“如果把‘AI+’，只理解为‘AI+行业’，那就是对人工智能庸俗化的说法。”王坚院士在“外滩大会”上，说了句大实话。“AI+行业”之所以“庸俗”，大概因为这是句永远正确的废话，天天把这句话挂在嘴边的企业，大概率也是没想好AI怎么“+行业”。

1983年，大三时候的王坚，听了一次Herbert Simon的演讲。这位大咖既是计算机科学家，也是心理学家，后来更获得了诺贝尔经济学奖。关键是，他还在1956年，参加了那次著名的“达特茅斯会议”。

“达特茅斯会议”足足开了两个月，足足两个月的时间都在讨论，一个完全不食人间烟火的问题：如何用机器来模仿人类学习？虽然大咖们最终也没有达成共识，但他们却留下一个名字——人工智能。

因此，1956年也就成为人工智能元年。

又过了27年，Herbert Simon以访问学者的身份来到杭州大学。“你可以想象，我当时有多激动吗？”王坚第一次接触到人工智能时也很兴奋，但兴奋之后就没剩下什么。此后的30多年，人工智能好像又没了动静。

直到2017年。

“虽然人工智能有很长的过去，却只有很短的历史。”王坚说，如果从上世纪50年代算起，人工智能确实有很长的过去，但如果从2017年算起，人工智能只有很短的历史。因为哪一年，谷歌提出了Transformer，也是那一年OpenAI公司正式成立。

“过去”与“历史”从此分界。

再后来，就是我们都知道的ChatGPT。

这也是王坚现在关注的重点——如果在“人工智能+”的逻辑下，讨论ChatGPT，其实ChatGPT是“Chat”+“GPT”。GPT代表基础大模型，但Chat并非简单的应用场景，而是应用平台。

事实上，“GPT”第一次摆在比尔·盖茨面前时，他也跟OpenAI公司讨论了很多方向，讨论了很多类似于GPT的场景，但最终只有Chat被认为可行，后来也只有Chat被证明是革命性的产品。

所以“谷歌很行，谷歌也很不行。”话锋一转，王坚又说：“微软很不行，但它也很行。”言下之意，“谷歌很行”是因为他经常能完成从0到1的创新，甚至还能做到比“1”更多一点；而“微软很行”则是因为他，总能跑通商业闭环，完成应用和产品创新。

以此对照中国的人工智能产业。

中国或许跟“谷歌模式”还有差距，至少我还不知道中国的哪家企业，研究出可以媲美Transformer的架构。但也不要妄自菲薄，在“微软模式”这块，中国绝对进行了很多有意义的探索。

尤其在2024年。

2023年是中国的AI“大年”，大模型之年，“百模大战”就是那段时间的写照。2024年，也是中国的AI“大年”，市场规模性爆发，算力资源一卡难求。但2024年，也是中国的AI“小年”，企业开始卷“小模型”、“小场景”，甚至很多应用都带了个“小”字。

外滩大会期间，支付宝就发布了独立的AI生活管家APP“支小宝”。准确地说，“支小宝”从“它”变成了“他”。他可以通过对话，快速订票、点餐、打车、扫共享单车，查询附近的吃喝玩乐等。

例如，打工人总是要上班的。当他们早晨急匆匆地走出家门时，用一句话就唤出地铁码、公交码，或者轻松地找到附近的共享单车；上班路上还能随便让“支小宝”买一杯咖啡，这样到地儿就能取了。

而且“支小宝”还会越用越懂你，第一次你跟他说：“美式热咖啡、少糖。”以后你只要说：“支小宝，老规矩”。

这就是AI“小年”的典型特征。

当然，这样的“小应用”也在“+行业”。安徽黄山与支付宝的合作，可理解为“AI+文化旅游”；支付宝与浙江卫健委的合作的“安诊儿”，可视为“AI+医疗健康”；支付宝与江西赣服通合作的“小赣事”，则是“AI+政务服务”。

不仅如此。

同样是在外滩大会，蚂蚁集团还新版升级了AI金融管家“蚂小财”。升级后的“蚂小财”能更实时解读热点，更能锐度地表达观点，提供有问必答、个性化的专业服务。例如，询问上市公司财报时，“蚂小财”就能即刻生成图文版财报解读，清晰呈现营收等核心数据的变化和原因。

而人工智能的未来呢？他是否如凯文·凯利所说：“人工智能将成为一台连接全球的超级计算机”？

其实，不管是“支小宝”，还是“蚂小财”，都是支付宝平台上长出的“智能体”。或者也可理解为，支付宝就是“Chat”那样的应用平台，有了应用平台，才能有足以改变我们生活的小应用，才能让每个人都能感受到AI的能量。

当然，不管是“支小宝”，还是“蚂小财”，也都是我们现阶段，对人工智能的理解。王坚对此的解释是，要想做出更好的产品，至少要突破两个约束：一是技术成熟度，二是问题的理解深度。“很多时候我们误以为有了GPT就能解决所有问题，但真正的挑战是，找到应用领域内的核心问题。”

但什么是核心问题？

人工智能其实就是一面照妖镜，倒逼我们回归价值本源。就像媒体记者的本源不是传播，而是采访获得意见领袖的私有数据，并传递有价值的观点；导游的工作本源不是导购，而是提供知识和情绪价值。否则，这两种职业也很快会被取代。

由此回归到“AI+行业”，这句话本身并没有错，只是如王坚所说，中间缺了个“机制创新”。OpenAI之所以成功，就是因为他一半是非盈利机构，另一半是纯纯的商业投资。这就是OpenAI的“创新机制”，而传统的投资方式无法支持他这种创新。

所以“AI+”的关键不在于“+”什么，而是如何通过机制创新实现“AI+行业”。“机器学习泰斗”迈克尔·乔丹在本次外滩大会上，似乎也回应了这个观点。只不过，他更愿意用“激励机制”解释事物的另一面。

迈克尔·乔丹说：“AI拥有海量的数据，但有些不能生成价值，通过设计激励机制才能驱动AI智能体贡献和协作。”而王坚则进一步指出，“数据、模型、算力三者的组合，构成了创新机制的核心。当三者的规模都有了巨大的变化时，就一定要引入新的东西。

那就是AI的基础设施。

当婴儿的爬行速度被加快1000倍时，他就是喷气式飞机；当事物的规模增加1000倍时，它也会发生颠覆性的变化。过去数年，AI算力每年增长4倍。10年之后呢？那就是100万倍。所以未来10年，AI还将创造1000个天翻地覆。

“所以未来的这个世界，不但技术在革命，创新机制也在革命，基础设施更在革命。而且没有比这三项革命，在同一时间发生更令人激动的事情了。我想这些革命将创造未来。”王坚最后说。