周鴻祎哈佛演講：來哈佛只有一個目的就是吸粉

4月14日消息，360集團創(chuàng)始人兼董事長周鴻祎應邀在哈佛大學第二十七屆哈佛中國論壇發(fā)表演講，他以幽默的口吻表示，“我來哈佛的目的，說白了就一個，是來吸粉的。跟我合影的唯一要求，就是在短視頻平臺關(guān)注我的紅衣大叔賬號?！?/p>

周鴻祎指出，國內(nèi)許多人每天都沉迷于刷短視頻，因此，無論是創(chuàng)業(yè)者還是企業(yè)家，與用戶保持密切聯(lián)系至關(guān)重要?！澳阋@得話語權(quán)，獲得影響力，不一定非要在網(wǎng)上賣面膜、賣名產(chǎn)品做網(wǎng)紅”。

他還舉例說，“（蔚來汽車董事長）李斌的反應很快，現(xiàn)在已經(jīng)在網(wǎng)上很紅了”，至于雷軍就更不用說了，周鴻祎直言，“小米汽車的火爆大家都看到了，雷軍每天發(fā)兩條短視頻，也很有網(wǎng)感、影響力，團滅其他傳統(tǒng)車商，這就是網(wǎng)紅的力量?！?/p>

圖源：鳳凰網(wǎng)科技視頻號

以下為周鴻祎講話實錄（有部分刪減）：

我簡單介紹一下我的公司的名字360，很多人問我這個名字什么意思？這個我做Cyber security，我希望是360度無死角的，不是有的人說的365天我干360天。但是還有一個版本，大家可能會更容易記憶一點，就是原來我們做免費殺毒這個行業(yè)，內(nèi)卷的比較厲害，所以我們自己不賺錢也堅持不讓對手賺錢，對手都覺得我們這種精神非常二，懂中國人都知道我說的二百五是什么意思，他們講一群二百五想做網(wǎng)上110，所以我一算 ，250加110就正好等于360。

那這次我來哈佛的目的，其實說白了就一個目的，來吸粉來了。所以剛才為了吸粉兒所有人找我合影，我都很努力地配合了一下，是吧？跟我合影的唯一要求就是你要在抖音和視頻號上關(guān)注我的紅衣大叔。那你們就說，你吸粉就是像董宇輝一樣準備做直播帶貨，因為中國現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)認為宇宙的盡頭就是直播帶貨啊。這個錯了，我簡單解釋一下，現(xiàn)在TikTok在海外的用戶應該有幾十億了，中國有10億老百姓每天只刷短視頻。人們的頭腦已經(jīng)被格式化了，別的信息接受不了。無論你是一個創(chuàng)業(yè)者，還是你是一個企業(yè)家，其實你要最重要的一點，你要跟你的用戶保持接觸，保持connection，對吧？你要去聊天，跟你用戶對話，那么你要獲得話語權(quán)，你要獲得影響力，所以不一定是非要在網(wǎng)上賣面膜、賣名產(chǎn)品才需要做網(wǎng)紅，所以李斌的反應很快，李斌現(xiàn)在已經(jīng)在網(wǎng)上很紅了。

這次小米汽車的火爆，大家看一看雷軍每天發(fā)兩條短視頻，然后也很有網(wǎng)感，影響力，團滅其他的這個傳統(tǒng)車商，這就是網(wǎng)紅的力量。所以另外大家在做網(wǎng)紅的過程中，其實可以學會如何正確的對公眾來表達這個表達能力。我覺得也是有很多創(chuàng)業(yè)者缺失的。當你去推銷你的公司，當你去融資，當你招募員工的時候，其實包括你要發(fā)揮現(xiàn)實扭驅(qū)力讓員工相信還沒有發(fā)生的事情的時候，都是需要這種公眾的表達能力。

這次來吸粉我覺得本來是沒有期望的，因為我對哈佛中國論壇不是很了解，我原來以為是一個內(nèi)部閉門的一個小規(guī)模的會議，但是這次過來遠遠超出我的預期，我們想讓幾位年輕的小同學能夠辦一個這么有影響力這個論壇，比我當年是他這個年紀的時候能干太多了。

如果大家也希望跟我了解兩方面的事情，一個是如果你想創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，對吧？或作為一個小企業(yè)的時候遇到很多問題，我覺得我們可以交流，那如果你對人工智能的新潛力技術(shù)比較感興趣，我們也可以交流。

我倒不是說我很成功，其實我是中國互聯(lián)網(wǎng)的最倒霉的創(chuàng)業(yè)者了，雖然第一批創(chuàng)業(yè)者，但是一直不是很成功，所以屢敗屢戰(zhàn)，不斷的在折騰。成功的經(jīng)驗不一定能對你有價值，因為有成功有很多偶然，但是我很多掉坑里，這個踩雷的經(jīng)驗可能對大家也許能有所幫助。噢，那言歸正傳，我就談談技術(shù)。

那么我在中國這半年來一直在布道，因為我總是講一個AI信仰問題，那大家可以對照一下什么叫AI信仰？這就是我們道不同不相與謀嘛，就是你相不相信這次大模型的突破是真的人工智能，而不是人工智障。第二，你相不相信未來三到五年或兩到三年AGI是一定會來到的，因為這你對未來的認知決定了你的態(tài)度。首先是先有一個認知的問題，那第二個你相不相信人工智能先超過當年的 PC 和互聯(lián)網(wǎng)，會宣布一場真正的工業(yè)革命，你相不相信所有的行業(yè)、所有的軟件、所有的公司的業(yè)務流程都值得再造一遍？那老有人問我人工智能是不是會導致某個行業(yè)、某個公司被淘汰了？問題，我其實覺得人工智能不見得會淘汰某個人，到時候不用人工智能，不了解人工智能的人會被用人工智能的同行給淘汰掉。

所以大家可以對照一下，如果你相信的話，那就說明咱們有共同的AI信仰，我們就可以繼續(xù)愉快地談下去。那么有了AI信仰之后，我就提示All in AI。但是這種話題很虛，就大家都在說All in AI怎么All in？所以我就談一個問題，就是中國的AI機會。就是說作為一個創(chuàng)業(yè)者，因為中國處在AI創(chuàng)業(yè)的早期階段，那么可能不像美國發(fā)展的這么成熟，那到底這個AI之路怎么走？那我有幾個觀點。

第一，不是只有OPEN AI一條路，OPEN AI的路子我認為是對的，他們相信scaling law，對于更多的數(shù)據(jù)，對于更大的模型，增加更多的算力，對吧？然后他的相應模型越做越大，最后一定能突破超級強的智能。那么這條路我覺得中國也在走，但是需要點時間，但是如果只有這一條路，OPEN AI做了一個GPT，讓全世界所有人都用，這是他們奧特曼的夢想，但是這個不代表所有道路的選擇。

第二個有沒有另外一條路？我最喜歡的一個slogan就是think different，就是要跟別人想法不一樣。舉一個簡單的例子，你們都知道Intel當年如日中天的時候，它的CPU核越做越多，每個核的主頻越做越高，所以算力越做越強，當然發(fā)熱也越來越厲害。那arm是怎么跟他競爭的？注意是arm不是MD，只follow Intel的策略，所以到現(xiàn)在MD也還和Intel的距離很大。但是arm說我走另外一條相跟你相反的路，不按你游戲規(guī)則玩，我越做越輕，越做越小，工作在這種邊緣設(shè)備或者終端移動設(shè)備上，所以反其道而行之。所以大模型并非只有做超級通用大模型一條路，除了越做越大，還能越做越小。

第三個我們看一看現(xiàn)在大模型一方面做大的同時，還有三個小的趨勢。第一，很多通用大模型是由MOE構(gòu)成，對吧？就是由多個專家小模型構(gòu)成，甚至說其未來的大模型里面可能不一定是這個越大效果才越好，而是專業(yè)的小模型來協(xié)作工作。還有一個大家可能關(guān)注的一個趨勢就是大模型現(xiàn)在越做越小，因為大模型要上終端、上電腦，像上手機、上汽車。第三開源大模型現(xiàn)在爆發(fā)，我是一直相信開源的力量，至于說網(wǎng)上有些胡說八道，你們也別被他們忽悠了，說開源不如閉源好。一句話，今天沒有開源，沒有 Linux 就沒有互聯(lián)網(wǎng)，連說實話的公司自己都是借助了開源力量才成長到今天開源社區(qū)聚集的工程師和科學家的數(shù)量是必然的數(shù)百倍。所以今年開源只做了一年就已經(jīng)超過了 3.5 的能力，所以我覺得未來我覺得在一兩年內(nèi)，我認為開源的力量很有可能會達到或者超過必然的水平。

那第四個，我覺得這里面有個巨大的產(chǎn)業(yè)機會，就是走專業(yè)級大模型的機會。大模型要引起一場工業(yè)革命，是個人電腦還是超級電腦引發(fā)的工業(yè)革命？超級電腦雖然很powerful，但是只是智能用戶，后來只有當個人電腦進入了千家萬戶，進入了百行千業(yè)，才引發(fā)了真正的工業(yè)革命。所以我們要把大模型拉下神壇，讓他真正地和很多行業(yè)相結(jié)合，和很多企業(yè)真的能把大模型用起來。

所以在企業(yè)里邊，我們過去做了一年，但有很多失敗的案例，也有一些成功的例子。我們發(fā)現(xiàn)在企業(yè)里要找垂直的場景，要訓練專業(yè)的大模型，所以未來在企業(yè)里面的政府里面不會只有一個通用的大模型在工作。

事實上通用大模型今天對很多行業(yè)不了解，包括我們企業(yè)內(nèi)部有很多知識他也不了解。這樣請了一個外部專家，對我們企業(yè)的情況一無所知，他怎么可能真正的能夠介入到企業(yè)的業(yè)務，所以未來在企業(yè)內(nèi)部不也都不會只有一個專業(yè)大模型，將來可能會有數(shù)十個專業(yè)大模型在各自解決各自的問題，所以當你把問題think different往反向去想的時候，你就發(fā)現(xiàn)難度沒有那么高了。因為今天你要做一個GPT 4和作為GPT 5真的很難。又要解奧數(shù)題，又要寫古詩，又要會翻譯，還要懂物理、懂歷史。但在企業(yè)里面，我們只需要培養(yǎng)一個專項的專家一個，而不是做十項全能，那么我們就發(fā)現(xiàn)那么很多問題就迎刃而解。比如說現(xiàn)在開源模型的能力達不到GPT 4。但是我專注在一個方向上，用企業(yè)內(nèi)部的專有數(shù)據(jù)加上專有工具經(jīng)營能力的加強之后，它是有可能在專業(yè)能力上超過GPT 4。前兩天百度的李彥宏說他們超過了GPT 4，然后王小川就不相信他，就出來懟李彥宏。其實你仔細聽聽李總說的有道理，他是他前面說在寫古詩方面我們超過了。

而且做專業(yè)的大模型，你會發(fā)現(xiàn)說只要你做專業(yè)的模型，做專業(yè)的事情，那不需要萬億、千億的參數(shù)，幾十億、百億的參數(shù)就能用，那一旦用幾十億、百億的參數(shù)，就意味著不需要100塊、1萬塊，我抽著10萬塊顯卡對吧？可能用一個消費級的顯卡，3090、4080，是吧？可能幾塊卡就能用，這樣的話把成本一樣的，就從原來的一個億的小目標或者幾千萬，可能降到了10萬級或者100萬級人民幣這個領(lǐng)域，那么到這個量級很多企業(yè)就真的用得起了。

我們，我們做了一個安全大模型，就是確實在只是發(fā)揮專業(yè)的安全的攻防知識，然后訓練成為在安全攻擊的自動發(fā)現(xiàn)能力上遠遠超過了GPT 4。那最后還有最后一兩點快完了，還要再忍一下。對，那么我覺得在現(xiàn)在很多創(chuàng)業(yè)者面臨最大的問題是很多人先做大模型，再去找場景，這個做法是不對的，用戶要的并不是大模型，用戶要的是大模型在背后驅(qū)動的，你解決了他什么問題，對吧？經(jīng)常用經(jīng)典的故事講，用戶要的不是一個鉆頭，用戶要的是鉆頭鉆出來的洞。所以我們最重要的是找到明星場景，或者要痛點場景、剛需場景，然后根據(jù)場景定義功能，再根據(jù)這個功能來訓練專業(yè)的模型。

那什么叫痛點剛需場景。有兩個數(shù)字，你看看在你們內(nèi)部，要么在內(nèi)部業(yè)務流程上，要么在外部產(chǎn)品服務的體系功能上，有什么東西能夠利用人工智能加持某個環(huán)節(jié)能夠提高十倍的效率，提高十倍的體驗，或者降低十倍的成本，降低十倍的人力，那么很有可能就你就找到了這一點。

所以我是覺得對很多創(chuàng)業(yè)者來說，實際上是產(chǎn)模一體，就是要先有場景，定義產(chǎn)品，然后由產(chǎn)品再來定義自己專有的模型。所以對在座的很多同學而言，那么做企業(yè)級的專業(yè)大模型是有巨大的創(chuàng)業(yè)機會。

最后講一下，中國發(fā)展專業(yè)大模型有可能是成中國的一個巨大機會，因為中國現(xiàn)在傳統(tǒng)的行業(yè)門類最多，生產(chǎn)力、供應鏈最齊全，那么都在搞數(shù)轉(zhuǎn)智改，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化改造，所以所有的企業(yè)都需要讓專業(yè)大模型重塑一遍，所有的工業(yè)級、所有的企業(yè)級軟件都值得重寫一遍，這樣中國可能會率先帶來新的工業(yè)革命。包括在新的剛結(jié)束的兩會，給中國的政府工作報告里專門提到了人工智能+，實際上就是大模型+，為什么要用的加號？就是不利于做一個大模型，而是把大模型的能力真正賦能到各個傳統(tǒng)行業(yè)里面去，那么這個發(fā)展?jié)撃軓V闊。所以大家如果有好的這個大模型的技術(shù)，歡迎大家回國創(chuàng)業(yè)與我們合作。謝謝大家。