在ChatGPT的交互形態(tài)下，從產(chǎn)品到技術(shù)研發(fā)等各個階段，都被改變了。

　　文｜《中國企業(yè)家》記者 孔月昕

從今年2月到4月的兩個多月時間里，陸續(xù)迭代推出3個版本的公司自研大模型——按照以往to B公司的發(fā)展特點(diǎn)，這是個難以想象的快節(jié)奏，但對當(dāng)下的第四范式來說，已經(jīng)變成現(xiàn)實(shí)。

　　基于過去在技術(shù)和商業(yè)化等方面的積累，第四范式創(chuàng)始人、CEO戴文淵及團(tuán)隊(duì)提出了AIGS（以生成式AI重構(gòu)軟件）的發(fā)展方向，希望借助AI的新型交互模式，使B端企業(yè)軟件的體驗(yàn)得到顛覆式提升。

　　盡管各方都在積極研發(fā)訓(xùn)練試圖“搶跑”，但面對當(dāng)下的競爭態(tài)勢，戴文淵表現(xiàn)得非常理性?！拔矣X得沒有想象中那么夸張，這是一個巨大的浪潮?？赡茉龠^10年，對于大家來說大模型根本就不是一個事兒，就好像十多年前的互聯(lián)網(wǎng)公司跟現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司也不是一個事兒。到最后，各自可能都會找到定位。”

　　在位于清河五彩城的辦公室接受《中國企業(yè)家》專訪時，戴文淵給人的第一印象是說話慢條斯理、有著科學(xué)家的嚴(yán)謹(jǐn)，但深聊后發(fā)現(xiàn)，他的目標(biāo)感極強(qiáng)。

　　2009年，為了解決AI能用的問題，戴文淵離開學(xué)術(shù)界去了百度；為了讓AI技術(shù)應(yīng)用到更多行業(yè)，他又離開百度去了華為。2014年，戴文淵選擇離開大廠，邀請陳雨強(qiáng)、胡時偉共同創(chuàng)立了第四范式。“希望能把AI折騰得更厲害一點(diǎn)?！贝魑臏Y曾告訴《中國企業(yè)家》。

　　2023年的這一波AI浪潮，戴文淵又一次率先想到目標(biāo)?！翱吹紾PT-3時已經(jīng)知道了，只要達(dá)到一個臨界點(diǎn)，大模型將會到達(dá)一個舉足輕重的位置?！痹诼涞貍?cè)，戴文淵一直以來的觀點(diǎn)是，大模型最先改變的是to B行業(yè)。

　　從2015年到2021年，第四范式獲得了多家知名基金及國有銀行的多輪融資，并從2021年8月開始，三次遞交招股書，但至今還沒有上市。據(jù)IPO早知道報(bào)道，第四范式于2023年4月24日更新招股書，繼續(xù)推進(jìn)港交所主板上市進(jìn)程。在4月25日接受采訪時，戴文淵稱上市絕不是公司的目標(biāo)和終點(diǎn)。

　　“我希望未來，提起戴文淵大家都不知道他是誰，但提到第四范式，所有人都知道這家公司，而創(chuàng)始人是誰則要再查一查?！?/p>

　　以下為戴文淵的采訪整理，有刪節(jié)。

ChatGPT帶來的不是技術(shù)突變，是信心增強(qiáng)

　　ChatGPT的出現(xiàn)，對我們來說既是一個意外，也沒有完全出乎意料。

　　大概在三四年前，即GPT-3出現(xiàn)時，我們就已經(jīng)有了預(yù)期，只要達(dá)到一個臨界點(diǎn)，大模型將會到達(dá)一個舉足輕重的位置，但彼時我們很難預(yù)見它抵達(dá)臨界點(diǎn)的具體時間。因此當(dāng)它在今年實(shí)現(xiàn)爆發(fā)時，對我們來說確實(shí)很意外。

　　這其中，ChatGPT的出圈對于整個產(chǎn)業(yè)是一個特別大的推動。技術(shù)的進(jìn)步可能是線性的運(yùn)動，但信心則是跳變的，當(dāng)技術(shù)沒有過臨界點(diǎn)時，公眾的信心可能趨近于0。

　　因此，在我看來，這一波風(fēng)暴主要來源是信心的變化，技術(shù)上并沒有特別大的突變。

　　例如AI繪畫等相關(guān)應(yīng)用，其實(shí)在去年甚至幾年前就有了，如果在去年，大家對讓人工智能替人畫畫，可能沒有太多興趣。但在今年，即便我們不主動提及，大家也可能追著問，想了解AI畫畫。

　　第四范式現(xiàn)在有一個100多人組成的研究院團(tuán)隊(duì)，相當(dāng)于我們公司的“達(dá)摩院”。毫無疑問，大模型是我們決不能錯過的一個方向。

　　大概在2018年，Google推出BERT（模型）時期，我們已經(jīng)開始做相關(guān)工作，雖然彼時BERT還有一定的局限性，但到了GPT-3之后，大家已經(jīng)基本上看清楚技術(shù)路線的發(fā)展方向了。

　　在這個過程中，我們一直有投入，但和今年相比肯定有差異，尤其在（技術(shù)的）臨界點(diǎn)突破后，大家的精氣神和信心都完全不同了。我們現(xiàn)在每天晚上都在加班加點(diǎn)工作，而且每天都可能有新的同事加入進(jìn)來。

　　信心一直是困擾我們的問題。去年同一時間，如果我們推出“式說”1.0和2.0版本，應(yīng)該不會有很好的市場接受度。這也導(dǎo)致，盡管我們在大模型層面已經(jīng)有了很長時間的儲備，但重視程度一直不夠。

　　臨界點(diǎn)過了之后，我們的第一反應(yīng)就是趕緊把家里的東西拿出來產(chǎn)品化。于是我們在2月和3月分別推出了“式說”1.0、2.0版本，其實(shí)現(xiàn)在我們有好多能力還沒有加到產(chǎn)品里面，還在逐步地往里面加。我們今天采訪后，一兩天時間，我們的研發(fā)團(tuán)隊(duì)又要拿出新的版本去做測試。我們現(xiàn)在每天都在加班。

　　在這過程中，我們遇到最多的問題就是“可控”。即什么樣的事是可控的，什么樣的事是不可控的，或者說客戶能接受的可控與不可控的范圍，都需要我們?nèi)ゴ蚰?。例如用戶要求AI實(shí)現(xiàn)某個功能，即使準(zhǔn)確率是99%，這個也不能用，要實(shí)現(xiàn)100%?；蛘咂鸫a要做到，當(dāng)告訴（AI）“你錯了”，它有辦法迭代更改，即“知錯能改”。

　　并且我們也在對產(chǎn)品快速迭代，相當(dāng)于我們今天采訪結(jié)束后，只需要一兩天，我們的幕后研發(fā)團(tuán)隊(duì)又能拿出新的版本去做測試。

　　對于大模型的能力涌現(xiàn)，我們并不會表現(xiàn)得非常激動或敏感，在我們看來是自然而然甚至習(xí)以為常的事情，我們對于自己的大模型的能力評價(jià)就是“應(yīng)該的”。

　　因此，我們在這波大模型的投入上沒有一個明確上限，只要是我們的現(xiàn)金流可以接受的范圍內(nèi)，我們就會加大投入。對于最終產(chǎn)出的模型或產(chǎn)品，目前最高能提供到千億（參數(shù)）規(guī)模。

大模型最先改變的是to B領(lǐng)域

　　現(xiàn)在外界把AI分成1.0、2.0，我理解過去的AI，是點(diǎn)上的AI，大家可能在它達(dá)到1億或10億參數(shù)的時候，就可以接受了?，F(xiàn)在大家討論的AGI，是面上的AI，它的模型需要到一定的量級以上，才能夠顯現(xiàn)出我們可以接受的能力或水平。比如100億規(guī)模參數(shù)以下的大語言模型，它的能力基本上不會被接受。

　　所以過去我們尋找的AI落地場景，如搜索引擎、資訊推薦、金融交易等，都要滿足價(jià)值夠大的條件。因?yàn)樵谶^去，構(gòu)建一個模型，只能在這一個點(diǎn)（場景）應(yīng)用，比如搜索引擎只能搜索，現(xiàn)在，多模態(tài)大模型能力可以成為底座，上面接多個場景。這就意味著，在過去模型研發(fā)要參考投入產(chǎn)出比，這次大模型熱潮的出現(xiàn)，是一次完全的升級換代。

　　過去的點(diǎn)上的AI是沒有辦法脫離軟件獨(dú)立存在的，如抖音的推薦算法不能直接給到用戶，而是要放到APP里。

　　這也是我們現(xiàn)在看到的最大機(jī)會：AI有可能把整個軟件產(chǎn)業(yè)再升級換代一次，包括to C和to B兩個領(lǐng)域的軟件。

　　而在大模型的落地應(yīng)用層面，我一直以來的觀點(diǎn)是，它最先改變的是to B行業(yè)。

　　因?yàn)锽端企業(yè)軟件的起點(diǎn)較低，可改造空間更大。比如二維碼支付在中國最先普及，但到了美國卻沒那么容易普及，因?yàn)槊绹男庞每I(yè)務(wù)做得太好了，到處都可以刷卡。同理，中國的to C軟件過去十幾年已經(jīng)被打磨到了比較高的水準(zhǔn)，用對話框未必就一定更好用。

　　反觀，B端企業(yè)軟件面向功能導(dǎo)向、交互門檻更高。而AI大模型帶來的新的（對話框式）交互模式，不僅有機(jī)會創(chuàng)造出一個交互極簡、功能強(qiáng)大、自我迭代的新型軟件工作流，提升B端軟件的使用體驗(yàn)，而且在開發(fā)層面，之前B端企業(yè)軟件都是基于菜單式的開發(fā)，每次一個功能升級至少是月級別的開發(fā)時間，現(xiàn)在AI改寫數(shù)據(jù)和API的效率比原來高得多，在這種新的方式下，軟件迭代的效率提速到以天為單位。

　　無論是用戶體驗(yàn)，還是開發(fā)者體驗(yàn)，都得到了飛躍式提升。

　　市場的反饋對我們也有很大的推動作用，ChatGPT出現(xiàn)后，客戶對AI的包容度和信心相應(yīng)提升。我們也在跟我們的客戶同步推動技術(shù)產(chǎn)品的落地，如金融、能源、運(yùn)營商、零售、醫(yī)療等行業(yè)。另一方面，技術(shù)的快速滾動也加速了我們新增客戶的效率，我們現(xiàn)在每天都會有新客戶進(jìn)來。

　　相比于過去軟件領(lǐng)域的盈利方式，我認(rèn)為最合適（大模型）的商業(yè)模式是算力，AI的算力是不可被忽視的領(lǐng)域，如每一次去訪問ChatGPT都消耗了幾毛錢的算力，我覺得目前這是非常合理的計(jì)算方式。

　　至于to C領(lǐng)域，我們暫時還沒有一個明確的商業(yè)計(jì)劃。但在這方面，我們也是持open的態(tài)度。

一家快速迭代的to B公司

　　我覺得很有意思的一點(diǎn)是，最近幾個月，我們這家to B（科技）公司的工作模式，越來越像一家互聯(lián)網(wǎng)公司。

　　過去，我在互聯(lián)網(wǎng)公司工作時，大家追求的都是快速迭代，每天都會不停地產(chǎn)出新的東西，然后做實(shí)驗(yàn)去試，再根據(jù)結(jié)果的好壞不停地迭代。

　　雖然第四范式是高科技公司，但我們本質(zhì)是一家做to B業(yè)務(wù)的公司，因此過去我們的迭代以及反饋周期，和原來的to B公司是一樣的。甚至我們每年更新兩個大版本，在to B的軟件企業(yè)里面已經(jīng)算迭代得特別快的。

　　過去我們根本不敢想象每個月迭代一次，甚至每天迭代一次，但在ChatGPT的交互形態(tài)下，我們現(xiàn)在從產(chǎn)品到技術(shù)研發(fā)等各個階段，都被改變了。

　　此前我們研究部門做出的算法，可能要經(jīng)過工程化、產(chǎn)品化再到解決方案，然后才能推向市場。整個環(huán)節(jié)可能需要少則一年，多則2~3年。但現(xiàn)在，AI讓我們研究團(tuán)隊(duì)做出來的東西，可能在一兩天后就能進(jìn)入到產(chǎn)品階段。不僅僅是我們，整個世界都是這樣，GPT-3.5進(jìn)化到GPT-4也很快。

　　我覺得對于團(tuán)隊(duì)來說，這種感覺也非常不一樣，以前我們100多人的研究院團(tuán)隊(duì)，外界可能不太需要知道他們的存在，因?yàn)檠芯康膬?nèi)容在至少一年內(nèi)都不會產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，也不會推向市場實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。在這一年的時間里面，我們只能自己給自己一個積極的反饋與信念。

　　但現(xiàn)在整個形勢變化后，只要新的東西一出現(xiàn)，立刻就可以被大家看到，或者對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響。我們其實(shí)非常enjoy這種方式，因?yàn)槲覀兌际腔ヂ?lián)網(wǎng)公司出來的?，F(xiàn)在我們公司的運(yùn)轉(zhuǎn)非常像互聯(lián)網(wǎng)公司模式，以前互聯(lián)網(wǎng)公司都是不斷迭代、不斷試錯的一種形態(tài)，迭代試錯會讓產(chǎn)品能力越來越強(qiáng)。我們現(xiàn)在也是如此，我們不會完全將產(chǎn)品打磨成熟，而是將α版或β版給到客戶，我們一起打磨，因?yàn)榭蛻魞?nèi)部也在每天迭代、改進(jìn)。

　　最近，我個人的工作狀態(tài)可以稱之為“夜以繼日”，幾乎所有的時間都在工作。這主要是“騰訊會議”帶來的。以前安排會議，同事會問我，“你什么時候在公司？”現(xiàn)在他們問的都是：“你什么時候不坐飛機(jī)？”一旦連了衛(wèi)星電話，可能以后坐飛機(jī)與否都不需要問了。

　　對于公司的未來發(fā)展愿景，我在剛創(chuàng)業(yè)的時候就和其他創(chuàng)始人聊過這個話題。我希望未來，提起戴文淵大家都不知道他是誰，但提到第四范式，所有人都知道這家公司，而創(chuàng)始人是誰則要再查一查。海外有很多公司創(chuàng)始人都“隱身”了，就像IBM，外界都不太記得創(chuàng)始人是誰了，包括微軟現(xiàn)在也不太需要比爾·蓋茨，但公司還在很厲害地繼續(xù)往前走。

　　創(chuàng)業(yè)公司可能很少有人能夠走到這一步，我們希望有一天第四范式能走到這一步。

　　所以這是我們創(chuàng)立第四范式的目標(biāo)：不是為了讓我成功，而是讓這家公司成功。