OpenAI董事会主席：大模型创业已无出路，未来应聚焦AI代理与应用

在最近的访谈中，OpenAI的董事会主席Bret Taylor发表了对当前AI行业的深刻见解。他认为，开始只是围绕大型语言模型（大模型）建立企业的时代已经过去，未来更应该关注AI代理及其应用，以推动行业的进一步发展。

AI市场的未来构想

根据Bret Taylor的分析，AI市场将分为三个主要板块，其中大模型领域已经变得竞争激烈，初创企业难以在其中生存。大模型的研发成本极高，需要巨额资金才能训练出实用的模型。这意味着，除非拥有相当的资金支持，初创企业将难以在这个领域中找到成功的机会。因此，他认为，初创公司应该转向更具商业潜力和低门槛的领域，例如应用型AI和AI代理。

为什么AI代理将成为主流

Taylor强调，AI代理将是未来软件产品的重要形式，这些代理程序可以自动化处理很多以往需要人力完成的任务。通过构建高效的AI代理，可以直接提升企业的生产力和用户体验，进而获得更高的利润。他指出，现有的AI工具和服务虽然在发展，但许多还尚不够成熟，无法充分发挥它们应有的价值。

在这样的背景下，Taylor建议创业者应关注于开发和优化AI代理，以提供可衡量的商业成果。例如，Sierra公司已为企业构建了智能客户服务代理来提高服务效率，这种模式的利润率更高，因为它直接与实际业务成果挂钩。

结果导向的定价模式

让人印象深刻的是，Taylor提到AI产品的商业模式需要从传统的按Token计费转变为结果导向的计费。这一创新的商业模式使企业能清晰看到AI所带来的成效。例如，企业希望通过AI代理减少客户服务的成本并提高客户满意度，AI公司则需要展示如何交付相应的成果。通过建立业务目标与AI产品之间的紧密联系，这将激励更多的企业采纳AI解决方案。

这种变化将重塑整个技术行业，推动应用型AI的成熟与普及。随着AI产品市场化的发展，企业不再仅仅关注内部技术的复杂性，而是开始关注实际应用的效果。

AI与编程的未来

Taylor进一步表示，编程的方式也正在经历变化。他指出，未来的编程可能不再单纯依赖人们在终端或文本编辑器中输入代码，而是更像是与机器协作，利用AI生成的代码。编程的难点在于系统的设计与维护，而非编写每一行代码。这种转变将使得非技术背景的人员也能参与到软件开发中来，极大地降低了技术壁垒。

他还提到，随着AI逐渐承担软件开发的重任，计算机科学的重要性将依然存在。尽管很多具体的编码过程可能会被AI替代，但掌握计算机科学的基础知识将帮助人们理解技术与商业之间的关系，从而设计出更优秀的系统。

教育与未来人才培养

在谈到未来的人才培养时，Taylor表示，孩子们在学习中可以充分利用AI工具来提升自己的能力。他鼓励家长及教育者使用AI作为辅助教学的工具，借助ChatGPT等工具促进个性化学习，培养孩子的批判性思维和创造力。AI不仅是提升学习效率的手段，更是帮助学生获取知识的伙伴。

Bret Taylor的观点不仅提纲挈领地揭示了AI行业当前所面临的挑战，也为初创企业的未来发展指明了方向。在大模型市场竞争日趋白热化的环境下，专注于AI代理与实际应用的开发，结合结果导向的商业模式，将是企业获得成功的有效途径。随着技术的不断进步，未来的AI市场将越来越与人类的日常生活和工作紧密相连，而我们则需把握这一尚未完全开发的广阔蓝海，来推动技术与社会的同步进步。