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回顾 AI 倒退历程，符号推理、专家系统、代表概率连贯主义的深度学习几大支流技术流派，彼此之间是此消彼长的过程。
5 月 23 日，36 氪举办「颠覆·AIGC」产业倒退峰会。本次峰会汇聚产业力量，独特探讨企业、行业在面临改革时的应答策略，分享思考，摸索和发现产业中最具后劲的企业与最具价值的技术，在激荡的环境中探寻前行的方向。
在大会的巅峰对谈环节，蓝驰创投治理合伙人朱天宇，与 Fabarta 创始人兼 CEO 高雪峰，围绕《迈向 AGI 时代，除了优良的大模型，还须要什么？》这一主题，开展了探讨，聚焦三个方面：图零碎在晋升大模型常识和推理能力中的价值及其技术倒退难点和解决门路、以后大模型落地利用的重难点，以及守业机会。
Fabarta 创始人兼 CEO 高雪峰认为，实现将来 AGI 须要概率和符号推理独特作用，通过图零碎形象出泛化常识，进一步增强 AI 的常识和推理能力。为此，他指出，须要解决两个难点：一是要将行业专家常识积淀到图零碎中，将大图技术与大模型 AI 技术在理论畛域无效连接；二是要通过系列工程优化工作，构建相似于大数据畛域 Snowflake 的存算拆散和分布式计算零碎，以满足在大型图零碎上做高性能计算的需要。
高雪峰示意，解决好第一个难点也是大模型在医疗、金融、工业制作等要求可解释性智能、与逻辑推理强相干的行业中落地利用的要害。同时，他指出，做好数据工程、晋升大模型长效记忆能力也是大模型利用的必要条件，而图技术在这两个畛域都能够施展重要作用。
蓝驰创投治理合伙人朱天宇也认同高雪峰对 AI 大模型落地利用重难点的认识，并且强调了数据闭环的重要性。朱天宇分享了蓝驰创投的投资心法，指出，ToB、ToC 守业公司最好的状态是“一边赚钱，一边赚数据，一边赚常识”。
对于守业机会，朱天宇从 ToC 的角度进行了解读。他认为，守业公司一是须要从低阶往高阶做翻新，而不能仅停留在翻译等生成式 AI 第一层能力的利用层面；二是能够拉长工夫线，关注 AI+3D 交互 +Robotics 三浪叠加的机会；三是摸索三浪叠加的底层，以及如何利用 Web3 解决生产关系、价值确权和调配问题的机会。
高雪峰则从 ToB 的角度分享了认识。他指出，解决上述大模型工程化落地的诸多问题自身就能产生守业机会，同时，企业能够利用大模型的能力和认知推理技术颠覆局部场景中的 ToB 畛域现有产品。例如，改良传统的客服零碎，使其可能像一个理解本地常识的人工客服一样与用户进行顺畅的对话。
以下是嘉宾探讨实录，经 36 氪整顿编辑：
朱天宇： 谢谢各位来听咱们说两句，咱们两个先介绍本人，而后再开展话题。
蓝驰创投是一家将近 20 年历史的晚期投资基金，治理 150 亿美元和人民币双币基金。咱们曾经在 AI 畛域十分踊跃地布局，包含在 AI 基础设施、应用层等方面的布局。昨天刚刚官宣潞晨科技的后续轮融资，这是一家针对分布式 AI 的算力训练公司。
接下来，Andy 来介绍一下本人。
高雪峰： 大家好，我是 Fabarta 创始人兼 CEO Andy，我在开办这家公司之前，已经是 IBM 的 AI 研究院的院长，之后是阿里云的大数据和人工智能产品和解决方案的负责人。两年之前我创建 Fabarta 的初衷就是为了打造将来 AGI 外围基础设施，但咱们是从图智能这个终点开始的。咱们很早就晓得蓝驰始终在 AI 畛域布局，非常高兴在守业第一时刻能成为蓝驰家族的一员。明天，我很快乐有机会与大家分享我与 Terry 在 Office 里探讨的内容。
朱天宇： 明天模式挺好，一对一。你是创业者视角，我是投资者视角，而且你是偏基础设施 ToB 企业服务，对企业客户需要更理解；我平时关注应用层用户需要侧更多，咱们能够相互问问题。方才介绍了 Fabarta 做的事，最开始第一次在办公室见面的时候我很好奇，你提到了一句话对于明天所有关注大模型的人，是不一样的声音：大模型要和大图一起交融独特成长，这个是将来通向 AGI（通用人工智能）的外围门路。这是十分有意思的观点。
能开展说说认识吗？相比当初探讨热火朝天的大模型，大图在这个探讨当中声音还没有那么多，这个恰好是吸引咱们的一点。
高雪峰： 好的，在最开始聊的这个话题时，包含守业最后的那个时刻，咱们对整个 AI 历史倒退的门路都十分理解。从数学概念的角度来讲，概率和符号推理是推动人工智能倒退了几十年的两个支流的技术门路。过往 AI 已经有过几次的波峰和波谷，其中符号推理、专家系统、代表概率连贯主义的深度学习是几个支流技术流派，它们彼此之间是一个此消彼长的过程。然而咱们在当中会粗浅地领会到，可能真正实现将来的 AGI 人工智能时代，肯定须要让概率和符号推理独特作用。概率是实现深度学习的数学概念，计算机能了解的模式是向量，尽管符号推理有许多技术能够实现，但通常被 AI 畛域所承受的是以大图零碎为外围的、计算机能了解的技术体系。
只管深度学习、Transformer 技术倒退迅速，大模型火爆出圈，大家普遍认为强人工智能时代或 AGI 时代曾经到来了。但其实咱们都晓得，要实现将来的 AGI，还须要退出弱小的常识和推理的能力。就像咱们在《思考的快与慢》这本书中看到的，人的思维有两个零碎：System 1 和 System 2，只有这两个零碎独特作用，能力实现真正的智能。
朱天宇： 咱们作为投资者关注 AI 方向很久，方才其实提到这两个门路的此消彼涨，在之前看到的一些行业利用当中曾经体现进去。CV+NLP 这几年的倒退绝对更快一些，但理论在历史上我之前读到文献察看到，这两条路交替当先，专家决策零碎一度是比神经系统当先更多。恰好揭示一个大家不可漠视的法则，迷信倒退，包含在工程上的停顿总是有不同门路一直交融。还原到投资和守业公司交换视角也是：咱们既要策略上极其器重大模型，然而不能只科学大模型。因为这外面有一些问题不肯定齐全能解决掉，比方推理这个问题。
沿着这个话题问一下，比如说咱们当初这个大模型，方才说推理上须要进一步晋升，在哪些地方推理不够？那图的视角怎么解决这个问题，能够举个例子吗？
高雪峰： 咱们都晓得，所有的大模型背地的原理基本上都是围绕着 Transformer 的技术，基本上它的核心技术原理就是预测下一个字符是什么。我常常问各种各样的大模型一个问题：“姚明出世的那一年的 NBA 季后赛亚军球队的教练是谁？”这个问题有点绕，但咱们的人脑很容易理清逻辑，找到正确答案。然而，大多数大模型（除了 GPT-4 以外）都会给出谬误答案，因为它们次要是通过训练数据来凝固成的泛化常识，而且这些常识都是压缩过的。因而，大多数网上的信息都是把姚明跟 2002 年分割起来，因为那年他取得了 NBA 选秀冠军和 CBA 冠军戒指，相干的信息在网上是最多的。因而，很多的大模型其实提取的是 2002 年的那个信息，而后找到一个 NBA 季后赛的球队，再给出该球队的教练作为答案。
这个例子是一个很简略的 Prompt Engineering 角度的推理，实际上很难做的。然而，如果咱们把一些结构化和图技术利用于其中，就能够很容易地实现。例如，在大模型中，泛化常识都是存在的。咱们能够问一个问题，询问姚明出世的那一年是哪一年，它会通知你是 1980 年。而后，你能够问它这一年 NBA 季后赛的冠亚军球队别离是谁，它也能通知你。接着，你能够问它他们之间的比分是多少，它也能通知你。这证实了用大模型来积淀泛化常识，尽管是压缩的，但曾经被证实成果十分好。然而，要让它实现推理能力，须要将泛化常识形象进去，进行肯定的逻辑推理，那肯定是须要符号逻辑和图形常识零碎的染指。
朱天宇： 这个例子太活泼了，又帮我深刻地了解了图在推理当中的价值。那我想再正向的诘问一个问题，方才提到了目前大模型在推理上的一些不易觉察的问题，因为它是用概率来解决问题。那正向的了解的话，图在哪方面能做得更好，更 Powerful？
高雪峰： 咱们守业之初想要做的是一个面向未来的大图智能零碎。很多敌人常常问我什么是大图零碎？回到问题根源，在咱们方才提到的概率和符号两个零碎此消彼长的过程当中，为什么咱们说图和大图代表的常识图谱、专家系统的倒退并不像人们设想的那么快，停顿迟缓。这外面有两个十分大的技术难点：第一个难点是如何将自然界的一些系统化的常识以低成本的形式高效地积淀到常识零碎和图中，这是十分艰难的，也是制约整个图零碎倒退的一个最大瓶颈。解决这个问题之后才会有第二个问题，即当图的数据量收缩到十分大的时候，如何在这种大型图零碎上做高性能计算？当初大部分图零碎底层的基础设施架构并没有真正做到外围的分布式计算。因为图的分布式计算是一个 NP 问题，咱们须要进行很多工程上的优化，能力真正实现像大数据畛域的 Snowflake 一样的存算拆散和分布式计算零碎。因而，我认为这是两个难点。
对于第一个难点，大模型积淀泛化常识的能力是十分弱小的，咱们齐全能够利用大模型的能力来积淀各行各业的专家常识，积淀到图的零碎当中去，咱们跟很多客户在一起摸索这条门路。比方咱们在医疗畛域的客户，有很多的沉积下来的历史数据。咱们就是利用大模型帮忙客户构建其“客户 360 零碎”，通过所有用户的病例信息和数据积淀出一张大的图谱进去。然而这外面会有一些幻象存在，比方在某些病例中，咱们通过大模型提取到了患者发烧这一信息，然而咱们提取进去患者的体温只有 20 度，是因为那个外面提到了患者的年龄是 20 岁。所以可能大模型压缩信息的时候会把这个信息漏掉，或者是产生一些谬误的认知。
但咱们下面有一个专家辅助的零碎，零碎会间接就提醒进去。如果是发烧的症状，提取的体温在 37 度以下，这个数据都是不失常的。咱们会从新调用大模型，并通知它之前的辨认后果不正确，要求它提供实在数据。模型会从新提取出 38.5 度的数据，并将它增加到咱们的体温图谱体征外面去。这就是咱们如何真正的将图零碎和大模型 AI 技术在理论畛域进行无效的连接。有了这个零碎，咱们能够进行许多推理工作，例如衰弱危险评估、易感疾病群体的体质评估等，都能够在这张大图下来做强推理。但你是无奈间接让大模型的泛化常识来帮忙解决你这个问题的。
朱天宇： 那是不是能够再诘问一下，哪些行业场景利用自身对推理的诉求会比拟高，或者说它的数据结构在泛化、压缩的时候容易呈现方才的问题？使得这些场景对于大模型和大图的交融的诉求会更迫切，图智能技术可能更好地、更残缺地解决他们行业的需要。
高雪峰： 这个问题很好，这波及到了咱们如何把大图的技术与支流优良的大模型技术联合起来，真正的在 To B 工业场景中实现落地。
朱天宇： 那当初 GPT-4 有这个能力吗？
高雪峰： 我感觉 GPT-4 其实是一个黑盒子技术，大家其实都在猜它有什么样的能力，咱们也是在猜。至多我问它方才说的姚明的那个问题时，它基本上能够十分感性地给出一个很失常的答复。所以咱们感觉在 Prompts Engineering 的阶段，它肯定利用了肯定水平的符号推理或者图解析的能力来做这件事件。
朱天宇： 那 GPT-4 曾经开始在交融了。
高雪峰： 对，昨天我看到了一个十分有意思的论文，Princeton 大学和 DeepMind 的工程师一起做了一个推理的优化框架，它不是 COT（Chain of thoughts），它是 Trees of thoughts，咱们称之为思维树。
朱天宇： 相似之前的专家决策树。
高雪峰： 对，把它利用到了这个 GPT-4 的推理的框架当中去，数据实际曾经证实把 GPT-4 的推理的能力晋升了大略 17 倍。
朱天宇： 回到方才我那个问题，什么行业更须要大模型和大图的交融？
高雪峰： 咱们尝试过的行业，像医疗、衰弱、保险、银行、金融、工业制作等须要准确畛域智能的行业，在大模型真正落地的时候，都是须要跟咱们的逻辑推理是强相干、强绑定的。这也是为什么咱们在最开始守业时抉择的是图智能的这个大方向，打造将来的 AI 的基础设施。咱们正在开发图和向量相结合的多模态引擎，因为咱们接触了许多客户，无论是互联网客户还是传统的 ToB 客户，可解释性智能在这些客户中都是最重要的事件之一，因而咱们从可解释性智能开始。但咱们也很快乐看到大模型和多模态大模型技术的疾速倒退，这能够更快地将可解释性智能融入咱们的整个体系中。
朱天宇： 可解释智能其实十分要害。咱们投过现实汽车，投现实之前，咱们就在关注人工智能。过后的停顿在 CV，CV 在主动驾驶落地出现第一个状态就是辅助驾驶公司，然而辅助驾驶公司没法闭环，感知决策控制没法闭环，使得咱们过后看 CV 的人工智能利用场景，关注到整车制造商，过后几个新的造车权势头都在闭环想这个问题。这是 2016 年很早投现实的一些思路。
可解释智能，不同行业 AI 对于向上溯源解释能力不一样，包含方才说的医疗我感觉特地典型。咱们看很多医疗守业公司，心愿用之前积攒医疗数据训练，然而能不能解释，到什么水平，交付不一样。可解释 AI 引入另外一个问题，数据达到什么样水平？当初大家探讨大模型投喂十分大的数据，预测 2035 年之内人类现有存量数据喂完了，要有新数据进来，数据这块模型到底有什么诉求，以及对于数据自身有什么样要求？
高雪峰： 这就是为什么说咱们明天探讨的话题很好，迈向真正的 AGI 时代，除了大模型之外，还有许多其余畛域值得关注。例如，您方才提到的一个十分重要的点，其实就是数据工程。咱们都晓得，用于大模型训练的数据，包含它的 Prompt engineering 等各个阶段，甚至前面的强化学习的常识反馈，对数据品质都有肯定的要求。
当初曾经呈现了一些数据问题，比如说当初曾经充斥着各种多模态的数据，这些数据大多是由 AI 生成的，其品质好坏不一。如果咱们把所有数据一股脑地全副传给大模型进行训练，咱们不晓得将来模型固化进去的参数会是什么样子。所以我感觉数据工程这件事件也十分的重要，对于任何的一家大模型的公司来说都很重要。这也是咱们想要钻研和探讨的畛域之一。在数据工程中，咱们是否利用图技术将组织好的、具备逻辑关系的数据提供给大模型，察看在模型的训练过程中是否可能进步其推理能力。因而，我感觉数据是贯通整个 AI 生命周期的重要因素。
您提到了现实汽车的案例，我也很好奇。第一次跟您聊天时，您提到了“数据闭环”这个词，这是过后您投资现实汽车时的一个次要决策点。我想听听您对于数据闭环的认识，以及如何通过这种对数据的思考预见到明天的现实。
朱天宇： 人工智能还是源于大数据蓬勃发展，没有数据人工智能也是无米之炊。咱们很早说过没有大数据就没有人工智能，大数据又起源于云计算遍及、工作流数字化水平越来越高。没有云计算也没有大数据。
有了这些筹备好的过程之后，数据闭环对于人工智能来讲，是十分要害的，因为所有新常识源于嵌入到工作流当中能不能很好闭环。过后投现实就发现这个问题：真正主动驾驶闭环工作流是感知决策控制。方才提到在 2015 年前后，那时候只是在 CV 方面的停顿，更多解决感知层问题、决策控制层这块没有齐全跑通，真正训练实现必须把整个感知决策控制全副闭环外面。智能在闭环里训练产生，只在一个环节是卡在那，不能把整个工作实现。
2016 年，对于 VC 来说看一个重资产的车厂商也是挑战一件事件，恰好是咱们了解了数据和智能关系之后，必须要做的一件事件。因而很侥幸咱们在更早工夫点布局智能汽车，起初整个新能源车蓬勃发展，大家停顿还不错。
最近还在持续看主动驾驶行业。大模型来了之后，主动驾驶训练也有哪些可能新的停顿，咱们也在评估。包含不同场景，可能有哪些新的可能性。同时在最近看一些新的 AI 守业公司，我仍然关注闭环问题，因为这外面有一个咱们常常用的一个规范心法：咱们更心愿看到守业公司一边赚钱，一边赚数据，一边赚常识。你的利用，你找的场景能不能让利用通过 AI 分装之后，提供服务的同时在场景当中持续取得新数据，这个数据反哺 AI 训练，让服务质量效率更高，这个闭环是十分要害。无论 ToB 还是 ToC 都有这个视角。过后投现实也是这个视角失去的后果。
高雪峰： 所以在那个时代还是真不容易的。您方才提到的这个视角，在当下把 AGI 或者是大模型的能力利用到工业畛域，也遇到了一个很重要的问题：就是大模型的长效记忆能力的问题。大模型在利用的过程当中须要一直积淀常识或数据，以保障它的记忆能力。国外曾经有很多优良的框架，不论是 LangChain，还是 LlamaIndex 等，都是十分优良、成长十分快的框架，帮忙咱们真正地把大模型利用到理论的工业畛域当中去。
我也有一个很乏味的例子，常常和他人分享。在大模型的真正利用中，咱们必须提供具备记忆能力的基础设施。咱们正在做相似这样的基础设施。例如，明天我正在与 Terry 进行对话，在这种环境中，我可能将这个环境压缩成向量并存储在我的记忆库中。尽管咱们曾经交谈了很多，但您的样貌也被以向量的模式存储在我的记忆中。咱们交谈的内容也可能变成向量，而它们之间不仅仅是简略的向量记忆，而是有逻辑关系的。因而，咱们正在构建一个大图零碎，将向量能力和图形能力交融在一起，以提供工业畛域中大模型的长期记忆能力。咱们发现，像国外的 LlamaIndex 曾经开始将图形和向量数据库引擎技术交融在一起，这是一个趋势。因而，我也心愿咱们可能与中国外乡的许多优良企业一起，在这个畛域做更多的工作。
朱天宇： 数据其实也是整个行业生态的一部分，方才聊的图门路，聊的数据、基础设施的视角，其实就曾经聊到明天很重要话题：整个行业生态问题。前段时间咱们去硅谷交换，失去一个很重要观点是，OpenAI 在模型参数上和其余追赶者当先水平相比于在生态当先水平，生态上的当先水平要远远大于模型上的当先水平，这是 OpenAI 在这段时间暴发之后带来最大劣势。
您分享一下怎么看 AI 产业，尤其 AGI，将来通用人工智能上下游生态，有哪些要害节点，包含咱们能做哪些事，咱们心愿整个行业做哪些事，让中国在这里跑到后面？
高雪峰： 我认为这的确是每个人都值得关注的问题，因为在迈向将来的 AGI 的过程中，每个人都有本人的认知、思维体系和想法。然而从涌现进去的十分凋谢、十分丰盛的生态的角度来看，咱们曾经看到许多优良的方向曾经有人在钻研了。
比如说，除了许多优良的多模态大模型之外，咱们还看到许多优良的细分畛域业余大模型在开源生态中涌现进去。同时，咱们也提到了作为大模型的长期记忆能力体，咱们也看到了许多优良的向量引擎，包含咱们正在开发的图和向量交融的多模引擎等，来提供这种能力。当然，咱们也看到了像尤传授团队这样的优良团队，他们正在钻研分布式训练和推理框架，能够帮忙每个大模型公司节省成本、优化后果。此外，还有像 LangChain、LlamaIndex 等优良的框架，能够将大模型与本地常识连接起来。此外，还有十分丰盛的开源大模型生态，以及您方才提到的即便是闭源的 OpenAI 大模型，但它也提供了十分丰盛的插件化生态，以补救以后大模型在时效性、常识推理、数学计算等方面的有余。我认为只有各种生态蓬勃发展，能力促成咱们真正实现类人甚至超人智能。
朱天宇： 咱们也感觉到像 OpenAI 的生态的确令人震惊，也感觉到了其中的差距。每一次行业周期变动，生态价值最初决定到底是谁是入口级的新的大厂。这外面感觉 OpenAI 生态里蕴含了数据、开发者、算力等等这个链条上所有的货色。另外角度来讲，在中国接下来很可能有闭源和开源，开源可能在针对中国一些行业场景可能会发现更大的价值，针对开源框架大家还有什么样的工具像搭积木一样，让更多行业场景客户都可能从中享受 AI 带来效率晋升，这是咱们看到生态很重要的价值。
最初，因为 36 氪明天请来很多创业者，咱们能够聊聊在 ToB 方向上守业机会。除了方才在生态要害节点上，我感觉更多从当初接触这个行业客户需要角度，他们当初有什么需要，有什么痛点，解决什么样的问题，因而呐喊什么样的工具和机会进去？
高雪峰： 我先说一下从 ToB 的这个视角看到的这些机会，Terry 能够从利用和 ToC 的视角来分享一下。从我接触的传统行业或者稳态行业的这样的一些 ToB 的客户的思考来看，基本上如果真正的把大模型带入到他们理论的工程落地的角度当中，其实有几个问题是须要解决的。
第一个方向，大语言模型存储的是压缩后的泛化常识。然而，每个企业都有本人多年积攒的本地常识体系，这些常识能够以常识图谱、知识库或其余模式存在。因而，第一个要解决的问题就是将泛化的大模型与本地常识连接起来。
第二个方向，大模型在真正被应用的过程当中，任何的一个企业都要一直地去积攒数据，把咱们过程当中产生的两头后果和数据记忆下来，因而长效记忆的能力也是十分的重要。
第三个方向，大模型在企业真正落地的时候，它肯定须要具备肯定的可解释性，那如何让不可解释的大模型具备可解释的智能，是大家一起要去摸索和钻研的课题。
第四个方向，联合本地数据，研发有特色的行业、畛域的大模型。
第五个方向，利用大模型的能力和认知推理技术，在一些场景中颠覆 ToB 畛域现有的产品。例如，通过联合曾经建好的数据湖或数据仓库，将传统的 BI 零碎晋升到 Headless BI 阶段。再举个例子，对传统的客服零碎进行改良，使其可能像一个理解本地常识的人工客服一样与用户进行顺畅的对话。这须要发展很多工作，但这也为咱们带来了很多机会。我置信，在 AI 利用于工业畛域的过程中，将会催生十分多优良的 ToB 畛域的高科技企业。这也是咱们 Fabarta 最外围的定位之一。Terry，您能够分享一下您在 ToC 方向的认识。
朱天宇： ToC 和 ToB 不一样。AI 对于用户来讲是十分离奇的体验。
我在最近看很多守业公司利用我的项目的时候，我本人有领会，我感觉咱们接下来做这个事，不能只停留在低阶翻新，要致力去做高阶翻新，什么意思呢？
就是比如说第一波应用 ChatGPT，翻译等这些能力其实是间接用生成式 AI 第一层能力带来后果，这是一阶翻新。但我更期待看到二阶、三阶的翻新。前段时间大家看到斯坦福大学一个实验室做了一个尝试，用生成式 AI 发明 25 个智能体——小镇上 25 集体，像西部世界一样。25 集体生存在一个小镇，每个人有法官、老师、大学生等角色。一天一天生存过来了，每天每个人角色有不同故事线倒退，因而也有不同互动，有意思的传言在小镇当中产生，成了小镇独特记忆。参观小镇倒退的价值，就像西部世界一样，这也是一种价值，作为观赏者去看原来一阶翻新参观内容的互动价值就是二阶翻新或者高阶翻新。
咱们看到尤其是很多 95 后团队，大开脑洞。不同积攒的创业者，大家各自劣势不一样。咱们常常会类比，但我感觉年老创业者不受制于类比形式，行业变动之后，用类比很可能被碾压，ToC 尤其是这样。我倡议肯定要从低阶往高阶做翻新。
第二，咱们还有一个很重要、更长时间的框架看 AI 守业机会——AI+3D 交互 +Robotics 三浪叠加。AI 这波大家曾经看了，尤其 GPT 到了绝对成熟工夫点；另一方面大家讲元宇宙，形象来讲还是 3D 交互。这和 XR 新的交互界面设施，和整个空间数字化带来的三维数据、多模态数据的进一步应用，让人工智能执行更多任务；加上 Robotics 作业执行能力, 人的能力的进一步延长。这三个底层技术叠加在一起能有长达 20 甚至更长时间的翻新周期，这个大浪不得了。
咱们本人在这方面不只是看和 AI 相干，更多从底层的驱动力去看，任何在这个方向做穿插，包含在数据层面，比方多模态数据。其实 OpenAI 在过来几年，用本人的基金也在去投一些做多模态数据的公司，这些都是建设大模型生态护城河，是咱们关注的方向。
三浪叠加的底层，还有 Web3 去解决生产关系、价值确权和调配问题，这是一个更长周期的视角，也是咱们放弃关注的。从这几个角度，我心愿看到更多翻新守业机会。咱们最近在 AI 应用层，游戏、社交等大家过来在互联网垂直行业看到的一些垂直场景的利用都在布局。
高雪峰： 也会有很多优良的我的项目可能涌现进去了。
朱天宇： 工夫差不多了，那咱们最初各自给大家寄托一句话。
高雪峰： 明天咱们探讨的话题是人工智能时代所需的丰盛生态。Fabarta 始终致力于打造真正松软的将来 AGI 时代的外围基础设施，咱们心愿可能将真正的智能带入咱们真正的 ToB 工业企业中。咱们也心愿与在座的每一位投资人、敌人和企业一起致力，置信在将来真正的 AGI 时代，会涌现出许多十分优良、十分卓越的中国企业，就像过来互联网时代的呈现了腾讯、阿里一样。因而，咱们将持续努力实现这个指标，并心愿大家可能一起为之致力。
朱天宇： 分享一句大家都耳熟能详的话：“永远不要高估 3 年之内的变动，但也不要低估 10 年之后的变动。”最近这这半年，咱们十分忙，然而大家很兴奋。咱们其实永远是用一个穿梭周期的视角来看整个行业，就像方才说的这个三浪叠加的一个大的框架，用这样的急躁去陪伴创业者，一起去寻找翻新的机会，哪怕这个过程高高低低、起起伏伏。谢谢大家。
高雪峰： 谢谢。
编者按：本文转自 36 氪，作者：沈筱，Fabarta 经受权公布。
