上月，王小川和李彥宏在大模型領域的隔空對戰火藥味十足。對於李彥宏談及百度大模型文心一言與OpenAI差距在兩個月左右的觀點，王小川說：「怎麼可能只差兩個月？那一定是（在）另一個宇宙。」 他認為OpenAI比國內領先三年時間。追上GPT-3.5可能一年時間是有機會的，但目前OpenAI已經達到GPT-4的級別，GPT-5也在訓練過程當中了，因此「追上」需要三年。
5月4日晚，第一財經記者獲悉，在百度內部一個頒獎活動上，百度董事長李彥宏再次提起與OpenAI差距的時間問題，他稱自己前段時間接受採訪時說跟ChatGPT的差距大約是兩個月，這有點斷章取義，因為自己後面緊接着說：「這不是重點，重點是這兩個月的差距我們要用多長時間才能趕上，也許很快，也許永遠也趕不上。」
百度文心一言能否追趕上ChatGPT？李彥宏表示這取決於百度自身的努力、把握機會的能力和執行力。「我們的戰略、人才、組織機制和文化能不能適應新的形勢，我們在新的環境下能不能持續創新，生死攸關。」
演講中，李彥宏還提到了百度在2013年參與人工智能教父Geoffrey Hinton和他的兩位博士生Alex和Ilya團隊競標的往事，稱自己看到有人批評百度不懂商業談判，當年錯失了首先做出了ChatGPT的機會。
據第一財經記者了解，2012年的 ImageNet 視覺識別挑戰賽上，Geoffrey Hinton 等人提出的深度神經網絡 AlexNet 一騎絕塵，成績比第二名高出41%，證明了深度學習的龐大潛力。科技巨頭們敏銳地留意到這一團隊，一場人才爭奪戰由此展開。百度、谷歌、微軟等科技巨頭都曾高價參與競標Geoffrey Hinton 的團隊，但最終他的團隊選擇了加入谷歌，把深度學習技術帶進了谷歌的多項業務，直接推動谷歌AI技術實力的提升。但近期，Geoffrey Hinton因為離職谷歌引發AI行業的震動；而他的博士生Ilya Sutskever則在後來成為了OpenAI的聯合創始人和首席科學家。
李彥宏並不認可當年百度流標錯失率先做出ChatGPT機會的說法。他稱：「Google比我們當時多付了4000多萬美金，不是也沒有做出來嗎？Ilya Sutskever轉身就離開Google去參與創建了OpenAI。」他還透露了文心一言內測以來的最新進展，稱大模型推理成本已經降到了原來的十分之一。
隨着移動互聯網的日益成熟和內卷，今天的人工智能領域，競爭比以往任何時候都更加激烈。有人把近日扎堆的大模型創業稱作「百模大戰」，從百度文心一言、阿里通義千問到商湯、崑崙萬維等科技公司的大模型，到王小川的百川智能、王慧文的光年之外、李志飛的序列猴子等，「中國版ChatGPT」在最近一個月里幾乎迎來扎堆發布的熱潮。而在大模型的應用層，文檔類產品在微軟Copilot系列的帶動下率先突圍，國內包括釘釘、WPS等辦公產品先後公布在大模型領域進展。
面對生成式人工智能（AIGC）的創業浪潮，李彥宏也表示，百度面臨的挑戰是前所未有的。他稱，全球算力規模美國占34%，中國占33%，但算力不能保證我們能夠在通用人工智能技術上領先，算力是可以買來的，創新的能力是買不來的，是需要自建的。他認為，真正的AI時代，新的應用會基於大模型來開發，就像十幾年前各種基於安卓、iOS的應用大量湧現一樣，大模型會徹底改變雲計算的遊戲規則。過去，雲計算主要賣算力，看速度、看存儲，今天，客戶購買雲服務，是要看框架好不好、模型好不好，而不是僅僅看算力怎麼樣。
李彥宏還提到未來培養原生AI思維模式的重要性。他說這很難，因為自己和四萬百度員工沒有一個是AI時代的原住民，大部分人經歷了移動互聯網時代，不少人還經歷了PC時代，思維方式可能被固化。所以要改變固有的思維方式，要用毅力克服慣性，用發現和探索的眼光看待新世界。-來源:第一財經資訊-
*奧哲徐平俊：低代碼+AI，邁向企業數智時代*
低代碼開發是過去兩年 To B 市場的風口之一，它給傳統軟件開發帶來了顛覆性改變。有預測認為：未來5年，新應用構建的數量將超過過去40年的總量，需求響應的周期也將大幅縮短，從月、周甚至天計算。業務需求爆發式的增長催生了對低代碼的需求。根據 Gartner 的預測，2025年 70% 企業的數字化應用將由低代碼來構建。與此同時，低代碼也一直面臨着質疑，比如「低代碼只適用於邊緣創新和搭建長尾應用」、「低代碼只是玩具」......而當下 AIGC（AI Generated Content，AI生成內容）技術及應用的爆發，似乎正在給低/無代碼行業帶來一場顛覆性革命。
徐平俊認為，低代碼作為企業數字化的核心引擎，已經對傳統的開發模式產生了顛覆性的變革。外界目前所討論的 AIGC 會對低代碼領域造成大的衝擊，主要聚焦在其能自動生成代碼的功能，但 AIGC 本質上會促進低代碼行業的發展。「一方面， AIGC 通過語義直接生成代碼的效率並不會更高，作為一種概率模型，並不能保證生成的代碼準確性，且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質是將語義變成模型，本身就不需要代碼，融合 AIGC 能力後，可以加速語義變成模型的工作進程，從而提升應用開發的效率。另一方面，從人人開發的角度，能夠幫助更多非專業開發人員參與到軟件開發中。AIGC 需要大量人工校正工作，實際並沒有解決技術的門檻要求，業務人員還是很難直接完成應用開發；不過，通過低代碼和 AIGC 相結合的方式，可以更加高效地利用人力資源，從而更好地解決需求和供給的匹配問題。」
在落地層面，徐平俊闡述了奧哲過去在低代碼核心技術上的積累沉澱和對 AI 與旗下不同產品融合的場景探索方向，並透露公司對低代碼 + AI 融合演進早已做了明確的長期規劃，計劃於近期推出具體的產品。
Q：華創資本
A：奧哲創始人、CEO 徐平俊
Q1： 如果說低代碼開發是對軟件開發的一次顛覆，那麼ChatGPT 所展現的 AI 生成代碼的能力，會不會也是對低/無代碼開發的一次顛覆？
徐平俊：低代碼作為企業數字化的核心引擎，已經對傳統的開發模式產生了顛覆性的變革。我們判斷AI生成代碼的能力，將進一步促進低代碼/無代碼行業的發展，而不是衝擊這個行業。
首先，AIGC 並沒有改變低代碼的底層邏輯。低代碼的底層邏輯有兩個，一是提升企業的應用/系統開發效率，降低數字化轉型成本；二是促進人人開發，讓業務人員也能深度參與到業務系統中構建，最終實現業務與數字化的零距離，即業務數字原生。 （編者按：「業務數字原生」最早為徐平俊於2020年提出，指的是企業管理者直接在數字化的環境下進行業務思考，重新定義企業的運行模型。業務人員能像使用手機一樣操作數字化工具，快速落地業務想法。）
· 從效率提升的角度， AIGC 通過語義直接生成代碼的效率並不會更高，作為一種概率模型，並不能保證生成的代碼準確性，且代碼可用性需要大量的人工校正工作。低代碼本質是模型驅動，模型直接運行，本身就不需要太多代碼生成的工作，融合 AIGC 能力後，可以通過語義生成模型，加速需求分析工作進程，從而進一步提升應用開發的效率。
· 從人人開發的角度，能夠幫助更多非專業開發人員參與到軟件開發中。AIGC 需要大量人工校正工作，實際並沒有解決技術的門檻要求，業務人員還是很難直接完成應用開發；不過，通過低代碼和 AIGC 相結合的方式，可以讓業務人員直接參與應用開發，從而更好地解決需求和供給的匹配問題。
總體而言，AI+低代碼的融合，將提高企業總體的定製開發效率，讓參與應用開發的人群更廣泛，開發模式、工作方式都將產生新的變化。展開來說：
· 對於專業大型系統開發：開發者藉助低代碼+ AIGC 開發模式，從需求抽象，到業務建模，再到生成功能模塊，以及後續測試發版，各環節效率都有倍級提升；大型業務系統由很多模塊組合，開發者可以聚焦用低代碼進行領域建模、架構設計，方案設計，代碼 Review 以及整合 AI 生成的模塊組合工作；通過 AIGC 能力，業務人員與開發者的各類需求文檔梳理、相對簡單零散的應用構建、局部功能頁面、確定性的功能函數等工作，都可以分配給 AI 生成。
· 對於中小微企業應用開發或大型企業部門級應用：業務人員可以藉助無代碼+ AIGC 開發模式，實現自然語言描述生成應用，隨着語言模型具備多模態能力，用戶也能通過語音、圖像交叉輸入方式生成簡單應用。
Q2：奧哲現有的產品有哪些？產品彼此間的關係是什麼？
徐平俊：不同類型、處於不同階段的企業對低代碼有不同的應用需求，如果哪家廠商說可以只用一種產品或一套解決方案就可以滿足所有企業的數字化需求，根本是不可能的。
因此，奧哲構建了業內可以說最齊全的低代碼產品矩陣——大中型企業數字化核心引擎「奧哲·雲樞」、中小組織業務數字化一站式平台「氚雲」，以及大企業業務部門數字化應用開發平台「有格」，同時通過「低代碼平台+解決方案+方法論」的體系，足以賦能企業構建全面的數字化建設能力。
幾個產品形成了巨大合力，奧哲過去幾年突飛猛進的商業化進展印證了這一矩陣的有效性：截止目前，中國 500 強企業中六成以上企業使用奧哲·雲樞構建企業核心應用系統；氚雲連續 6 年居釘釘全品類銷售第一， 2022 年雙 11 期間，氚雲全渠道 GMV 甚至實現了 2032 萬元，較 2021 年同期激增 29.5%。
結合剛剛提到的話題，我們堅定地認為是「低代碼+ AI 」而非「 AI +低代碼」。短期來看，低代碼跟 AI 的這種融合可以大幅提升企業的應用開發效率，加速企業數字化轉型進程。長期來看，可以讓業務人員真正直接參與數字化建設，實現業務數字原生。藉助低代碼和 AI 的方式，企業可以構建統一數字化平台，集成高度聚攏的行業知識和應用個性化開發能力，幫助更多非專業開發人員參與到軟件開發中來，從而推動數字化創新的普及化。在這種情況下，人人都能成為數字化建設中的一份子。
Q3：有說法認為，基於 AGI （Artificial general intelligence，通用人工智能），國內 SaaS 軟件都值得再重做一遍，你如何看？
徐平俊：我們可以將 GPT-4 這類的 LLM 大模型比作未來的通用計算機平台，這樣看不僅是交互方式的創新，而是整個軟件產業鏈都會產生很大變化：
首先雲計算底層 IaaS 會走向 MaaS 服務（模型即服務），一些非結構化數據變得有價值，企業對雲資源需求會激增； PaaS 層一些新的 LLMOps 的 Infra 工具將會加入，會改變現有的 DevOps 流程；應用層很多產品及服務都將直接通過大模型實現，因此我們判斷未來 SaaS 軟件有以下幾大變化：
第一：SaaS 功能：企業數字化平台能力走向高度聚合，一些垂直領域的 SaaS 能力將直接成為插件被模型調用，即用即走，可能不需要這麼多頁面feature（比如商業 BI 產品、集成平台不需要做這麼重）。當然具備端到端的商業方案能力的 SaaS 依然具備存在價值，但整個 SaaS 市場格局會重新分配，標準化 SaaS 的市場份額會大幅減少。
第二：SaaS交互：未來軟件交互會是 GUI（graphical user interface）+LUI（language user interface）的混合交互模式，大語言模型和 Copilot 模式結合，會改變今天軟件以「點擊/滑動」為主要的交互方式，簡單、確定性的任務指令，可以用 LUI 交互，複雜的配置仍然不如 GUI 圖形化配置高效準確。但 LUI 一定會成為很新的交互形式，產生很多新的交互場景，交互體驗更簡潔，這些場景可能成為 SaaS 應用的新場景，對應的設計、功能都需要有延伸和改變。
第三：SaaS 服務：一些 SaaS 可能必須依靠 AI 才能形成價值閉環，比如 IM、會議軟件、在線文檔，製圖/視頻軟件，Marketing / SEO 類內容生成型產品，可能都要完全基於模型出發設計 AI-Native 的產品。
第四：SaaS成本結構：MaaS 模式下，SaaS 產品都會或多或少參與到模型訓練，這會增加研發成本投入，大模型提供的調用服務，會浮增 15%～20% 軟件成本，平攤到每個客戶，客單價會增加。
在 AIGC 的加持能力下，國內 SaaS 軟件可能應該從功能、邊界、交互形式以及與 AI 能力的結合，都需要重新思考一遍。
Q4：奧哲的核心用戶畫像是怎樣的？奧哲與開發者、企業的關係是怎樣的？
徐平俊：我們的核心客戶群體是數字化能力強或期待通過數字化實現彎道超車的行業或企業。頭部的大型企業對數字化的投入和重視程度很高，而中小型企業則分為兩類，一類是專精特新企業，具備工匠精神並注重管理；另一類是創新能力強的企業，如我們服務的客戶雲丁和妃魚。
目前，有很多的開發者在使用奧哲的產品，包括產品經理、開發人員、測試人員。廣義上，業務人員也可被認為是開發者。我們一直以 To B 而非 To D 來定位產品，就是希望奧哲的產品能夠讓業務人員和整個數字化團隊一起協同使用。
我們一直致力於打造「產品+服務」的能力，並形成了一套「共創+賦能」的低代碼實施方法論，實際上是與客戶共創，幫助他們基於低代碼構建全面的數字化能力，賦能整個團隊，從而讓企業的數字化離業務更近，而不是簡單地賣一套產品。
這樣的關係需要奧哲與企業共同建立，花費大量時間和精力進行打磨，並不是所有企業都願意接受。在這個過程中，我們也在結合不同類型的客戶，不斷地提煉我們的 Know-how。
整體來講，奧哲希望作為企業數字化的戰略合作夥伴，通過「共創+賦能」的模式，發揮「低代碼是企業數字化核心引擎」的作用。
Q5：奧哲已經在應用開發平台、建築、金融、汽車、石化等行業構建了垂直的行業解決方案。在行業選擇時，奧哲是如何考慮的？不同客戶的業務場景，奧哲積累了哪些獨特的經驗？
徐平俊：低代碼本身是一個泛行業的產品，但在某些行業中使用得更加廣泛，可謂是"多因成一果"。例如，金融和汽車行業等數字化能力強的行業可以更好地應用低代碼，因為從業人員對低代碼的應用有深刻的理解，也在嘗試尋找通過數字化工具實現彎道超車的機會。此外，建築行業也是近年來發展非常快的領域，希望通過新的工具來提升企業綜合的管理水平。
我們選擇行業時，也有意地進行深入研究。對低代碼有認知的客戶合作多了，自然就積累了多個行業的經驗沉澱，這也是我們在泛行業中沉澱AI應用模型的基石。
Q6：目前行業的競爭格局怎樣？GPT 等技術對於今年和接下來的競爭，會帶來哪些大的變量？奧哲如何準備？
徐平俊： 首先整體來說 GPT 對低代碼廠商是利好，因為剛剛提到的 AI 等技術的應用會加速低代碼行業的發展，會擴充場景、擴大規模。
從競爭格局層面去看，鑑於我們認為的是「低代碼+ AI 」而非「 AI +低代碼」的邏輯，低代碼廠商會出現明顯的兩極分化，低代碼本身不成熟的廠商會加速掉隊， 而成熟廠商可以快速加上 AI 能力，跑得更快。
對於奧哲來說，旗下的產品體系比較完整，產品成熟度相對較高，過往在 AI 層面也有一定的積累，現在可以快速地擁抱 AI 能力。低代碼的投資熱潮是在 2020~2021 年，發展到今天， AI 相關技術的突破對於我們這種已經實現低代碼商業化閉環的企業來說，是巨大利好。我相信頭部效應能很快顯現出來。
當然，與其盯着競爭對手在幹什麼，奧哲更關注客戶價值，關心如何結合利用這種機會進行提效、增加客戶體驗、進一步智能化。目前奧哲產品收費模式有兩種，中小企業是 SaaS 訂閱式，大型企業是產品+實施+培訓+運維服務，整合 AIGC 後，培訓、運維服務這兩塊可能會逐步讓AI接管，產品會重點探索藉助 AI 整合更多擴展能力加入產品，定製實施也會做輕，逐步讓客戶走向自助式交付運維發展。
Q7：GPT 將如何應用於奧哲的產品？是否會接通用大模型？
徐平俊：未來低代碼平台將升級至「 AI 驅動應用開發平台」AI-Native aPaaS，實現應用智能構建，軟件智能操作。我們對低代碼+ AI 融合演進已做了長期明確的規劃，近期會開始推出具體的產品，其中會針對四類不同的人群進行賦能提效，實現平台全局AI驅動：
· 面向業務人員需求抽象：協助業務人員，將離散、描述性的需求文檔，轉化成高度結構化、數學化的表達，或形成偽代碼結構，將需求文檔直接生成 DDD 領域模型。
· 面對產品經理、IT管理員搭建應用：自主通過文本描述生成表單流程報表，或生成有針對性的業務應用並進行自動化測試。
· 面對專業開發者輔助編碼：作為程序員的開發助手，完成確定性功能函數編程，對開發文檔按要求進行解釋，提供編程示例，輔助 bug 檢查和局部調優參謀，生成單元測試，這方面 GitHub 的 codeX 模式有參考性。
· 面向終端用戶實現自動化：應用上線後，輔助員工日常操作的自動化訴求，這部分類似 automation + OA 工作流+ RPA 的結合體，能協同調用多個軟件多個功能完成複雜任務，理論上講會覆蓋 >90% 重複手工操作，而且 AI 模型相比現在的 RPA 具備 memory，能理解上下文，進行長鏈推理。
奧哲同時提供私有化部署和公有雲部署的產品。針對私有化部署的產品，我們會訓練出自己的專屬小模型，因為有些如銀行類的企業客戶，處於數據安全的考慮大多不會選擇接入第三方的大模型。而公有雲部署的產品，我們會選擇接入大模型做一些相關工作。具體是哪家暫未確定，需要對各家的大模型進行測試研究。
Q8：數字中國建設過程中，國產替代對於低代碼行業會帶來哪些機遇和挑戰？
徐平俊：國產替代對低代碼行業也是特大利好。最近接受到很多客戶的需求，希望將一些國外的系統進行替換，或者對之前購買的系統進行更新升級，但是他們無法找到相應的開發團隊。那怎麼辦？基於低代碼個性化、敏捷化的特性，用低代碼重新開發一遍成為了一種可行的選擇。
數字中國建設如火如荼，我們也在積極擁抱這些機會。目前奧哲旗下的產品雲樞已經跟市場上的國產化產品，從底層的芯片、操作系統、數據庫再到上層的應用軟件，完成了兼容互認證。這種國產化的趨勢不僅推動了低代碼行業的發展，也有助於催生國內軟件產業的成熟，加強國內軟件行業的競爭力。
Q9：低代碼開發對企業的數據治理與數據安全帶來哪些挑戰？奧哲的解決方案是怎樣的？
徐平俊：基於低代碼平台構建統一的企業數字化平台反而可以更好地去控制數據安全。低代碼有很多應用流的聚合器，能使整個企業的安全工作更易於管理。以奧哲旗下的雲樞低代碼開發平台為例，無論是交互層、服務層還是數據層，都充分考慮了各種安全場景。我們服務過國內一家頭部銀行，基於低代碼為其建立了一個統一的開發平台，以滿足第三方平台對於統一性和安全性的需求。我們將所有的安全指標納入考慮，還引入了一些增強安全性的組件。因此，基於該平台開發的所有應用程序都是基於安全標準進行構建的。
Q10：中國軟件出海，奧哲如何看？有沒有想法？
徐平俊：中國的軟件市場份額在全球市場中占比不到 10%，出海肯定會有更大的機會。我們去年深入思考過軟件出海的可能性，但在多番權衡之後，還是決定先緩一緩。我們認為出海並不僅僅是簡單地將現有產品翻譯成英文版或者日本版，而是需要藉助不同的市場思維、配套工具、Know-how 經驗來重新梳理產品邏輯，本質上相當於重新創辦一家公司。
Q11：如何看待其它開源低代碼的工具？
徐平俊：當前，開源的低代碼工具大多只能實現某個特定功能，比如構建頁面，卻無法實現整個數字化的全流程閉環。而那些能夠實現全流程閉環的開源工具，往往難以找到好的商業模式，開源本身所隱藏的數據安全風險也不容忽視。
我們可以看到，許多成功實現商業化的開源軟件，例如開源數據庫，其中高性能是技術含量最高的部分，一旦用戶達到一定使用程度就需要付費。然而，低代碼的核心技術是全環節性質的，要麼用不了，要麼全部都能用。經過市場調研，我們發現在開源工具中還很難找到像奧哲一樣即能實現數字化全流程，又能實現商業全閉環的低代碼平台。
Q12：未來 3 年，奧哲希望成為一家怎樣的公司？
徐平俊：奧哲的初心和願景始終不變，始終朝着成為一家企業數字化領域世界級科技公司前行，賦能千行百業。-(文:華創資本/來源:鈦媒體)
