王小川北大分享：主观与客观、AI 与创业

录音整理稿#

今天咱们书记以及刘总给这样一个机会，能够站出来作为一个团队，第一场其实压力蛮大的。我大概多花了两分钟时间，两点。第一个，确实是觉得这个场子这么盛大之后，多加了几页 PPT，然后能够把自己的想法说得透一点。第二，刚才刘总有一个谬赞。所以说什么最适合当我们企业产品经理，我也年轻过。但我现在认为在这些里面，还有很多人认为产品做大的都比我更加的这个适合。但有机会大家分享，能够把自己一些想法做一点贡献就已经挺好的了。

那么，今天咱们场子讲的是叫做创业，创业和创新其实很多时候我觉得是相关的一个概念。所以今天这个课题，讲讲这个创业相关的，讲讲跟 AI 相关的。我其实看今天后面的这个课程什么朱啸虎，然后曹曦，一堆这些最头部的这国内顶尖基金的这些创始人，都能够给大家来讲课，他们会讲的非常的专业。所以我从我的角度里面，可能想努力讲一些不一样视角。

自己的经历，其实经历了波澜壮阔的二十年。我自己大概是在这个 2000 年的时候，当时之前那个 ChinaRen 被搜狐收购了，ChinaRen 是清华的一些师兄们创立的一个公司，然后被搜狐给收购了，被张朝阳给收购了，也是清华系的。所以 2000 年开始进入到搜狐，从 ChinaRen 被送到搜狐之后，然后 03 年开始全职加入，那时候成立了一个叫搜狐研发中心。那会儿，拉了一票清华的这些什么高考状元，然后清北的，去组建搜索。现在想起来特别奢华的一个团队，应该比这个现在市面上其他公司这个技术力量都更强。只是很多事，力量里面就跟你那个大师兄开始对抗，就是百度李彦宏。那他的这个起步，他的这样子做的比你还成熟的多，所以找了一支特别精英的清华团队，也没干过，差距还是蛮大的。

那做的好一点，是这个后来做了输入法，在差异化上做一些工作。11 年的时候，当时是搜狗和搜狐分拆，分拆之后，就是做做过两个平台，一个叫无叶生的飘狗。就是给不同基因用不同工具来做承载。那 13 年的时候，当时是腾讯把它的搜搜。腾讯四个公司卖给了搜狗或者合并，然后他就说，哎，你被收购的想法去到搜狗去，17 年，我带着搜狗上市，然后到了这个 19 年的时候，就开始被腾讯并购，21 年的时候搜狗被私有化，完整的又卖回给了腾讯。

22 年的时候开始做了一个叫五季医学的这么一个公司，其实我就在卖掉搜狗的，就搜狗这二十年整个生命科学大健康，一直是在做医学，但是 23 年时候大风来了，来做，其实我内心这个一直是想做医学的，当然但是我还是挺痛苦的，想做的事情跟这个行业有一点这个夹角，但是我想我不会接受这样一个夹角的，因此还是前面经历了二十年的互联网，叫做 1.5 代人，就是不是第一代张朝阳这一代，也不是第二代王兴或者张一鸣这一代，可能中间在缝里面，也可以给大家讲 1.5 代的幸运和不幸的地方在什么地方。跟时代是相关的。

那今天给大家讲什么？我想开篇之首，我想谈的话题就叫做主观客观这样一个课题。我们的主观方面是表扬年轻人的，大家怎么看？主观客观，这作为来到核心的观点，我看这开场是这样，今天创业其实本身是就跟主观客观之间是有非常强的一个辩证关系的。哪个词更好？在创业上面。是主观对吧？所以讲说，如果我们在理解，我觉得先不急了，我觉得这个事情大面上是对的。

但是如果我们跟一个教授说，说这个教授你很主观，你在里面说他，很骂他的。我说教授得客观，但是如果你跟企业家说，这个企业家很客观，哎，也不太对，你看哪侧客观吗？就在这里面变成一个说，我们平时在学校学的东西是学的规律，其实是这种客观的东西，但是一旦我们讲创新创业的时候，好像主观就变成很好的一个词，那这里面到底它的关系怎么样的呢？我其实用中间的，今天肯定了这个，我加了这几页在里边讲，就是说，开的中间这句话，叫主观去追求自由意志，是你自己与众不同的一个独立性，但是间接的在改造这个客观世界。

拉开一点，我们觉得是这个人有没有自由意志，我们讲过这个问题吗？有没有自由意志？对吧？所以什么叫自由意志？这个。自由意志，就是能改变客观世界。但是，整个客观世界呢，是不以人的意志为转移。有点绕对吧？。所以，如果人是客观世界的一部分，就意味着你就没法改变这世界。但是如果我们这里没有自由意志，但是如果人有自由意志又不是客观世界的一部分，那宇宙规律对你就不生效了。

就牛顿之前就在想这个问题，牛顿在当时谈的时候，他说这个他虽然弄明白了这宇宙运行的规律，叫牛顿三大定律，万有引力定律，但他相信存在一个上帝。那就是上帝如果认为这个他创造的规则上想让它停的时候，它就可以停下来，那宇宙就可以暂停，太阳就不会围绕太阳转。所以在这里面而言的话，他觉得有一种力量超越这种客观规律。这个事情其实存在了两千年，就到底这个主观客观之间或者自由意志到底存不存在。如果你说自由意志存在，那客观规律就不存在，我们讲的物理学就失效了。但如果讲的是人是客观世界一部分，那你有没有自由意志？只是行尸走肉。是我一直在思考到底怎么解决这样一个有冲突的问题。

那么有一次我跟当时阿里那个做情报的那个员工，后来他离开之后就跑去做这个，其实应该是去做一个神父那种角色去了，但是他就出国了。他呢去研究这个基督教。他到几个东西，我去看基督教里面，大致有同样的一个含义。说这个到底有没有自由意志？他说当人是客观世界的一部分，我们是不会改变这世界的，符合客观规律。但是只有当圣灵住在你心中的时候，以上帝之名，你就能改变整个客观世界了。所以他把这样一个主观客观统一了，他上帝是能够客观世界之外存在的。因此，也试图在理解里面，我是不是超越这样的客观的规律。

我也当然他像这个，也提到了我这提法有点不太好的这个串通了马克思主义的讲。就是我们是认识世界，掌握客观规律，他讲的客观的事儿。

但是中间，也不同于这个著名经济学家这个熊彼特在讲，他的一次来讲，翻译过来，这话这是他原话不完整，我用我的话重新解读一下，就是这个世界是按照一种方式在运行，运行一条轨道的，这个轨道就是客观在发生事情。但是企业家在干嘛呢？他是搬动轨道的人，就是说没有他，这个事情还是按原来的方式去运行，他带着一群人改变了世界运行的这样一个规律。我们这叫做用主观去改变了你的客观，你想到一个大家不会，如果没有你不会发生的事儿，但因为你把客观的这个世界就产生了一个变化。这是我讲中间跟大家聊的说创业背后的灵魂是在哪？是你有一个特别主观的思考。

那我之前也讲过主客，就像我觉得主观客观很多好的坏的，是不是？主这个词叫主观，主人 master，客观讲是客之类，把它成为从属的一个关系。因为主观跟客观来讲，对非常重要，这是我们，在读书在学科学的时候不会学到这些东西的。

那么这个客观是用脑子、理性、你的意识去所思考的，主观的话可能是你的心灵、感情、潜意识，那是你的人文意识和感受在驱动的。

因为像乔布斯他就是一个叫做走在这个人文和科学的十字路口，中间他有一个人的思考，然后去又有科学的一种工具。我觉得他像一辆车一样的，就理性的东西、客观的东西，就更像那个发动机，能推动他跑得更快。但是因为主观，因为人格你背后的这种思考，更像一个方向盘，带你希望往什么方向开就走。这是我跟你在中间能够去当个人去讨论一个创业公司在做什么事情，一个人的风格的时候，你会看他到底多少思考是在一种客观模式，多少是自己有的固有的这样一个见解。

但是主客观在里面，我会谈到背后就是关于科学是什么。如果你从头到尾经过那一整条大事件梳理的这么一个命题，把它激发一下这个讨论，右边有两句话。一句话是没有直径大于一英里的铀球，一个是没有大于一英里的金球。哪句话是符合科学的？这样看会怎么样？上面那句，对吧？因为确实是这样的，就上面这句话是个客观世界的事情，下面是不是个客观的？因为如果你大于一英里的铀球之后，里面它这个中子就会产生链式反应，就会爆炸掉，所以它就不存在。其实同样好像同样这个命题里面，就是有些地方是一个必然的客观事情，有些就是一个也有可能没有大于一的金球，可能存在。这个它就不是科学问题，是我们的一些自己其他的意识带来的问题。所以，我也在关心在客观的时候之间的思考。

对，而且今天谈科学，科学真是讲了很多。我会看到说今天我们有很多的科学，一种叫盲信。科学讲都是对的，是不是？讲到这个不科学讲它就不对。所以科学有盲信，这是一群人在里面画成这种科学的盲信或者科学的迷信。

还有一些人，是对科学是选择性相信的，我见过好多这种人。自己有了个想法了，然后跟自己想法一样的说，这科学对的。跟自己不一样的说这科学不对，最后就把科学给灭掉了，也有这种人。

但是我们理解到，既然我想法上是多角度看到这个局限性，一种是选择性相信也不对，一种盲信不对，科学本身是有局限性的。好些问题，今天科学大部分没解决的。甚至来讲，我们的世界认知里面，都是有自己的这样的一些，这个不同观测角度带来的这种局限。我在两页，今天这个时间表上回头讲讲两页我就可以快一点。

这也是它里头一个，比如说他应该在 17 世纪的时候，据说在意大利就有个法律，是不准去造这个制造这个球体的鱼缸。他说为什么呢？因为金鱼在球体鱼缸里面看到的外部世界是扭曲的。方向会变，它因为这个玻璃不平，会影响它的观察，比如像热带动物。扭曲看到这个世界。所以我半夜想在这，我们看到世界真的是真实的吗？我们从这个光学原理不拉不讲到，我们看到也是一个扭曲的世界。所以我认为很可怜的点说，我们其实好像是在寻找真理，寻找客观的世界，但是我们可能是看不全的。

包括像，可以，我突然聊到一个，跟这日心学说，地心学说聊对不对？哪个更接近真理？哪个？地心更接近真理是吧？我觉得如果说是说日心的话，我会反对它。因为在这里面其实没有对错一说，你就是从什么个观测看，你就看到什么东西，所以观测点决定了你看到的那个世界。对，所以它两拨一块对立来，所以这在你们咱们学生会学的高数知道一个七次的拐点的事儿，从哪看就看到不同东西，你说地球为中心看到的就，所以如果我们想解决日常生活的问题，一定地球为中心。你拿杯水起来，不要说我以太阳为中心，把这给搞死了。但是你要换一个角度，如果你要研究的课题是跟这种天文相关的，那你就是对的。就是这个太阳图，我讲个大题的，一会儿我会讲，这跟我今天创业的这个规则还有争吵是真的是相关的。

包括这个最著名的一个这个我们看这个地图，就是之前人类想尝试是否能用二维的地图去描绘我们这个地表，最后结论而言的话是二维的地图是不可能精确的去对三维建模的。在地图里面，我们经常看到这种现象，格陵兰岛画的特别大，格陵兰岛特别大，就说明它一定会有失真的。

我想讲的意思呢，就是我们对一个复杂的高维的世界，我们去认识它的时候，首先找到一个观测点在哪，以及，我们必然会损失掉全部的信息。因此呢，我们在主观里面，通常一定要选择你的视角，以及你的动作的这个失真。所以，这些情况下视角我们是没法去完整理解这个，这在这个客观世界。

包括我们经常有一种吵架。右边这个图，大家看到是这个，有个投影出来是个方，从一个角度看是个方，另一个角度看是个圆，哪个对？其实这两边图形既不方也不圆，我们经常争吵的来自于从什么样的观测点，有的观测点多，有的在有失真。我们在这个上个世纪里面，大家对这个玻尔兹曼近道是有多难理解的，因为我们可以丢掉很多很多这样一些维度。这个时候你没法得到这种真相，所以在这里面，主观在里面会产生很大的这样一个这种作用。

我以前用图在讲，我还画了一点，以前我在做互联网，经常讲的叫做渠道为王还是内容为王。比如做媒体的时候。如果你有好的内容，那叫内容为王。但是到了做百度的时候，大家觉得叫做这个渠道才是关键的。到后来开始做了像那个抖音，到底内容渠道哪个关键？不同的这样的一个这个时代，不同的项目，这个观点就会不一样，都在失真呢。

那么我们最近这两年也发现了几个大的转变，是颠覆了在互联网时候这种思考，老的已经不太对这个时代里边了。我们看两个典型例子，喝水不亏。在互联网时代的时候，咱们都知道 DAU 是什么？就是得用户者得天下。你吸引多少用户，用户留存，这是特别关键的一个指标。所以当时做应该说是字节开始做这个豆包的时候，也开始数它 DAU。DAU 大，那是一个产品性的王道，你能够高频使用就是最牛的。甚至包括他们唱片。我不太了解这个公司，创造增长最快的就用规模。稍微以前 Google 的。然后到去年出这个大货的时候，大货后一天时间就抢了一千万到两千万的 DAU，DAU 就过来了。意思就是平台流量会特别大，大家就很惊恐的，包括当时这个除了周来源，还有这个谁，当时是月之暗面。也在花了很多钱做流量，月之暗面的这个总裁原来是他们这个著名的投资合伙人资深合伙人，但他们潜意识的觉得 DAU，DAU 是个关键，但是又一推起来大家就开始找教训，发现并不足，没有意义。但聊了之后就看到说他是不是想把 APP 关屏了，他把这么大一块给关了。

那我就觉得 DAU 是关键问题，但是就回头看，就是有了这个好的模型，那么自然就会有你的这个用户，这没有都没关系。我觉得当时对我来讲很大的一个冲击和启发，我相信对我们这些上一代的老朋友们都有很大的对对触动，所以作为什么呢？今天做大模型的时候，其实最看什么事儿？都不看你 DAU 或者意义什么的思考。看手看我给大家揭秘，我看别人最讨厌在哪。

然后另外他们两个公司最后也发现有大的一种迁移，在上市那瞬间的时候，当在各种看好的是 MiniMax，然后是智谱，为什么？因为 MiniMax 有 To C 的。它有大量的优势，包括做 Global，在海外有它赚美金的这个能力。智谱在那会儿的时候，第一个没有 To C，没有海外，赚什么钱呢？就是赚了咱们一些给国企做项目。做很苦的，就大量地做项目，其实能让他赚到很多很多钱，因为他能跟他认可，也很多的。

但不到一年时间，也就几个月时间之后，那从天翻地覆的变化。To C 的今天反而大家质疑你活下去了。To B 的时候好像你。资产率一下子不够了，然后开始了一个直接就这个后面的东西。就在这里面，你就是这种不同的今天这种时代里面，那么这个观测点和它背后的价值点就会发生大的迁移。意思我们叫这个词没变嘛，都代表我们一个叫客观目的还是个数。还是 DAU，还是你的 logo，但是它的价值点在不同时代里面差着大不同的变化。

在这里的话我们看到什么问题？经常做投资的时候大家都说，大家都觉得好的项目，这项目就没戏了，为什么？因为他都觉得他好。其实就变成一个更偏客观去多认可的事儿。只有这种少数人认可的这么一个工作，可能在中间如果出来，又会被客观证伪的这种事情，才能变成一个巨大的颠覆性力量。所以这种只能在大家不断的提高，力量会很大。

那当我在做百川的时候，包括做了一些决策的时候，其实你会发现你分赌对什么事儿，就是选对了。我觉得其实我是没有的，我不是一个胆子特别大的人，就团队做事都是比较不偏不倚的。我们打的都比较不上波的。然后给大家也会分享好多创业，然后我内心，也会提出好多颠覆性的跟大家想法不一样的东西。这个东西不是我去赌，而是我认为我自己看过大家没看到东西，我看到的不是在赌一件事情。但我会强调一些我自己的一些案例。今天来讲，给大伙带来一些不断去证明看对的一些工作。

那在背后，也跟你自己经历相关。我除开赌客观这个以外，我想可以告诉每个人，就是过去经历成就了你今天的这样一个思考方式。我跟一些这边，那些这些创业项目聊的时候，我很愿意听他们故事，你以前是在怎么读书的，怎么选择工作的，今天为什么做这件事情？这个原因可能比他讲出他这个事情背后的逻辑，我更关注，这决定他背后这个主观性是的来源。是否有一定的思考，以及有一个不同的这样一个经历，得到不同的主观的想法。

我这个发展有两个主线，一个主线是一直在做语言 AI，是在这个加入这个社会的 2004 年的时候开始发布的搜狗搜索。这搜狗起大家知道是一个语言 AI 的这么一个孕育母亲。输入关键词，到后来这种向量化，看这种输入的句子。那么其实我一直在思考，在语言里面怎么建立一个 AI 的相关性的建模，就在研究语言 AI。

06 年的时候发布像搜狗的输入法，其实大语言里吧，它跟今天的大模型有很多那个叫相同之处，那它只把整个互联网的语料给用起来，然后对语料里面去做它的这种压缩，去找里面的这些规律，然后构建了后面一个不断堆积的词库。那在这里面，构建了一个这个背后语言 AI 的一些基础的理解。那中间，也经历一些其他的事儿，其实。16 年的时候，咱们知道有这个叫 AlphaGo。推荐这件事儿，AlphaGo 的话就是我是赌对了的。但是我是赌的，我那天赢了好多钱。以前我赢的是一些所谓 AI 的一些人，什么沈向洋、张亚勤、李开复那些人都捐钱给我的，他不相信 AlphaGo 的能力。原因就是我之前，确实可能更愿意去去理解下围棋。

在 13 年的时候，当时已经看到 C 网络，12 年就有这个卷积神经网络，大概是 13 年的时候，在这个时候就觉得，哎，卷积神经网络可以干 AlphaGo 的另外下围棋，但是鉴于公司的能力和资源都不够，我们其实没没能力做下围棋这件事儿。

当时我就跑去找清华，那个老同学，还是大北，我找了党委书记，我找了系主任，我找了人工实验室主任，我找了高性能所长，说他们能不能下围棋吧？但没一个人理我的。但一方面是因为每个人都有他自己研究方向，一个新的课题都不在这些老师们的方向里面的。他统一几个方向可能对自己原有的这种积累用不上，学生可能也毕业不了。还有一种可能，对人工智能也不太相信，在那个年代里面，所以就没做起来。

一直到 16 年 2 月份的时候，当时 AlphaGo 还发布了 8000 多论文，就是讲 AlphaGo 的时候，我一吐为一吐为快，觉得应该能赢。还有就是因为赢的是陆奇，太坚定的这个，这哥们陪我每天看，每天早上六点起来读论文。然后那个我补贴了很多，但最后我们这边能赢的话，这个最后真的就发现我在知乎上开始讲这个事儿。

这个有一个很大的一个启发，就当时的话除了搞计算机的大家可能没戏，坚定觉得下围棋没戏的是谁呢？是顶尖的围棋选手。那个围棋是个艺术，怎么可能 AI 会下围棋？

所以当时在做直播的时候，这个新浪这个节目直播的时候，那会儿在新浪，在那个年代里面是非常强的媒体，就请了两个嘉宾去讲棋。一个请的就是俞斌，中国围棋队的主教练，也是围棋队里面程序写的最好的，会写机器程序的。然后一个请了我。只会计算机不会下围棋的，我们俩坐一块就很尴尬。他也会下围棋，大家以为他能赢。因为他又会下围棋又会写程序，我只会写程序不会下围棋，那我就说说没办法。

在咱们第一场比赛的时候，AlphaGo 赢了，我现在记得很清楚，在新浪那个体育直播的频道是大概有三楼。比赛完了之后，他瘫坐在沙发上，整个人精神崩溃，就已经不知道怎么回家了。后来体育频道的编辑把他扶下楼，帮他打上车把他送回去。那时候讲讲的也被人颇有信仰 AI 以外，你也看到 AI 当它超过一个人的时候，对人们冲击有多大。他一直不会相信 AI 这个有这种能力的。

只不过我不知道，就当 AI 超过医生的时候，医生的压力也会挺大的。就 AI 没出现的时候，只不过他也可能不，那个其他的误解。

比如说那会儿的时候，那个文章会这么写，AI 赢了两场之后，这两场比赛媒体的报道就叫做 AI AlphaGo 中盘逆转。就意思前面 AlphaGo 很差，到这个每一局走到一半的时候，就显得厉害了。那不是说你不对，只是 AlphaGo 第一步很有可能走的就比人好。但是只是人的想法不一样，你会突然有一个选手觉得你的想法不一样，这是他走的错。直到后来的复盘，就越走越多，才发现这个，哎，怎么你真的发现他比你厉害了，然后给他找了个理由叫“中盘逆转”。很有可能一开始你没看懂他。我相信是 AlphaGo 第一步走的很好，到第二步他就容易。

就像当年那个马云刚开始创业的时候。说那个什么破项目。只有在特别看待他这种人，所以很多人是可能没有看懂，这不是他不好。这个时候会给我们很多的这些警醒，就因为看不懂，但他又不违背常识的时候，或者这个规律上的这个低级的这个客观规律的时候，那么有可能我们走在错误的方向里面。

那说回来，那之后，花了更多时间在理解 AI，当然我们就已经看到一个事儿，AI AlphaGo 赢了，但其实，这个离 AI 还是远的一个距离。对，核心逻辑就是语言没有被攻克。我刚才讲了，语言 AI 是征服 AI 中间一个最核心的力量。

那么到 17 年的时候，我们开始提到了自然交互和知识计算，就开始在想，去怎么从搜索走向问答。意思还参加那个一站到底比赛，然后国内也在做，国外像 Google、微软，也做这种语言的这么一个问答引擎。

甚至到了 19 年的时候，有一本书，我强烈推荐，如果大家这个舍得拼命的话，就去读一本叫做《表象与本质》的一本书。这本书是侯世达写的，他以前在七十年代写一个经典著作叫《集异璧》。是一本神书。对，建立自己的理性思考会很有帮助。那但是他 13 年的时候写了本书叫《表象与本质》，大概到 19 年他已经中文版了。这本书出来之后可能特别有他的意义。智力是什么？我们怎么建立这个智力这样一个理论是挺厚的，推荐过后，大概有 1% 的人愿意把它带下来，然后我觉得这对自己认知是有帮助的。

我想我自己一个背景里面一直在思考语言这块的问题，包括当时想，哎，如果怎么语言什么样的语言能够推动课呢？我当时想到说，不是来什么解释，我在想如果倒过来，假如我们验证它，如果你说一句话，它把它翻译成一个词，那就可能会找语言。比如说你说叫做水中间有一块陆地，如果说是这个系统，它把翻译成说这是一个岛。如果你说水中间一块陆地，但是，这个有可能这个陆地会被淹掉，淹没掉，那就叫礁石。就当时我在构想怎么建立一个系统能够解决语言这样一个问题，来发展，我那时候嘴完全理解不到，但自己能力有限。一直没找到解决方法。包括后来这个语言的循环递归的，每个字解释一堆句子就来了，解决不了。到后来，当看到这个 ChatGPT 出现的时候，那我知道他们真的是解决了最后的问题，因为我之前的背景有关。所以，在 2023 年初的时候，我也跟那些一些头在一起，AI 来了，大家还记得一个头，我们在聊这事儿，说 AI 来了，第一怕，第二就怕他可以造医生了。首先他对造医生不感兴趣，觉得这个医疗界不是大家觉得一个赚钱的场景。那第二的话，大家说为什么 AI 就来了呢？不就是做语言做统计嘛，用自回归模型预测下一个词。然后我想这个情况下，就是因为之前我有长期之前语言 AI 的积累的一个背景，去更普遍，大多数人更早的预见到一个时代的到来。

那另外一件事情，就是对于这个医学医疗也是我自己感兴趣的一个背景。我自己在 2000 年的时候，当时在清华计算机系，我是清华本科硕士博士都是计算机系的，然后本科在清华 MBA，硕士是我最水的一段时间，本科被卡的也很严，博士要求也严一些，硕士的话就比较那个比较放水了。

硕士我是在高性能所，就是今天大家讲的 AI 的 infra，就是高性能计算这件事情。那么这个时候，高性能计算的当时核心的题目是做的事情是能够怎么把这并行计算做的更快，存储做的更快，网络连接更快，就做这个并行计算。那个年代咱们知道，再往前走，高性能计算的时候是西方美国在说中国，你们在干啥事儿？你们是这个进口一个超级计算机，你要去拿来做核弹。这么说，冤枉，我不是做核弹的，我们是来做天气预报的。就是背后就来做一些这个大规模的数字计算和仿真。因此我们实验室的博士生干嘛呢？就是去研究怎么把超级计算机造的更好。

那硕士生，就是找上面一些应用场景。一个经典场景就是天气预报。那么我跟老板说，我不想做天气预报。我的原因是什么？知道天气预报里面不是有个蝴蝶效应吗？大家听过没？对吧？就是微弱的变化，在亚马逊森林里面有一个蝴蝶扇下翅膀，在德克萨斯州就可能刮来一个飓风。所以，咱们都知道这个混沌这个超限时间里面，这个微弱变化带来结果的不可计算性。这个大家知道。

然后大家一定知道一篇小说叫做《三体》。非常牛的一篇小说。这个小说它的核心的数学上的基于的原型，就是三个球体那么转的时候，它的轨道是非常奇怪的。所以有三体星人，他们那个星系里面有三个太阳，但是三个太阳如果转起来有可能会特别近或者特别远，他就没法预测自己这个星系的未来的轨道，最后叫逃离星系，想攻占地球。所以三体问题是著名的一个叫这个不可计算这么一个问题。

所以我就知道说，那么天气预报类似，也太复杂，那就这个呢我们又不可计算。那我跟老板说，这个不可算，我算它干嘛呢？我想后面能够有用，或者能够计算的一点。

然后 2000 年的时候，正好老板呢有一个人类基因组计划，你看他这个项目对超级计算机有没有这样一个使用？我就奔着这个去了，所以我在 2000 年毕业的时候做的基因测序的拼接，其实为了今天做，对生命科学的产业埋了一颗种子。

这种子多强呢？在那个时候，我研究的是基因的测序相关的东西，但是整个而言，看到更难的是细胞。我觉得它一个细胞这个东西比天气预报还要天气预报，那超级复杂了，更不可知，那真的更不可计算了。

但是你看，你说细胞竟然呈现了很强的有序性，就是它细胞有细胞膜、细胞核，你有线粒体。其实到今天，是成为一个叫生命科学里面重大课题叫虚拟细胞，叫 virtual cell。2019 年我们才弄明白了这个，这个基因到蛋白质的折叠问题。然后到现在来看，就是虚拟细胞。

那我们发现一个问题在哪儿呢？就是一个受精卵，如果按我们天气预报好理解，它这个后天它就会长得不知道啥样子。但是现在这个受精卵十个月后会生出一个婴儿来，它先得分裂，那时间的话有十个月时间。生出个婴儿来，人模人样的，有两只手两只脚，两个眼睛，我觉得很正常。还跟爸妈长得像，长得不像就出事儿了。但是，如果以我们刚才讲的天气预报或者天体的思路，这种非线性复杂的思路背后，它一定走向一个发展不可知的未来。

我们得看到巨大一个冲突，就是说我们的理论，数学、物理、计算机，包括生物理论，到今天为止是没法去解释和计算为什么有这个生命这样一个收敛的一个现象的。就理论不能解释现象的时候，你不是说现象不对，就是理论不完善。

所以当时这个巨大的冲击就使得我说，怎么给生命建立它的数学模型？牛顿那会儿干的事叫做自然哲学的数学模型，就把这个天体的运动、苹果的落地变成数学模型。那生命背后也有它的这个有序性，有没有变成数学模型？所以 2000 年来我们看到巨大的种子就开始在思考医学的问题到底咋回事儿，一直在思考这个。

甚至后来我在互联网可以开一门课，这叫做向生理学学做公司，背后都是一种非物理学的观点，用生物的观点在思考怎么去构建这样一个世界的有序性，公司可能会臃肿会肥胖，像人一样的，你人多了不代表你自己，这公司力量强，人瘦胖也不代表你力量强等等的。这后来在思考的生理的这样一个后面规律，所以 2000 年来尺度来看都种子了。

然后那会儿再往后走，我就开始去学习中医，试图对生命怎么建模做这样思考。

然后后来还经历什么事儿呢？其实在医疗领域也投资过十几个公司，比方我讲之前说的小鹿医馆，其实这个医馆的话后来那个卖给阿里了，也算成功被数家融资，我们还离开投资了。这个公司创业创始是原来搜狗的技术总监。本来清华计算机系博士毕业，这哥们儿一点不信中医的，是被我给掰弯了，信中医了。信了就跑去创业做中医的这个业务，然后后来把它给成功套现了。

后来的话也还给过一些，比如像一同上市的公司做验孕筛查的，然后还有像这个百科名医网后来卖给字节了。就今天刚刚跟那个咱们谈到这个，还有一个公司叫启函生物，杨璐菡，完了北大的这个师姐创立的公司，然后制作 CRISPR，就依然是做基因剪切技术，做这一块，然后这一块呢，就非常的好，可能他后年也有可能会上市，他上市就是十几、几十亿美金的这样一个公司。

所以从中医这种咱们最不科学的东西，到咱们这个杨璐菡启函生物这种最前沿科学的这种生物公司，我都在去涉足，去理解他们，投他们或者去学习。一直在用对生命科学、医学背后是这个很很像的。

16 年也赶上一次魏则西事件，在座的年轻的朋友们，可能师姐师妹知道这事儿吧？魏则西事件对吧？就，就是李彦宏大哥那个中招了呗。就是百度当时把一个流量导给了一个这个三甲医院，但是这个承包给了一个个体，最后出现医疗事故，产生巨大的一个这个医疗丑闻。

但是那会儿我看第一个事情是，搜索引擎其实本身是解决不了医疗的，在百度上面当时有 9% 的搜索请求是跟健康相关的。但是都解决不了，如果你跟医生说百度这么说的，医生说不许别看我。你听百度的就别来。

但今天其实已经发生变化了，今天其实在咱们在挂号的上面，包括在小红书上面，大概可能 20% 的和这个业务的请求是跟健康相关的。完，今天也出现一个问题，就是大家在用在挂号去看病的时候，医生不能这样对百度辩驳说，你用用这个看，你出去，很多时候医生讲的对不对？所以其实在这里面，今天其实这个医疗行业中间会面临巨大的一个经历的颠覆，以后会再讲到一点点。

这是为什么我对生命科学对健康感兴趣，因此所以我自己有两个主旋律，一个是对语言 AI 的这么一个背景，一个是对医疗医学本身这种好奇。

因此在这个 23 年创立百川的时候，其实当时吧，我那个是想做医疗的，但是你跟大家说过，做造医生做生命科学是没人理我的。然后你说你要做 AI，投资人就给你钱。所以靠用当时，叫做为了迎合资本市场和我的团队吧，包括说团队他们对 AI 又感兴趣，叫成立百川。因此在这里面，当时写了一封这个公开信，里面大概有两句，其中一句话是叫做大语言和大模型成功的将语言转化成了数学问题。什么意思？它的语言背后的知识、思考、沟通和文化就变成了数学的东西。那这个也会带来巨大的一个这种行业的改变。那这是我的第一句话以及这个事儿。

然后从长远规划，长远规划在后面是这个告别搜索之后，我一直往下二十年是为生命科学、大众健康和医学做贡献。核心路径是构建生命健康的数学模型。那也付诸行动，ChatGPT 的出现成为这个新一元中的重要的助力。就是这个大模型的发展，未来会通向我们对生命、对 AI、对 AI for Science 的建模。

23 年讲这个生命模型是没人听的。但是到去到今年，因为投资领域开始生命模型的时候，就开始被起步了。有时候这个讲太早其实没啥用。

我当年犯过错误，我想写了一些非共识的东西，以展现我超越大家对世界的理解，以能得到资本市场和和那些团队更多的青睐，发现我太幼稚了。因为大家更愿意相信一些共识性的东西，就非共识去吸引人的事情，只把人给吓跑。这件事情除非你特别幸运，他们相信你这事儿的人只是一个少数。因此在 23 年的时候，你说我做 AI，那就妥妥的，你说做生命模型，那是一堆一堆不对。

只是在电影关系以后呢，还是讲了很多其他的观点。我今天这个会把文章翻出来再读一次，觉得还是挺牛的。对未来十年预测里面讲了好多观点，比如说里面我就讲到说，用好 AI，一个人就可以有可能做一个公司。23 年写的话，我相信大家是可以感觉的。今天大家很愿意用概念叫 OPC 了。叫 One Person Company。

那 23 年在记录概念，里面甚至讲到了连接会被陪伴取代，信息服务会被知识服务取代，免费广告会被付费高品质取代。所以那篇文章里面讲了好多非共识，在今天逐步开始被共识了。

其实这也是支撑我当初做百川背后的一些底层的原动力。寻找非共识，向共识的迈进。那会儿也讲过，等你专业化分工，讲到了这个叫后端商业助理。今天我们看再看的时候，可能有点傻，那会儿的时候其实是比较厉害的概念。所以今天，如果有机会，我们把后面的一些观点翻出来去重温一下。

那我想跟大家既然我们谈到了这种非共识，那我们昨天看的非共识哪些兑现了，哪些可能是想错的，哪些还在路上，没法被证明，没法被证伪的呢？那就只思考对我而言，今天既然谈到 AI 这么重要的事儿，然后在这个时候我反复在讲叫做语言是最关键的一件事情。那二现在招人的时候，只有两派，一派是以语言为中心的，一派是以多模态为中心，尤其图像处理。

咱们知道 AI 发展，前一波被攻破的地方就是图像，所以它这个图像比较稳，什么商汤呀。这些地方是在。但图像会遇到一些瓶颈，只是整个市场不管是 AI 圈还是医疗圈，都比较有这个图像多模态这个东西。

甚至我跟同事聊的时候，他说哇，你们多模态，这个多模态这个语言是啥东西？然后我说不对，语言是最关键的一个问题，其实现在开始有这个共识了。然后在二现在那个李教授聊的时候，他说语言是强老家，多模态是有关键。

咱们今天看到这个前段时间，梁文峰泄露出来一个四小时的一个访谈里面。他是故意藏在语言里面的，他的专注的语言，多模态不足，这两个概念。去年的时候唐杰这个派长试了好半天，发现多模态对于提升智力没有帮助。那 AI 以多模态为中心的同时，咱们知道 GPT 4。其实不，之前的精力里面是在多模态，反而你看远远离了这个智力的这个根本。

那你说这个语言和智力的这种程度，咱们知道智力本身是什么？其实这个智力本身是类比和推理。我们做 IQ 测试嘛，IQ 测试题很大一个东西就是下面哪个物体或者是不是跟前面的不一样？指另一类，或者给你四个图，前三个图是有规律，问你第四个是啥？在图像背后载体，它背后讨论的是分类问题和各种这个推理问题。

那这个语言指的还不是咱们讲的文本的自然语言，甚至包括我们讲的数学语言和代码语言。

讲数学，讲到数学里面，咱们有个大师叫做庞加莱，他在提了一个观点，他说这个为什么叫 art of mathematics，就数学的艺术，叫做 giving the same name to different things。翻译过来就是，这用同个名字，以不同的事物去命名。什么意思？他说不同事物在里面，你认为它是同个东西，它就这个数学艺术。

我再解释一下，比如说我们知道有一个数字三，这是一个知识。但是真的存在三吗？可不是有三个苹果，三个梨子，三个骨头。所以三其实很大一种抽象。这个类比吧，这是不同的事儿，这才是它的一个智力的本源。我们还知道有一幅画，叫做《一把和三把椅子》。是装置艺术，它中间是真的放了那个一把椅子，然后左边是一个椅子的照片，右边是写一个 chair 来解释这个词，所以它就是说哪个是那个椅子。我们都可能觉得哎，真的那把椅子是椅子，但是你要比如果说没有椅子背，它还是椅子吗？把四个腿换成三个腿，把木头换成石头，它呢还是椅子。所以椅子来讲，并不代表它一定是由实物存在，可能是我们心中的一种概念。

所以 chair 这个词，也代表对椅子一个抽象。直到后来从柏拉图开始讲《理想国》，最后就讲了说我们这个世界本来的共性怎么去抽象出一个理想世界，包括学什么欧几里得几何，圆、点、线，其实这种词在真实的世界中都不存在，但反过来构造了我们对于这种理性最底层的一种思考。所以这种符号化是代表了我们对于世界建模的一个根本。

这搞一个等号和 1+2=3，特别简单的东西，我们今天讲这种数学也好，推理也好，都得先把抽象这种符号再进行最后的推理。1+2=3 的话，等号是个啥东西？我不知道在座各位有同学有高等数学吗？学过是吧？学高等数学吗？现在学集合论对吧？集合论之后学群论，群论之后再等价群和交换群，有了等价群交换群之后我们才知道等号是啥，是等价群中间这个集合里面的内容。所以实际上我们这个符号其实特别对于我们去理解这个世界，所关键的类比和这个推理。

这是数学，那代码也很厉害，代码也是为了抽象在推理上面的强化。因此，我会提，当时大模型发展过程中有个特别叫做 LRC，叫做 language、reinforcement learning，还有 coding，是讲这是当时我提的，我在 24 年，然后在提这样一个理念，其实今天看起来也是在那种代表先进性的这样一个思考，就语言为中心嘛。

第二环节当时那个一个概念的提叫做压缩即智能，然后大家就会特别流行这件事，我说那个不对，预测即智能，预测它更根本的一个内容。就今天来讲，做预测之后，那么预测的反馈，预测对不对，有这个东西做治理，可以让你去做预测。你人的目的能够在人呢带一个不一样的想法，那这个话呢可能就太大的重要了，因为什么呢？这个代码进行的图灵完备的，这是代码语言的一种最高的水准，它就图灵完备运行。因此，如果语言代码能够被完整的被世界掌握，AI 就到来了。如果叫做掌握语言就到了 AI 那更险进地方的时候，然后代码就带来了 AI。那今天而言，我就大体上就预测未来今天这种整个产业的发展空间及关键点。

那背后也在思考说大模型发展空间怎么去做，我们知道它的学科里面其实是这个文科、理科、工科、医学、艺术，叫做文理医工艺。那这个大模型掌握，文科学习今天比较崇拜嘛，就是让他读书嘛学语言。理科学数学，工科的话学代码，那这三个今天取得了如此多的成就，就那几天呢知道像这个黎曼猜想往前走了一步，最近还是有几轮 NS 的这个猜想又破了，就是数学上的，它已经掌握特别好，它有反馈，代码也很好，所以只要语言相关的这个事儿，对吧，就是很多语言问题，数学语言问题，代码语言问题，今天都是进一步得到深入的体现。

那么但是医学该怎么训练？艺术该怎么训练？甚至农学怎么训练？农学跟这生物学也相关，这是背后在思考的这些暂时性的问题。因此呢，医学发展我觉得是对普罗人民也是有帮助的。

那么往下，还提了一些当时非共识的东西，现在是已经变成很多共识，所以说我们说以前我们对技术都觉它是个工具，小工具。

大概 20 年时候，华为做芯片，我高管就跟我讲，我说这个大模型靠谱吗？我咋了？它的七位数的乘法有的都算不准，你给个这个计算的事儿，它可能蠢到外去了，一个计算器都会，一个大模型不会，那华为给它非常错误的高准。我当时就调侃他说，你会吗？

因为在我心目中间不是把它当工具来思考的，是当人一样思考的，去做人能干的事情，而不是做工具能干的事情，工具是被调用的，这是这样一种区别。

包括现在医学上，好多医生在面临大模型的时候，还是有工具思维，用它做计算器或者计算，所以系统会变化，它从连接到信息开始走向变成陪伴，它有知识、有经验、有服务。这是 20 年时候我在推的这么一种想法，今天看起来已经大不一样了，今天大家已经看到伙伴开始称呼它了。在腾讯最近的叫什么？over party 的。好，多一点，然后伙伴在里头有概念。那么，内老大这个词的话，就是跟工业革命是不一样的。我们当时在讲到说，第四次工业革命来了，大家讲这个事儿，我说不对，这个工业革命本质上非常的不一样。

首先，工业革命本质上它都是对客观世界得到了更多的掌握，从牛顿开始这个掌握了这么一个机械，然后开始掌握了后面搞的能源，掌握信息和这种电子。最后掌握对客观世界的建模。那么它的今天不是的，今天是对人的智力的建模，它的本质在跟工业革命背后逻辑是不一样的。

第二，工业革命每次做完之后都会带来更多的社会分工，就分工越来越细。而这次做完之后的话，就是分工越粗，一个公司就把所有人给端了，都给干了。那这个也不是那个，甚至工业革命的现象来讲，我们做到社会的高度分工，也会带来社会层级的这种分层。就是你编的资产，你这块工厂，你们可能不一样了。而这次它跟工业革命的本质区别在于，这次它不是完世界，是端脑袋的。一个生产链条上，从头到尾它就全给你干了。就比如当时来讲的话，一个游戏公司，他会请个外包公司帮他做一点设计。但是你发现到后来，一个链条的设计干了，游戏设计帮你干了，到后来今天一个网民几句话就可能把一个什么穿越火线游戏给做完了。所以它不是一个让社会分工更细，阶层分成一个深层次的东西。所以它前面三次工业革命是不一样的。一种就是端脑袋，社会会变得更加的扁平，因为扁平过程最后分一层或者分两层，分一层是共产主义，分两层就福利社会，我也要往那边走，但走的我们知道跟工业革命它的逻辑是不一样的。

这我提到了今天是种新的文艺复兴，工业革命其实带来之后，其实人变得更像螺丝钉了。一想知道那会儿的时候，如果他是能够这个开始把人的神当那块儿，以前画画的时候，神特别大，人很渺小，然后开始以人为中心，他就摆脱了教会的统治。

到工业革命之后，反过来，这个市场给搞活了，但是更多的人就变成什么？变成螺丝钉了。这样，会实现更多的这种超级个体，那么做自我实现。这是我看 2024 年时代提出这样一个理念，今天我们也开始在逐步去兑现了。

那大伙知道还有一些这个预测是吧，也是在前几年这个都会用过。我们来看，所以当时我在这个世界组成的三种东西，天天就说大模型大模型什么也说不通。然后我专门对着语言的东西，或者叫 L M，很多人现在就能摸懂，或者说是多模态语言模型的 M 打头的 V 打头的问题，那语言是个中轴，那这是我之前的一个信念。

那么今天还谈其他模型，今天谈的是叫世界模型，主要做的是物理世界的模型。物理世界模型一个大的方向是在服务于具身智能。就是做语言模型是造人脑，然后做具身智能的话，是造手和脚，能让在客观世界能够交互，能够在那跑来跑去，这就之前很热的一件事情了。

还有一件事情，就是说去到今年，终于开始聊点统计了，就是生命世界模型，可以做这个模拟一个从细胞到人，他往下的轨迹。一个是模拟世界的变换，一个模拟生命本身的这种变化，对，从制药到这个到精准医疗，到保险，都会带来巨大的这个技术的突破。

它还提供了一半，比如说这个世界模型它不只做具身智能，还有一部分是做什么呢？做材料科学的。做材料设计。其实，在我来看呢，技术物理模型一部分，也是这个生理模型一部分。所以碰到不同领域去，我往下看，然后我预期未来这是三个大的这个模型的方向。跟我们模型发展的话，我一直在走。

以前的话，我干二十年的时候，我就提了几个关键词。那会儿其实这个谈了十年之后，虽然我想投医疗，但是，团队也好，投的钱也更多，那自己觉得还是并没有突破，就当时我提了几个关键词叫做创造健康快乐。我想谈到 AI，往过去走的时候，其实很多中间派，虽然说它是我们中间的，可能已经没有了。

那么比如说，在前几年到现在，很大一个应用是用它来帮你写 PPT。这个有专业写到 AI PPT 的公司，我今天问波姐可要写 PPT，我很厉害，你讲五年前的标语哎，我写 PPT 干嘛呢？你用 PPT 给谁看呢？今天我给我 PDF PPT 我也不看。跟美国去说，你这到底说的啥？

那所以这种中间派的东西可能最后都会消亡掉。就是 AI 对 AI 之间自己对话，你什么才什么什么终极有用的东西，那我把它分三种，就是有用的东西，其中第一个叫做创造。就是人代表的一种这个创造力，很多时候 AI 产品不会的，那我只有与众不同，有自我的表达，然后地方你就实现，因为你的世界不同，那才叫这种创造。

到今年开始，这个行业内更多这个讨论，就讲到说这个以后活都被 AI 干了，那人干嘛呢？你要么就是这个只是享乐，要么就是要去有更多的创造力去影响这样一个模型的发展，这是大社会的一个概念。

接下来就是这个健康和快乐，就是人追求的地方，要么改变世界，要么自己开心，以及做到拥有健康，因为我觉得这三个方向是才终极的东西，只是到开始做这一行的话，可能还会在一半当中，我觉得在三个方向走，它可能活更长的时间，如果你只是中间后期偏近的东西，可能过段时间这个，这个项目就一丢就没了。

但即便健康这事走远点吧，我不能这个调侃一下，今天我说给人治病，以后发现都不用买电脑，机器人可以做，治病的对象，这个世界的主体都变成机器人了，那你健康这个事情也变得不重要，不是那么的一个重要，就传远一点，有可能这个世界走到后来，人都会被今天的 AI 智能给取代掉。

主要他现在有大厂的 AI 智能都会写对话，就是让 AI 的发展帮助我们繁荣和延续人类文明。什么叫繁荣人类文明呢？就是机器可以成为文明的一部分，延续人类文明就可能，你叫悲观乐观一点。就是 AI 最后是文明的一部分，人就被查了，我不是他的腿后跟。

这个程序员其实会很骄傲的一件事，我翻这个当时，我当时一个观点就是什么？程序员是自己的掘墓人，20 年我说对过吧？然后在知乎上被一顿骂。但到后来，早餐店他也可以写程序了，那是自己人。后来他就自己就不骂我了。

但我依然觉得 AI 超过人这个主题大概率会发生。这种在有这种会上在提的时候，他说你说这个你害不害怕 AI 超过你？我不怕啥呢？就是你难道担心你娃超过你吗？你自己创造生养的一个东西超过你，你是一个喜悦的一种想法，这是只是对人类文明和自己的文明的一种延续。有这样想法的时候，会恐惧感就会少很多了。

那往下，其实我谈的时候我就再夸几点，这个讲人一定要是用这样的思考，进步的快一点再谈。

那么一件事情，我们谈到今天的主旋律，废话不多讲，是来自我一个觉得，这个他们觉得 CEO Dario 讲这个概念，他是从 AI coding。这个解锁了第二层空间，走向第二层的第二个就是数字员工，第三个 AI for science。

那么他们在招数字员工的时候讲到，他说 Pad 的 AI for pad 到最后 market 是三十万亿美金。这话比这个马斯克讲的还狠，马斯克说的不太过分，你讲的这个市场也就两万亿，他讲的都三十万亿，什么事儿呢？就是打开美国白领的工资表。然后大意说，你看这个美国的工资表，白领工表这么多钱，那我们的市场规模有多大？所以是两个科，你走向了对于整个这个白领的这么一个辅助和替代。

那为啥说再往下 AI for science？不管是材料科学还是医学，他认为未来每一个市场空间比前面那个大十倍，过去可能在千亿美金往上走，这个现在。那么可能这个 robot 大十倍，AI for science 再大十倍。

因为在我们讲的这个 1% 的这个概念叫做为人类造医生，为生命建模型。放在科里，我认为 AI 医生只是今天大会分享之后这个偶尔上网的一个力量了。因为今天医生是不够的，那么生命系统模型 AI for science 不变，就是这个生命去建模。

也借两个人的这个说法来辅助一下这样子的意义嘛。这样子的都是这个 paper，一个是 Hassabis，左边，这两个都是拿诺贝尔奖的，只讲是搞 AI 的。Hinton 拿的是诺贝尔物理学奖，只是他人工智能深度学三巨头之一。Hassabis 咱们也是中年人，拿了诺贝尔化学奖，因为诺贝尔是没有计算机奖，没有数学奖的，那拿的是这个物理和这个化学的。

那么 Hinton 他就讲说，未来，这个以医疗为例，人人都有私人医生，那样就上达这个层次。其实他是造 robot，造人的。

那么 Hassabis 讲的，他说未来十年时间，或者十年里面，他要治愈所有的疾病。这些我们最近刚刚看到这样的 AI MRI，这些帮助对癌症的治疗已经往那个走为大步，就是我们生命科学的解码，个性化的治疗，很多最后，其实人类未来会变成一个长寿的医学，各种疾病都变成慢性病。这个我觉得在医疗领域里面，两大佬中间有他们的这个背书。

那我有几个观察和思考，这也是属于我们这个回忆菜单的地方，就是我看到当 16 年多病人生病的时候就知道了，医生是比较痛苦的。然后电脑互联网有个经典的时候，得用户者得天下。之后在几端一个的时候，得屌丝者得天下，就如果你的领域。但是在。在做医疗，但是不对的，如果你不是医生，你是拿不到用户的，不是单病，你是没法给他治的，所以医疗行业里面，就是医生是工具，得医生者得天下。

咱们这有公司叫做春雨，还有好大夫。然后还兼挂号网，就他们干啥呢？是连接医生。他们互联网叫连接的，连接，连接什么？滴滴连接司机，淘宝连接你的商品，还有美团等等都是连接的。

但是医疗行业里面用同样的互联网逻辑做不通的，因为连接医生，它不像其他行业，用户是充分的，医疗行业的用户是不够的，你优质医生是不够的。所以互联网当时解决不了医疗问题，这是我做的时候，我认为为什么 AI 能力爆发之后，让 AI 成为医生能够带来巨大的一个变化。

那同样，医生还有两个因素，一个因素是我在 16 年学到一个词，叫做医生是药品的流通渠道。知道这个词，所以医生你不敢去卖药。所以药很有钱，但是要通过市场卖出去。所以我想，如果我们要造 AI 医生，或者做药品流通，就至少可以避免他有这样一个商业模式里面可能产生的一些变化。

前面十到二十年里面的话，有大量的公司做这个，做 AI 的信息化，但是由于它是只是医生的服务而已，医生本身不是好在买卖。还有医生的服务。所以其实之前投医疗的公司，大多数把钱都给退回去。

那今天如果说能够匹配的 AI 医生，那我们对和用户在药品的流通，甚至在科研里面，都在带来一些变化。

我刚才用了两句话，我说医生行业有两个变化的地方，一句话叫做，叫做今天医生问诊，叫做刀耕火种的，就虽然我们已经有了器械，什么 CT 机、X 光机，那么检验检测设备，但是像患者咨询问诊这个过程，其实还没有，还是靠医生、靠手，没有企业帮助到。

甚至在今天做 AI 行业的今天，医生在拥抱大模型做 AI 的时候，他还在发展和提问的这种能力。如果 AI 能讲造医生，我第一件事情做他提问的能力。今天话题不会展开。

第二，医疗行业里面医生的科研，我是觉得刀耕火种，就是今天的大炼钢铁，都提问是刀耕火种的，靠一张嘴。科研能力的话，医生有自己的一小撮人在里面去做科研，其实很多临床医生，他其实科研能力是不太行的，或者说科研医生临床能力不太行的。所以有个笑话，说你当你看到一个年轻、职位高的医生的时候，不要去找他看病。因为和他的职位高不代表他临床水平好，代表他科研能力强，科研能力强就代表他临床水平差。所以说让你找老医生，但不要找年轻职位高的。

所以今天呢，你们好像科研能力里面对医生两个挑战，你们在 AI 这两个方面是多多可以的。

所以像，其实一开始也得到很多的这种大家的质疑。说这 AI 然后来了就质疑，我今天大家觉得好了，其实这个几年有它的变化，AI 是我们成为医生已经很多这种讨论认可的。

我前面也经历过几个事儿，比如说，大家很天然觉得 AI 不能像我们一样思考。我大概在 24 年、25 年初，其实 GPT 5 已经快出来的时候，我参加卫健委一个会议，当时是个北航的一个做医疗 AI 的这个教授，他可能过来参加会议，开会的时候他发言，那个教授就说，AI 不行。AI 不能像人一样思考，他说 predicting the token 这个这样一个词，我一查他背景，非常搞图像的，所以语言是不懂的。

对，如果一个医生说 AI 不靠谱，我认。第一个人家不知道 AI 专业的，第二，就像你们年轻人说，不用和 AI 让我们理解它，它自己一个这个荣耀或者自己的这个光环在。但是一个搞 AI 的这个教授这么说，我当时就受不了了，我都开麦骂他。因为一般他说话知道吗？前面就有老师讲的对，我说过很多，我再补充两句，这是标准的语言。我开了麦说，是不是要我腿要坏。对，所以这里面可能我开麦坏了那种属于这种胡喷的这种人，对行业产生负面的一个作用。

当然还有大家一些认为。AI 不能像人一样共情，讲一些大爱的什么 AI 能够干活，但不会像人有人的多浪漫，多有共情能力。

那么这是之前的一个论文打碎脸的，然后不以共情，它的结论来讲是这个，AI 有同理心的比例大概 15%。但是医生中间共情美国医生吗？4.6%。

所以我们原来好多时候认为这 AI 不会的东西，都有这种我们一些先天的这个意识错误判断。我最近看他的视频还在讲这个问题，怎么 AI 不能取代人，AI 只做辅助。其实这个通用的大超已经在未来 5~十年里面会带来巨大的这样一个颠覆。很多人药房里面有那么多的误解，有的对技术不了解，有的是本位的这样一个原因。这个我觉得 AI 医生在今天，比如无人驾驶都可能更早的上。这个我在 2024 年讲的这种内容。就是因为我的原则是这样的，因为医生是刚需，就医生是不够的。但是开车，没有这个无人驾驶，司机可以自己开车的，这不出了南京就活了，叫培养它不是一个必需品。

另外还有很重要的一块吧，无人驾驶难度是很难做好人机的这种协作。一旦你要从 AI 突然接管，这俩是很难有双控的，你不能说一个管他们方向盘，一个管刹车。比如说 AI 突然不会了，你赶快接手吧。其实它的分工会变得非常难。

滴滴之前就有一点，滴滴的那个司机，我之前听说大概一个人的月薪是一万块钱，就开滴滴的司机。但滴滴也搞这种辅助驾驶、无人驾驶的车。也让司机去开，要训练这个系统。开无人驾驶车或者辅助驾驶的司机，月薪是三万块钱。他一定会，因为他很累，他随时这个要给人接管这个机器，比直接开车还麻烦。

但是在这个医疗上，我们是可以分工的。AI 给了可以建议之后，我们再审一下，或者是给了个那个方案之后，AI 再去审一下，它的分工是可以做得更好的。这是我觉得 AI 会上的，人和人讲不会。

那现在无人驾驶很快，像美国的话，我知道那个特斯拉已经开始充分上来了，其实 AI 医生今天也赚到了很多。

我今天之前上次跟那个一个大医院是在聊，他之前跟我说，他说他用了之后，这就是一个特别懂的院士，不同的点，他想各种都有。他说他其实用了之后，发现 AI 比他团队强。他找了那个他团队大概十二个人，用二十道题做了测试，发现 AI 强。他说在你看我，他这么强之后，医院最宝贵的资产就是医生，但如果医生都被 AI 抢了，医院怎么发展？

那至少在目前，但他们一旦开始说 AI 不行，他说我是院长，我不能做这个，长 AI 威风，灭我医生的志气。那私下偷偷在用 AI。

这个时候出现一个很奇怪的悖论，就是医生作为用 AI 看病，在中国，这个受不了。觉得我的权威就被 AI 给侵占，还被骂。上次前段时间有一个医生偷用个豆包在看病，被患者弄了个视频上网，他最后给社死掉了。但现在是患者带着豆包看病，还不让医生用豆包。这个今天这个医患关系中间会发生巨大的一个变化。

下面我给大家分享一下我对医疗未来的变化里面的一些思考。就像印刷术发明之后，会给教会带来冲击一样的，人手一本圣经，让他也会出现这样的变化，回头给大家去讲这两回事。那有自己的造医生、改路径、促医学的这样的一个理念。

造医生这词好像两边不讨好。今天做大模型公司说造医生，味儿太重，就不性感。那对医药行业说，造医生找他想干嘛？医生是不会被取代的。所以这话讲的时候太刺耳了，我今天这个改说法了，说我给造医生助手。你是造医生助手，不是造医生。但其实想的对医生一旦上马了，就早晚把他给灭了。

那第二个呢，改路径，这就医路径里面就不再是医院才能看病了。去医院之前，这个比例帮患者做决策，我老婆怎么要辅助做决策，医生觉得只能他做决策，但其实去不去医院，去什么医院，看什么科室，甚至以后选择一个治疗方案，这种决策权都可以是到患者手里面，这是就医的路径的很大的变化，这是我们叫促医学。

肯定有一些小的成绩也在实践当中，这个为了基于你和医生行业的这样的一个认可，我今年五月份的话，我们搞了一个在清华搞了个论坛，请了一堆教授，跟一堆院士过来站台，搞个学术论坛。

其实这帮院士基本都是北大北医系的，然后当时那个王维地这个院士还调侃我，他说你清华搞医疗，你们清华有医疗吗？我脱口而出，你们北大有 AI 吗？我们说，我们搞了成功的论坛在清华举行的，把这帮北大的教授都搬过来了。那个清华很有面，一在清华重点上请了一堆顶尖的北大的这个搞医疗的人来这个，所以这个站台，几个院士来，然后台下谁还讲了，我们的科协主席也就在这个时候也才出席，也参加为我们高会这样一个平台就做成了实，我们集成 AI 医生、家庭医生的这个新的战士。

当然也有一些这个肿瘤医院的副院长，儿童医院的院长，上海瑞金的书记，也跟我们后来发过他们的联合的这种项目。所以这造医生的话，也得到了一部分医生的可能。这几位都开始在讲，说哎，你们是这个什么造的这种家庭医生，一百万儿童家庭医生等等的。

当然也有些不认的，比如左边那个开会的时候，那个叫做乔杰，原北医三院的院长，乔院士，完了他说，AI 不能成为医生，医生是个职业，是要靠培训，所以他就标英文表达他的不满的。对，所以，他上台，但他不代表他能成为医生，因为也有可能更激进的觉得能成为医生。

最近的是那个什么李宁院长，李院长他说叫做 AI 的到来，医学的黎明，还有半句叫医生的黄昏。因为他搞肿瘤的，肿瘤在里面知道科学性是最强的。因为病理片子肿瘤的大小，有突变，有很多科学问题。不像有些学科，像呼吸科或者儿科很经验的，才进入到那种完全这样的一种科学，因为我们没看到这种普通的学科，所以 AI 的到来是不一样的。

那么改路径，提出了一些理念，这个我们呼吁的一件事叫做，如果可以到健康之后，中国其实有三级诊疗，有三级医院，有二级医院，然后有这种社区医院。国家它的政策方针是叫做控三保二强基，就是强调基层医院。

现在中国的环境，导致了要看就去哪？去三级医院，去三甲是最好的，因为在北京，医院资源很丰富。但是我还想立足的地方的话，要应该价值化，把更多经费补给基层，甚至由基层产生更多诊断，基层看完了，然后如果再有病，基层搞定了，再去大医院。

所以我觉得，你说这些官员，脑子不太清醒。我刚才讲了个笑话，我这几天看的笑话讲的是，这个说因为老鼠开会，说他们说有，引来一只猫，这猫是老鼠，要开始防止这猫把老鼠抓住了。他们最后就开研究一个结果，说把一个铃铛去挂在猫，挂在猫的尾巴上，以后猫一过来，扑棱棱铃铛一响，他们就抓不到我们了。然后后来，就是小老鼠就说，这人今天讲过，谁去把这铃铛挂在猫尾巴上，去完成这个任务。这是一下就变成破了晓吧？

因为今天这样的，因为今天强基层在这种今天里面讲，其实医院的这个能力其实是不够的。你让他们基层搞更诊，更诊其实医院要求很高的，实际上是这个国企生产关系是做不到这件事的，老是让强制什么，在整个中国而言，如果没有新的力量注入，把铃铛挂猫尾巴上也是很难的一件事。

但现在 AI 到来了之后，我们又有机会了。智能观察，AI 都不是去帮助基层医生，他会变成一种干扰来的。我们这就讲 AI 会成为你们这种正儿八经家庭医生，叫 AI 家庭医生。从这里面分出来，只能做多一个，这种情况下，这个力量最强，可能反过来由 AI 做普遍，做更多事。我希望这种情况下，可能能够使中国医改里面新的一个局面，虽然很艰难，很理想，会跟很多力量做斗争。

那最后提到，我认为想创建新的知识体系，也就是范式，其实这也是成立百川智能思考，我当时想做生命模型的时候，才发现说怎么获得足够全面或者重要的数据。

做医学的研究，做研究分两类，一类是基础研究，比如实验室里面研究老鼠，研究细胞。然后研究图影这些东西的，研究猴子。

但还有一类叫做临床研究，必须上人的。意思是今天上细胞，上老鼠都不会跑研究去，上人呢必须医院才能参与。所以医院分成两类，有一类叫做研究型医院，这种医院它是需要把每个来医院吃药、吃不怕，成为它的这个课题一部分的。因此，你患者入院即入组，来了医院了，好，你就进入它的这个队列，就是研究里了。然后我们希望 AI 轻装上阵，直接他们上场之后，你们看你就入组，你离开医院之后，你数据依然能够被做后面的收集。你的结局也好，你的不良反应也好，只能被收上来的。

这个我当时跟这个黑医院做合作，咱们在和和百那个这个药物药监审批那块的时候，今天，药品上市也都是这个要做严格的这些实验，但这个实验是在极小规模里面做，可能可以做到这个几千人，一千到两千人去做的。

那么这种药上了之后，药效到底好不好，是否能够适应这个拓展是并不清楚的。副院长，那如果有这种真实世界这种大规模数据进来之后，可能对药效评价里面，医保的报销里面会有新的这种方式，而不是说默认这个实验室的数据就够用，你得真实世界。

那甚至可以把儿童加进去，然后呢，母婴加进去，所以以后，全生命周期都连接起来，能做哪些可去建模。因此，这个百川成立的时候，当时我是想做生命模型的，为了做生命模型，大家用过很多软件去 AI 的，先造医生，先去做数据。为了造医生，也可以做通用模型。

那么先来看一下，刚才这个美国大总统讲，其实有很多公司比较适合，想在不断今天 MiniMax 也好，智谱也好，代表中国顶尖力量，跟美国去扛这个，就是这个今天，做这个 API。百川，有这个这种气质理念，培育我们的初心，希望在生命模型和健康管理里面做这些工作。

然后为大家分享，最后我想讲，我说这就叫做从主观改变客观的这么一个创业的理想，谢谢。

太感谢小川总这么激情深刻的演讲！你要不要你坐，让我们坐在这一块，我一会儿还有一些问题要回答。你这样，你先站着来说。

站着说，站着说。

对，我知道，今天人特别多，我相信，小川都已经打擂台打到什么北大的人。所以咱们也不能怂，但是确实我觉得，就从我自己在，回到母校要做创业投资这件事情，我真的也是跟清华在学，因为清华做的实在太好，我真的看的都流口水那种感觉。

先说这个，因为这些问题实际上很多都是摘抄出来的，我优先选的是从公众号里面提问的一些人。那个，大家有问题随时可以问。

但是其实刚才小川，那个我非常不准确的来总结一下的话，其实我，是有两方面的，两点吧。

第一点就是他讲的这个视角，主观与客观的这个视角。最核心的我觉得咱们如果要做创业或者投资，一定要站在非共识的那一边。就是叫共识的那一端其实都是 price in，非共识那一端呢就是要做自己，要做自己热爱的东西，坚信的东西。就像小川总也回到初心，要去做医疗，其实是一样的。为就这一点。理念是不可战胜的，或者没有人能够战胜他们。今天那个虽然我们之前聊很多天，你像 L C 在这一点上肯定是无法战胜小汤圆的。

这是第一点，第二点呢就是这个新的生命世界模型，其实也是一个非常，我认为是一个非常非共识的。

那我觉得我们正好，我其实对这个稍微有点了解，生命世界模型，你觉得这个生命世界模型就像梁文峰的逻辑一样，它是在 AGI 的主线里面吗？如果这个模型我们回到 AI 的三要素，算力、算法、数据的话，你的数据和算法会不一样吗？你的数据，像你的医院合作，但是这些数据是否过去像今天医生他们缺数据了一样，算法它还是要用强化，还是像 AlphaGo，AlphaGo 可能大概率，但是还是用强化学习在弄嘛，对不对？那再提到 LRC 这个东西。

对，提到这个算法、算力和数据，那么从算法上，我觉得跟语言模型有类似之处。我一直在相信这个语言中说，就是这个普通话之后要用一种符号的方式来表达它，这个位置是一样的。

但是在算法里面，不同地方，你在后面想对应生命轨迹，我要预测什么东西，所以 AlphaGo 里面是树状的，也是那个，尤其是状态变化，其实就像我们讲的，去生成了后面的世界模型一样的。

那这个世界模型，你会在物理空间里面，它有几个一个 state，一个 action。那这个模型你得能记住，这是今天的这个通用模型做不到的一件事儿。那通用模型覆盖不了做具身智能的这么一个物理世界的一个 state action，生命世界 state action 是也是类似于它的另一套建模的这么一个体系，这是第一个这个区别。所以语言模型它改过来改走，你 head，你都要重新去定义。

第二块，就是数据来源会不一样。今天做这个到这么深入的一个通用模型的时候，其实数据，医疗数据充分的，因为搞到 18 年数据，这是有误解的。搞到医生两个工作，你又不知道是想什么时候临床，你又不知道什么时候科研，科研通通办几次这样一场专题会。再就是找了医渡云、零氪这些公司，帮他们数据清洗出来之后，再一跑，然后在上面再有了之后，怎么其他的这些线性、非线性的做分析。然后这样去发论文，所以事实上，在一些简单的这个逻辑里面，医生数据变成了论文，加上医生工号发表出来了。现在大概有四千万的这个论文，是对于已经有的医疗上观察和因果，数据是不够的。那是做造医生的人呢也是不够的。这个医药本身也缺数据，但是老缺数据的原因是因为缺影像图像这一块。

但如果我们说是做虚拟医生的，如果你做的是虚拟医生，这数据够用。但做虚拟病人，这数据是不够的。

哦，这也是另外一个思路，虚拟病人，对不对？所以我这个分析的逻辑是虚拟的人，不是虚拟医生。

OK，那这个数据就需要更重价的做一个研究。那么今天被讲过来就除了这个回医院拿以外，我们呢医生上手之后，他能更好的数据飞轮，也能收集患者的这种数据。所以这种数据一方面是需要从医院里拿，另外呢我们用 AI 医生自己去造数据，去获得真实世界的数据。

这是把医生、患者就捆绑在一块，对不对？

其实有点像，也有点像具身智能里面去获取数据的方法。

那是一个生命世界模型，它是在 AGI 的主线里头的。就像梁文峰说，多模态它不在 AGI 的主线里。

那个，我说跟具身智能类似，跟具身智能类似，它不是在这个 AGI 的最主线里面。它不是，但是它这个也是独立一支，我对未来很大，因为 Apple 三年之后给智能发展的 party，我认为它的技术必须是主流的，得靠人工智能来解决。

OK，没准在主线，因为人这件事情，他也不一定完全是靠数学来表达的。

我会用数学表达，我有这个信仰，OK，但是不是靠今天的这么一个 AI 来表达。AI 只表现脑子，表现不了身体的变化。

这有一个医学部的同学，他在说，我就先从 AI 医疗开始吧。他说 AI 医疗是应该两个方向，是应该更像做 AI 医生这个方向呢，还是去替代医生，还是重新定义医生之外的那部分医疗的价值？就是百川为什么写卷子现在没有手术执行？

OK，这也是咱们北大的强项，医疗，那北大医学部，清华医学院的院长黄天荫他说句话，他说清华发展医疗特别有基础，原因清华没有医院。哈哈哈，就是没有包袱，没有医生，他上面没有医生，所以那边发展的比较快。

那我看这两部分呢，大的地方的话，终极东西不是在造医生上，而是找生命的逻辑，到现在的依托以后制药，到基本的医疗跟办事，在保险这个公司还会发展，就生命逻辑是背后更大的一块，终成东西。

那今天，这个造医生，在可见的时间里面也不是替代医生。这个情况下可以产生更多的支持。这是在美国中国走不同的两个道路。

美国有一个家公司叫 OpenEvidence，大家听过吗？OpenEvidence，叫两百亿，两百亿就是说，它其实是帮医生做循证的，就是查文献，找给医生好的结果，辅助医生。现在大概已经 60% 医生在用这个软件了，60% 医生用的依托软件，发展的非常快。

但是中国你基本指不上这一块什么好的软件，医生大家都用。这是中国的这种现状。原因，是因为美国本身从保险报销里面就要求医生给出 Evidence 来，所以用到软件对美国医生的收入是有帮助的，就是越学越多。

第二，美国的文化是鼓励医生去用工具的，去翻书的。所以你说你做美国医生，你想讲一个美国医生说慢一点，我要查一下资料，你会觉得医生很敬业很靠谱。但作为一个中国医生说慢一点，我要查一下资料，你很害怕的。

而且中国医生本来就不是循证导向，他是一个师徒制的，就是主任为大，你的主治也听他的。如果你的 AI 给的方法跟这个主任说不一样，你就属于来挑战，太乱了。所以中国文化的里面，我帮助医生在医院内做支持会比较难，因此我们更多是要延伸到院外。

就像我们开车一样的，不是说是叫做你踩油门我踩刹车，是可能说到了小区的路 AI 开，你到了公路不能开，到山路 AI 开，这样分不同的路。那是我们认为叫做院前、院后、居家，在这个场景里面它的算法，所以说这是我们这个链条全部细化，要切开，切割开，而且别在同一个部门里面特别多。我们要分开，不要一个部门，大家当务之急要在该自己部门起来，它才能够有一个价值的提升。

OK，好，这个我希望有更多医学部的同学到百川去实习，改变这个小川给我们给他的印象。改变清华，又要说他的印象。在座的都是这个都是二十岁的小川的这个样子，所以小川今天的课也是启发大家。

然后问题是光华的一个学生，他说这个应该你非常擅长，初创公司如何在巨头之间找到自己的生存空间，怎么寻找和判断，写出自己独特护城河的伟大公司的又一条。

你已经创造过真的就是伟大的公司，你也这个建立了自己的护城河，而且你确实在那时候的一个非常独特，我也交流过多次那种很独特的一个狭窄的空间里面真的杀出来，所以你是怎么生存、发展壮大、成功的？

那我们公司也还处于不到位的状态的，但我确实想讲今天这个时代发展之后，以前的这种共识经验逐步就变成一个制约你的力量。

个人这样的。如果一个能比到了，咱们现在创业不想找年轻人嘛，投资都年轻人，为什么说老的，因为老的他已经固有思维了。

其公司这样，公司就大到的人，他一定有他的这个基因，也会变得很难。

你看现在大模型的时候，美国也很吃力，美国也是在独立的 OpenAI 来出品，做的很好。你到了这个 Google 也好，这个其他一些 AI 什么的，都会压力很大。这个时候，因为一个新公司本身他自己就会自己独立灵活的去做所有的决定。

一个老公司做只要跟原来的基因不一样的新事物，他都是排异的。我会把一个公司当成一个生命来看，对生命而言，你如果跟原来文化不一样的事情放进去，他大体上排异的。对，那我举个例子来讲，排异这个事。当时搜狐想做搜索的时候，我在里面，那个张朝阳已经非常非常信任我，但是遇到很多的挑战。

我举第一个例子来讲，比如当时，搜狐是懂得怎么到推广去招做媒体的人，但是不知道怎么去帮他招技术的。他整个的运营机制里面就不是为技术服务的，所以我得独立开那种山头出去招技术的人。

再比如说，那会儿，每个工位上只有一根网线，插一台电脑。因为做媒体的时候，你一个工作机就够了。但是当我做输入法的时候，我需要两台电脑，一个电脑是用来做开发的，一个电脑是做模拟测试环境的。就像今天咱们如果说要做这个手机输入法，我们那边有手机了，但当时有很大的挑战是搜狐行政团队的时候，他是不支持你一个工位上多开两台电脑的。

这小例子就是讲说，一个公司要成功，他必须有个约束。就是要对他文化培养和培养他才能够有力量。但这个新事物就是需要有新的判断和文化。原来那个约束，正是因为他那个约束才造他成为成功的例子。所以要把一个狐狸改成一条狗，就变得特别难，他就会被扑灭掉。

所以他选择的事情的时候，就是要跟原来基因不一样的事情，而且他一定会存在的，我们说要找出他的特征。所以大家这个年轻人做自己这事，我觉得大公司是挡不住的。

是，这让我想到这个，就刚才说 DeepMind。他其实一定程度竞争过 OpenAI 和 Anthropic，因为他在使用自己数据的时候，他的限制，他的制约是远大于 Anthropic。如果大家去看 Anthropic 在使用数据上，其实挺配套的底线的，非常配套的底线，天天被夸。但那个 Open，那个谷歌就不敢，他这样说，没有数据，没有办法去那个，对。

这个问题是还是回到百川这个从通用大模型转向医疗 AI 平台，这个你是如何来判断这是战略聚焦还是退而求其次？这个选择医疗主要是你个人的经历还是什么？就是总之这是你如果复盘的话，你做这个决策有点起关键性哈。

我觉得这个问题问的非常非常好，非常合适。就是他先今天我在讲，其实说从我退一步，这是 21 年我发公开信说那个搜狗这个并入腾讯的时候，我就也高密度想过医疗。21 年成立了一个医疗公司。只是没有得到很多认可。

所以我对我而言，我反思回过头来，我可能两三年之后，我更坚定自己。更不接受外部的审视评价之后，我会更坚定的去做医疗这件事情，对不对？它不是一个转移或者聚焦的工作，反而就是聚焦在医疗上，而不是把其他的业务都是为了叫做资本市场的喜欢，或者团队迎合他的一个人，根本不是是他们想。

现在就是之前是市场在挟持了你，而今天其实你是真的做你自己想做的事情。

挟持也来自自己。其实从小，就是叫做别人出考题，自己解题的一个人。

就别人出考卷，我觉得在座各位，这个成绩越好的越有可能陷到这种负担里面去，就对别人的评价变得非常的在意。从小考试考得好，就在搜狐做 CTO。张朝阳评价你。所以当你想做的时候，你总是想别人出考题你来解题。

你总觉得到了这个年纪之后，终于能够做回来说，不是别人评价我自己，我来定义我自己。相对偏晚了一些，所以各位年轻其实更有勇气，更早来定义自己，北大比其他地方可能还强一点。

我觉得小川这个说的特别的踏实，真的就是那种勇于改变自己，我们来给小川掌声。

真的，其实真的这个，我不知道，我跟于秀在投资之后呢，我听到一句话，他说你在麻省理工，其实可能在国内是类似的，你在麻省理工你最应该去看重的不是那些得 A 的人，而是应该去看重那些得 C 的人。为什么呢？因为他人进麻省都是非常非常聪明。如果他得了 C，他一定是把精力花去干别的事情去了，所以要重视那些。

所以我觉得这是这世界真的是公平的，他这样其实回归自己，做自己，也就是说做了一个非共识自己，我觉得才是这个时代最重要的，就是你是一个无可取代的一个人和这个你的认识，对不对？

下面这个人其实他问了三个问题，我再问你一个下面一个问题，就是他说在中国呢，创业公司更多是做 AI 加，因此估值总之就是加上一点溢价，但是真正是要做 AI 原生的公司，你觉得它的分界线是什么？它中间的边界是 AI 加或加 AI，AI 原生究竟是什么？我觉得你应该思考很多。

我觉得我自己还没有找到这样的一个结论，至少没有变化，其实很多时候你一从叫做 To C 开始转向做 To B，自己在实验当中也走出一段，先做搜索的时候，然后到做这种应用，那么这个时候，如果你是 To C 这样一个公司，那么其实如果你是不外的一所创业公司，那你直接加入原生 AI，然后直接去做这种 To B，但是如果是原来的老公司去做事儿，他当时没有那个加东西，所以说 AI 加和 AI 原生我觉得可能是有这种立场的这个不一样。

但每个有不同，我也听过一些其他的一些 AI 大佬和一些这个创业的人，这么在聊这事儿，都有不同的这样一个解读，但力图做创业和做这种原生的，因为大家这个可能还没有更多资源和背景在做。

对，反正这个其实确实是这本身就是一个非共识的问题，非常非共识，就在比如说移动互联网这个时代，大家还是非常共识的，你那时候真的大家最开始就觉得，你去做一个王兴做那样一个东西，做最开始是团购，它就是一个媒体的东西嘛，你也不知道，后来他慢慢做外卖，外卖最开始其实也并不是这么看的，但是今天就成就了这样一个地步。所以我觉得我们自己看媒体的话，就是找它的原初是什么，就是我们只是用过去的例子来说，移动互联网，你既然是要用到它的，而且是必须用到或者是唯一用到它的三个要素。一个或两个，第一个就是它的 GPS 惯性制导，第二个就是摄像头，然后第三个就是它的触摸屏，这三个东西你只要用到了一个在你的闭环里面，产品的主循环里面，那它就是原生的。我觉得只是用这个作为引子来做一个给大家一点点一个视角吧。

然后最后我再问一个问题，然后我想把时间交给大家哈。是我觉得大家都很在乎的，就是 AI 时代什么脑力技能短期不会被替代，学啥能有饭吃，不被快速淘汰。我觉得特别真实这个。

三月份。哎，你走不过去，那你给他那么多钱不一定真的适合。因为你早就做了那个财富自由了，你已经早就不可能被别人淘汰了。

医生会被淘汰。

其实如果说是，我觉得第一件事就不要焦虑，你所有的焦虑三年后会看到什么白焦虑了。就即便觉得这个没赶上趟，过段时间发现也没用。

比如说你在有的项目里面对吧，它研发比较慢或者之前不顺利，然后过段时间发现原来就是研发完了之后重新做一次，原来可能需要三个月，现在三周就做完了。对，所以这种情况下我觉得这个先不焦虑，后面再去开开心心去做，这我觉得是第一个点。

不焦虑好难，尤其是北大这些清华这些，身边的人在使劲往前跑，他们大家都得了 98 分，我只得了 91 分。

比如说胸腺细胞，它本身。就是有想见干的都白干了，就不焦虑了。然后，这个选择方向里面呢，我会认为不被淘汰的这种，刚才他讲的这种使用 AI 不用 AI 的这个都有。所以我这点也怕呢，至少是坐在电脑面前的工作大多数都会被淘汰了。所以至少跟人打交道的，我认为是最不会淘汰的。其实对我们那会儿看事情越来越小，那更多的是要出去跟外面去做，自己去做的东西最齐的，我觉得是干什么。

是，所以大家不要坐在电脑面前，也不要用手机了。我要把后面还有个可能三到五分钟吧，我留给现场两个问题哈，因为确实时间已经。那个我看这个地方是最先看到的，我就给他了。哎，要不问点先举手，先有谁是选了这个课的，先在公屏上。有些是选课课表，有些是在私群里。

他是不是已经跟黄宇聊过？他跟我说他跟黄宇聊过，然后就是这个课的那个跟社团的对接就比较死。

张数据没得救了，这样这是个，但确实需要闭环的数据。所以我只是要求 AI 医生他所开的一个方案，不要回去就出票了。

所以我们造医生很大的一个点是要从这个随访，把它的监管给做起来。这样的话，其实背后我们形成闭环的这样的数据。所以我觉得 AI 医生上是使得我们去获得闭环数据中间可能重要的一个力量。

咱们医药都知道这个什么做队列，做随访干什么事儿，但是我们的 AI 医生可以帮助做这个事。所以不止找医院要数据，我们自己会造数据。

就像刚刚讲的一个，以前从入院即入组，变成从患病即入组，或是出生就入组，就在自己的 AI 医生上做整个去做的数据设计。设计不是原来医院的数据，医院的数据，而是要产品层数据。

这种在跟一些项目，包括一些朋友在背后想能够帮队友说，怎么帮他把后面的随访和管理给做起来。这样我们会形成数据的闭环。这是第一个问题。作为数据，我们自己管理，而不只是要这个去拿。

那第二步，跟顶尖医院合作，他的心态是不一样的，非常难的一个事儿。我们之前。医生来讲，他自己知道的，你就是外面的供应商。或者说他的话去聊什么去分销，所以这种合作会变得非常愉快。往下边的看，你再去做销售。

所以在我今天做法，还有一个，我觉得他必须跟他合作。我们最近有个进展，去找了这种世界更顶级的这些叫做既有临床经验，就是发顶刊的这些人问，他们去跟这些科室去合作，对，就大王小王。

我的医生上有一点好，越是大的医院，你说我给你篇 Science 论文，那群都能看，或者说是这个主回到那看见了，那立马就再怎么，我学习一下。所以对论文的这个非常尊重是有的。

因此你跟他谈的时候，不要谈技术，技术公司在面前是没有话语权的，你怎么拿顶刊，拿出来论文去诱惑他。

好，我们学习向老师说的，再最后一个问题给徐克。

你们俩都写什么？哎呀，不好意思。我是非常相信的，那个。

好，那个谢谢刘老师，那个我也是成都人。

对，然后我其实现在在清华，然后读那个政府顾问，但是呢我在北大国发院修经济，所以我是西北的校友。对，然后因为想说，老师刚刚说了，清华没有医学院，北大没有 AI。这两个都跟我说了，清华有医学院，这两个都有一个，正好我在清华这边也是临床医学院的，然后让我有点挫败，两个都有挫败。在北大医院是这样的，不是我说的。

对，我其实是想挑战一下学长，就是您刚刚在 PPT 上面有讲，就是说在 AI 出现之后，会呈现一种扁平化。其实我是不太认同的。

我觉得，我们现在把 AI 比作电力，我觉得这个比喻它的相似性确实大于它的不同性，我们可以这么理解。但是电发明出来的时候，我就想问，我就是这个问题，但是电出现之后，人类的不平等其实是更大的，所以我认为 AI 出现之后人的差距会更大，而且我认为它的未来会聚集到一批人，会淘汰掉一批人。那这个时候咱们做这个医疗的意义在哪里？顺便说一句，我也执着于中医 AI，大家就不用抢了。

就是你这两个维度还没跑到边上。一个扁平，一个做医疗，在我心中还是两个不同的话题。

在我看起来，我至少认为叫社会分工会变弱。就社会分工就不会那么多的不同的这种工种，就每个人，其实公司以后会不会变小？以前大不大的话是大公司、中公司、小公司。未来叫现在叫 K 型分化，其实长期走还叫现在中国美工做头部。那所以做尾部的，今天这个国家是怎么发展的？产业是怎么发展的？个人又是怎么发展的？一定会举头部的人，但下面家就会变得更加扁平，所以我觉得这个分层会更少，但是并不代表说这头会变弱。

那您。那我抓紧，因为咱们今天可能讲 AI 创业相关的嘛，然后我也是他们的想法，所以这个问题很简单，就是说我们在选择说想在 AI 的这个势头上面去创业的话，如果选择方向，如果是您的话，您会从哪些维度去确定我们的选择是对的？比如说您为什么在 AI 里边选择了 AI 医疗，当时有从哪些类维度去思考自己的选择方向是否正确吗？

首先这个它两个，你们后面这个课程都分大，我觉得大家在这个，我是选创业的，因为我这个真的是见了太多这种项目了。然后我只代表我个人很局部的，我怎么选的。但如果大家怎么选，我相信后面的课程会给你们更多的一个启发。

那对我而言，我是逐步开始来讲是想找到自己的一个过程。本来想其实从做搜狗，甚至开做百川，我都没做到的。

我就是两个那个信念，我一个信念我看到了语言，大家知道 AGI 会到来。这是必须要经历的一件事情，否则你被迅速被淘汰掉。第二部分呢，我相信生命会变成数学模型。这是大家很多是没有关注的事儿，所以我就是怎么识别的数学模型，以及借用今天的 AI 去实现它，这是我底座的两点，是有自己跟大家不一样的一种就大家的主观，但我觉得我就看见了两件事情，我既看到 AI 来了，也看到世界会变成数学模型。

对，我是这么做的，但有别人是要去找方向这一件事儿，你知道吗？我认为我是先看到了，至少我的世界里是这样。

哎，小川说的先主观，先主观再客观，其实创业者真的是这样。

好，那个我们这位同学我们可以下面再来交流可以吗？

好，这个今天就基本上到此为止，就像韩老师说的，我们后面还有好多嘉宾，其实大家都有提问的机会。

我觉得这些嘉宾去一对一的去提示我们这个回答他们的问题，但是同时我们因为课程容量也有限，所以希望大家能够选课，但是我们对选课的学生同学是有要求，就是真的希望你们能在这里面做出项目出来，我们一定希望这里面真的能出最优秀的 AI 公司的独角兽的创始人和联合创始人。

好，谢谢大家。然后最后再讲，同学和老师给咱们小。明年要招啥我都会跟他们讲。OK。