我们和第四范式戴文渊聊了聊他们的大模型｜智识(3)

随着生成式AI能力不断提高，绝大多数菜单类的软件都可以根本性地提高用户体验，同时开发成本大幅下降。毕竟之前软件B端企业软件基于菜单式的开发，每次一个功能升级，又要周而复始的经历原型图、设计、开发等，至少是月级别的开发时间。
但由于新的“对话框”式的固定界面，现在功能和逻辑只需在数据、API和内容层面下功夫即可，变成了天级别的开发效率。
投中网：所以我理解你的意思，并不太在乎GPT所呈现给C端的效果，反而更在意ChatGPT和Office叠加之后带来的软件层面的改变？
戴文渊：从我的视角看，无论中美，并不缺任何一个基于GPT的聊天平台，如果有，很好很开心，如果没有，也无所谓。
但生产力的平台是决不能错过的，如果别人以天为单位开发软件，你以月为单位开发软件，肯定是难以接受的。真正从社会价值角度看，我们就该把重心放在将GPT当做一个生产力的平台，用这样的角度来看其推动产业界的进步和变化。
投中网：你也因此把第四范式大模型定位在此，一个生产力的平台？
戴文渊：我们的定位是改造软件，用生成式AI来重构企业软件。
对于企业来说，其目前有海量的软件正在使用，但即便Office软件在面对海量用户水平的参差不齐时上手都有难度，2B的软件门槛只会更高。我和一个合作伙伴聊天时，他给我们展示所使用的软件，下拉菜单甚至已经超过了屏幕的大小。
从某种角度看，B端软件相比如C端在体验方面改造空间更大，是最有可能先被大模型改造的。
投中网：这可以解决之前AI公司落地难的难题么？
戴文渊：很早之前我就明白，AI公司更多还是需要生态的合作。比如之前用AI改造一个供应链场景，我们的工作两周就搞定了，但整个智慧供应链却因为软件的开发周期需要做一年。这确实影响了整体AI的推广速度，因为系统不做完就没办法真正推广到用户中去。
但现在，生成式AI改变了这样的局面，使得可以实现多方多赢。毫无疑问，当下AI公司迭代的周期大大缩短，业务拓展的速度也加快了。
投中网：所以这是此前一波AI和当下这波AI所最不一样的地方？
戴文渊：当生成式AI出来之后，最大的不同是有可能实现端到端的改变。原来AI对于软件和产业改造依然是整个系统里面决策的部分，现在变成了整个系统都可以被改变。
之前的AI可以把历史上的数据都收集到一起，用机器学习，总结出各种规律，提高了做决策的水平，现在，生成式AI在这个基础上，可以直接在极短的时间内生成一整个可以落地的应用。