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奇绩创坛分享：从科学家到创业者的科技创新(3)

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企业基本上以V|S|P为轴，把长短期目标连接起来。

三类产品模式A，B，C对应不同产品策略。其中A是最成功的主流模式，表征是极强的产品力支撑着稳健的商业盈利能力，代表有苹果的手机，英伟达的图形计算卡，特斯拉的新能源车。路线就是从A到A'这个过程，用极高的技术实力贴近工程极限做出超高性价比产品，用户能接受，商业上也很赚钱。

纵轴Vision|Strategy|Product是不同时间跨度关心的事情，分别是远见看十年，战略看五年和产品看三年，从远到近，从模糊的正确到具体的执行。

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根据这样的产品路线图谱，分析各自站位，路线以及动态博弈，推演并制定产品应对策略。

从2019-21年，AI为代表的高科技进入国际核心竞争领域。恰好在同一时期，也出现了对AI行业的质疑，无论技术商业化探索过程的曲折，还是市场合理的挑剔，在国际竞争大背景下，AI技术创业背负了超越一般商业化挑战的艰辛。

— 完 —

在大数据时代，数据是量大，云计算是计算量大，但是密度都不大。

A：在顶级学术圈都出现了贫富差距，技术大阶跃设立了一个排他性门槛。假设这个趋势成立，什么样的环境才能应对这个挑战呢？治理的底层有个主导权问题。打个比方，倚天剑屠龙刀应该放在哪里？放在少林安全吗？少林有了倚天剑还能克制不作恶吗？这更需要政治和法律专家来解答。

算力变革核心在于密度

远见是一个非常独特的看行业变革的视角perspective，本质上只要有不同的角度，就会产生不同的Vision。

2000-2020 移动时代, 让个人拥有百核算力在掌间 — Touch Screen&Battery。

Q2: 您提到未来会出现超越人类智能的人造智慧体。怎么样在法律、社会，人类认知来接纳这样一个东西，或者说直接立法不允许这方面的工作，您是怎么看这个问题。

B是划时代颠覆式创新者的早期，例如苹果、英伟达、特斯拉，追求极度超前的性能区间而先忽略成本约束，后续目标是走进B‘的区间从用户不能接受到用户接受，再转入高利润的A区间。B模式显然风险极高，原因来自该区间蓝线极其陡峭的研发成本曲线以及不可预见性，需要极高的前瞻性、资源整合能力和偏执狂的毅力。B的极难模式很容易使企业进入生死边缘，最考验创新者的勇气。正因为此，划时代重复着激荡人心的英雄故事。

产品策略图用两个轴展示：横轴是性能即先进性，纵轴是成本。根据产品定价和成本即可计算毛利率，反之亦然。红线是用户能够接受的最低成本，这是一个非常重要商业化的指导线。越过红线的右下区间，就是可盈利区间。最右下的这一条绿线，是科学原理指导下极致成本的底线，也可以称为第一性原理线，类似特斯拉CEO Elon Musk谈到的新能源车，火箭发射等。红线和绿线之间的金线是商业历史大概率会发生的线。金线的右下区间就是世界超一流公司的高毛利率区间。金线上方和红线中间是盈利区，但比60%高毛利率低一点。

第一部分是关于科技和创业。

创业要面对很多创新。但没有讨论风险的创新往往是假的。只有管理团队把风险计算清楚，才可能对创新的本质和边界有更好的把握。风险的计算是重要的基本技能，需要培训和练习。快速试错并以非常低成本试错是创新的重要方法。

不算严谨的算力分类CPU、GPU和AI，分别对应单位指令下的计算密度或是单位数据下的计算密度百倍级的频谱划分。

世界最前沿的大师一致相信Transformer能把Al带向新的篇章。两年来各个领域巨大进展也验证了他们的展望。比较热门的OpenAI的GPT-3的结果，大概是由1300亿个参数构成的大模型。GPT-4在此基础上可能再翻200-500倍，有理由想象，生物和化学的奥赛竞赛题Al基本能做了，下一个攻克的难题是数学奥赛竞赛。最近DeepMind关于矩阵数学计算的进展，都是令人振奋的。

Product is an art of tradeoff between performance and cost

纵观50年，算力跃迁是信息革命的内在驱动力。当前正处于AI的新黄金时代，将开启物理材料构建智能体的篇章！

量子位 QbitAI · 头条号签约

2015-2035 智能时代, 让个人拥有智能体在身边 — Intelligent Computing。

大部分的产品在哪个区间呢？就是C区间，技术不是最先进的，但整体运营能力很强，达到很不错的盈利能力。C相比A，产品性能因为自身能力策略性的选择落后一些，但因为技术更可预见，该区间蓝线对应的研发风险和成本相比A模式也大大降低。C持续增长的市场占有转换成研发投入也能侵蚀转入A区间。TSMC除了是Fabless模式的远见者，更是靠扎实的运营积累从C向A突破的极佳案例。华为是另一个商业史上极其成功且能把方法论推广通用到多个行业的从C到A跃迁的范例。

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