a16z Martin Casado：构建 AI 模型并没有那么难
这位技术专家兼投资人认为，人工智能近期的进展是一场堪比工业革命的重大事件，但他警告称，大型参与者筹集”廉价资金”的能力是有时限的。
Martin Casado 是一位技术专家和投资人，曾支持硅谷一些最知名的初创企业。他在 Andreessen Horowitz（亦称 a16z）领导一支人工智能投资团队；该公司是全球最知名、也最敢言的风险投资公司之一。
在职业生涯早期，Casado 曾在 Lawrence Livermore National Laboratory 从事核武器模拟工作，并在 2001 年 9 月 11 日袭击事件后，转向为情报界开展网络和网络安全研究。随后，他在 Stanford University 攻读哲学博士期间，协助开创了软件定义网络，使计算机之间的数据传输能够通过软件而非硬件实现。此后，他创办了自己的初创公司 Nicira Networks，并以逾 10 亿美元的价格出售。
在这场与英国《金融时报》风险投资通讯员 George Hammond 的对话中，他认为，AI 近期取得的进展是一场堪比工业革命的事件，但他警告称，行业内更大参与者筹集”廉价资金”的能力是有时间限制的，价值将迅速向下游转移。
「AI 改变了创新的本质——从工程问题变成了资本问题」
George Hammond： 我们当下正在经历的这轮 AI 周期，像不像你以前见过的某种情况？
Martin Casado： 有时我觉得它就像互联网一样，改变了社会秩序，因为你可以不受地理距离限制地与任何人交流。AI 让我想起这一点。它具有文化影响，也具有社会影响，它改变了人类与某种事物沟通和互动的意义。
有时我觉得它更像电力，甚至像工业革命，因为它似乎也彻底改变了创新的经济逻辑。比如就业市场，比如融资市场。互联网早期就有很多需求，但我们不知道如何将其变现。而在这里，感觉需求近乎无限，而且我们从一开始就在变现。
工业革命使世界摆脱了贫困，并成为一股强大的均衡力量。它解决了人类面临的许多严重问题。AI 也许会做到几乎同样的事情，只不过……方式会更加剧烈。
GH： 如果把时间尺度进一步压缩来看呢？工业革命是在几十年间逐步展开的，而这正在以几年为单位发生。这样的速度会带来什么后果？
MC： 这个问题我们其实并不知道，对吧？这项技术主要是为了提高人的生产率吗？在多大程度上，你可以用 AI 取代人类？在多大程度上，AI 根本不需要人类？它们会不会变成能够自主创办企业的独立实体？我认为我们对此完全没有证据，但我们正处在一项颠覆性技术之中。谁知道接下来会发生什么？
「”虚幻生产力”——AI 让我们感觉自己比实际更高效」
GH： 我们现在已经看到了一些生产率提升的迹象。是什么会推动这种趋势持续下去？未来几年这会呈现出什么样子？
MC: 其中最明显已经奏效的，就是代码。假设大约有 3000 万名职业软件开发者，他们的平均年薪是 10 万美元。这就是一个 3 万亿美元的市场。我的意思是，我们现在才刚刚进入这个庞大市场非常、非常早期的阶段。
如今，一名律师可以处理更多案件，医疗保健的准确性也会提高。我们知道，呼叫中心相关的应用已经奏效。我们知道，客户支持也已经奏效。但除此之外，还有一长串领域，我们还不太确定。
也可能出现这样一种情况：AI 让我们感觉自己的效率比实际更高。这是一种”虚幻生产力”。你有多少次和 ChatGPT 对话时，会觉得”这主意真不错”。然后你纠正它，它就会像……
GH：“这观察得很到位！”
MC： 没错。人们对 AI 带来的生产力提升的主观感受，与它们实际带来的生产力之间确实存在某种脱节，但毫无疑问，聊天机器人确实正在创造价值。
但我认为，当这一切尘埃落定时，这里的重大创新在于，我们实际上可以投入大量资金去解决某些类别的问题，而这是我们过去做不到的。
在我看来，AI 能否解决这个问题，如今已经是一个资本问题，而不是技术问题。如果我们回过头来看，问一句”这里最大的转变是什么？”我认为，关键在于我们把它从一个工程问题变成了一个资本问题。对我来说，这相当于工业革命级别的变化，因为它改变了创新的本质。
GH： AI 显然总体上非常有效，但在承担知识型工作、突破狭窄使用场景所需的各个方面，它的精确度还不够高。我们下一步该如何实现这一点？
MC： 预训练阶段，也就是投入大量资金去训练一个基础模型，这基本已经完成了。下一阶段是 RL（强化学习），开始攻克那些你拥有奖励信号的具体问题。我们现在正处于这个阶段。
所以我认为，问题已经不太是：它能不能应用于某个特定垂直领域？在大多数情况下，我觉得答案是可以。真正的问题是：这样做是否具备成本效益？
我认为行业目前处在这样一个阶段：电脑发展到某个节点后，制造一台电脑需要借助另一台电脑，从而产生了一种自催化效应。现在，我们也到了人们开始用 AI 创造 AI 的阶段。反馈循环将从这里开始形成，而这往往会大幅拉低你所做事情的价格。
「你面对的是我们见过折旧速度最快的资产」
你面对的是我们见过折旧速度最快的资产，以及增长速度最快的公司。而且没有人能够回答，这最终会在何处趋于稳定。
GH： 谈到资本问题，大型 AI 实验室融资规模之大、营收增长之快，都超过了以往任何一代初创公司。但它们仍在亏损。你如何看待这个问题？
MC： 是的，说实话，这才是最大的问题。如果你看一家前沿实验室相对于上一代模型训练轮次的经济性，它们看起来非常不错。但如果你看当前这一轮训练的经济性，情况就很糟糕。
你认为一个模型能保持多长时间的相关性？三到六个月。之后你就得进行下一轮训练，这些模型根本没有任何持久性可言。所以，你面对的是我们见过折旧速度最快的资产，以及增长速度最快的公司。而且没有人能够回答，这最终会在何处趋于稳定。
GH： 那么，作为 AI 公司的投资者，你如何破解这一难题？
MC： 我们必须对每一种潜在结果都有布局。一种情况是，大型实验室获取 80% 的价值。因此，你必须布局大型实验室。另一种情况是，在某个时点，市场会让这种烧钱行为回归理性。实验室将无法再以如此低的成本筹集这么多资金，随后价值会迅速向下游应用和较小模型转移。因此，我们也必须对此有所布局。
没有人能够预测未来，所以你必须对任何一条既定路径都有足够的布局。
最重要的是，AI 实验室能否筹集到比任何依赖它们的公司更多的资本？如果 Anthropic 融资 300 亿美元，整个下游生态加起来都筹不到这么多钱。我们谈论的资金规模大得惊人。但另一方面，模型的持久性又如此之低，我看不出它们如何能够维持这种局面。所以我认为，问题更多在于”它们还能继续吸纳这些资本多久？”在我看来，这才是关键问题。一旦这一切发生，世界将会非常不同。
GH： 那么，当我们走到那一步时，世界会是什么样子？
MC： 在某个时间点——我不知道那会是两年后还是六年后——市场会对此作出理性判断，并认为这里还存在其他机会，而你实际上是在为所有这些事情提供补贴。因此，廉价资金的流入将开始放缓。
到了那个时候，大型模型实验室将成为品牌垄断者，它们将在企业市场中掌握庞大的账户控制力，成为根深蒂固的既有巨头。但我认为，也正是在那时，它们的增长将显著放缓，而价值将向下游一层转移，也就是那些专注于特定垂直领域、应用、小型模型等方向的参与者。
「构建 AI 模型其实并没有那么难」
GH： 为了让这股热潮持续下去，模型开发的下一步会是什么，或者说还会出现哪些全新的架构？
MC： 我只是觉得，我们已经拥有了足够通用的工具来构建下一代产品。而我们仍在学习如何使用这些工具。我认为，我们已经越过了那个世界将要发生改变的事件视界。
如果说我有一个大胆观点，那就是：我做这件事越久，就越觉得构建这些模型并没有那么难。我认为，我们之所以会觉得”哇，这些太惊人了”，是因为这原本是一个相当小众的领域，从事这项工作的人并不多。
创新不再关乎巧思，而在于资源的聚集。
我一直看到一些非传统团队——也就是说，他们没有传统背景，没有哲学博士学位，也没上过 Stanford——在有资金支持的情况下构建出优秀的模型。这几乎就是：你能不能拿到数据？你能不能拿到电脑算力？这改变了创新的性质；创新不再关乎巧思，而只是关乎资源的聚集。
GH： 你投资过由 Ilya Sutskever [Safe Superintelligence] 和 Fei-Fei Li [World Labs] 创办的公司——他们都是这一领域最受瞩目的研究者之一。显然，在某种层面上，你相信创新来自非常顶尖的研究团队。他们所做的事情，与您刚才所描述的那种某种意义上的”靠蛮力推进”究竟有什么不同？
MC： 嗯，现实中有一个务实的规律：最有名的人会融到最多的资金。所以即便他们不是最有创造力的人，他们仍然能够拿到最多资金。还有一种情况是，最有名的人也能招到最顶尖的 20 个人。
我确实觉得，现在仍处于足够早期的阶段，因此你需要真正懂这件事的人。你现在确实必须拥有那些领域专家。这并不意味着你更聪明与否。你只是恰好当时就在那个房间里。
比如，恰好靠近 OpenAI 的那批人，本来也只是随机凑在一起的一群人，对吧？现在获取这些知识可能才是最难的，因为这一切还处于非常早期的阶段。
这些人确实掌握了渠道：Mira [Murati] 当时就在现场，Ilya 当时也在现场，Fei-Fei 在很多方面开创了深度学习。因此，他们拥有人脉网络，也能接触到相关知识。但随着时间推移，我们所有人都会获得这些，而这很可能意味着，这些事情并没有那么难，最终真的只会变成资本视角下的问题。
我这么说多少有点调侃，我也不是想把话说得太绝对，但这几乎与所有人的看法相反。大家都觉得，”这是那些天才大脑做的事，只有他们才能做到”。但实际情况也可能是，不，这些东西其实相当直接。它并没有演进太多。如果你能聚集起资金，那么很多人都能做。
「美国 vs 中国：自由市场对阵国家意志」
GH： 你曾撰文谈及美国与中国的 AI 竞赛。如果这确实是一场资本游戏，既需要私营企业投入，也需要政府承诺，那么谁会胜出？
MC： 中国拥有政府的全面投资，自由市场成分很少，并且能够非常高效地扫清监管障碍。在美国，我们有自由市场、自由资本、大量监管，却没有明显的办法来扫清这些监管障碍。我认为，这就是这场竞赛。
显然，如果政府能扫清监管障碍，美国就会占据绝对主导地位。
GH： 为什么美国击败中国如此重要，尤其是在模型优势只能维持数周而非数月的情况下？
我认为有三种可能的结果：美国胜出、中国胜出，或者双方都发展壮大并进入缓和共处状态。而我实际上更倾向于第三种：创新获胜，人类获胜，世界获胜。
MC： 如果说存在相互竞争的理念，我相信西方理念。所以如果你是在那个层面上问，这大致就是我的核心信念。
我认为有三种可能的结果：美国胜出、中国胜出，或者双方都发展壮大并进入缓和共处状态。而我实际上更倾向于第三种：创新获胜，人类获胜，世界获胜。
我并不需要美国在本土各个方面都占据绝对主导地位，但我们不能处于依赖中国的境地。
记住，我们在互联网时代就经历过这一切。我们创造了互联网。我们实际上拥有行业领先的公司，Cisco [Systems]、Juniper [Networks]。后来中国复制了它们，而且这对新兴世界产生了巨大的影响。中国影响力的范围不断扩大。你可以想象，在 AI 领域这种情况会更加明显。所以至少，我们不能依赖中国的 AI，而且我们希望让我们的盟友能够获得美国技术。
「Anthropic 事件：一家公司竟想控制政府的决策过程」
GH： 说到这个，我想谈谈美国 AI 公司与政府的角色。Anthropic 对阵 Pentagon 一直是那里的大新闻。你的职业生涯始于 Lawrence Livermore [National Laboratory，一个专注于核武器研发、隶属美国能源部的研发中心]。我总体上很好奇，在调动 AI 资源这件事上，你认为私营科技公司与政府之间的关系应该是什么样的？
MC： 9·11 之后发生的事情，与今天正在发生的情况之间有着很强的相似性。所以，9·11 发生时我其实就在 DoE [Department of Energy]，当时我在武器项目组，那有点像是冷战遗留下来的时代产物。
一切都变了：随着互联网以及随后恐怖主义的出现，威胁的性质发生了变化。而我们当时提出的许多同样的问题，今天也在被再次提出：我们知道恐怖分子正在利用互联网进行通信。我们如何找到他们，又如何在不监控美国公民的情况下做到这一点？这些问题完全一样。
当时事情最终的发展是，一些公司决定与政府合作，另一些则决定不与政府合作。而这两种选择都完全可以。然后我们算是一路摸索着走了过来。这一次，问题也完全一样：当法律尚未更新时，如何使用 AI？公司可以自行决定是否与政府合作。
但行不通的一点，也是这次不同之处在于，Anthropic 已决定他们想要合作，但实际上却要掌控政府的运营流程。一个独立公司竟然想真正控制政府的这一决策过程，这完全是前所未有、史无前例的。
所以我的个人看法是，不与政府合作完全没问题。不能接受的是说：”政府，你们不懂这项技术，所以我们来替你们做决定。”我认为现在被争论的正是这一点，对吧？顺便说一句，我认为 Microsoft、OpenAI，以及所有那些站出来为 Anthropic 辩护的公司，这么做都是错的，因为这件事截然不同。
GH： 为什么这件事不能像你刚才所说的那样，由政府直接表示”我们没必要合作，你们的服务条款与我们的预期不符，所以我们不会合作”来解决？他们为什么还要更进一步，作出供应链风险认定？
MC： 嗯，我认为 Anthropic 本来也可以做同样的事。他们完全可以只是决定不这么做，但他们并没有这样。Anthropic 当时是在试图保留对政府内部所发生事情的某种控制。
在我看来，正因为这项技术如此无处不在——这就进入 Martin 的个人观点范畴了——如果 Anthropic 表明自己愿意切断对关键基础设施的支持，而这也正是实际发生的事，那么你完全可以设想，这会被定性为一种供应链风险。
据我所知，这种情况在《爱国者法案》时期从未发生过……也就是”9·11″之后，没有哪家公司会说，”即便你依赖它，我们也会把它关掉。”而这里实际上发生的就是这种事，对吧？
这就好比 Cisco 说，如果我们不喜欢你们在做什么，即便那完全合法，我们也要把路由器关掉。或者说，就像电话公司那样。
GH： 这是不是另一种类似的类比，比如 WhatsApp 或 Telegram 说：”我们不会在自己的服务中植入后门”？
MC： 完全不同。
GH： 为什么这么说？
MC： 因为，能够拒绝提供某种被用于一次行动的东西，其性质与事后提供对某种东西的访问权限完全不同。你可以这样想：作战人员正在战场上、一次行动进行到一半时通信，而电信运营商却决定切断通信。这才是眼下这里正在发生的事情的恰当类比。
「AI 的掌控者想要比互联网时代更多的控制权」
GH： 撇开 Anthropic 合同的细节不谈，我真正好奇的是，这会如何更广泛地影响政府与 Silicon Valley 之间的合作关系。这会改变他们的合作方式吗？
MC： 我不这么认为。政府之间始终存在这种紧张关系。任何不愿与政府合作的公司，我都完全、完全尊重。我完全尊重他们，我也会投资他们。
我很高兴我们现在开始讨论这样一个问题：如果一家公司威胁要减少对关键基础设施的访问，会发生什么？
政府该怎么办？我认为我们需要弄清楚这一点，因为 AI 是一项非常强大的技术。
GH： 我认为，这恰恰印证了我们整场对话反复提到的一个主题：作为一种技术，人工智能的强大程度是我们此前从未真正遇到过的。
MC： 是的。也可能围绕 AI 存在一种我们尚未遇到、但影响力强大的意识形态。也许这与互联网完全类似。不同之处可能只是，运营这些事物的人相比当年建设互联网的人，更想掌握更多控制权。情况确实可能如此。
GH： 你认为那才是驱动他们的意识形态，而不是说他们只是比人们当年对互联网的影响更为恐惧吗？
MC： 我只是说，这种情况有可能发生。他们本可以更加恐惧，但问题就在于：在那种情况下，关键是意识形态，而不是技术。掌控技术的人不同，而不是技术本身不同。这种情况完全有可能出现。而我们在这里对此并不清楚。
GH： 这两者难道不是相互关联的吗？
MC： 有这种可能，但也可能情况是，这只不过像我们过去 70 年来一直在应对的任何其他电脑技术一样。你知道，只是围绕它形成了一些文化，把它看成并非其本质的东西，并借此在根本不了解其影响的情况下左右政府政策。我也不知道事实究竟如何。这也是为什么我其实很高兴现任政府正在展开这场讨论。这是一场非常健康的讨论。
也许事实证明政府完全错了，我对此完全持开放态度。也有这种可能。
本采访实录经编辑删节，以求简洁清晰。
