曾任微软全球执行副总裁、奇绩创坛创始人兼CEO 陆奇博士（来源：奇绩创坛）

2022年11月底问世的ChatGPT，成为了近半年内科技与经济金融行业热议的重要话题之一。根据Similarweb公布的最新数据，截至今年4月，ChatGPT平台访问量达到17.6亿次，已是搜索巨擎Google的2%。

不仅如此，ChatGPT已经引发全球展开一场 AI 领域军备赛，谷歌、微软、亚马逊、阿里等科技巨头，马斯克等商业大咖以及学术界集体下场。

“未来大模型将无处不在，因为大模型开启了一个人类技术发展新的篇章。”原微软全球执行副总裁、原百度集团总裁兼首席运营官、奇绩创坛创始人兼CEO陆奇认为，在大模型技术高速发展的时代，我们每一个人，除非你有独特的见解、独特的认知、独特的问题解决能力，否则你能做的大模型都可以做到。而这个时代的典型职业将是创业者、科学家和艺术家。

5月7日，陆奇在北京举行了一场超千人规模、主题为《新范式 新时代 新机会》的演讲，全程超三个小时。他就当前最新前沿技术趋势，尤其是OpenAI爆发的成因进行深入分析，系统性解剖本次范式变化的本质及其带来的新时代特征，最后系统性分析了我们该如何把握好这个时代带来的机会。

此前，该系列主题演讲已经在上海、 深圳召开，北京是最后的“压轴场”。相比前两场，陆奇本次对于很多大模型变化有了一些最新观点，部分内容与前几场有所不同，比如增加新范式的演化路径、科研与商业化关系等，详细谈及这场大模型技术革命的机会与局势等。

陆奇和ChatGPT的缔造者OpenAI渊源深厚，他所创立的奇绩创坛前身就是YC中国（硅谷创业孵化器Y Combinator中国分支），而他当时加入Y Combinator就是受到时任YC CEO奥特曼（Sam Altman，OpenAI CEO）的力邀。陆奇先后任职于IBM、雅虎、微软、百度等公司任职。

“我们需要认真分析研究大模型范式的缔造者OpenAI，看看他们是怎么思考的、怎么实践的。”陆奇坦言，大模型技术变革给数字化产业带来了根本性的变化，同时投资逻辑也发生了转变。他提议奇绩被投公司必须尽快转型到大模型探索当中。“转不转型是你的事情，不跟你讲，我是对你们不尽责任。”

以下是钛媒体App总结本次演讲四个内容要点：

1、OpenAI是新时代的代表，它的信息（感知）生态系统、模型（知识）生态系统、行动（实现）生态系统共同进化，形成“三位一体结构演化模式”。

2、时代机遇已来，大模型未来将无处不在，通用智能将成为发展趋势。短期看科技大厂有一定优势，但长期来说，创业公司有更多创新和产业机会，因为今天引领前沿人工智能的已经不再是谷歌、微软这类大厂，而是创业公司OpenAI，因为科学的发现已经跟商业化分不开了，这是结构性原因。

3、大模型领域中国全球唯二，需要奋起直追美国。其中在基础模型层面，要建立达到GPT-3.5到GPT-4的模型能力，抢先进入第一梯队；产业模型层面，要对齐研发、自然语言、价值观、安全等能力；平台研发层面，要做模型延伸模式，并抢占产业制高点，创业公司要具备类比ChatGPT的生态能力。

4、技术驱动创新有内在的“人+事”机会空间，创业者要深思熟虑、行动导向，一旦梳理清晰之后，就要果断有规划地采取行动，产业发生结构性变化之际往往不进则退。这轮大模型会带来产品业务、产业变革、能力开发的机会，而且有改造世界和认识世界的机会。

本次演讲内容总计超过5万字，钛媒体App梳理了本次陆奇演讲实录。为方便阅读，在不影响表达主旨的情况下做了一定删减，与奇绩创坛公布的版本有些许不同：

陆奇认为，“范式”通常指的是一种发展模式，它包括观念性的思考框架、以及实践体系和方法论。这一次大模型范式变革是从产业端开始出现的。我们正面临一场非常大的技术变革，这是一场范式的变革，它展现出了一个全新的范式。

范式变更有三个维度： 数字化“三位一体”的结构、终局；技术如何驱动人类发展的全过程；它对人、社会和人际关系的影响。

分析这轮新范式，首先是要理解一个稳定的内在结构体系“三位一体”。

“三位一体”体系结构源自于复杂学。在复杂学理论中，我们每个人都是一个复杂体系，一个组织是一个复杂体系，人类社会是复杂体系，数字化系统也是个复杂体系，任何复杂体系都有三个子系统：信息（绿色）、模型（蓝色）、行动（红色）。

• 信息子系统（subsystem of information)，体系必须从环境中获得信息。
• 模型子系统（subsystem of model)，用模型对信息进行表达。它必须充分有效地表达信息，这种表达方式让它可以做推理、做分析、做规划。
• 行动子系统（subsystem of action) ，根据推理和规划与环境互动，来达到这个复杂体系的目的。

“三位一体”内在结构体系的底部，是数字化产业过去50多年每一个年代它的发展平台，包括个人电脑、PC、Web-2、移动互联网、云计算、AI、元宇宙等时期。

第一个拐点是信息变得无处不在。

在1995年-1996 年间，IBM、微软等公司出现了一个大的拐点，之后出现了一轮震荡变阵。拐点之后，信息系统呈爆发式增长，诞生了许多伟大的企业，如谷歌、苹果、亚马逊等。而发生拐点的根本原因是它的成本结构变了。

这说明，数字化产业的发展体系是拐点平台驱动的。

陆奇认为，这类成本通常是某一类生产资源的成本，是一种触达我们生活方方面面并且我们都需要用的生产资本。如果有一种生产力，这个产业都需要用，它的成本从边际走向固定，往往会改变这个产业。

陆奇举了个例子，他在卡内基梅隆刚刚毕业时（1995、1996年左右），那个时候买一张地图需要3美元，信息获取成本曾经相当高。在今天，我要找一张地图，网上搜索谷歌地图不到300毫秒，谷歌花费的成本不到1美分，我可以免费获得。而谷歌一年大约花了10亿美元的固定成本才做到此。地图是需要成本的，这个成本没有消失，只不过有一系列的技术降低了获取和分发地图信息的成本，从每次都要付很多，变成（谷歌地图）一次性付很多。谷歌使得地图可以无处不在，其他大量的信息也无处不在，商业模式简单，伟大的公司却就此诞生了。

陆奇强调，谷歌、苹果的移动时代，亚马逊的语音时代，都是一系列的核心技术，它可以高度浓缩、聚焦信息、分发信息，但背后的一切，是信息的获取成本从边际移向固定成本，使得信息变得无处不在，让世界因此而变得扁平。

第二个拐点是模型正变得无处不在。

2022年-2023年蓝色发展曲线上，正在由Sam Altman成立的OpenAI公司和微软引领，以及其他创业公司共同参与创造的拐点，这个拐点的背后一项新的基础技术出现，它叫“大模型“。主要原因是模型成本发生了结构性变化，即模型成本从边际成本发展为固定成本。

他提到，模型跟信息一样，是一个影响我们所有一切的核心产能，因此模型成本很重要。在社会当中。生产任何东西都需要信息，而这一次是模型信息知识，我们做任何一件事情都需要知识，知识的力量是无穷的，相比于信息时代，模型的产能更强大，发展的速度一定会比过去更快。

模型与每个人都有关。从我们的社会互动和社会产业价值角度来讲，认知、任务、领域、场景等模型非常关键。模型将无处不在，知识将无处不在。今天我们打开手机、打开任何一个设备，信息过来了；以后打开任何一个设备，是模型过来了。医生诊断是模型，律师服务是模型，设计师是模型，艺术家是模型，方方面面它都无处不在。同时，一个企业、一个城市、一个国家，他们所要解决的问题都是领域模型场景模型，从而一系列伟大的公司会因此诞生，他们将付出固定成本，他们将发明新的商业模式，最后我们整个产业+变革，产生新的世界。

下一个拐点一定是行动体系的拐点。

他认为，因为这一次的模型体系可以控制一切东西，控制机器人、控制自动驾驶、控制空间计算。而未来人类行动的一切将是三个体系的组合：机器人、自动驾驶和数字化的空间计算。未来终局有可能是通用智能（AGI）。

“要引领下一个拐点，特斯拉目前处在非常优势的地位，因为它在机器人技术、自动驾驶技术、人工智能技术方面的整体布局相当完整，其他公司会不会参与下一波，抢占下一个拐点？我们拭目以待。”陆奇表示，数字化的发展是信息生态、模型生态、和无处不在的自主体系的行动生态结合在一起。

范式变更的第二个维度，是它在人类以技术驱动社会发展的进程中扮演多维度、重要角色。上图描述的是技术是如何驱动人类社会进展，具体分析拆解来看：

图左下角代表的是人类永远的追求知识、能力和财富，包括三个核心要素科学、技术和经济。其中，如今科学已高速进入了第四的数据驱动、第五的计算驱动即大模型驱动阶段，对人类发展结构产生根本影响。

图右下角指的是当代技术驱动人类发展的体系。我们现在所处的是第三个数字化时代。技术的本质是用科学可解释的原理，用能力去改变自然现象，用信息去转化能源，来服务人的需求。数字化是人自我的认知能力的延伸，人类永远是认识世界、改造世界。这一次，数字化的变范式的变更将直接驱动模型和行动体系，用数字化的能力去转化能源、用信息转换能源。进而，我们可以更有效地去改造世界，满足人的需求。

图上则是人类改造世界范式变更。要改造世界，满足人的需求，需要能源，要转化能源，要新的可持续的能源，用技术来驱动；而转化能源只有两种形式，一是用生命体系来转化，另一种是用物理体系转化，相应的是新生命科学和新材料科学；能源转化还必须要有物理空间，整合在一起，我们可以看到的人类在认识世界，改造世界，为我所用的路程，将直接和间接地被今天的新范式进一步驱动。科技驱动人类社会的进步，它的速度将不断的加快。

在陆奇看来，今天的经济核心生产力，基本还是以设备、劳工、资本、大众商品、原材料、能源等，未来技术将越来越多的成为直接生成力，越来越多的企业将成为科技企业。

为什么特斯拉是大家公认的一家科技公司，因为特斯拉用信息、用软件、用人工智能，能源转化效率越来越高，它每设计一个新的车子、每研发一个新的设置、每制造一个新的设备，效益都在越来越高。而像福特这类老一代汽车企业它的核心生产力，还是以前的流水线、工人、设备等。

陆奇认为，新范式本质上是让“信息更有效地转化能源”，让技术驱动创新成为直接的生产力，从而快速驱动社会经济发展。而这次范式变革将在更多方面、更多维度驱动社会进展。

从新范式的社会影响来看，人类走过了农业社会、工业社会、信息时代，如今进入大模型时代，未来则是人工智能时代，有望建立全新价值体系。很多人说这一次的变革堪比工业革命，本质上是有道理的。

在工业社会早期，人是需要做大量的体力劳动，工业社会所带来的一代一代的技术、机械设备、电子设备、电气设备等等，让人的体力劳动逐步降低。同时，信息社会从手机也好，电脑也好，带来大量的信息，造成了我们社会从商品经济进入今天的服务经济，我们都用信息、用脑力劳动来产生商业与社会价值。因此，今天我们社会最有代表性的职业是码农、是设计师、是数据分析师等。

但是，未来服务经济很快就会变革，因为我们所做的一切脑力劳动，除非你有特殊的认知、特殊能力，未来都将从根本意义上被改变。因为这一次模型的成本大大降低，我们将很快从一个服务经济，进入到一个体验经济。

陆奇提到，未来当人们不需要为了谋生工作的时候，人们的驱动力和行为将会发生怎样的变化。可以想象的是，全新的价值体系将被建立。由于数字化的能力以及 Web3 的存在，在未来的时代里，信息触手可及、人们自由移动、经济基础改变，由此产生一个问题：人类会不会回到新一代的游牧时代？

无论发展如何，这次新范式的缔造者一定是Sam Altman 和他的OpenAl。

陆奇回忆到，他跟OpenAI CEO Sam Altman是在2005年在哈佛大学举办的Y Combinator成立仪式上认识的，那年Sam 19岁，是YC体系思路的继承者和传播者，Sam曾说未来人类社会的进步，将由10家像谷歌这样伟大的公司来驱动。

2014年，Sam接管成为 YC 的掌门人，就马上来找还在微软任职的陆奇，希望陆奇加入YC。最终在2018年8月，陆奇加入了YC，担任YC 伙人并兼任 YC 研究院的院长，而OpenAI 是 YC 研究院第一个独立出来的研究项目。2019年11月，YC中国正式独立成为奇绩创坛，把 YC 的模式在中国本地化。目前，奇绩创坛投了318家创业公司。

同时，2016年Sam联合创建 OpenAI。陆奇认为，他和他的团队核心人员代表了新一代特殊的组合能力，代表着可以推动这个范式进一步往前发展的思考体系和执行体系。这一次新范式的到来，不是水到渠成的，它是一个突变。OpenAI 为什么能够破局，因为它走了一条反共识的道路。

新范式的背后，一个动力引擎在驱动着这个范式的进展，引擎内核就是GPT 模型体系。如今，大模型成本已经没有贵到大厂不能做的地步，而且成本不断降低。在多种因素下，这个动力引擎的增长飞轮已经形成雏形。

从大模型产业来说，资本已经开始大量投入，商业模式盈利也已经具备初步的可行性，政府和产业界已经投入大量的算力，新的平台、新的应用、新的商业模式开始大量出现，越来越多初创公司和大厂参与的生态开始形成。每个人的生产力都在提高，它的安全问题、社会认可度也都在被积极的解决。

范式的变化，意味着思考与实践体系的变化。未来，大模型将无处不在，因为大模型开启了一个人类技术发展新的篇章，是技术世界中的全新物种。

毫无疑问的是，今天我们处在寒武纪时代，每天新的演化出来的新模型、新的子物种实在是太多了。大模型生态某种意义上与有的生命体生物体系很类似、跟基因一样，上面衍生出来的领域模型某种意义上是能量，表现的最终是进化。

新的时代下要有新的发展格局。

在此次经济新发展格局中，早期的上升速度将非常迅猛，发展动力也将格外强大，这与以往的情况截然不同。关键在于，这一次变革所触及的生产力正是“知识”。作为生产要素中至关重要的部分，知识的潜能是无限的。

攀升速度快、发展力度强的原因有三个：一是生产力变得便宜了，现在码农的工资很高，律师的工资很高，都是模型代价、边际成本高，而未来模型以后会变得越来越便宜；二是提升知识的应用能力，尤其是在知识密集型行业，如医疗领域、科研领域等，医生、护士等岗位都受到专业模型的帮助，不仅成本可以降低，相关产业的生产力还会极大地提升；三是模型的研发速度会加快，生产力的迭代速度创新速度也将会加快。

将以上三个要素综合考虑，新范式驱动的经济发展将呈现前所未有的速度和力度。陆奇说，大概去美国三个月之前左右，即11个月前，他内部称这次感觉像1995年、1996年那个阶段，每天需要看的东西那么多，每天技术都在变，而且技术创新要比那时候更快了。

同时从经济发展角度来讲，这次变革中，走在前沿的毫无疑问是下一代数字化产业。数字化作为人类活动的延伸，新的商业价值创造必然从数字化产业开始。我们将拥有全新的核心技术堆栈、新的平台、新的基础设施、新的算力体系、新的通讯体系以及新的产品开发体系。以大模型为核心，整个数字化产业将全面升级和刷新，迅速迈入下一个发展阶段。新的领军者和落伍者将很快浮现出来。

此外，大模型时代下，对职业的结构性影响较大各个行业也会发生系统性的变迁，对市场和社会也有长期影响，政府的参与也会更早、更活跃、维度更多。

从OpenAI发展上，大家能看到政府极早地从多个维度参与了其中，如监管、安全、数据隐私、社会稳定等。究其原因，是因为这次变革，从根本性上影响了生产力和生产关系。在早期，尤其需要社会产业和政府做更多的互动，扶持和引导基础设施进入全球性的发展。

下面谈谈中国的大模型发展机会。

从全球范围来看，这次技术创新扩散以北美为主，中国紧随其后。以前的技术创新扩散，都是在北美扩散到了一定成熟度之后，再复制到其他地域，这一次，中国在快速追赶的同时，也将经历早期适合中国国情的扩散过程。

在大模型时代，有一个特殊的现象：真正能做大模型的，全球范围内，只有两个国家和地区具备这个产业核心的能力，北美和中国。当然，尽管中国 AI 领域活跃度越来越高，我们在追赶，但是整体数量跟国外比还是有相当大的差距。

“要实现这个目标，需要足够大的人才、资本、技术和市场规模及密度，中国和美国是全球唯二的有机会的地方，长期机会非常大，但是今天，我们必须是奋起直追。”陆奇称，中国目前在追赶 GPT3.5的团队约有10个左右，算力将在未来赢家和产业发展格局的形成中起到关键作用。年底前看谁能到达3.5，能拥有或持续获取算力是非常重要的。

中国大模型追赶有三大环节：首先是打造基础模型，要攀升至 GPT-3.5。3.5是分水岭，谁先达到 GPT-3.5，谁将能进入第一梯队；第二是要打造模型产业化的能力；第三是平台开发和生态建立。

据陆奇所了解到的预估，中国约有20万张 A100卡。今天国际头部大模型团队可能需要用1万张 H100（约10万A100）。而目前的算力情况来看，国内未来能有这样资源体量的团队可能不超过2个。

陆奇强调，美国头部企业可能要有中国一半的算力，而且中国面临着新的国际环境。所以大模型算力这里既有挑战又有机会，尤其是长期的机会。而算力是中国发展大模型非常重要的一环，中国得努力找到一条发展的路径。

同时，从产业发展角度来看，因为有OpenAI给指路，互联网大厂在追的过程中显然是有优势的，百度、阿里、腾讯等有资料，或多或少都能飞高，但长期来看，创业公司资本投入我们更看好，因为新的范式需要不同新的思路、新的做事方法。一旦追上之后，创业公司小的团队更灵活，更能够探索新的需要不同的思路，不同执行体系来探索的商业化的机会。

全球化的创业机会增多，OpenAI 分析，19%的劳动力将会被 GPT 影响至少50%。陆奇发现，目前超过77%的公司使用的是 OpenAI 的接口（其中GPT-4占21%, GPT-3.5占46%）；基于开源模型自研和使用 Stable Diffusion 的公司，各占3%。

此外，国家引导、社会影响方面中国都面临新的机会，而且这一次大模型技术有机会做适合中国传统和文明的一个创新。同时，AI 工具还能帮助单个创业者或小型团队提高产能、创造价值。一些产品不再需要雇人，AI 可以进行替代。像设计者、码农、科学家、企业家、创业者，有许多都在用 Copilot 等工具提升个人产能。

这次创新，带来的是提升人类认知能力的工具。它会进一步拉开人与人之间的距离：那些聪明、勤奋、努力，并且学会用这个工具的人，将快速超过原来同一水平、但不使用这类工具的人。

在这次变革中，陆奇认为它是一次彻底的范式改变，影响着整个社会和经济的长期发展，这种情况下，Carlota Perez 的 Techno-Economic Paradigms（技术经济范式）理论更为适用。根据 Carlota Perez 的理论，若有一项技术，如冶金、高速公路、汽车等，能够影响每个人和整个社会，它的发展将以80年为周期，分为四个阶段：爆发阶段、狂热阶段、协同阶段和成熟阶段。

今天来看，数字化云和互联网基本上过了前40年，后面还有40年收割经济利益的时间，但原创性基本上没有了。

当前，大模型时代还处于早期阶段，经过高速增长之后，泡沫破裂将是必然现象。然而，在泡沫破裂之后，新的黎明将降临。届时，新一代更强大的企业将从破碎的泡沫中崛起，占据产业制高点，开创一个崭新的时代。

陆奇表示，在新的大模型时代下，对于创业公司新的机会增多，一个创业公司人就是核心创始人团队，他的心力、愿力和能力，团队后面是通过引入新的人才，组织文化等结合在一起。

他认为，创业公司的内在结构是人和事的组合。人就是初创团队，首先是不要浮夸，不能蹭热；同时在初创阶段，团队要勤于学习；新范式有多个维度，有蛮大复杂性，该看到的论文要看，尤其现在发展实在太快，非确定性很大，团队要多花时间学习；之后要明确之后的行动导向，要果断、有规划地采取行动。

“强烈建议不要盲目追逐热点，浮躁可能导致不利后果。尤其值得强调的是，这次追逐热点的代价可能更高，因为它涉及范式转变，需要改变思考方式和执行方式。如果盲目追逐热点，可能会付出巨大代价，其中包括机会成本。”陆奇表示。

事情方面，基于这次范式变更的本质，对于创业公司和企业，他认为基本可以通过三个维度去探索机会：一是在产品和业务层面去探索；二在于产业变革过程当中去探索更大的机会，在价值链上占一个不同的价值点；三是产业的研发体系探寻变革，由于产业的研发体系会在有效环节发生大变化，大量的变化是找到全新的、由于研发体系变更而带来的机会，有可能就得彻底换一个新的赛道，或者是在同一赛道里面用完全不同的方法去做产品。

陆奇表示，人基本上就是在认识世界，改造世界。人是减熵的物种，我们用数字化来延伸自己。数字化产业一直在驱动着这个阶段人类的进步。

陆奇还指出，从当前的机会板块来看，分为改造世界和认识世界两部分。认识世界里包括数字化基础平台、数字化应用板块。改造世界里包括新能源科技、新生命科技、新材料科技、新空间科技等。此外，搜索引擎等信息知识、内容、游戏、消费/电商、社交/社区、通讯、医疗、教育、开发者、设计师、OA/办公等领域的大模型应用仍有较大机会。

他认为，职业趋向是生产力和生产关系社会关系决定造成的。以前打猎最厉害，创造的财富最多。这个世纪初，即使把风险算在内，毫无疑问，创业者是创造财富最多的一个职业，也是这个新时代创造价值、财富最多的是职业。

同时，大模型时代为创业者带来不同的发展机会，你需要的资金越来越少，你开发的周期越来越短，你创造价值机会越来越多，以后有越来越多的人都可以做创业，投资的生态也将为此而变，使创业者的机会越来越可观，越来越普遍，越来越有价值。

下个时代，最有价值的是科研，但不是传统意义的科研，是新一代的科研。这个科研的典型代表就是 OpenAI。在OpenAI，你既是一个科研人员，同时又是码农，同时又可以做生态。既能够做科研写论文，又能够写代码，又能够做平台，是新一代的科学机构，是新一代的科学范式。OpenAI 开了个先例。未来有越来越多的OpenAI在未来10年、 20年、 30年、40年等会涌现。

科学正进入第四和第五范式。今天引领信息科学的不是一流的大学，不是国立实验室，而是微软、谷歌这样的大厂。而今天引领信息科学皇冠上的明珠“人工智能”，不是谷歌、不是微软，是创业公司OpenAI，是 DeepMind。今天引领新空间科学的不是 NASA，不是波音，而是创业公司SpaceX。为什么？结构性原因，因为科学必须要有数据，必须要有算力，所以离不开商业化。而范式的变化是结构性的，科学的发现已经跟商业化分不开了。

如今，创业公司不光是做产品，做技术，做应用研究，也开始做基础研究了。创业体系就是只要哪里有机会，哪里就有投资，就有想发财的年轻人。今天全球资本太多，都在找回报。如果你能改变世界，只要你真的行，都有人愿意投。

“我看到的一个现象，伯克利、斯坦福这样的一流的大学，校内的每一个系越来越像一个基金，很多教授某种意义上都带了好几个创业团队，这个大的趋势越来越明显。”陆奇认为，新的范式需要不断地探索、更新和创造，而今天新的主流科研模式更适合技术创新。

在问答环节，陆奇表示，如果企业需要形成核心竞争力、形成壁垒的话，需要注意企业有没有自己的数据、你的数据做出来的模型用户是否能拿得到、能不能用数据形成闭环等因素，因为模型数据会不断迭代提升。之前ChatGPT插件功能一上线，YC一半创业企业都挂掉了，因为你用公开数据做的，别人都看到的数据，OpenAI一定会把新的数据训练、模型技术不断升级，你很快会被行业淹掉的。

当被问及英伟达A100/H100芯片受限是否导致中美算力差距长期会被拉大时，陆奇强调，现在显然是有挑战。作为企业来说，“首先就是先买，你先把H800全买了再说，有精力就先买。所以黄仁勋现在肯定最开心的。”陆奇称，中国芯片设计产业未来有机会，原因是未来芯片设计架构有演变、数据和人才上更有优势。

“所以有可能5年以后，中国的算力不如美国团队，但我们在算法、数据上更聪明，长期来看，个人强烈看好中国（芯片产业）。我觉得这是一个阶段性的挑战，要度过挑战。”陆奇表示。

陆奇在演讲结尾强调，大模型时代下，投资行业肯定是变了，毫无疑问此前投资模式一定不成立，因为今天加速的周期太快了。一个创业项目需要的运营资本也不一样，它更需要的不再是钱，而是算力、数据等。同时，行业也发生变化，奇绩必须探索，奇绩必须跟更多创始人一起探索，必须在帮助创始人探索的同时找到未来自己的位置。

“我们必须虚心学习，这是我们处在这个时代所要做的工作。”陆奇说。

（本文首发钛媒体App，作者｜林志佳）

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文章来源：金末创业网

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