猎豹移动CEO傅盛：做大模型要追求商业效果和使用体验

　　​2024年，AI依旧是科技舞台的主角。很多人焦虑的是，当头号玩家的新技术遥遥领先，并快速迭代，追赶者们该怎么办?

　　年前，中国大模型创业大军还在切磋机会，大秀“肌肉”;年后，AGI(通用人工智能)时代已经逼近。因ChatGPT一炮而红的OpenAI，以开年“王炸”文生视频模型Sora，几乎复刻了GPT-3初登场的爆红盛况：横空出世，广为震惊，一众大佬先后发声。

　　“OpenAI与其说是技术积累的胜利，不如说是技术信仰的胜利，更可以说是走差异化路线的胜利。”在猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛看来，基于人工智能的同一根基，中美的大模型差距没有那么大，中国在算法上略逊一筹，在应用上更好一点。等到OpenAI以GPT走出新分支，中国在这条路径上晚了一两年时间。但这一波如果去做类似OpenAI的大模型，速度也会非常快。

　　然而，算力、数据、人才等成本无不抬高大模型门槛。伴随着OpenAI大参数模型这条路是否一定能走通，就算走通了是不是唯一道路的讨论，分歧也再次出现。众多企业的大模型之路是砸钱预训练千亿参数模型，再微调，寻找应用场景。而猎户星空的差异化逻辑是在已知应用场景后，微调，再寻找合适的模型。

　　从应用上反向切入探寻大模型路径，傅盛看到的不是卷参数，而是能抵达目的地的另一条新路——百亿参数模型+客户私有数据+应用的打磨，在专业领域问题问答上做到千亿模型效果，将技术和产品、应用形成闭环。他以修灯泡来类比两种大模型路线的不同：你家电灯泡坏了，你是请爱因斯坦来换，还是请旁边的胡师傅。

　　这一幕似曾相识。最早做360杀毒软件时，他通过高速更新版本和用户需求连接;移动互联网出现时，通过快速更迭清理大师做出猎豹上市。猎户星空布局机器人业务之初，军用激光雷达的成本在1万元以上，傅盛的做法同样从用户需求角度找高效路径，找工厂订做低配版民用激光雷达，将射线范围降至满足功用的15米内，成本节省近十分之一。

　　创新思路，以终为始，从用户角度对技术的复杂度要求发生变化，追求商业效果和使用体验，是傅盛积累的“应用派”经验。

　　傅盛多次强调Think Different的理念、应用派的定位，以及中国企业的机会。在他看来，AI大潮下，能上牌桌的不只有大企业，决定商业输赢的也不只是技术，更是谁能将技术和产品、应用形成闭环。应用是中国企业赶超美国的机会，也是小公司打赢大公司的机会。