來源：商學(xué)院雜志

Sora的橫空出世讓人們感受到了人工智能的迫近,。在這場競賽中，谷歌,、Meta、OpenAI,、微軟以及投資人之間燃起了無限的愛恨情仇,。中國在這場大賽中的機會又在哪里？

文｜錢麗娜 石丹

ID | BMR2004

一名身著時尚黑皮衣,、內(nèi)搭亮麗紅裙的女子,，戴著黑色墨鏡，手拿黑色鏈條包行走在雨后夜晚的東京街頭,，地面的積水映出她的身影和絢麗的霓虹燈,。短短60秒的視頻刷爆朋友圈，這不是某位時尚博主的走紅,，而是AI再次帶給人類的“震撼”,。

Sora的橫空出世讓人們感受到了人工智能的迫近,。在這場競賽中,，谷歌、Meta,、OpenAI,、微軟以及投資人之間燃起了無限的愛恨情仇。中國在這場大賽中的機會又在哪里,？

01

開源還是閉源

從趨勢來看,，未來人工智能有可能形成開源和閉源兩個體系。LLaMA是Android的開源模式,，OpenAI是蘋果的iOS模式,。

正當(dāng)Sora再一次將OpenAI推上熱搜之時，特斯拉創(chuàng)始人埃隆·馬斯克卻在3月1日向由微軟支持的OpenAI及其首席執(zhí)行官山姆·奧特曼提起訴訟,。

在向舊金山法院提起的訴訟中,，馬斯克的律師說，2015年,，奧特曼和OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人格雷格·布羅克曼接觸了這位科技億萬富翁,，同意成立一個非營利性實驗室，為“造福人類”開發(fā)通用人工智能,。2018年,，馬斯克從OpenAI董事會辭職。2020年,，馬斯克曾表示,，人工智能“可能比核武器更危險”。

起訴書寫道：“直到今天,，OpenAI,，Inc.,的網(wǎng)站仍繼續(xù)聲稱，其章程是為了確保AGI（通用人工智能）造福全人類,。然而,，實際上,，OpenAI，Inc.已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槭澜缟献畲蟮目萍脊疚④浭聦嵣系拈]源子公司,?！?/p>

在馬斯克和OpenAI的爭議中，先撇開價值觀不談,，一個關(guān)鍵問題是OpenAI在開源與閉源上的選擇,。一直以來，開源是IT界的信仰,。但在人工智能目前階段的競爭中，開源和閉源關(guān)乎著企業(yè)的競爭位序,。

創(chuàng)業(yè)公司Stability AI憑借開源AI大模型Stable Diffusion而聲名鵲起,。Stable Diffusion（以下簡稱SD）能根據(jù)用戶的文字提示創(chuàng)作圖片作品。Stability AI堅信,，開源精神為創(chuàng)建和獲取尖端研究提供了明確的路徑,，它支持的研究社區(qū)目前正在開發(fā)突破性的人工智能模型，應(yīng)用于圖像,、語言,、代碼、音頻,、視頻,、3D內(nèi)容、設(shè)計,、生物技術(shù)和其他科學(xué)研究,。開源模型吸引了谷歌、亞馬遜和Adobe等科技巨頭,，它們認為,，相對于不開源的AI模型，開源是一種更好的選擇,。

2022年11月,，Stability AI發(fā)布SD 2.0。就在新版大模型發(fā)布一個月后,，蘋果應(yīng)用商店排名前十的應(yīng)用程序中有四款由SD提供支持,。然而，Stability AI并未從開源中盈利,，反倒讓具有產(chǎn)品化能力的Midjourney大獲成功,。Midjourney起初只有11位員工，基于SD模型,，Midjourney對大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,，微調(diào)模型,，并以付費訂閱的模式獲利，3種套餐分別為10/30/60美元/月,。隨著用戶數(shù)據(jù)的增加,，Midjourney形成了數(shù)據(jù)飛輪，用戶體驗不斷提升,。公司在沒有接受任何投資的情況下,，據(jù)外界估計，公司2023年收入超過2億美元,。2022年9月,，由Midjourney生成的藝術(shù)作品《太空歌劇院》在美國科羅拉多州博覽會藝術(shù)比賽上，獲得了“數(shù)字藝術(shù)/數(shù)字修飾照片”一等獎,。而提供大模型的Stability AI,，由于一直未能盈利，于2023年12月宣布不再完全開源,，以每月付費的形式向企業(yè)用戶推出其最新的人工智能模型,。

2018年成立的Runway公司利用計算機圖形和機器學(xué)習(xí)來降低內(nèi)容創(chuàng)作的壁壘。Runway 推出的Gen-2是文生視頻生成工具,，可以自動修剪視頻內(nèi)容,。Runway最初是開源模型SD的創(chuàng)造者之一。在SD發(fā)表之前,，來自德國的學(xué)者和Runway共同推出一個名為Latent Diffusion的開源圖像生成器,。Stability AI的成果其實是基于Latent Diffusion。Runway此后改變了思路,。從開源走向閉源,，為來自影視行業(yè)的客戶提供支持，參與了《黑寡婦》等電影的特效項目,，形成了自己的營利體系,。

人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)跑者谷歌最早于2017年推出Transformer架構(gòu)，如今Bert,、T5,、ChatGPT、LLaMa,、Sora大模型都是基于這一架構(gòu),。Transformer改進了深度學(xué)習(xí)處理長文本序列的能力，為大型語言模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ),。OpenAI的開發(fā)者正是基于谷歌發(fā)表的這篇論文開始了探索,。

2022年6月，谷歌高級工程師盧克·塞諾（Luke Sernau）寫的一份備忘錄遭泄露，備忘錄在大聲疾呼,，開源軟件正在威脅大型科技公司對人工智能的掌控,。那些谷歌Bard或OpenAI的ChatGPT替代品，正在讓開發(fā)人員研究,、構(gòu)建和修改,，這些版本比大公司開發(fā)的最好的人工智能模型更小、更便宜,，在性能上（幾乎）匹配,，并且這些新版本可以免費共享。然而,，2024年2月,，谷歌罕見地改變了此前堅持的大模型閉源策略，推出了“開源”大模型Gemma,。有報道認為,，Gemma代表谷歌大模型策略的轉(zhuǎn)變——兼顧開源和閉源，開源主攻性能最強大的小規(guī)模模型,，對手是Meta和有著“全法國希望”之稱的Mistral AI；閉源則主攻規(guī)模大且效果最好的大模型OpenAI,。

回到OpenAI的道路選擇,。馬斯克投資OpenAI的初衷是為了遏制通用人工智能對人類可能構(gòu)成的危險，特別是當(dāng)谷歌收購DeepMind團隊,，并且一路引領(lǐng)AGI競賽時,。奧特曼也有同樣的擔(dān)憂。

OpenAI初始“燒”了很多錢,，推出過Gym,、Universe等技術(shù)產(chǎn)品，但在谷歌的AlphaGo面前都黯然失色,。面對一次次失利,，馬斯克提出希望全權(quán)管理，該提議未被接受,，于是他退出OpenAI,，其投資總額不到4500萬美元。失去資金來源的OpenAI在2019年成立了一個可營利組織來募資,，設(shè)定了獲利的天花板,，即任何投資這個組織的人，最高獲利只能為100倍,，超過100倍后的利潤歸OpenAI所有,。

自2019年起，微軟與OpenAI展開合作。OpenAI每年在微軟云服務(wù)上進行模型訓(xùn)練,，成為微軟投資的重要組成部分,。GPT-1于2018年推出，直至2023年3月OpenAI推出GPT-4時才一鳴驚人,。微軟隨后將ChatGPT技術(shù)用于旗下的各項產(chǎn)品,。自宣布使用OpenAI相關(guān)人工智能產(chǎn)品后，微軟股價從2023年1月6日的每股243美元一路上漲,，截至當(dāng)年12月29日,，收盤價為每股375美元，股價上漲54.3%,。同年,，道指上漲13.7%，標(biāo)普500指數(shù)上漲24.2%,，納斯達克綜合指數(shù)上漲43.4%,。2024年，OpenAI繼續(xù)推出文生視頻大模型Sora,，再次轟動業(yè)界,，微軟股價進一步攀升至每股400美元上方。OpenAI的GPT系列模型以及文生視頻模型Sora,，終于在一次次的快速迭代中反超了谷歌,。

面對OpenAI給微軟帶來的潑天富貴和技術(shù)優(yōu)勢，投資打了水漂的馬斯克提起了訴訟,，他認為OpenAI是一家“為了獲得最大利潤的超級閉源的人工智能”公司,。目前的事實是，OpenAI幾乎完全放棄了開源,，并且成為最不開源的AI公司之一,。

中歐國際工商學(xué)院管理學(xué)副教授楊蔚曾就“企業(yè)的開源創(chuàng)新與競爭戰(zhàn)略”做過研究論文。她指出,，軟件業(yè)在20世紀60年代初期普遍采用開源策略,，直到1985年，IBM將算法專利化,，并且得到美國法院的支持后,，才有了與開源軟件相左的專有軟件（Proprietary?Software）。但到2000年左右,，業(yè)界開始質(zhì)疑開源是否仍有發(fā)展空間,，開源后如何贏利？

楊蔚指出,，開源有兩個重要價值：一是確立行業(yè)標(biāo)準,，二是實現(xiàn)技術(shù)擴散,。

“當(dāng)ChatGPT在兩個月內(nèi)的下載量達到1億用戶時，谷歌必須采取開源措施,。開源是對競爭者的釜底抽薪,。”楊蔚說,。事實是,，谷歌還在就是否開源大模型遲疑之時，Meta搶到了先機,，于2023年2月官宣LLaMA開源,，而谷歌直到2024年2月才開源Gemma?！拔艺J為谷歌現(xiàn)在開源已經(jīng)晚了,，開源社區(qū)的第一信條就是‘不要重復(fù)造輪子’?！痹陂_源社區(qū)中,，第一個開源軟件哪怕性能不好，程序員們也會不計回報地加以優(yōu)化,，但如果再出現(xiàn)一個類似的軟件,，他們將興味索然。所以,，盡管LLaMA最初的性能只有ChatGPT的60%,，但經(jīng)過開源社區(qū)的改造，三周后性能就達到了ChatGPT的90%以上,。開源的另一個附加好處是降低了開發(fā)成本。

“Meta在人工智能上的實力很強,，2018年之前,，學(xué)術(shù)界發(fā)表的文章中，60%使用谷歌的Tensor Flow,，但2019年之后,，使用Meta開發(fā)的機器學(xué)習(xí)框架開始占據(jù)主流，學(xué)界使用工具是重要的市場先導(dǎo)指標(biāo),?！睏钗嫡f?！皬内厔輥砜?，未來人工智能有可能形成開源和閉源兩個體系。LLaMA是Android的開源模式,，OpenAI是蘋果的iOS模式,。”

02

谷歌為什么掉隊了？

谷歌目前的被動局面,，不完全是由技術(shù)問題引起的,。龐大的科研人才規(guī)模更容易導(dǎo)致研發(fā)人員在技術(shù)路徑和AI道德層面產(chǎn)生意見分歧甚至沖突，對創(chuàng)新的推進產(chǎn)生掣肘,。

如今,，ChatGPT的性能優(yōu)于谷歌的BERT，Mata又早于谷歌開源,，先行者谷歌在技術(shù)和商業(yè)策略上腹背受敵,。對此，中國電信研究院大數(shù)據(jù)與人工智能研究所所長楊明川認為,，谷歌的相對遲緩主要有兩個原因,。

一是專注度不夠。所有大模型技術(shù)的終點都是通用人工智能,，谷歌應(yīng)該有多種技術(shù)路線同步進行,，主要的技術(shù)路徑可能類似于AlphaGo的強化學(xué)習(xí)，但這個路線需要疊加大模型技術(shù)來實現(xiàn),。楊明川說：“我認為谷歌和Meta都可能實現(xiàn)通用人工智能,，只是看誰更快。OpenAI的成功是因為專注,，或許是因為它沒有更多可選的技術(shù)路線,。從另一個角度來看，OpenAI擁有技術(shù)信仰,，創(chuàng)始人對大模型底層技術(shù)的認識非常堅定,，我認為OpenAI的深度與此有關(guān)?！?/p>

二是大模型研發(fā)體現(xiàn)了“木桶效應(yīng)”,。“Sora的成功是基于出色的工程化能力,，把每塊足夠強,、足夠長的‘木板’拼接成為一個整體?！睏蠲鞔ㄕf,。Sora整合了多項技術(shù)，視頻數(shù)據(jù)所用的圖片描述生成采用了在DALL-E 3中引入的重新標(biāo)注技術(shù),，通過兩階段精調(diào)的方式生成圖像詳盡的描述,，再使用GPT-4進行豐富，且合成數(shù)據(jù)很可能使用了UE5渲染得到的高質(zhì)量視頻素材,?！癝ora雖然采用的每一項技術(shù)都是業(yè)界頂尖的,，但其實端到端的優(yōu)化難度是極大的，它集中了文本大模型,、多模態(tài)大模型在內(nèi)的多個領(lǐng)域的技術(shù),，是個集大成者。技術(shù)人員視野足夠廣,、技術(shù)寬度足夠?qū)?，才能將多個技術(shù)組合成一個整體，解決了之前不敢想的問題,?！狈粗偁幷呷绻谀承┘夹g(shù)能力上有短板,，將很難推出同款競品,。

楊蔚認為，谷歌目前的被動局面不完全是由技術(shù)問題引起的,。她認為人工智能的復(fù)雜性是多面的,，不僅僅是技術(shù)，更存在于道德倫理方面,。而這種多維的復(fù)雜性和不確定性對于谷歌這樣的技術(shù)巨頭挑戰(zhàn)是更大的,。龐大的科研人才規(guī)模更容易導(dǎo)致研發(fā)人員在技術(shù)路徑和AI道德層面產(chǎn)生意見分歧甚至沖突，對創(chuàng)新的推進產(chǎn)生掣肘,。

谷歌能否扭轉(zhuǎn)局面,，實現(xiàn)對AI技術(shù)及應(yīng)用的強整合，考驗的是CEO的領(lǐng)導(dǎo)力,。楊蔚認為,，AI技術(shù)的發(fā)展與管理學(xué)發(fā)展同源，“領(lǐng)導(dǎo)者是否具備魄力,、實力和手段,，整合現(xiàn)有企業(yè)資源尋找新出路，我認為這是關(guān)鍵,。”楊蔚說,。

03

投資者的技術(shù)機會

人工智能是多領(lǐng)域人才的組合,，人工智能技術(shù)在開發(fā)時，需要引入物理人才,、仿真技術(shù)人才等,。

·時空壓縮

香港大學(xué)計算機系教授徐克在一次公開講座中提到，Sora的技術(shù)路線明確指出需要同時進行時間和空間的壓縮,，這是技術(shù)重點,，而目前投資圈不少人只關(guān)注Diffusion和Transformer路線,，而忽略了時空壓縮。如果無法完成壓縮,，將很難做好文生視頻,。

空間壓縮中，文生圖的功能先通過編碼器（encoder）,，將高分辨率的圖像轉(zhuǎn)化為低分辨率的圖像,，然后通過解碼器（decoder），將低分辨率的圖像還原,，完成空間壓縮后,，軟件處理的Token從1k×2k降為256象素×256象素。

在時間壓縮中,，假設(shè)視頻時長20秒,，每秒25幀，圖像分辨率為1k×2k,，處理的Token量為1k×2k×25幀/秒×20秒,，所以必須對時間維度進行壓縮。徐克認為,，“Pika,、Runway之所以無法生成長時間的視頻，是因為只做了空間上的壓縮,，沒有做時間上的壓縮,。”

·通向物理世界的路徑

OpenAI發(fā)布的訓(xùn)練Sora的動機是：“我們正在教AI如何理解和模擬物理世界中的運動,，目標(biāo)是訓(xùn)練出能夠幫助人們解決需要與現(xiàn)實世界進行交互的問題的模型,。”“我們的研究結(jié)果表明,，擴展視頻生成模型是建立物理世界通用模擬器的一條可行之路,。”楊明川說,。

楊明川認為,，OpenAI沿用的是規(guī)模法則的路徑，Sora依靠大數(shù)據(jù)的概率模型來模擬物理世界,。因為沒有引入物理約束,，物理模擬引擎只是在模擬一個真實的世界，所以它無法達到最優(yōu)物理約束方案,，Sora出現(xiàn)一些有違物理規(guī)律的視頻圖像也就不足為奇了,。比如物體相互穿過、變形,，如籃球穿過籃筐的側(cè)面,，狗在走路時相互穿過,。Meta一直強調(diào)的是世界模型，這是遵循物理定律約束的大模型,?！澳壳叭斯ぶ悄苷幱谀M階段，接下來是仿真階段,，之后才是完全遵循物理定律的階段,，即世界模型的階段。每個階段都需要有核心技術(shù)支撐,。幾大公司可能會有幾條開發(fā)路徑,，是繼續(xù)遵循規(guī)模法則，進一步增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練量,，還是引入先驗物理定律,？哪條路徑能走得更遠目前還不確定。但有一點可以肯定,，人工智能技術(shù)在開發(fā)時,，需要引入物理人才、仿真技術(shù)人才等,，人工智能是多領(lǐng)域人才的組合,。”

·芯片的機遇

2024年3月19日,，英偉達在GPU技術(shù)大會（GTC）上宣布推出新一代AI芯片架構(gòu)Blackwell,。第一款Blackwell芯片名為GB200，被外界稱作“全球最強”的AI芯片,。以GB200 NVL機架規(guī)模系統(tǒng)為例,，配備了36顆Grace Blackwell超級芯片，與芯片數(shù)量相同的H100 Tensor Core圖形處理器相比,，推理性能最多可提高30倍,，但功耗和成本卻降至上一代的1/25，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù),、戴爾,、谷歌、Meta,、微軟,、OpenAI、甲骨文,、特斯拉等公司將采用這一全新芯片架構(gòu)。

楊蔚說,，英偉達芯片算力能力的迅速增長為未來大模型的訓(xùn)練提供一定的可能性,。但對中國不利的一面是,，由于GPU的性能已經(jīng)很好了，用戶更換其他芯片的可能性很小,，目前中國能買到的是H20芯片,，算力只有H200的幾分之一。

美國科學(xué)促進會會士（AAAS Fellow）姜濤3月發(fā)布一則帖子,，其中提到,，云端LLM是大廠的戰(zhàn)場，普通人玩不起,，但是EDGE端LLM有望快速發(fā)展,，會帶動終端推理芯片發(fā)展。此外,，英偉達也將面臨挑戰(zhàn),，ASIC推理芯片會發(fā)展起來。

楊蔚認同姜濤的觀點,，推理芯片的技術(shù)路線是可靠的,。“一旦某個公司在算力上真的繞開了英偉達,，那將會是全新的機會,。”

04

AI時代的商業(yè)邏輯

在發(fā)展方向上,，中國企業(yè)更務(wù)實,，在應(yīng)用上的行動力更快，也比美國創(chuàng)業(yè)企業(yè)更有應(yīng)用場景,，我稱之為“常用創(chuàng)新”,。

徐克教授在公開講座中提到，AI 1.0時代的創(chuàng)業(yè)與2.0時代是不同的,。

AI 1.0時代類似于項目制,，針對不同的項目需求，用特有數(shù)據(jù)專門定制AI算法,，比如人臉識別的數(shù)據(jù)采集,。由于大量工作開源，導(dǎo)致算法門檻變低,，很難形成技術(shù)壁壘,，反而使得特有數(shù)據(jù)和工程化能力變得更為重要。

AI 2.0時代將出現(xiàn)AI平臺型公司（比如OpenAI）,?；A(chǔ)模型（Foundation Model）具有更好的泛化能力，通過微調(diào)基礎(chǔ)模型,，以較低的成本訓(xùn)練,，就能適應(yīng)不同領(lǐng)域的任務(wù),。

徐克認為，這個時代的團隊不需要太多人,，但是一定需要少量生成式AI（Generative AI）領(lǐng)域的頂尖科學(xué)家,。小而精的平臺型公司將能夠保證公司在未來贏利。這些公司真正離實際應(yīng)用接近的時候大概率不再開源,。由于算力要求較大,，只有少數(shù)團隊能夠做文生視頻方向。一旦形成技術(shù)壁壘,，在數(shù)據(jù)的不斷迭代中,，未來的競爭者將很難“彎道超車”。

2.0時代的結(jié)果是“模型即平臺”“模型即產(chǎn)品”,。用戶愿意支付更高的價格去使用優(yōu)秀模型,。

徐克提到，AI 2.0時代的技術(shù)會首先用于容錯率較高的領(lǐng)域,，比如內(nèi)容創(chuàng)作,、娛樂、游戲,、3D甚至元宇宙,，即提升白領(lǐng)的生產(chǎn)效率，而不是像AI 1.0時代那樣取代藍領(lǐng)的工作,。

剛從硅谷考察回來的工信部工業(yè)文化發(fā)展中心AI應(yīng)用工作組執(zhí)行組長,，行行AI董事長李明順很看好應(yīng)用端中國企業(yè)的機會，甚至在一些AI+智能硬件/電商/醫(yī)療/工業(yè)的重要場景中有可能出現(xiàn)超出美國的一些企業(yè),?！霸诎l(fā)展方向上，中國企業(yè)更務(wù)實,，在應(yīng)用上的行動力更快,，也比美國創(chuàng)業(yè)企業(yè)更有應(yīng)用場景，我稱之為‘常用創(chuàng)新’,。這些機會是美國創(chuàng)業(yè)者短期內(nèi)不能企及的,。硅谷大量的美國創(chuàng)業(yè)企業(yè)主要在大模型周邊創(chuàng)業(yè)?！?/p>

比如美國“房地產(chǎn)+AI”是一個3萬億美元的市場,，建筑行業(yè)從設(shè)計到智能家居，到電商都是AI賦能的方向,。在這一領(lǐng)域里,，馬斯克投資主營拼裝式建筑的Boxable公司，利用AI技術(shù)改善現(xiàn)有行業(yè)?！爸袊^去這些年在裝配式建筑上取得不錯的進展,，在民宿、鄉(xiāng)間別墅上有很多應(yīng)用場景,。中國供應(yīng)鏈在成本上比美國有優(yōu)勢，中國企業(yè)要結(jié)合跨境電商和AI應(yīng)用,，讓裝配技術(shù)更加智能化才能抓住這3萬億美元的市場機會,。”李明順說,。

雖然李明順看到中國在大模型領(lǐng)域采用的是跟隨策略,，但國家對人工智能的重視和投入，也在保證中美兩國之間不會出現(xiàn)太大的代際差,。雖然目前在數(shù)據(jù)端,，中美之間有差別，在算力上美國更有優(yōu)勢,，但是隨著大模型的推進,，開源生態(tài)的增多，這些差距都不會太大,。

但就人工智能底層的數(shù)據(jù)質(zhì)量進行對比,，李明順認為美國的數(shù)據(jù)更為統(tǒng)一，而中國的信息孤島較多,。

李明順認為,，自Sora誕生后，人們對AI大模型的整體格局和發(fā)展路徑有了更加清楚的認識,?！敖裉斓腁I大模型是基于‘暴力’競爭，即用大規(guī)模的算力,、大規(guī)模的資金,、大規(guī)模的數(shù)據(jù)以及大平臺的能力去競爭?！敝忻纼蓢鴮Υ说恼J知越來越強烈,。美國萬億美元以上的公司幾乎都在全面布局人工智能，蘋果公司為此甚至放棄了電動車業(yè)務(wù),。阿里巴巴除了自己開發(fā)“通義千問”大模型,，也通過投資一系列領(lǐng)先的AI公司去參與競爭。

人工智能的國家間競爭,，其實爭奪的是設(shè)定標(biāo)準,、設(shè)定游戲規(guī)則的權(quán)力。李明順說：“鑒于現(xiàn)在的發(fā)展形勢，東西方可能會出現(xiàn)兩套平行體系,。目前在汽車,、通訊、供應(yīng)鏈等領(lǐng)域,，已經(jīng)出現(xiàn)了兩個體系的跡象,。在AI芯片和大模型領(lǐng)域，東西方兩個獨立體系也在逐漸形成,，所以中國企業(yè)只有接受這個大環(huán)境,，扛過這個周期，中國企業(yè)應(yīng)該結(jié)合自己的優(yōu)勢去構(gòu)建自己的標(biāo)準化體系,?！?/p>

人工智能如何出海，也是這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者關(guān)注的話題,。既有的技術(shù)體系,、供應(yīng)鏈需要找到合適的市場。李明順認為,，目前東南亞,、中東、非洲是中國企業(yè)既有的出海陣地,，南美較為中立,，中國與澳大利亞的關(guān)系出現(xiàn)了一定的緩和跡象，日本與中國政冷經(jīng)熱,，這些地方都是中國人工智能企業(yè)出海的市場,。“我認為市場經(jīng)濟是一個非常聰明的配置資源的方式,，只要有需求的地方,，性價比高的產(chǎn)品和技術(shù)就會流過去。為此,，中國企業(yè)要從‘中國制造’轉(zhuǎn)變?yōu)椤袊酥圃臁∕ade by Chinese）,，讓中國企業(yè)以世界公民和本地公民的角度去思考。當(dāng)企業(yè)實現(xiàn)本土化,，這才是真正的全球化,，而不僅僅是‘出海’,?！崩蠲黜樔缡钦f。

來源 | 《商學(xué)院》雜志2024年4月刊