界面新聞記者 | 于浩

生成式人工智能無疑已經成為各行各業關注的焦點。火熱的情緒席卷了從基礎大模型、中間件到應用層的各個環節，新的探索者不斷涌入。 

作為在人工智能領域探索多年的老兵，小冰卻在這個“變革的時期”里越來越低調。在面對大模型相關的話題，小冰公司CEO李笛不止一次地展現出了冷靜情緒。用李笛自己的話來說，小冰在人工智能領域已經做了接近10年的時間，“越做越內斂，越做我們越不愿意說什么，要嘗試解決問題。”

10月26日，界面新聞主辦的2023REAL科技大會在北京舉行，會上李笛發表了《生成式人工智能的變革已至，但商業未至》的演講。在演講結束后，李笛接受了界面新聞記者專訪，聊了聊他對生成式人工智能商業落地的看法，以及小冰當前階段的發展重心。

在分拆之后，小冰獨立性更強了，但是另一方面也不得不放緩前沿科學研究。李笛告訴界面新聞，在成為“小冰”而不再是“微軟小冰”后，他們選擇更務實一些。

李笛直言，人工智能落地是很難，尤其C端產品還有很強的或然性。現在這一階段，小冰會將確立新商業規則作為重要事項。正如電子郵件剛出現時究竟是應該沿用郵局商業模式還是嘗試新的免費模式，人工智能也需要制定新的商業規則。

但值得慶幸的是，小冰已經在諸多領域確立了探索的方向，采訪中李笛透露X Eva的用戶數據表現很不錯，同時與網飛的合作案例也成為了可借鑒的標案案例。為了彌補AI所創造的價值與AI公司實際獲得的價值之間的差距，小冰仍在進行著嘗試。 

以下為專訪內容（有刪改）：

界面新聞：你在演講時強調AI創造的價值與AI公司實際獲得的價值之間存在差距，那么小冰是如何在提供服務的同時與客戶達成價值共識的？

李笛：先說一個結論，在小冰分拆之后到現在，新增客戶的續約率是100%。小冰的定位并不是技術輸出公司，也不是提供咨詢服務的角色（如基金投資交易量化模型產品），小冰更傾向于提供端到端的服務。

這方面一個很好的案例是Midjourney，它不僅提供了技術能力，還面向設計行業提供了完整的工作流程，所以他能夠獲得收益。但很遺憾的是，大部分AI公司是科技公司，核心團隊是研究人員，所缺少的恰恰是行業理解。

界面新聞：當下各家大模型廠商都將數字人視作落地方向，相關產品也已經有落地。這是否會給小冰帶來危機感？

李笛：我們很高興大家又認可了數字人場景。其實行業內的數據人有三個不同的來源，其中一個是3D建模、動捕技術等，面向的客戶是企業市場部門，產品大多是企業形象代言人這類數字資產；還有一種數字員工指的是企業內部的call center，類似CRM系統；另一類就是小冰，我們強調的是做企業的交互界面，背后是企業知識庫，但最終是要與人做交互的。所以各家做的數字員工其實不完全相同，但按信通院開展的數字人系統性能分級評估，小冰數字人能力是最完備的。

界面新聞：目前小冰商業解決方案涉及領域很廣，我們是怎么確定落地場景的？對B、C、G端的規劃是怎樣的？

李笛：在我們看來，ToC或ToB本身沒有本質區別。我個人認為在人工智能時代，特別在AI Being這個時代，所有的問題歸根結底都是個ToC的交互問題。目前為止，全球范圍內都還沒有出現一個成功的人工智能ToC產品，ToB領域也還沒有足夠穩定的商業模式。

我們給出的判斷是類似小冰島、X Eva這種模式，通過對人的復制并最終形成一個社交網絡。當然這還沒有得到驗證，但是可以明確的說，正確答案肯定不會是拿很多應用all in one的方式。

界面新聞：通過開放API接口、搭建生態的方式吸引開發者，豐富應用數量是行業內的普遍做法。小冰對待開源的態度一直是相對冷淡的，你不會有錯失恐懼（Fear of Missing Out）的情緒嘛？

李笛：我已經做了九年，九年不斷送走錯失恐懼的同行。Alphago、Alexa，大家在當時的熱情和現在比起來沒有變化。人工智能落地是很難，尤其C端產品還有很強的或然性，但是當你恐慌的時候，就說明你已經站在已有的賽道上了，這種恐懼感不是一個創新者應有的。

界面新聞：演講中你提到在日本大模型市場上小冰占比是第一，為什么選擇日本作為重要市場？

李笛：日本和東南亞這兩個地方，中國公司做的不好，美國公司又習慣性戰略性忽視。所以自然語言模型在這兩個地方存在傳統優勢。

界面新聞：梳理時間線會發現，自2014年第一代小冰發布會至今，幾乎每年小冰都會迎來新的能力增強，內容生成、多模態交互感官、超級自然語音技術等等，近年小冰似乎變得越來越低調？

李笛：我們的節奏其實受疫情影響比較大。我個人認為，在創新方面說的再多也不會有好的效果，反而會讓競爭環境變得更復雜。等到再做出一些新原生創新的時候我們會很愿意對外分享。

界面新聞：那結合你的演講主題“變革已至 商業未至”，是否可以理解為在當前這個階段，對于小冰來說更為重要的是尋找到更合適的變現的模式？

李笛：應該是商業規則。比如我們與網飛合作搭建了動漫創作平臺，類似這類與網飛一同制定的行業規則能夠持久地體現價值，隨著規則不斷深化變現規模也會增加。就像電子郵件剛出現時，究竟是選擇使用郵局收費模式，還是新的免費模式？現在我們要建立的就是這種新規則。

界面新聞：當下對商業規則的重視因為我們存在現金流壓力？還是出于未來長期規劃考慮？

李笛：你怎么知道我們在微軟時期就沒有現金流的壓力呢？微軟內部被砍項目很多，但分拆項目很少，所以小冰的壓力一直是很大的，我們一直都有一個邊界，有些東西不能做。分拆之后我們獨立性更強了，但是另一方面在基礎研究方面還是會受到影響。因為基礎研究或然性太高了，OpenAI如果不是賭對了今天說不定已經倒閉了。

 界面新聞：目前國內大模型市場上，各家產品都經歷了多輪迭代，也已經有大模型通過了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案，現階段的小冰是怎么看待大模型競爭的？

李笛：首先，大模型不是創業項目，對大模型的研究本質是去發現尚未發現的新方法、解決目前無法解決的問題。這是一個前沿科學研究，有能力去做的就是科研機構和大企業，所以這不是一個創業項目。使用大模型的方法是一個創業項目。當我們是微軟小冰的時候也會去推進前沿科學研究，所以當時我們會率先推出全雙工語音交互，也許以后小冰變得很大也會繼續去做這樣的事，但當我們是小冰的時候，我們會更加務實一些。

大模型行業也是一樣的，如果假設這是一張以GPU數為籌碼的牌桌，隨著投入越來越大肯定會有人掉隊。