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(Kevin Scott:“長(zhǎng)期記憶”是AI創(chuàng)業(yè)最被忽視的機(jī)會(huì))
2025 年 12 月 19 日,舊金山。
硅谷創(chuàng)業(yè)社區(qū) South Park Commons 的一場(chǎng)對(duì)話中,微軟 CTO Kevin Scott 聊職業(yè)拐點(diǎn)、與 OpenAI 合作、AI 時(shí)代更值錢(qián)的問(wèn)題為什么總被忽視。整場(chǎng)對(duì)話 56 分鐘,話題從創(chuàng)業(yè)試錯(cuò),一路聊到開(kāi)源與閉源。
他最關(guān)鍵的一句話是:
AI 創(chuàng)業(yè)最怕的,不是技術(shù)落后,而是把“噪音”當(dāng)信號(hào)。
什么是噪音?
看起來(lái)像積極信號(hào),但對(duì)你做的東西沒(méi)有價(jià)值,而且沒(méi)有關(guān)系的信息。 媒體熱度、投資人興趣、技術(shù)熱詞,這些信號(hào)容易獲取、容易量化,但可能正在把你引向錯(cuò)誤的方向。
這篇文章講四件事:
第一, Kevin 如何學(xué)會(huì)識(shí)別正確的信號(hào)。
第二,今天的創(chuàng)業(yè)者面對(duì)什么樣的環(huán)境。
第三, ChatGPT 為什么成功。
第四, 如何識(shí)別被忽視的真實(shí)信號(hào)。
第一節(jié)|放棄有趣的技術(shù),選擇值得做的事
Kevin Scott 原本想當(dāng)一名大學(xué)教授。博士期間他研究動(dòng)態(tài)二進(jìn)制翻譯,技術(shù)含量極高,但他后來(lái)放棄了。
原因很簡(jiǎn)單:這事除了我,幾乎沒(méi)人在意。
他說(shuō):我花了大量時(shí)間研究這些優(yōu)化方法,能提升系統(tǒng)幾個(gè)百分點(diǎn)性能。寫(xiě)論文、被引用、繼續(xù)寫(xiě)論文……然后呢?
在學(xué)術(shù)界,這就是標(biāo)準(zhǔn)路線。但在真實(shí)世界里,這些百分比的提升沒(méi)有任何意義。Kevin 第一次意識(shí)到:學(xué)術(shù)界的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),和真實(shí)世界的價(jià)值判斷,根本不是一回事。
學(xué)術(shù)界看重論文數(shù)量、引用次數(shù)、同行認(rèn)可,這套機(jī)制清晰、容易量化。但真實(shí)世界在意的是:有多少人因此受益?產(chǎn)生了多大價(jià)值?
這兩套標(biāo)準(zhǔn)不一致,甚至是沖突的。
于是他從學(xué)術(shù)界出來(lái),進(jìn)入Google。他做的第一個(gè)項(xiàng)目,是廣告審核流程的自動(dòng)化。這事聽(tīng)起來(lái)一點(diǎn)也不酷。Kevin說(shuō):其實(shí)就是做一套自動(dòng)過(guò)濾規(guī)則,判斷廣告文案能不能用感嘆號(hào)、有沒(méi)有成人內(nèi)容。
但這個(gè)問(wèn)題值錢(qián)。每天 5000 萬(wàn)美元的廣告被卡住,人工審核處理不過(guò)來(lái)。就這么點(diǎn)改動(dòng),最終每年幫 Google 省了近 10 億美元。
這讓他得到創(chuàng)始人獎(jiǎng)。
從那時(shí)起,他確定了一條職業(yè)準(zhǔn)則。做每一件事,第一眼先看它有沒(méi)有可能產(chǎn)生真正的影響,其次才是技術(shù)有多有趣。
他說(shuō),人生是從放棄最復(fù)雜的技術(shù),轉(zhuǎn)向最有價(jià)值的工作開(kāi)始的。
這是他第一次識(shí)別出正確的“信號(hào)”。
第二節(jié)|容易獲取的反饋,往往是噪音
Kevin 20 年前做的那次選擇很簡(jiǎn)單:學(xué)術(shù)界 vs 商業(yè)世界,二選一。
今天的 AI 創(chuàng)業(yè)者面對(duì)的環(huán)境要復(fù)雜得多。
現(xiàn)在做創(chuàng)業(yè)比過(guò)去任何時(shí)候都便宜。但也正因?yàn)楸阋耍囧e(cuò)的人多了,噪音也就多了。
什么是噪音?
他給出定義:
看起來(lái)像是正反饋,但和產(chǎn)品價(jià)值無(wú)關(guān)的信息。
媒體熱搜、點(diǎn)贊數(shù)、風(fēng)投的興趣,這些都可能是噪音。很多創(chuàng)業(yè)者依賴的這些信號(hào),恰恰也是最容易把你帶偏。
因?yàn)檫@些信號(hào)背后有自己的利益機(jī)制。
媒體需要流量,選擇有話題性的故事。
投資人看重多元的項(xiàng)目組合,對(duì)熱門(mén)賽道表現(xiàn)出興趣。
技術(shù)社區(qū)追逐最新的模型、最大的參數(shù)量。
但這些和有人愿意為你的產(chǎn)品買(mǎi)單是兩回事。
更麻煩的是,這些噪音還特別容易獲得。
你發(fā)一條帖子,幾百個(gè)贊;寫(xiě)一篇文章,上了熱榜;見(jiàn)幾個(gè)投資人,都說(shuō)感興趣。你開(kāi)始覺(jué)得方向是對(duì)的。但這可能只是說(shuō)明:你踩中了一個(gè)熱門(mén)話題,成了轉(zhuǎn)發(fā)素材,而不是解決了真正的問(wèn)題。
很多創(chuàng)業(yè)者開(kāi)始往熱門(mén)概念上靠:“我們是AI+教育”、“AI時(shí)代的瀏覽器”、“GPT時(shí)代的新筆記工具”……
這些說(shuō)法新穎、容易講,但不等于有人真正需要。
Kevin 給了一個(gè)判斷方法:要分清楚兩件事。
一件事是你希望它發(fā)生;另一件事,是它不管有沒(méi)有你都會(huì)發(fā)生。真正適合創(chuàng)業(yè)的,是后者。
那么,什么才是真正的信號(hào)?
Kevin 用 ChatGPT 說(shuō)明。
第三節(jié)|當(dāng)所有人卷模型,OpenAI在做什么
ChatGPT 上線時(shí),用的是老模型。業(yè)內(nèi)很多人都見(jiàn)過(guò),Kevin 說(shuō),包括他自己在內(nèi),沒(méi)人想到它會(huì)成為爆款。
那為什么它成了?
因?yàn)樗腥嗽谧芬粋€(gè)信號(hào),OpenAI 在追另一個(gè)信號(hào)。
2022 年底,每個(gè)實(shí)驗(yàn)室都在追逐容易量化的數(shù)字:更大的參數(shù)量、更高的benchmark、更先進(jìn)的架構(gòu)。但這些是噪音。
OpenAI 關(guān)注的信號(hào)是:
普通人能不能零門(mén)檻使用
交互是否足夠自然
能否成為日常工具
這些才是真實(shí)需求。
ChatGPT 的改動(dòng)極小:一套老模型,加上 RLHF,加上一個(gè)輸入框。技術(shù)上沒(méi)有任何突破。但它讓普通人第一次可以直接和 AI 對(duì)話,不需要任何技術(shù)門(mén)檻。
Kevin 明確表示:
“它不是我們見(jiàn)過(guò)最強(qiáng)的模型,但第一次讓 AI 直接進(jìn)入了用戶生活。”
在他看來(lái),這類(lèi)機(jī)會(huì)有三個(gè)特征:
技術(shù)能力已經(jīng)夠了
但沒(méi)人認(rèn)真設(shè)計(jì)用法
因?yàn)榭雌饋?lái)太普通、太基礎(chǔ)、沒(méi)熱度而被忽略。
這些機(jī)會(huì)不會(huì)出現(xiàn)在熱詞榜上,也講不出宏大的故事,但可能打開(kāi)萬(wàn)億美元市場(chǎng)。
關(guān)鍵是:如何識(shí)別這樣的機(jī)會(huì)?
第四節(jié)|識(shí)別真實(shí)信號(hào)的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)
為此,Kevin 給出了三個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn)。
標(biāo)準(zhǔn) 1 :看能力和使用的差距
他說(shuō):現(xiàn)在不是 AI 不夠強(qiáng),而是很多人不知道怎么把它用好。
這意味著什么?意味著機(jī)會(huì)不在能力端,而在使用端。
他舉了長(zhǎng)期記憶的例子。現(xiàn)在大模型能對(duì)話,但記不住歷史。用戶每次都要重新交代背景,AI 像個(gè)永遠(yuǎn)喝斷片的“實(shí)習(xí)生”。
技術(shù)上能解決嗎?完全可以。只需要做數(shù)據(jù)管道、內(nèi)容壓縮、歷史記錄。
但沒(méi)人做。
為什么?因?yàn)檫@不會(huì)上論文,也拿不到媒體關(guān)注。。
Kevin 說(shuō):很多人不愿意做這件事,是因?yàn)樗雌饋?lái)像修修補(bǔ)補(bǔ),不像創(chuàng)造。但這恰恰是真實(shí)信號(hào)。因?yàn)橛脩粽娴男枰夹g(shù)能力已經(jīng)夠了,只是沒(méi)人認(rèn)真做。
標(biāo)準(zhǔn) 2:看誰(shuí)在制造噪音
如果媒體在報(bào)道、投資人在追逐、大公司在布局,這很可能是噪音。
這就像 Kevin 20 年前的選擇:他做的是所有人覺(jué)得不夠酷的事,但恰恰解決了真實(shí)問(wèn)題。今天同樣如此。已經(jīng)有太多資源在追逐那些熱門(mén)賽道,你作為創(chuàng)業(yè)者很難勝出。
真正的機(jī)會(huì)往往在被忽視的地方:大公司覺(jué)得太瑣碎、媒體覺(jué)得不吸引眼球、投資人覺(jué)得不夠宏大。
正因?yàn)楸缓鲆暎?jìng)爭(zhēng)反而更小。
標(biāo)準(zhǔn) 3 :做小實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
Kevin說(shuō),做工具的成本已經(jīng)非常低了。現(xiàn)在真正缺的,是愿意動(dòng)手的人。
比如:
讓 AI 記住用戶歷史。搭個(gè)簡(jiǎn)單的上下文緩存,看用戶是否真的需要。
用現(xiàn)有工具搭建一個(gè)端到端流程。把 AI 對(duì)話、自動(dòng)化工具、文檔系統(tǒng)連起來(lái),做一次完整閉環(huán),看能不能真正替代人工。
不寫(xiě) PPT,直接做交互原型。從產(chǎn)品體驗(yàn)出發(fā),而不是從概念包裝出發(fā)。
現(xiàn)在是 AI 創(chuàng)業(yè)最好的時(shí)候,因?yàn)槟憧梢圆豢款A(yù)測(cè)未來(lái),只靠動(dòng)手做個(gè)小實(shí)驗(yàn),就能找到好的方向。
關(guān)鍵是分清噪音和真實(shí)信號(hào)。
你是追逐容易講的故事,還是解決真正的問(wèn)題?
結(jié)語(yǔ)|信號(hào)比方向更重要
Kevin Scott 說(shuō),他不追求快樂(lè),只想做有意義的事。
因?yàn)橛幸饬x的事,自帶清晰的信號(hào)。
20 年前,Kevin 只需要選擇:學(xué)術(shù)界還是商業(yè)世界。今天的創(chuàng)業(yè)者面對(duì)更復(fù)雜的環(huán)境:媒體熱度、投資人興趣、技術(shù)熱詞,哪些是噪音?哪些是信號(hào)?
Kevin 的方法是:不要靠判斷去猜,要靠行動(dòng)去驗(yàn)證。
做工具的成本從未如此低,但噪音也從未如此多。
找對(duì)信號(hào),比找對(duì)方向更重要。
識(shí)自AI
本文由AI深度研究院出品,內(nèi)容整理自微軟CTO Kevin Scott于2025年12月18日在South Park Commons播客Minus One的訪談等網(wǎng)上公開(kāi)素材,屬評(píng)論分析性質(zhì)。內(nèi)容為觀點(diǎn)提煉與合理引述,未逐字復(fù)制原訪談材料。未經(jīng)授權(quán),不得轉(zhuǎn)載。
星標(biāo)公眾號(hào), 點(diǎn)這里 1. 點(diǎn)擊右上角 2. 點(diǎn)擊"設(shè)為星標(biāo)" ← AI深度研究員 ? ← 設(shè)為星標(biāo)
參考資料:
https://www.youtube.com/watch?v=Vut9hUEKyfk&t=10s
https://news.microsoft.com/signal/articles/5-ai-insights-from-microsoft-cto-kevin-scott/
https://www.linkedin.com/posts/adityaagarwal3_what-did-kevin-scott-see-that-others-didnt-activity-7407467737867784193-0DGC
https://podcasts.apple.com/ie/podcast/minus-one/id1759014294
來(lái)源:官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞
排版:Atlas
編輯:深思
主編: 圖靈
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