小冰李笛：真正的AI信仰者不該FOMO | MEET 2025

編輯部 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

身處大模型時代的當(dāng)下，若是有一個直觀感受能夠得到大多數(shù)人的認(rèn)可，那或許就是AI發(fā)展的速度。

太快，著實是太快。

而在如此快節(jié)奏的迭代進程中，已經(jīng)有人開始出現(xiàn)FOMO（Fear of Missing Out，錯失恐懼癥）的情況，擔(dān)心一個不小心就會落后于人。

但有人卻不這么認(rèn)為：

現(xiàn)在對于大模型FOMO的人，也許并不是信仰人工智能的。

這就是小冰CEO李笛在MEET 2025智能未來大會中發(fā)表的最新觀點。

李笛還補充道：

我們站在這兒，做十多年人工智能，我們相信它的時代一定會到來，只不過還有一些問題需要解決，需要熱情和冷靜。

不僅不需要FOMO，李笛還基于當(dāng)下的發(fā)展趨勢，分享了已經(jīng)出現(xiàn)的大模型機遇。

MEET 2025智能未來大會是由量子位主辦的行業(yè)峰會，20余位產(chǎn)業(yè)代表與會討論。線下參會觀眾1000+，線上直播觀眾320萬+，獲得了主流媒體的廣泛關(guān)注與報道。

核心觀點梳理

• 對AI而言，真正重要的事情并不是技術(shù)本身，而是它所對應(yīng)的商業(yè)模式。
• 人工智能和移動互聯(lián)網(wǎng)非常大的區(qū)別就在于生產(chǎn)商品的成本。
• 公域是移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的天下，AI天生注定是為私域服務(wù)的。
• 交互在未來不會再是獨立模式，內(nèi)容服務(wù)才是。
• 小冰可能是國內(nèi)AI To C產(chǎn)品中收入最高的。

（為更好呈現(xiàn)李笛的觀點，量子位在不改變原意的基礎(chǔ)上做了如下梳理）

FOMO的人不是真正的AI信仰者

大家好，今天這點時間不想給大家聊太多小冰的事，過去一年所進行的實踐，接下來一年會有什么變化。

我們過去一年變得比較沉默，今天給大家交出來一個答卷，大概是這樣的：小冰在國內(nèi)AI To C產(chǎn)品付費用戶數(shù)大概是Character.ai的20多倍（接近30倍），付費轉(zhuǎn)化率大概是ChatGPT的8倍。

整整一年前，也是在量子位活動中，我和大家分享過一些想法，那個時候整個行業(yè)處在非常熱情的狀態(tài)，但我們相對冷靜一些，是因為在過去十年里，我們一波又一波目送走我們在那個時代的同行業(yè)者。

曾幾何時，微軟內(nèi)部除了小冰還有小娜姐妹花，我們?nèi)缃裰荒茉谛”a(chǎn)品一個隱秘的地方，放置一個小娜圖像對她緬懷。

而我們的同行業(yè)者像Alexa最多也有將近1萬人，所有這一切都在一波一波浪潮后消失不見，所以我們變得更加冷靜，因為有很強的求生欲。

但是一年之后的今天，整個行業(yè)似乎進入另外一個極端，一定程度上很多人對大模型接下來的路徑開始變得FOMO。

在這個時候我們反而想跟大家說，其實有一些機遇已經(jīng)顯現(xiàn)，我們今天想更多談這些機遇。

一年前，當(dāng)時大家的看法是AGI很快降臨。的確存在這樣的概率，但是概率并不高。更有可能出現(xiàn)的是，技術(shù)像往常每次一樣，一波一波浪潮進入到波峰，然后進入波谷，整個行業(yè)再次進入瓶頸直到下一個技術(shù)變革到來。

從波峰到波谷這段期間，恰是落地的過程。

而我最害怕的，是在技術(shù)快速發(fā)展時，沒有機會也沒有動力進行真正的產(chǎn)業(yè)落地。

一年前大家很多看法認(rèn)為AGI很快到來，算力成本會迅速下降，參數(shù)規(guī)模越大越好，參數(shù)越大的模型一定會向下碾壓之前的更小參數(shù)的模型。

甚至于認(rèn)為只要我把大模型本身的基礎(chǔ)能力訓(xùn)練好，只要用很薄的產(chǎn)品層封裝形式就能夠讓它變得有效。

去年我們認(rèn)為這是不太可能的事情，我們認(rèn)為整個行業(yè)恰恰是進入到了技術(shù)創(chuàng)新震蕩期，還沒有結(jié)束。

這一代大模型和以前所有技術(shù)相比有一個重要特點，就是準(zhǔn)入門檻降低。

曾經(jīng)只有五六個團隊能做的事，現(xiàn)在有二三百個團隊在一定程度上都能做到。而那些只有少數(shù)團隊能做到的事，往往會使這部分大模型的能力，變得相對來講沒有那么廣譜。

200萬字上下文不是很多場景都用得到的，所以會溢出。在準(zhǔn)入門檻降低的情況下，某種程度上認(rèn)為基礎(chǔ)能力本身確實可以成為商業(yè)模式，但是有基本前提，他必須要能夠形成有效的壟斷，并且能夠持續(xù)保持。

這一點恰恰是這一代大模型技術(shù)特征不具備的，或者相對來講很難的。任何一個團隊在基礎(chǔ)能力上都很難持續(xù)保持他的壟斷。

去年開始大部分產(chǎn)品應(yīng)用開始證偽了。

小冰最早做聊天機器人，也是行業(yè)里面最開始認(rèn)為這個新的時代，對話已經(jīng)不再是獨立產(chǎn)品形態(tài)。真正重要的事情對人工智能而言，往往不是技術(shù)本身，而是他所對應(yīng)的商業(yè)模式。

去年我們討論這些問題時，大家認(rèn)為這種冷靜顯得過于落后。現(xiàn)在看起來，也許我們大家還是真的應(yīng)該冷靜一些。

今天我們看到很多人開始變得FOMO，我個人反而覺得，今天在FOMO的，也許并不是信仰人工智能的。

我們站在這兒，我們做十多年人工智能，我們相信他的時代一定會到來，只不過解決他的一些問題，需要熱情和冷靜。

生產(chǎn)成本才是真正的核心指標(biāo)

簡單分享三件事情，這是關(guān)鍵找到機遇的方向。

首先，GPU cost和Revenue之間的比值，很多人會把非固定成本——比方說投流成本或者獲客成本、推理算力成本，和Revenue進行比較。

這個在我看來并不是真正核心的指標(biāo)，而是生產(chǎn)成本，就是GPU算力成本和你所獲得的收入之間的比值。

我為了說明這個問題跟大家簡單說一下，假設(shè)我們今天在座各位您手上突然擁有了一個非常棒的視頻生成模型。

這個生成模型可以讓你能很迅速的生成千變?nèi)f化的、千人千面的、質(zhì)量完全達到抖音上面任何創(chuàng)作者水平的短視頻，你是不是有可能創(chuàng)造一個由AI來生產(chǎn)的短視頻平臺，并且獲得像抖音一樣的商業(yè)價值呢？

答案是不太可能，因為你會賠死。

我們需要知道，互聯(lián)網(wǎng)有基本特點——引流、物流、信息流。抖音不生產(chǎn)內(nèi)容，生產(chǎn)內(nèi)容的所需成本由創(chuàng)作者自己去擔(dān)負(fù)。

的確，用AI生產(chǎn)視頻，有時候是會比人來生產(chǎn)成本要低。但有一些創(chuàng)作者生產(chǎn)的成本是貴的。

且無論貴或者便宜，這些成本都不由平臺來擔(dān)負(fù)。就像淘寶本質(zhì)上不生產(chǎn)商品，它負(fù)責(zé)交換商品的信息、商品相應(yīng)的引流，并且提供相應(yīng)的物流服務(wù)。

生產(chǎn)商品的成本對人工智能來說，是與移動互聯(lián)網(wǎng)之間非常大的區(qū)別。

我們來看一下，如果我們今天想做一款A(yù)I的C端產(chǎn)品，用戶支付1美元，獲得你通過推理算力成本來提供的內(nèi)容或服務(wù)或交互（即便只是對話，這也是生產(chǎn)內(nèi)容），假設(shè)成本進一步降低，與收益做到1：1的關(guān)系，也只能勉強維持這款C端產(chǎn)品。

今天的絕大部分AI To C產(chǎn)品并沒有過多考慮這個問題。

絕大部分AI的C端產(chǎn)品，他的GPU算力推理算力的成本和收入的比值，還是在幾比一，甚至幾十比一的情況下。

特別是一些提供專家服務(wù)的，再加上大量免費用戶向付費用戶的轉(zhuǎn)化，比值甚至在50幾比1，與1:1有很大距離。

更別說如果想形成C To C平臺，不可能只做到1:1，因為你必須獲得高附加值利潤，才能夠分配給這個產(chǎn)業(yè)的上下游，分配給創(chuàng)作者，分配給分銷者，要至少做到1:10。

什么概念？消費者愿意花10塊錢去購買你只用一塊錢推理算力成本，來生產(chǎn)的內(nèi)容、服務(wù)或陪伴。

今天我們的情況是，我們可能是國內(nèi)AI To C產(chǎn)品全加起來收入最高的，我們做到了在不投流情況下，消費者在8月份的時候每付14.3塊的時候，我們給它交付的生產(chǎn)的這個推理算力成本是1塊錢。

而在過去10月份的時候是27:1，只有這種情況下你才有可能形成一種很好的商業(yè)模式，你才有可能有C To C。

AI商業(yè)模式四象限

這件事情是可行的，至少兩種方式，一種方式我們內(nèi)部有四個象限的圖，如果我們從付費的角度來考慮的話，其中一個軸，我們看客單價的高低，這個客單價高低不是它創(chuàng)造的價值，而是消費者認(rèn)為它可以接受的價值——換句話說，價格。

在人工智能上，人們經(jīng)?；煜r候就學(xué)過的一個概念——使用價值和價值。價格是用來表現(xiàn)價值的。人工智能的產(chǎn)品，毋庸置疑人們都認(rèn)定它是很有使用價值的。但付費的時候，這個價格才決定了人們心中真正的價值。

我心目中最早會被證偽，或者說已經(jīng)開始證偽的，像“陪伴”這樣的方式，以對話為形式的交互類產(chǎn)品，現(xiàn)在的代表是開發(fā)者Character.AI。

在2022年的時候，小冰虛擬男女友產(chǎn)品在國內(nèi)的注冊用戶就有1300多萬，這幾年間我們觀察用戶的行為模式發(fā)現(xiàn)，消費者越來越不認(rèn)為對話是一種稀缺的東西了。

曾幾何時，我們在互聯(lián)網(wǎng)上面越社交越孤獨，尋找可以秒回你的人是非常困難的。

而在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，在公域流量見頂?shù)慕裉?，陪伴不再是稀缺的，對話高耗能變得非常顯著了。對很多用戶來講，對話已經(jīng)是一件“耗神”的事，所以注定不再能成為大眾產(chǎn)品，除非你能為對話賦予非常高的附加值。

所以交互在我看來屬于第四象限，是大眾類的，很難形成客單價，絕大部分情況下只有免費才是可行的。這時候回過來，廣告商業(yè)模式是否適合，GPU Cost很容易計算。

AI工具一類屬性，并不是說背后模型的問題，比如同樣有一個視頻生成模型提供工具，還是有視頻生成模型提供第一象限的內(nèi)容。

用同樣技術(shù)選擇不同的區(qū)域來進行突破的問題，AI工具絕大部分情況下把工具做好，必須使用相對來講少數(shù)的技術(shù)特征來構(gòu)成它。

這意味著很有可能比較難以形成足夠高的護城河形成壟斷地位。所以很迅速有可能會卷到他相對之間的付費問題上。

這里面跟大家說一下，這一代大模型很重要的一個bug，應(yīng)該是他的問題。

比方說以前做搜索引擎，搜索引擎數(shù)據(jù)飛輪非常強，我做Bing搜索引擎確實打不過谷歌，因為大者恒大，用戶每一次使用都使它變得更強。

而大模型不太能夠建立用戶使用的數(shù)據(jù)飛輪，而更多是靠預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

所以當(dāng)一個AI工具已經(jīng)獲得既有用戶，而與此同時突然出現(xiàn)另外一個，在預(yù)訓(xùn)練過程中變得更好的模型所形成AI工具時，用戶對之前那個工具就不會再進行續(xù)費。

這是第三象限的困局。我們也沒找到這個困局怎么來解決。

目前，絕大部分特別是大廠都集中在第二象限，第二象限的確容易形成高客單價。我們集中在第一象限，我們認(rèn)為交互在未來不會再是獨立模式，內(nèi)容服務(wù)才是。

某種意義上，很多年以前陪伴意味著“對話”，而今天陪伴已經(jīng)悄然變成“內(nèi)容和服務(wù)”，而且是獨特的一對一的內(nèi)容和服務(wù)。

要想讓他形成有效的高附加值，我們找到一個方法是和“人”去對應(yīng)。

換句話說，正是因為這個人在其對應(yīng)的內(nèi)容和服務(wù)背后切實存在，才使得用戶的支付變得很有價值。

跟大家簡單說一件事，所有對話或內(nèi)容類的AI產(chǎn)品里有一個人——這個人叫馬保國——都是這些產(chǎn)品里的頂流，因為他有鮮明的特點和詼諧的個性。

但只有在我們平臺上的AI對應(yīng)的才是馬保國本人，這個本人構(gòu)成很大用戶付費的原因。

最后我想跟大家再分享一件事。

我認(rèn)為在未來半年到一年時間里面，市場一定會開拓出或者一定會轉(zhuǎn)向新的方向——就是私域。

公域是移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的天下，AI天生注定是為私域服務(wù)的。

因為AI的本質(zhì)能力是在任何給定的質(zhì)量情況下，他能做到非常高的并發(fā)。私域恰恰缺的是這樣的內(nèi)容。

下面這三個最左邊是AI，AI的特點是高并發(fā)，它的困局是“不值錢”，是低附加值，工業(yè)化產(chǎn)品無論如何很難讓用戶產(chǎn)生高附加值的觀感，除非能夠壟斷。人能夠帶來高附加值，人很大的問題是他們在公域時代低留存，很多“路轉(zhuǎn)粉”的價值和留存都很難確定。

私域能夠提供高留存的沉淀，但私域最大的問題是管不過來。

我們在日本羅森便利店的合作，羅森在line上沉淀有2000萬用戶，2000萬私域用戶。他的問題不在于用戶不夠多，而在于管不過來，沒有辦法跟用戶做一對一交流，給他們提供一對一服務(wù)。

AI高并發(fā)恰好解決了這個問題。

私域很有可能在未來一年成為，不光是我們，而是國內(nèi)國際上很多同行業(yè)者找到破局的金鑰匙。

有很多機遇，機遇并不是因為大模型基礎(chǔ)能力的好或者壞，技術(shù)是偉大的，永遠都是在不停的向前去迭代，而我們以前要解決的問題現(xiàn)在仍然還是要解決。

一旦這些問題被解決，人工智能時代就會真的降臨，希望大家不要再FOMO，一起尋找問題的答案。

謝謝大家。