猎豹移动董事长兼 CEO、猎户星空董事长傅盛（来源：钛媒体 App 编辑拍摄）
7 月 4 日-6 日举行的 2024 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2024）期间，开源、闭源模型的发展成为关注的重要焦点之一，甚至某大厂董事长直言“开源模型其实是一种‘智商税’”。
对此，7 月 6 日下午，猎豹移动董事长兼 CEO、猎户星空董事长傅盛对钛媒体 App 表示，开源、闭源模型之间是彼此共同竞争、共同发展的关系，它们之间不应该成为一个遥遥在上，另一个就发展不起来了的局面和情况。
“我不完全倾向于开源阵营。我的观点就是，开源和闭源这两个阵营是彼此共同竞争，共同发展，从某种意义上来说，闭源是比开源会好一点点，因为毕竟投那么多钱那么多人。但是，开源在很多时候也够用，发展也很快。所以，我判断他们之间不会产生那种所谓的一个遥遥在上，另一方发展不起来的局面。而且，AI 历史也表明，开源生态不是今天才出现的，以前在语音转文字等识别技术上，开源的力量也非常强了。即便模型不是代码开源，依然是‘众人拾柴火焰高’。它能够让更多的人去使用更多的科研院校、更多中小公司的开源模型产品，形成了一个巨大的反馈网络，所以我就说‘蚂蚁雄兵’，它产生力量也很大。当然，闭源在某些顶级场景如 GPT-4 的整体能力，开源（模型）的确还是没有超过的，这个也是个现实。而这个也是个现实，如果看场景，很多应用场景开源的能力就够用了。我们现在跟很多客户实践，最后做出的效果就只在这个场景上应用，这个叫做产生的系统效果。另外，闭源的代价太高了，它得需要大量的算力，成本、数据安全性等方面。”傅盛表示。
傅盛随后在他个人视频中也强调，开源、闭源模型不是核心的问题，付费的闭源大模型才是“智商税”。AI 真正是要做好应用，大模型真正要在企业落地，企业真正把 AI 用好才是根本目的。
“我真的想不通（他）为什么会这么说。我天天在讲免费开源，现在讲起开源是‘智商税’了，我听完我都惊诧了，首先从逻辑上来说这就是错的，因为开源大模型是免费的，他怎么来的智商税呢，谁在收税？事实上，现在开源大模型各种性能已经挺好的，很多企业都在使用，他们也没向谁交钱。如果今天企业用付费闭源大模型，那才叫‘智商税’，尤其是收很高的模型授权费、API 费用，一年花了数百上千万，最后买回去当个摆设，甚至员工根本用不起来（模型）。因此，真正要把大模型在企业用好，就得结合企业实际应用落地，无论选用什么样的模型，最终是把这个模型和企业的实际场景相结合，做强应用，这样企业才能真正把 AI 给用好。”傅盛表示。
据悉，2009 年，傅盛出任可牛影像 CEO 兼董事长。2010 年 11 月 10 日，金山安全与可牛正式合并成立独立公司，傅盛出任金山网络 CEO。到了 2014 年 3 月，金山网络更名为猎豹移动，成为一家集网络安全、网页浏览器以及移动应用开发商，也是中国头部互联网中概股。
2014 年 5 月 8 日，猎豹移动成功登陆纽交所上市，旗下的猎豹清理大师应用在全球下载量一度超过 10 亿，是当时中国互联网企业出海的行业标杆。
2016 年左右，猎豹移动发力 AI 和机器人赛道，并成立猎户星空。
2023 年 12 月，猎豹移动宣布，已通过两家全资子公司增持了公司董事长兼 CEO 傅盛创立的北京猎户星空合计 35.17% 的股权。随后今年 1 月，猎户星空宣布通过控股和全资子公司对北京猎户星空科技有限公司（猎户星空）进行增资，总增资额约合 3.69 亿元，其中包括 1 亿元可转换贷款权利。
6 月 7 日公布的猎豹移动今年第一季度财报上，傅盛宣布，猎豹移动正在从一家面向消费者的公司，转型为一家面向企业的公司。公司的战略重点将是为企业开发基于 LLM（大型语言模型）的定制应用，并利用这些应用系统进一步增强其面向企业的服务机器人，而基于强大的人工智能能力和在产品开发方面的成功经验，使猎豹能够将大模型有机会商业化。
目前，猎豹移动的收入两个大板块：互联网业务、AI 及其他。
而更细分的业务包括：APP 应用业务（豹趣科技）、国际广告业务（猎豹海外营销）、云管理业务（聚云科技）、人工智能业务（猎户星空）。
傅盛在 7 月 6 日分论坛演讲中表示，猎豹移动希望成为 AGI 时代全球领先的新质生产力工具提供商。他直言，开源、端侧是大势所趋，而猎豹移动大模型应用产品，主要围绕全球企业应用 AI 进行布局，通过百亿私有大模型、私有数据和深度定制应用，实现企业数据安全、准确率和效率的三重飞跃。
不过，傅盛也认为，当前基于 AI 和“具身智能”的人形机器人其实很难商业化，而轮式服务机器人更容易落地和规模化盈利。
“机器人肯定还得投入好多年。我不认为造人形机器人出来就是一个什么都能干的产品，然后大卖全世界。我们回到汽车发明时期，我们花了很多年去替代马车，而且汽车最早出来并不是出辆‘赛车’，到处去使用，而最早的汽车其实有各种故障、各种问题。所以，机器人是一个很（庞）大的行业，如果我们讲真正在服务业落地，能给大家提供服务，这个（轮式服务机器人）行业今年看起来就明显在增长。比如，猎户星空服务机器人此前租赁，到现在海外销售，尤其在一些发达市场收入是在持续增长的，而且我们发现了更多场景有机器人的需求，包括日本的养老院、零售店等，所以这样的产品的确市场认可度在增加。而双足人形机器人需要很长时间（回报和落地）。”傅盛对钛媒体 App 表示。
在傅盛看来，未来的机器人并不是要像“人”，而是更应该像是一种“工具”，它能够帮助人类完成一些工作，但它并不一定要做两条腿走路的形态。“汽车也不是长得像马才出现。所以生物学和机械学不是一个必须一一对比的关系，虽然也有仿生技术。”
傅盛坦言，大模型的 Scaling Law（尺度定律）一定程度上已经出现了一定放缓，尤其是 GPT-5 不断推迟，以及智能涌现更处于一种“灰盒”状态。但同时，这种放缓让开源端侧的小模型落地应用和技术发展有了更多机会。
“这是一个非常显而易见的现象。GPT-5 一下子推迟到明年发布，这说明他们肯定是在 Scaling Law 上遇到了一些困难。Scaling Law 背后需要 10 万块（算力）卡并联，美国能源也极度短缺，可能城市的电就不够用了，有很多物理性限制；同时，今天数据也不太够，整个系统都太耗费资源了，所以（Scaling Law）不一定是个最优解。但对于我们来说没有关系，我觉得它放缓对于我们做应用的人来讲是好事。有人是说（AGI 落地）10 年变一年，这个我倒不同意，但它的技术能力确实有很大的一个变革，包括我们今天讲的机器人结合大模型，回答能力有了质的提升，所以对我们来讲，大家所有人都来做（讲）应用了。”傅盛对钛媒体 App 表示。
（本文首发于钛媒体 App，作者｜林志佳，编辑｜胡润峰）
