衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
AI时代:认知>格局>技术>管理。
清华计算机系教授唐杰的这句话,xiu的一下就占领了我朋友圈的半壁江山。
Dei,今日港股收盘市值约8742.98亿的智谱的发起人、首席科学家,今天在微博上分享了他的最新思考。
唐杰把AI的终局AGI比作一场猎龙游戏。
饿的时候可以打兔子,但达拉崩吧斑得比鲁翁的最终目标是龙啊!所以打兔子这事儿,它从根儿上讲就不本质。

作为清华计算机系教授,同时也是冲在AI一线的他,对当下战局进行了重新排序。
曾经企业靠管理取胜,后来靠产品、靠商业模式、靠资本效率。
但AI时代,很多旧经验它迅速被淘汰,成了过时的老一套。
因为技术在几天内刷新,组织在AI化之后迅速变薄,产品可能还没打磨完,底层能力已经换代。
我们对唐杰的分享做了一个梳理,供大家思考和分享~
AI进步速度太不正常,导致新局面
“很多人认为一个企业的成功靠管理,很对,曾经很对,但ai时代可能变了,一切都变了,天天端到端、天天扁平、天天去中层。
没办法,太多事情ai化了,更焦虑的是技术不能落后,于是工程师一下子扬眉吐气,技术大于了管理。
管理还很有用,但不懂技术、甚至不深入技术,你都不知道该怎么管——管啥呢?”
“ai时代几乎每个技术的进步,预训练的infra(loss balancing、indexpool、kernel fuse)、Agentic RL、self-judge、OPD、fully self training、尤其是ai学习的范式变革都让人极其兴奋。
往往一出来就在x上刷屏,一晚上传遍全世界。
这种密度和烈度是以前任何一个时代都没有的:你不是每隔几年等一篇里程碑论文,而是每隔几天就要追一波新东西。
也正因如此,技术落后从来不是”慢慢掉队”,而是一夜之间的事——这也是为什么在ai局里,技术的权重被抬到了前所未有的高度。”
第一层变化,管理的位置变了。
以前管理很重要,甚至是最重要的。但AI时代的组织结构正在被压扁。
过去企业里大量管理动作本质是在处理信息差,上面拆任务-中间做协调-下面给反馈,再一层层汇总。
但现在很多环节,比如信息处理、代码辅助、方案生成、流程协作,都因AI变得更简便,而且有的步骤完全被AI吃掉了。
这时候,一个不懂技术、不懂AI工作流的人,因为连问题发生在哪里都看不见,所以管理手段就会出错甚至失效。

第二层变化,技术的权重被抬高了。
唐杰说,AI时代技术进步的密度和烈度是以前任何一个时代都没有的。
过去一个技术周期,往往是几年等一篇里程碑论文,再慢慢扩散到产业里。现在是一个新方法、一篇新论文、一套新训练范式,几天之内就在X上刷屏,社区复现,同行跟进,然后迅速变成新的行业预期。
也因为此,我们需要直面一个残酷现实,“落后”也不会是渐进的。
今天你展示的一个看起来很强的产品能力,明天底层模型更新,别人就把它做成基础功能,你能咋办?
但!
唐杰也没有把技术摆在最靠前的位置。
格局比技术更靠前
排在技术前一位的是格局。
“格局大小一直是一个人天花板的标尺。
不是说格局大就一定能成大事,但格局小肯定成不了大事。
ai时代很多时候靠想象力、靠布局,要抓住主要矛盾,大胆布局。
没格局,盘子小了,自然落后;至于‘先收缩一下、活下去,等别人做出来再抄’,这套在ai时代不存在——等到那时候,你早就不在牌桌上了。”
20年前,很多创业拼的是商业模式。发现一个新需求,砸钱圈地,先把市场包下来。
10年前,移动互联网拼的是产品。游戏、短视频、社交这些产品都是去设计一套能粘住用户的机制。
但AI局不是产品局,也不是商业模式局。
底层变量变成了技术快速进步,然后产品和商业模式都建立在不断变化的模型能力之上。
OpenAI和Anthropic这两年的反复拉锯,被唐杰拿出来作为最典型的例子。
△图片由AI生成
所以唐杰说,AI时代很多时候靠想象力、靠布局。
要会抓主要矛盾大胆布局,这才是格局。
但格局这事儿,它也不是唐杰讲的AI时代的第一要素。
认知才是AI时代真正的天花板
唐杰把认知放在第一位。
“但ai的认知才是最重要的。
ai的发展核心是技术,这和20年前创业的商业模式局不同,也和10年前创业的产品局不同。
商业模式局是发现社会一个新需求,砸钱把模式包圆,不让别人进来,纯资本起了最大作用,那时候的创业者大部分是资本大腕或管理高手;产品局是设计一个粘住用户的心理/生理模式,游戏也行、视频也行、聊天也行,总之粘住就好、dau大就好,产品经理和揣摩人性最重要,这个时代的创业成功者大部分是产品经理。”
“而今的ai局又很不一样:
openai和anthropic这两年的反复拉锯、轮流领先,一再说明ai时代的本质就是技术的快速进步——当你停下来打磨产品,可能第二天就发现底层技术已经落后、产品已经没人用;当你停下来思考商业模式,ai世界已经再次被颠覆。”
认知,决定你能不能看见AGI在哪里。
众所周知,全世界范围都在追求AGI,但这玩意儿有定义,却没有已经写好标准答案的工程项目。
也不能套用先定义问题-再设计算法-再做实验-再产品化的线性过程这种传统学术路径。
emmmm……它更像一个持续移动的目标?
这就导致AI正在反过来颠覆CS自己的知识体系。

唐杰原话如下:
“ai的技术判断是另一个挑战。
ai可能颠覆了很多人的认知:很多人喜欢ml、喜欢cs,是因为那里有看起来优雅的理论和数学推导;而agi要更原生、更native,ai的数学推导其实已经超越大多数cs研究生、也超越大多数cs程序员了。
原来cs们还以为自己高高在上,以为自己是ai的造物主、其他领域都要完蛋;其实真正被全面颠覆的,可能正是我们自己的知识体系。
这也是为什么cs的资历突然不管用了——所有cs被拉平、被ai扁平化管理,唯有成为ai时代具有超前认知的ic,才能在ai时代活下去:快速迭代知识、快速提高认知(5年后的ai你能预见吗?不能。2年呢?1年呢?)”
过去很多CS从业者会觉得,AI是自己造出来的工具。
但现在,AI的数学推导、代码生成、研究辅助能力,已经开始反过来冲击程序员和研究者自身(礼貌而不失心痛的微笑.gif)。
被AI改造的包括AI的造物主们自己。
于是,学历、履历、title,都不再是绝对护城河,在AI面前所有人都得接受新的考试。
So~
真正吃香的人,变成了能快速迭代知识、快速提高认知、快速把判断转成技术动作的人。
所以回到唐杰此次分享的核心:AI时代,认知>格局>技术>管理。
这个排序的逻辑,你吃透了吗?
One More thing
最后,附唐杰5月以来的三则其它分享。
(一)

(二)

(三)

参考链接:
[1]https://m.weibo.cn/status/5315138062387822
[2]https://m.weibo.cn/profile/2126427211
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— 完 —
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