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。」
三年前早有籌謀
在中國涌動的人工智慧產業浪潮里，出門問問雖是弄潮兒之一，卻在近幾年裡鮮少被提及。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，在人工智慧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慧公司出門問問，該公司主要通過智能手錶、車載智能後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互動方式。
「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」，於是選擇「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體和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年最後一天， 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，讀了很多關於AI的最新論文，花了很多時間做AIGC（AI Generated Content，是指利用人工智慧技術來生成內容）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台「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200萬註冊創作者，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領域都屬於領頭羊。
曾與李志飛並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鍾。」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裡，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。後者告訴記者，三年前GPT-3剛發布後，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
當國內網際網路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模型的驚艷表現後，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「更加通用的人工智慧」的希望。
當然，李志飛並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，葉順平認為要歸功於李志飛，「（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，等他今年春節過後，再次飛到矽谷「朝聖」時，像ChatGPT這樣的AI大模型興起，仿佛2010年移動網際網路剛起步之時，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後，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。」對於做大模型，他覺得像哥倫布發現新大陸，過程中會有無窮的風浪。
在李志飛看來，中國在海量數據方面具有優勢，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，尤其是做垂直於某一場景的大模型或應用，更要「慢慢來」。