对话李志飞：AI大模型创业，CEO千万别忽悠自己（李志吉他solo）

李志飞惊叹。

一个月内，他两次动身前往人工智能的前沿阵地，逢人必谈大模型行走在硅谷学院路上，他不止一次地被人喊住，问他为什么在这对于长久失意的AI创业者来说，他们太期待一个新的刺激了从寒冬中咬牙坚持下来的李志飞说，自己看到了AGI(通用人工智能)的未来，也成为了坚定的信徒。

李志飞告诉虎嗅，这将是他创业旅程中的“最后一次All in”颇有一种不成功，便成仁的壮烈感被金钱、名利裹挟着走的感觉，曾让他数度辗转反侧一手创立的出门问问，短短5年内估值便被推高至“独角兽”级别，随后和其他企业一样，在泡沫期后举步维艰。

他们为此付出了沉痛的代价，但好在他们挺过来了时隔三年，李志飞重新站在了舞台中央由他掌舵的出门问问在4月发布了“序列猴子”AI大模型，以及基于大模型能力打造的四款AIGC应用——AI写作平台“奇妙文”、AI绘画平台“言之画”、AI配音平台“魔音工坊”，以及数字人视频与直播平台“奇妙元”。

“你的时代到了”一位投资人对他意味深长地说更有甚者，希望他扛起大旗，做中国版的OpenAI但在今年2月份的那场饭局，和王慧文觥筹交错之后，李志飞并没有揭下英雄帖举杯庆祝，而是仍以出门问问原有班底为基础，躬身入局。

毕竟，在大模型底层能力和应用构建方面，找到技术和产品商业化的契合点异常困难他说：“与其用一种全新的方式、全新的打法，让一切归零，不如在现有的基础上做更有意思、更容易成功”过去一个多月以来，李志飞对于大模型的认知不断刷新，甚至出现了180度反转。

他判断，用不了多久，市场就会出现“遍地都是大模型”的局面，先行者可能会因同质化竞争丧失先发优势，失去All In的状态和战斗力，越是急躁就越痛苦当然，这一切都是建立在足够的认知壁垒和行动力之上的对于大模型的终极形态以及是否该担忧人工智能的明天，答案还无从知晓。

以下是虎嗅科技组与李志飞的对话，部分内容经过了优化和调整：All In大模型，很多人空有热情但无决心虎嗅：三年不见，很多人都想知道你在忙什么，出门问问还好吗？李志飞：其实主要是两件事情第一是跟很多AI公司一样，对原有业务做了很多优化和调整。

因为我们以前做智能硬件、企业服务，有很多人在这些项目上，尤其在YQ爆发之后，经济环境、资本环境变得更复杂，给企业带来的冲击很大很多公司以前是靠资本输血，但我们从2018之后没再对外融过资，做调整的目的，说白了还是要有一个健康的商业模式。

第二就是探索新的业务我们确实比较幸运，2020年就研究过GPT-3，去年10月份因为看到Midjourney在美国火了以后，我们又开始研究大模型像魔音工坊、奇妙元这些应用，它其实面向的是Professional c

虎嗅：你们的大模型项目中途停了一段时间，后来又重启，中间经历了什么？李志飞：那个时候GPT-3还是前沿技术，我很想做研究，而且公司也面临转型，所以我带着一帮人就开始研究GPT-3刚开始我们还不知道GPT-3背后的逻辑，花了不少时间去读论文，当时的文献好多都在说，GPT-3是通向通用人工智能的一种可能性。

中途项目被叫停的原因，一是我们当时的模型规模不够大，二是找不到商业落地场景直到去年11月底ChatGPT出来后，当时我特别兴奋，觉得太牛了，这个东西是怎么做出来的，确实觉得很神奇这就给了我很强的信心——大模型是有机会的，促使我们重启了大模型项目的开发。

虎嗅：你说大模型可能是你最后一次“All In”干的一件事情，成败在此一举了？李志飞：这么说可能有点悲壮其实我的意思是，做大模型确实需要非常坚定的信念你看我自己创业，过去十年从AI语音到各种各样的硬件，再到出海，然后还做SaaS，很多时候决策变形就是因为自身压力太大，或者受外界的影响太大，如果没有很强的信念，很难支撑你走下去。

虎嗅：发布会感觉你状态蛮轻松的，之前其他企业发布大模型不太敢实时演示，你就不担心翻车吗？李志飞：我觉得没什么好担心的首先这是一个新技术，必然有不成熟的地方，所以你就得告诉大家，这就是一种自然状态虎嗅：但毕竟发布的是要商业化落地的产品，其他企业就很怕演砸了。

李志飞：我觉得也能理解，每个企业都有自己的风格和发展阶段你看我们发布会的展示环节也不完美，大家反而鼓掌表示接受，但如果是Google演示搞砸了，那就不一样了虎嗅：过去三个月，ChatGPT的出现，似乎给了沉寂已久的AI行业新的刺激，搅动了平静已久的人工智能行业，大模型好像被当成了救命稻草？。

李志飞：热度肯定不用多说，过去这一个多月大家确实太疯狂了，无论是巨头还是创业公司大家都很急虽然我希望大家要更加理性，但作为一个创业者，我倒也能理解，有时候包括我们自己也要抓住一些机遇，因为你不在风口上，再怎么干都不会有人关注你。

当然，任何一个新的技术热潮来的时候，一定有投机也有泡沫，我觉得这些都能接受但上一代的AI公司最大的挑战是，能否快速迁移到新的范式里认知和行动力很关键，CEO或者创始人必须得清晰地知道这意味着什么，千万不要自己把自己给忽悠了。

其实眼下最根本的问题是，一方面大家觉得自己看到了巨大的机遇，机会无处不在，但另一方面又找不到抓手，因为训练一个能力超强的大模型，投入很大，竞争也很激烈如果你只做应用，那做大模型的公司以后也自己做应用怎么办？所以大家虽然很有热情，嘴上都说要All In，但很多人都没找到能说服自己All In干这件事情的决心。

虎嗅：你觉得你们找到了吗？李志飞：起码这个信仰我是找到了而且我一直说我们要模型和应用双向迭代，我觉得在中国做大模型肯定不好做，只做应用又没有壁垒，所以一定要找到模型和应用能够同步的契合点，最后形成技术和产品的商业化，以及数据的飞轮。

虎嗅：听说一些原本对AI丧失信心的资本也闻风而动了，想给你们投钱的人多不多？李志飞：那倒是有很多，但我现在对融资很谨慎，这是真心话因为我们也曾有过追逐资本，也融了很多钱，然后非常疯狂地招了很多人，做了很多业务，最后在行业异常惨烈的竞争下，非常焦虑和痛苦。

其实大家都知道这是不可持续的，也不是一个健康的商业状态虎嗅：因为当所有人都这样的时候，你不做就会被边缘化？李志飞：是的但对于资本的狂热，很多人其实也是很恐惧的虎嗅：可大模型本身就很烧钱，5000万美元不就是你给王慧文算的门槛费吗？。

李志飞：其实不用担心资金的问题，公司账上也还有不少钱而且公司的商业化做的还不错当然，我觉得我的价值就是用1/10的钱，干出比别人好10倍的事情虎嗅：很多公司正在招兵买马，有些公司团队被挖得千疮百孔面对大模型创业潮的来势汹汹，人才的争夺和保卫是第一位吗？。

李志飞：人才肯定非常重要，我们要想尽办法留住这些人但说实话，我们不怎么挖人，团队也比较稳定我们的优势是比较懂大模型这个东西的，所以不用盲目地去一把抓地搞人才但我知道有的公司是很疯狂的前些日子一个硅谷的猎头朋友跟我讲，现在硅谷的人太贵了，他们有个客户为了招人，专门用私人飞机接推荐人回国面试。

这就属于公司因为不懂，才会有这种不理性的行为，最后肯定是一地鸡毛的其实我跟他讲，只要你有点耐心愿意等，说不定一个月以后的成本只有现在的一半虎嗅：给你开offer或者抛橄榄枝的公司也不少吧？李志飞：早期倒是有不少，但我都婉拒了。

虎嗅：为什么，因为割舍不下公司？李志飞：也不是其实是因为出门问问的底子是可以的，虽然在过去做了很多优化，但是我们有一个比较好的基础，无论是做模型还是做应用，包括应用的产品化和商业化，其实要建立这种能力是一件非常难的事情。

那么我与其用一种全新的方式、全新的打法，从零开始去做，肯定不如在现在的基础上做，更有意思、更加容易成功做大模型不应过分夸大巨头的能力虎嗅：去年10月和今年2月你去了两趟美国，有什么让你印象深刻的事情？李志飞：首先给我特别强烈的感受是，去年没有多少人讨论大模型，大家只是觉得这个东西有意思，顶多自己用一用，不会觉得这件事跟自己有多少关联。

但今年不一样了，所有人都在聊大模型，要么感觉工作保不住，要么就是觉得有新的机会，这种变化确实很明显我印象特别深，今年2月我走在硅谷学院路上，经过Blue Bottle咖啡厅，因为他家特别大，我从那走过去就听到大家在说GPT，ChatGPT……当时我在街上就走了不到200米，还被一些人认出来，问我怎么在这。

虎嗅：在你看来，中美在AI产业创业环境最大的差异是什么？李志飞：我觉得一切都是竞争这个我特别有感触，因为我在硅谷跟一个华人投资者聊天，聊了一个多小时，聊到最后他突然问我，李志飞你怎么了？我愣了一下，我说我怎么了？然后我才意识到我跟他聊的所有东西都是围绕竞争。

因为在硅谷大家讨论的都是创新，他觉得我算是对硅谷有一些了解，以前也挺硅谷范儿的，但我跟他讨论了半天，话题都是关于竞争，所以聊到最后他突然问我，“你怎么了？到底在国内受尽了什么折磨”虎嗅：当时听他这么说，你什么心里什么感受？

李志飞：我真的很不开心，因为我也觉得自己被这个环境给弄得有点变化了我创业这10年，刚开始对国内竞争无感，但自从开始做了智能音箱以后，导致我们在百箱大战第一次感受到竞争的残酷，尤其是跟互联网巨头去竞争的时候，你会发现大家的商业模式根本不一样。

虎嗅：你在AI领域创业已经有十年了，现在做大模型又要和巨头掰手腕了，你担心竞争吗？李志飞：巨头的实力毋庸置疑，创业公司在面对巨头时，竞争力确实是比较弱的甚至巨头会告诉你，不是产品或者技术牛，你就一定能怎么样，因为他们还有品牌势能和资源加持。

那次聊完后来我得出一个结论是，中国的竞争是美国的10倍很简单，因为中国的创业者规模是美国的2倍，客单价又是美国的1/5，所以做除法，竞争的激烈程度就是10倍但最近我也在反思，是不是不应过度夸大巨头的能力。

我在去美国之前，去年9-10月份的时候Midjourney就很火了当时我们想做这个东西，但我和团队说我们绝对不能做，因为以我对巨头的认知，这一定是他们的菜但很奇怪，直到今天都还没出现中国版的Midjourney，没有一家巨头在做，那是补水说明巨头也不是万能的，甚至在某一些新的事情上，他的认知会出现问题。

当然Midjourney的影响力可能不像ChatGPT这么大，但我觉得创业最有意思的地方就在于，很多创业者总是能在一些大家觉得很绝望、完全没有任何机会的时候，创造出一些新东西，然后突然在某一天发现，这件事情怎么这么牛。

所以我觉得总是会有机会的，但绝对不是简单粗暴地说美国怎么搞，我也怎么搞虎嗅：但感觉竞争给你造成的应激反应蛮强的？李志飞：因为你处在中国的环境下，你不敏感，就不会逼着自己去避开它，然后找另外一个角度切入在美国我更多强调的是创新，我要第一个做出来，不会太担心巨头以后怎么做，是不是很快杀进来，因为实在不行我还可以被他们收编。

但在中国，这种机会不存在，所以创业者对竞争高度警惕是必须的虎嗅：怎么评价过去一个多月以来发生的这些事，对你在大模型的认知有什么变化？李志飞：以前我觉得大模型壁垒很高，投入非常大，玩家不会那么多，必须用高举高打的方式去做。

现在所有东西都反过来了，壁垒没那么高，也不需要高举高打，竞争会非常的激烈你看很多公司都说自己做了大模型，4月份这么激烈，等再过段时间到处都是大模型，肯定会卷死上次（王）小川官宣大模型创业，我还专门发了一个朋友圈，希望大家相安无事，大家在那吵半天能有什么意义呢。

所以我也在调整心态，要长期主义，如果我还很急躁就会很痛苦虎嗅：大模型从起名字那一刻，似乎就开始卷了，“序列猴子”这个名字想了很久吗？李志飞：因为去年10月份的时候，我跟朋友讨论GPT-3，然后他来了句，这不就是无限猴子吗（注：无限猴子定理指，有无限只猴子用无限的时间会产生特定的文章），然后我说有道理。

然后我以前读的PhD，包括在Google做机器翻译时也用到序列模型，我们叫Sequence Prediction（序列预测），所以当时也是灵光一现，想到了序列这个词，也是一拍即合虎嗅：数据、算力、算法这三大要素中，对“序列猴子”最关键是哪个？

李志飞：坦白讲算法其实都差不多，只要看过论文就知道基本原理算力更多是短期的一个瓶颈，因为太卷了，所有人都去恐慌性地囤卡、买卡大模型最核心其实是算法里面的参数和细节，对于数据本身，从去年10月份我给团队的要求就是去猛搞数据。

虎嗅：数据怎么个搞法？李志飞：具体的数据规模、数据构成这些方面，确实不太好透露虎嗅：那“序列猴子”既然发布了，你们打算怎么靠AIGC赚钱，有清晰的商业化思路吗？李志飞：我们主要对应

你想想中国做短视频的人就有大几千万，跟网约车和外卖大军旗鼓相当而且从TikTok风mi化得非常厉害，但美国还没开始，特别是去年10月份我到美国和新加坡时感受非常明显，所以从这个角度来说，我们是有先发优势的。

至于出门问问在这里会是怎样的地位，我觉得很难说，现在肯定是属于比较领先的，我们产品已经有很多用户，而且产品形态是非常丰富的所以当大家还在做单一环节的时候，我们可能已经是all in one（一体化），整个流程从第一步到后面步全部自动化。

比字人，打算怎么挣钱、挣谁的钱？

国的互联网生态中，用户付费欲望没那么强，我觉得也是可行的。

虎嗅：商业化今年有要达成的阶段性指标吗？李志飞：没有指标，但我们想快速找到很多伙伴，真正跑起来现在一些所谓有指标的公司，这些指标都是不现实的你就说我一定要找500个客户，一个客户多少钱有什么意义，因为如果接下来可能有100个大模型出来，你可能连一分钱都收不到。

虎嗅：很多人都觉得大模型的壁垒很高，是高手间的有限竞争，但情况好像恰恰相反，这背后到底是什么原因，让这件事情的门槛降下来了？李志飞：这其实更多是随着时间带来的认知迭代今年一月、二月的时候，大家所有人想的都是做中国版的OpenAI，因为目标很高，就得靠高投入才能做出大模型，叠加算力、数据、人才，这种打法想想就很难。

现在过了几个月，大家发现做大模型有很多打法，比如说你有很多可落地的领域，一个领域做一个大模型，也就不需要那么强的通用能力从这个角度，大模型的门槛会大幅度下降虎嗅：你觉得未来短期内同质化是必然，行业会怎么卷？要想存活下来，不能犯哪些大忌？

李志飞：我觉得首先要持续迭代，保持相对领先的认知先行者本来最容易切换到新的领域，但很多时候因为自己的独门技巧被很多人学会了，就觉得太多人涌入之后竞争压力太大，就没有了All In的状态，甚至失去了战斗力，所以不要太焦虑。

另外就是要保持理性，不要以为现在的狂热是一种常态，否则很容易犯错误任何事情出现泡沫的时候，一定会有回调所以千万别在泡沫的最高峰或者在回调之前，就把所有的子弹打光了虎嗅：有人判断大模型最多火半年，然后市场就会逐渐冷却，你认可吗？。

李志飞：我觉得有这种判断就会很麻烦，因为我觉得不能只给一个结果，它不是底层驱动的虎嗅：什么叫底层驱动？李志飞：底层驱动是说大模型就是比上一代好十倍、好百倍的模型，而且我们能看到它真的可以帮我们做很多不一样的事情。

虎嗅：你说上一波AI公司很多是死在了商业化无望的痛苦之中，为什么笃定这一波AI浪潮就有机会？李志飞：其实我也没有笃定我们会过得很好，我自己的心理建设是这件事情一定会很卷，而且商业化注定会比较艰难但我觉得让我更加有信心的是，技术发展到了新阶段，它的成熟度很高、应用场景很广。

当技术成熟到真的能够改变这个社会，提供很好的用户体验时，自然就有很多商业化的机会我可能刚开始做通用大模型，做着做着发现竞争太激烈了，那我还可以往垂直领域去做，建立各种各样的能力至于大模型终极的产品形态和商业模式，我觉得全世界没有一个人敢打包票。

哪怕Open AI，我甚至觉得也许五年以后OpenAI可能都不存在了虎嗅：为什么这么判断？李志飞：这就是科技的残酷，如果从历史来看，每一代科技的发展几乎都不是第一个先行者，在最后取得了最厉害的成果我的意思其实是，OpenAI可能5年以后不会是最牛的那一个。

人类最后一条防线不能失守虎嗅：听说你在公司让所有人都谈下AIGC对自己的影响，甚至所有人都重新面试了一轮李志飞：大模型对社会的影响是必然的，你想想三个月以后，任何一个人去找工作，比较前沿一点的雇主，是不是一定会问他会不会 Midjourney，会不会ChatGPT，然后你给我举几个例子。

跟以前我们面试时问候选人会不会 Word，会不会Excel一样，没准三个月以后可能就是这种状况这样的话，既然新员工是这样，老员工为什么不是这样虎嗅：那会有人因此被优化吗？李志飞：我们不需要裁员，这不是我的本意。

我的目的是希望所有人都能够在新的时代下，重新学会使用新的生产力工具，然后重新找到自己的定位当然，我得逼着所有人朝这个方向去思考、去努力，否则很多人会觉得这个东西跟我没关系当然，如果就有一些冥顽不灵的人，我觉得是可以下手的。

虎嗅：前段时间看到篇文章，主要讲创业者开始用ChatGPT裁员了，感觉AI对人们的影响已经构成了一定威胁？李志飞：我觉得这是必然的因为新的技术出现一定会对生产力产生巨大的改变，不能适应这些工具的人，未来大概率就失去了工作机会。

但是反过来说，AI会不会导致很多人失业，我不是社会学家所以不好评判，但我是相对乐观的，因为一方面技术在不断提升，另一方面需求也在不停地出现和增长，只不过短期它一定会影响到很多人，但中长期一定会重新找到新的平衡点。

虎嗅：目前我们还不能完全理解神经网络背后的逻辑，ChatGPT这类应用“以假乱真”“似是而非”的回答又极具欺骗性，如果人们无法完全相信AI提供的答案，会不会引发AI的信任危机？李志飞：生成式的AI，有时候就会无中生有、胡说八道，我觉得这个事情某种程度上是不可避免的，关键要看你怎么使用它，或者怎么跟人的能力重新适配。

这需要全社会的共同努力，肯定不能指望单一的公司，搞一个很牛的技术就能解决的虎嗅：前段时间国外联名反对通用大模型，甚至很多专家和AI从业者公开对大模型表示担忧，但中国好像只有All In AI这一种声音，很少在国内听说过谁是AI威胁论主义者，好奇你站在哪一方？

李志飞：主要是国内大模型能力还没那么强，所以大家根本没有往威胁人类安全的可能性上去想大模型的能力以及它未来的潜在空间，包括对整个人类社会的变革，确实是存在的如果利用不好，它确实会对人类产生很多不安全的因素。

但这些风险是潜在的，不是已经证实的或者已经发生的如果这么草率地直接把AI给停掉，我觉得没有任何意义每个人世界观也不一样，我是觉得人类可能搞不出一个超级牛的AI，基于现在的预测，我觉得人类完全可以控制好AI。

但如果真的用指数增长那一套逻辑去思考，我确实也不太确定这个观点因为5分钟前你是认为能控制的，但是就在这5分钟，AI的智能加速度越来越快，当你意识到不能控制局面的时候，已经为时已晚，这种可能性也是存在的虎嗅：你说大模型像亲生孩子，对它逐渐产生了感情，很多人会担心AIGC有一天意识觉醒了，对人类带来威胁怎么办？

李志飞：很有意思的是，我看别人的大模型，就觉得机器一定没有意识和性格，以前我是坚决不相信AI会有独立意识的直到我们自己做了序列猴子之后发现，有时候你跟它聊天，它会特别坚持某些东西，有一种莫名其妙的固执，再加上有些时候它又特别爱骑墙，所以总给人一种感觉，AI是不是进化出了某种意识。

过去我们觉得AI不可能战胜人类的事情，比如一开始觉得AI不能下围棋、下象棋，结果AI都搞定了，觉得语言搞不定，结果它也能搞定在这个过程中，人类的底线也一退再退至于AI有没有意识，目前我倾向于没有，我也没有很强的信仰，不知道人类最后的底线能坚持多久。

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