远见高峰会 | 李开复：价值远超PC 企业应当“造风者”迎GenAI
（台北6日讯）创新工场董事长暨零一万物执行长李开复今日强调，PC时代是第一个革命，移动互联时代是第二个革命，现在GenAI（生成式AI）是第三个革命，它带来的价值，远远超过PC时代。
创新工场董事长暨零一万物执行长李开复在第22届远见高峰会专题演讲中，以“释放生成式AI潜能，实现AI普惠”为题，分享AI 2.0时代所带来的商业新机会，以及企业应如何迎接新浪潮。
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他说，AI时代就像是把“超级天才大脑”放入每一个App当中，扮演大脑的大型语言模型（LLM）所能做的，远超过聊天机器人，其智力甚至已超过许多博士，将会推动历史以来最大的生产力革命。
在矽谷，人人谈论的“尺度定律”（Scaling Law）和“通用人工智能”（AGI）概念强调，当投入愈多算力，AI智力将不断提升，最终实现自我学习和发明。李开复指出，这一天有望在7到10年内达到，甚至催生史上最有价值的公司，这也说明为什么OpenAI等公司正积极争夺AGI领先地位，同时也带动了晶片商辉达（NVIDIA）等企业股价飙升。
AI应用崛起才能让用户受益
他表示，目前的生态系并不完善，过去在云、PC、移动互联的生态中，App创造的利润最大，基础建设次之、晶片最末，但AI时代却颠倒过来，钱几乎都被辉达赚走。因此，未来势必要让应用能够快速崛起，才能真正让每个用户受益。
对此，李开复认为有两个必要前提：首先，模型要变得愈来愈厉害；再来，推理成本要下降。
他说，模型增强已在发生，从2022年底GPT-3.5问世至今，模型的语意理解能力测评分数已从70%提升至92%，相当于从智商150进步到智商300。另外，成本下降也指日可待，比如从GPT-4到GPT-4o，价钱在短短几个月内就下降20倍。他预期，未来模型价钱将以每年十倍的速度下降。
虽然前景乐观，但李开复认为企业不该坐等AI App来到。“如果只是来等着别人带来东风，那你就可能等很久很久，你还不如成为造风者。”
垂直整合至关重要
他举例，当年贾伯斯正是因整合许多软硬体技术，与Nokia、黑莓做出差异化，成功壮大iPhone版图。在AI时代，垂直整合也至关重要，需要整合模型、基础设施等各方面资源，打造无缝衔接、高效可靠的用户体验。
李开复以零一万物推出的AI搜寻助手BeaGo为例，它整合了搜寻技术、多模态模型，并优化底层技术，如今能针对英文提问，产出图文并茂的详尽解答。他也看好未来12年间，更多的AI应用将百花齐放，再进一步，AI Agent（代理）和具身智能（Embodied Intelligence）也将陆续登场。
他呼吁管理者应透过AI技术为公司创造更大价值，“（GenAI）市场潜在规模难以估计──介于所有软体和所有人类的努力之间。”他引述美国创投公司AndreessenHorowitz所言，为AI 2.0时代的发展做了乐观的总结。
吴恩达鼓励企业抱持开放心态，迎接AI带来的无限机会。（ 远见高峰会提供）
吴恩达：通用技术用途极广
“AI就是新电力”
2024远见高峰会的第一场“专题演讲”，由AI Fund管理合伙人吴恩达（Andrew Ng）讲述“企业的AI转型攻略”时，以创投家、创业者和技术专家等身分，鼓励企业抱持开放心态，迎接AI带来的无限机会。
他说，AI就是新的电力。
他指出，AI做为通用技术，用途极为广泛多元，因此，人们总是问他，AI能带来哪些机会。
他分析，人工智慧可拆分成不同层次，最底层是半导体，通常在台湾制造；再往上是云端服务和基础模型，以及新出现的统筹应用层（orchestration layer）。
新技术成功关键在应用
吴恩达表示，像AI这样的新技术浪潮出现时，媒体和市场热情都集中在这些技术层面上，不过，新技术若要成功，关键还是在于应用，因为应用能产生收入，以便支应发展技术的成本。
他说，AI不只能带来效率，还能让生活变得有趣。为此，他现场分享以AI生成音乐服务SUNO产制的音乐，引来台下观众一片欢笑声。
AI代理发展更重要
观察接下来企业可以把握的AI趋势，吴恩达认为最重要的，是AI代理（Agentic AI）的发展。何谓AI代理？
他解释，众人使用生成式AI工具，如ChatGPT或Claude时，一般来说，都是直接输入提示，接着，工具便会从无到有，生成出一篇完整文章。
不过，人们实际写作时，会反复编修，与对话式AI服务的线性写作过程并不相同，想要表现更好，就得将工作流程转换成AI代理的工作流（Agentic Workflow）。
同样以写作为例，可以让AI在网路上搜寻资讯、展开研究，接着将搜集到的资讯纳入参考，以便撰写草稿。接着，可以让AI阅读初稿，查看有没有需要改善之处，再进行修订，让AI思考、反复修正，重复这个循环。多次迭代后，将会产生更好的成果。
根据吴恩达团队搜集到的资料，尽管大语言模型不断提升表现，但比较GPT-3.5升级到GPT-4的改进，远不及引入迭代代理流程的提升效果。
吴恩达也分享其他几项人工智慧的重要趋势。
需更强晶片刺激半导体发展
首先，代理工作流程需要不断迭代，因此需要消耗大量符元（token），为降低成本并增加速度，需要更强大的晶片，他预期半导体将会朝此方向蓬勃发展。
另外，因为生成式AI和大语言模型大幅增强生产效率，企业能更快速打造产品与服务原型（prototype）。吴恩达指出，过往可能需要花费6到12个月打造新系统，但现在可以大幅缩减至10天，彻底改变企业创新的流程。
他也观察到，就基础模型的发展来说，除了文字以外，图像更是接下来的重点，不只是生成图像而已，分析图像，运用在工厂、驾驶和安全等领域，都令人期待无比。他认为，资料工程（data engineering）会把更多重点，放在处理非结构化资料（unstructured data）上，包含文字、图像甚至音乐等，不再局限于表格和清理乾净的资料。
吴恩达表示，看好AI在台湾的发展。他旗下的AI课程平台Deeplearning.AI在台湾设有办公室，上周更宣布新创工作室AI Fund在台湾设立拓展亚洲业务的基地。他也说，AI替台湾企业带来很多机会，让他在这个领域愈待愈久。企业能否把握这波浪潮，就看愿不愿意敞开心态进行改变。
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