1、前幾天，我帶領“問道中國”的學員參訪百度。
看到AI這么火爆，大家都很激動。 有人問我，潤總，您覺得AI未來的商業模式是什么？ 我說，就像水和電一樣，會成為人類生存的基礎設施。為什么這么說？ 2、這要從前兩天，一個重磅消息說起。 就在幾天前，OpenAI宣布開放ChatGPT 3.5 API接口,并且單次使用成本降低到了0.002美元/每1000 token，降低了10倍！ 等于每輸出100萬個單詞，價格才2.7美金（約18元人民幣）。

3、這意味著什么呢？ 無論是你個人開發者還是企業，都可以調用Chat GPT 3.5 API接口了，這個3.5接口，就是官網目前公布給所有人使用，具備強大聊天功能的版本。4、其實在前段時間，我們就和百姓網王建碩老師的團隊合作，訓練了一個叫“小潤總”的機器人。 通過把我1000多萬字的書稿、進化島的問答、公眾號和視頻內容進行ChatGPT建模，同學們就可以直接向機器人提問，機器人可以從我歷史的資料中組織出針對問題的定制的回答。 5、這個模型訓練的過程比較復雜，首先是一輪的文字轉向量，使用Embedding models（Ada）（0.0004$ / 1K tokens）。 然后結合Davinci指令模型（0.0200$ / 1K tokens）產生多輪問答，再利用Embedding models產生向量。最終的訓練產生的就是一系列的向量，背后是一段段的語料和問答。 6、每次使用Embedding models的價格大概是（0.0004$ / 1K tokens）+生成多輪問答使用Davinci的價格（0.0200$ / 1K tokens）。

7、然后就是使用，基于Embedding models，結合向量模型與訓練好的模型進行匹配，結合LangChain等技術，生成背景知識，和問題一起調用Chat模型（之前是Davinci）。 而3月1號，ChatGPT 開放API，使用就是gpt-3.5-turbo（$0.002 / 1K tokens），而之前只有gpt3.0的API（使用Davinci）或ChatGPT的頁面級使用。 8、簡而言之，你可以理解為就是給小潤總模型“喂”進去很多關于我的海量知識數據，模型就能基于這些東西，給提問的同學，生成一個好像是我本人的回答。 9、但是，這個過程中，你每問“小潤總”一個問題，就要消耗一定數量的token。1000 token，大概是750個詞，漢字是400+的樣子。 一個問答最多4096token。 計算下來，一個問答的價格，可能不止5~6角人民幣。因為用戶的一次問答，可能會被展開為多輪的ChatGPT 的API調用。

所以根據問題的復雜程度，甚至超過5塊錢人民幣回答一個問題，也不是不可能。 這還是在不考慮服務器的情況之下的價格。
（ChatGPT通過RLHF訓練）10、而這次OpenAI宣布開放ChatGPT3.5的API，很多人特別開心，覺得是不是所有模型價格都下降了？ 其實并不是。 用于訓練的API價格沒降。而是直接調用ChatGPT的API，價格降了。

11、什么意思呢？ 我給你舉一個王建碩老師講Pre-Training 預訓練的例子，你可能會更容易理解：ChatGPT是一個用大量數據訓練出來的語言模型。 也就是說，它的最強項還是語言的理解，組織和輸出。也就是一個翻譯官。 ChatGPT的預訓練就是給了我們所有人一個預先訓練好的模型。 你可以理解為相當于給了你一個阿姨。 比如你日常工作忙，沒空做家務，你請了一個阿姨，她已經被勞務公司（OpenAI）預訓練了整理家務的知識，在此之前已經被小學老師預訓練了中文對話。 到了你家里面你只要稍微fine tune 一些你家里特定的要求就好了。而不是給你一個空白的人，讓你從教漢語開始把她徹底教一遍才能讓她干活。 如果你有特定的需求，你可以在這個基礎上進行第二次訓練，基于原來已經預訓練的模型，進行微調（Fine- Tuning）。 12、現在，ChatGPT3.5 API（阿姨）降價了，你可以接回家里面，但是你對阿姨想要有很多定制化需求，想要進一步訓練，這個還是有更貴的費用。

（舉例：Fine-tuning models ）13、明白了這件事，我們再來看AI未來的商業模式是什么？ 我認為，AI，未來將成為和水電力一樣的基礎設施。 為什么這么說？ 每件事情的背后，都有其商業邏輯。 這事兒，還要從1764年說起。 1764年，一位叫哈格里夫斯的英國紡織工，發明了一種機器。 這種機器，可以同時紡8卷線，大大提高了生產效率。 這就是日后大名鼎鼎的"珍妮紡紗機"。 在這之前，人類是怎么把棉花紡成線的？ 用手搖紡車。 你說，這一天能紡幾卷線？ 機器可以不眠不休，一直工作。

人力和機器比效率，無異于螳臂當車。 “珍妮紡紗機”的出現，引發了發明機器進行技術革新的連鎖反應，揭開了工業革命的序幕。 隨著機器生產越來越多，18世紀中葉，在蒸汽機的轟鳴聲中，英國率先進入工業革命。 第一次工業革命，又被稱為“蒸汽時代”。 我們知道，第一次工業革命的標志性事件，是瓦特改良蒸汽機。 蒸汽機用的能源是煤炭。 而蒸汽機的本質，是駕馭煤炭“這匹烈馬”的馬鞍。

14、通過駕馭煤炭，這種遠超人力的能源，人類的“生產效率”大大提高。 因為效率的提升，反而使煤炭價格就變得非常的低廉。 而正因為價格低廉，才能夠去幫助到更多的行業。 否則，就只能幫助高毛利行業，低毛利行業就幫不了。 15、19世紀后期，因為電氣時代的來臨，第二次工業革命浪潮襲來。 在這個時代，人們學會了駕馭另外一個更加“野蠻”的能源：石油。一種在當時看來取之不盡用之不竭的能源——石油，被一種叫“內燃機”的技術駕馭了，在各行各業，像巨人一樣，做著人類永遠做不到的事情。 因為石油，全球的“生產效率”全面提高。

16、而電的使用，也讓當時人們的生活質量得到極大的提升。 我們都知道，電是按“度”收費的。 但是，你不需要理解什么是“度”，什么是“千瓦時”，什么是“焦”。 把一個概念，用一個大宗商品的邏輯，把它簡約到一個“度”的概念中。 并且更大規模、更高效率、更低成本獲取電力。讓每一個人都能用得起電，才能夠改變每一行每一業。否則，電也只能改變最高毛利的行業。 17、我們再來想想，真正提供電的是誰？ 是電廠。 電廠靠什么賺錢？提供電力。 不管民用還是商用，你用多少度電，你說了算，我這里有標準的電力費用。你看不見電，但是電幾乎無處不在。電力，慢慢也就變成了整個社會的基礎設施。 再然后，第三次工業革命開始了，這次革命被稱為“信息時代”。 “算力”這種能源，被開采出來。

18、那么，再下一次技術革命的要素是什么？目前來看，是人工智能駕馭的數據。 現在我們再回過頭來，看看OpenAI。 未來AI 商業模式是什么？怎么收費？ 19、我認為，會按類似電費“度”的邏輯來收費。 比如你未來使用某項AI服務1小時，消耗了一度智能，簡稱：一智。 20、今天ChatGPT API每1000 個Token（約為750 個單詞）0.002 美元。 這和我說的未來收費模型幾乎是一樣的。 為什么？因為未來的智能，一定會變成整個社會的最基礎的設施、大眾商品。 就像我們在現實生活中，你回家，出去店里吃飯，總得先通水，通電，通燃氣，通網絡吧？ 這些必需的生活要素，其實就是三次工業革命，帶給大家的基礎設施。

21、而在古代，是沒有這些基礎設施的，日出而作，日落而息。 在未來，除了水、電、燃氣、網絡，可能還要通“智能”進來。22、什么叫通“智能”進來？ 你可以想象，未來世界，會有很多提供智能大腦的公司。 比如OpenAI、百度。我們可以稱之為：智力運營商，或叫做智能運營商。 他們在運營智能，你有任何的問題都可以問。然后“智能運營商”之間，可能提供的一度“智能”費用還各不相同。 未來智能公司，就像現在的電廠和水廠一樣，把智能賣給全世界的公司。 而全世界的公司就會因為這些可以用極其廉價的價格買到的智能，去改變現在的行業。或者是作為一個全新的創業者去挑戰現在行業里面的一些巨頭。 23、那么，這給我們經營企業和個體什么啟示呢？ 從創業的邏輯來說，你也會理解了未來打算怎么擁抱這個時代。比如要不要成為一個電廠？要不要成為水廠？其實不需要。 24、這個世界上的電廠和水廠永遠是少的，不需要那么多。 絕大部分公司是有了電、水、煤、網之后，在上面用自己的創造力，去提高自己行業的生產效率。 在每一行每一業，去做原來那些前輩們做不到的事情。25、那個體呢？對于個體來說，也不用太擔心被AI替代。現在的很多崗位，放在過去30年，根本不存在。 未來的職業，也還沒有被創造。AI也許會讓你失去現有的工作，但同時也會有更高效率、更高級的工作出現。

26、但是，你也別太樂觀。

因為新事物的出現，往往伴隨著舊事物的淘汰。

就像油燈被電燈取代，是不可能逆轉的趨勢。

時代拋棄你的時候，連聲招呼都不會打。

未來，什么樣的人會被淘汰呢？

領教工坊聯合創始人肖知興老師分享了一個觀點：

ChatGPT橫空出世，矛頭指向是金融、會計、法律、傳媒、編程、設計等傳統高薪工作。

從業的人員如果無法努力升級為High Concept（高概念，負責深層思考）或High Touch（高體會，負責人際界面）的人才，必將逐漸被淘汰。

用百姓網創始人王建碩老師的話說，那就是：

AI不會讓你失業，但未來會用AI的人，會讓你失業。

27、這也對教育提出了更高的要求。什么要求？ 千萬不要把孩子培養成工具人。而是要干嘛？ 一定要學會把孩子培養成會駕馭工具的人。 比如從小培養孩子們的批判思維、獨立思考等能力。 28、所以，我一直非常建議所有的家長，不管文科理科，都可以考慮讓小孩子從幼兒園、最晚小學開始，學習圍棋，以及編程。 學圍棋，可以訓練面對未來的博弈思維，這是一種加上時間軸的戰略思考能力； 學編程，可以訓練搭建系統架構的能力，這是一種基于信仰規律的系統思考能力。 在我看來，學計算機，本身就是在學思維方式。比如，變量，判斷，循環，遞歸，封裝，調用，面向對象，等等等等。29、這些思維方式，是一整套拆解世界，構建世界的邏輯。 30、愿你的孩子，在未來的世界，熟練駕馭智能。 31、實現，自由人生。 32、祝福。