近日，在北京举办的2023中关村论坛上，李彦宏发表了题为《大模型改变世界》的演讲。李彦宏认为，人工智能再次成为人类创新的焦点，以大模型为核心的人工智能新时代，第四次产业革命正在到来。

在谈到防止AI失控时，李彦宏表示，防止失控，需要拥有先进AI技术的国家通力协作，从人类命运共同体的高度来制定规则。要参与规则的制定，就要先上牌桌，才能拥有话语权，才有全球竞赛的入场券。

李彦宏这里说的“上牌桌”，指的是参与人工智能时代的市场竞争，将人工智能用于产品，进入市场。

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首先，进入市场，是技术发展的传统模式。

在传统经济技术发展模式中，技术升级的商业模式是：研发、销售、赚钱，再次投入研发、技术升级，销售。

这种缓慢的技术升级模式，一方面是资本为了使研发的利润最大化，另一方面，也需要积累利润来投入研发。这就像Intel的CPU，经过多年的这个循环，才慢慢发展到现在的技术水平。如果intel憋着一口气，烧掉很多钱，直接推出“黑科技”，是可以把CPU的升级换代速度加快的。但没有任何公司、任何投资人能忍受亏损十几年。

所以，先进入市场，通过利润来支撑研发，是科技产品的生存、发展之道。所以，先上牌桌、先进入市场，才能支撑研发。

其次，在互联网、特别是移动互联网时代，进入市场变得更加重要。

在这个阶段，技术爆发式发展，带来了新的“融资－上市”模式，而这种模式，对市场份额极端依赖。新技术获得风投，迅速把最基本的商业模式变为现实，然后，吸引流量与客户，随后再通过几轮融资扩大规模，最后上市。

这种模式之下，头部几个玩家通吃，市场份额变得至关重要，甚至是超越盈利的唯一重要之事。所以，先上牌桌，先进入市场，吸引客户，成为全球头部玩家就非常重要。

但不管是传统模式的盈利，还是新经济模式下的“融资—上市”所需的市场份额，都离不开参与市场。所以，上牌桌参与游戏，在经营中发展自己，已经是技术发展的铁律。

第三，在人工智能时代，进入市场，成为技术发展的内在需求。

算法训练、深度学习等都需要大量数据支持，数据挖掘是人工智能做训练样本的前提条件。如无人车需要大量的试车数据不断地测试算法，并在业务场景上形成自我改进的反馈系统。

最好的数据，就是在市场经营中获得真实的、一手的、最贴近实际场景的数据。所以，在人工智能时代，市场变得更加重要，市场不仅提供资金，也提供技术要素。

第四，上牌桌实际上是一个窗口，过了就几乎再无机会。

2022年11月，欧洲议会就通过首项涉电子游戏产业发展的决议，呼吁各成员国加大对游戏研发的支持和投资。虽然欧洲游戏产业总年产值高达233亿欧元，但从全球来看，欧洲游戏行业并不强，在2022年全球游戏市场份额中，亚太地区和北美地区分别占49%和26%，欧洲市场份额仅为17%。

所以，欧盟这么做，当然是看中了游戏行业的经济价值、技术价值，想参与到行业规则的制定中，而不是只能罚美国公司的款。说白了，就是想上牌桌。

不过，欧洲现在才醒悟，已经晚了。相比之下，中国已经是全球牌桌上的大玩家。中国游戏产业收入440亿美元，玩家规模6.66亿，成为全球游戏产业第一大国，已经是全球市场上的大玩家。

当下游戏已经成为一种驱动技术、经济发展的重要途径。中科院2022年7月发布的《游戏技术——数实融合进程中的技术新集群》报告显示，游戏科技正在助力5G、芯片产业、人工智能产业高速发展，游戏技术对于芯片产业、高速通信网络产业、AR/VR产业分别有14.9%、46.3%、71.6%的科技进步贡献率。

游戏行业带动的CPU、GPU的发展，反过来推动了人工智能、元宇宙的发展。所以，参加上一局牌局，往往意味着参与下一局牌局的入场券。

所以，中国已经是全球电子游戏市场上的玩家。这对于中国的技术发展是一件好事。中国游戏行业，特别是手游行业的发展，得到了一个难得的机会。现在欧洲想要赶上，已经很难了。相比之下，大模型更是头部玩家通吃，这个时间窗口更重要。

大模型人工智能会重塑商业图景，已经是各界的共识。人工智能可以完成人类的多维度需求。你可以通过对话来订票、导航、购物，就像有了自己的私人助理；也可以通过对话来设置路由器、手机、家用电器；还可以通过人工智能来辅助自己完成设计、文稿和PPT。

所以，随着AI的发展，从办公、娱乐、再到生活，更广更深的需求也会被发掘并满足。生成式AI，会让工作效率大幅度提升。有研究机构认为，在未来10年，知识工作者的效率可以提高4倍。这会改变未来全球社会生产、商业、生活的图景。

大模型改变人工智能的背后，IT技术栈也发生了非常根本的变化。IT技术栈会由过去的芯片层、操作系统层、应用层三层，变为芯片层、框架层、模型层、应用层。

虽然在这个领域，美国仍然领先全球，但中国公司已经有“上牌桌”的能力。上了牌桌，拥有全球竞赛的入场券，拥有话语权，才能参与规则的制定，进而在人工智能安全、人工智能与社会、国家的规则制定方面，拥有话语权。

所以，人工智能产品快速进入实际使用，对中国人工智能当下的发展，乃至远景非常重要。这不仅需要企业去创新，还需要有水平的监管。

当下监管政策、产业政策最重要的是，让中国的大模型上线，面向市场，在实践当中不断地打磨提升，而不是仅仅停留在内测阶段。这种内测，是不可长期持续的，从技术发展来说，缺乏市场的大量数据来支撑大模型，从经济角度，缺乏利润来支撑研发与发展。

新技术上线，当然会有风险。实际上，所谓的安全与风险，绝不仅仅是资金风险，而是有各种社会风险，特斯拉自动驾驶会出事，新药上市会有意料之外的副作用，连一场演唱会都会出现大屏幕被风吹倒的风险。

所以，一个国家的创新，绝不是企业家愿意承受风险就能达到的，而要求企业家、社会、监管部门、法律法规，共同去承担风险，化解风险。

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