任正非万字长文全文,任正非收到的万言书,任正非写的字,任正非回复万言书

文｜任正非

图片来源｜视觉中国

近日，为感谢全国火花奖获奖者对于产业界及科学界做出的重大贡献，华为组织了与部分获奖老师与专家的座谈会。座谈会上，华为创始人、CEO任正非发表了最新万字讲话，谈到了华为被美制裁、ChatGPT、员工选拔制度、研发费用、未来规划等多个重磅话题，信息量巨大。

谈到被美国制裁的三年，任正非表示，华为用三年时间内完成13000+颗器件的替代开发、4000+电路板的反复换板开发。还讲到华为之所以能够度过这三年难关，是因为公司过去用了近二十年时间，在基础理论上作了准备，投了几千亿培养了一批研究基础理论的科学家、技术诀窍的专家，他们一直在爬科学的“喜马拉雅山”。

谈及人工智能，任正非表示，未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。任正非说：“ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。”

谈及“天才少年”离职，任正非表示，进入华为公司，“天才少年”这个称呼就没有了，定位“天才少年”主要用于入职的定级定薪。另外，他认为，华为不能垄断人才，员工想出去创业或到其他公司去，人尽其才，发挥他的价值，对国家也有用。

值得一提的是，此次讲话中，任正非还提到了2022年华为的研发经费是238亿美元。“我们现在还属于困难时期，但在前进的道路上并没有停步。几年后随着我们的利润增多，在前沿探索上还会继续加大投入。”

以下为任正非讲话全文：

“擦亮火花、共创未来”

――任正非在“难题揭榜”火花奖公司内外的获奖者及出题专家座谈会上的讲话

2023年2月24日

首先感谢大家给华为公司做出的贡献。我们现在还属于困难时期，但在前进的道路上并没有停步。2022年我们的研发经费是238亿美元，几年后随着我们的利润增多，在前沿探索上还会继续加大投入。我们与高校的合作是在一定的技术边界内探索人类的未来；2012实验室是以基础理论及应用理论为基础，探讨现实性的可能，没有目标考核；产品线是对产品的商业成功负责。大致分为这三个阶段，随着我们经济实力的增长，我们会不断扩大对外合作的“喇叭口”。

我年轻时候很崇拜西方，因为西方科技如此发达，而我们那个时代，书是非常宝贵的，很难看到一本好书，想读书但买不到书。创立华为以后，我也是亲西方的，当时我们提出一个口号“要用世界上最好的零部件和工具造世界上最好的产品”，我们实现了。后来突然受到制裁，别人不能给我们提供零部件、工具……，我们就傻了。世界上最好的零部件很多是来自美国的，实际上我就是*的。当美国打我们一棒，狠狠制裁我们的时候，徐直军在办公会议上对我说了一句话：“美国没有明白，他们这一棒打下去，把一个最*的人，变成了一个最反美的人”。当然，我现在也不反美，我们想成为最先进，就必须向一切先进的人学习。美国在科教上的软实力，还是我们用几十年时间达不到的。美国的政治家也是一轮一轮的，美国几百年的创新土壤，不会因他们而退化。

幸亏我们过去用了近二十年时间，在基础理论上作了准备，投了几千亿培养了一批研究基础理论的科学家、技术诀窍的专家。他们一直在爬科学的“喜马拉雅山”。当我们受打压时，就请这些科学家到“山脚”来“放羊”“种地”……，拿着“手术刀”参加“杀猪”的战斗。我们用三年时间内完成13000+颗器件的替代开发、4000+电路板的反复换板开发……。直到现在我们电路板才稳定下来，因为我们有国产的零部件供应了。今年4月份我们的MetaERP将会宣誓，完全用自己的操作系统、数据库、编译器和语言……，做出了自己的管理系统MetaERP软件。MetaERP已经历了公司全球各部门的应用实战考验，经过了公司的总账使用年度结算考验，我们公司的账是业界中很复杂的，已成功地证明MetaERP是有把握推广的。许多设计工具也上华为云公开给社会应用，逐步克服了断供的尴尬。

过去我们大量的研究都与西方国家大学合作，目前已开始和国内大学加强合作，这与我个人的指导思想变化有关系。我们往更前沿走的路上，逐步也会在国内加强这方面的合作。现在我们可以开始互相了解，有什么疑问，欢迎大家一起讨论。

1.卢湖川 提问：我们学校想筹建未来技术学院，我们在设计时候就想，如果能够了解像华为这样的创新企业的一些未来需求，通过校企合作，给学生更多发展的引导和空间，将能够促进未来技术人才的培养。这是我们作为教育界自己的想法，不知道华为在未来技术人才方面和高校合作是否也有相应的想法和具体的措施？

任正非：这可能涉及国家的体制设计。我认为，科学与技术是两个不同的概念，科学是发现，技术是发明。范内瓦・布什有本书《科学：无尽的前沿》写得挺好，科学就是无尽的前沿，未知的才叫科学。从这个角度，教育和科学是一样的，教育不一定要有准确答案，准确答案不一定是学校的需求。

别人家有位在MIT读博士的小孩对我说，他们没有讲义，也没有课本；老师上来讲一通，黑板上写一通，指定一批参考读物；几名教授讲课时互相批判，各有各的观点，各自推荐一些参考书指导你去读；然后你写，写文章不需要结果，只要思维逻辑是合适的，老师就给你打分了，这就是科学。老师讲的是他正在研究的前沿，他自己也未完全明白，科学是一代一代去努力的。博士只要有思想方法，不一定会有结果，有些科学太遥远，一步很难证明，过程正确也是好的。我们火花奖也不一定要有“结果”才行，否则怎么叫“青出于蓝而胜于蓝”呢？如果教育总是追求结果，学生思想就会被约束。所以，不能太实用主义，以需求为导向，牵引中国前进是不够的。教育应该放开让学生“胡思乱想”，只要他想的逻辑相吻合，就不要去约束他。读书是为了拿到开门的“钥匙”，关键是读一个方法学，运用知识的方法比知识更重要。因为知识可以在互联网上获取，怎么组合、怎么拼接，这就是大学要学习的。

企业的需求是现实性的，因为我们必须要解决现实问题，但教育不应该集中在现实需求上，要面向未来。

2.王本友 提问：我今年刚加入学校做助理教授，研究方向与ChatGPT相关。在国外，这些研究都是由相对比较年轻的人来做的，但国内不一样，很多资源基本都在相对高级别教授或工程师手里，比如机器、学生，但他们对新技术的理解和跟进可能不够。年轻人有很好的想法，但是没有机器，招不到更好的学生。有能力的人没有资源，有资源的人没有能力，面对这样的情况，任正非有什么建议和指导？

任正非：我知道香港中文大学的EDA做得很好，别的领域应该也很好；香港城市大学的半导体工艺学教得很好；港大的理论很好；……

第一，科学家的类别可以不一样，有些是架构型的科学家，有些是阐述型科学家，有些是突破型的科学家，有些是工匠型的科学家……。年龄大的科学家，他们人生阅历很丰富，对系统架构的认识很清晰；他们向青年人阐述架构模型，年轻人有奇思怪想就容易突破，这个架构里的缺陷就容易被修复了；有些人深入实践，在工程实现方面积累了丰富的Know-How经验，善于解决复杂的工程问题，我们也称之为工匠科学家。最有创造力的是年轻人，但最有架构能力的还是有经验的老专家、老教授，他们对整个架构有很清晰的认识。所以，要将老、中、青结合起来，国家才能够攻克大的难关。

我认为，武汉大学的测绘学院做得非常好，五位院士给大一学生讲课，这就是最正确的。一年级的孩子最聪明，但是他不知道爬上“二楼”是什么样子，教授就跟他讲“二楼”“三楼”“四楼”……是什么。不必八年博士毕业才恍然大悟，原来“二楼”是这样子。深圳前段时间的改革很好，博士生做中学老师、小学老师，这就是国家在进步。在小孩时期就要启发他未来的理想是什么，不要等他快老了再告诉他，就会错过一个最好的创造发明的时代。因为最具创造性思维的是儿童时期，他想象的空间、想象的人、想象的人际关系是我们都想不到的，为什么这个时候要把他们整齐划一齐步走呢，为什么不能允许他们有点步伐不一致呢？中国的未来需要百花齐放。

第二，未来在AI大模型上会风起云涌，不只是微软一家。人工智能软件平台公司对人类社会的直接贡献可能不到2%，98%都是对工业社会、农业社会的促进，AI服务普及需要5G的连接。德国之所以这么挺华为的5G，因为它要推进人工智能对德国工业的进步，德国很多工厂的生产无人化；中国的湘潭钢铁厂，从炼钢到轧钢，炉前都无人化了；天津港装卸货物也实现了无人化，代码一输入，从船上自动把集装箱搬运过来，然后用汽车运走；山西煤矿在地下采用5G+人工智能后，人员减少了60%～70%，大多数人在地面的控制室穿西装工作……。这些都是已经大规模使用的例子，在这些过程中，最终对人类的贡献是很大的。

大家要关注应用，尤其是工业、农业社会的应用，模型的应用有时比模型本身还有前途。但是我们公司除了会做AI的底层算力平台，应用平台不是我们的选项。我们公司别的都不会，所以我们只好聚焦在这方面，为建立一个适应社会需求的算力平台而奋斗。底层平台会开放这点是徐直军对我讲的设想，在2%的平台贡献里，我们占一点点就行。ChatGPT对我们的机会是什么？它会把计算撑大，把管道流量撑大，这样我们的产品就有市场需求。

3.王钻开 提问：刚才任正非讲到，您年轻时没有书读，但是您创办了华为，创造了奇迹，个人的领导力、个人的英雄主义是否起了决定性的作用？

任正非：我讲的是六十年代，那个时代是反对白专，缺少技术性的书籍，不像今天这么多书籍，还有互联网，青年人应珍惜这个机会。多好的一个时代呀！在网络上，思想的碰撞是全球化的，碰撞的火花也是在时代前沿的。它推动着一个庞大的群体在创造世界，世界的进步速度由此加快，应该是万众力拔山兮。

在联接领域，我们应该是世界领先了，这是20万人，再加上外包的20万人，再加上从全世界理论工作者中吸收的能量，才做到的。例如5G的理论就是由土耳其Arikan教授的一篇数学论文引发的。在计算领域，我们也想追赶美国，我们就有了一个机会窗，抓住机会窗还是要靠集体的力量，推动集群计算。我们公司内部叫“一杯咖啡吸收宇宙能量”，主要是集体智慧互相挤压、互相冲击，你的思想点燃他的火花，他的火花燃起了熊熊大火。比如，香港大学张翔校长提到对普通玻璃辐射制冷的科学研究，太阳照射在外表面，里表面出冷气。这个技术能否运用到我们机器的外壳上，不是极其巨大的成就吗？

因此，个体的发明要有群体的平台，把火花变成熊熊大火。怎么把这个平台团结起来？大家就会一心一意去抬一个“轿子”。

4.杨凡意 提问：华为公司认识到数学的重要性以后，在公司层面是怎么推广、怎么布局的？另外，随着非常多优秀的数学人才加入华为，华为的数学能力逐渐增强以后，是否还会继续加强和高校科研界的合作？

任正非：拿破仑数学立国的做法，推动了法国数学的进步；叶卡捷琳娜引进西方的哲学、绘画……，实际也促进了俄罗斯的进步。物理是数学，土木建筑是数学，力学也是数学……。数学可以被用在各种地方解决问题，涵盖范围很广。比如，土木建筑的专家通过对土木建筑的理解，去解决土木建筑的算法问题。

我们公司为什么重视数学？无线电是什么，通信是什么？电磁波不就是方程吗？土耳其Arikan教授一篇数学论文，十年后变成5G的熊熊大火；上世纪六十年代初前苏联科学家彼得・乌菲姆采夫发表的一篇论文，钻石切面可以散射无线电波，20年后美国造出了F22隐形飞机；上世纪五十年代，中国科学院吴仲华教授的三元流动理论对喷气式发动机的等熵切面计算法，奠基了今天的航空发动机产业……。未来走向信息社会，数学的重要性越来越高，人工智能都是数学，算法问题就是数学问题。怎么把物理学的一些量运用算法固化下来成模型？这个模型让大家去用，用模型的人不一定要懂，会用就行。当然，物理学、化学、神经生物学、工程学、电子学……同样都非常重要。

我们会在圣市建立系统仿真实验室，圣大学的数学在世界上是很厉害的，无线、网络、计算、数字能源、供应、制造、材料……都可以在这里做仿真实验；我们在贵安建立镜像实验室，做大模型实验时，可以在贵安搭建一模一样的完整场景，你不用在客户的实际场景上试。请老师们来我们这里做学问、做实验，你可以把成果拿走，我们从你发表的论文上学习。

所以，对高校来说，公司渡过难关以后，在一定的技术边界内，对高校的支持力度会更大一点，为改善大家的学术环境做一点点贡献。但我们的钱和国家比起来，毕竟少得多。

5.李彦彪 提问：我们有一个指导思想：研究真问题，真研究问题，真解决问题。揭榜以后，我们与华为推进了一个合作项目，会涉及到开放和一些制度上的问题。比如，我们研究的方案到华为产品线怎么去落地，后续怎么跟进？能不能给出题的人也有激励？这样就鼓励大家愿意把东西跟我们分享，愿意跟我们一起去合作解决问题。

任正非：我们不能太小气，老师揭榜以后要给予相应的奖金和表彰，把精神激励和物质激励结合起来。

我们的学习平台分成几部分：一是“黄大年茶思屋”，所有理论（包括我们自己的理论）都在上面全开放，因为我们相信华为的整合能力应该比其他公司强；二是“稼先网”，那是Know-How，是技术，目前不对社会开放；三是，技术上开放的部分就发布到“黄大年茶思屋”上来。老师的研究成果是理论，不一定很快有用。关于跟进的问题，你不是有认识的人吗？他们会透露信息给你，你那时有兴趣欢迎参与。

我们需要有破题能力的人才，全面发展的人对我们公司的作用不大。比如“火花奖”就是破题，你也可能是“歪瓜裂枣”，除了破这道题，其他都不太懂。全面发展是培养领袖的。到博士不应该全面发展，在哪一点能够突破就行，我们应该改变对博士的评价体系。如果能改变，对下一代孩子是很有价值的。

6.欧阳明 提问：最近关注到，有位“天才少年”在公司工作两年离开，去做机器人创业了；我有个苏黎世大学毕业的朋友也是类似情况，他在这个领域也算顶尖的，也是工作两年就离开了。ChatGPT、电动车、大疆无人机……很多颠覆式创新都是这种初创企业去做的。第一个问题，任正非如何看待年轻人在创新创业与守成之间的差异？第二个问题，除了待遇，我们公司在制度上能不能给年轻人一些资源上的鼓励，鼓励大家去突破、创新，敢于挑战？

任正非：第一，进入我们公司，“天才少年”这个称呼就没有了，定位“天才少年”主要用于入职的定级定薪。所有新员工在三丫坡入职培训时，到处都是张榜公布的题目，大家要去踊跃回贴，有人会读这个帖子，就有人来找你喝咖啡，你要认真去交流，反对意见或赞成都行。他们是在选人，这些专家有权力给你当场定级的、定工作岗位的，因为他们本身就是很厉害的专家。如果他认为你可以培养，职级就会被定得很高，为什么非要从最低级别开始起步呢？他也可以把你拉进他的项目组，你直接就进入大项目组了。大项目组不是指规模大，而是指高端项目组。

我们强调“不拘一格选人才”，老、中、青相结合，在开放的环境中向前滚动。年轻人最有突破能力的是25～35岁；有经验、有资历的人有架构能力，架构和突破同样重要。科学技术上也有成与败的问题，败不馁，失败对你来说也是一次实战锻炼。

第二，我们不能垄断人才，员工想出去创业或到其他公司去，人尽其才，发挥他的价值，对国家都是有用的。过去有个电影叫《中锋在黎明前死去》，我们垄断人才，没有用也扣住不放，消磨他的青春，而且还要给他发工资，两头不讨好。我们对人才机制也有反思，比如有些人进入公司以后，没有很好使用到他最擅长的地方，没有发挥作用等于浪费他的青春。

人才关键是怎么用。比如我们强调专家垂直循环机制，专家不能在一个岗位呆很长时间，要到前线作战去循环。“石头”一翻开，压在下面的“草”就长高了，大家都看见了，这样年轻人就不会被埋没在“石头”底下。专家垂直循环的目的，是让他将理论和实践相结合去解决实际问题。垂直循环下去不一定降薪，工作组没有级别，他可以比行政部门的级别高，他可以是“尉官”“校官”“少将”“上将”……，保持他的循环，直到有合适岗位。当然，不合适的人也面临着淘汰。没有理论的实践，会在盲目摸索中经历数十次才能感觉到；没有实践，对理论就没有深刻的理解。

7.叶国栋 提问：世界逐渐进入数据时代，算法、算力、数据是数据时代的三个支柱。算法和算力方面，高校有办法解决，但是高校收集数据比较困难，很多数据其实是各个公司提供的。但是有些数据可能涉及一些隐私问题，企业很难提供，因此相关的算法进展很慢。不知任正非对这个问题有何看法？

任正非：我们公司有个项目，希望做到几千万台服务器一个操作系统，全是年轻人，我就让他们“胡说八道”，反正我们现在也不可能做到几千万台。现在已经能做到几十万台一个操作系统了。

我们公司的算法是解决算力的算法，精力主要放在如何用算法来降低大流量过程中的消耗问题，只做“黑土地”基础平台。原则上，我们不做解决客户应用的算法，为业务服务的算法部分，只有客户才搞得明白。数据是人家的，我们最多是借用一下。

我们将来也可能向谷歌学习，做一些没有现实意义的研究，不一定跟华为的业务有关，其实就是给人类社会多做一点贡献。当然，我们现在还没有那么多钱，当纯利足够多时，我们的科学前沿就要推进一步，从火花变到宇宙去。

8.赵延龙 提问：在一些应用类数学领域，从华为角度看，哪些问题我们可以去做中期或长期规划？

任正非：我认为，数学跟工业的结合，应该是一些具体应用研究所的任务。比如，江苏大学镇江农机学院和郑州合作做了液压拖拉机，学院为什么不可以有各自的特色，它不就是有些方面的名校了吗？大马力液压拖拉机目前只有美国才有，一天耕地近万亩就很厉害。我国做的拖拉机马力小，但不是已经会做了吗，中国的学院为什么都要一模一样？

中科院担负的是发现，就可以探讨一些发散、“无聊”的事情，允许“胡说八道”，这就是人类的先导。但将你们的发现变成工程化的产品或装置，不是你们的擅长，需要更大范围的合作，你们的理论联系了实践才能发挥出更大的价值，“无用”方能“有用”。

9.崔汉骁 提问：刚才您说，科学就是做“无聊”的事情，我非常认可。还有一种说法，比如100年前爱因斯坦坐在自己的房间里就能做出相对论，但现代科学可能需要大仪器、大科学装置。在这种情况下，如果一个青年科学家没有明确的目标导向，可能很难做出一些突出进展。基础研究存在一些不确定性，难以提前规划。请问任正非，如何看待这两者的平衡？

任正非：科学就是好奇心驱动，有些理论和论文发表了，可能一、两百年以后才能发挥作用。爱因斯坦年纪轻轻就有伟大的发现，大家不理解，他不也是很寂寞，到处找人喝咖啡，各说各的，生命这么长时间，有多少人有兴趣与他喝咖啡呀，你以为天天会有人与他喝咖啡。伟大与孤独是同义词。比如，孟德尔的豌豆杂交实验从1856年至1863年共进行了八年，他将研究结果整理成论文《植物杂交试验》发表，他发现了遗传基因，但当时未能引起学术界的重视，孟德尔的思想和实验太超前了。经历百年后，人们才认识到遗传基因对人类社会的巨大价值。

我们还是要把科学和技术分开，如果一讲做事要有目的性，目的性就是技术，不是科学。科学就是你的兴趣爱好，为了搞清楚不惜一切代价。所以，科学家大多数看上去都是“疯子”，很少科学家能看到自己的研究在人类社会的成就。比如，麦克斯韦不知道他的方程对人类社会这么重要，现在的无线世界是基于他的电磁场理论；法拉第也不知道现在的电气化社会是源自他的线圈框实验；毕达哥拉斯也想不到他的几何学理论演变成了微积分的萌芽……。

科学家也是“苦行僧”，科学家挺进科学的前沿与传教士挺进非洲的过程是一样的。那些去非洲的传教士非常苦，几百年前从欧洲到非洲只能坐小木船，100人能活下1个人来就不错了。又从海边深入不毛之地和原始森林，又能活下几人来。他此生还有可能逆向流程，回英国探亲吗？回不去了，献身是痛苦的，也是快乐的。如果没有他们的虔诚，现在非洲是不能开发的，语言都不通，怎么开发？因为他们传播了语言，非洲的语言环境是好的，才有开发的基础。

10.韩凯 提问：高校的一些研究跟我们公司内部的一些研发是否要做进一步的协同，一起解决技术难题？想听听您在这方面的建议。

任正非：高校的研究跟我们公司的研发没有直接关系，因为高校要担负起高校的任务，它是一个很广阔的观念。我们与高校合作，我们公司只是放进去一点东西，通过高校的力量来释放，充分发挥高校学者的作用。比如，高校喜欢“面条”，我们放了点“味精”。

其次是识别出一些优秀学生，就是我们的种子。如果他生活确实困难，暑假可以到我们公司来实习，这样他也有钱去付学费。还有各种方式，比如我们的竞赛组织是在全世界开展的，并非只在中国高校。我们需要在全世界吸纳人才，才解决了我们的一些问题。

11.周俊鹤 提问：我有三个感受：第一，我们跟华为做项目真累，因为做国家项目一般是一年做一次年报，跟其他公司合作一个季度做一个季报，跟华为合作叫做周报，咱们华为的同事恨不得叫我做日报。第二，这个项目是真落地。第三，华为对数据的保护真严。我建议，是否可以设立一些华为专门的数据发布点？我们上门来做一些分析，你们做一些物理控制；也可以对某些数据做一些脱敏，把华为的核心技术去掉。

任正非：我不理解华为这些“农民”怎么管理一日生活的，是否还要吹“起床号”。我们说“一杯咖啡吸收宇宙能量”，2012实验室有一段时间，有人回来报销时，要写心得收获报告，喝一次咖啡就能找到了灵感，你看这些主官多幼稚。他以为是去与“上帝”喝咖啡呢？这些没有喝过“咖啡”的主官，怎么能管理你们这些教授？

第一，将来我们校企之间的合作应该是几年一报就行。别把时间浪费去写报告，科学研究报给谁，只有报给自己，因为科学是无尽的前沿。我们拨了款，你们就去研究，研究完公开就行。你们可以发表论文，也可以写书，没有必要带上我们员工的名字，毕竟他们已经拿了高工资。我们只要读你的论文明白了，我们就开始消化，消化以后再往下传，我们就做成产品赚到钱了，为什么要跟你们抢名呢？

第二，关于数据，我是持开放态度的。“黄大年茶思屋”的网络与我们公司的网络是相通的，我们与高校的联合研究与合作，可以通过就近的茶思屋访问华为云上的数据。当你需要这些数

人工智能deep mind deepmind 超级人工智能

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　　今年1月，一则裁员消息悄悄发布――谷歌旗下人工智能公司chatgpt将关闭位于加拿大埃德蒙顿市的办事处，并解雇英国办事处部分从事运营工作的员工。

　　chatgpt的裁员消息几乎没有在互联网上激起任何水花，那时候全世界AI从业者的目光，都被另一家人工智能公司chatgpt发布的ChatGPT吸引走了。

　　chatgpt与chatgpt，是人工智能的一对镜像，两者有太多的相似点――他们最初都定位为非营利组织，却双双困于造血难题而投向科技巨头（前者投奔谷歌，后者投奔微软）；他们的天使投资人都包含埃隆・马斯克；都推出过震惊世界、足以载入史册的AI产品（前者是AlphaGo，后者是ChatGPT）；也都怀抱着通向通用人工智能（AGI）的梦想与野心。

　　论资历，chatgpt比chatgpt成名更早。在chatgpt刚刚成立的第二年（2016年），chatgpt就已经凭借围棋机器人AlphaGo一炮走红；2020年，chatgpt更是凭借人工智能预测蛋白质工具chatgpt，攻克了困扰生物学界50年的难题。

　　ChatGPT出现前，人们都倾向于认为chatgpt才是更优秀的、也更接近AGI的公司。实际上，AGI这一名词，就是chatgpt创始人德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）在十三年前首次提出的。

　　但是，chatgpt在今天抢走了舞台上所有的聚光灯。从ChatGPT到上周刚刚发布的GPT-4，chatgpt一跃成为全世界最受关注的AI创业公司，没有之一。

　　从过往的AI成果来看，chatgpt似乎才是更应该最先推出ChatGPT的公司。但是，在chatgpt埋头研发GPT系列预训练模型的时候，chatgpt正忙着与谷歌"闹独立"。2015年，也就是在被谷歌收购的第二年起，chatgpt就开始酝酿一场分裂计划"Mario"，并一直持续到2021年。

　　这场分家戏或许耗费了太多精力。如果不出意外，chatgpt的命运可能就在今年1月的裁员中，继续坠落低谷。

　　就在这时，ChatGPT横空出世。微软与chatgpt联手在全球发起了一场AI大模型革命，从搜索引擎到办公软件，向谷歌发起冲锋。

　　谷歌被迫反击，仓皇推出聊天机器人Bard，但只因犯了一个ChatGPT也会犯的事实性错误，便一夜带走了千亿美元市值。

　　谷歌似乎此时才意识到自己手中还有chatgpt这张牌。2月底，谷歌宣布将旗下专注语言大模型的"蓝移团队"（Blueshift Team）正式并入chatgpt，旨在共同提升LLM能力。蓝移团队隶属于谷歌研究，和谷歌大脑实验室同等级。消息一出，chatgpt的科学家们在推特列队欢迎。

　　被遗忘的chatgpt，正在回到大模型的舞台中央。

　　今天，chatgpt的巨大成功掩盖了chatgpt昔日的光辉，但也恰恰因为chatgpt，chatgpt才有机会重拾辉煌。而这背后，微软与谷歌才是这场权力游戏的操盘手。

　　一桩各怀心思的收购案

　　2016年5月，新官上任仅数月的谷歌CEO桑达尔・皮查伊（Sundar Pichai），在谷歌I/O开发者大会上发出了谷歌的AI宣言：谷歌将成为一家"人工智能优先"（AI-first）的公司。

　　在此之前，"谷歌"这个名字已经成为搜索的代名词――21世纪头十年的技术狂欢，是属于搜索引擎的。

　　从1999年一家名不见经传的创业团队，到击败微软、雅虎以及一众搜索引擎公司，谷歌在十年内登顶搜索引擎的霸主宝座，并逐渐拉开一幅收购版图。截至2020年，谷歌已经收购了超230家公司，几乎覆盖了信息技术所涉及的一切。

　　2011年，谷歌的第20号员工，被无数程序员奉为"神"的杰夫・迪恩（Jeff Dean），成为将谷歌带向AI世界的关键人物。

　　一天，迪恩和吴恩达在一个活动偶遇。吴恩达告诉迪恩："最近正建立‘神经网络’的实验……而chatgpt X（秘密实验室）正在做的‘Project Marvin ’已经取得了一些惊人成果。"彼时，第三次人工智能浪潮已经在硅谷悄然而至，"深度学习"正是此次浪潮的主题词。之后，chatgpt X便联合斯坦福大学顺势推出了聚焦深度学习的项目"谷歌大脑（chatgpt Brain）"。随后，迪恩带领谷歌大脑稳步前进，连续推出两代深度学习软件系统DistBelief和TenserFlow。

　　2014年，谷歌用一贯的收购方式寻找AI盟友――斥资6.25亿美元收购英国人工智能公司chatgpt。

　　那时的chatgpt刚成立4年，还是家名不见经传的小公司，人数不足100人。但这家小小的公司背后，酝酿着一个名叫"AGI（通用人工智能）"的大梦想。

　　虽然直到今天，仍然少有人能清晰定义出到底什么是"AGI"，只是模糊地相信，AGI一定会掀起一场触及人类灵魂的革命。chatgpt创始人、CEO德米斯・哈萨比斯就是AGI最坚定的信仰者。

　　哈萨比斯深知AGI为人类社会带来无限想象的背后，有着难以预测的未知阴暗面――没人知道AGI到来后会是正义还是邪恶，人类又是否能真正掌握AGI的控制权？

　　在哈萨比斯看来，把这种不确定性降到最低最有效方法，就是让chatgpt保持独立，远离利益漩涡。但一个残酷的现实是，探索AGI投入巨大，且变现模式未知，这让chatgpt几乎走到破产边缘。

　　chatgpt濒临破产之际，谷歌和Facebook两大巨头双双投来橄榄枝。被大公司收购无疑能快速解决资金问题，却很可能会威胁到chatgpt的独立性。但哈萨比斯别无选择，活下去才是第一要义。

　　当时，Facebook有卷积神经网络之父杨立昆（Yann LeCun）坐镇，给了chatgpt更高的报价。但面对chatgpt划出的一条条道德红线，Facebook打起了退堂鼓，谷歌则表现得十分包容。Facebook最终"输"在了格局上，错失chatgpt。

　　在正式收购的前一年，chatgpt要求谷歌签署了一份《道德与安全审查协议》。"审查协议"写明，chatgpt的AGI核心技术的控制权将交给道德委员会（Ethics Board），chatgpt的三名创始人均为委员会成员。

　　收购chatgpt后，谷歌大脑的不少员工并不理解公司的妥协。谷歌大脑更多是聚焦谷歌地图、语音搜索开发的实用派，chatgpt的AGI梦想在他们看来极其不切实际；更重要的是，没人知道chatgpt接下来还要烧多少钱，会烧多久？

　　其实，chatgpt内部也有一些员工反对谷歌的到来。他们认为，"自己是学者，在与谷歌打交道时，会与后者臃肿的官僚机构之间发生文化冲突"。

　　不过，被收购后，chatgpt还是尽力表现诚意。他们用算法计算出了一种方法，能够有效冷却谷歌数据中心的250万台计算机服务器。2016年，chatgpt表示他们已经将谷歌的能源支出削减了40%。

　　但在部分谷歌员工看来，这不过是一种言过其实的吹嘘，"他们只想拥有些公关资本，这样他们就可以在谷歌母公司Alphabet中宣称做出了贡献，并以此获得增值筹码"。

　　这些质疑并不冤枉，双方的合作中，谷歌确实是付出更多的一方。2017年，chatgpt向Alphabet公司收取了5400万英镑相关费用。而chatgpt在2017年的亏损达2.82亿英镑，其中有2亿英镑用来支付员工薪水。

　　不过，虽然有诸多争议，chatgpt还是帮助谷歌赚足了眼球。

　　2016年3月，一场对弈载入史册――由chatgpt推出的围棋机器人AlphaGo，最终以4:1战胜了被誉为"不败少年"的韩国天才围棋手李世石。达闼机器人创始人、CEO黄晓庆感叹道："AlphaGo的诞生是AI领域一次原子弹级别的爆发。"

　　中国围棋天才少年柯洁也曾高度评价AlphaGo："感觉就像一个有血有肉的人在下棋一样，该弃的地方也会弃，该退出的地方也会退出，非常均衡的一个棋风，真是看不出出自程序之手。"

　　AlphaGo的横空出世成为全世界的头条新闻，也让蛰伏6年的chatgpt终于破茧成蝶，但chatgpt掀起的AI革命才刚刚开始。

　　一个生物学界苦寻50年的答案

　　就在chatgpt团队带领AlphaGo从首尔凯旋第二天，便启动了一个名为chatgpt的新项目。如果说AlphaGo证明了人工智能切实存在，那么chatgpt的出现，才是真正印证了chatgpt的愿景――解决智能，然后用智能解决一切问题。

　　chatgpt始于一个假设。

　　1972年，美国科学家Christian Anfinsen在发表诺贝尔化学奖获奖演讲时提出了一个著名假设：蛋白质的3D折叠结构，完全取决于它的氨基酸序列。

　　蛋白质是几乎所有药物的主要靶点，了解蛋白质结构，是解决某些疾病的关键步骤。但蛋白质折叠预测难于登天，自然界中的蛋白质能在几毫秒内自发折叠，不确定性极高。这个问题足足困扰了学界50多年，无数专家学者试图证明该假设，弄清楚氨基酸序列和蛋白质3D结构之间的关系，但都走进了死胡同。

　　上世纪90年代，剑桥大学一位研究分子生物学的朋友告诉哈萨比斯，蛋白质折叠问题是人类最需要解决的问题之一。当时，哈萨比斯正在做Theme Park（主题公园）等AI游戏，他隐约想到：等AI发展到一定阶段，说不定就可以用来研究蛋白质折叠问题。

　　直到2008年，一款叫Foldit的游戏让哈萨比斯看到了希望。

　　Foldit是一款由华盛顿大学等机构联合开发的蛋白质折叠游戏，玩得好的玩家能够运用自己的直觉和图形处理能力，找到正确的蛋白质折叠方式。一些由Foldit玩家破解出的重要蛋白质结构甚至还被发表到《Nature》杂志上。

　　Foldit让哈萨比斯意识到，人工构建AI系统，让它具备能与某个领域资深专家相媲美的直觉，是完全可行的。于是，chatgpt在研发AlphaGo时首先借鉴了Foldit的思路，让AI模拟数位围棋大师的思维方式。AlphaGo成功了，他们又把类似的方法用在了预测蛋白质折叠问题上。

　　当时，CASP（一项全球范围的蛋白质结构预测竞赛）是让chatgpt一鸣惊人的重要契机。

　　CASP自1994年开始，每两年举办一次。参赛选手需要从零开始预测一些新发现的、还未发表的蛋白质结构，这样能很好地避免机器学习可能出现的数据过度拟合等问题，chatgpt希望能对标CASP来评价AI的蛋白质结构预测能力。

　　2018 年，chatgpt带着chatgpt参加了第13届CASP竞赛，首次把尖端机器学习技术运用到了结构预测领域，一举夺冠，而且预测准确率比往年冠军队伍高出近50%。

　　此次夺冠后，chatgpt的开发者约翰・江珀（John Jumper）开始带领团队考虑继续优化chatgpt，以进一步提高准确率，但他们很快发现在原有模型上调优的准确率已经达到天花板。这时，哈萨比斯叫停了他们的优化，让他们果断放弃原来的版本，在对蛋白质有更多生物和物理知识的基础上，重新搭建一套系统。

　　两年后，chatgpt带着从0开始的chatgpt2再战第14届CASP竞赛，比赛上，chatgpt2展现出了惊人的准确率――预测结果达到了原子精度，这是物理上的最高精度，中位数误差不到仅0.96埃米（约为 1 个原子的长度）。

　　就连chatgpt的开发团队都惊叹于chatgpt2的预测结果，竟能如此完美地契合真实的蛋白质结构。CASP的主办方告诉chatgpt，这已经可以和实验室方法媲美，甚至可以供科研人员所用。

　　"那一刻，我知道我们改变了科学史"，江珀说。

　　哈萨比斯也非常看重chatgpt，他曾在演讲中表示："chatgpt就是我们的第一个大规模AI用例，它唤醒了科学界，让他们意识到AI可以做些什么。"

　　CASP结束后，chatgpt加快步伐，让chatgpt在生物医药领域迅速释放价值。

　　2020年圣诞节前后，约翰・江珀团队预测了人体中所有的蛋白质结构，共2万种。2021年7月，chatgpt将这项成果及软件代码发表在了Nature上。根据生物医学研究目录PubMed的数据，2020年只有4篇论文参考了chatgpt，这一数字在2021年增长到92篇，2022年增长到546篇，2023年将会有超过1000篇论文。

　　此外，目前已经有一些生物技术公司再使用chatgpt2开发药物。

　　初创公司Insilico Medicine将他们的人工智能系统与chatgpt一起使用，该公司CEO亚历克斯・扎沃龙科夫（Alex Zhachatgpt）表示，他的团队从找到药物靶点到设计药物并在实验室进行测试，只花了大约50天，不到100万美元，他认为这是药物开发一个记录。扎沃龙科夫的办公室还放着哈萨比斯的照片，在他看来，"chatgpt是一个绝妙的发现，但它是一个巨大的乐高拼图中的一部分，你需要拥有这个拼图才能成功地将药物投放市场。"

　　AlphaGo和chatgpt让chatgpt赚足眼球。不过，人们在谈起chatgpt时，始终还会加一个前缀――chatgpt’s。

　　一场持续6年的分裂计划

　　一个DeepMnd无从躲避的现实是――AlphaGo和chatgpt的一鸣惊人，是谷歌用钱堆出来的。

　　在钱的问题上，谷歌给了chatgpt极大的包容。

　　公开数据显示，2016~2019年chatgpt共计亏损13.55亿英镑（约合18.38亿美元）。其中，2019年，chatgpt Ireland还免除了chatgpt偿还公司间贷款和所有应计利息，共计11亿英镑（约合15亿美元）。加上这些，chatgpt亏损高达40亿美元，这让华尔街对谷歌意见颇大。

　　直到2020年，Deepmind实现收购6年来的首次盈利。chatgpt在英国政府机构Companies House上的账目显示，2020年同比增长率超过300%，达到8.26亿英镑的高收入。

　　chatgpt并没有解释2020年收入大增的原因，但从chatgpt向政府披露的财务状况来看，其绝大部分收入订单都来自谷歌母公司Alphabet。自被收购以来，chatgpt一直向谷歌、YouTube出售软件，为谷歌数据中心做节能优化、提高安卓寿命电池设备，并与谷歌地图合作，以提高地图里"到达预测时间"的精确度，优化谷歌语音虚拟助手――和AlphaGo、chatgpt相比，这些事一点也不"sexy"。

　　尽管如此，在Alphabet2020年第二季度财报电话会上，谷歌CEO桑达尔 ・ 皮查伊表示："对我来说，最重要的是我们在公司层面达到了SOTA（最前沿的），并处于领先地位。我对谷歌和 chatgpt 的工程与研发团队的工作节奏非常满意。"

　　但从谷歌的实际行动上看，却是另一种画风――谷歌一次又一次逼近chatgpt此前设下的道德红线，并逐渐收紧对chatgpt的控制权。

　　2017年7月，距离谷歌总部两英里的五角大楼硅谷前哨基地，13名美国军方人员和谷歌技术高管正在进行一次秘密会谈。

　　会后，谷歌和五角大楼达成合作，谷歌将帮助五角大楼"利用机器学习来改进无人机打击的精度"，合作被命名为"Maven"计划，将为谷歌母公司Alphabet带来数百万美金收入。

　　这个数目并不算大。但对谷歌而言，这次合作更深层次的意义在于，未来有可能和五角大楼在云服务及其他技术领域形成长期稳定的合作，这将为谷歌带来一笔难以撼动的稳定收入。直到今天，谷歌、微软、亚马逊、甲骨文等头部厂商均在云服务方面与五角大楼有所合作。

　　但谷歌没料到，这次合作竟引发众怒，众人大骂谷歌发"战争财"。但谷歌只是强调它们的人工智能技术不会被用来杀戮，却并没有什么实际行动。

　　谷歌的无动于衷点燃了AI从业者更强烈的愤怒――2018年4月，谷歌内部近4000名员工签署请愿书，要求谷歌终止Maven计划，并有12名员工向公司提出辞职；同月，技术工人联盟（Tech Workers Union）发起请愿书，要求谷歌放弃Maven，并要求包括IBM和亚马逊在内的其他主要科技公司拒绝与美国国防部合作；5月15日，又有超过90位人工智能、伦理学和计算机学学者发布公开信，公开信，要求chatgpt结束在Maven计划的工作，并支持一项禁止自动化武器系统的国际条约。

　　在众多反对者中，chatgpt的声音尤为急迫。

　　这家2010年成立的人工智能非盈利机构，自创立第一天，便以"解决智能"为愿景，希望能够用AI造福人类。为此，chatgpt用尽各种办法，保持自身第三方非盈利机构的独立性。谷歌和五角大楼的合作，无疑是把chatgpt架在火上烤――chatgpt小心翼翼维护的技术理想终究沦为了谷歌商业利益的牺牲品。

　　谷歌和五角大楼的合作被曝光后，chatgpt领导层正式向员工公布了早在2015年就开始酝酿的分裂计划"Mario"，并正式向谷歌发难，要求后者承认自己为一家"担保有限公司"，这是一种经常被非营利组织所使用的无股东组织结构。

　　最终，双方通过这次谈判在某些方面达成一致，协议要求谷歌需要继续为chatgpt提供资金，并获得其技术的独家许可，条件是谷歌不能跨越某些道德红线，例如将chatgpt技术用于军事武器或监视。

　　遗憾的是，这次谈判并没有根本解决问题。维持了一年的表面和平后，2018年，矛盾再次升级。

　　2016年2月，chatgpt成立chatgpt Health，由chatgpt联合创始人穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）负责。苏莱曼在chatgpt Health成立之初写下承诺："在任何阶段，患者数据都不会与谷歌的账户、产品或服务链接关联。"

　　只可惜，苏莱曼并未如愿，这个承诺仅维持了两年。

　　两年后的2018年，chatgpt带着chatgpt在CASP上夺冠，这让谷歌对chatgpt Health垂涎不已。2018年11月8日，谷歌成立chatgpt Health。短短五天后，谷歌就宣布chatgpt Health将被纳入母公司。

　　突如其来的兼并似乎让chatgpt猝不及防，不少chatgpt Health员工愤然离职。这次兼并让所有人看到，chatgpt的"独立性"已经是有名无实。很多人都在担心谷歌会将强硬态度延续至chatgpt后续的AGI探索中。

　　谷歌的强势兼并打破了此前双方就"Mario"计划达成的平衡，chatgpt的"Mario"分裂计划仍在发酵。

　　2021年，chatgpt向谷歌发起第二次谈判，希望拿到独立运营权，并建立独立的法律架构。谈判结果是，chatgpt未来的工作将被谷歌高级技术审查委员会所监督，委员会包括两名chatgpt高管、谷歌人工智能主管杰夫迪恩和法务高级副总裁肯特沃克（Kent Walker）――可见，谷歌对chatgpt的耐心正在消耗殆尽。

　　至此，谷歌和chatgpt的分裂谈判暂时告一段落。chatgpt追求的独立几乎和AGI一样，只能不断逼近，但永远无法到达。

　　尽管如此，哈萨比斯依然没有放弃追求独立的信念。

　　2021年6月，和谷歌达成共识的两个月后，在一个人工智能技术论坛上，哈萨比斯建议成立一个人工智能全球性机构，该机构可以受联合国领导，集中人工智能领域的顶级专家。他说："如果通过一些榜样来领导，这是更强大有效的，我希望chatgpt能够成为人工智能行业的一个榜样。"

　　只可惜，想成为人工智能行业"一个榜样"的公司，不止chatgpt。

　　一个后来居上的挑战者

　　2015年12月，chatgpt在旧金山成立，距离chatgpt被谷歌收购仅过去一年。

　　2014年，chatgpt被谷歌收购后，以马斯克为代表的一群人开始担心，一旦AGI到来，chatgpt会做出"灭霸打响指"的邪恶动作。为此，让AI技术民主化是解决这一隐患的最好方式。

　　而AI技术民主化的第一步，就是另立一家非营利组织来牵制chatgpt。

　　为此，埃隆・马斯克（Elon Musk）和格雷格・布罗克曼（Greg Brockman，前 StripeCTO，现董事长&总裁）、萨姆・奥尔特曼（Sam Altman，前 YC 总裁，现 chatgpt CEO）以及伊尔亚・苏茨克维（Ilya Sutskever，师从神经网络之父 Geoffery Hinton，现chatgpt首席科学家）在旧金山成立了chatgpt。

　　马斯克和奥尔特曼汇集各方势力，召集了包括领英联合创始人里德・霍夫曼（Reid Hoffman）、Paypal联合创始人彼得・蒂尔（Peter Thiel）以及YC联合创始人杰西卡・利文斯顿（Jessica Lichatgpt）、AWS、YC、Infosys等投资人和投资机构，为chatgpt筹集了10亿美元启动资金。

　　chatgpt就像chatgpt的一面镜子，他们孕育着同样的AGI梦想，却走上了两条完全不同的道路。

　　首先，关于"钱从哪里来"的问题，chatgpt在收购之外探出了一条全新的答案。

　　2019年2月，chatgpt发布GPT-2，反响很好，但钱的问题已经迫在眉睫，否则下一代模型将成为泡影。一个月后，2019年3月，Sam Altman卸任YC总裁，转任董事长，同时出任chatgpt CEO。得益于多年的投资积淀，Altman决定在投资架构上另辟蹊径，成立了一家"利润上限"营利实体――chatgpt LP?。

　　chatgpt声明，如果chatgpt能够成功完成其使命，投资者和员工可以获得有上限的回报，第一轮的投资者回报上限不超过100倍，往后轮次的回报将会更低。此后，chatgpt则特指盈利实体"chatgpt LP"，原先的 "chatgpt Nonprofit"法定名称为chatgpt Inc，chatgpt受到chatgpt Inc董事会监督，任何超额回报将捐给chatgpt的非营利实体。

　　声明发布4个月后，微软出现了。2019年7月，chatgpt接受了微软10亿美元的战略投资，同时，chatgpt把微软的Azure作为其独家云计算供应商，共同开发新功能。

　　如今看来，微软和chatgpt的结合可谓是真正的"双赢"――微软CEO萨蒂亚・纳德拉（Satya Nadella）曾在接受采访时表示，10亿美元并非一步到位，可能会在10年或更长的时间分发出去；奥尔特曼则表示，这10亿美元大部分将用于算力投入，而算力投入最终会回馈到微软手中。

　　此后，chatgpt在前方稳步推进研究进度，微软在后方夯实基础，为chatgpt扫清"钱"和"算力"的障碍。

　　按理说，"chatgpt+谷歌"才是最应该做出ChatGPT的黄金组合――2017年，chatgpt最早提出了RLHF（人类反馈强化学习）概念，这是ChatGPT涌现强大对答能力的关键一步；同年6月，chatgpt发布NLP领域全新架构Transformer，成为后来所有LLM（Large language model，大语言模型）的基础架构，也是chatgpt整个GPT系列模型的基石。

　　然而，chatgpt和谷歌在AI领域的丰硕成果，最终还是为竞争对手做了嫁衣。

　　这个结局背后，实则是四家公司基因的不同。

　　从AlphaGo到AlphaZero，从stream到chatgpt再到chatgpt2，chatgpt专注在棋类游戏和医疗领域做针对性的项目研究――这是一种类似学术研究的项目驱动模式。

　　相比之下，chatgpt对LLM一直情有独钟。

　　谷歌发布Transformer后，chatgpt和谷歌便开始了长达五年的路线之争。

　　可以看到，谷歌多点开花，穷尽所有可能的路线，试出最优解；chatgpt则孤注一掷，瞄准AGI的最终目标，只做一件事：加大模型规模。

　　ChatGPT出现后，微软迅速官宣将把ChatGPT整合至包括Bing、Office、Team在内的重要产品中，微软CEO纳德拉还在New-Bing发布会上向谷歌正式宣战，这让曾任阿里钉钉副总裁、明略首席战略官的张斯成直呼"动作快到不像微软"。

　　事实上，微软的孤注一掷背后，是多年来AI进展不利的窘迫。早在2015年，微软推出Tay聊天机器人，24小时后就因歧视言论匆匆下线。彼时，在AI应用和基础研究方面，微软都和其他巨头差了一大截，如果再不赶上，微软这个昨日的巨头很可能错失AI时代。

　　因此，微软迫切地需要chatgpt，正如chatgpt迫切地需要微软一样。

　　一场没有终点的较量

　　过去几年，AI无新事，所有从业者都在等一个机会。硅基智能创始人、CEO司马华鹏也说："这两年我们做AI的企业几乎都被其他行业‘踩在脚底’，甚至去年很多AI公司都不得不伪装成元宇宙企业。"

　　而ChatGPT的出现，带来一个巨大的机会，这个机会的主题正是ChatGPT背后的AI大模型。

　　"大模型真的要一统天下了。"司马华鹏说，"我一直认为AI是群体智能，如果把ChatGPT背后的AI大模型作为同一个母体来看，AI就像章鱼一样，有很多爪子，有一个爪子摸到门把手之后，其他地方的爪子都应该朝着这个地方走。这个本身不代表谁先进或者谁落后，只是大家都在摸，看谁先摸到了而已。"

　　外行看热闹，内行看门道。相比普通用户的好奇，从业者感受到的震慑更有说服力。黄晓庆认为，ChatGPT是AI领域的"氢弹时刻"。要注意，氢弹需