界面新闻记者 |
生成式人工智能无疑已经成为各行各业关注的焦点。火热的情绪席卷了从基础大模型、中间件到应用层的各个环节，新的探索者不断涌入。
作为在人工智能领域探索多年的老兵，小冰却在这个“变革的时期”里越来越低调。在面对大模型相关的话题，小冰公司CEO李笛不止一次地展现出了冷静情绪。用李笛自己的话来说，小冰在人工智能领域已经做了接近10年的时间，“越做越内敛，越做我们越不愿意说什么，要尝试解决问题。”
10月26日，界面新闻主办的2023REAL科技大会在北京举行，会上李笛发表了《生成式人工智能的变革已至，但商业未至》的演讲。在演讲结束后，李笛接受了界面新闻记者专访，聊了聊他对生成式人工智能商业落地的看法，以及小冰当前阶段的发展重心。
在分拆之后，小冰独立性更强了，但是另一方面也不得不放缓前沿科学研究。李笛告诉界面新闻，在成为“小冰”而不再是“微软小冰”后，他们选择更务实一些。
李笛直言，人工智能落地是很难，尤其C端产品还有很强的或然性。现在这一阶段，小冰会将确立新商业规则作为重要事项。正如电子邮件刚出现时究竟是应该沿用邮局商业模式还是尝试新的免费模式，人工智能也需要制定新的商业规则。
但值得庆幸的是，小冰已经在诸多领域确立了探索的方向，采访中李笛透露X Eva的用户数据表现很不错，同时与网飞的合作案例也成为了可借鉴的标案案例。为了弥补AI所创造的价值与AI公司实际获得的价值之间的差距，小冰仍在进行着尝试。
以下为专访内容（有删改）：
界面新闻：你在演讲时强调AI创造的价值与AI公司实际获得的价值之间存在差距，那么小冰是如何在提供服务的同时与客户达成价值共识的？
李笛：先说一个结论，在小冰分拆之后到现在，新增客户的续约率是100%。小冰的定位并不是技术输出公司，也不是提供咨询服务的角色（如基金投资交易量化模型产品），小冰更倾向于提供端到端的服务。
这方面一个很好的案例是Midjourney，它不仅提供了技术能力，还面向设计行业提供了完整的工作流程，所以他能够获得收益。但很遗憾的是，大部分AI公司是科技公司，核心团队是研究人员，所缺少的恰恰是行业理解。
界面新闻：当下各家大模型厂商都将数字人视作落地方向，相关产品也已经有落地。这是否会给小冰带来危机感？
李笛：我们很高兴大家又认可了数字人场景。其实行业内的数据人有三个不同的来源，其中一个是3D建模、动捕技术等，面向的客户是企业市场部门，产品大多是企业形象代言人这类数字资产；还有一种数字员工指的是企业内部的call center，类似CRM系统；另一类就是小冰，我们强调的是做企业的交互界面，背后是企业知识库，但最终是要与人做交互的。所以各家做的数字员工其实不完全相同，但按信通院开展的数字人系统性能分级评估，小冰数字人能力是最完备的。
界面新闻：目前小冰商业解决方案涉及领域很广，我们是怎么确定落地场景的？对B、C、G端的规划是怎样的？
李笛：在我们看来，ToC或ToB本身没有本质区别。我个人认为在人工智能时代，特别在AI Being这个时代，所有的问题归根结底都是个ToC的交互问题。目前为止，全球范围内都还没有出现一个成功的人工智能ToC产品，ToB领域也还没有足够稳定的商业模式。
我们给出的判断是类似小冰岛、X Eva这种模式，通过对人的复制并最终形成一个社交网络。当然这还没有得到验证，但是可以明确的说，正确答案肯定不会是拿很多应用all in one的方式。
界面新闻：通过开放API接口、搭建生态的方式吸引开发者，丰富应用数量是行业内的普遍做法。小冰对待开源的态度一直是相对冷淡的，你不会有错失恐惧（Fear of Missing Out）的情绪嘛？
李笛：我已经做了九年，九年不断送走错失恐惧的同行。Alphago、Alexa，大家在当时的热情和现在比起来没有变化。人工智能落地是很难，尤其C端产品还有很强的或然性，但是当你恐慌的时候，就说明你已经站在已有的赛道上了，这种恐惧感不是一个创新者应有的。
界面新闻：演讲中你提到在日本大模型市场上小冰占比是第一，为什么选择日本作为重要市场？
李笛：日本和东南亚这两个地方，中国公司做的不好，美国公司又习惯性战略性忽视。所以自然语言模型在这两个地方存在传统优势。
界面新闻：梳理时间线会发现，自2014年第一代小冰发布会至今，几乎每年小冰都会迎来新的能力增强，内容生成、多模态交互感官、超级自然语音技术等等，近年小冰似乎变得越来越低调？
李笛：我们的节奏其实受疫情影响比较大。我个人认为，在创新方面说的再多也不会有好的效果，反而会让竞争环境变得更复杂。等到再做出一些新原生创新的时候我们会很愿意对外分享。
界面新闻：那结合你的演讲主题“变革已至 商业未至”，是否可以理解为在当前这个阶段，对于小冰来说更为重要的是寻找到更合适的变现的模式？
李笛：应该是商业规则。比如我们与网飞合作搭建了动漫创作平台，类似这类与网飞一同制定的行业规则能够持久地体现价值，随着规则不断深化变现规模也会增加。就像电子邮件刚出现时，究竟是选择使用邮局收费模式，还是新的免费模式？现在我们要建立的就是这种新规则。
界面新闻：当下对商业规则的重视因为我们存在现金流压力？还是出于未来长期规划考虑？
李笛：你怎么知道我们在微软时期就没有现金流的压力呢？微软内部被砍项目很多，但分拆项目很少，所以小冰的压力一直是很大的，我们一直都有一个边界，有些东西不能做。分拆之后我们独立性更强了，但是另一方面在基础研究方面还是会受到影响。因为基础研究或然性太高了，OpenAI如果不是赌对了今天说不定已经倒闭了。
界面新闻：目前国内大模型市场上，各家产品都经历了多轮迭代，也已经有大模型通过了《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，现阶段的小冰是怎么看待大模型竞争的？
李笛：首先，大模型不是创业项目，对大模型的研究本质是去发现尚未发现的新方法、解决目前无法解决的问题。这是一个前沿科学研究，有能力去做的就是科研机构和大企业，所以这不是一个创业项目。使用大模型的方法是一个创业项目。当我们是微软小冰的时候也会去推进前沿科学研究，所以当时我们会率先推出全双工语音交互，也许以后小冰变得很大也会继续去做这样的事，但当我们是小冰的时候，我们会更加务实一些。
大模型行业也是一样的，如果假设这是一张以GPU数为筹码的牌桌，随着投入越来越大肯定会有人掉队。
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