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本文内容整理自FII峰会上的CEO专家团圆桌讨论，由Peter H. Diamandis主持，公开发表于2024年11月06日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=uqc8PWYq9Hw
FII峰会CEO专家团圆桌讨论
★内容导读：
圆桌讨论表达了以下主要观点：
人工智能是企业和国家的必选项（AI or die）： 不拥抱人工智能的企业和国家将会被淘汰。(Jack Hidary) 人工智能将加速企业增长和盈利能力： 通过自动化工作流程、客户支持、销售等环节，大型企业将获得巨大竞争优势，创造数万亿美元的价值。(Travis Kalanick) 人工智能将彻底改变各个行业。(Ruth Porat, 主持人Diamandis) 一个DevTool公司三个月内营收从零增长到4000万美元，证明了人工智能驱动下快速增长的潜力。(Ben Horowitz) 大模型将重塑商业模式： 大型语言模型（LLM）和大型定量模型（LQM）将成为未来AI的重要组成部分，在生物制药、化学、能源等领域发挥关键作用。(Jack Hidary) 未来，单个系统可能达到各领域专家80%或90%的能力。(Eric Schmidt) 数据是关键： 企业需要重视数据生成和保留，因为AI模型正变得越来越商品化。(Jack Hidary) 生成式数据（gen data）将成为未来数据的重要来源。(Jack Hidary) 人工智能对不同层级的影响： 人工智能价值链的各个环节，从芯片和算力到大型模型和应用，都有巨大的投资机会，但不同环节面临的挑战也不同。(Ben Horowitz)关于人工智能的伦理和安全： 人工智能的负面风险： 人工智能的快速发展可能带来安全风险，尤其是在生物技术领域。(Eric Schmidt) 需要重视人工智能的负责任使用，建立相应的安全措施。(周受资, 主持人Diamandis) 模型的扩散速度和成本是重要的安全考量。(Eric Schmidt) 人工智能的安全性和商业利益并非对立： 负责任的人工智能发展和商业成功是可以兼顾的，两者是相互促进的。(Ruth Porat) AGI（通用人工智能）的到来： 在未来5-8年内，可能出现能够达到各领域专家80%-90%能力的AGI。(Eric Schmidt) AGI的出现将带来巨大的机遇和挑战。(Eric Schmidt, 主持人Diamandis) 人工智能将改变人们的互动方式： 人们将与人工智能以更人性化的方式互动。(Travis Kalanick) 人工智能将辅助人类创作，降低创作门槛，让更多人参与到创意经济中。(周受资) GPU将继续主导AI架构： 但“加速计算平台”的概念超越了单一芯片，涵盖软件和基础设施。(Jay Puri) 领导者需要拥抱变革： 商业领袖需要重新构想可能的边界，迅速行动，抓住人工智能带来的巨大机遇。(Ruth Porat, Ben Horowitz) 企业需要构建AI工厂来处理数据并创造价值。(Jay Puri)
参会人简介
主持人：彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）是一位希腊裔美国工程师、医师和企业家。他最为人知的身份是XPRIZE基金会的创始人和执行主席，该基金会设计并运营激励性竞赛，以解决人类面临的重大挑战。
周受资：CEO, TikTok
Jack Hidary,：CEO, SandboxAQ
Benjamin Horowitz：Co-Founder & General Partner, Andreessen Horowitz
Travis Kalanick：CEO, CSS/Cloud Kitchens
Ruth Porat：President & CIO, Alphabet & Google
Jay Puri：EVP, Worldwide Field Operations, Nvidia
Eric Schmidt：Former CEO & Chairman, Google, KBE.
圆桌讨论全文
主持人Diamandis： 好吧，我有一个非常棘手的任务，要在40分钟内完成访谈，而你们每个人都应该有两小时的单独访谈时间。我将记录今天上午的谈话内容，然后逐一与你们深入交流。请祝我好运。Travis，我将从你开始。Uber的创始人，云厨房的CEO。我们经常谈论人工智能，以及所有关于超级高端的、影响数十亿人的变革。人工智能将如何改变现在的商业，并改变和扩展企业的盈利能力？你在云厨房和人工智能方面做了一些令人惊叹的事情，请说说你的看法。
Travis Kalanick： 我的意思是，这是两个不同的问题。当我总体上观察目前的情况时，感觉我们正在进入一个“越大越好”的时代。如果你是拥有强大商业模式的大公司，那么即将到来的技术实际上会给你带来比规模较小的公司更大的竞争优势。就像价值的积累会流向更大的参与者，而可能有很多非常简单的事情可以用来创造更多利润，并增强这些商业模式的护城河。我认为这就像基本的业务流程，例如工作流程、客户支持、入职培训和销售，所有这些流程的自动化都会使一个已经强大的商业模式得到极大的增强，我认为对于最大的公司来说，将会创造数万亿美元的价值。
我的意思是，我们正在做的是，我的公司正在做未来食品方面的工作。它是食品的房地产、软件和机器人技术。并且有很多有趣、实用的事情正在发生。我的意思是，它们将会规模巨大，但它们也很实用。你知道，我们有一台制造食物的机器。想象一下，如果你去Chipotle，那些在前面制作你碗里的食物的人。我们有一台机器可以做到这一点。所以我们有一些餐厅是无人运营的，或者只有一人监督机器。
但如果房间里只有一人，你知道，我们现在让这个人与机器交谈，了解机器的工作情况，就好像他们是一名员工一样？所以，是的。所以，这很简单，但这就是我们现在所做的。例如，我们今天已经在餐厅里启动并运行了这项技术，你可以问机器人：“食物热吗？”“我快用完了吗？”等等。但我们只是说，好吧，不妨给它赋予一些个性。所以现在你可以问它，“道奇队今天赢了扬基队吗？”（他们赢了）。
你可以进行对话。这有点像，我们正迅速进入星际时代，你只需以非常人性化的方式进行互动。
主持人Diamandis： 另一个有趣的问题。如果你仍然是Uber的CEO，你会做些什么不同的事情？Uber现在会是什么样子？
Travis Kalanick： 哦，我的天。我们可能要花整整一个小时来讨论这个话题。我尽量简短一些。我会给你讲两点。你看，我离开优步时，那里可能拥有当时最顶尖的AI实验室之一。我们看到了谷歌发表的开创性论文，注意力机制论文。你们都知道我以前在优步是怎么做的，我们会在这方面做一些非常有趣的事情。我的意思是，从更实际的角度来看，就像我们开始推出一样，当然我们也在做自动驾驶方面的事情，我把这个放在一边，我认为埃隆·马斯克现在会处理好这件事，但我们开始将交通视为高频交易业务，我们会从司机那里购买行程，然后卖给乘客。我们是做市商。因此，我们开始为每个城市组建量化团队，进行行程的高频交易，以便我们可以获得更低成本、更可靠的出行服务，提高效率，获得更大的市场份额，获得更多利润，诸如此类。这只是一件有趣的极客金融活动。
主持人Diamandis： 用30秒钟时间回答。你颠覆了两个巨大的市场。你对这里想要去颠覆当今市场的人有什么建议？你的建议是什么？
Travis Kalanick： 你知道，随着时间的推移，我试图将快速大规模创新的意义提炼成某种原则或支柱。它们基本上是我公司中的文化价值观。因此，我们将它提炼成真理、信任和激情。而且，你知道，这些都是比较高级的概念。真正做好这些，做好每一项，就是你快速大规模创新的方式。并且，你知道，这里面有很多内容，但比如，想想孩子般的天真烂漫和好奇心，再加上少年的叛逆，以及老人的智慧。这是一种美好的心态。
主持人Diamandis： 谢谢你。谢谢你，特拉维斯。杰克·希特里，我亲爱的朋友，我们的一位受托人，Sandbox AQ的首席执行官。你的董事长就坐在你旁边。别紧张。别紧张，随便。首先，请解释一下AQ，然后什么是大型量化模型，你认为它们将在当前AI发展中扮演什么角色？
Jack Hidary： 彼得，首先，我很高兴看到我们小组中仍然有人类，而不仅仅是人工智能。
主持人Diamandis： 我在这个小组中取消了人工智能，是的。
Jack Hidary： 再过几个FII，这里就会出现化身了。“人工智能或死亡”的口号是真实的。是真的。这不仅仅是一句口号。它正在发生。它正在多个层面发生。当然，不参与其中的公司和国家将会消亡。但现在的问题是，好吧，假设我们都同意这一点。哪种人工智能？什么人工智能？什么类型的人工智能？什么类型的人工智能组合？而市场现在开始提供的不只是人工智能的一种类型。这就是令人兴奋的地方。当然，我们有大型语言模型。这个房间和这个小组中的许多人都参与其中，并取得了巨大的进步。我们现在看到人工智能开始进行推理，我相信埃里克和其他人也会谈到这一点。但是人工智能的另一面却关注较少。那就是量化人工智能。这是基于方程和数据、定量数据、数值数据的人工智能。当我们考虑在一个从未有过生物制药行业的国家启动生物制药行业时。五到十年前，这实际上是不可能的。
但现在我们可以来到沙特阿拉伯或其他国家，说，嘿，让我们开始吧。但那里获胜的不是大型语言模型。而是那些在生物学、物理学、化学、电子等相互作用方面经过训练的模型。因此，大型量化模型（LQM）作为大型语言模型（LLM）的补充，使我们能够大规模、快速地做到这一点。我们在相同的GPU上进行操作，英伟达也参与了小组讨论，LLM也使用这些GPU，但我们会以非常非常不同的方式调整它们。我们在非常非常不同类型的数据上训练它。数据并非来自互联网。数据并非来自下载维基百科、Reddit和社交媒体。
相反，我们从控制我们世界的实际方程式中生成数据。这对于人类来说是一种全新的超级能力，作为物种，我们以前从未拥有过这种能力。直到三年前，还无法以任何精度计算出一种旨在治疗阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、脑癌或胰腺癌的分子如何与受体结合、锁定。现在，就在36个月前，通过这个房间和这个小组中的许多人的合作，这现在成为可能。因此，LQM实际上是工具箱中的另一个关键工具，它补充了LLM，与众多LLM并列，但它是一个核心工具，LLM未来将与之互动。
主持人Diamandis： 你提到了数据，我们讨论的一个重点是数据的重要性，以及世界可能面临训练AI模型数据不足的问题。那么，随着AI模型越来越商品化，领导者应该如何看待他们拥有的专有数据生成和保留问题呢？
Jack Hidary： Peter，我们都谈到了生成式AI（Gen AI）。生成式AI是一个非常真实且重要的事情。但现在让我们谈谈生成式数据（Gen Data）。如何生成数据呢？当我们需要大型数据集来掌控我们的世界，例如在量化金融中进行投资组合优化，或者开发一种新型轻量化汽车材料以提高燃油效率时，我们无法从互联网上获取这些数据。我们不会从那里获取数据。
相反，我们从这些方程式中生成数据。这些方程式变得很有趣——海森堡、薛定谔。是的，量子力学就涉及到这方面。当人们听到“量子”这个词时，我知道有些人会害怕，抱歉，但量子不仅仅是关于量子计算机。它也关乎现在Alphabet的GPU、Alphabet的TPU、NVIDIA及其他公司的GPU。还有许多其他公司正在推出类似产品。我们能够在这些GPU和TPU上大规模运行量子方程式，也就是实际控制我们世界的方程式。这是全新的。顺便说一句，这些芯片最初的设计目的并非如此。正是人类的创造力才使得这一切成为可能，这令人叹为观止。
主持人Diamandis： 你对Sandbox AQ的介绍非常精彩。“A”代表AI，“Q”代表量子，记住这一点，它脱胎于谷歌X。而且你们现在已经有真正的产品了。你能快速地给我们介绍一下Sandbox正在展示的产品吗？
Jack Hidary：当然。我将介绍一些真实的案例研究。在FII，我们有全球最大的制药公司之一赛诺菲的首席执行官Paul Hudson。我们的两家公司今天刚刚在CNBC宣布，我们将合作应用这种AQ，这种LQM，这种量化AI来加速生物标志物的开发，也就是开发将帮助我们所有人的诊断方法和药物。这是一个关于我们如何使用它的真实案例研究。我们还在与陶氏化学等公司在化学领域合作，探讨如何获得能够为我们带来新材料的新型催化剂？当我们考虑烃类空间时，想想炼油厂的产出。我们会说，好的，高辛烷值燃料，非常有利可图；喷气燃料，煤油，有利可图；NAFTA。但是，Peter，底层的产物呢？炼油厂底层的产物，石油公司赚不了多少钱。它们卖给冶炼厂和其他公司，并在空气中燃烧。
因此，当我们考虑利用能够理解化学的AI能够做什么时，我们现在可以提升炼油厂底层产物的价值，将其转化为碳复合材料。碳复合材料使得迈凯轮汽车如此强大却又如此轻便。阿斯顿·马丁、法拉利等也是如此。但这项技术并非所有汽车都能使用。通过与碳氢化合物生产商合作，我们可以探讨如何以一种民主化的方式提供这种技术。这些都是真实世界的影响，无论是在生物制药、化学、燃料还是能源领域。埃隆谈到了能源和储能。Peter，我们今天拥有的电池技术已经有45年的历史了。我们需要超越它。这种AI，作为大型语言模型（LLM）的补充，将是其来源。
主持人Diamandis： 接下来让我们听听你董事长的发言（谷歌前董事长施密特）。
Eric Schmidt： 让我们感谢Ruth将Sandbox剥离出来！谢谢你，Ruth。干得好，Ruth。
主持人Diamandis： 而且到目前为止，这是一项多么大的财务成功啊！
Ruth Porat： 绝对的。
主持人Diamandis： 这太令人惊叹了。我从未见过一家公司能像你们一样快速地增加收入，这非同寻常。
主持人Diamandis： Eric Schmidt博士，谷歌和Alphabet的前任首席执行官兼董事长，我认为在这个领域没有人能拥有像您一样的声望。感谢您所做的一切。通往AGI的道路。我们谈论AGI。这是一条模糊的界限，什么是AGI？您对此有什么定义吗？为什么它如此令人兴奋？为什么，你知道，Sam说他会花费500亿美元，无论需要多少。请谈谈这个。
Eric Schmidt： 了解未来五年将会发生什么很重要。这些家伙以及小组中的其他人所强调的工作，将创造出专家，也就是专门的助手，它们将与您一起完成任何工作。一位艺术家专家，一位音乐专家，一位物理学家专家，等等。这些专家将与您一起进行研究、药物研发、解决问题，他们可以做很多很多事情。为什么是五年？因为今天我们拥有所有必要的组成部分。我们有规划能力。我们能够进行前向和后向推理。我们可以进行逐步推理。我们可以应对比以往更复杂的客观函数。我们可以生成任意代码。
业界认为，大约五年后——没人确切知道——系统将开始能够编写自己的代码。也就是说，它们将从字面上获取自己的代码并使其更好。当然，这是递归的。这本质上是斜率的变化。如果你这样走，突然之间它就变成这样了。可以合理地预期，从现在起六到八年后，也就是2030年之后，也许在当前增长率下2032年，将有可能拥有一个单一系统，其能力达到各个领域专家的80%或90%。也就是90%的顶级物理学家，90%的顶级化学家，90%的顶级艺术家。当你拥有这样的东西时，你就拥有了一个非人类，它实际上比任何人都聪明，因为没有人能够主宰所有这些领域。也许达芬奇可以，但肯定现在不行。
我们不知道当这样的事物存在时会发生什么，但我们知道这场竞赛非常重要。这个东西——我们除了AGI之外不知道该怎么称呼它——可以做很多事情。例如，它可以分析网络威胁并开发新的威胁，或者它可以防御这些威胁。它可以提出新的生物学解决方案，好的或坏的。因此，这既有国家安全因素和担忧，但也存在着人类效率和生产力巨大飞跃的概念。我断言，我们人类还没有准备好迎接它的到来。我们真的还没有准备好。
主持人Diamandis： 是的，我可以想象未来所有的数学、物理、化学、医学诺贝尔奖都将来自AI系统。
Eric Schmidt：顺便说一句，如果你去看一级方程式赛车，你会欣赏人类驾驶赛车绕着赛道行驶。很显然，自动驾驶汽车，比如Waymo汽车等等，可以跑得更快。但是我们不会觉得那是一项有趣的运动。所以我们现在来到了高尔夫的领域。也许会有一个机器人高尔夫球手击败所有顶尖的高尔夫球手。但我们不会去看机器人，我们会去看人类。所以我们可怜的人类会可怜自己。我们非常有偏见，不是吗？这就是我们选择娱乐自己的方式。
主持人Diamandis：简而言之，虽然这需要一个小时的对话来讨论，你认为AGI或人工超级智能最危险的结果是什么？
Eric Schmidt：存在一个关于扩散的巨大问题。现在，我们并不完全了解中端模型和开源模型的扩散速度。目前存在一种共识，即训练成本低于1亿美元的模型可能并不那么危险，而训练成本超过1亿美元的模型则更危险。我不知道我们为什么这么认为，但这只是一个数字。所以，在某些时候，将会出现能够造成重大损害的廉价工具的扩散。最明显的一个例子是在生物学领域。
你对此很了解。
主持人Diamandis：而且我认为，由于人工智能的发展，我们将看到人类健康寿命的延长。
Eric Schmidt：我们会活得更久，但在某些情况下也会更危险。希望我们可以缓和这种情况。
主持人Diamandis：Ruth，很高兴认识你。Ruth是Alphabet和Google的总裁兼首席信息官。你今天早上见过她。Ruth，我想引用这段话，然后问你一些问题。我们都见证了公司做出宏伟的“人工智能造福人类”的声明，当然，但当情况紧急，财务业绩决定决策时，股东通常要求的是不太崇高的理想。那么，你怎么看待，你知道，我认为谷歌很棒，我认为谷歌已经以非凡的方式改变了世界。作为谷歌公司的一个领导者，你如何看待“人工智能造福人类”与“人工智能带来经济利益”之间的关系？
Ruth Porat：我认为这是一个错误的选择，因为人工智能的优势绝对是非凡的。但如果我们不投资来防范风险，我们就永远没有机会真正投资来获得优势。而这种优势与风险是同一枚硬币的两面。因此，当你想到优势时，它与加速科学有关。它与社会问题有关，解决教育、医疗保健中的问题，正如我们一直在讨论的那样。它是经济上的优势。
但如果没有一个负责任的基础，如果我们不做艰苦的工作，我们就无权坐在那张桌旁。这意味着与监管机构建设性地互动。这意味着在我们内部的系统中进行投资，以便保护自己免受风险。如果你不防范风险，你就会遇到阻力，无论是来自监管机构还是来自其他所有人。因此，它们是相辅相成的。我认为，假设你可以追求一种方法而没有必要的保障措施，从长远来看是不可持续的。因此，我们认为这两种方法是相互关联的，可以最大限度地发挥这项非凡技术的优势。
主持人Diamandis：你经历了经济的多次起伏，包括2008年的金融危机。对于企业领导者来说，了解如何在即将发生的巨大变化中领导团队，哪些方面很重要？你认为人们是否意识到，在未来五年内，我们将看到商业、产业和社会发生多大程度的变化？
Ruth Porat： 我认为从所有这些对话中得出的最重要一点是，可能性的艺术从根本上发生了变化。这是一个前所未有的时代性机遇。今天上午早些时候的讨论中，我谈到了一些关键的证据，其中一个非常重要的证据来自生命科学领域。我为我们的同事因AlphaFold获得诺贝尔奖而感到无比自豪，AlphaFold被认为是对药物发现最重要的贡献。
关于你的问题，DeepMind的创始人Demis Hassabis，正是他踏上了创造AlphaFold的旅程，在他开始的时候，许多人问，这怎么可能？他的回答是：为什么不可能？所以我们坚持了下来。我认为另一个非常重要的点是，我谈到了一些我们正在进行的语言翻译工作。我们现在可以翻译260种语言。重要的是，仅在过去六个月中，我们就增加了110种语言。这太令人惊叹了！这惠及了全球5亿人口，是一个垂直提升。这意味着你最好不要拖延，应该立即行动。本小组已经有人提到了这一点，我完全同意。而且经济上的好处是巨大的。
所以我想说，最重要的有两点，当然还有很多重要的信息，但其中一点就是：时机已到。你必须重新想象什么是可能的，因为这确实是可能的。我们今天已经看到了这一点，在制造业、教育领域以及许多其他领域都能看到。事实上，关于语言翻译的这一点非常重要。我最近与西非某国的数字转型部长会面，他表示，该国超过50%的人口年龄低于19岁。他们知道他们能做的最重要的事情，我们今天也已经听到了一些关于教育的评论，最重要的事情就是教育。一个超过50%人口年龄低于19岁的国家，怎么能不解决这个问题呢？但他们缺乏足够的教师。而令人兴奋的是，人工智能现在可以为他们整个国家的人口提供高质量的教育。而且非常重要的是，在许多国家，就像在这个国家一样，在我们的许多国家，人们使用多种语言。在AI翻译之前，你必须学习法语或英语才能阅读数学书籍。现在你可以用你的母语学习了。
所以对我来说，当你想到它对人类的影响时，它是令人难以置信的鼓舞人心。我父亲在我小时候总是说，教育是你通往自由的通行证，是你人生的通行证。这是具有变革意义的。所以，第一，立即加入这个项目；第二，也是非常重要的一点，那就是Demis所说的：为什么不可能？你必须从根本上重新想象什么是可能的，你如何与客户互动，每一个流程的要素，风险管理，解决医疗保健问题、教育问题、气候变化问题的方法，但时机已到。
主持人Diamandis： 而且机会几乎是无限的，不是吗？每个行业都将发生转型。
Ruth Porat： 重新想象不可能，重新想象可能。
主持人Diamandis： 谢谢。Ben Horowitz，A16Z的联合创始人兼普通合伙人。伙计，你们在人工智能领域表现出色。所以我很想听听你作为一位领先的思想投资者的想法。在这个令人难以置信的价值链中，从芯片、电力、房地产、大型模型到应用程序，价值将在哪里积累？这些投资都同等重要吗？
Ben Horowitz： 是的，我认为，正如大家所说，这是一个巨大的市场。这是我们见过的最大的市场，到处都会赚钱。我认为不同层次的问题和挑战是不同的。如果你看一下硬件基础设施方面，芯片、数据中心和电力，毫无疑问，10年后我们将需要更多这些东西。毫无疑问。但问题是，这将如何发展，你将如何为它融资？如果你回顾一下互联网，你会记得，我们在1999年面临着世界上最大的带宽短缺。
主持人Diamandis： 2001年出现了有史以来最大的带宽瓶颈。Akamai当时可以随意定价。
Ben Horowitz： 是的，这太疯狂了。2001年怎么可能带宽过剩呢？如果你回顾历史，这说不通，对吧？但发生的事情是瓶颈转移了。1999年的瓶颈是带宽，但随后它变成了，服务器能以多快的速度输出比特？我们的负载均衡器够好吗？诸如此类的事情。然后我们不需要带宽了，因为我们被卡在了其他地方。而且我们已经看到今年英伟达芯片的价格下降了一半。你会说，哇，这是怎么回事？好吧，我们有一个数据瓶颈，这正在成为一个严重的问题，然后我们将明显面临电力瓶颈和其他一些问题，然后我们将面临冷却瓶颈。所以，如果你用英伟达的利润来融资，那么你可能还不错。但如果你用大量债务来为数据中心融资，你可能会损失惨重。你可能会很快陷入困境。所以你必须认真考虑这一点。
然后，如果你转向下一层，也就是我们所说的最先进模型的基础模型，Anthropic、OpenAI、Gemini、Llama。这是一个非常……所以这是80%的软件市场。每个人都必须将其用作基础设施。所以每个应用程序，每件事都会调用它。我敢打赌Travis也在他的基础设施中使用了它。毫无疑问。所以这是一个巨大且增长迅速的市场。
这非常有趣，因为代币的价格在过去两年里下降了100倍。
主持人Diamandis： 世界上最强大的技术几乎是免费的。
Ben Horowitz：是的，它几乎免费。价格就像疯了一样暴跌，但营收仍在增长。所以市场规模巨大，价格竞争非常激烈，比这个阶段的同类技术通常看到的激烈得多。然后我们在某些地方趋于稳定。所以，如果你看看GPT-2到GPT-3.5的增长，与3.5到4的智能增长相比，2到3.5的增长要大得多，即使我们在从3.5到4的升级上花了更多的钱。这是因为我们正在触底。
你知道，这不是结束，它不会永远趋于稳定，但这确实意味着将会有架构上的改变。因此，即使这个市场的营收如此巨大，也可能出现新的参与者。在Google拥有37个搜索引擎且没有一个是Google的时候，我们也可能被取代。我们现在甚至不记得其中任何一个的名字了，因为它们已经不重要了。所以这就是其中的棘手之处。然后在应用层，Travis谈到一个非常有趣的事情，那就是大公司可以用AI非常快速地进行优化。所以作为一个新公司，一个新的应用程序，你必须问自己一个问题：我能比大公司更快地推出一个好产品吗？这就是一场竞赛。
我想说，在某些情况下，这是有史以来最大的私人股权投资机会；在另一些情况下，我们进行投资只是为了让你了解你可以多快地开发出一个好产品并占据市场。我们投资了一家开发工具公司，这是增长最慢的领域之一，因为你是在向工程师销售产品，而工程师讨厌购买东西，因为他们当然可以自己构建。而这家公司在三个月内营收从零增长到4000万美元。这在三年内将会打破开发工具的世界纪录。但这就是，所以他们会在任何人能够构建出与他们一样好的产品之前占据整个市场。所以这是完全有可能的。然后另一件非常有趣的事情……哦，是的，是的，对不起，说得太多了。
主持人Diamandis：Ben和我都很想听，相信我。Shou（周受资），作为TikTok的首席执行官，很高兴你来到这里。TikTok如何利用人工智能为创意经济做出贡献？我认为，作为其中一部分，对全球经济的积极影响是什么？
周受资：我们的推荐算法一直基于机器学习。所以这是我们多年来一直坚持的事情。但我认为，主要由OpenAI在过去几年中解锁的是，这种机会实际上比我们想象的要大得多，而且发展速度也比我们想象的要快得多。对我们来说，很多工作都是将这项令人惊叹的技术转化过来。
首先，我们需要理解它。我认为，我发现很难跟上进度。发生的事情太多了。我认为很多都是我自己在使用它。你知道，我阅读了很多报告，可以做X件事，可以做Y件事。但当我亲自动手使用它时，比如下载产品或注册并自己使用它，我就能更好地理解目前究竟有什么可能性。对我们来说，除了发现（这将永远基于AI）之外，TikTok体验的很大一部分是某人脑海中想法与最终创作的作品之间的联系。很多人，像我一样，不是很有天赋。我有很好的想法，但我的视频很糟糕，因为这对我来说很难将想法转化为作品。也许我的想法本身就很糟糕。人们必须为你做这件事。我必须进行这种转化。我认为，我们的确为创作者提供了数千种工具，其中许多工具我不会称之为AI驱动的，而是帮助你表达自我的工具。
我认为你将越来越多地发现，它变得更容易了。你知道，只需几句话，你就可以定制以前做不到的事情，而不需要很高的艺术天赋。这令人兴奋，因为这意味着，你知道，你将解锁更多的人，他们现在能够将脑海中非常好的想法转化成能够引起全世界更多人共鸣的东西，因为创作这些作品更容易了。所以这方面有很多投资。就像本小组的许多人所说的那样，在我们正在探索目前可能性的业务的许多其他部分，还有大量的其他事情正在进行。
主持人Diamandis：我们谈到了AI安全，很多孩子都在使用TikTok，我的家人也在使用TikTok。你怎么看待确保你已经制定了负责任地使用AI的措施？
周受资：是的，这非常重要，尤其是在美国，目前正处于选举周期。对我们来说，这是一个非常重要的需要解决的问题。所以我认为首先是你的政策。你在平台上允许的内容指南需要非常明确。所以今天，如果你使用AI进行任何欺骗性行为、冒充他人或任何危险行为，都违反了指南，我们会将其删除。第二点是我们为人们提供了一系列自动标记的工具。所以，如果你制作了一些由AI生成的内容，我们会要求你进行标记。如果你没有标记，我们会采取措施确保你不会获得你应得的收益。
主持人Diamandis：但我认为你们会使用AI来做这件事。
周受资：第三点是更好地利用AI进行内容审核。这方面有很多机会。起初，我并不真正理解它，这是一个非常模糊的概念。大型语言模型可以更好地进行内容审核，但是如何做到呢？但是随着更好的理解，这项新技术确实为改进内容审核提供了一条非常重要的途径。
主持人Diamandis：这和Eric之前说的很有趣，如果TikTok上只有AI创作的视频，那就没那么有趣了。正是人类在AI的支持下创作才使它如此引人入胜。
周受资： 目前情况确实如此，我同意埃里克的很多观点，因为他比我聪明得多。但我们也看到了一些现象，例如，OpenAI一直在我们的平台上发布Sora视频。我一直在关注，有些视频真的很有趣。你可以看到一条路径，在某个时刻，其中一个视频可能会病毒式传播，一个视频可能会如此有趣以至于人们觉得它很吸引人。这是有可能的。
主持人Diamandis： Jay Puri，英伟达全球执行副总裁。众所周知，英伟达已经成为我们正在经历的AI革命的代名词。感谢那些早期的电子游戏玩家，对吧？
企业和国家应该如何看待AI以推动增长和繁荣？我们这里有许多国家和领导人的代表，您现在会建议他们做什么？因为它将对他们的生存、对他们未来的经济至关重要。您同意吗？
Jay Puri： 绝对同意。是的，我的意思是，人工智能基本上是关于创造智能的。那么，创造智能怎么会不成为经济的基础呢？而且，当然，另一件事是人工智能进步的速度简直令人难以置信。你找不到任何词语来形容它。
主持人Diamandis： 英伟达股票的指数级增长。指数级增长，对吧？
Jay Puri： 所以，仅仅两年前，我们有了ChatGPT和生成式AI，我们对能够获得下一个词元预测并得到答案感到非常印象深刻。而现在，正如大家所说，AI正变得非常复杂，能够进行推理和反思。事实上，它们不仅仅进行一次性推理，它们可以进行多次推理并解决非常复杂的问题。这就是自主式AI，与它们交互的方式不一定是聊天机器人，你可以拥有虚拟化身。
所以，你知道，我们将不得不学习如何与数字人类作为队友相处，如果你愿意这么说的话。然后，展望未来，我们正在转向物理AI，当然，埃隆谈到了机器人和类人机器人，但各种各样的机器人，甚至工厂和仓库的一切都将是融入数字世界的机器人。它们都将遵循物理定律等等。你将无法区分数字世界和物理世界。你将使用AI来优化数字世界中的所有事物。然后你将把它应用到物理世界中。然后它就像一个AI飞轮，因为你在物理世界中所做的一切都会提供数据来改进数字世界中发生的事情，以此类推。
所以我想说的是，鉴于这种情况，正如你所说，你需要创造什么样的条件才能成功地使用AI，无论你是公司还是国家？当然，条件是AI是关于获取嵌入在现有数据中的信息，对吧？这就是智能的来源，AI允许你使用这些复杂的模型来发现它，这就是我所说的所有内容。因此，为了做到这一点，每个人现在需要做的就是构建能够让你做到这一点的工具，这就是我们所说的AI工厂。AI工厂是定制构建的，用于获取原始数据，将其处理成生成模型等等，然后允许你大规模地生成这些可获利的标记。因此，一旦你建立了这些工厂，它们就能改变一切，但它们并不容易建立。
正如埃隆所说，建立这些AI工厂极其困难。而且，你知道，我认为英伟达一直在做的事情之一是，我们参与了每一个已建成的工厂。所以我们试图通过运用我们所获得的所有经验教训，将其编纂成参考架构等等，来尽可能简化和直接地创建这些工厂，看看如何快速复制这些工厂，对吧？
主持人Diamandis： 让我问你一个最后的问题。英伟达一直在生产的GPU，有很多公司都在追赶你们，但没有一家公司能达到你们的规模。你认为GPU作为AI的主导架构还能持续多久？是这个十年剩下的时间吗？
Jay Puri： 我认为人们忽略的一点是，英伟达不仅仅是关于GPU。我们是关于一个加速计算平台。
主持人Diamandis： 那么，加速计算对你来说意味着什么？
Jay Puri： 好吧，加速计算不仅仅是，你知道，我们需要通用计算，这是我们长期以来依赖的，它使用摩尔定律，并且不断进步，比如说每年翻倍左右。但是这种计算的进步，即使继续下去，而摩尔定律已经不再适用，十年后，你只能将计算能力提高100倍。为了进行AI计算，我们通过使用GPU将特定领域的计算能力提高了100万倍。这就是深度学习成为可能以及我们正在进行的模型类型的原因。
为此，你必须在整个堆栈中进行创新，而不仅仅是在GPU上，还要包括所有软件，重构它，使其并行化，将计算单元视为不是服务器而是数据中心等等。这就是我们的想法。它不是关于特定的芯片，而是关于一个你可以信赖的加速计算平台，它基于CUDA，人们可以继续在AI领域进行创新，无论他们是构建模型、进行推理还是其他什么，他们都可以确保向前和向后兼容。因此，你知道，它远不止是一个芯片。因此，我认为这就是我们关注的重点，也是我们希望长期继续做的事情。
主持人Diamandis： 女士们，先生们，每人六分钟的时间远远不够。感谢你们的耐心和智慧，我深表感激。让我们为我们的专家小组鼓掌！
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