著名冰球运动员韦恩·格雷茨曾说：“我往冰球将到达的地方滑去，而不是它曾经过的地方。”在商界，这句话也往往用来彰显优秀企业的远见卓识和坚持创新的理念。

近日的长江DBA课程中，来自微软（中国）有限公司的首席技术官韦青、微软大中华区Azure事业部总经理陶然向同学们分享了微软视角的AI大模型，对于DBA同学认知新一代的生产力革命有重要启发。

事实上，就在今年6月，「DBA跨界科创轻课堂」曾带领DBA的同学走进科大讯飞，了解国内大语言模型的发展和应用。本次课堂意在从全球的视角让大家对AI大模型的发展有不同维度的认知。

“当所有人都在关注一个问题的时候，我个人会认为这个话题已经结束了，要看下一步是什么。商业的发展永远不会结束，但是这一波潮流已经结束。”韦青强调，这就像韦恩·格雷茨所说的那样，总是要滑向冰球即将到达的下一个位置，重要的不是AI大模型已经出现，而是未来的应用和变革力。

 

AI大模型的本质和发展阶段

韦青

微软（中国）有限公司首席技术官

韦青的分享高屋建瓴，从世界的本质开始，最终引导大家看到AI技术的本质。

不管我们称呼现在的时代是智能时代或者数字化转型期，或是第四次、第五次工业革命，其实本质上都是对于‘信息’的定义。最早在农业时代，物质是最主要的财富，有粮、有地、有人就可以称王。后来到了工业时代，机械和能源取而代之。但今天大家发现，我们每天早晨起来刷完朋友圈，就可以让我们一天的心情很好或者很差，这其实说明信息的力量不亚于物质和能量，而科学家早已经告诉我们，世界的本源就是物质、能量和信息。

韦青认为，数字化和智能化本质上都是信息化，是人类的信息表征能力，比如，一个公司的业务和内容都需要用信息去表征，只是表现的方式是数字化和智能化而已，所以，包括大语言模型在内的人工智能本质上改变的还是信息的处理和传递方式。

谈及包括大语言模型在内的人工智能技术的发展现状，韦青表示，真正伟大的技术是平台型的、且会对社会的底层逻辑进行改变，比如水、电、气、网络，都已经到达了这种程度，但是今天的AI技术还远远没有达到这种程度。如果我们整天谈论技术而非应用，它就会永远停留在理论阶段，不会落地。模型很重要，但同样重要的是模型如何发挥作用。

任何一种基础性技术的出现与成熟，都需要不同能力的组织在技术的不同发展阶段发挥不同的作用。

既需要有科学研究机构去探索各种未知的可能，也需要有企业去实现新可能下的技术创新，还需要大量企业利用这种技术能力去优化我们的世界，为人类创造现实的福祉，所以我们要养成动态思考的习惯，要善于利用发展的眼光看待事物的演变，寻找并满足不同发展阶段的不同需求。

韦青补充说，在一项重要技术的落地应用过程中，一般存在三个发展阶段：

第一个阶段是“拥有”技术的阶段。人们倾向于关注如何拥有某种技术能力，但不要忘记在拥有技术能力之后，还有漫长的学习与适应的过程，以及时间与资金持续的投入。

第二个阶段是需要同时拥有和掌握技术的能力。学会如何掌握技术的能力，就进入了“应用”的阶段。

最后一个阶段是，技术真正被使用起来之后，企业与个人就具备了因掌握新技术而产生的新能力，技术的影响力开始显现。比如，目前的AI, 绝大多数企业的目的不是拥有AI，不是拥有大语言模型、显卡、数据，而是解决一个人类社会具体的问题。

“AI的能力跟电、水一样，它会利万物而不争。现在人们主要在第一阶段，关注的是模型、数据、算力，正在慢慢向第二阶段发展，这个阶段是从能力到应用的桥梁，重点转移为‘定制、嵌入、知识沉淀、数据梳理’等预备性的工作，并且开始关注如何根据新型智能工具的特点优化和再造工作、生活与学习过程中的各类流程。比如，我们在管理公司的时候会花费大量精力进行流程优化、流程再造，伴随新工具的出现，流程是需要随时优化与完善的，这里面的潜质是无穷的。

到了平台发展的第三阶段，如同过去百年的社会电气化历程类似，社会建设的重点会放在针对每一个人类社会环节的智能重构，慢慢地，就可能出现一个由智人和智机共同协作、在‘以人为本’的基础上发挥各自优势而建立的新型‘人机协同’文明范式。”韦青解释道。

 

AI大模型的关键能力与基本价值

韦青强调，相信AI一定不是人类需要的最后一个能力，还会有新的材料、物质、能源、信息出现。“虽然现在最火的是模型、数据、算力，但是它能否解决问题，取决于大家的分解和转化能力，体现在公司的流程再造、能力嵌入、知识管理和人才培养等环节。”

陶然

微软大中华区Azure事业部总经理

在课程中，微软大中华区Azure事业部总经理陶然给大家现场演示了AI大模型的工作逻辑，并且总结道，AI大模型的能力主要体现在三个层面：

第一种是基本能力，可以输出文字信息，进行文本式对话，输出知识和信息；

第二种，可以生成素材，有些公司已经在用，生成相关图片作为自己公司产品的设计图，在正式的产品里发挥作用去用；

第三种，可以生成代码，也是它最强大的地方。

这三大能力都是可以输出你所有想要的信息，但这不是它最终的能力。大模型最终的能力体现在推理能力和思维链能力。目前国内也有很多模型，大家如果要评估模型能力好不好，一定要测试终极场景思维链，能否按照人类的指令去考量和思维。

他强调，尤其是在开发软件生成代码方面的应用会赋能很多企业。通用大模型对于企业的意义是任何一个企业，如果把AI的能力，特别是最高精尖的OpenAI的能力平民化了，每一个企业都可以大幅度的降本增效，而且并不需要像以前一样，开发一个项目就需要一个专业的数据科学家团队。

“我们过去半年做了很多行业落地的项目，80%的项目一个月之内从原型到生产环节，一个月之内全部搞定。以前大家做一个IT项目，都是要规划个三五个月是最正常的，有些甚至要一年，看不到效果怎么办，你要投还是不投，AI时代，或者说大模型这个时代的AI项目，一两个月出不来的话，真的就不用做了。”

AI大模型最终的意义是什么呢？就是帮助每个企业提供专家型的AI应用和场景，陶然继续分享道：“以前大家做任何一个私有模型都是从头开始培养的，以后不需要了，你手头直接就是大学毕业2年认知能力的基础模型，你只需要把企业内部的私域数据集成进去，你就完成了，这就是为什么说未来的AI会发展的非常快，因为你只需要做集成，不需要做从头训练，只需要聚焦项目层的场景落地和集成应用，而不是花钱、花时间做这些通用的底层基本能力训练和培养，这就是AI大模型的一个基本价值。”

分享的最后，陶然建议每一个企业都要做私域数据集成，“其实很简单，两件事情，第一件，准备数据，然后将数据嵌入进去；第二件，告诉它你的思维链、逻辑。这就是以后所有的企业，不管在什么样的场景，AI大模型落地的基本思路。”

 

DBA同学深度理解人工智能

当下一代生产力已经来临，企业家该如何布局未来？

本次DBA课程模块主题紧跟科技大周期的时代趋势，从不同维度让DBA同学认知新一代的生产力，从而把握时代机遇，结合各自企业实践，做出有效的创新和布局。在听完韦青和陶然的分享后，同学们纷纷表示对大模型赛道有了新的认知，也在拥抱新一代技术革命上打开了思路。

有同学表示，课上提到“未来人工智能助理可能最大的作用是过滤信息”等观点对大家启发很大，有同学则更关注大模型在降本增效方面的未来应用，还有的同学更关注未来人和机器的关系。

整个课程带领大家从高维视角窥探技术的变革力，不仅开阔了大家的视野，也让大家对于大模型的发展有了更宏观的认知和预判。

事实上，这也体现了长江商学院“取势、明道、优术”校训的初衷和长江DBA的愿景，致力于成就“新商业文明的思想者和引领者”，帮助企业家们深刻洞察全球经济转型与发展、大势与规律。