吴妈讲好中国AI故事

「讲好AI故事」

本号成天写AI产品如何讲故事，很遗憾，创业小登们讲故事能力有每况愈下的趋势。

今天我们来整点纯正的宏大叙事。

讲故事着实是一个技术活。《人类简史》就用了一整本书的篇幅，来论证人类文明就是由讲故事驱动的。

而在二级市场，故事的价值可以直接量化，

比如，阿里开一场云栖大会，CEO吴泳铭讲了一个故事，当天阿里市值就涨了将近3000亿港币。

这个故事就讲得非常地好，tremendous。论据充分，逻辑环环相扣。这是现在非常稀缺的宏大叙事能力。

那么，吴妈的「通往ASI之路」，到底逻辑是怎么讲的？

一个好故事，必须直面核心问题，然后用自己的方式回答。

吴妈的故事正是如此。他要解答的，是AI最底层的矛盾：大语言模型这条技术路线，到底能不能实现AGI，能不能让AI超越人类？

杨立昆、李飞飞这些反方的质疑很清晰：现在训练大模型的数据都来自互联网，但互联网上已有的高质量数据快用完了。

更重要的是，只用人类已有的文本信息来训练，AI无法凭空产生物理感知，也就无法真正超越人类。

AI做题可以做得很好，甚至拿IMO金牌，达到博士水平。但它没有主观能动性、没有原生的创造力。

从信息论的角度思考，世界的本质是信息，而信息的输入质量，决定了输出质量。如果AI无法与物理世界发生交互，那它就只能在文字、编程领域打转、内卷。

所以，这就是AI行业最根本的矛盾：

AI要想超越人类，必须能够和物理世界交互，获取未经过人类归纳的、海量的、一手原始数据。

这个「信息论困境」，是吴妈叙事需要解决的根本矛盾。

明白了这个根本矛盾之后，我们再来看吴妈的讲话，一切都串起来了。

吴妈上来先立论。

没有直接给出答案，而是先抬高了所有人的预期——把目标从AGI，提高到ASI，超级人工智能。

AGI只是起点，只是达到人类通用认知能力。我们要做的，是远远超越人类智能、能够自我迭代进化的ASI。

非常好，目标有了，接下来就要谈实现路径。

吴妈随即提出了一个通往ASI的「AI发展三段论」

第一阶段：智能涌现。 AI充分学习互联网上已有的知识。这已经基本完成。

第二阶段：自主行动。AI开始与物理世界交互，关键是学会调用工具。我们正处在这个阶段的早期。

第三阶段：自我迭代。AI获取了物理世界的全量原始数据，能自我迭代、自我学习，最终实现ASI。这远未到来。

这个三段论的逻辑精妙之处在于，它的第三阶段，直接回应了开头提出的核心矛盾。自然引出了下一个问题：这个关键的第三阶段，具体要如何实现？AI如何自我迭代超越人类？

大家都不知道，只能听吴妈提出阿里云的叙事。

为了让逻辑闭环，吴妈又把第三阶段aka自我迭代，拆解成了两个核心要素。

第一个要素，AI要能够连接真实世界，获取原始的一手数据。

这就回到了我们一开头提出的核心问题：AI只学二手知识，是没有前途的。就像自动驾驶，不能靠人去写规则，人永远也写不完真实路况的规则。人必须让AI自己学会看摄像头的原始视频，自己去理解和学习。

第二个要素，AI要学会自主学习，Self-learning。

和物理世界交互之后，AI必须要有一个持续学习机制，能够持续获新的数据并接收实时反馈，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。

很好，到了这里，吴妈的叙事已经逻辑自洽了。AI如何超越人类？

那就是通过连接真实世界来解决信息输入问题，再通过自主学习来驱动智能升级。

理论讲完了。如何证明你能做到？

这就引出了阿里云的两个战略判断。这两个判断，分别对应前面提出的两个核心要素，理论结合实践了属于是。

第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。

这个判断最核心的点在于，大模型要通过调用工具、调用Agent，来和真实世界产生交互，来获得更多的原始数据。

比如智谱前段时间做的AutoGLM 2.0，让AI可以根据用户指令，完成点外卖、写个好评之类的操作，比较简单地和物理世界有了交互。

背后，就是调用的阿里云的无影AgentBay。AutoGLM 2.0上真的有一个云安卓手机，AI直接使用云手机里安装的APP。非常直接粗暴的交互逻辑。

并且，今天逻辑能力比较好的非技术用户，都可以通过自然语言，让编程Agent来创造一些能用的小工具。

未来，更多非技术背景的行业专家，可以将自己脑海里的知识经验结构化，创造出若干Agent小工具，这些Agent可以通过协议互联，可以调用物理世界的各种服务和设备时，一个庞大的Agent生态就形成了。

（call back一下，这就是）

这个大模型OS的核心价值，在于通过调用工具和Agent，来和真实世界产生交互。这恰恰是实现「要素一，连接真实世界」的手段。

也正因如此，通义千问必须选择开源。因为要打造AI时代的安卓，就必须是一个开放的生态，让尽可能多的场景和设备接入进来，最大化连接的可能性。

逻辑串起来了

第二个判断是：超级AI云是下一代的计算机。

无论是Agent生态要连接真实世界，还是AI模型要进行自我迭代，整个体系都必须运行在实际的算力载体上。这背后需要海量的计算资源。

大模型这个新的「操作系统」，需要运行在一台新的计算机上。新的计算机提供的海量算力，正是为了支撑「要素二，AI要自我学习」。

两个战略判断合在一起，就构成了一个逻辑闭环：阿里云的两大核心战略，就是是实现其「ASI三段论」的实践方案。

现 在我们回看整个叙事。

从提出「信息论困境」这个核心矛盾，到给出「ASI三段论」拆解目标，再给出两个核心要素的解法，然后把公司战略和解法绑定，最后证明自己有能力实现这一切。

这才是纯正且闭环的宏大叙事。

当然，正所谓，批判的武器抵不过武器的批判。

最有说服力的，还是当天通义大模型一次性发了7个。从Qwen MAX到万相2.5，文本生成、视觉理解、语音识别、视频生成应有尽有。

应有尽有，这才是真的endless win，赢无止境

（本文配图由 ChatGPT 生成，Gemini CLI辅助写作。）