2023年9月9—10日，人人都是产品经理联合腾讯大讲堂举办的【2023产品经理大会（北京站）】完美落幕。宜创科技CEO宜博老师为我们带来《ChatGPT的创业机会》为题的分享，本文为演讲内容实录。目前大会回放已上架，戳此购买，即可收看回放：https://996.pm/7gX2B

今天和大家分享的内容为《ChatGPT的创业机会》，将和大家分享大模型应用的真实案例，同时会理清背后的技术脉络和行业现状，最后分享一些自己对当前创业机会的想法。

我们在过去两个月里做了20多个AI案例，每一个都是真实案例。大家总觉得大语言模型有幻觉，其实这是大语言模型AI预测算法的本质。但是怎么找到某些场景，即用大语言模型，又要实现100%准确的效果，是每个创业者都可以思考的方向。

最后，将准确的计算结果再次输入大模型，做一轮知识融合，可以转化API为领域机器人进行全域问题查询，实现100%数据准确。

第三个案例，来自于医院医疗设备的维护厂商。原本的维护方式存在文档繁多、格式复杂、需要实时翻译、需要定位图文结果二次校验等问题。而我们的案例很好地解决了KMS知识库交互复杂的问题。

我们将各种格式、各种模态、各种语言的文档都传入向量数据库里，通过配置流程的方式形成。在使用过程中，机器人会先用多轮对话的方式，获得当前故障的多级错误码等信息。回复的结果通过图文等形式展示，自动翻译，并索引原文位置。

这个案例的需求来自于国内一个API厂商。针对一句话描述，生成一个代码片段，直接嵌入使用。

现在这个概念特别火，最重要的逻辑就是让大模型自己做递归。AI自己对任务进行拆解，再进一步递归、继续拆解，直到有一步，AI可以将这个任务执行，最后再将任务合并起来，往前递归回来，合并为一个工程。这就是Agent的原理。

专业模型为什么重要？大参数的基础模型的训练和推理成本是非常高的，而专业模型速度快、成本低、准确率高，因为你有行业的高质量数据，所以准确率高；进而可以形成数据飞轮，形成自己的竞争优势。

可以这么理解，产品经理可以在不需要任何编程的情况下把流程 workflow 搭建出来，搭建出来之后，产品经理可以把系统再集成到任何一个产品里。

我们也用 API 的方式将它集成在了各个 IM 里，在 IM 里加一个机器人，即可以变成一个新的小程序或者APP。所以在不需要算法工程师、不需要前后端工程师的情况下，我们可以在很短的时间内开发想要的 AI 应用。

怎么处理向量？一般分这几步——知识库文件云盘管理、选择切割方式及模型、可视化管理存储和管理CRUD 向量数据库、可视化追踪TopK Fact 搜索结果、可视化对接大模型知识融合生成结果报表和自主定义文档架构循环遍历生成专业文档。

第五，AI Agent。你可以用AI幻化为多个智能体，甚至能让AI讨论出一个具体的方案。

最后聊聊我个人对这次的创业浪潮的理解。

首先，未来创业机会一定在中间层。美国已经没有大模型的机会了，国内可能还有，但是机会也已经不多。

为什么不在应用层？因为应用层特别薄，只剩下 Chat UI 了，不需要你再去做设计界面等复杂的东西，它只有一个 Chat UI。但 UI 背后的部分是需要大家好好去设计的。

另外，应用层不是指应用本身，现在能实现端到端的应用应该是我们创业最大的方向。

观点2：Chat 是一种新的计算平台革命，所有行业都适合被改造一遍，也会诞生新的硬件平台

第二，我们会有一个新的硬件平台，可能是耳机、眼镜等，然后这类硬件平台可以用来替代手机。很快在未来，我们就能看到。

第三，大机器人时代来临，或许LLM 成为机器人会从功能性进化到智能的底层OS。通用机器人加上通用大模型，可能彻底地改变人类的生产力方式。我在3月份曾经预测过，特斯拉推出了通用人形机器人，一定会自己做一个通用大模型。果不其然成立了x.ai。

此外，在未来，什么领域不会被GPT-X折叠？个人觉得首先，非虚拟的；其次，拥有私有数据和隐私数据的；再者，会念Prompt咒语的；最后，一定要有自己的专业/领域模型。

我们常常听到这类表述，人间一天， AI一年。创业者到底要怎么做，是我们亟需思考的问题。

2011年我曾经画过这张图预测，每个象限里会都会诞生伟大的公司，人找数据诞生了谷歌和百度，人找人诞生了 Facebook 和微信，数据找人也一定会诞生，只是那个时候不知道什么，现在来看就是字节跳动的推荐算法。今天看到的，数据找数据，其实就是大模型。

这里再分享几个Sam Altman的观点。

“一个全新的摩尔定律可能很快就会出现，即宇宙中的智能数量每18个月翻一番；”

因为AI被应用于劳动力中，“住房、教育、食物、衣服等，每两年就便宜一半。”

正如黑格尔所说，“人类都是带着恐惧和希望共同走进未来。”希望大家活在当下，做自己能做的事情。悲观者永远正确，乐观者永远前行。

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题图来自大会现场

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