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　　来源：奇绩创坛

　　面临一场快速到来的技术变革，比较有效的方法是去剖析：事物的内在结构，它的发展体系；什么是稳定不变的，什么是变化的，新现象是如何形成的。

　　最近奇绩举办了以《新范式 新时代 新机会》为主题的分享活动，陆奇博士以“新范式”为核心，分享了他对当前技术变革的观点，我们基于他的演讲整理了文字稿，也同步分享完整的PPT和视频，欢迎大家一起交流。

　　本文基于视频整理的文字和 ChatGPT 的调整，因此在表达准确性上相对有限，为了更好地理解，我们强烈推荐大家扫描 PPT 右上角二维码观看完整视频，或者点击文章底部“阅读原文”获取完整 PPT 链接和不断校正更新的文字稿。

　　（分享人：陆奇，奇绩创坛创始人兼 CEO，曾任百度集团总裁兼 COO、微软全球执行副总裁、雅虎执行副总裁等，毕业于*梅隆大学，获计算机科学博士。）

　　目录

　　一、新范式

　　（一）新范式的内在结构、发展体系

　　（二）从数字化产业发展维度看新范式

　　（三）从技术驱动人类发展的维度，看新范式

　　（四）新范式的社会影响

　　（五）新范式的缔造者

　　（六）新范式的动力引擎

　　（七）新范式的演化路径：进化体系新物种

　　二、新时代

　　（一）产业发展的扩散结构与体系

　　（二）Open AI生态快速形成

　　（三）开发堆栈雏形高速发展

　　（四）经济发展格局

　　（五）新产业发展不断加速（海外）

　　（六）新产业发展不断加速（中国）

　　三、新机会

　　（一）全方位探索把控：“人+事”的机会空间

　　1． “人+事”的探索框架

　　2． 机会在哪里

　　（二）“事”的机会空间

　　1． 事的三个机会版块

　　2． 完整系统的机会探索体系

　　（三）数字化基础的机会

　　（四）数字化应用的机会

　　1． 信息知识

　　2． 内容

　　3． 游戏

　　4． 消费|电商

　　5． 社交|社区

　　6． 通讯

　　7． 医疗

　　8． 教育

　　9． 开发者

　　10． 设计师

　　11． 研究员（科研）

　　12． OA/办公

　　13． 营销与客户

　　14． ERP

　　15． 生产制造

　　16． 政府城市

　　（五）改造世界

　　1． 新能源科技

　　2． 新生命科技（生命科学）

　　3． 新材料科技（材料科学）

　　4． 新空间科技

　　（六）新执行环境

　　（七） “人”的机会空间

　　（八）基础范式的演变

　　四、奇绩创坛介绍

　　正文

　　一、新范式

　　（一）新范式的内在结构、发展体系和所需的核心思考维度

　　范式通常指的是一种发展模式，它包括观念性的思考框架、以及实践体系和方法论。

　　当前，我们正面临一场非常大的技术变革，这是一场范式的变革，它展现出了一个全新的范式。

　　每次范式变革都带来更多的机遇和挑战，因为它既要改变人们做事的方式，也要改变人们的思考方式。有些变革不一定是范式的改变，而仅仅是发生了新技术的变化，在这种情况下，我们仍然还可以用原有的思路做新的事情。

　　然而这一次，范式的变革影响更广、更深、更全面，我们必须在改变思考方式的同时，以此改变做事的方法。面对这一新范式，我们主要从以下三个重要的维度来进行分析：

　　1． 数字化“三位一体”的结构、“三位一体”的终局。

　　2． 技术如何驱动人类发展的全过程。

　　3． 它对人、社会和人际关系的影响。

　　（二）从数字化产业发展维度看新范式

　　首先，从产业发展的维度来分析，这一次范式的变更带来了哪些影响。

　　“三位一体”是我们分析这次范式变革所用的稳定的内在结构体系，这一概念基于复杂学理论提出。

　　在复杂学理论中，我们每个人都是一个复杂体系，一个组织是一个复杂体系，人类社会是复杂体系，数字化系统也是个复杂体系，任何复杂体系都有三个子系统，它包括：

　　1． 信息子系统（subsystem of information），体系必须从环境中获得信息。

　　2． 模型子系统（subsystem of model），用模型对信息进行表达。它必须充分有效地表达信息，这种表达方式让它可以做推理、做分析、做规划。

　　3． 行动子系统（subsystem of action） ，根据推理和规划与环境互动，来达到这个复杂体系的目的。

　　采用这个三位一体的结构，我们可以非常清晰地分析今天我们所看到的数字化产业发展的拐点，今天新的范式在本质上是怎样一回事。

　　首先，我们用三种不同的颜色代表数字化的三位一体的三个子系统：绿色代表信息子系统，蓝色代表模型子系统，红色代表行动子系统。

　　第一个拐点：信息变得无处不在

　　绿色这条线上有大量的公司，包括 IBM、微软，这里可以看到的是，1995 年至 1996 年间出现了一个大的拐点。这个拐点之后，信息系统呈爆发式增长，诞生了许多伟大的企业，如谷歌、苹果、亚马逊等，世界因此而改变。

　　为什么会有这个拐点？它背后的机制是什么？

　　要使产业发生根本性的变革，背后的驱动因素通常是它的成本结构变了，这类成本通常是某一类生产资源的成本，是一种触达我们生活方方面面并且我们都需要用的生产资本。

　　信息系统的拐点，是信息的生产和获取成本从边际成本转向固定成本。每次使用时的边际成本越来越低，但是一次性投入越来越高，这是一个结构性的变化。

　　我在卡内基梅隆刚刚毕业时（1995、1996年左右），那个时候买一张地图需要3美元，信息获取成本曾经相当高。在今天，我要找一张地图，网上搜索谷歌地图不到300毫秒，谷歌花费的成本不到1美分，我可以免费获得。而谷歌一年大约花了10亿美元的固定成本才做到此。地图是需要成本的，这个成本没有消失，只不过有一系列的技术降低了获取和分发地图信息的成本，从每次都要付很多，变成（google地图）一次性付很多。

　　谷歌使得地图可以无处不在，其他大量的信息也无处不在，商业模式简单，伟大的公司却就此诞生了，以谷歌和苹果为代表的移动互联网时代和以亚马逊为代表的云时代，都是一系列可以高度浓缩信息并分发信息的核心技术驱动的。

　　所以拐点出现的核心原因，是信息的获取成本从边际移向固定成本，使得信息变得无处不在。世界因此而变得扁平。

　　现在的拐点：模型将无处不在

　　现在我们看到2022年和2023年这个在蓝色曲线上，由 Open AI 和微软引领，以及其他创业公司共同参与创造的拐点。

　　这个拐点的背后是“模型“的成本发生了类似的结构性变化，即模型成本从边际成本发展为固定成本。这背后的原因是我们有一项新的基础技术出现了，它叫大模型。

　　为什么模型的结构性成本这么重要？

　　因为模型就是知识。我们做任何一件事情都需要知识，知识的力量是无穷的，相比于信息时代，模型的产能更强大，发展的速度一定会比过去更快。

　　另一方面，模型与每个人都有关。从我们的社会互动和社会产业价值角度来讲，我们每个人都由以下三组模型组合而成：

　　1． 认知模型，我们能听、能看、能说、能思考。

　　2． 任务模型，我们每个人都能爬楼梯、剥番茄，做各种各样的动作来完成任务。

　　3． 领域模型，有些人是律师，有些人是医生，有些人是科学家等等，我们人的社会价值都是这些模型体现出来的。

　　另外，人类社会中每一件事情都由模型来表达和驱动。例如，要运营一家公司需要一组模型，包括战略、营销、研发等等；城市管理，需要一组模型；国家治理，也需要一组模型；每个社会层面需要解决的问题，都是由相应的领域模型、任务模型和人组合完成的。

　　在大模型技术高速发展的时代，一个重要的趋势是：我们每一个人，除非你有独特的见解、独特的认知、独特的问题解决能力，否则你能做的，大模型都可以做到。

　　这一次的拐点，它攀升的速度一定会比1995年、1996年还要快。模型将无处不在，知识将无处不在。今天我们打开手机、打开任何一个设备，信息过来了；以后打开任何一个设备，是模型过来了。医生诊断是模型，律师服务是模型，设计师是模型，艺术家是模型，方方面面它都无处不在。

　　同时，一系列伟大的公司会因此诞生，他们将付出固定成本，他们将发明新的商业模式，最后我们整个产业+变革，产生新的世界。这是这个蓝色拐点所代表的。

　　这个拐点的发展只是时间问题，而且这个发展的时间会非常非常快，比我们的想象还快。

　　下一个拐点：行动将无处不在

　　基于三位一体的结构，我们可以自然地回答下一个拐点是什么，毫无疑问，下个拐点是行动系统。

　　今天的大模型时代是个生成模型，它能有效地控制操作各种设备；下一个拐点将是机器人、自动驾驶和空间计算的组合为基础。今天采取行动的成本很高，但借助大模型的互动，未来采取行动与环境互动以满足人的需求的成本将会越来越低，行动将无处不在。

　　要引领下一个拐点，特斯拉目前处在非常优势的地位，因为它在机器人技术、自动驾驶技术、人工智能技术方面的整体布局相当完整。其他公司会不会参与下一波，抢占下一个拐点？我们拭目以待。

　　未来的可能：数字化技术和人类社会一起共同进化

　　通过数字化三位一体的结构性分析判断，我们可以看清今天的新范式，它的终局是数字化技术将达到三位一体，与人类社会共同进化，这一共同进化从长期看，将带来真正的智能系统。

　　真正意义上的智能系统，必须具备四个核心环节：

　　第一，它能够涌现（应当具备自我组织和自我优化的能力，能够在特定环境中自发地形成和调整结构，而非由某个中心控制器编程或设计）

　　第二，它有代理能力，能够自主决策（它可以代表用户或实体独立地进行决策和执行任务，而不仅仅是简单地响应外部指令）

　　第三，它功能可见，有 affordence（Affordence 是一种设计原则，强调让用户直观地理解如何与产品或系统进行交互）

　　第四，它是具象的（既有形象、直观的表现形式，便于用户理解、感知和操作）

　　（三）从技术驱动人类发展的维度，看新范式

　　接着，我们看这次范式变更的第二个维度：它在人类以技术驱动社会发展的进程中扮演的多维度的重要角色。

　　科学范式进入第四（第五）范式

　　上图左下角（①科学的范式）表达的是人类无尽地追求知识、能力和财富的过程。这一过程有三大要素：

　　第一是科学。科学是解释和预测现象。科学发展从第一范式经验主义，到第二范式系统性地做实践，再到第三范式大理论做模拟，第四范式数据驱动，第五范式数据加技术驱动。人类社会进步最根本的生产力是科学的进步，这次的技术变革直接驱动了新一代的科学发展范式。科学高速进入第四的数据驱动、第五的计算驱动即大模型驱动阶段，这是这个新范式对人类发展结构里的第一个根本影响。

　　第二是技术。技术的本质是人基于科学开发的能力去改变自然现象，用信息转化能源去满足人的需求。

　　第三是经济。人类的经济发展体系是技术驱动的。技术驱动的社会经济发展到目前为止，只有三种大的模式，这三种模式都是信息和能源的组合决定的，（1）农业社会主要靠光合作用；（2）工业社会靠化石能源加上机械设备、电气设备，电子设备；（3）数字化，用信息越来越有效地转化能源。

　　数字化范式变更：加速数字化的能源转化

　　图中右下角，指的是当代技术驱动人类发展的体系。我们现在所处的是第三代，是数字化时代这条蓝色的曲线。

　　这张图表达了两层含义：

　　一方面，数字化时代根本意义上是用数字化、可编程的能力更有效地转化能源；

　　另一方面，数字化是人的延伸，数字化是人自我的认知和能力的延伸。

　　在这个时代，数字化是核心驱动力。

　　这次数字化范式的变更，将直接驱动模型和行动体系，加速数字化转化能源的能力。进而，我们可以更有效地去改造世界，满足人的需求。

　　人类改造世界范式变更：探索进入更远更深更广阔

　　要改造世界，满足人的需求，有以下几个组成部分：

　　1． 我们需要能源，要转化能源，要新的可持续的能源，用技术来驱动；

　　2． 转化能源只有两条通路：一种是用生命体系来转化，另一种是用物理体系转化；相应的，我们在高速发展新生命科学和新材料科学；

　　3． 能源转化必须要有物理空间，我们在高速发展新空间技术去去创造价值。

　　整合在一起，我们可以看到的人类在认识世界，改造世界，为我所用的路程，将直接和间接地被今天的新范式进一步驱动。

　　经济发展范式变更：更多的企业成为科技公司

　　今天的经济核心生产力，基本还是以设备、劳工、资本、大众商品、原材料、能源等。未来技术将越来越多的成为直接生成力，越来越多的企业将成为科技企业。什么是科技企业？

　　举一个例子，为什么特斯拉是大家公认的一家科技公司？科技公司与非科技公司的根本区别在于什么？

　　因为特斯拉用信息、用软件、用人工智能，能源转化效率越来越高，它每设计一个新的车子、每研发一个新的设置、每制造一个新的设备，效益都在越来越高。而老一代汽车企业它的核心生产力，还是以前的流水线、工人、设备等。

　　本质上，它让“信息更有效地转化能源”，让技术驱动创新成为直接的生产力。

　　（四）新范式的社会影响

　　很多人说这一次的变革堪比工业革命，本质上是有道理的。我们不妨回顾下人类历史的发展：

　　农业社会：让人可以定居，从此有了“家”的存在

　　农业社会之前是游牧时代，是人找吃的东西，但我们从农业社会开始，发明了技术：耕种、家畜等。这些技术给人带来了一个重要价值，人可以定居，有家，有固定的发展环境。

　　工业社会：解放土地对人的束缚，减少大量体力劳动

　　工业社会对人带来的影响是根本性解放，

　　第一，它把农业社会中将人绑定在土地上、没有移动自由的情况，转变到人基本上有大量移动自由、可以到别的地方去工作生活的情况。

　　第二，它也逐步把人从强体力劳动当中解放出来，人基本上不需要走很多的路，不需要扛很重的东西，不需要做大量的重复性劳力工作。机械设备、电器设备、电子设备这些工业时代的早期产品基本上把这些劳力都替代掉了。

　　工业革命对人的影响是巨大的，一方面解放了土地，另一方面释放出了人的大量体力劳动。

　　信息时代：随时随地获取信息，减少大量脑力劳动

　　信息时代让人可以无处不在地获得信息，进一步减少人类的脑力和体力劳动。

　　经济发展也从产品经济变成服务经济，这个时代的典型职业是码农、设计师、分析师等。

　　大模型时代：脑力劳动有了替代，人类有了智能伙伴

　　这一次大模型时代的变革，也将形成新的社会关系。

　　与工业时代进行类比，工业时代给了我们很多能力，封装成钢材、汽车、火车、设备，我们要用体力做的东西基本上都被替代了。

　　而这次，我们有一系列的模型，它们也可以封装成各种形式，各种各样的设备，我们脑力要做的事情都都可以让它们来辅助，替代和提高。人的脑力劳动将以形成非常独到的见解和发展独特的认知能力为主。

　　这个时代的典型职业将是创业者、科学家和艺术家。艺术家和科学家的本质是形成独到的见解，而创业者是把想法变成现实的人

　　人工智能时代：建立全新价值体系，探索更多未来

　　我在 YC 研究院和 Open AI 下面做了一个项 UBI（通用基本收入：Uni【【微信】】） ，它研究的问题就是：当人们不需要为了谋生工作的时候，人们的驱动力和行为将会发生怎样的变化。

　　我们可以想象的是，全新的价值体系将被建立。由于数字化的能力以及 Web3 的存在，在未来的时代里，信息触手可及、人们自由移动、经济基础改变，由此产生一个问题：人类会不会回到新一代的游牧时代？

　　（五）新范式的缔造者

　　范式带来的挑战和机会，就是适应新的思考方法和新的实践体系。

　　我们如何去更好地把控这个机会？

　　有一个关键方法，是认真分析研究这个范式的缔造者：看看他们是怎么思考的、怎么实践的。

　　这一次新范式的到来，不是水到渠成的，它是一个突变。

　　Open AI 为什么能够破局，因为它走了一条反共识的道路。

　　要了解 Open AI 的历史，必须要了解 Sam。我跟 Sam 是在2005年在哈佛大学举办的 YC 成立仪式上认识的，他是 YC 体系思路的继承者和传播者。2014年他接管了 YC，成为 YC 的掌门人。

　　2016年他联合创建 Open AI，他和他的团队核心人员代表了新一代特殊的组合能力，代表着可以推动这个范式进一步往前发展的思考体系和执行体系。

　　Open AI 的思考体系

　　他们的思考体系，有几个重要的特征：

　　第一，坚信未来，坚信通用智能一定会到来，任何人都挡不住 Sam，他建立打造 Open AI 的一切都不会让任何人干预控制；Open 用最快速度实现 AGI。

　　第二，在技术上，他们相信两个重要的点：一是模型只要足够深，用无监督学习，用数据加上算力，用一个高效的训练体系，就能无止境地探索通用智能；二是强化学习或者增强学习，这跟进化在本质上相关，是模型能为人所用的核心。

　　他们坚信这两点。早期做了大量强化学习方面的探索，等到他们强化学习已经有一定基础之后，就立马把所有精力和资源聚焦在无监督学习上。

　　Open AI 的执行体系

　　新的能力：在团队能力上，他们坚信新一代的组织既要做前沿科研，又要做基础工程研发，还要开发平台和产品及商业化。Open AI 所代表的是全新的组织、全新新的能力，他们所做的一切是要既能做科研、又能写代码、又能做产品，这些能力是分不开的。

　　新的组织：有一个重要关键要素是它需要融到大量的资本，长期要回归社会，而且在实体结构上实现任何投资者都不能影响你追求的目标。

　　Open AI 不是一家公司，也不是合伙制，它是一种崭新的新型组织。从长期来看，Open AI 的盈利结束之后，它所产生的一切都是社会公有的，它的顶层阶段是一个 Nonprofit 。这是经过深思熟虑之后，非常有勇气坚持着一步步追求他们走的路径，才能造成迄今7年后的突破。

　　Open AI 的技术发展路径

　　GPT1 是重要的第一步，预训练大模型，核心是通过自然语言处理和解决问题。

　　自然语言处理通常包含多个任务，传统做法是每个任务去训练一个模型。Open AI 不这样做，他们预训练一个大的模型，但是预训练的结果要和单独做模型一样好，甚至更好。GPT1 就做这个，做一次预训练，就能达到在多个自然语言任务上使用的目标，GPT1 的效果比单独针对具体任务训练的模型还要好。

　　GPT2 是迁移，在预训练之后做微调， 可以把预训练中学到的东西，通过微调迁移到新的下游任务模型中。

　　GPT3 是非常核心的一步，实现很强的泛化能力。

　　在少样本和0样本情况下，GPT3 展现出强大的泛化能力，尤其是通过场景下学习（In-context-learning）和给定提示解决问题，无需微调。

　　Dalle-E，启动图像模态。

　　Codex：为编程语言微调，引入模型重要的逻辑能力和长期用AI来开发AI的路径。

　　GPT3.5 实现了根本性突破，引入了指令微调。

　　人可以去写指令，开启了能让模型全方位对齐的开发能力；它先用了代码的指令Codex，而真正在产品上突破的是对话指令，就是让它去学会人是怎么对话的，进而诞生了 ChatGPT。这是人类历史上从来没有发生过的成就：短短两个月内，内达到一亿活跃用户，用的人还越来越多，有很多愿意付费，这在历史上前所未有。

　　GPT4 实现了了完整的工程研发体系。

　　GPT4 之后，如 ChatGPT、plugin 等将全面建立产业生态。

　　从 Open AI 的发展中我们可以看到：一个团队如果是在运用新的范式下的核心思考和实现体系，他们创新的能力将有多大？

　　因此，在这个时代，深度解读 Open AI 的成长历史，了解他们的思考实践体系，对我们来说是有很大的意义的。

　　（六）新范式的动力引擎

　　GPT模型体系，驱动新范式的动力引擎

　　在这个范式的背后，有组核心技术，一个动力引擎在驱动着这个范式的进展。

　　引擎的内核是驱动的源泉，它在本质上就是 GPT 模型体系。

　　GPT 是个模型系统，这个大模型像一个黑洞一样，把所有的模型都吸进这个引擎里面去了。

　　1． 它能够高效地压缩表达所有的人类关于世界的知识，尤其是文字或者其他模态，比如图片、视频。

　　GPT 为什么能够进行高效压缩？这里面有两个点：

• 要压缩信息，尤其是高效压缩信息，你必须要有知识，必须要理解世界，否则无法压缩信息，只能存储信息。

• 一个高度压缩的信息集，能同时用来解决多种任务，在根本意义上它就是知识，知识没有其他更好的定义。知识就是高度压缩的信息，一种信息的表达，可以用来解决多种问题，它的信息表达是非常紧凑的。

　　2． 能持续提高泛化能力（涌现，子概念空间等）

　　它能涌现。涌现是什么？

　　在相同的模型架构下，通过增加参数、Token或者延长训练时间，模型解决任务的能力会不断演进。例如，常识推理能力、算术能力以及针对特定任务的解决能力都会逐渐显现。在GPT模型不断提升规模的过程中，涌现现象持续发生，关于涌现的科研论文目前也非常活跃。

　　模型的泛化能力至关重要；少样本泛化和零样本泛化（如从一个例子中推断其他情况，甚至在没有看过的情况下也能明白其中原理）。仅仅在概念层面进行泛化是不够的。GPT 的泛化能力主要体现在潜在概念（latent concept）和子概念（subconcept）这个层面，并且其泛化能力在不断增强。

　　3． 推理能力不断的增强和被探索出来

阿里云创始人王坚还在阿里巴巴吗 阿里云创始人王坚投资了多少钱

阿里云的王坚个人资料,阿里云之父王坚视频,阿里云和王坚的关系,阿里巴巴王坚做阿里云的过程

5月12日消息，消息称阿里云创始人王坚已正式回归阿里云。

有熟悉阿里云的人士向TechWeb透露，王坚确实已经回归阿里云。

王坚于2008年9月加入阿里巴巴集团，担任首席架构师。2009年9月10日，阿里巴巴成立十周年的日子，阿里云成立了，王坚担任阿里云总裁，并主持研发了自研的云操作系统――飞天，奠定了今天阿里云的基础。

2017年王坚一手推动的“飞天”获得中国电子学会15年来首个科技进步特等奖。

2016年王坚已经卸任阿里云总裁、阿里CTO等职位，保留阿里巴巴集团技术委员会主席头衔，2019年11月王坚当选中国工程院院士。

从零开始经过多年耕耘，阿里云的营收也从2015年的30亿元迅速增长到2019年的400亿元，2022年营收超过770亿元，稳居国内云计算NO.1位置，成为阿里集团的重要一极。

今年3月，阿里启动“1+6+N”组织变革，阿里巴巴集团董事长兼CEO张勇同时还兼任阿里云智能集团CEO。

随着以ChatGPT为代表的人工智能LLM大语言模型的兴起和应用，行业专家普遍认为这对“云计算”是一个新的发展机遇。

在这样一个机遇与挑战并存的时机，王坚回归阿里云，会给阿里云带来哪些新变化，又将如何搅动云计算市场新风云，值得期待。