陈旭东：与其做ChatGPT的追随者，创业者更应关注差异化赛道和场景

今年ChatGPT大火，AI行业迎来新一轮创业潮，在被问及对AI创业者的建议时，IBM大中华区董事长陈旭东指出了两大原则，第一个是“看清未来的赛道”。他坦言，“要尽可能的看清楚ChatGPT在往哪跑，它跑过的地方肯定是寸草不生的”有的“现在搞半天，最后它一下子把你的功能全给涵盖了。前期已经有一部分创业者掉到这个陷阱里去了”。

第二个是“选对要应用的场景”。他解释，ChatGPT做的是非常通用和普遍的场景，但还不是很擅长专业、垂直领域，要到“ChatGPT可能拿不到数据的这些地方、领域，去做开发”。

他举例，“比如说我是做石油钻井的，那是不是可以把我历史上所有的数据整理出来去研究，找到在勘探上面有哪些地方能优化？针对非常特定的行业领域，ChatGPT的数据可能很难收集到”。

以下为陈旭东部分发言实录：

主持人：可以给我们的AI创业者一些好的建议吗？或者是在哪些方向上比较有机会？

陈旭东：这个问题不是那么容易回答，但我觉得有几个大的原则。第一个原则，你要尽可能的去看清楚ChatGPT前面可能往哪跑，它跑过的地方肯定是“寸草不生”的，你现在搞半天，最后它一下子把你的功能全给涵盖了。前期已经有一部分创业者掉到这个陷阱里去了，每一代ChatGPT出来，就会让很多创业的项目，就没有价值的，这是第一大的原则。

第二大原则就是你要去选对你要应用的场景，因为ChatGPT做的是非常通用和普遍的场景。但是它现在还不是很擅长专业领域、垂直领域，通用领域很有可能哪天都被它吃掉，我自己觉得这非常有可能。

很专业的领域，实际上是很难被吃掉。比如说你专门做一个律师行业的大模型或者相关的应用，那有可能它就没有那么多知识……但是这个也不好说，律师行业也有点偏通用性，我应该举一个更具企业自身特色的那种数据，就是ChatGPT可能拿不到数据的这些地方、领域，你去做开发。

比如说现在，我今天上午还打电话给某个银行，它也试图搞人机对话，实际上人机对话的效果是很差的。那我们如果有一家企业现在就能利用某一个大模型为基准，迅速地优化企业对外客服的这种人机交互的模型，那应该很快能得到很大的普及。就类似这样的一些东西，人机对话它的内容并不是通用的，而是根据企业的知识库，比如说要干某件事，在不同的企业流程是不一样的，我的机器坏了怎么保修，就类似这样的人机对话场景，全部都是可以有大幅度效率提升的地方，这是一大类。

另外一类就是特别垂直很细分的，比如说我是做石油钻井的，那我是不是可以把我历史上所有的数据能整理出来去研究，我的勘探上面哪些地方能优化？那就是针对非常特定的行业领域，ChatGPT可能它的数据很难收集到这个领域来。