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奇绩创坛分享：从科学家到创业者的科技创新(2)

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第二位是计算机架构理论学家David Patterson，图灵奖获得者，RISC开创者，也是Google TPU的设计者。同年，他对AI有一个专门文章 “计算机架构的新黄金时代”。

2025-2050 梦境时代, 让个人拥有真实梦幻 — Simulation Computing。眼前的虚拟世界是过去真实世界的映射。

Q3: 基于芯片制造工艺已经差不多接近物理极限了，摩尔定律受到了挑战。因为一个是量子的碎穿效应，一个是受硅的原子大小限制，这个会怎样影响Al算力的增长，然后怎么克服这个问题?

新AI还是一个学习范式paradigm的变迁。

创业很重要的一个环节是市场和产品的匹配（product-market-fit）。越是创新的商业模式或产品品类意味着刚开始没有客户。行业格局的分析有助于定位在什么样的上下文讨论。

但Vision要讨论BigThing是什么。比如英伟达CEO Jensen Huang 30年前对图形卡的展望，隔十年对图形卡和计算卡的演进关系是怎么构想的，对摩尔定律在不同时代与同行有什么独到的见解。

第一位是数学家David Mumford，1974年的菲尔兹奖得主，曾是美国总统顾问。2020年他写的一篇文章，“Al模型和人类大脑结构惊人的相似”，拥抱以新一代Transformer为主的算法架构。

创新者困境dilemma往往可以用四象限刻画。右上角是勇敢且执着的创新者；右下角是自以为狮子的猫；左上角是自我怀疑者；左下角是泡沫中自我否定的沮丧心态。技术和市场的发展周期在不同阶段，节奏上和行业内外的预期有巨大分歧时，总会分出这四象限人格，越是热门行业，越有极端的表现。

Q4: 我们是做量子加密技术的，直观上认为我们防的主要是量子计算机的威胁，但是我们认为可能Al模型更快把现有的密码学体系攻破。Alphafold没出现之前，搞量子计算的认为蛋白质折叠更应该量子计算机的菜，但是Alphafold把它解决得很好了。所以我非常关心从Al的视角来看，后面还有多少路可以走，就是能跟量子计算机能竞争多远。

另外可能容易混淆技术的整体社会价值和特定机构的商业价值，比如AI对社会的价值大不大，很大！那特定的公司在AI领域里分到的价值大不大？这是两个命题。技术必须和市场和商业化的过程相结合，才能构建竞争力和壁垒。

IT行业40年的变迁，就是由算力的密度产生巨大的变化，引导着互联，移动，云以及现在的智能产生巨变。

独到的远见非常珍贵，深刻的行业洞察很有帮助，但更多时候还靠企业家的直觉instinct和偏执，很难短期训练形成。远见指导形成差异化的战略。

1970-1990 小型机时代, 个人无感。

人类大脑是二十多瓦的能量消耗，新时代Al的大模型不受这么严格的能量约束，会超越大脑。通过超大规模模型和计算，颠覆智能目前可以达到的边界。可能不会短期一两年之内有举世瞩目的产品，但我们预测，以十年为周期，会是翻天覆地的变化，深刻影响各行业以及各科学领域。包括大家比较熟悉的DeepMind做的蛋白质三维结构预测。还包括物理的混沌系统，数学的偏微分方程等等都会有重大进展，甚至超过深度学习的开创者Geoff Hinton本身的想象。

Market = SaaS | PaaS | IaaS x Cloud | Edge

Q1: 过去几年Al特别火，从外部的感觉来说，视觉这个赛道很卷，做的好像差不多，都在做智慧城市。在这种竞争情况，我很好奇怎样跟友商竞争？刚才您也说过毛利率低说明了产品的差异化不大，这种情况下，怎样去找市场，打出差异化战略？

IT时代变迁

新黄金时代

从2016-18年为热点时期。在各行业场景的应用蓬勃发展。

战略需要具体执行，就需要量化。有一个基础但很重要的量化概念叫投入产出比ROI。美团非常好地把战略等价于在某一时空下最大化ROI。凭借商业直觉衍生出的看似抽象的战略变得可量化，可推导，可比较，可验证。但战略可选择的空间强依赖于企业自身的组织能力，需要有耐心成长组织能力并等待与之匹配的战略窗口。

第三位是极负盛名的工程师Jim Keller，曾是英特尔、苹果、AMD的主流芯片以及特斯拉自动驾驶芯片的架构师。他用职业生涯的切换来证明“这是AI新时代的开启，变革大大超过移动和互联的时代”。

A：这是一个现实的挑战，技术人才有集中化的趋势。大部分学术圈和工业界对比大模型的进展，算法模型和数学上的调整在结果层面都不够显著。从商业现实看，小公司不适合在最前沿探索。像DeepMind和OpenAI都没有完成商业化证明，是个非典型的“另类”存在。出路可能也得像他们的创立渊源一样，有中国智慧的Billionaire站出来捐助最前沿的探索。

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