經濟觀察網 記者 錢玉娟 因為宣布“要在大模型領域創業，做中國的OpenAI”，出門問問創始人兼CEO李志飛在近幾天也成為科技圈關注的對象之一。

“看到了一個通用認知模型的希望。”2月19日，李志飛道出了自己“對大模型如此狂熱”的原因所在，“語言、知識、邏輯、規劃等問題，都看到了迎刃而解的可能。”

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三年前早有籌謀

在中國涌動的人工智能產業浪潮里，出門問問雖是弄潮兒之一，卻在近幾年里鮮少被提及。加之在ChatGPT火爆的大背景下，李志飛創業，不免有觀點認為他在跟風。

曾是Google總部科學家隊列一員的李志飛，在人工智能語音語義技術領域擁有近二十年的科研及產業經驗。2012年，他回國創立了人工智能公司出門問問，該公司主要通過智能手表、車載智能后視鏡等軟硬結合的產品，落地在可穿戴、車載以及家居等生活場景中，以打造下一代的人機交互方式。

“出門問問和我過去幾年，確實很沉默。”李志飛坦言，“本人厭倦了創投圈總體成王敗寇的氛圍”，于是選擇“躺平”以真正花時間在內部解決一些問題。在他看來，出門問問面臨著過去探索帶來的包袱問題，以及AI行業的長期商業模式問題。

李志飛談及出門問問的傳統智能硬件和TO B業務的狀況，“在AI公司里算是不錯的”，用他自己的話說：合理的毛利率，不追求高速增長，更多是優化各項成本費用以及最終的利潤率。

“絕望激發了更強的求生欲。”在2022年最后一天， 李志飛如此寫到，他覺得過去一年的疫情狀況“令人窒息”，當然，令他感到開心的事是，讀了很多關于AI的最新論文，花了很多時間做AIGC（AI Generated Content，是指利用人工智能技術來生成內容）產品。

談到當前熱門的AIGC技術，李志飛表示，出門問問早自2019年底便開始研發，如今成熟的產品有“魔音工坊”，趨近成熟的產品有數字形象平臺“奇妙元”，以及AI寫作和圖片生成產品“魔撰”、“言之畫”。

李志飛透露，魔音工坊有接近200萬注冊創作者，商業化初具規模。他認為，無論用戶量還是營收規模指標，出門問問在中國AIGC領域都屬于領頭羊。

曾與李志飛并肩作戰多年的葉順平，曾在出門問問負責技術側。“志飛對大模型情有獨鐘。”葉順平透露，早些時候，李志飛就在出門問問內部提出，“想統一各個任務的模型結構”，彼時討論最多的是ChatGPT用的底層架構Transformer。

“志飛還在很長一段時間里，拉公司的核心技術人定期討論大模型相關技術。”葉順平的話也得到了一位現役出門問問員工的佐證。后者告訴記者，三年前GPT-3剛發布后，李志飛總會和一群核心工程師在辦公室探討技術，“每周一次，討論的都是大語言模型相關算法。”

創新中國自主大模型

當國內互聯網科技巨頭紛紛展開類ChatGPT相關AI技術產品的布局，上述出門問問人士告訴記者，這也是他們“一直想做，能做”的事，且早已聚焦其中，“做了不少前沿探索的事情，在國內公司中也走在了前面”。

三年前，看到OpenAI推出的GPT-3模型的驚艷表現后，李志飛便將AI大模型視為了“新時代的蒸汽機”，他還是大模型“暴力美學”這一概念的提出者。

在李志飛看來，GPT模型經歷三代演變，訓練數據、模型參數、任務數量都有迭進式增長，GPT-3的參數更是擴展至1750億。尤其站在工業界視角來看，他認為，GPT-3的“暴力美學”讓人看到了通往“更加通用的人工智能”的希望。

當然，李志飛并不覺得只有大公司才具備挖掘AI大模型的潛力，他看到很多創業團隊開始利用GPT-3模型展開研究和創新拓展，出門問問就是其中之一。

“目前我們也在對新的技術加以梳理。”上述出門問問人士說。實際上，出門問問能較早在AIGC技術方面突圍，葉順平認為要歸功于李志飛，“（他的）技術判斷力和對趨勢的判斷，確實讓人佩服。”

2022年10月，一位投資人就曾對李志飛說，“你的時代到了。”彼時的李志飛沒想到，等他今年春節過后，再次飛到硅谷“朝圣”時，像ChatGPT這樣的AI大模型興起，仿佛2010年移動互聯網剛起步之時，微軟、Google這樣的大公司都在“醒過來”，“爭取拿到下一個時代的船票”。

李志飛深切地感受到，AI大模型為科技圈打開了一扇“新的天窗”，創新機會無處不在。得知他再創業的消息后，一位科技公司CEO評價到，“志飛的本壘打，萬眾矚目。”

李志飛十分篤定，“這場世界的AI大變局，我們也不能缺席。”對于做大模型，他覺得像哥倫布發現新大陸(000997)，過程中會有無窮的風浪。

在李志飛看來，中國在海量數據(603138)方面具有優勢，但自主研發通用認知大模型，還存在人才少這一劣勢，“缺少訓練超強大模型的經驗。”身處當前技術變革的時間窗口，他分析認為，假若有公司在人才、數據及資金等方面建立起了壁壘，“更小的團隊就沒有機會了”。

李志飛深知，當下全球科技企業都在爭分奪秒，以拿到新一輪產業競賽的參賽資格，“自主通用認知大模型，中國能做，也必須做。”但他建議，在AI產業深耕的國內科技企業，應該先把骨架造得足夠穩定，尤其是做垂直于某一場景的大模型或應用，更要“慢慢來”。