李開復籌組AI公司,「不只做中文版ChatGPT」!AI 2.0更賺錢?怎麼賺?
李開復籌組AI公司,「不只做中文版ChatGPT」!AI 2.0更賺錢?怎麼賺?
2023.03.20 | AI與大數據

AI人工智慧趨勢專家、創新工廠董事長兼執行長李開復宣布,正在親自籌組新的AI公司「Project AI 2.0」,這是一個致力打造AI 2.0全新平台和AI-first生產力應用的全球化公司。

李開復認為,AI 2.0不僅是聊天工具或圖文創作,目前微軟的Co-pilot和如今看到的應用都還只是AI 2.0能力的開端。因此他的Project AI 2.0不只要做中文版ChatGPT,而是要進一步發展中文化的生成式人工智慧技術。

李開復指出,Project AI 2.0是創新工場塔尖孵化的第7家公司,同時也積極尋找AI 2.0技術和應用相關的投資機會,加速打造 AI 2.0 的全新創業生態。目前資金、算力陸續到位,李開復也廣招大模型、多模態、NLP、AI算法工程與研究、分布式計算/Infrastructure 等方向的頂級人才。

以下為李開復在3月14日關於AI新時代的演講:

我們可以預測平台公司將誕生,不會很多,因為門檻很高,他們可能會成為壟斷者。

在去年年末ChatGPT橫空出世之前,創新工場董事長兼CEO李開復對人工智慧的現狀打了一個比喻:全球人工智慧商業化還在籃球比賽第一節,我們用深度學習投中了一個三分球,用卷積神經網路和自監督學習投中了兩個二分球,而整個比賽可能剛打了兩分鐘。

已經達成共識的是,ChatGPT問世後取得的巨大成功迅速將這場比賽推進到了第二節。時隔上次就AI發聲百日有餘,李開復3月14日在一場趨勢分享會上首次談到了他對AI新時代的理解,闡述了他所看好的投資機會以及看重的創業形態。

李開復回顧了AI 1.0時代的發展現狀和瓶頸,他指出,AI 2.0時代是AI迄今為止最重要的一個時代,其間巨大的平台式機會將比行動網路還大十倍,AI 2.0也是中國面臨的一個巨大的平台式機會,而且是中國在AI領域的第一次平台競逐機會。

AI 2.0將創造出更賺錢的商業模式?

「雖然我們看到微軟和Google在打搜尋引擎仗,但如果是我,一定先把Office改造一次。」李開復坦言,AI 2.0會最先應用在能容許故障的領域,而毫無疑問最大的應用領域現在是內容創造。

生成式AI被成本鎖定的較低商業天花板,近來廣為業界討論,李開復表示,這是因為沒有考慮到AI 2.0的收費模式並不一樣,「每個領域都可以把原有的APP重寫一次,創造出更賺錢的商業模式,最終AI 2.0的生成能力會把成本降到幾乎到0。」

李開復還借用矽谷頂級投資人的一句話預測了AI 2.0時代的潛在市場規模: 難以把握——它將介於所有軟體和所有人類的努力之間

以下為李開復《AI 1.0到AI 2.0的新機遇》的主題演講全文,經界面新聞刪減:

AI 2.0是絕對不能錯過的一次革命。我們之所以稱為AI 2.0,而不是某些產品代號,是因為這些產品有多種內涵,它帶來的革命機會大家遠未看到。我知道在網上都在談一些很酷的國外產品,但那只是冰山一角,以後的機會將要遠遠超出,會是一個平台級別的趨勢。

就像電是偉大的發明,但電網才是平台,Windows、安卓才是平台。 AI 1.0就像是發明電,AI 2.0就是電網。 AI 1.0時代,我們看到AI下棋,蛋白質折疊,四波浪潮影響了網路、商業、實體化各種識別功能,開始有機器人、無人駕駛出現,直到AI 1.0遇到了瓶頸。

1.0它的優點就是它的缺點,優點是數據越多結果越好,但既然很多數據,就要標註清洗數據,成本巨大。同時,AI技術應用在任何領域,模塊是通用的,但它每次的應用和優化都是割裂的,並且AI模塊沒有形成有效的平台。什麼叫不是有效的平台,舉例來說,如果今天一家銀行想做AI應用,但沒有任何數據可以來做一個冷啟動,你就要收集清洗標註數據,還要去做模型,整個過程都有相當代價,所以供應商做AI的價格很貴。很多AI公司說我幫助賦能了A,助力了B,給各個商業公司創造價值,但公司賺錢不容易,成本高會讓老闆望而卻步,或者做了半年一年AI沒有結果,老闆一氣之下就不做了,這些是AI 1.0到這幾年落地階段面臨的很大挑戰。

還有一個小問題,AI 1.0一直說得那麼神奇,其實好像又沒有那麼智慧,這是因為1.0一直沒有解決怎麼通用,如何有跨領域認知的問題,它的智慧有一定的瓶頸。

現在AI 2.0時代來了,這是AI迄今為止最重要的一個時代,2.0與1.0的差別就是: AI 2.0克服了AI 1.0單領域、多模型的限制,可以用無需人工標註的超級海量數據去訓練一個具有跨領域知識的基礎大模型(Foundation Model)

AI 1.0是單一領域的標註,但世界上所有數據是跨領域的,是通用的,該怎麼標註?一些研究員想了非常巧妙的方法:讓AI不標註數據也能學習,這種學習方式稱為自監督學習,AI把全世界數據拿過來自己教自己,一段時間後形成一個基礎模型,這個基礎模型就是全世界數據訓練出來的,什麼領域都涵蓋,也都懂,不過它半懂不懂,不像我們深度懂,但它讀的書比我們每個人多幾百萬倍。今天大模型都是基於文字或者基於圖片的,基本就兩種,GPT是這個時代最偉大的大模型。

今天AI界是做文字的做文字,做圖片的做圖片,這是小模型、小訓練集,但我們心中相信未來2-3年一定有科研機構在此處突破,做出最偉大的基礎模型, 全世界數據,圖片、文字、語音、影片,只要能儲存起來,就能夠都扔進去。一旦有了這個巨大的模型之後會有新的應用,銀行、保險甚至機器人、無人駕駛、製造。

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AI 2.0克服了AI 1.0單領域、多模型的限制,可以用無需人工標註的超級海量數據去訓練一個具有跨領域知識的基礎大模型(Foundation Model)。
圖/ shutterstock

這種巨大的平台式機會將比行動網路大十倍,而且它是中國AI的第一次機會。當然今天還是美國領先,美國確實有突破式創新的能力,但我們趕快勤奮努力也是可以追上,這個機會真的比過去任何時候,至少要大十倍。

AI 2.0 從「輔助「人到逐步「替代」人工,所有使用者界面將被重新設計。 AI 2.0 時代的第一個現象級應用是生成式 AI(Generative AI),也就是國內流行的AIGC。你們應該馬上可以推算出來AI 2.0會最先應用在能故障容許度的領域,毫無疑問最大的應用領域是內容創造。我想藉此機會講講記者該怎麼用這個工具。 AI 2.0將是記者最好的朋友,現在是兩者結合的好時候。AI今天寫不出你們的文章,但其實你們也寫不出AI的文章,最終頂級的記者能大大利用AI來擴張想法和發揮,而非頂級的記者可能會面臨很多挑戰。

內容創造比如平面設計、創意寫作帶來的顛覆是巨大的,未來的工具的長相完全不同,使用者完全不同,商業模式也會不一樣。雖然我們看到微軟和Google在打搜尋引擎仗,但如果是我,一定先把Office改造一次。過幾天他們會做新的發布會,你們也可以期待。

在AI 2.0時代,將有哪些應用?

第一批AI 2.0的應用地帶還有娛樂、做遊戲、3D甚至元宇宙等,這些領域需要持續人工干預,避免謬誤或更嚴重的錯誤發生。

下個階段是部分選擇的自動化。這個層面AI仍然會出錯,但對於故障容許度高的應用來說可被接受,可以用巧妙的用戶界面來改善不太完美的技術。比如金融、培訓等行業也可以故障容許度,我們可以用AI對話來教孩子中文或英語或韓語;金融肯定不會用AI來決定買哪個股票,但可以用來做自動交易。 最後的「全自動化」階段,才是AI不犯錯,可以自動用在各種領域,我稱之為更未來的AI 3.0。

在AI 2.0時代,生產力工具的升級是特別巨大的機會,用語言生成圖片可以把時間從一小時降到幾秒鐘,把150美元的成本降到8美分,這些例子是真實的。很多人認為生成式AI的商業前景還太小,這是因為金融分析師沒有考慮到AI 2.0的收費模式並不一樣。我們看到很多報告說一個搜尋引擎要增加3美分,靠廣告的盈利模式會賠很多錢,短期可能這樣,長期來看3美分的成本會降。 未來AI可以根據用戶問什麼問題,按照答案的含金量來收費,商業模式會變。

所有的應用會被重寫一遍,這一定程度上在行動網路時代已經發生了,在AI 2.0時代會再發生一次,當 AI 2.0平台夠大的時候,這個平台可以支撐各種應用。

延伸閱讀:一顆AI晶片打入高通!助AI運算能力提高4倍,耐能什麼來頭?

進入AI 2.0,創新工場看好一些投資領域。 第一我們會投資應用, 那些能幫助人類產生生產力的、最能賺錢的應用,既做中國的應用,也可以考慮做全球的應用; 第二我們要投資平台 ,現在確實只有美國的平台,未來應該會有中國的平台,中國的平台還可能有很大的機會,雖然我們現在技術上不如美國,但中國的市場、中國的公司會勝出,我們希望找這樣的公司,在中國勝出後,還有別的國家適合中國的文化思想,也可以把它推廣出去;最後是投基礎設施,考慮怎麼把計算量壓縮,更好的進行模型運維、管理、訓練。我們都希望他們能跨平台使用,也不希望一家獨大。

在AI 1.0我們投出10家獨角獸,今天我們在AI 2.0已經開始佈局,投資了一些公司,這些公司已經開始做2.0應用了。美圖是最快應用 AI 2.0的中國公司,創新奇智也在探索AI 2.0 +製造,我們非常自豪的是投資了瀾舟科技,它做出了孟子大模型。 AI基礎設施公司我們也投資了潞晨科技。

創新工場的獨特之處是可以到處看創業者,看看誰要發英雄帖、朋友圈,我們也關注AI領域的論文誰寫得最好。我們跟其他VC不一樣的點是,看到好的機會可以自己做「塔尖孵化」,團隊進來,有長板也有短板,我們有很多能力來孵化這些公司,有很多科技能人,我們做商業投資的資源都是可以幫助賦能AI創業者的。但如果他們本身就是強大的創業者,我們也可以純粹進行財務投資。

AI 2.0的大預測

最後講一下預測。第一AI 2.0是革命性的東西,不只是AI 1.0的升級,它是從無到有,是巨大的、真正的智慧的產生,甚至可以帶來我們講了很久但一直沒有做出來的產品,比如智慧助手。而它的發展過程一定是先從人機協作,再到自動化。

第二是產業的變革,這是我們最認可的領域,每個領域都可以把原有的APP重寫一次,創造出更賺錢的商業模式。 AI 2.0的生成能力會把成本降的幾乎到0。

第三是AI讓所有的人都能創造。未來AI加上特別有想法的藝術人,會帶來藝術領域的突破性。最後,每個人都會成為AI 2.0程式員。

我們可以預測平台公司將誕生,不會很多,因為門檻很高,但如果他們好好把大模型做好,把中間層工具做好,會造福整個做應用的行業,他們可能會成為壟斷者。不過,考慮到平台能力很重要,我們要投的不是只會把模式做得最大的公司,而是要把中介軟體做好的公司。

我們還希望,很多弱勢群體如教授、研究員、創業者,那些得不到計算資源就很難做出AI 2.0平台性工作的人,也能夠有其他的資源,無論是政府、高校或者是一些願意做捐贈的機構能夠把資源提供給他們。

AI 2.0是一個巨大的源泉,但不會是通用人工智慧。 AI 1.0的時候,人類還能做這麼多事情,AI 2.0是一個巨大的源泉,能做的東西比人類多太多,但它也不能完全覆蓋所有的事情。

AI 3.0會更大,但也不會全部覆蓋人類的事,因為人類的創造力,思考和自我意識,同理心和愛是AI不能取代的。

AI 2.0的風險也很大,如果掌握在惡人和貪婪的人手中,會攻擊我們每個人。

最後一句話,來自矽谷頂級投資人對這個領域的預測:這個市場的潛在規模難以把握 ——它將介於所有軟體和所有人類的努力之間。

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:傅珮晴

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71% 台灣企業資安評級待強化!QNAP World Tour 2026盛大開場,剖析 Edge AI 與營運韌性新局
71% 台灣企業資安評級待強化!QNAP World Tour 2026盛大開場,剖析 Edge AI 與營運韌性新局

近年隨著主權 AI 議題持續升溫,企業開始重新思考資料與算力的部署方式,希望讓敏感資料留在地端,同時具備就近運算的能力,這也進一步加速 Edge AI 的發展。然而,當 AI 從雲端走向本地端與邊緣端時,企業除了追求運算效能與應用創新,更必須確保服務的穩定可靠。畢竟,再先進的 AI 應用,一旦因資安攻擊、設備故障或資料損毀而停擺,就會無法創造商業價值。

換句話說,「AI 創新」與「營運韌性」已不再是兩條各自獨立的單行道。企業加速 AI 布局的同時,也需要一套能守護資料安全、具備快速復原能力並確保營運不中斷的 IT 基礎架構。

因此,在本月 18 日盛大登場的「QNAP World Tour 2026 台北場|立足 Edge AI,決勝企業全方位韌性」論壇中,QNAP 總經理劉文義指出,企業需要的已經不只是把資料存下來,而是一套能同時支撐 AI 創新與營運不中斷的韌性平台。QNAP 此次聚焦企業韌性與 Edge AI 兩大主軸,深度剖析企業 IT 基礎架構如何兼顧穩健營運與 AI 智慧應用,同時展出高效能邊緣 AI 伺服器、企業級 ZFS 全快閃 NAS、網管型交換器等多項新產品,全面滿足企業下一階段的轉型需求。

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QNAP總經理劉文義指出,企業需要的已不只是把資料存下來,而是一套能同時支撐AI創新與營運不中斷的韌性平台。
圖/ 數位時代

從一站式 AI 平台至監控、影音應用,QNAP 加速 Edge AI 落地

在邊緣 AI 領域,QNAP 除了提供 GPU-Ready 的 Edge AI 平台與管理軟體 AI Service Center,更進一步推出 Qsirch AI、QuONE 及 QuAgent 等應用服務,打造從 AI 運算、模型管理、RAG 私有知識庫到 Agent 智慧應用的一站式企業 AI 平台。

QNAP資深智慧儲存產品經理 Yuna Chen形容,AI Service Center 就像一個管理中樞,IT 管理者可在單一介面統一管理所有 AI 應用所使用的模型與金鑰,也能隨時查詢 Token 用量、成本與稽核紀錄,清楚掌握誰在什麼時間點呼叫了哪些模型,讓企業在導入 AI 應用的同時,也能兼顧管理與治理需求。同時Yuna Chen也分享 NAS 結合AI 的使用者體驗,藉由執行在 QNAP NAS 上的對話式 AI 代理程式 QuAgent,自然語言能直接轉化為操作介面,使用者透過對話即可完成檔案搜尋、備份、系統查詢等工作;而 QuONE 則將行動裝置與 AI 技術深度結合,將原本分散的多款應用整合至單一入口,使用者只需一次登入,就能快速存取所需服務,徹底告別繁瑣的跨應用切換與登入流程,打造最直覺的 NAS 智慧助理體驗。

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QNAP資深智慧儲存產品經理Yuna Chen說明,AI Service Center可統一管理AI應用的模型與金鑰,並掌握Token用量、成本與稽核紀錄。
圖/ 數位時代

QNAP 智慧儲存產品經理 Vivian Luo 則說明,Qsirch AI 導入強大的語意理解與多模態檢索能力,能將 NAS 內的巨量檔案轉化為隨查即用的知識庫。使用者只要以自然語言描述內容,就能搜尋 NAS 裡的文件、圖片、影音與音訊等不同格式資料。影音檔案還可自動生成逐字稿,讓過去難以檢索的音訊與影片內容也能被全文搜尋。而所有索引皆在 NAS 本機完成,檔案不上傳雲端,兼顧搜尋效率與資料隱私。

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QNAP智慧儲存產品經理Vivian Luo表示,Qsirch AI具備語意理解與多模態檢索能力,索引皆在NAS本機完成,兼顧搜尋效率與資料隱私。
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除了打造一站式 AI 平台,QNAP 也將 Edge AI 能力延伸至監視監控場域。QNAP 智慧視訊產品部部長 Hanz Sung 指出,QNAP 結合 AI 發展出 Deep Search、SkiLLM 等服務,使用者可以透過自然語言去描述想要搜尋的影像片段,或要求系統執行影像分析、產出調查報告與佐證影片等任務,不僅降低人工調閱影像與事件調查負擔,也讓視訊監控系統從被動記錄的角色,進一步升級為主動分析的監控顧問。

在視訊監控外,另一個 Edge AI 的應用則是影音內容產製。受到影音檔案容量指數級成長、AI 創作普及與多人協作之需求,高效能儲存與低延遲傳輸已成為影響創作效率的關鍵因素。

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QNAP智慧視訊產品部部長Hanz Sung指出,結合Deep Search、SkiLLM等AI服務,可讓視訊監控系統從被動記錄升級為主動分析的監控顧問。
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QNAP 智慧儲存產品經理 Eddie Chuang 表示,QNAP 新一代 NAS 機種不僅支援 Thunderbolt™ 5 高速傳輸、可擴充 25GbE/100GbE、內建 NPU 加速等設計,更運用 AI 提升影音團隊管理與使用素材的效率,例如:透過地端 AI 運算,NAS 可以進一步化身為專案知識庫,協助團隊查詢過往剪輯邏輯、彙整客戶回饋,甚至快速確認素材版權狀態。

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QNAP智慧儲存產品經理Eddie Chuang表示,新一代NAS支援Thunderbolt 5高速傳輸與內建NPU加速,運用地端AI提升影音團隊協作效率。
圖/ 數位時代

從資料確信復原、高可用性到主動式威脅偵測,QNAP 層層築起營運韌性

除了 Edge AI 佈局,本場論壇的第二個主軸「營運韌性」,則從資料備份、高可用性與資安三個面向出發。QNAP 總經理劉文義也於開場引述 QNAP 於 8 月針對台灣 241 家企業進行的資安韌性調查,指出 71% 企業的資安綜合評級落在「待強化」以下,更有 53% 無法確保備份免於被刪除或篡改,揭示了國內企業 IT 架構在應對資安攻擊與營運中斷時的重大潛在風險。

QNAP 資深智慧儲存產品經理 Jack Wang 認為,企業資料備份現正面臨的挑戰是,遭遇災難或事故時,備份資料能否「真正被完整還原」,讓營運迅速恢復正常。為此,QNAP 在最新的備份解決方案 HDP for Business 中,整合自動化備份驗證與快速還原機制。當資料備份完成後,自動於 NAS 上以虛擬機 (VM) 開機驗證,並將過程錄影存證,讓 IT 主管與稽核人員有實際可查驗的復原證明;一旦事故真的發生,Instant Restore 則能直接將備份以 VM 型態在 NAS 上啟動、暫時接手服務,將復原時間從過去以天為單位來計算縮短至分鐘等級,為企業營運建立第一道防線。

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QNAP資深智慧儲存產品經理Jack Wang說明,HDP for Business整合自動化備份驗證,搭配Instant Restore可將復原時間縮短至分鐘等級。
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除了備份資料的可復原性,確保關鍵服務在故障發生時依然能持續運作,更是營運韌性的重中之重。尤其隨著 AI 應用深入核心業務,一旦系統遭受非預期停擺,影響的不只是 IT 部門,更可能直接造成營運中斷與商業損失。為此,QNAP 針對硬體、系統、站點、容量及應用五個可能發生故障的層級,分別提出對應解決方案,協助企業打造高可用性的 IT 架構。

QNAP 資深儲存系統產品經理 Oliver Lam 進一步舉例,像是系統層的 QuTS hero High Availability Manager 採用 Active-Passive 雙機叢集,可在 90 秒內完成故障切換;硬體層的 ES NAS 則透過 Active-Active 雙主控架構,在控制器故障時,可於 30 至 60 秒內接管服務,讓企業在遭遇突發故障時,關鍵服務仍能快速切換至備援系統,將停機時間與營運衝擊降至最低。

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QNAP資深儲存系統產品經理Oliver Lam舉例,QuTS hero High Availability Manager可在90秒內完成故障切換,強化企業高可用性架構。
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而造成系統停擺的原因,除了重大災害,可能是資安攻擊,因此,營運韌性的另一道防線,就是在威脅真正造成破壞之前,及早發現異常。QNAP 先進網通產品經理 Ruby Chan 指出,面對勒索軟體、零日攻擊等資安威脅,企業需要的資安工具,不只是可以防禦威脅,更要具備主動持續偵測與快速應變能力。

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QNAP先進網通產品經理Ruby Chan指出,面對勒索軟體與零日攻擊等資安威脅,企業所需的資安工具須具備主動持續偵測與快速應變能力。
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自推出以來,深獲企業客戶青睞的 QNAP ADRA NDR X 內網資安防禦解決方案,內建超過 4.3 萬筆且還在持續更新的特徵規則,不僅能偵測出已知攻擊,還搭配 AI 行為分析技術去建立裝置的日常行為基準,主動辨識零時差攻擊與異常行為;更透過 LLM 將可疑封包與事件串連成完整攻擊鏈,協助 IT 人員快速掌握威脅脈絡。當系統偵測到高風險事件時,還能與 QNAP NAS 聯動、自動觸發快照,保留遭到加密或破壞前的資料版本,將資安防護從威脅偵測一路延伸到事件應變與資料復原,建立更完整的營運韌性防線,協助中小企業以高性價比的資安投資,輕鬆實現企業級內網防護能力。

當 AI 從雲端走向邊緣,企業 IT 基礎架構肩負的任務也隨之擴大,既要支撐 AI 創新,更要確保資料安全與營運不中斷。從 Edge AI 平台、場域應用,到資料復原、高可用性與資安防護,QNAP 正持續擴展 NAS 的角色,躍升為數位資產與營運連續性的關鍵守護者,協助企業打造穩健的 IT 底座,以全力追求創新、運用 AI 創造更大的商業價值;而QNAP 也深信再強大的技術,最終都要回到每一位使用者的日常體驗 ─ 安全、便利、穩定可靠。

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QNAP World Tour 2026台北場吸引大批IT從業人員到場,展區同步展示邊緣AI伺服器、企業級全快閃NAS等多項新品實機。
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QNAP
現場同步展出Seagate等合作夥伴的「AI READY智慧資料管理」方案,呼應論壇聚焦Edge AI與企業韌性的雙主軸命題。
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錯過了台北場沒關係! QNAP World Tour即將進行全台巡迴
立即報名:
QNAP World Tour 2026 高雄場
10/22 (四) | 13:00- 16:00 |
高雄翰品酒店春耕廳
https://campaign.qnap.com/registration_QNAPWorldTour2026_Taiwan_Kaohsiung
QNAP World Tour 2026 台中場
11/05 (四) | 13:00- 16:00|
台中福華大飯店 5F CR500 會議室
https://campaign.qnap.com/registration_QNAPWorldTour2026_Taiwan_Taichung

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