AI正以无法思议速度发展，
昨天凌晨，在被外界视为“全球AI风向标”英伟达GTC大会上，英伟达发明者黄仁勋公布搭载B200芯片GB200 Grace Blackwell超级芯片系统，以及英伟达在AI软件〔NIM微服务〕、Omiverse云、具身智能方面最新进展，将人工智能行业推向又一個先锋时刻，
再看国内，刚刚过去两会，与AI相关“新质生产力”“人工智能+”，都被写入今年政府就业报告，两会对人工智能定调，也意味着人工智能变成新一轮科技革命、产业变革要紧驱动力量，
在这样背景下，哪些机遇是值得AI创业者重点Follow？后世破局之道又有哪些？近日，在黑马直播间，在创业黑马执行总裁罗浛予主持下，达晨财智合伙人窦勇、元禾原点合伙人乐金鑫与创世伙伴资本合伙人聂冬辰一起，共享各自对AI发展琢磨以及对创业者主张，
关于AI创投机遇，窦勇在黑马直播间表达，在国内拼底层算力、算法大概没机遇，但拼应用有机遇，极具是在中美博弈背景下，外资难以进入行业就是机遇所在，掌握屈指可数数据资源也是博弈优点，同时国家顶层有意实行赛道切换，意味着从过去依赖资源消耗型增长、产品跟随策略，到现在着重科学技术要紧性，一要补强历史上短板，如仪器仪表、根本半导体制造、根本材料等领域产业链；二要积极发展新兴科技领域，如人工智能、类脑计算、量子计算、核聚变等，
聂冬辰将整個AI产业链分为三层：底层大模型层，中间服务层，以及顶层AI应用层，他感觉，在大模型层，最后只会留下寥寥无几头部企业，而专注于特定垂直行业模型公司更有博弈优点；服务层涵盖AI数据标注、数据库管理、模型训练、部署等环节，做成巨型公司几率较小，生存空间容易受上下游挤压；在AI应用层，创业者可以Follow硬件，跟中国成熟工业体系、供应链相结合，
乐金鑫则提到，AI在高度碎片化且人力本钱高昂行业中具有巨大潜力，如教育、医疗、法律援助，这些行业特点是业务分散、地域化明显，且涉及专业人员时间本钱极高，这些领域恰恰是AI后世大概替代专业人士，人们须要琢磨是，在AI广泛应用后世，咱们应该如何体现自己价值，
01
拼底层算力、算法没机遇
拼应用还有机遇
罗浛予：今天咱们邀请到三位资深投资人，一起来聊AI话题，请三位先跟大家打個招呼，
窦勇：大家好，我是达晨财智窦勇，达晨管理基金规模近500亿元，投资企业总数756家，143家企业IPO，咱们被投企业中有 172 家是国家级专精特新小巨人，我在公司最先选负责新兴技术投资，是公司 IC 委员之一，最先选Follow人工智能、大数据、硬科技、半导体等板块，
聂冬辰：大家好，我是聂冬辰，来自创世伙伴资本，咱们基金自2017年起，由原KPCB中国基金主管合伙人周炜带领团队创立，自成立以来，团队在中国早期风险投资领域投资众多卓著科技创业公司，其中近40%公司成长为独角兽或上市公司，如京东、宜信、喜马拉雅、数坤、酷哇等，后世，咱们将继续Follow科技独创，极具是在应用场景中实行，涵盖AI机器人、自动驾驶、绿色科技以及数字化转型等领域，都是咱们持续Follow重点，
乐金鑫：大家晚上好，我是乐金鑫，来自元禾原点，咱们公司是元禾控股旗下一個专注于早期科技投资平台，元禾原点是2013年经由市场化改革，从原有国有体制中诞生，过去十年，咱们最先选Follow人工智能、半导体、先进制造等硬科技领域，以及生命健康这一大赛道，实行早期股权投资布局，咱们是上一波AI 浪潮中相对早期布局，从基石算力到AI四小龙都有布局，也是寒武纪最新期天使投资人，咱们持续Follow人工智能发展，不光在技术层面，还涵盖系统、传感、执行以及应用端，
罗浛予：当前AI发展非常火速，在AI领域创业时，博弈对手又非常无敌竞情况下，如何奠定重心博弈壁垒变得非常根本，请问三位，在AI领域，到底什么是真正壁垒？又该如何奠定壁垒？
窦勇：虽说咱们早在三年前就投资智谱华章，在没人看懂时就重仓投入，但在看到Sora之后仍有一种无力感，这种无力感体现在三方面，
先说，Sora根据大规模算力模型展露出涌现本事超出咱们预期，国内在追赶这一技术时，发现可行方法并非多，咱们曾猜想Sora大概是根据GPT 4.0语言预调后再转换为影像，或者是直接训练准则影像数据来生成内容，但实际情况是，Sora直接从影像生成，这一技术路径猜想被证伪，且Sora训练版本远超目前发布60秒Demo，
这种代差感让咱们感到郁闷，咱们反思国内创业团队是否有超越大概性，从ChatGPT引发AI浪潮来看，AI迭代速度大概超出所有人预期，对行业影响大概是翻天覆地，
面对Sora，咱们认识到与最先选博弈对手之间存在技术代差，虽说技术路径验证不再须要，但咱们仍需探寻独创点，对于AI行业投资者、从业者来说，拼底层算力、算法没机遇，但拼应用有机遇，极具是在中美博弈背景下，外资难以进入行业大概就是机遇所在，另外，在某些特定行业中，掌握屈指可数数据资源也可以变成AI创业博弈优点，对于AI创业者来说，密切Follow这些发展，适应技术迭代速度，是企业能否在AI浪潮中立足根本，
乐金鑫：在某些领域，咱们意向是尽量缩短与最先进者差距，而不是轻易谈超越，中国持有相对完整产业链条，相比之下，美国等国家一些产业链已外移，重新整合这些产业链条并非易事，纵然在民间交流中，中美之间协作依旧开放，极具是在消费电子、新能源车等领域，但咱们依旧面对着技术封锁挑战，
当前感受到技术代差并非因中国算法工程师不奋勉，而是由于缺乏与国际级先进水平相匹配大算力持助，另外，数据难题也是咱们须要Follow、搞定方面，
中国在多個领域已经展露出世界最先进优点，这是过去十年咱们产业链完整性、深耕细作结果，在须要突破领域，咱们要结合中国特色，收敛与美国之间差距，AI在材料学、核聚变等领域应用已经展露出其前无古人后无来者生产力，咱们应该学习前人路径，一旦找到正确方法，尽量减少试错本钱，在跟随中探寻自己特色，
聂冬辰：在讨论AI产业博弈壁垒时，咱们将整個AI产业链分为三层：底层大模型层，中间服务层，以及顶层AI应用层，
在大模型层，中国必需持有自主可控大模型，这些模型能利用国内数据资源，但最后大概只会留下寥寥无几头部企业，这可以参考互联网、移动互联网行业发展历史，对于专注于特定垂直行业模型公司，他们持有高产业认知壁垒、数据壁垒，尤其是在数据难以公开获取敏感领域，这些公司将有博弈优点，
服务层大概涵盖AI数据标注、数据库管理、模型训练、部署等环节，这些服务在整個产业链中至关要紧，这类企业类似互联网阶段SaaS、ToB企业，做成巨型公司几率要比大模型、应用层小很多，它们生存空间受到上下游蚕食压强是非常大，
在AI应用层难题是，倘若大厂做怎么办？一方面，可以探寻那些具有产业壁垒、数据壁垒机遇，另一方面，也要探究OpenAI或者著名大厂无法涉足领域，无法只Follow软件算法，要跟硬件结合、跟中国成熟工业体系、供应链结合，另外，倘若公司产品、搞定方案能高度融入客户就业流程、业务流程中，那么无法替代性将会非常高，
罗浛予：很多公司都在Follow怎么 AI 化，AI算力腹地投资机遇、势头，几位怎么看？
聂冬辰：算力腹地，倘若在资源分配算法方面没有极具强本事，本质上是一种资本密集型业务，商业模式重心在于，连续获取新算力资源，极具是低本钱、高性能算力，并将其供应给需求方，对创业公司来说，在大厂还没注意到时候是有机遇，但参考云计算市场发展，最后也大概会进入寡头博弈阶段，最直接办法就是拼资本，
乐金鑫：咱们须要明确所讨论算力是指云端、边缘侧还是终端算力，倘若是数据腹地算力，这大概不是创业公司应该探究难题，当前对算力讨论往往只Follow数量，而忽略大规模集成算力工程化本事，在缺乏这些经验情况下，很难看到当前混沌状态下算力发展大概带来更迭，
结合对后世硬件发展琢磨，通用硬件始终存在于咱们身边，一旦有個人助理设备，人们行为习惯、生产、生活方法都会发生更迭，为AI更好地理解人类并供应服务，每天 24 小时不同样场景当中会有大量新机遇发生，应该多Follow这些场景、终端数据、算力带来机遇，
窦勇：算力方面，我觉得现在国内、国外不太一样，从国家宏观层面来看，算力正在作为一种基石设施被大规模部署，直接投资超算腹地这类源端设施大概不是非常棒idea，但可以探究其他相关领域，比方说超算腹地光模块、风冷、水冷系统等，鉴于算力腹地能耗难题，提升光模块传输速率〔如达到1.6T或更高〕大概是国内企业机遇所在，
从硬件来看，倘若不探究运用英伟达CUDA体系，是否有大概开发出中国版CUDA？英伟达无敌不光在于硬件自身，还在于其联调联优经验，我感觉中国CUDA也会发生，到底是在哪里？这对创业者来说有机遇，
针对人工智能算力，主张Follow边缘计算算力机遇，因边缘计算对模型要求大概不像云端那样高，一些大模型应用对于算力需求也许是机遇，
02
在王牌资源严重短缺行业
AI非常适协作为王牌劳动力补充
罗浛予：接下来话题跟AI应用相关，最先個，大家能无法举一些AI应用方面案例？第二，AI与法律、教育可以怎么结合？有大概引发哪些新商业模式？
窦勇：我先选“AI+法律”这個课题，咱们有一家从事法律业务公司正在开发特意针对法律层面垂直应用模型，终极意向是为普通民众供应专业法律服务，协助他们搞定日常生活中法律难题，就像持有一個私人律师，
具体来说，这個模型做几件事情，先说，它收集国家级相关部门审判案例，涵盖民法、经济法等领域上千万例案件，该模型是根据开源大型语言模型，实行适当调整、补充，形成特意针对垂直行业应用模型，
这個垂直应用模型已经在一些法院中得到实际应用，从应用疗效来看，任凭是法官、书记员还是律师，所有参与司法阶段法律层面人员都能显著提高就业效能，比方说，法官在审理案件时，裁判文书撰写基本上是就时生成，且错误率极低，这对保证司法公正性非常有益，
在法律援助方面，尤其是在经济发达地区普通民众中，该模型也发挥要紧作用，它供应类似大法官服务，能解答各类法律难题，极具是涉及民法、经济法；都有相应参考案例、成熟判决方法，这使得每個不熟悉法律民众都能得到法律陪伴、协助，
在司法过程中，律师、法官面对案件量巨大，日常就业繁重，AI可以协助减轻他们在日常就业中负担，比方说自动撰写裁判文书、编写庭审笔记，或者探寻起诉书方面参考案例，倘若AI能够作为法官或律师助手供应这些服务，法官或律师也大概愿意为这些服务付费，在整個产业链中，任凭是面向消费者〔ToC〕、企业〔ToB〕还是整個产业环境，AI只要能满足运用者需求，运用者就愿意付费，因为这個，在这种情况下，商业模式要紧性反而会降低，
聂冬辰：教育、法律、医疗等行业在中国当前面对最大难题，是王牌资源严重短缺，中国有很多医院、学校，但缺乏卓著医生、教师，在法律咨询方面也一样，需求巨大，但合格律师数量不够，在这些行业中，AI作为王牌劳动力补充是非常合适，
在这些垂直行业中，每個领域都有其特定壁垒，比方说法律领域专业壁垒，教育领域分类则相对分散，涉及各异学科、教育阶段，根本在于如何供应前无古人后无来者、无法替代服务，倘若只是在传统在线教育基石上叠加AI技术，以低本钱创造内容，这很容易被其他公司根据各异模型、技术路径所复制，那么在市场中只能分得很小份额，
我感觉商业模式是须要探究，但不是当前最要紧难题，以OpenAI为例，它起初是一個非营利组织，并未探究盈利，但当它变成市场上无法替代服务供应者时，任凭是向B端还是C端收费，运用者都会自反而然为之付费，OpenAI究竟是一家ToB公司、ToC公司，还是技术公司或商业化公司，这些界限变得模糊，在当前AI创业中，只要做到对客户、运用者来说无法替代，收费模式自然会形成，
乐金鑫：在咱们谈AI时，有人大概谈AI色变，但大家又没百分之百感受到 AI 功效，这是因在提问时，大家身份有重叠：一方面，作为创业者关心是商业模式、盈利机遇；另一方面，又站在消费者或运用者角度，关心运用疗效，
AI在高度碎片化且人力本钱高昂行业中具有巨大潜力，如教育、医疗、法律援助，这些行业特点是业务分散、地域化明显，且涉及专业人员时间本钱极高，这些领域恰恰是AI后世大概替代人，AI能够集中这些高本钱本事、知识，作为需求方人们却很难获得这些专业知识，只要有需求，就会引发价值，人们须要琢磨是，在AI广泛应用后世，咱们应该如何体现自己价值，
03
顶层设计切换赛道
须要重新审视AI+含义
罗浛予：新质生产力是最近热词，被写入今年政府就业报告，先说，大家怎么理解这個概念？第二，从实操角度出发，这個概念对应是哪些产业或主题方向？新质生产力提出，能够为创业、投资带来哪些新机遇？
乐金鑫：新质生产力实际上体现党、国家在当前时刻向咱们传递信号，着重“新”、“质”两個方面，重心在于统一声音、步伐、行动，认识到对新事物应持拥抱态度，对旧事物应勇于抛弃，至于“智”，我理解为Follow质量，极具是可持续发展质量，这种质量能够耀领产业轮动、变革，并具有生命力、延续性，
能源产业是一個很非常好例子，它是产业轮动周期中基石，多年前提出“新基建”概念，倘若投资者真正理解并实践这一就业报告，那么他们现在手中投资组合或资产将相对王牌，相反，倘若五年前还在投资那些须要去杠杆产业，现在情况大概会很糟糕，
聂冬辰：咱们从现实出发，刚才也提到生产力与人关系，大家可以看中国人口增长更迭，这对投资产业有着直接影响，过去几十年，中国每年新增人口曾高达2000万甚至更多，但近年来有所下降，2021年新增人口略超1000万，2022年约950万，预计后世几年将继续减少，这意味着，后世中国新生代数量将逐年减少，后世，在一些劳动强度大行业，如田间地头、仓库、钢厂、工厂等高温、高污染环境中，大概会发生劳动力严重短缺情况，这种短缺就须要依靠智能化产品、搞定方案来搞定，这将是后世创业、投资一個要紧势头，
2016年以来，咱们基金已经在布局，投资于后世能够缓解劳动力短缺难题不同样应用场景早期项目，任凭是物流、仓储、城市清洁还是农业科技，咱们都提前布局智能化产品，涵盖AI产品、机器人、自动驾驶车辆等，
后世智能化产品将在各個产业中变得越来越普遍，在智能化产品产业链上，任凭是从事底层技术研发、重心零部件制造，还是根据应用场景高度集成，都存在良非常好投资机遇，任凭是纯算法开发还是软硬件结合企业，只要能抓住真正不可再生供给场景，后世价值都将非常高，
窦勇：我觉得大家要反思，为什么在这样时间点提出这個概念，倘若从汉字结构来看，重点大概在于，生产力本质是什么，生产力是改变社会关系根本因素，国家顶层有意实行赛道切换，这意味着，从过去依赖资源消耗型增长、产品跟随策略，到现在着重科学技术要紧性，国家顶层已经明确指出，后世中国经济持续增长须要摒弃传统思维，拥抱新科学技术，并将其与生产要素结合，应用于生产技术中，从根本上改变目前过度依赖低端产业链增长模式，
从国家顶层设计来看，一方面是补充历史上短板，探究到国内外差距、地缘政治关系导致落后行业，如仪器仪表、根本半导体制造、根本材料；大概涵盖补强这些领域产业链，另一方面是积极发展新兴科技领域，对于代表后世前沿科技领域，如人工智能、类脑计算、量子计算、核聚变；国家着重无法落后，
罗浛予：今年两会政府就业报告也提到“人工智能+”，2015 年两会提到“互联网+”，接着就掀起独创创业热潮，三位觉得，这一次“人工智能+”跟以前“互联网+”相比，有哪些一道点、不同样点？会不会引起新创业浪潮？
窦勇：从国家顶层设计来看，这次提到“人工智能+”，跟以往不同样是，这次着重具体场景、产品、应用，比方说在医疗行业为独创药品及医疗器械打开窗口，也许这就是后世人工智能+行业应用一個缩影，在独创药品及医疗器械领域，研发投入巨大，须要大量资金、人力且周期长，但在当前市场环境下，资本市场大门似乎关闭，国家层面政策为这些有益于民生、国家利益产业供应持助，允许它们在资本市场上获得发展机遇，这是“人工智能+”与以往“互联网+”各异地方之一，
国家顶层设计已经清晰认识到中美在人工智能领域存在差异，中国优点在于持有完整供应链技术、多样化应用场景，从应用场景出发，就使不采用最优大模型，中国也能开发出搞定难题最优垂类模型，于是在全球人工智能竞赛中占据一席之地，
另外，伴随国家宣布5万亿重大设备更新换代政策，人工智能整合应用也变成Follow焦点，这一政策公布，旨在为下一轮全球供应链全效产品做准备，体现逆周期策略，在重大设备更新换代过程中，人工智能将提升产品效能、质量，为后世发展奠定基石，当市场需求恢复时，结合人工智能新设备将带来更高生产效能、更低本钱，任凭地缘政治如何更迭，高质量、低本钱产品始终是硬道理，
聂冬辰：我觉得“人工智能+”浪潮已经形成，与“互联网+”相比，持续时间更长且影响更久远，先说，从2011年、2012年移动互联网兴起开始，到现在近15年，咱们观察到互联网、移动互联网对传统行业更多是赋能，而不是百分之百革命或替代，AI目前处于初级阶段，也是以赋能为主，但在某些行业，如法律、初级投资分析；AI已经可以在很大层次上替代人类，且伴随AI技术进步，这种替代将更加显著，
AI对于创业者要求远高于互联网阶段，过去，大学生创业受到鼓舞，因开发应用程序或网站门槛相对较低，成功更多依赖于运作本事、其他技能，但AI创业者须要全方位技能，涵盖技术本事、对行业、场景深入理解，以及客户资源积累等，
乐金鑫：互联网+商业模式、底层逻辑最先选有两种形态，传统生产组织是链条式，而互联网带来规模经济，使得商业模式发生两种框架：一种是降低本钱，另一种是规模效应，在互联网经济下，企业经由联网显著降低本钱，同时实行传播过程中规模效应，但这個过程中，最小经济個体创造价值本质并未发生更迭，
进入人工智能+阶段，咱们须要探究两個新维度：生产力自身提升，生产关系及经济组织中最小单位更迭，这意味着，加入AI后，不光生产力得到提升，生产要素之间关系也会发生更迭，
上一波AI公司通病是，他们在個别场景中应用先进技术后，试图高速泛化，却未能深入理解传统场景，导致AI加入流于表面，无法实行价值闭环，咱们须要重新审视AI+含义，确保在实际应用中深入理解并有效整合AI技术，
04
人工智能应用也许会
变成一种新生产力
罗浛予：有個网友提出哲学话题，我觉得可以拿来给三位嘉宾聊一聊，倘若说AI是生产力，人类大概须要重新定义生产力这個概念，到底是人引发生产力，还是算法模型引发生产力？
乐金鑫：Sora展示Demo说明，在时间维度上，咱们已经实行一個分支、分叉，AI神经网络在“暴力美学”推动下，不光向前推进，甚至在某种层次上回溯历史，集合人类几千年智慧以及尚未百分之百理解、发掘知识、逻辑，Sora代表不光是影像或音频，而是在一個平行空间，AI生产力已经在创世纪，这对现实物理世界有着要紧参考、指导意义，
比方说，在实行实验、研究分子式或开发新药时，往往须要成千上万次重复实验，但在AI平行参考世界中，咱们可以探寻到有价值东西，这样生产力可以从AI世界迁移到物理世界，
早在三五年前，咱们就在讨论AR/VR、数字孪生概念，讨论如何将物理世界数字化、虚拟化，但现在，须要探究是，在虚拟化世界中如何创造价值，伴随AI生产力提升，生产要素必然发生更迭，倘若虚拟世界中生产要素不再须要有血有肉人类，咱们须要重新琢磨这個难题，
伴随ChatGPT、GPT-3.5、GPT-4发生，公众对于AI保障性、道德难题等都展开讨论，比方说，倘若AI被命令去执行对人类有害行动，会发生什么情况？我相信，在任何AI系统中，都会有保障指令来确保人类利益， 技术发展是无法阻挡，AI在其范式、维度中将会展露出咱们今天无法想象、占卜新事物，但在现实世界中，咱们不须要那么恐慌，应该更多地Follow哪些AI技术能够为咱们所用，目前，还没有技术能够百分之百打通虚拟世界、物理世界，这是一個值得Follow、期待领域，
窦勇：从人类认知角度来看，咱们认知是根据三维世界、传统物理学构建，在人工智能发生之前，生产力、生产关系定义已经在历次工业革命中得到证明，关于AI是否会变成新生产力，咱们不用急于下结论，
目前，AI行业、投资界、创业者以及产业界对于AI带来更迭充盈期望、惊喜，同时也伴伴随一定恐惧，AI与现实世界融合才刚刚开始，打個比方来说，大型模型发生之前，创作一部电影须要大量人力、时间、本钱，现在有Sora或更多类似AI模型，一個普通人就能创作出属于自己电影，
对于人工智能，我個人感觉，倘若不想被阶段浪潮淘汰，现阶段咱们应该拥抱而不是害怕它 ，AI应用大概就是新生产力，但绝对不是算法跟模型，AI应用，涵盖大型语言模型、文生图、文生影像，以及3D建模，都是为人类真实生活场景服务，我更感觉，人工智能应用也许会变成一种新生产力，这也是现在国家推动AI与各行各业结合根本原因，
聂冬辰：这個难题在我看来就是说，人与势头之间，到底是如何相互作用？是人创造势头，还是势头根据不同样因素，最后在恰非常好时间让绝对事情发生？我個人更倾向于后者，
势头是在多种内外因素综协作用下，恰好在当前这個时间点与AI相关联，人类任凭是发现还是发明Transformer模型，以及创造ChatGPT等一系列技术，其实更多地扮演发现者角色，或者说是触发某种更迭导火索，但真正引发爆炸性影响是势头自身，人类潜力是有限，就使人类大脑潜能得到百分之百发挥，咱们能否与后世AI相媲美仍是個难题，从长远来看，我感觉是，技术创造技术，势头创造势头，
05
AI不太大概颠覆微信
但有潜力颠覆现有社交产品
罗浛予：每個阶段都会有人问，AI 应用会在社交领域发生一個颠覆极大产品吗？最先选是能否颠覆微信，因AI发生之后，它交互会不会更有意思？
乐金鑫：互联网发展模式与传统线性增长不同样，而是呈现出阶段性特征，这也导致现今互联网形态，在这样背景下，社交软件感召力变得极其巨大，它代表一种新社会组织格局，能够发挥巨大力量，就便在这样互联网阶段，任何应用或场景都有大概被颠覆，这种颠覆大概改变是形态，或者信息传递方法，或者人们相处方法，
当前，硬件进步，如手机已经从功能手机演变到智能手机，又将迈入AI智能手机阶段，重心难题大概是，伴随AI本事泛化，人们就业大概转变为向下兼容，比方说协助老年人或父母等适应AI智能手机等新工具，当AI本事泛化到终端设备、通用硬件上，咱们今天所熟悉很多APP、场景，都将发生更迭，可以绝对是，任凭是腾讯、微信还是其他平台，都将经历改变，
聂冬辰：微信先说是一個就时通讯产品，重心功能是作为通讯工具奠定双方连接，微信内“朋友圈”具备社交功能，但其本质并非社交产品，关于AI是否会颠覆微信难题，可以类比为北极熊不吃企鹅，因两者生活在各异区域，
AI虽说不太大概直接颠覆微信，但有潜力颠覆现有社交产品，社交产品本质在于奠定社交关系，而AI能够根据效能优点，极具24小时不间断就业特性，无限放大奠定关系本事，AI大概创造新交互格局，比方说AI让人物以虚拟形象发生在运用者面前，AI能实行内容生成，在社交过程中奠定新沟通机制，比方说AI陪伴功能，AI能以运用者喜欢方法供应陪伴，这与传统人际关系相比是一個巨大颠覆，
窦勇：我觉得还可以Follow新兴社交工具，如苹果Vision Pro，大概供应比微信更直接、频繁交流方法，从改变现有社交工具角度看，微信最先选是根据文字或短影像一对多沟通方法，但在虚拟世界中，沉浸式交流方法大概会变成主流，而在这一领域AI能够供应显著协助，目前已经有一些终端产品发生在市场上，预示着AI将改变现有人与人之间沟通方法，涵盖奠定关系过程，后世，咱们大概无法确定与咱们沟通是真人、虚拟人还是数字人，技术发展总有两面性，但根本目是为方便人类，提全效，AI发展也不例外，旨在搞定如何提升人类效能难题，
*免责声明：本文章为作者独立观点，不代表i黑马立场，
加入科技交流群
任何企业在发展过程中都不是一帆风顺，越是迷茫时候，越是困难时候，发明者越要习得看清更迭本事，越要苦练基本功，奋勉存活、发展下去，
3月23日-25日深圳，来【第71期黑马大课】，看经济走势、消费势头、出海机遇，经由品牌定位、数字化提效、供应链构建重心壁垒，看看依旧活跃投资人愿意投什么，看看依旧活得好、持续增长企业是怎么做大做强，
扫码购买，跟上前行步伐。
与主编交流沟通：chenfu3721
i黑马，创业黑马旗下媒体，让创业者不再孤独
创业黑马 媒体矩阵 专家推荐Follow