界面新聞記者 | 于浩
生成式人工智能無疑已經(jīng)成為各行各業(yè)關注的焦點?；馃岬那榫w席卷了從基礎大模型、中間件到應用層的各個環(huán)節(jié)，新的探索者不斷涌入。
作為在人工智能領域探索多年的老兵，小冰卻在這個“變革的時期”里越來越低調。在面對大模型相關的話題，小冰公司CEO李笛不止一次地展現(xiàn)出了冷靜情緒。用李笛自己的話來說，小冰在人工智能領域已經(jīng)做了接近10年的時間，“越做越內斂，越做我們越不愿意說什么，要嘗試解決問題?！?/span>
10月26日，界面新聞主辦的2023REAL科技大會在北京舉行，會上李笛發(fā)表了《生成式人工智能的變革已至，但商業(yè)未至》的演講。在演講結束后，李笛接受了界面新聞記者專訪，聊了聊他對生成式人工智能商業(yè)落地的看法，以及小冰當前階段的發(fā)展重心。
在分拆之后，小冰獨立性更強了，但是另一方面也不得不放緩前沿科學研究。李笛告訴界面新聞，在成為“小冰”而不再是“微軟小冰”后，他們選擇更務實一些。
李笛直言，人工智能落地是很難，尤其C端產品還有很強的或然性。現(xiàn)在這一階段，小冰會將確立新商業(yè)規(guī)則作為重要事項。正如電子郵件剛出現(xiàn)時究竟是應該沿用郵局商業(yè)模式還是嘗試新的免費模式，人工智能也需要制定新的商業(yè)規(guī)則。
但值得慶幸的是，小冰已經(jīng)在諸多領域確立了探索的方向，采訪中李笛透露X Eva的用戶數(shù)據(jù)表現(xiàn)很不錯，同時與網(wǎng)飛的合作案例也成為了可借鑒的標案案例。為了彌補AI所創(chuàng)造的價值與AI公司實際獲得的價值之間的差距，小冰仍在進行著嘗試。
以下為專訪內容（有刪改）：
界面新聞：你在演講時強調AI創(chuàng)造的價值與AI公司實際獲得的價值之間存在差距，那么小冰是如何在提供服務的同時與客戶達成價值共識的？
李笛：先說一個結論，在小冰分拆之后到現(xiàn)在，新增客戶的續(xù)約率是100%。小冰的定位并不是技術輸出公司，也不是提供咨詢服務的角色（如基金投資交易量化模型產品），小冰更傾向于提供端到端的服務。
這方面一個很好的案例是Midjourney，它不僅提供了技術能力，還面向設計行業(yè)提供了完整的工作流程，所以他能夠獲得收益。但很遺憾的是，大部分AI公司是科技公司，核心團隊是研究人員，所缺少的恰恰是行業(yè)理解。
界面新聞：當下各家大模型廠商都將數(shù)字人視作落地方向，相關產品也已經(jīng)有落地。這是否會給小冰帶來危機感？
李笛：我們很高興大家又認可了數(shù)字人場景。其實行業(yè)內的數(shù)據(jù)人有三個不同的來源，其中一個是3D建模、動捕技術等，面向的客戶是企業(yè)市場部門，產品大多是企業(yè)形象代言人這類數(shù)字資產；還有一種數(shù)字員工指的是企業(yè)內部的call center，類似CRM系統(tǒng)；另一類就是小冰，我們強調的是做企業(yè)的交互界面，背后是企業(yè)知識庫，但最終是要與人做交互的。所以各家做的數(shù)字員工其實不完全相同，但按信通院開展的數(shù)字人系統(tǒng)性能分級評估，小冰數(shù)字人能力是最完備的。
界面新聞：目前小冰商業(yè)解決方案涉及領域很廣，我們是怎么確定落地場景的？對B、C、G端的規(guī)劃是怎樣的？
李笛：在我們看來，ToC或ToB本身沒有本質區(qū)別。我個人認為在人工智能時代，特別在AI Being這個時代，所有的問題歸根結底都是個ToC的交互問題。目前為止，全球范圍內都還沒有出現(xiàn)一個成功的人工智能ToC產品，ToB領域也還沒有足夠穩(wěn)定的商業(yè)模式。
我們給出的判斷是類似小冰島、X Eva這種模式，通過對人的復制并最終形成一個社交網(wǎng)絡。當然這還沒有得到驗證，但是可以明確的說，正確答案肯定不會是拿很多應用all in one的方式。
界面新聞：通過開放API接口、搭建生態(tài)的方式吸引開發(fā)者，豐富應用數(shù)量是行業(yè)內的普遍做法。小冰對待開源的態(tài)度一直是相對冷淡的，你不會有錯失恐懼（Fear of Missing Out）的情緒嘛？
李笛：我已經(jīng)做了九年，九年不斷送走錯失恐懼的同行。Alphago、Alexa，大家在當時的熱情和現(xiàn)在比起來沒有變化。人工智能落地是很難，尤其C端產品還有很強的或然性，但是當你恐慌的時候，就說明你已經(jīng)站在已有的賽道上了，這種恐懼感不是一個創(chuàng)新者應有的。
界面新聞：演講中你提到在日本大模型市場上小冰占比是第一，為什么選擇日本作為重要市場？
李笛：日本和東南亞這兩個地方，中國公司做的不好，美國公司又習慣性戰(zhàn)略性忽視。所以自然語言模型在這兩個地方存在傳統(tǒng)優(yōu)勢。
界面新聞：梳理時間線會發(fā)現(xiàn)，自2014年第一代小冰發(fā)布會至今，幾乎每年小冰都會迎來新的能力增強，內容生成、多模態(tài)交互感官、超級自然語音技術等等，近年小冰似乎變得越來越低調？
李笛：我們的節(jié)奏其實受疫情影響比較大。我個人認為，在創(chuàng)新方面說的再多也不會有好的效果，反而會讓競爭環(huán)境變得更復雜。等到再做出一些新原生創(chuàng)新的時候我們會很愿意對外分享。
界面新聞：那結合你的演講主題“變革已至 商業(yè)未至”，是否可以理解為在當前這個階段，對于小冰來說更為重要的是尋找到更合適的變現(xiàn)的模式？
李笛：應該是商業(yè)規(guī)則。比如我們與網(wǎng)飛合作搭建了動漫創(chuàng)作平臺，類似這類與網(wǎng)飛一同制定的行業(yè)規(guī)則能夠持久地體現(xiàn)價值，隨著規(guī)則不斷深化變現(xiàn)規(guī)模也會增加。就像電子郵件剛出現(xiàn)時，究竟是選擇使用郵局收費模式，還是新的免費模式？現(xiàn)在我們要建立的就是這種新規(guī)則。
界面新聞：當下對商業(yè)規(guī)則的重視因為我們存在現(xiàn)金流壓力？還是出于未來長期規(guī)劃考慮？
李笛：你怎么知道我們在微軟時期就沒有現(xiàn)金流的壓力呢？微軟內部被砍項目很多，但分拆項目很少，所以小冰的壓力一直是很大的，我們一直都有一個邊界，有些東西不能做。分拆之后我們獨立性更強了，但是另一方面在基礎研究方面還是會受到影響。因為基礎研究或然性太高了，OpenAI如果不是賭對了今天說不定已經(jīng)倒閉了。
界面新聞：目前國內大模型市場上，各家產品都經(jīng)歷了多輪迭代，也已經(jīng)有大模型通過了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案，現(xiàn)階段的小冰是怎么看待大模型競爭的？
李笛：首先，大模型不是創(chuàng)業(yè)項目，對大模型的研究本質是去發(fā)現(xiàn)尚未發(fā)現(xiàn)的新方法、解決目前無法解決的問題。這是一個前沿科學研究，有能力去做的就是科研機構和大企業(yè)，所以這不是一個創(chuàng)業(yè)項目。使用大模型的方法是一個創(chuàng)業(yè)項目。當我們是微軟小冰的時候也會去推進前沿科學研究，所以當時我們會率先推出全雙工語音交互，也許以后小冰變得很大也會繼續(xù)去做這樣的事，但當我們是小冰的時候，我們會更加務實一些。
大模型行業(yè)也是一樣的，如果假設這是一張以GPU數(shù)為籌碼的牌桌，隨著投入越來越大肯定會有人掉隊。