从大佬们的年度总结里，我们盘出了 5 个关于科技行业的关键词

 

在 商业 世界里，「年度总结」既是对一年成果的披露，也是对未来趋势的展望。2023 这一年，即便对向来习惯变化的 科技 行业而言，都堪称「巨变的一年」。

时间拨回 2023 年年初，大模型的火热成为了引发这场巨变的「导火索」。一时间，从千模大战到百模大战，从杀手级应用到 AI 原生应用，从大卷参数的千卡千亿大模型再到深入行业强调实用的小模型 ......

仅仅是大模型一个领域，就让无数英雄竞折腰—— 大公司、 创业 者、 投资 人乃至每一个普通人，都感受到前所未有的焦虑与变化。

这种感受其实在多年以前，计算机专家吴军就曾在他的《浪潮之巅》里这样形容：

" 那些有幸亲历了全部或部分信息革命历史的人，他们都在自己年富力强时幸运地赶上了信息革命的大潮，那是人类历史上科技进步最快，财富增长最多的人。但尚未投入到技术大潮的年轻人也不必担心错过了一个历史机遇，因为新的一场更深刻的智能革命已经拉开了序幕，那将是人类历史上有一个伟大时刻 "。

毫无疑问，我们正处于科技行业的又一个「伟大时刻」。大模型残酷的丛林竞争、云计算的破碎与重组、智能 手机 的行业回暖与新内卷、AI 芯片所掀起的军备竞赛、XR 行业的 iphone 时刻以及行业顶流「人形机器人」的火热 ......

2023 年究竟发生了什么？2024 年又将往何处去？「硅基研究室」通过盘点国内外科技界大佬们的年末总结（注：年末总结指的是年度信、最新采访实录等一线资料），试图从这些原汁原味的观察中厘清过去，展望未来。

这五个关键词分别是：「洗牌」、「常识」、「聚焦」、「一把手工程」、「挑战」。

关键词一：洗牌

" 除了大厂，中美加起来应该可以支撑五六家左右。" ——创新工场董事长兼 CEO、零一万物 CEO 李开复

过去一年中，中国科技企业的创始人们被反复问及的一个问题可能是：" 你预测未来行业最终的赢家有哪些？你会是其中的一员吗？"

这种对行业座次的焦虑背后，其实是对技术壁垒的追问。去年 5 月，一份流传甚广来自谷歌研究员的吐槽至今仍让许多人记忆犹新：「我们没有护城河，OpenAI 也没有」。而后， 对于「何为技术壁垒」的讨论在科技圈热议，钱很重要，人也很重要，时间、算力、数据、算法、场景、成本、可靠性，各类竞争要素被一字排开。

没有人愿意错过，但所有人都恐惧落后。

前谷歌总部科学家，也是中国早期人工智能企业出行问问的创始人李志飞，从硅谷考察回来后，发现中国大模型的竞争更加激烈了：

" 中国的竞争是美国的 10 倍。很简单，因为中国的创业者规模是美国的 2 倍，客单价又是美国的 1/5，所以做除法，竞争的激烈程度就是 10 倍。" 李志飞说。

竞争不是一道数学题。比起年初入场时的不确定性，许多大佬在年末总结给出的预测是务实的。经历了「套壳风波」后的零一万物，其创始人李开复在最新接受《The Information》的采访中提到： " 中国，我们最终只有几个大赢家，还有部分企业可能会体面地退出，但大多数企业要么半途而废，要么转向更实际的目标，比如为特定行业构建应用和解决方案，而不是单纯地追求大模型的研发。"

这背后指向一个趋势：当底部模型能力逐步走向同质化，经历了 2023 年的野蛮生长后，从新事物走向常态的大模型会已经历了一个祛魅的完整周期，2024 年行业或将迎来格局的初步落定。

大厂与创业者间的关系一直十分「暧昧」，移动 互联网 时代的合纵连横在今天的大模型时代复现。曾经作为「超级买家」的 BAT，不单积极布局自己的大模型生态，同时也在押注独角兽。

据机构 IT 桔子的统计，2023 年诞生的 AIGC 及大模型相关的独角兽有 5 家，分别为智谱 AI、百川智能、Minimax 名之梦、零一万物、光年之外（年内新晋，但之后被并入美团）。其中，除零一万物之外，4 家已是腾讯的囊中之物。智谱 AI 背后，则站着腾讯和阿里。

这群被时代选中的幸运儿们，能否如 OpenAI 一样成为巨头间的幸运儿？巨头们又该如何平衡与创业者之间的关系？在 2024 年，这些问题将会得到进一步的解答。

关键词二：常识

" 不要试图挑战商业世界的基本法则。" —— OpenAI 创始人 Sam Altman

" 我多么希望有人能早点告诉我这些。" 前几天，Sam Altman 在自己的 社交 媒体 平台上分享了自己创业的 17 条箴言，引发了诸多创业者的共鸣。在这些鸡汤背后， 「不要试图挑战商业世界的基本法则」这一条或许是许多科技从业者感受最深的。

商业世界的基本法则，就是商业常识，思考 PMF、思考商业模式、思考规模化、思考「如何才能赚钱」的一切。

在极度商业化的今天，科技的进步和商机是分不开的。寻求商业化，很多时候既是创业者创业第一天就信奉的准则，也是许多行业走向拐点的关键。妙鸭相机前产品负责人张月光在接受采访时就说："AI 的本质是工厂，是脑力革命的创造。工厂生产的货品如果第一天卖不出钱，以后也卖不出去。"

做大规模，扩充生态，才能均摊成本，但科技企业享受规模化并没有想象中那么简单。  作为顶尖学者下场创业的代表，月之暗面创始人杨植麟在自己的年度总结里分享了一个关于「真实规模化」的概念。

在他看来，任何虚伪甚至反规模化的行为都不值得去做。这篇简短的总结里戳中了大模型行业的一些乱象，比如通过构造榜单领域内数据打榜是虚假的规模化，命题作文式的、以训练千亿万亿参数量模型为目标的工作是虚假的规模化。

尊重商业常识，聚焦业务与用户需求本身，这可能是 2023 年的创业者们踩过诸多大坑而换来的血泪教训。

同样回归常识的还有消费硬件行业。 VR 行业的遇冷，头部厂商战略收缩，行业正在重新思考需求与产品的匹配。PICO 的管理层在 11 月的内部信中提到，将「关注业务的技术竞争力和长期发展，而不是以短期销量为导向」。

而对捱过寒冬，越过山丘后的智能手机行业而言，当行业内卷已成为常态，又恰逢 苹果 新品稍显乏力的契机，在手机高端市场上，对华为、荣耀等国产手机厂商而言，如何进一步做长长板，攻破诸多的不可能，实现真正的「遥遥领先」，才是关键。

就像去年荣耀独立三周年时，CEO 赵明对诸多「不可能」的回应：" 不可能走出与生俱来的定义，不可能超越行业预设的边界，更不可能打破世界已有的认知。世界很小，荣耀无力打破，但这并非世界原本的样子。世界很大。"

关键词三：聚焦

" 解决问题其实不难，关键是如何在一大堆问题中找出最核心问题，不要被不重要的问题（噪音）干扰思路与牵绊步伐。" ——腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生

收缩、转型、精准  ——这是第三个关键词「聚焦」背后的拆解。

过去一年，新的科技浪潮里，涌现出无数的玩家，但在热闹的竞争下，转型与收缩也在同步进行。

云厂商巨头们可能是这股浪潮里最先体验到「冷热交替」的人。过去一年，阿里云已更换了 3 位 CEO，持续动荡间，组织架构经历多次调整，与集团的关系也经历了先分后合的变化。

组织变动只是理解云计算厂商们「转型」的一个缩影。此前我们曾在《互联网云厂商的「新烦恼」：如何在痛苦磨底中讲 AI 故事？》中其进行过系统分析，市场对当前互联网云厂商的关注主要集中在两点：一是从 2021 年开始进入调整期的互联网云厂商们短期增速是否已经触底，何时实现复苏？二是随着 AI 与云的深入，AI 在业绩端的贡献如何量化以及如何看待云厂商们后续的成长性？

经历了 2023 年的转型，云厂商们在 2024 年给自己找到的关键词就是「聚焦」。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生曾提到：" 解决问题其实不难，关键是如何在一大堆问题中找出最核心问题，不要被不重要的问题（噪音）干扰思路与牵绊步伐。" 阿里巴巴集团 CEO 和阿里云智能集团 CEO 吴泳铭也频繁提及阿里云的战略定位是是：「AI 驱动、公共云优先。」

在大模型行业里，模型的垂直化与专业化将成为趋势。  360 集团创始人周鸿祎在一次采访中总结了 2024 年的行业走向，大模型一方面追求「大」，但另一方面也会追求「小」。在垂直化上，大模型将走向：行业垂直化、企业垂直化、专业垂直化、小型垂直化、分布式垂直化、专有垂直化。

关键词四：一把手工程

" 拥抱 AI 时代，需要一把手来驱动 "。——百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏

中国科技界很长时间没有过这样的时刻了，一把手亲自现场瞄准同一个目标——没有人想要错过大模型的浪潮。用流行的段子来说："2023 年，流行一把手做大模型。"

一些流传的故事可以印证这一点。比如已经「隐身」的字节跳动创始人张一鸣在大模型浪潮初期开始看人工智能论文了，分享自己的论文学习心得和对 ChatGPT 的思考。大厂各项目的一号位们为了大模型，也亲自下场盯项目。

前不久百度创始人李彦宏就在演讲中公开表示： " 拥抱 AI 时代，需要一把手来驱动 "。

一般来说，一把手亲自下场专注某项业务，这至少代表了两个趋势：一是该业务的前景足够广阔，如果不冒险加入，自己就会被颠覆。二是大环境遇冷，必须依靠转型收获增长。

从这一点来说，大模型之于科技巨头们，正有上述两重意义。一方面，大模型的出现为大厂们带来了重构新商业模式的可能；另一方面，在互联网市场整体遇冷的当下，大模型为它们提供讲述新故事的机会。

但需要指出的是，并非是所有一把手们亲自下场都可以一举成功。如果判断失误、公司内部整体惯性太大，改革都会遭遇挫败。毕竟，一把手出场总会力图调动更多的资源，也会带来更大的风险。

关键词五：挑战

" 与其做低质量的监管，不如不要监管。" ——计算机科学家吴恩达

一边是乐观技术派的技术狂奔，另一边则是悲观派强调技术监管。

过去这一年间，随着生成式人工智能的发展，如偏见、假新闻、用户安全等一系列监管与伦理争议也越发凸显。一面是 AI 末世论，代表人物如马斯克，呼吁更多监管。另一方面，则是技术乐观派。计算机科学家吴恩达在最近接受 金融 时报采访时表示，人工智能末日论非常荒谬，AI 监管将会阻碍 AI 技术本身的发展。

在他看来，与其做低质量的监管，不如不要监管。斯坦福大学 HAI 联合主任李飞飞也在预测中提到，2024 年，人工智能政策将值得关注，" 我们需要安全、可靠和可信赖地开发和使用人工智能 "。

越来越多的科技企业面临收缩的监管环境。以 OpenAI 为例。此前就因安全性引发内部的「宫斗政变」，有媒体还总结了 chatGPT 吃过的官司——从作家到律师，再到被收集个人信息的普通人，大量诉讼下，争议重重

各国也陆续对 AI 技术的监管做出回应。去年 6 月，在漫长的拉锯战中，欧洲议会终于通过了《欧盟人工智能法案》。7 月，中国首个生成式 AI 监管文件——《生成式人工智能服务管理暂行办法》也来了。

可以肯定的是，在 AI2.0 时代的早期，未来如何更好地在技术商业化落地与技术向善间寻找平衡，将会是 2024 年，也是科技发展的永恒课题。

诚然，没有人能预测未来，特别对瞬息万变的科技行业而言，适者生存是更朴素的道理。经历了 2023 年的去伪存真，2024 年究竟是泡沫褪去，还是依旧喧嚣，我们无法给出准确的答案。但至少从上述五个关键词来看，更多的共识正在形成。

来源：硅基研究室