華映資本李巖：教育科研等三大領(lǐng)域已跑出代差，比其他行業(yè)更快進(jìn)入飛輪效應(yīng)

　　多知9月24日消息，近日，AI應(yīng)用工作組在北京召開第二屆第一次成員大會。華映資本董事總經(jīng)理李巖出席上述會議并發(fā)表主題演講。

　　李巖表示：“回顧信息技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)可以看到，從搜索引擎到短視頻推薦，再到今天的生成式AI，每一代核心突破都對應(yīng)著人與信息關(guān)系的改變。搜索解決了信息獲取的難題，推薦算法則打破了內(nèi)容供需之間的壁壘。而生成式AI的獨特之處，在于直接突破了內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)，讓用戶可以在真正需要的時刻，獲得高度匹配的內(nèi)容。”

　　他認(rèn)為，AI本身是一個需要持續(xù)優(yōu)化的工具，其核心價值在于構(gòu)建一個自我強(qiáng)化的數(shù)據(jù)閉環(huán)，即數(shù)據(jù)飛輪。這個飛輪包括四個環(huán)節(jié)，即“生成-分發(fā)-消費-反饋”的閉環(huán)，通過AI生成內(nèi)容、有效地分發(fā)給用戶、用戶消費內(nèi)容、并最終獲取用戶的消費反饋數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)飛輪能不能轉(zhuǎn)起來，是衡量AI應(yīng)用是否有核心價值的關(guān)鍵點。他表示，如果缺乏數(shù)據(jù)反饋，企業(yè)即便在算法或算力上具備一定優(yōu)勢，也很難長期維持領(lǐng)先。“因為在長時間積累上，如果沒有很快的數(shù)據(jù)反饋，很難做到長時間的數(shù)據(jù)生成、內(nèi)容的豐富度以及它的領(lǐng)先度。”

　　基于這一判斷，華映資本目前重點關(guān)注營銷、教育科研和“AI+物理世界”三大方向。

　　“在今天AI能力還不足以到我們想象的AGI一步登天，給出所有答案的這個過程中，我們需要有局部的數(shù)據(jù)反饋，提升整個數(shù)據(jù)內(nèi)容的質(zhì)量。”李巖解釋，營銷和教育場景能夠快速生成用戶行為數(shù)據(jù)，并迅速反饋至模型優(yōu)化環(huán)節(jié)，從而快速構(gòu)建起商業(yè)閉環(huán)，甚至形成競爭代差。

　　其中，在教育場景中，傳統(tǒng)教育依賴固定大綱和統(tǒng)一教學(xué)進(jìn)度，而AI可以根據(jù)學(xué)生的實時反饋，靈活調(diào)整內(nèi)容和難度，這在學(xué)生體感和內(nèi)容傳達(dá)上實現(xiàn)了質(zhì)變。李巖表示，教育領(lǐng)域天然具備強(qiáng)交互屬性，因此能夠更快推動反饋閉環(huán)的形成。

　　科研則體現(xiàn)了AI在信息歸納與推理上的價值。從“AI刷題”到“AI研報”，模型能夠通過歷史數(shù)據(jù)和邏輯推導(dǎo)解決復(fù)雜問題，大幅提升研究效率。李巖指出，這些場景雖然專業(yè)性較強(qiáng)，但一旦獲得驗證，將為科研工作方式帶來實質(zhì)性改變。

　　在他看來，這三大領(lǐng)域已經(jīng)跑出代差，相比其他行業(yè)更快進(jìn)入飛輪效應(yīng)，具備率先實現(xiàn)商業(yè)化突破的潛力。