2023年7月23日，超聲波俱樂部AI Open Day在北京舉辦，百位AI領域頂級創業者、知名投資人匯聚一堂。超聲波俱樂部成員、豆語星辰CEO閻鵬進行了一場精彩的分享，以下為閻鵬的分享整理：

分享嘉賓：閻鵬，豆語星辰CEO

分享主題：極簡商業模式思考

【資料圖】

今天我主要是想講創業的問題，AI的部分講得少一點，這些都是我過去5個月的真實感受。大概2月份左右的時候，我們發現大模型出來了一個本質化的版本，當時我的第一感覺就是，我好像突然不會做生意了，因為這個大模型很神奇。

我們公司內部討論的時候有一種疑問，它是不是一個新的數碼的神？我們是不是得拜一拜，prompt就跟拜神的話術一樣，然后它就能產生我們想要的所有東西了？

后來我們覺得不太可能，因為我們畢竟搞了十幾年的技術，知道所有的技術演進都是有線性規律的，不太可能一瞬間出現一個全知全能的神，所以我們當時用了很長時間去探索這個東西背后到底是什么。

所以我今天先跟大家祛魅，大模型到底是什么，大家不用那么的焦慮、興奮或者迷茫。大模型本身的技術不是今年出現的，甚至不是這兩年出現的。核心兩個技術，一個技術是字符向量化，只有把所有的字符向量，包括像素，所有這些我們空間表達的東西，包括文字表達的東西，原來是結構化的東西，向量化之后才可以進行運算，這個東西已經出來30多年了。

字符向量化指導了我們過去所有NLP（神經語言程序學）理論研究，包括我們現在看到的圖像化的東西，都是來自于字符向量化這個技術，只是大模型把字符向量化里面的向量集變得非常非常大，這是它的第一個區別。

第二個技術是Attention機制，就是注意力機制。我們知道大模型現在有幾十億、上百億參數的，參數級特別大之后，實施運算的成本特別高，也很難迅速地、指向性地給出一個答案來。所以你可以這么理解注意力機制，它給了一個窗口，一個搜索和簡化向量集分析的窗口，在這個窗口下給出一些東西來，所以說有了Attention之后，它的效率達到了一種平衡。

當我們知道它核心就是這兩個技術之后，我們就淡然了，不難受了，也不焦慮了，因為這兩個技術出來很多年了，Attention機制出來也小十年時間了，我們大量的雙向LSTM（長短期記憶網絡）包括現在圖像處理一些技術都是用Attention做出來的，所以這個東西不是突然出現的。

接著，我們就分析它到底有什么優勢跟劣勢，到底怎么用好它。進一步分析之后發現，它有一個獨有的能力是過去的AI不存在的，那就是實時生成的能力，因為它有大量數據集的參數，能夠迅速地生成一段話。

我們用GPT的時候，會發現它的回答是生成出來的，不是搜索出來的，里面的文本不是先存起來放在數據庫里的，而是隨著我們的問題和我們上下文一直在改的，這是大家能看到的很大區別點，這也是它的獨有能力。

但由于剛才我們說的技術限制，這個能力有幾個優點和缺點。優點是什么呢？它有非常強的多樣性，因為它是生成式的網絡，所以它有非常強的變異性、多樣性或者復雜性，因為它里面的數據集跟參數有可能來自于這兒，有可能來自于那兒，有可能上下文的結構里面，你點到了某一個點，它作為一個條件，它就產生了下一個結果；你沒有說這一個條件，它就沒有下一個結果。它有非常強的多樣性能力，多樣性是這個模型非常亮眼的地方。

同時，這也是雙刃劍，這意味著它一定是不準確的，因為它是實時生成的，它只為實時生成這個結果負責，并沒有任何一個校驗過程。

我們可以做一個小游戲，比如現在問任何一個大模型，不管是國內還是國外的，我說：“我今天要給我表哥寄一個禮物，是一個大熊貓，請問我是走海運好、陸運好還是空運好？”

大模型會怎么告訴我們？不管它告訴我們什么都是錯的，因為它會分析物流、運費，分析所有這些東西，甚至知道大熊貓是個活物，是個動物，怎么托運，但是它不知道不能送大熊貓，是非法的。這里面有一個Know-How或者有一個行業信息在里面，大熊貓是國家一級保護動物，這個東西知識圖譜是不知道的，它的Attention窗口里面不太可能搜索到這個信息。

大熊貓是保護動物這個事可能還稍微簡單一點，那我問另外一個問題：“我們家孩子是個熊孩子，特別討厭，最近不想要他了，請問怎么給我弟弟，讓我弟弟去養？”

它看到了這個文本，發現熊孩子、教育問題等等這些，它可能給你分析一大堆跟熊孩子教育相關的東西，但是它沒有發現也不知道人是不能被輕易地轉移撫養關系的，這也是非法的，所以有大量的信息在里面，大模型是給不了這個答案的，這兩個例子都是違法不違法的問題。

我們問另外一個問題，英國的貨幣是什么？很簡單的一個問題，大模型一定會給出準確答案嗎？不一定，因為所有的知識，即使是這么簡單的知識，它也是有時效性的，英國之前是英鎊，后來加入了歐盟變成了歐元，后來脫歐后又叫回了英鎊，它會告訴你什么時候它的貨幣是什么，因為什么事情，可能它是合理的。即使是不跟法律有關的這些Know-How，它有很多相關性的歷史事件和重要事件發生來牽連這個答案。

前兩天我在某團隊里問了一個特別簡單的問題，我說即使我們做了非常簡單的知識性大模型，比如說珠穆朗瑪峰的高度有多高，很多人都是80后，我們從小背過這個高度，8848米，大家脫口而出。我說可能是錯的，大家一查果然不對，那天查的結果好像是8844點幾米。

原因有兩個，一個是隨著全球變暖，珠峰在融化。第二個是由于全球的氣侯變化和變暖等趨勢，海平面在上升，海平線的基數也在調，20年之后米數就變了，所以這也是一個很奇怪的問題，簡單的知識存儲也是會出問題的，所以這也是大模型現在解決不了的，它只能理解語法結構、知識推理，但它無法給出更準確的知識信息。

剛才我說的是時效性，還有一個點是中文大模型可能比英文還要復雜、還要討厭的一個問題，因為我們過去十幾年做了很多中國傳統文化和文史文化的一些相關內容，突然發現這里面的難點。

舉個例子，有一首杜牧寫的詩，里面有一句是這么說的：“東風不與周郎便，銅雀春深鎖二喬”，這里面的“周郎”是周瑜，我們都知道周瑜很厲害，很有名，有很多故事，但是當我們問大模型周瑜是怎么死的時候，大模型能給出我們一個中文的準確答案嗎？抱歉很難，為什么？因為周瑜這個名字在中文互聯網里面有不只兩個以上的明確定義，一個是由三國歷史、三國志等著作記錄下來的周瑜，歷史上的周瑜，這是真實發生的，當然也有一些歷史史記上的演繹，那是一個版本。

還有一個版本更出名，是《三國演義》這部小說里面寫的周瑜，這是一個虛構人物，跟歷史版本的周瑜甚至跟其它版本的周瑜區別非常大，因為《三國演義》的作者是有傾向的，他本身是為了捧蜀國漢室這個價值觀，為了襯托諸葛亮這個人物傳奇，把周瑜這個人物寫得稍微貶低了一點，歪曲了一點。

但是由于《三國演義》這個著作又非常的有名，中文有大量的物料、語料是跟它相關的，即使我們看到所謂的國內做中文大模型做得很好的，也是會有很多被《三國演義》的物料污染過的，所以大家其實很難拿它做中文的教育，出來的結果往往是不對的。

其實周瑜活得很好，為什么歷史上這些所謂的詩人甚至作家特別討厭周瑜？我八卦一下，因為周瑜這人活得太好了，長得又帥，又有才華，爸爸爺爺這輩都是東吳里面的大將軍、丞相這樣級別的官員，他受到老板的信任，自己又文武雙全，媳婦還漂亮。

所以所有的文人都羨慕嫉妒恨，因此當有小說表示，周瑜其實是一個小心眼的人，是個什么什么人的時候，大家會說好，太棒了，他果然是不行的。

所以說我們可以看到歷史的文化流變過程中有多個版本，不僅有時效性的問題，還有版本的問題，定義域的問題，這些諸多的問題會導致大模型沒有大家想象中那么神，它其實是一個簡單的技術工具。我今天先給大家祛魅一下，大家不要那么慌，它也沒有那么的跨時代，它只是一個技術工具而已。

不管是我們的教育也好、諸多行業也好，我們的知識領域也好，有大量等待我們去解決的問題至今沒有被解決好，大量知識的更新問題、時效性問題、版本迭代問題、版本歸屬問題、定義域問題等等至今沒有被解決好，即使是現在國內最強的技術公司，他們做的所有的這些跟知識文本相關的東西，也不過是過去10年我們寫的各種專利，像PageRank等等，還沒有在知識領域、在信息領域上真正挖到它根部的難題。

所以我今天分享的第一件事情就是，不要認為今天的大模型非常牛逼，特別恐怖，沒有那么恐怖。業務中確實有很多問題等待我們去解決，還沒有解決好。目前的大模型跟我們理想中能解決很多問題的大模型，差距還非常大。我們研究了幾個月之后，突然發現好像還好，沒有那么慌了，所以今天先跟大家分析這個事情。

第二個事情，說實話也是我自己身上犯的一個錯誤。

我們是技術人，搞了十幾年的技術，搞了大量的業務創新，遇到了一個技術紅利或者機會的時候，就一腦門扎進去了。但前些天我去復盤這個事的時候，突然想到一個問題：我們是在創業，而不是搞技術調研，那我們應該先找客戶再做產品，還是先做產品再找客戶？

我花了幾個月時間，做了一款產品，用上了很多新的技術能力，也做了很多的業務創新，但是突然發現自己陷入了一個創業者的錯誤里，就是閉門造車。在做出一款產品之后，滿世界去尋找誰能欣賞一下我的產品，這是很可怕的。

所以子超讓我分享經驗的時候，我說沒有什么經驗，全是教訓，因為我們搞了十幾年創業，做了很多企業，還是會犯這樣的錯誤，所以我說在座的各位如果沒有經驗的話，也會犯這樣的錯誤。

其實做2C產品也好，還是2B產品也好，本質上都是做業務、做生意。應該尊重這個規律，先要尋找客戶。客戶有什么樣的需求，怎么表達的，他的認知在哪里。我們要先跟大家打成一片，讓有一部分能容忍我們的人陪我們、去迭代我們的產品，這才是正確的一個路子，所以說第二個事情就是分享一下我們最近的一個教訓。

第三個事情，如果大家意識到先找客戶的話，那接下來的問題就來了，也是創業老炮們經常犯的錯誤：客戶在哪里，還是去哪里推廣客戶、推廣產品。聽起來很像，但不是一個東西。

到2022年年底為止，短視頻行業獲取了大量的用戶時間。其實用戶的使用習慣跟場景已經發生遷移了，有大量的用戶在短視頻里面、在直播里面。按照我們的創業經驗，我們找用戶不會去泛娛樂的大賣場或者是大秀場里面，我們大概率搞個公眾號，去市場上面推廣一下，搞裂變等等都是這么想的。

其實又會陷入到另外一個矛盾里，是尊重用戶在哪里我們去哪里，還是我們做了一個類似的產品或相關的產品之后去推廣用戶。

后來我們就看了一個案例，這個案例蠻有意思的，這是一個小的數字形象，這個數字形象的號大概啟動了三四個月的時間，已經上千萬用戶了，雖然不是付費用戶，只是粉絲，但是它的起量速度快是很多人類主播都達不到的。

我們又研究了一下它背后到底怎么搞起來的，其實是一個動補系統，沒有我們想象中那么牛逼，以為是一個自適應AI，能理解語音，其實根本沒有，它其實只是包了一個殼，就做成了這個樣子，然后有大量的用戶去咨詢有沒有類似的APP，有沒有類似玩法的東西，甚至有沒有2B的合作機會來做這個事情。

然后我們就發現之前的很多經驗對我們來說都是枷鎖，我們不應該按傳統的2C去找APP推廣路徑，應該尊重用戶在哪里這件事情，現在用戶絕大多數時間都在抖音、視頻號等這些短視頻平臺上。用戶已經被遷移過去了，這些大公司花了幾年時間，用了很大的成本把用戶遷移過去了。

而我們找用戶不應該去自己找，我們應該把自己的產品力，我們自己的核心主張，我們自己的很多應用能力轉化成能在這些平臺上火起來的東西，這是我們最近另外一個思考，拋棄掉了很多肉身。我們的創業伙伴跟我們也很多年了，上來就說：“閻總，三個月之內必須給你搞套APP出來。”我當時蠻開心的，現在想想好可怕，APP搞完怎么辦，APP搞完之后和用戶還是隔得非常遠，用戶根本不知道我們在干什么。

傳統的產品推廣路徑ROI已經非常低了，目前沒有公眾號的紅利了，也沒有應用市場的紅利了，早就沒有了，我們現在習慣的推廣路徑其實都不太好用了。以上是我的第三個思考。

這句話還蠻欺負人的，“一個客戶不是一個人”，為什么這么說？當我們說尋找客戶的時候，很多同學跟我反饋的意見是，閻總，客戶都被劃分沒了，滿世界那么多APP，每個手機里裝了那么多APP，平均每個人用20多個APP，時間已經占用光了，如果按人計算，早就沒有客戶了。真的是這樣嗎？一看這個結論就是反常識的，很多新的優秀的產品都能獲取到客戶，怎么可能沒有客戶了呢。

其實這里面有一個本質問題，一個需求就是一個客戶，每一個人是由非常多的需求組合起來的復雜體，今天我們在這兒演講渴了有喝水的需求，一會兒演講結束之后出去有打車的需求，回到家里面吹空調吃冷飲，需求是非常豐富的，一個人是分時復用的，分場景復用的。

一個人身上有這么多復雜的場景，大家可能都沒有意識到。我們在看競品的時候也要意識到，這些產品對用戶來說只是一個過客、一個工具而已，我們不要太擔心人們有沒有已經被哪些產品獲取到了這件事情，其實對我們來說不重要。

這是我們在業務推廣時候的教訓，我們的推廣同學、運營同學在看到巨型公司產品的時候傻掉了，覺得沒有推廣空間了，獲客很難了。其實不是的，本質上是我們的需求沒有找準，并沒有想好產品模式，需要滿足什么東西，只是看表面的用戶已經沒有了。

剛剛分享了三個教訓，這三個教訓我們想通了之后，就有一個非常重要的課題擺在我們面前，也是所有創業的同學可能會遇到的問題。那就是，我們的產品模式到底是什么模型？不是剛剛說的LLM，不是大語言模型這種東西，是商業模型，我們到底選擇什么樣的商業模型？

這個PPT蠻具有欺騙性的，我經常問大家想要什么樣的商業模型。常見的免費模型，周總最開始推廣的免費，我記得他還寫了一本書，非常厲害，免費獲客、推廣的互聯網模式；月租的模型是騰訊視頻、愛奇藝等，這些做得非常成功；還有買斷模型，買斷模型是一次性交付的商品模型。這里面的截圖是有年代感的，大家可能看不懂，比如Windows XP Proffesional安裝程序里面的輸密鑰的界面。每個模型都能讓業務轉起來，那我們用什么樣的模型？

我見過很多的分析，很多互聯網老炮兒跟我講：“老閻，我跟你說，這個模型是倒過來的，越往左邊，越先進越好，你就用最左邊的模型就好了。”真的是這樣嗎？不好說。

我們做了十幾家公司后感覺，其實每一個模型沒有什么好壞區分，只是看你擅長解決什么問題。免費模型是轉化，因為它的早期推廣成本相對低一點，推廣后，就會享有非常好的DAU，非常好的用戶時長，但有一個非常難受的問題是成本居高不下，但是轉化率好不好，有多少人轉化成付費用戶、忠實用戶，這是一個很常見的互聯網產品的轉化問題。

至于選擇月租模型的，不用看他們現在的用戶數多高或者新增多少，核心解決的問題是續費問題。先舉個例子，最近我們知道愛奇藝跟騰訊一直在PK新的電視劇的上線，為什么？假設一個平臺連續一年沒有任何爆的電視劇上線，這個平臺就沒有續費了，所以不要看這么大的公司，這么大的公司命門也是在一個位置上了，非常可怕，這是一個無盡的續費循環。所以大家作為內容也好，作為版權也好，炒IP也好都是為了解決一個問題就是續費問題。

買斷模型好像又不用續費，又不用轉化，一次性都解決掉了，但是這個模型沒有未來，買完之后銷售結束了，分完錢之后明年呢？關門嗎？要看新增，這個模型的難處是無盡的新增壓力，市場空間就這么大，如何獲得更多的原來不認識我們的用戶。所以不同的模型沒有優劣之分，新的勝負手不一樣，看我們的團隊和產品力，所以每一個模型都有它命門的地方。

我希望大家做AI的時候，或者創業的時候，能先預見到我們選擇的模型最難的那個點搞不搞得定。如果搞不定的話，像剛剛子超說的，盲目的看一下DAU和早期數據沒什么意義，會死的。

這是今天的最后一頁，我們最近的思考和反思是這樣的，如果一個大模型不能在業務的勝負手位置產生新的生產力，那么這個大模型最后還是一個效率型的技術應用。就像我最開始說的，大模型是個技術應用，已經很清楚了，它沒那么神，主要看大家怎么用。

怎么用還是得看創業的部分，在我們的業務模型里面，到底是哪個是最大的業務問題？這個業務問題能不能被大模型有效地解決掉，如果能，那恭喜你，你抓到了一個風口，可以讓你的業務突飛猛進脫胎換骨；如果不能，可能只是一些云廠商的機會，最后賣給我們一些云服務，僅此而已，謝謝大家。

關鍵詞：