李开复：做大模型要靠长跑，向投资人承诺十年不套现

由李开复担任创始人兼CEO的大模型创业公司零一万物，刚刚公布了自己在百模大战中的新进展。 

5月13日，零一万物正式发布千亿参数闭源大模型Yi-Large。在斯坦福开源评测项目AlpacaEval 2.0英语能力排行榜上，该模型的LC Win Rate（控制文本长度误差的胜率）仅次于Open AI的GPT-4 Turbo，Win Rate（胜率）则位列世界第一。

尽管这家公司此前发布的开源大模型以中小尺寸为主，但团队在行动上认可了闭源大模型的价值。李开复还透露，零一万物已启动下一代万亿参数Yi-XLarge MoE模型训练。

过去，大模型领域创业者谈得最多的一个词是PMF（产品市场契合），但李开复认为这个移动互联网时期的概念已经难以适应AI时代了。 

在移动互联网时期，用户规模增长所带来的边际成本很低。但到了大模型时代，模型训练和推理成本是每一个创业公司必须要面临的挑战。

“用户增长需要的优质应用离不开强大的基座模型，而这背后往往是高昂的训练成本，此外还需要考虑随用户规模增长的推理成本。”李开复表示，只有PMF已经不够了，还需要考虑Technology（技术）和Cost（成本）的匹配。

因此，他提出了一个新概念——TC-PMF，技术成本X产品市场契合度。“做TC-PMF，推理成本下降是个‘移动目标’，这比传统PMF难上100倍。” 李开复表示。

正因为如此，李开复不认可目前一些大模型公司买流量推广的做法。他表示，行业应当共同避免陷入不理性的ofo式流血烧钱打法。

面向下一阶段的发展和竞争，零一万物已经明确的四个方向包括全球化布局、模基共建、模应一体、Al-First。

全球化方面，零一万物已在海外上线了4款消费端产品，其中生产力产品线今年预期营收过亿元，ROI（投资回报率）达到1，海外生产力应用用户规模接近千万。

模基共建主要指自研人工智能基础架构技术，这样能从底层优化训练方法，提升计算效率。零一万物该公司称，经优化后，其千亿参数模型的训练成本同比降幅达一倍。模应一体主要表示基座模型能力要与应用效果体系化联动。

业界目前颇为笃定的是，大模型领域很快会迎来应用层的爆发。李开复此前已明确表态，2024年会是AI应用爆发元年。金沙江创投主管合伙人朱啸虎也已多次公开表示，AI大模型应用层将在2025年迎来爆发。 

两种结论的时间差是否有意义？李开复对界面新闻记者表示，朱啸虎说得有一定道理。目前推理成本一年降低10倍，两年就是100倍，如果GPT-4的能力只要以百分之一的价钱来做推理成本，很多应用肯定可以爆发。 

“但我认为今年是元年，因为有些领域今年就会爆发。”李开复认为，整个普惠点不是同时来到，有些领域的应用要求会很高。他以生产力工具产品为例，称目前已经达到TC-PMF，但还可以更好。

零一万物一周前发布了自己面向消费端的生产力应用 “万知”，目前 开始正式提供服务；面向企业生态的 “API开放平台”也同步上线。

至于真正的超级应用何时才能出现？李开复表示，团队已经可以预测Yi-XLarge的训练完成时间点以及推理能力的增长，内部会有一套方法论，一边针对阶段性成果做最终预测，一边基于该预测开始打磨产品。 

“这个领域速度这么快，不能等模型做完了再想TC-PMF。”他说，“现在是分秒必争。”

零一万物成立一年来，拿到了来自创新工场和阿里云的两笔公开投资，估值据悉已超10亿美元，是国内大模型领域独角兽俱乐部的成员之一。 

创始人兼CEO李开复似乎也已完全适应投资人到创业者的身份转变。最近，他刚刚注册了抖音账号，并开始有节奏地发布短视频。实际上他已经受邀多次，但如今为了分享自家产品和技术，他清楚“这还是有必要的”。 

“我们（中国大模型）狂奔了一年，在模型方面至少赶上美国最顶尖的大模型，当然以后还要继续努力，但是我们对未来需要有沉淀和展望，融易新媒体消息，不能只是拼命地狂奔，而是要开始思考怎么进入长跑模式。”李开复表示。 

对于这场人生新战役，他也毫不讳言自己的信心和决心。