4月26日，第四范式首次向公眾展示其大模型產(chǎn)品式說(shuō)3.0，并首次提出AIGS戰略（AI-Generated Software）：以生成式AI重構企業(yè)軟件。
巧合的是，前后腳，第四范式又一次遞交了招股書(shū)。招股書(shū)顯示，第四范式就是一家專(zhuān)注于企業(yè)級人工智能的軟件公司，致力于提供以平臺為核心的解決方案，使企業(yè)能夠開(kāi)發(fā)自己的決策類(lèi)人工智能應用。
招股書(shū)中也披露，早在今年2月底，第四范式就已經(jīng)推出了一個(gè)專(zhuān)為業(yè)務(wù)場(chǎng)景設計的企業(yè)級生成式人工智能產(chǎn)品SageGPT，布局大模型AI產(chǎn)品。
第四范式創(chuàng )始人兼CEO戴文淵解釋了布局上述AIGS的原因。以前這些B端軟件極為復雜的交互體驗，以及復雜性帶來(lái)的極低開(kāi)發(fā)效率，恰恰為生成式AI留下足夠大的重構和改造空間。
在其背后，招股書(shū)也顯示，2020年至2022年，第四范式服務(wù)的標桿客戶(hù)數分別為47家、75家和104家；每名標桿客戶(hù)的平均收入分別約為1230萬(wàn)元、1370萬(wàn)元和1790萬(wàn)元。2022年的總營(yíng)收為31億。
那么恰逢生成式AI又掀起的新一輪AI浪潮中，第四范式準備推出怎樣大模型，又準備如何迎戰接下來(lái)的大模型時(shí)代？
借此機會(huì )，投中網(wǎng)和戴文淵深入地聊了聊：
2個(gè)月前，就已經(jīng)發(fā)布了大模型產(chǎn)品
投中網(wǎng)：在剛剛遞交的招股書(shū)中，顯示2月第四范式已經(jīng)開(kāi)始在做大模型了？
戴文淵：2月底我們發(fā)布了式說(shuō)1.0，跟此次要發(fā)布的式說(shuō)3.0，兩個(gè)月左右時(shí)間，基于當下很快的迭代速度，兩者就已經(jīng)不能再同日而語(yǔ)了。
投中網(wǎng)：所以2月底發(fā)布的是什么大模型？當下對外發(fā)布的又是什么大模型？
戴文淵：第四范式希望可以用生成式AI來(lái)重構企業(yè)軟件，也把自身定位為基于多模態(tài)大模型的新型開(kāi)發(fā)平臺，提升企業(yè)軟件的體驗和開(kāi)發(fā)效率，從而實(shí)現AIGS。
這就需要三個(gè)非常重要的能力：知識庫、Copilot（副駕艙）和思維鏈CoT（chain of thoughts，多步推理）的能力。此前的版本，我們只是先做了知識庫、Copilot的能力，到現在，才把后三者真正融合進(jìn)來(lái)。
投中網(wǎng)：巧合的是，2月正好是ChatGPT在國內開(kāi)始風(fēng)靡的時(shí)候。
戴文淵：1月底2月初，ChatGPT已經(jīng)在國內掀起了比較大的浪潮。但說(shuō)實(shí)話(huà)，一個(gè)可以被推向市場(chǎng)的產(chǎn)品，不太可能是只花了一個(gè)多月的時(shí)間就能做出來(lái)的。
我們有個(gè)大概百人的研究院，一直在做范式未來(lái)產(chǎn)品的探索，所以也一直在大模型上有投入，只是肯定沒(méi)有到達OpenAI投入的這個(gè)量級，所以我們也才能按照自己的時(shí)間節點(diǎn)謀劃自己的產(chǎn)品線(xiàn)。
早在2018年BERT（模型）時(shí)期，我們已經(jīng)開(kāi)始做相關(guān)工作，彼時(shí)BERT還有一定的局限性，等到GPT3出來(lái)，大家已經(jīng)基本上看清楚技術(shù)路線(xiàn)的發(fā)展方向了。未知的只有臨界點(diǎn)真正的時(shí)間點(diǎn)是什么。
實(shí)話(huà)實(shí)說(shuō)，沒(méi)預料到GPT突然就在這樣的時(shí)間節點(diǎn)爆發(fā)了，這比我們之前預想的要提前，本來(lái)我以為自己已經(jīng)相對樂(lè )觀(guān)，但發(fā)現到2月底的時(shí)候，隨著(zhù)GPT出圈，大家的信心指數都已經(jīng)爆棚了。
不過(guò)變化更多只是來(lái)自于市場(chǎng)側，技術(shù)的發(fā)展一直是線(xiàn)性的，不太可能突然有特別大節點(diǎn)性的變化。
投中網(wǎng)：那為什么沒(méi)有在2月直接宣布第四范式已經(jīng)在做大模型了？
戴文淵：我還是希望可能我們原本有10項能力，現在有2項能力可以先產(chǎn)品化，先做成可以面向市場(chǎng)和客戶(hù)的產(chǎn)品，這個(gè)層面宣布與否沒(méi)有特別大的影響。
投中網(wǎng)：整體進(jìn)程會(huì )受兩個(gè)月內很多人都跳出來(lái)做大模型的影響么？
戴文淵：我們對于未來(lái)有自己的判斷，更傾向于怎么把自己看到的市場(chǎng)和所要解決的問(wèn)題，一步步地解決掉。唯一的區別在于，我們確實(shí)沒(méi)想到市場(chǎng)突然被打開(kāi)，我們就需要在此時(shí)此刻把這些產(chǎn)品組裝起來(lái)馬上推向市場(chǎng)，原來(lái)節奏可能還要一年左右，現在整體節奏都加快了。
投中網(wǎng)：那會(huì )有一個(gè)大模型的時(shí)間推進(jìn)表么？
戴文淵：選擇當下和媒體溝通，也并不是因為此刻大模型的能力已經(jīng)完美，而是已經(jīng)推出了一個(gè)相對完整的框架，技術(shù)可以在這個(gè)基礎上不斷迭代，比如說(shuō)更強的思維鏈能力不斷加強。
更想做生產(chǎn)力平臺
投中網(wǎng)：所以，第四范式所想的市場(chǎng)和所要解決的問(wèn)題到底是什么？
戴文淵：本質(zhì)上講，我們確實(shí)看到過(guò)去的軟件行業(yè)在GPT或者AIGC時(shí)代可以被改變。
舉例來(lái)說(shuō)，如果你想打印word文件，我們之間的交互是我直接說(shuō)我要打印，你就可以非常絲滑地幫我打印好，但如果是軟件就需要下達指令：打開(kāi)word、點(diǎn)開(kāi)文件、選擇A4、黑白，之后確認打印。
隨著(zhù)生成式AI能力不斷提高，絕大多數菜單類(lèi)的軟件都可以根本性地提高用戶(hù)體驗，同時(shí)開(kāi)發(fā)成本大幅下降。畢竟之前軟件B端企業(yè)軟件基于菜單式的開(kāi)發(fā)，每次一個(gè)功能升級，又要周而復始的經(jīng)歷原型圖、設計、開(kāi)發(fā)等，至少是月級別的開(kāi)發(fā)時(shí)間。
但由于新的“對話(huà)框”式的固定界面，現在功能和邏輯只需在數據、API和內容層面下功夫即可，變成了天級別的開(kāi)發(fā)效率。
投中網(wǎng)：所以我理解你的意思，并不太在乎GPT所呈現給C端的效果，反而更在意ChatGPT和Office疊加之后帶來(lái)的軟件層面的改變？
戴文淵：從我的視角看，無(wú)論中美，并不缺任何一個(gè)基于GPT的聊天平臺，如果有，很好很開(kāi)心，如果沒(méi)有，也無(wú)所謂。
但生產(chǎn)力的平臺是決不能錯過(guò)的，如果別人以天為單位開(kāi)發(fā)軟件，你以月為單位開(kāi)發(fā)軟件，肯定是難以接受的。真正從社會(huì )價(jià)值角度看，我們就該把重心放在將GPT當做一個(gè)生產(chǎn)力的平臺，用這樣的角度來(lái)看其推動(dòng)產(chǎn)業(yè)界的進(jìn)步和變化。
投中網(wǎng)：你也因此把第四范式大模型定位在此，一個(gè)生產(chǎn)力的平臺？
戴文淵：我們的定位是改造軟件，用生成式AI來(lái)重構企業(yè)軟件。
對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，其目前有海量的軟件正在使用，但即便Office軟件在面對海量用戶(hù)水平的參差不齊時(shí)上手都有難度，2B的軟件門(mén)檻只會(huì )更高。我和一個(gè)合作伙伴聊天時(shí)，他給我們展示所使用的軟件，下拉菜單甚至已經(jīng)超過(guò)了屏幕的大小。
從某種角度看，B端軟件相比如C端在體驗方面改造空間更大，是最有可能先被大模型改造的。
投中網(wǎng)：這可以解決之前AI公司落地難的難題么？
戴文淵：很早之前我就明白，AI公司更多還是需要生態(tài)的合作。比如之前用AI改造一個(gè)供應鏈場(chǎng)景，我們的工作兩周就搞定了，但整個(gè)智慧供應鏈卻因為軟件的開(kāi)發(fā)周期需要做一年。這確實(shí)影響了整體AI的推廣速度，因為系統不做完就沒(méi)辦法真正推廣到用戶(hù)中去。
但現在，生成式AI改變了這樣的局面，使得可以實(shí)現多方多贏(yíng)。毫無(wú)疑問(wèn)，當下AI公司迭代的周期大大縮短，業(yè)務(wù)拓展的速度也加快了。
投中網(wǎng)：所以這是此前一波AI和當下這波AI所最不一樣的地方？
戴文淵：當生成式AI出來(lái)之后，最大的不同是有可能實(shí)現端到端的改變。原來(lái)AI對于軟件和產(chǎn)業(yè)改造依然是整個(gè)系統里面決策的部分，現在變成了整個(gè)系統都可以被改變。
之前的AI可以把歷史上的數據都收集到一起，用機器學(xué)習，總結出各種規律，提高了做決策的水平，現在，生成式AI在這個(gè)基礎上，可以直接在極短的時(shí)間內生成一整個(gè)可以落地的應用。
一定會(huì )誕生一批巨頭公司
投中網(wǎng)：所以國內大模型的發(fā)展和競爭生態(tài)會(huì )演變成什么？
戴文淵：我只能說(shuō)先入局者確實(shí)會(huì )有飛輪效應。仍以軟件為例，當軟件的飛輪轉動(dòng)起來(lái)，你在局部就已經(jīng)建立了非常強的優(yōu)勢，甚至都不需要將其迭代到一定的水準，都一定會(huì )比傳統的軟件形式更強。
投中網(wǎng)：所以某種程度上，有人說(shuō)，現在很多人都已經(jīng)在同一起跑線(xiàn)上了，你并不贊同這樣的觀(guān)點(diǎn)？
戴文淵：我很難稱(chēng)這個(gè)為同一起跑線(xiàn)，雖然大家都在大模型領(lǐng)域競爭，但這正如當年互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代眾多巨頭初具規模，而互聯(lián)網(wǎng)的機會(huì )依然寬廣一樣。舉個(gè)例子，前段時(shí)間朋友閑聊，他就準備用生成式AI做一家獵頭公司，我覺(jué)得這樣反而可能會(huì )成為一家獵頭業(yè)的大公司。
很多行業(yè)在這一波里面可能都會(huì )有很多新的機會(huì )。
投中網(wǎng)：那么，在整體國內大模型的對比坐標系里面，你怎么看待自身的位置？
戴文淵：其實(shí)我們并不需要完整地對標OpenAI，也并不需要OpenAI能做什么自己就一定要做什么，比如第四范式的大模型背后也有畫(huà)畫(huà)的能力，但在畫(huà)畫(huà)能力上超越OpenAI并不是我們想關(guān)注的。
我們更想著(zhù)重發(fā)展自己思考下所需要的能力。比如我把自己的大模型定位在新型開(kāi)發(fā)平臺，能重構企業(yè)軟件，就需要著(zhù)重加強知識庫和思維鏈的能力。
我們一直在做AI相關(guān)的事情，一個(gè)軟件里面做決策的類(lèi)別就是我們做的，但除了決策之外的部分，所以我們經(jīng)常會(huì )想到另外的部分是否可以用AI把周期縮短，而等GPT來(lái)了之后，我們找到了這個(gè)確定的答案。
所以此時(shí)此刻，非要說(shuō)我們和其他大模型公司的區別，那就是在當前并不清晰的大模型浪潮中，我們不去參與一場(chǎng)全面的競爭，而是專(zhuān)注于這其中一場(chǎng)比賽。
投中網(wǎng)：那很多人說(shuō)制約大模型最難的是基礎設施，數據、算力、人才等，這些你怎么看？
戴文淵：最重要的因素按照順序排列，分別是數據、算力、人才。
大模型的數據分兩個(gè)層面，一個(gè)是通用大模型的數據，一個(gè)是一些細分領(lǐng)域的數據。前者沒(méi)有特別大的壁壘，但門(mén)檻也不低，因為并不是隨便一個(gè)團隊都能把這些收集到一起，也不是收集完之后就完全可以用了；后者更大程度上需要特定的“領(lǐng)域”的概念，因為這部分的數據就是這個(gè)領(lǐng)域的壁壘所在。
當下真正商業(yè)有用的思維鏈（多步推理）能力，并不是考驗大象放冰箱分幾步，這只是智力水平的考驗，而是基于這樣能力的思維鏈基礎，在學(xué)習大量企業(yè)軟件的數據和“攻略”后，能形成中間的邏輯推理步驟，從而做到AI拆分、執行復雜的工作。
算力的門(mén)檻現在確實(shí)是被拉高了，所以入局的門(mén)檻變高了。但是在達到這個(gè)門(mén)檻之后，重點(diǎn)在于如何選擇方向。
投中網(wǎng)：在這樣一個(gè)接下來(lái)大模型無(wú)處不在的時(shí)代，中國企業(yè)有哪些獨特優(yōu)勢？
戴文淵：中國人是只要有機會(huì )就一定會(huì )積極向上的，所以這次大家看到了這么多機會(huì )，就一定有人上去做出各種各樣的事情出來(lái)。
我們可能看問(wèn)題的角度要轉變下，我們并不需要看中國有多少個(gè)能做成GPT的OpenAI，在未來(lái)生成式AI能大幅降低成本的情況下，一定是有獨屬于生成式AI或者AIGC技術(shù)結合產(chǎn)業(yè)的廣闊市場(chǎng)，會(huì )誕生出很多巨頭公司出來(lái)。
投中網(wǎng)《智識》欄目：用鏡頭對話(huà)一線(xiàn)投資人和創(chuàng )業(yè)者，捕捉先行者的思考維度，記錄親歷者的一線(xiàn)感知，共享他們對芯片、新能源、機器人、企業(yè)服務(wù)、自動(dòng)駕駛、人工智能等細分賽道的真知卓識。
