Q：360的场景和应用？
A：并行的。360也在做TO B，也是我们很重视的机会。我们的安全大脑帮助企业抵御攻击。我们的机会是，中国企业不接受公有云，希望有个私有化部署的GPT和数据。未来每个企业可能有自己的大脑。只做垂直行业的训练肯定是不行的（说的就是科大讯飞）。我们离GPT还有24个月到36个月的差距，第一个版本能做到几百亿参数的模型的时候，做到GPT的六成的功力，做到企业内部是够用了。TO B和TO G端是有大量的机会的。面对中小企业端，我们打算推出生成式AI的办公套件和应用。OpenAI找了100家垂直的SaaS公司，会专门训练垂类的应用。我们这两年很关注sme（中小企业），中小企业对企业数字化的要求功能明确，少花钱使用简单，SaaS更合适，我们去年推面向企业的SaaS云服务，一年120万家客户。我们浏览器国内份额最大，做了个SaaS商店缺少什么插件会影响网页小窗口弹出，我们会找合作伙伴做一些场景。TO C我们有大量的使用场景，浏览器加上AI插件变成AI个人助力。TO B，TO SME和TO C三十多个场景使用不同的能力，尽快占据用户的使用场景。
Q：我们会和百度一样芯片模型全覆盖的平台吗？
A：我们肯定不是这个方向。谷歌自己搞过GPU，也就自己用。训练最好还是用A100和A800，框架没必要自己搞，自己搞个框架还要花精力和别的芯片适配。微软这么强大微软只做应用，OpenAI用的框架也是用的行业通用框架。我不认为产业链全都做了是好事。我们坚定的沿着transformer框架把模型干到千亿。首先是要占据应用场景。
Q：百度内测效果不错，对于360未来应用的推广是不是更有信心了?
A：百度搜索一哥肯定能做好的，微软的搜索份额比谷歌要小，可以放开手要做创新。百度为什么做一个聊天机器人我不理解，我要做的话可能更愿意和搜索相结合。国内我不认为会和美国一样一支独大，头条和其他互联网厂商大家不会相互支持，会互相竞争，360啊微博啊B站啊知乎啊小红书啊美团滴滴等等，他也不敢用巨头的服务，肯定要自己搞。还是希望在这个模型上做出几个超级应用。有应用有场景的公司加上模型会有价值。
Q：中国电信布局了企业版的ChatGPT，对这个的关注提升到了国家战略的高度，国家的重视会对行业产生什么影响？
A：国家队干这个事肯定不是坏事，互联网上大家都做过。从目前拥有的数据和团队能力来看，民营企业和国企都在一个起跑线上。只要不是只要牌照才能搞大语言模型，这样都有机会。GPT是个生产力工具，这将决定未来国际竞争当中的国运。美国人对于大语言模型也有政治正确的要求。
Q：中国和美国比有24到36个月的时间差？
A：不是和微软比。GPT-4验证了我们很多观点，他的参数量我觉得应该到了万亿，训练的数据比原来大了5到10倍。人类反馈强化学习不再是十万组，而是几十万组的答案对，有很强的智能的能力。目前来看多模态是胜过国内的能力的。国内的图像识别还是传统的图像识别，OpenAI把所有都看做序列，图像也是序列，他能把图像组成部分的关系和逻辑相关性总结出来。他在阅读文档上的能力国内做不到。他能支持5万字的输入，表示他的深度记忆能力越强，对上下文的理解越好。GPT3.5我们认为国内和他的差距18个月，GPT-4是24个月。云谈了这么多年，企业上云的比例也还不高。这比光刻机的难度小多了。
Q：怎么看GPT-4，会不会取代操作系统成为战略级的入口？
A：这是两个概念，需要host一个应用需要操作系统，操作系统还是需要的。人工智能没有突破之前大数据给企业用不好用。GPT相当于是发电厂，这个比喻比较贴切。纯做GPT的公司有点来不及，要么是有GPT丰厚的场景。场景越大爆发性就越大，如果场景很小，就做了个虚拟人挂个GPT跟人对话，这个场景就很小。场景未来可能有多家服务提供商。
Q：场景是我们非常关注的点，特斯拉的机器人也是爆款，多模态和机器人的关系？人形机器人是终极目标吗？
A：我不这么认为。不考虑机器人的外形缺少什么插件会影响网页小窗口弹出，音响之类的用自然语言和人交流这关就是过了。GPT能否处理好机械手臂，寻找空间定位也是，出了GPT之后传统的做语言识别的图像识别的就有问题了。人形机器人有个最大的问题，机械手臂抬起的力量，这和人工智能没有关系。如果机器人手里拿不了太重的东西，这可能会成为妨碍。自动驾驶汽车也是个机器人，只不过长了4个轮子。GPT的大语言都可以赋能。你们和智能音箱聊过天，聊两句就能知道他是个滞胀，GPT肯定通过了图灵训练。橡胶娃娃也是仿真机器人。
Q：GPT-4在物联网终端的广泛应用是大趋势了，边缘计算的需求？
A：这跟边缘计算有什么关系呢？构不成边缘计算的节点。真正的能力都在云端，运算都在云端。
曾直播透露360大语言模型发展战略
3月15日，周鸿祎在直播中透露了公司的人工智能发展战略。“360将“两翼齐飞”，一方面继续全力自研生成式大语言模型技术，造自己的‘发动机’；另一方面将占据场景做产品，尽快推出相关产品服务。”周鸿祎表示。
周鸿祎认为，目前中国发展GPT技术，首先要占据应用场景，同步全力发展核心算法技术。GPT的应用场景需要复杂的工程化和商业化的能力，以及丰富的数据清洗和人工标注的经验，等算法赶上GPT-4再上马，市场就错过了。
在场景市场上，周鸿祎透露，360将人工智能技术与现有业务紧密结合，充分发挥公司技术创新、工程化、场景化优势，从个人（ToC）、中小微企业（ToSME）、政府及大型企业（ToB&ToG）三个维度入手，全面布局生成式大语言模型技术，赋能数字中国发展。
在ToC端，360将借鉴微软与OpenAI能力结合所推出的New Bing模式，推出新一代智能搜索引擎，并基于搜索场景推出人工智能个人助理类产品；在ToSME端，360将基于生成式大模型推出SaaS化垂直应用，如结合生成式AI的“苏打办公套件”和“企业即时通讯工具-推推”等，以解决中小微企业数字化转型难题；在ToB&ToG端，360已将核心的数字安全能力融入安全AI模型，计划结合数字安全业务推出企业私有化AI服务，满足客户对私有知识、资产的索引需求。
周鸿祎透露，360的大语言模型能力一方面依托于自有知识产权技术创新，一方面将综合利用已有技术，提升产品智能化水平。
每日经济新闻综合民生证券、公开报道
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