在 a16z 舉辦的 Runtime 閉門峰會閉幕對談上，兩位創(chuàng)始合伙人 Marc Andreessen 和 Ben Horowitz 聊了聊當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的熱門話題。

對談中，他們重點(diǎn)分享了大模型的能力邊界、AI 的創(chuàng)造力與智能的關(guān)系、AI 領(lǐng)域泡沫、具身智能等話題，也重點(diǎn)提到了中國在 AI 領(lǐng)域的飛速進(jìn)展。

我們整理了其中的一些核心觀點(diǎn)：

創(chuàng)造力的本質(zhì)： 對“AI 無法真正創(chuàng)新”的批評是不對的，因為絕大多數(shù)人類也無法做到這些要求。無論是科學(xué)突破還是藝術(shù)創(chuàng)作，本質(zhì)都是對前人工作的“改造”和“組合”。真正的“概念性突破”在人類中也極其罕見。

智力不是一切： 認(rèn)為“更智能的 AI 終將統(tǒng)治人類”的假設(shè)是錯誤的。現(xiàn)實(shí)世界并非總是由“最聰明”的人來負(fù)責(zé)決策。領(lǐng)導(dǎo)力和成功還需要心智、勇氣、感知力等非智力因素。

AI 沒有成為泡沫： 目前的 AI 領(lǐng)域并不算泡沫，因為“當(dāng)所有人都在問這是不是泡沫時，它就不是泡沫”。真正的泡沫發(fā)生在所有人都已“投降”、堅信其只漲不跌時。而 AI 的基本面依然成立，只要技術(shù)有效，用戶就會愿意付費(fèi)。

AI 還處在早期階段： 我們今天所見的聊天機(jī)器人和搜索引擎遠(yuǎn)非 AI 的終極形態(tài)。我們正處于 AI 的“文本提示詞”時代，就像1992年之前的個人電腦。AI 的“圖形界面（GUI）”或“瀏覽器”時刻尚未到來，產(chǎn)品形態(tài)仍有巨大的創(chuàng)新空間。

行業(yè)變化非常快：AI 領(lǐng)域?qū)掷m(xù)以非常快的速度發(fā)生變化，創(chuàng)業(yè)者們需要提高警惕。不管是產(chǎn)品形態(tài)，技術(shù)瓶頸，還是供需關(guān)系，都可能發(fā)生快節(jié)奏的遷移。尤其是供需關(guān)系，在一個供需市場里，造成“過剩”的永遠(yuǎn)都是“短缺”。

競賽的“第二階段”： 美國與中國的 AI 競賽仍將繼續(xù)，真正的決勝點(diǎn)將會出現(xiàn)在“第二階段”，那就是機(jī)器人。由于西方在過去幾十年中選擇了“去工業(yè)化”，中國在硬件、供應(yīng)鏈和制造生態(tài)上擁有巨大優(yōu)勢。即使美國在軟件上保持領(lǐng)先，也可能在硬件上被中國趕超。

AI到底有沒有創(chuàng)造力？

Erik Torenberg（本次對談的主持人，a16z 合伙人）：Marc，最近有很多關(guān)于大模型局限性的討論，說它們無法實(shí)現(xiàn)真正的新科學(xué)發(fā)明，無法展現(xiàn)真正的創(chuàng)造性，因為它們所做的只是“組合”或“包裝”。你對此有什么看法？

Marc Andreessen：我經(jīng)常會遇到兩類問題：第一，語言模型是否智能，即它們能否像人類一樣處理信息并實(shí)現(xiàn)“概念性突破”？第二，語言模型或視頻模型是否具有“創(chuàng)造力”，能否創(chuàng)造新藝術(shù)并實(shí)現(xiàn)真正的“創(chuàng)意突破”？

我會對這兩個問題反問：人類能做到這些事嗎？

這里有兩個問題。首先，即便有些人是所謂“智能的”，能產(chǎn)生原創(chuàng)的、概念性的突破，那有多少比例的人能真正做到這一點(diǎn)？我只見過少數(shù)幾個，他們中的一些就在這個會場里，但數(shù)量并不多，大多數(shù)人永遠(yuǎn)也做不到。

然后是創(chuàng)造力。到底有多少人是真正具有創(chuàng)造力的？你可能會指著貝多芬或者梵高說：“看，這就是創(chuàng)造力。”是的，這確實(shí)是創(chuàng)造力。但歷史上又有多少貝多芬和梵高呢？顯然，數(shù)量非常非常少。

所以，第一點(diǎn)是，如果這些 AI 能超越 99.99% 的人類，那它本身就已經(jīng)非常智能了。

我們再深入挖掘科技史，就會發(fā)現(xiàn)幾乎所有的重大突破，通常都至少需要 40 年前期工作的積累。事實(shí)上，語言模型本身是過去八十年工作的結(jié)晶。

藝術(shù)領(lǐng)域情況也完全一樣。小說、音樂和其他藝術(shù)領(lǐng)域，顯然存在創(chuàng)造性的飛躍，但同樣也受到前輩們的巨大影響。

所以，如果一個 AI 達(dá)到世界的前 0.001%，可能就已經(jīng)完全達(dá)到目標(biāo)了。

當(dāng)我在使用 AI 時，我的感覺是：“哇，它們似乎聰明得可怕，也具有驚人的創(chuàng)造力。”

大多數(shù)人都不智能，所以也不必苛求AI

Erik Torenberg：當(dāng)人們談?wù)摯竽Ｐ偷木窒扌詴r，似乎提到一個共同主題。它們能做遷移學(xué)習(xí) (Transfer Learning) 嗎？

*遷移學(xué)習(xí)：跨學(xué)科將知識融會貫通的能力。

Marc Andreessen：人類能做到嗎？這就像橫向思維，或者說，是在“分布內(nèi)”（inside distribution）推理還是在“分布外”推理？

*分布內(nèi)推理：模型已擁有的知識。

情況是這樣的：我認(rèn)識很多人，他們非常擅長在“分布內(nèi)”推理。但我到底認(rèn)識多少擅長在“分布外”推理并進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的人呢？

屈指可數(shù)。我認(rèn)識幾個人，無論你什么時候問他們一個問題，你都會得到一個極具原創(chuàng)性的答案，但通常這個答案會涉及多個領(lǐng)域。

比如，你問某人一個關(guān)于金融的問題，他會給你一個融合心理學(xué)并且更恰當(dāng)?shù)拇鸢浮；蛘吣銌栆粋€心理學(xué)問題，他會給你一個結(jié)合生物學(xué)的答案。

在我認(rèn)識的一萬個人中，大概只有三個人能做到這一點(diǎn)。這個比例并不高。

這非常鼓舞人心。因為看看我們?nèi)祟悾M管有各種局限性，卻依然能做到今天的這一切。看看我們展現(xiàn)的所有創(chuàng)造力，所有那些了不起的藝術(shù)、電影、小說，以及了不起的技術(shù)發(fā)明和科學(xué)突破。

所以，我們訓(xùn)練 AI 是否需要讓它達(dá)到 100% “創(chuàng)新思考”的程度？我認(rèn)為不需要。

更聰明的AI不會“統(tǒng)治”世界

Erik Torenberg：有很多人會認(rèn)為，“更智能的東西會統(tǒng)治那些不那么智能的東西”。

Marc Andreessen：任何養(yǎng)貓的人都不會這么說。

你看看今天的世界，你認(rèn)為我們總是被全世界最聰明的人們領(lǐng)導(dǎo)著嗎？

我認(rèn)為有兩件事是真的。

第一，我們可能低估了智力的重要性。過去一百年里，“智力”因種種原因成了一個極具煽動性的話題。即使是“有些人確實(shí)比其他人更聰明”這個觀念本身，都會讓人抓狂。

但情況確實(shí)是，智力幾乎與每一種人生結(jié)果相關(guān)。在社會科學(xué)中，他們會告訴你，所謂的“流體智力”（fluid intelligence）或者 G factor（G因子），它與幾乎所有事情（教育成果、職業(yè)成果、收入，甚至生活滿意度）都有 0.4 的相關(guān)性。

另一方面，那些身處涉及智力領(lǐng)域的人可能又都高估了智力。集體層面一個著名的觀察結(jié)果是：你把一群聰明人放進(jìn)“烏合之眾”里，他們絕對會變得更蠢。

因此，某些 AI 圈子里的那種，“聰明的東西將統(tǒng)治愚蠢的東西”的假設(shè)，非常容易，也非常明顯地被證偽了。

Erik Torenberg：這就引出了一個后續(xù)問題，有哪些技能是在智力之外的？更具體地說，為什么 AI 系統(tǒng)不能學(xué)會它們？

Marc Andreessen：你認(rèn)為除了智力之外，還有什么因素決定了領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)業(yè)精神或組織方面的成功？

Ben Horowitz：很多事情。很大程度上，成功的人要能以正確的方式進(jìn)行對抗。這其中有一定智力成分，但更多的是真正理解你在和誰說話，能夠解讀對方的想法。

對創(chuàng)始人，要通過公司員工的眼睛，而不是你自己的眼睛來決策。這是一種需要不斷與人交談、理解對方在說什么來培養(yǎng)的技能。這當(dāng)然不是一個智商問題。

Marc Andreessen：這是一些勇氣、激勵以及情感理解和心智的結(jié)合。

“全身體驗”的必要性，機(jī)器人的必要性

Marc Andreessen：有越來越多的科學(xué)證據(jù)表明，人類的認(rèn)知不是純粹的大腦活動。

著名的“心身二元論”（mind-body dualism）是不正確的。人類的體驗，并不僅通過大腦的理性思考，還因為全身體驗。

我們的神經(jīng)系統(tǒng)，我們的腸道菌群到荷爾蒙等各種生物化學(xué)方面，它們一起構(gòu)成了生命。

人類的認(rèn)知是一種全身的體驗，遠(yuǎn)超想象。這也是目前 AI 領(lǐng)域的重大基礎(chǔ)挑戰(zhàn)之一。

機(jī)器人革命肯定會到來。當(dāng)我們把 AI 放入在世界中移動的物理物體中時，就成了“具身智能”。這時的 AI 將更接近整合了智力、物理的體驗。但這些都非常早期，還有很多工作要做。

我們正處于AI泡沫中嗎？

Erik Torenberg：我們來談?wù)?ldquo;泡沫”。

黃仁勛、Amin Vahdat（谷歌工程院 Fellow 兼副總裁）、Jeetu Patel（思科總裁兼首席產(chǎn)品官）、和 Matt Bornstein（a16z 合伙人）都談到了正在建設(shè)的、物理基礎(chǔ)設(shè)施的巨大規(guī)模。

AI 的資本性支出 (Capex) 占到了 GDP 的 1%。我們應(yīng)該如何思考這個“泡沫”？

Ben Horowitz：我認(rèn)為“它是一個問題”這件事，就意味著我們沒有處于泡沫之中。泡沫在很大程度上是一種心理現(xiàn)象。

如果真的達(dá)到泡沫的程度，那每個人都必須相信它不是泡沫。

就像在互聯(lián)網(wǎng)泡沫時代，價格飛漲，巴菲特開始投資科技股。他曾發(fā)誓永遠(yuǎn)不會投資科技，因為他不懂。如果連他都“投降”了，那確實(shí)是泡沫了。

現(xiàn)在如果你回過頭看看，互聯(lián)網(wǎng)顯然不是泡沫，它是真實(shí)的東西。雖然在短期內(nèi)，確實(shí)發(fā)生了價格錯位，因為當(dāng)時網(wǎng)絡(luò)上根本沒有足夠的人來讓那些產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)起來。

在 AI 領(lǐng)域很難看到這一點(diǎn)，因為短期的需求如此之大，我們現(xiàn)在沒有需求問題。而且，“我們五年后會遇到需求問題”的想法，在我看來非常荒謬。

會不會出現(xiàn)像“我們沒有足夠的冷卻能力”這樣的奇怪瓶頸？也許會。但就現(xiàn)在而言，如果看需求和供應(yīng)，以及市盈率，這根本不像是一個泡沫。

Marc Andreessen：順便說一句，很多 VC 也不知道是不是泡沫，他們只會感到沮喪。當(dāng)創(chuàng)業(yè)者們拿到更高的估值時，VC 們會感到情緒上非常沮喪，這讓他們很生氣。

這導(dǎo)致有很多人在情緒上“希望”它是一個泡沫，沒有什么比錯過一個交易，然后看著這家公司取得巨大成功更糟糕的了。“那個估值太離譜了！” 在我們的行業(yè)里，你可以為此憤怒 30 年。

所以我總是說，把對話帶回到“基本面”。

兩個最大的基本面是：第一，技術(shù)是否真的有效？ 它能兌現(xiàn)它的承諾嗎？第二，客戶是否在為它付費(fèi)？如果這兩件事都是真的，那么只要這兩件事保持穩(wěn)固，通常事情都會步入正軌。

AI巨頭與新貴誰能贏

Erik Torenberg： 有人曾說 ChatGPT 對 Google 來說是一個“珍珠港時刻”。當(dāng)我們回顧關(guān)鍵的時代轉(zhuǎn)折點(diǎn)時，是什么決定了是“在位者”獲勝，還是“新進(jìn)入者”獲勝？

Ben Horowitz： 對變化做出反應(yīng)是很重要的。我認(rèn)為 Google 確實(shí)把頭抬起來了，所以它不會被徹底碾壓，但我也不認(rèn)為 OpenAI 會消失。

部分原因是速度，這是在一個很長時期內(nèi)的執(zhí)行力。這些非常大的公司中，有一些在不同程度上已經(jīng)失去了執(zhí)行能力。

微軟在 Google 搜索上栽了跟頭。微軟仍然非常強(qiáng)大，但它錯過了整個搜索機(jī)會，也錯過了移動互聯(lián)網(wǎng)。但它仍然憑借 Windows 壟斷地位如此龐大，以至于他們可以在其他領(lǐng)域發(fā)展。

所以新公司贏得了新市場，但這并不意味著上一代的巨頭會消失。

Marc Andreessen：我也認(rèn)為我們還不知道最終產(chǎn)品的形態(tài)和形式。現(xiàn)在常見產(chǎn)品形態(tài)，要么是聊天機(jī)器人，要么是搜索引擎。

Google 面臨的問題是“創(chuàng)新者的窘境”。你是否要顛覆“10個搜索結(jié)果鏈接”的模式，換上 AI 答案？畢竟這會顛覆廣告模式。而 OpenAI 的問題是，他們有完整的聊天產(chǎn)品，但他們還沒有廣告或 Google 規(guī)模的分發(fā)渠道。

所以，你可能會說：“好吧，這是一個非常清晰的、一對一的場景。”

但是，這種思維方式可能犯的錯誤是，它假設(shè)了5年、10年、20年后，人們將要使用的主要產(chǎn)品形態(tài)，將是搜索引擎或聊天機(jī)器人。

一個明顯的歷史類比就是，個人電腦從1975年發(fā)明到1992年，它一直是一個“文本提示詞”（text prompt）系統(tǒng)。在當(dāng)時，一個“交互式文本提示符”相比于打孔卡系統(tǒng)，已經(jīng)是一個巨大的進(jìn)步了。到了1992年，17年后，整個行業(yè)突然轉(zhuǎn)向了 GUI（圖形用戶界面），并且再也沒有回頭。

又過了5年，行業(yè)又轉(zhuǎn)向了“網(wǎng)絡(luò)瀏覽器”，再也沒有回頭。

所以，用戶體驗的形態(tài)和本質(zhì)仍未定型。我敢肯定20年后還會有聊天機(jī)器人，但我同樣非常確信，無論是現(xiàn)有的聊天機(jī)器人公司，還是許多新公司，都將找出許多種類的、我們甚至還不知道的、截然不同的用戶體驗。

“短缺”終將成為“過剩”

Erik Torenberg：當(dāng)你指導(dǎo)企業(yè)家時，這個時代還有什么讓你感覺不同的？你還想給他們留下哪些這個時代的獨(dú)特建議？

Ben Horowitz：我認(rèn)為你說了正確的事情，那就是：這是一個獨(dú)特的時代。所以，試圖學(xué)習(xí)過去的組織設(shè)計經(jīng)驗，或者試圖從上一代人那里學(xué)到太多東西，可能是具有欺騙性的，因為事情真的不一樣了。

人們建立公司的方式，在很多方面都非常不同。大家對 AI 博士研究員的觀察，就和一個傳統(tǒng)的全棧工程師非常不同。

所以我認(rèn)為必須從第一性原理去思考很多事情，因為它就是不同的。

Marc Andreessen：我只想提供一點(diǎn)：我認(rèn)為事情會發(fā)生變化。我認(rèn)為產(chǎn)品的形態(tài)和形式將會改變，仍然有很大的創(chuàng)造空間。

我還認(rèn)為，在一個供需的世界里，造成“過剩”的一直是“短缺”。當(dāng)某個東西變得過于稀缺時，就會產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)激勵，讓很多人去搞清楚如何釋放新的供應(yīng)。

當(dāng)前這一代的 AI 公司正在與 AI 研究人員和工程師的短缺作斗爭。然后他們受到了基礎(chǔ)設(shè)施容量、芯片、數(shù)據(jù)中心和電力的短缺的挑戰(zhàn)。

我不想預(yù)測轉(zhuǎn)變的時間點(diǎn)，但總會有一天，這兩樣?xùn)|西都會變成“過剩”。

先來說研究人員/工程師。中國正涌現(xiàn)出卓越的模型，它們來自多家公司，特別是 Deepseek、Qwen 和 Kimi。

值得關(guān)注的是，創(chuàng)造這些模型的團(tuán)隊，很大程度上并不是那些名字出現(xiàn)在所有論文上的“大牌人物”。中國正在成功地把年輕人帶入這個領(lǐng)域并把他們培養(yǎng)好。

Ben Horowitz： 嗯，xAI 很大程度上也是如此。

Marc Andreessen： 是的。所以我覺得信息正在被傳遞到環(huán)境中，人們正在學(xué)習(xí)如何做這件事，未來會有更多的人知道如何構(gòu)建這些東西。

當(dāng)然，也還有 AI 正在構(gòu)建新的 AI，工具本身將會變得更擅長為此做出貢獻(xiàn)。我認(rèn)為這是好事，因為目前工程師的短缺程度太束手束腳了。

在芯片方面，我不是一個芯片專家，但芯片行業(yè)的每一次短缺最終都導(dǎo)致了過剩。因為短缺帶來的利潤池太大了，利潤率變得太高了，激勵著其他人進(jìn)入并找出如何將該功能商品化的方法也太多了。

所以，英偉達(dá)或許擁有芯片領(lǐng)域有史以來最好的地位。但盡管如此，我很難相信，5年后基礎(chǔ)設(shè)施還會面臨這種程度的壓力。

Ben Horowitz：是的。假如未來某一天基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)部的瓶頸轉(zhuǎn)移了，比如它變成了電力或冷卻，那么肯定會遇到芯片過剩。

Marc Andreessen：我們大家在五年后所面臨的挑戰(zhàn)，將會是不同的挑戰(zhàn)。

AI競賽的“第二階段”，要看中國

Erik Torenberg： Marc，你提到了中國。我們應(yīng)該如何理解美國與中國之間的 AI 競賽？

Marc Andreessen：如果只觀察目前的情況，特別是像 Deepseek，Qwen 以及那些來自中國的模型，我想說，美國和西方在“概念創(chuàng)新”（conceptual innovations）方面，一直領(lǐng)先。

但中國極其擅長獲取創(chuàng)意，并將其執(zhí)行、規(guī)模化和商品化。他們在整個制造業(yè)世界都是這樣做的，而且他們現(xiàn)在在 AI 領(lǐng)域也做得非常成功。

所以我想說，中國在“追趕游戲”中跑得非常好。當(dāng)然，他們渴望的不止于此，中國有很多非常聰明和有創(chuàng)造力的人。所以，現(xiàn)在看看概念上的突破在多大程度上會開始來自那里，以及他們是否會超越，這將是很有趣的。

但是，這是一場全面的競賽，是一場賽跑，而且賽況非常激烈，分毫必爭。我們不會有5年的領(lǐng)先優(yōu)勢，我們可能最多只有 6 個月的領(lǐng)先優(yōu)勢。

軟件的競賽感覺還算不錯，我認(rèn)為我們真的非常擅長軟件。但是當(dāng)這件事進(jìn)入以機(jī)器人形式出現(xiàn)的“具身智能”時，我認(rèn)為事情會變得可怕得多。這就是我現(xiàn)在花時間在華盛頓特區(qū)，試圖真正教育人們的事情。

美國和西方在過去40年里，選擇了在一定程度上“去工業(yè)化”（de-industrialize）。中國現(xiàn)在擁有一個龐大的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，用于制造各種機(jī)械、電氣、半導(dǎo)體和現(xiàn)在的軟件，同時也包括各種設(shè)備，比如手機(jī)、無人機(jī)、汽車和機(jī)器人。

AI 競賽將有第二階段，那就是機(jī)器人技術(shù)。它很快就會到，當(dāng)它到達(dá)時，即使美國在軟件上保持領(lǐng)先，機(jī)器人也得被立刻制造出來。

這不是一件容易的事，不是單一公司能做到的，它必須是一個完整的生態(tài)系統(tǒng)。就像汽車工業(yè)當(dāng)年一樣，整個行業(yè)不是只有三家公司，而是有成千上萬的零部件供應(yīng)商。

機(jī)器人技術(shù)也將如此，而且，這一切正在中國發(fā)生。

所以，即使中國在軟件上永遠(yuǎn)趕不上我們，他們也非常有可能在硬件上直接“套圈”我們，然后比賽就結(jié)束了。

但美國正在意識到這件事。我持謹(jǐn)慎樂觀地認(rèn)為，美國將在這方面取得一些進(jìn)展，但確實(shí)還有很多工作要做。