Midjourney发布后，普通用户能经过自己的提示生成十分有构思、高质量的图片，继续迭代修正后，终究生成复合乃至超出用户预期的图片；

　　StabilityAI开源了Stable Diffusion模型, 随即敏捷传达，让开发者生态能定制开发和练习满意特定需求、场景、迭代速度的提示生成图片产品。

　　随后的11月，人工智能知名企业Open AI发布ChatGPT，ChatGPT第一次以类人类的言语方法，具有了和人对话、问答、言语了解、翻译等言语处理才干，这又一次超出了普通用户对认知智能才干的预期。这标志着人类在通向通用人工智能的路上又迈进了一大步。

　　Midjourney和ChatGPT的迸发背面孕育着什么更大的趋势。关于信息革新、人类数字文明，是否存在比移动互联网、云核算更大的海啸等级（tsunami）革新和价值发明的时机？或许是会什么呢？

　　认知人工智能（Cognitive AI），是一种旨在模仿人类认知智能的人工智能，人类的认知智能包含学习、了解、剖析、问答、沟通、回忆、生成、推理等才干。认知人工智能运用先进的模型、算法和机器学习技能，剖析、推理、了解和学习许多数据，包含结构化和非结构化数据。这些体系可以学习、辨认、生成、或做出猜测并生成相似于人类推理的见地。

　　人工智能现已存在了几十年了，我国开端探究人工智能并在各种场景落地也阅历了至少十余年；干流的人工智能仍是在结构化数据的根底上，经过传统机器学习算法做剖析和猜测、依据特征工程做剖析和引荐、或依据深度神经网络对图画分类辨认。

　　但因为最近大言语预练习模型和生成模型的开展，数字国际中人工智能关于人类言语文本的了解、对话、生成，第一次达到了类人类的水平，人工智能的开展进入了认知智能的年代。

　　底层架构、算法、模型的立异和快速开展，从量变到突变推进着认知智能年代敞开。推进认知智能起飞的中心要素包含AI OS、大言语模型（large language foundation model）、检索模型（retrieval model）和预练习、微调、Prompt 工程及各种反应的强化学习技能。

　　操作体系（OS）具有如下特征：（1）强笼统才干；（2）职业de facto规范；（3）依据OS树立职业根底设施和运用生态。OS是职业生态和运用开展的最根底的底座，PC的开展得益于windows OS，互联网的开展得益于Linux，云的开展因为虚拟化OS和K8S。AI的高速开展也需求有相似特征的OS底座。

　　AI在大言语模型（Large language model，LLM）上是依据transformer&attention的架构，这个架构关于人类的常识及其多种表现方法有极强的笼统和表达才干，人类第一次在数字国际用同一个架构来表达人类各种模态的常识。

　　因为其强壮的笼统和表达才干，这一架构现已开端成为职业最干流的AI模型架构，除了LLM被广泛运用外，图片和其他模态的场景也在开展或探究中，成为根底模型的de facto规范气势拔尖。

　　这个de facto规范开端推进了依据transformer的LLM的根底设施和职业生态的开展，并且越来越多人意识到，transformer架构与大言语模型的结合，使得依据言语的认知智能的迭代迅猛。

　　什么是foundation model（根底模型）？任何一个在广泛数据上进行练习（一般运用规划化的自监督）的模型，都可以被调整（如微调）以适用于各种下流使命。

　　Large Language Model（LLM）可以了解为一个数据库，人类第一次把前史上一切常识，最大规划地经过高效紧缩的方法保存到这个“数据库”里。依据LLM衍生的ChatGPT模型用人类最了解的天然言语对话方法，来了解用户的目的，用递进式的、极端高效、敞开方法去获取常识。生成式的大模型还能经过了解人类的目的递进式地去生成优质的内容。

　　认知智能根底模型不只是通用、敞开式的智能，并且经过微谐和提示工程等各种技能，让通用认知智能模型有才干更好服务到各行各业如金融、医疗、教育、信息科技、媒体等；各种场景如研制、出售、客服等。

　　经过各种Live运用反应机制加上强化学习才干，常识数据库在扩展的一起，模型和运用者（无论是人类、体系、仍是机器）的目的更好地对齐，在被运用进程中，模型也继续在提高。

　　认知智能的类人类言语处理才干、defacto技能架构、敞开和通用的场景、快速的迭代进化，且能服务到专业、特定场景，这些都标志着认知智能开端进入了人工智能的干流赛道。

　　人类数字文明的开展依靠于核算范式的立异和开展。从50年的mainframe、80年代的PC、2000年的互联网、2010年的移动互联网，到还在继续开展的云核算，这些核算范式的演进推进个人和企业的数字文明开展，并且每次革新都会带动全球经济功率和规划的提高。

　　从mainframe到云核算是信息核算年代，把信息在数字国际中进行结构化，在数据国际中进行核算、模仿、乃至猜测。信息核算的特征除了数字化、结构化外，还有确定性（deterministic）的特征，也便是相同的数据输入情况下，输出的成果总是共同的，在一个已知的环境下适当确定性契合人类的预期。

　　智能核算是一种依据天然言语才干，以具有学习、了解、剖析、问答、沟通、回忆、生成、推理等类人类认知智能才干的认知模型为中心的核算范式，智能核算有如下特征：（1）具有探究性 （2）非确定性（non-deterministic，or probabilistic） （3）更高效了解人类目的（4）认知才干至少超出人类的平均水平。

　　智能核算年代的到来是天然言语处理技能的立异、开展、沉积从量变到突变的成果。最近5年呈现的大言语预练习模型、对话模型、生成模型等天然言语的处理技能的立异，触发了智能核算年代的到来。智能核算的中心是认知智能的才干。

　　以认知智能为中心才干开发的运用为AI-First运用，AI-First运用使得运用自身有类人类认知智能的才干，能经过智能帮手运用，增强普通人的认知智能才干到更高的水平，让机器、体系、人之间的交互从信息智能提高到认知智能的更高维度。人类数字文明第一次进入到认知智能，开展进入一个簇新的阶段。

　　在Edge Browser，AI-powered copilot能与用户继续谈天、咨询、问答、翻译、改写、生成、简略推理；并且copilot在继续重视用户运用网站的交互、回来内容和前史，依据这个上下文主动和用户做智能交互，给用户簇新的体会。

　　New Bing的查找依据下一代LLM、为查找定制、比ChatGPT更强壮，这个模型叫做Prometheus模型。这是一个由下一代AI大模型驱动的 AI-native查找渠道，它提高查找的相关性、能对答案做注解、供给最新的查找成果、并提高安全性。

　　简直一切的运用都应该添加copilot或in-place的智能帮手，经过人和智能帮手的交互，在软件中更高效、更高质量完结方针使命。

　　运用开发者可以更向前迈一大步，用大模型作为运用的底座，使其成为AI-native的运用，其中心才干提高至认知智能的程度。

　　人类数字文明构建的中心东西是软件开发东西，中心承载渠道是软件。软件工业也需求应对改变做革新和晋级。每次核算渠道发生严重革新和开展，其依靠的软件开发方法、结构、东西链、核算渠道的根底设施都会被重构。咱们信任，为了更好习惯智能核算年代，软件开发的范式也会被重构，或许这次重构的起伏比预期的更大。详细会是什么形状能沉积下来，还需求让子弹再飞一下。

　　RPA（robotics process automation）、低代码东西、PaaS渠道的呈现，让软件开发变得更为定制化、普惠化。因为AI 生成模型的开展，像copilot之类的人工智能代码开发辅助东西，往后可以为软件开发工程师供给注释、代码补全生成、语法主张和过错修正等功能，使得开发者可以愈加高效地编写代码。

　　在开发下一代AI-First运用的进程中所触及的在逻辑和交互的开发结构、东西、主动化、数据和认知模型，以及更优化的面向AI-first的runtime，以及相关的根底设施，都有时机被晋级和革新。

　　即使人类对大脑的认知也是十分原始，不少职业从业者从理论、和工程视角探究下一代的Cognitive AI的架构，更好的支撑AI-First运用。

　　AI-First运用最中心改变是什么呢？我以为其中心支柱是“认知智能模型”。

　　软件是人类数字文明的渠道。但软件是十分软弱的，软件的事务逻辑和数据模型依据其时的事务需求开发的，跟着每次事务需求的改变，软件还需求修正、乃至重构；软件一起又是十分固化的，比方在用户交互层简直是固化的，不论你是第一次运用、初级用户仍是资深用户，都只要一种交互界面，用户口碑载道优异体会的软件很少，在2B场景或许更稀缺。

　　我以为“认知智能”模型是AI-First运用的back-bone（中心支柱），运用会从数据驱动（Data-Driven）向模型驱动（AI Model-Driven）开展。先假定软件仍是3层架构（或许这个也会发生改变）：数据层、事务逻辑层、和交互层。

　　在数字国际中，企业事务的中心财物是数据和常识，这些企业共同的常识和全方位搜集的数据都会被聚兼并被认知模型捕捉，这个模型是驱动企业事务场景和各种交互场景的中心模型。

　　未来企业的事务层也会被认知模型所驱动，完成事务逻辑由认知智能驱动，企业逻辑才干更动态自习惯、更好习惯多变事务需求和多样的用户（包含职工、生态同伴、终究用户或客户）需求，而不是现在现在的hard-coded、规矩界说、乃至只依靠结构化数据的机器学习才干来完成事务逻辑。

　　ChatGPT给咱们展现了一个类人类智能的交互界面，智能才干十分冷艳。但交互才干仍是十分根底，下一代智能交互会有许多新的幻想空间。在认知智能模型驱动下，交互界面、内容、结构更是会从用户目的了解的根底上，动态地、特性化地、智能地去生成和互动。

　　假如咱们认同这个趋势，AI-First运用的软件架构和软件开发的方法和stack发生革新是必定。

　　从事务视角，认知智能模型也能赋能乃至作为中心支柱驱动事务全环节，从产品界说规划、出产、营销、服务等全环节用认知智能去提高功率、提高体会、乃至发明新价值。

　　在大数据年代，职业对企业中心竞争力的一致是数据。在智能核算年代，企业的中心差异化竞争力将会是依据企业内部数据的认知智能模型。

　　AI-First企业运用的中心支柱是认知智能模型，未来企业运用如电商、CRM、EPR、service、HCM等，简直一切场景都有时机被认知智能模型赋能驱动、乃至重构。

　　从产品开发、出产、商场、出售、内部办理、产品交付到售后服务、上游供应链，来自于企业经营全环节的信息年代沉积的一切结构化和非结构化数据，以及从认知智能年代开端堆集的企业共同的常识都将成为企业特有的认知智能模型的练习数据。并且企业数字体系、公司内部、与用户和合作同伴互动进程中发生的反应数据，也能经过强化学习让企业自有的认知智能模型继续的迭代、晋级，模型和运用者或体系的目的更好的对齐。

　　企业共同的认知智能模型将会是企业品牌、定位、文明、常识、中心才干的完好数字化表达和保存。这或许是一个系列模型，代表了企业各个部门、人物、岗位的认知才干，去赋能乃至替代企业内部各个人物之间的沟通、企业和客户、企业和生态合作同伴的沟通和服务；也许是一系列信息体系中心支柱模型，能更好地服务信息体系的认知智能维度的决议计划才干；也许是个企业训练的虚拟训练师，能继续地in-context、在作业场景中继续训练、辅导、才干增强企业职工的模型。

　　Salesforce最近发布了Salesforce EinsteinGPT，EinsteinGPT是第一个生成AI的CRM模型，AI生成的内容会超级高效地掩盖出售、商场、服务、电商、IT等企业环节。信任任何有竞争力的企业都必须有自己企业共同的认知智能模型，驱动企业方方面面的环节，为职工、客户、合作同伴供给无以伦比的体会、功率和价值发明。

　　从50年代人类发明晰第一台电脑起，信息科技的立异并赋能着各行各业，不只为企业降本增效，并且为企业开辟了新的revenue stream和商业方法，在此开展进程中，信息数字国际发明和沉积了许多的信息科技根底设施、开发东西、职业运用、数字才干等， 如云核算的各种弹性核算的才干编列才干；企业办理软件如CRM、ERP、Service Cloud；各种企业内部和个人的功率、协同作业软件；依据大数据的各种BI、报表、洞悉剖析软件，企业内部集成和作业流引擎和可视化的编列才干。为了企业内部体系之间、以及和外部生态更高效、更实时的协同，乃至构建了企业数字生态以更好服务其客户，企业内部才干以各种API方法敞开给第三方。 企业为此投了许多的人力和财力构建这些十分名贵、极具价值的企业中心竞争力。

　　跟着以认知智能为更高维度的智能核算年代到来，智能国际和信息国际会各取所长并彼此交融：

　　（1）依据认知智能供给了下一代更天然、更智能、更平民化的人-体系智能交互界面

　　以LLM为根底的对话模型，对言语的了解和生成才干现已具有类人类智能的水平，使得人机进行相似人类天然言语水准和质量的对话变成了或许，这个对话不只能满意人类更高效发掘新常识的需求，还或许经过下一代的对话智能模型，以人类最天然的言语交互方法，使得人类和信息国际的各种数字体系和运用自在沟通和交互。

　　（2）更灵敏、更敞开、更动态、更特性化地去完成企业内部流程和作业方法的重构

　　数字国际的信息体系接口和界面相对是固化的，可是企业内部流程和作业方法会跟着事务、功率的需求在继续改变，企业职工在适宜的权限下经过天然言语互动的方法，未来将可以依据事务和特性的需求对企业内部体系、作业流程、数据流进行更灵敏、更动态的重构。是未来企业integration、RPA在AI-first理念下的革新。

　　智能国际相似人的大脑，信息国际相似的人的肢体去和物理国际感知、履行和反应，智能国际和信息国际是彼此想成，才构成一个完好的人类数字文明国际。这两个国际的交融不只能为企业职工开辟新的体会和价值。这个交融也会发生在个人日常日子、沟通、交际等敞开社会的日子场景中，人类的日常日子由此也有簇新的体会和新高度的生命幸福感。

　　PC核算年代造就了微软，互联网核算年代年代造就了谷歌、淘宝，移动互联网年代造就了tiktok/抖音、美团、Uber，云核算年代造就了AWS、salesforce；智能核算年代未来，谁会成为引领这个年代新的英雄豪杰？咱们都十分等待。尽管咱们现在无法预判是谁，可是咱们信任一切的2C和2B的场景在智能核算年代都值得从头被考虑、探究、加强乃至从头被打造。

　　BlueRun Ventures于1998年在美国硅谷建立。蓝驰创投我国于2005年建立，是一家专心于前期创业公司的风险出资组织。 现在，蓝驰创投在我国办理多支美元及人民币双币基金，在管财物规划超越120亿元人民币，出资阶段集中于Pre-A、A轮，出资范畴掩盖人工智能、立异医疗服务、AR/VR/MR、教育、大数据/云核算、Autonomous Vehicle、消费日子服务、IoT、金融科技等。

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