和杨植麟聊国产大模型抢跑这一年：人类理想的增量、有概率的非共识和Sora

《张小珺Jùn｜商业访谈录》是腾讯新闻一档专注做商业深度访谈的播客节目，试图描摹我们时代的商业、文化和新知（点击文章底部阅读原文跳转腾讯新闻收听）。

今天的嘉宾是大模型公司月之暗面的创始人兼CEO杨植麟，我们整理了音频和文字精华版，一起来听听这位92年出生、融资90亿的AI科学家的创业这一年。

（完整文字版访谈实录：月之暗面杨植麟复盘大模型创业这一年：向延绵而未知的雪山前进）

（文字是节选，完整版本请点击音频收听）

杨植麟是去年成立的这批国产大模型公司创始人中，最年轻的一位，也是学术、工作履历和通用AI有最直接相关的一位。他毕业于清华和CMU，总计论文引用次数超过22000次。可以看到，在人人喊PMF（产品/市场契合）、人人喊商业化的中国AI生态里，这位AI研究员出身的创始人倒不那么着急。

国产大模型中，月之暗面是最坚定做to C、且只做to C的一家公司（于去年10月推出了智能助手Kimi），也是目前估值最高的一家中国大模型独角兽（投后估值超过25亿美元）。就在他们第三笔融资进行的过程中，我和杨植麟聊了聊他过去一年创业故事。

这期节目由两次访谈组成。我们主要的访谈是在2024年1月完成，不过过年期间，OpenAI重磅发布Sora，所以我们又在2月补充了一次访谈。由于杨植麟有大模型创业者和AI科学家的两重身份，所以节目中包含了许多他对于AGI技术演进的关键技术判断。

我们的播客节目在腾讯新闻首发，大家可以前往关注，第一时间获取节目信息和更多新闻资讯。

（本期你将听到以下内容，可拖动音频进度条选取对应段落收听感兴趣的部分）

02:51 站在巨大技术变革的开端：前面是延绵而未知的雪山

03:35 11年本科、17年收敛到大语言模型、和图灵得主合作论文：杨植麟的学术之路

06:36 为什么AGI需要新组织？为什么科研机构、巨头的AI lab无法产生伟大系统？

10:24 全球化+AGI+很大用户量的产品，最终可能是AGI的必要条件

11:07 我们不想做“中国的OpenAI”，但应该学习OpenAI的技术理想主义

13:15 我在Google学习到的最重要一课：从无限的雕花中把自己释放出来

16:25 作为博士怎么与图灵奖得主合作？和学术大佬合作与和资本大佬合作，哪个更难？

19:37 创业这一年时间轴：ChatGPT激活资本、人才变量，我在硅谷做了一笔精确计算

22:28 Timing很重要，第一笔融资的窗口很短，只有一个月

27:54 怎么搭建AGI团队？现在有80人

30:21 卡的问题有很多back and forth，接下来一两年不会成为很大瓶颈

32:13 为什么月之暗面做to C且只做to C？（long context与Kimi智能助手背后的技术产品思考）

37:39 你认可说“国产大模型公司去年追赶GPT-3.5，今年追赶GPT-4，没有本质差异”这种说法吗？——这句话是对的，但也是片面的

39:17 追赶GPT-4是国产大模型的必经之路，但也要做非共识的新维度

40:53 不认同2023年下半年大模型市场转冷的判断，我们下半年确实也完成了融资

42:57 登月第一步是长文本，第二步呢？接下来会有两个最重大的技术milestone

44:21 只有一个颠覆性的东西，才配得上AGI这三个字，否则我们今天说的都没意义

45:34 我对PMF、落地场景和应用的看法（“应用”不是个准确的词，听起来更像目的——应该既是手段、也是目的）

46:54 User的scaling和Model的scaling这两件事应该同时做，降维打击发生过太多次

48:54 为什么开源追不上闭源？现在开源的方式和以前不一样了，它本身还是中心化

49:48 AI不是这一两年找到什么PMF，而是未来十年二十年能做什么改变世界

51:48 怎么对抗国内的焦虑情绪？大模型创业中的长短期平衡——如果没有长期，你会错过整个时代

57:41 回顾2023年的曲折、变量和预料之外

60:30 怎么看几个市场上的几个观点（包括Yann LeCun、Geoffrey Hinton、陆奇）

62:25 现在的大模型公司配比：一半实验室，一半商业公司

64:20 怎么看大模型创业公司和巨头的关系

68:05 以上是对杨植麟的第一次访谈，接下来是过完年后的第二次。这次我们重点聊了OpenAI重磅发布Sora的技术观点和对2024年的全球大模型产业预测

68:24 Sora有多少在你的意料之中，多少在你的意料之外？

69:17 Sora解决掉的技术问题：能在一个比较长的时间窗口保持生成的一致性

69:40 Sora对于全球产业格局意义是什么？2024年大模型会有哪些新叙事？

71:57 视频生成之前的关键技术瓶颈，更unified architecture（统一的架构）仍然没有被解决

73:04 解读OpenAI关于Sora报告：《Video generation models as world simulators》

74:30 怎么看Yann LeCun对生成式AI的新观点（“通过生成像素对世界进行建模是一种浪费，并且注定会失败”）

77:45 Sora是视频生成的GPT-3.5时刻

78:37 为什么不同模态放在同一个模型里那么难？Sora + GPT会出现什么？

80:40 两个世界差得越来越远了吗？

83:41 2024年的全球大模型产业预测

– End –

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/Fwa5sWNAsUQ3hQ8Vl_HWvw