磅，把它的身價推向290億美元。

國內也是一樣，百度、阿里、字節，以及大批初創公司接連跑步進場，多家ChatGPT概念股持續拉升。即便有像StackOverflow、ICML，以及一些教育機構對ChatGPT大肆聲討，但并沒有影響到它的火爆態勢。

至于王慧文，經歷過千團大戰、外賣、網約車的市場鏖戰，這位和美團王興并肩作戰十年的副手也不甘落寞。發布AI英雄榜之前，他和幾個老朋友喝著酒，不論是酒桌上的意氣決斷，還是被好友視為搭乘AI末班車的最后一張船票，44歲的王慧文的確兌現了在退休郵件里說的話，“我一直擔心人生被慣性主導，怠于熟悉的環境而錯過了不同的精彩。”

沃頓商學院教授：銀行危機過去，比特幣將會下跌:金色財經報道，賓夕法尼亞大學沃頓商學院名譽金融學教授 Jeremy Siegel 預計，當人們感到再次感到安全地存入銀行時，比特幣的價格將會下跌。我希望美聯儲恢復 5% 的貨幣供應增長，這與 2% 的通貨膨脹率和 2-3% 的經濟實際增長相一致。當過去 12 個月的貨幣供應量像我們現在這樣減少時，這就是流動性的問題。[2023/3/25 13:25:54]

以至于不少人感慨：ChatGPT魔力實在是太大了，即使像老王這樣早早財富自由的大佬也躬身入局。但無論如何，ChatGPT放到中文互聯網語境下，多少還是有點道阻且長的意味，“能做CEO的太多，但未必對大模型有專業中肯的認知”，連王慧文本人也還在學習的路上。

01王慧文其人

王慧文是東北人，員工評價他性格豪爽，作風硬朗，有大開大合的經歷，同時也行事謹慎低調。加入美團之前，他已經有了校內網和淘房網的兩段創業經歷，懂產品，也懂市場。如果你看過王慧文的《清華產品課》，會發現他在產品、各種市場戰略，對業務、產品、人性都有著極為深刻的理解。

在王慧文臨近退休的時候，王興寫了封信，把他的十年功績簡要托出：

2010年加入美團，幫助公司從千團大戰中脫穎而出；三年后，從0到1打造美團外賣，之后深入餐飲產業鏈上下游，構建到店、到家、出行等本地服務業務場景；卸任前一年，老王仍在推動用戶平臺、基礎研發、大數據和Al等平臺能力的建設。

五年前美團上市的時候，招股書上對聯創有這樣的描述：我們未來的成功，很大程度上取決于我們的管理層。即使站在當下，也很容易發現，美團的發展路徑并沒有跳出王慧文的商業框架。

前期的美團，發展并不快，更多的精力投入在對外溝通和用戶調查上。

比如很長一段時間，同期競品已經三十多個，外觀功能變化多端，但美團還是黑藍色調，即使當時被用戶吐槽，不過王慧文比較軸，他認為：“對任何一個創業團隊而言，無論有多少資源，都是有限的，要把資源集中到當時最重要的事情上去。”

中科江南：已與蘇州相關部門探討數字貨幣結合國庫資金支付相關試點和驗證:金色財經報道，中科江南接受機構調研時表示，醫保電子票據業務基于全國統一醫保信息平臺，探索醫療電子結算憑證在醫保領域的深化應用。目前正在積極開發實施。公司已與蘇州地區相關部門共同探討數字貨幣結合國庫資金支付的相關試點和驗證。（證券之星）[2023/1/8 11:00:53]

舉個例子，相比之前都是做線上網站，美團的業務強調線下場景，但王興和王慧文很少做路邊廣告，反而注重SEM優化。道理很簡單，他們認為，用戶只有在搜索的時候，才會有真的團購需求。這種做事風格一直延續，比如剛開始開拓外賣業務時，老王先花大量的時間在一線調查，和餐飲、零售、物流等供應鏈上的每一環的專員交流。

時間來到2020，王慧文到清華大學做了個演講，他仍然認為創始團隊應該重視規律：花大量時間研究行業、用戶，并應用到企業經營上面。

如果單從這點來看，聯系到OpenAI，其實兩者優勢不謀而合。據業內人士指出，其實ChatGPT本身全都是成熟的公開算法，不過這種超大規模訓練，并不依賴算法本身。硬件和數據才是王道，純自然語言數據都是網上公開，沒有什么門檻。

ChatGPT的先發優勢在于，通過搶先公測，收集了大量的用戶數據。

“這是更加寶貴的數據，只有他們家有。只要ChatGPT仍然是最好用的語言AI，雪球就會越滾越大，越來越難追上。”該人士還指出，為了防止ChatGPT輸出有害信息，OpenAI花了大價錢去訓練模型，這些都是OpenAI積淀了幾年筑起的數據壁壘。

王慧文的入局，說明市場看到了大模型、通用人工智能的價值和潛力。

一般來說，軟件開發和做半導體芯片不同，開源的趨勢下卡脖子問題越來越少，國內喜歡實用主義，需要找到合適的應用場景。實際上，ChatGPT在技術上稱不上是顛覆式創新，卻被無數人追捧，更像是用一種大力出奇跡的方式，提供了一種能夠靈活解決問題的應用方案。

Meta已完成100億美元債券發行融資:金色財經報道，Meta Platforms Inc 于當地時間周二表示，他們已在首次債券發行中完成了100億美元募資，這筆資金將會用于股票回購和投資以改造其業務。此次發行將幫助 Meta 建立更傳統的資產負債表，并為元宇宙虛擬現實項目提供資金支持。另據路透社透露，蘋果公司和英特爾公司等其他科技巨頭最近也發行了債券，分別籌集了 55 億美元和 60 億美元。（路透社）[2022/8/10 12:15:04]

這樣一來，有一種情況就很容易出現。首先，以王慧文為代表的互聯網玩家、創業者或資本涌入同一條賽道，就像早期的草莽時代，很多大廠依靠CopytoChina站住風口，將已經被驗證過的商業模式，進行本土化改造引入國內，尋找國外對標也成了玩家們心照不宣的法則。

王慧文要做OpenAI，會不會避免過去的路徑依賴，這并不好說。即使是親自打造的美團，一開始也在對標Groupon。為了吸引投資者，把故事講得更好，人人網上市的時候連套了Facebook、Zynga、Groupon、Linkedin四個國外標的。

有錢、有閑、有履歷，又對標OpenAI，王慧文給了投資者們一定的安全感。據相關媒體報道，王慧文出資5千萬美元，下一輪融資中已經確認的融資金額為2.3億美元。而這2.3億美元的頂級VC認購中，真格資本和源碼資本一起為王慧文站臺，源碼資本創始人曹毅甚至在朋友圈表示，“祝賀老王等到了，行業也等到了老王出山。”

02中國的OpenAI，是什么樣的？

有AI領域的資深研究人士認為：“王慧文向中文互聯網扔了一枚煙霧彈，起碼在ChatGPT這件事是這樣。”

資本市場的火熱，蔓延到用戶市場，但后者對這樣一個攢局者，并不夠看好。原因可能在于，一方面，他過往的經驗優勢體現在O2O和互聯網產品的打造上，所以人們認為，“AI英雄榜”，仍躲不開過去的那套營銷和投機的手段。

有IDC分析師指出，短期內ChatGPT對市場影響有限，“掌握了垂直領域的數據、面向場景的模型優化，以及形成工程化的解決方案，才可能實現真的落地。”這些模型甚至在3年以后會退出市場，雖然基于ChatGPT可能會誕生一批新創企，但單純依賴大模型，無法為創企提供持續的競爭力。

Messari創始人：媒體夸大FTX、Binance和Coinbase敘事:金色財經報道，Messari創始人Ryan Selkis在社交媒體上稱，媒體夸大FTX、Binance和Coinbase敘事，一個被視為救世主（夸大），一個被視為叛徒（夸大），一個被視為超級惡棍（夸大）。實際上，但FTX、Binance和Coinbase團隊在價值觀、使命和軌跡方面都非常相似，Coinbase和Binance保持20%+的加密資產安全，FTX和Coinbase一起推動美國監管參與加密行業，Binance和FTX促進期貨，目前加密基礎設施并不強，但卻有干凈的運營歷史、強大的資產負債表和值得信賴的品牌。[2022/7/1 1:44:01]

另一邊，“我自己總結，國內互聯網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣：人工智能應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。”360創始人周鴻祎接受采訪時表示。

就像前面說的，從應用軟件開源的角度來看，ChatGPT如果作為產品上的成功，門檻確實沒那么高，但事實真的是這樣嗎？

未必。如果單從成本端以及數據積累來看，國內剛入局的小公司機會渺茫。訓練AI需要龐大的算力，有業內人士透露，使用國產算力卡倒不是不行，只是芯片制程跟不上。

ChatGPT硬件方面要3萬張頂級GPU，加上CPU、內存、硬盤、網絡和數據中心的電源與建筑，接近100億人民幣，訓練一次要幾個月，巨大的物料、電力成本之外，還有軟件開發的費用。

“國內也只有BAT這樣擁有自主云計算平臺、且掌握大量用戶的互聯網公司，而且最好是和ChatGPT錯位競爭，比如做中國可以正常聯網使用的中文模型，但其中最困難的部分，其實是敏感詞和有害信息的屏蔽過濾。”

有媒體統計，國內實驗中做過的最大的模型是10億個參數，GPT-3的參數數量是國內的175倍。

迪拜給予 CryptoCom 臨時批準以提供加密服務:金色財經報道，CryptoCom 通過獲得迪拜監管機構的臨時批準，繼續其全球擴張，在該市提供全方位的加密貨幣產品和服務。一旦在短期內滿足所有強制性要求，它將獲得經營許可證。迪拜虛擬資產監管局 (VARA) 授予 CryptoCom 臨時批準在阿聯酋人口最多的城市運營。

該監管機構于今年早些時候成立，負責監控本地數字資產行業、監管平臺運營并監督交易，為投資者提供最大程度的保護。（cryptopotato）[2022/6/5 4:03:26]

這幾年BAT三家在做大模型上，都投入了不低于OpenAI5-10億美元的資金量，語音識別、TTS、人臉識別都單獨做一套，但好的AI大模型很少，比如阿里巴巴的M6大模型，百度的文心大模型，騰訊的混元AI大模型。不過效果并不明顯，普通消費者接觸到的AI產品，主要還是類似于天貓精靈、小愛同學，側面說明可能還是努力方向搞錯了。

這種情況下，如果王慧文的團隊是要復刻像ChatGPT一樣的消費級應用，或者去重新做個搜索，以當前的局面來看并不困難，但做出來和活下去是兩碼事，關鍵是能不能持續，其實風險并不小。像谷歌、微軟、百度這類巨頭，現在也沒有尋找到技術與商業落地上的平衡點。

比如最近微軟把ChatGPT和Bing結合起來，由于所有網頁都需要清洗數據和定期來進行訓練。當摩爾定律發揮作用，訓練成本降低的同時，算力又提高好幾倍，當ChatGPT能索引全世界網頁之后，場面很容易發生失控。

“現在最大的問題，并不是去多么追求技術上的革新，而是想清楚，這項技術本身，能不能帶來生產關系的改造和生產力的提升。”有行業資深人士表示，“如果不能的話，其實沒有太大的改變，因為他沒有創造新的需求，或者說讓這種關系足夠改善。”

那么這樣一來，如果不考慮技術難度，還有另外一種可能性。用周鴻祎的話說，他把ChatGPT的能力進化分為三層，從最基本的信息學習，語料訓練，人工智能在傳遞信息的過程中，具備了邏輯能力，進而從編碼文本知識，發展到同樣能夠處理音視頻圖片。

“它今天還沒有手跟腳，沒有行動力，ChatGPT今天需要的手跟腳是什么？API。”周鴻祎說。

簡單來講，從ChatGPT上做延伸，可以分為兩方面。一種是像周鴻祎的構想，我們現在使用Web服務在美團訂餐、打車、買電影票，那么能不能讓ChatGPT也具備輸出指令的能力？這個思路和國外一家叫AdeptAI的公司相像，后者類似協作智能，建立AI工具，來幫用戶完成任務。

AdeptAI創始人Luan來自谷歌，他也認為：“真正的通用智能需要能夠行動的變形金剛，而不僅僅是讀寫。我們正在訓練一個模型來使用人們今天使用的所有軟件工具和API。”

另一種延伸的方式則沒有那么直接。

舉個例子，ChatGPT仍作為一個接口，比如充當一個數據源，把這些東西打包，做B端的生意，來提高生產和服務效率，或者有調用大模型API的公司，基于大模型重點開發具體場景的AI應用公司，如Jasper。那么實際上，這條鏈路上的ChatGPT，就不是直接toC的應用，而是B2B2C，做中間件。

事實上，僅將ChatGPT當作一個toC的應用，一方面體現了人們有一定的技術崇拜：AI確實很酷；另一方面，似乎的確能也夠解決一些實際問題，相比一般聊天機器人，ChatGPT回答更靠譜。

但這并不足以說明產品的成功，OpenAICEO都直言這是一款“糟糕的產品”，金錢在燃燒，服務器在冒煙。部分地區沒法光明正大訪問，頻繁出錯的信息，他的原話是說：“人們訪問的是一個有時能用，有時不能用的網站。”

“符合預期的需求，是需要多輪交互才能產生的。”即使作為生產力工具，運用到文章轉寫、創作等場景，實際的應用深度并沒有設想樂觀。這導致ChatGPT暫時不能直接進入工作流，意味著這樣的生產力工具都是“糟糕”的。

微軟是一家toB的公司，和老對手谷歌正面較量的領域，除了Bing，還有Edge，如今微軟的價值大頭落在云服務上，Azure被推向前臺，也是OpenAI的獨家供應商，生成式AI的大量資金最終又都流向了基礎設施層。

這種用法類似上述的第二種延伸，ChatGPT以及所有大模型，算力消耗巨大但不是好產品，甚至不是獨立軟件產品，而應該作為基建，隨著數據越來越大，參數越來越多，訓練需要的算力和成本越來越高，放到智算中心、云平臺上面，和SaaS一樣：容易部署，使用門檻低，通過賣服務和數據，靠規模效應產生高維價值。

ChatGPT目前看似是利用大模型解決生成領域的任務，但實際上，也展現出了通用型人工智能的潛力。“ChatGPT一個賬號收費也就幾十美金，所以它要扶植的一定是垂直應用。做生態，如果沒有AppStore，蘋果不可能成為一個平臺。”周鴻祎認為“在通用的人工智能上搭建垂類，是非常聰明，也是非常省力的方法。”

03到底什么才是科技公司？

科技公司這個稱呼既熟悉又陌生，2000年以來，互聯網公司人均標榜科技基因，但事實卻是，云計算、數據庫、人工智能、算法、大模型，這些都是后幾年才開始強調的概念。

回到王慧文這件事上，他的招募令里寫到，要成立一支非盈利基金，專投那些“發展路徑不清晰、實現希望很渺茫、商業價值不明確”的初創科技公司，這是國內VC及相關機構里已經很少見的理念了。

相比印象里的硅谷，總會有一批財務自由的人，對技術偏執，或愿意嘗試新的事物，OpenAI前三年在毫無營收的前提下，也有人支持它每年燒5億美金。這件事如果發生在國內，對待不確定性的東西，市場的包容度往往并不高。

從企業的角度來看，OpenAI起始于一群在通用人工智能備受懷疑時，仍然相信它能成的人，并不是著急“做另一個DeepMind”來打敗谷歌，也不是微軟內部孵化，它只有375個人，是一個100%的小型創業公司。

但為什么微軟和谷歌內部沒有孵化出這些項目？人們偏向認為，OpenAI的人才密度一定比微軟、谷歌更高，大企業在創新上天生存在弊端和不足，加上資本的加持，這樣小企業才會做出顛覆式的技術。

ChatGPT只是OpenAI的產品之一，公司多個創始人曾聯合發文：“我們正致力于利用物理機器人完成基本家務。更遠一些，OpenAl的目標是制造‘一種高度自主，且在大多數具有經濟價值的工作上超越人類的系統’。”

做中國的ChatGPT和做中國的OpenAl，是完全不同的兩件事。前者貼近為了流量追一個風口，后者的格局大得多得多。在OpenAI官網可以看到它的綱領和章程，其中有一條反競爭條款：

這種情況在國內其實是非常罕見的。

如果說“狂熱相信AI改變世界”是王慧文再創業的初衷，那么他后來發的續里，“不清晰、很渺茫、不明確”，更像是對自己這一舉措的概括。

有分析人士指出，處于早期階段的創業公司，要想獲得投資人的垂青，要么技術和工程化能力得特別強，要么對C端用戶或者B端場景有特別深刻的洞察，能夠把這些和AI技術結合，打造出能落地的產品。“國內創業，不先走場景而走技術驅動非常艱難。可能正是因為這樣，慧文這樣的動作才更有價值。”

OpenAI能以很少的收入支撐很高的估值，獲得長久的資金支持，除了技術信仰，還有資本和產業的支持，在國內，很難有VC拿錢冒險做技術驅動創新的環境，王慧文可能正在充當后者的角色。如果這是一次理想主義的試水，當所有的目標和過程堅定而明確，那么成敗其實并不完全由結果判定。

來源：“新眸”，DeFi之道

作者：鹿堯，編輯：桑明強

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