·我们需要深入思考“人工智能+”到底是什么，而不是简单地加上一个行业。事实上，这样的做法是在庸俗化人工智能。
·技术在革新，机制在革新，基础设施也在革新。三大革新同时发生是非常令人激动的，这些革新正在创造未来。
在9月5日举行的外滩大会主论坛上，中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚发表题为《AI，AI+ and AI infrustructure》（《AI，AI+和AI基础设施》)主旨演讲。王坚表示，人工智能可以追溯至悠久的历史基础，但真正的技术革新历史却非常短暂。ChatGPT的诞生反映了比尔·盖茨的愿景——让计算机能够听和说。“AI+”关键不在于“加”什么，而是如何通过机制创新实现“加”。AI的未来不仅取决于技术突破，还依赖于AI基础设施的构建与创新机制的变革。
王坚现场演讲截图
以下是王坚在外滩大会上的实录演讲（稍有删减） ：
谷歌很行，谷歌也很不行
非常感谢有这次机会，把过去几年甚至几十年的想法、经验和教训分享给大家。今天我自己找了三个关键词：AI、AI+跟AI基础设施。
人工智能有很长的过去，但只有非常短的历史。1950年，图灵写了篇文章叫《计算机与智能》（《Computing Machinery and Intelligence》），这篇文章第一次探讨了关于机器跟智能之间的关系。当时，计算机这个词还没有完全出来，大家还习惯把它叫做computer machinery。这篇文章的深远意义，很多概念都是从这里延伸而来的。
上世纪80年代初，赫伯特·亚历山大·西蒙以美国心理学会的名义到了中国来，那时我在大学读三年级，他到我们系讲了关于人工智能。大家设想一下，一个大三的学生，有人对他说，人工智能在未来10年会有一次天翻地覆的变化，那时的我有多么的激动？但事实上等了10年，什么都没有发生，直到2017年谷歌提出了transform，以及OpenAI的成立，为此，人工智能今天重回大家的视野也只有7年的历史。
OpenAI的出现以及ChatGPT的推出让我们重新思考创新的机制是什么。这两件事情结合在一起，我总觉得一件很怪的事情，即“谷歌很行，谷歌也很不行“。“谷歌很行“是什么？大家都会讲0到1的创新，谷歌是100%的完成了0到1的创新，甚至还要多一点；但为什么谷歌不行呢？因为它没有像OpenAI那样创造出对社会那么有价值的东西。
创新的机制到底是什么，它不是一个简单的从0到1创新，不是你有一个好的想法。我觉得这中间的机制是远远超出今天学界甚至产业界可以来理解的。这也是我认为的最大挑战。
微软很不行，但它也很行
“人工智能+”倍频繁提及，但我们需要深入思考“人工智能+”到底是什么，而不是简单地加上一个行业。事实上，这样的做法是在庸俗化人工智能。
如果我们在“人工智能+”的逻辑下讨论ChatGPT，会发现它是GPT+Chat，Chat是一个应用，但并非是简单的应用场景。马斯克与OpenAI合作时讨论了很多应用场景，最终只有ChatGPT是革命性的，并变成了产品。ChatGPT的诞生反映了比尔·盖茨的愿景——让计算机能够听和说。今天，随着GPT的发展，这一愿景已经实现。我想可能没有人比OpenAI公司的人对Chat本身有更深的了解。
要想做出更好的产品至少要突破两个约束：一是技术的成熟度，二是对问题的深度理解。很多时候我们误以为有了GPT就能解决所有问题，但真正的挑战是找到应用领域内的核心问题。
关键不在于“加”什么，而是如何通过机制创新实现“加”。OpenAI本身显示了一种机制创新，它既包含非盈利的AI机构，也有商业的部分。这样一个复杂的机构，传统的投资方法无法支持这样的创新。没有OpenAI，就不会有今天的ChatGPT。
基础设施是技术渗透的最终形式。任何对人类产生长期影响的技术，最终都会成为基础设施。今天，随着数据、模型和算力规模的急剧扩大，必须引入新的基础设施来应对这些变化。帕斯卡的发明人曾说过，当某一事物的规模增加1000倍时，它会发生颠覆性的变化。AI的数据、模型和算力规模都已经超过了1000倍，这就是为什么我们现在必须关注AI基础设施。
在AI时代，基础设施就是云计算，基础设施的差异揭示了产业差距。美国6个AI独角兽气也背后站着的是全球排名前六的云计算服务商。这让我想起了另外一句话：微软很不行，但它也很行。微软没有在模型或算法上取得巨大突破，但它依靠云计算和基础设施，与OpenAI一起创造了今天的成果。从这个角度来看，微软似乎不行，但它也非常强大。
我相信今天大家都在谈论数据、计算和算法，数据是基础设施的核心组成部分，数据不仅是模型的附属品，也不仅是计算的附属品。只有当所有这些元素形成一个完整的基础设施时，我们才能迎来一次更令人激动的创新。
最后总结一下，当你看AI+和AI基础设施时，你会发现，不仅技术在革新，机制在革新，基础设施也在革新。这三大革新同时发生，是非常令人激动的。这些革新正在创造未来。