知乎周源：GPT成本一定会下降，现所有商业模式都付不起这个钱

11月14日消息，在乌镇世界互联网大会期间，知乎创始人、董事长兼CEO周源论坛发言以及面对媒体采访时都提及了时下热门的大模型技术。在采访中，周源还谈起了知乎下线匿名功能的背后细节。

“OpenAI有3年的先跑时间优势，有全球最多的显卡和全球最优秀的工程师。”周源认为，国内大模型产品距离GPT4还比较远。不过，国内产品迭代速度很快，在周源看来，国内一线大模型公司用两个季度左右的时间达到了GPT3.5的水平，从追赶的角度来说，成绩还是不错的。

知乎创始人、董事长兼CEO周源

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周源在采访中表示，知乎会在应用层做更多的探索。现在很多行业应用还在训练、建设中，现有的应用还是比较少，用户“体感”上可以明显感知到的应用，要看明年。知乎“知海图AI”即将面向社会公众开放服务，落地创作者、讨论场、信息获取、内容运营等业务场景。

对于当下行业普遍关心的商业化落地问题，周源向媒体指出，包括美国在内目前都在探索怎么降低成本，“GPT过去几次反复提到降低成本，为什么要提降低成本？就是现有的所有的商业模式付不起这个钱。”他直言，现有所有的商业模式都付不起这个钱，肯定算不过来这个账。但从技术发展来说，这个成本一定会下降。

采访中，周源还谈到了今年7月下线匿名功能的背后考量，他坦言，匿名功能是知乎非常早期的一个功能，出发点是想让一些身份不方便公开的用户也能分享讨论，而今天的互联网公共沟通语境变得更加复杂了，这时候去套用多年前相对比较简单和单纯的设计，一定会面临很多挑战。

知乎创始人、董事长兼CEO周源

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以下是对话实录（经删减）：

媒体：知乎下架匿名功能背后有哪些考虑？

周源：匿名功能是知乎非常早期的一个功能，出发点想让用户在分享讨论的过程中少一些顾虑，比如说，如果他的身份不是很方便，等等的考量来进行的功能设计。

但是它有一个比较重要的前提，就是在社区里面应该是认真友善的沟通氛围。

互联网发展到现在、知乎上线 12 年，环境、网友沟通方式，以及互联网用户本身的很多的习惯发生了变化，今天互联网的公共沟通语境变得更加复杂了，这时候去套用我们在多年前相对比较简单和单纯的设计，一定会面临很多挑战。

所以我们下线了匿名功能，同时上线了小蓝标的功能。比较出乎我们意料的是，在一两个月左右的时间，有了小蓝标的用户，获得的互动、阅读数量有了更大范围的提升。所以回过头去看，更坚定了我们当时的判断和想法。

媒体： 匿名功能下线后，对用户和广告是否有影响？

周源：匿名功能的出发点跟商业化是没有任何关系的。我们整个商业化的进程，现在有营销，有付费阅读，有职业教育。

媒体：教育业务最近有很多动作，知乎有没有打算把职业教育作为第二增长曲线？

周源：职业教育毫无疑问是我们的第二增长曲线，它最开始的缘起是知乎的用户会讨论很多跟他自己怎么提升、考学等等各种方面的问题，大家会真实的讨论，知乎可能唯一一个能够真实的去进行这种讨论。讨论完了以后，事还没有结束。因为最后他可能要解决后续，他还需要一个服务，那是不是最后应该知乎产生闭环。

后来我们就下定决心，应该还是要自己做。今年结合社区的用户，结合社区的内容，底层是我们的数据，整个业务飞轮就跑通了。所以，大家可以看到职业教育相对比较快速进入一个新的增长期。

媒体：未来的业务架构当中，AI大模型和职业教育这一块将如何布局？

周源：AI这件事儿跟我们前端的业务场景有比较深入的结合。AI大模型有三个要素。第一是应用场景，第二是基础模型，第三是专有数据。这几块应用场景在里面是非常重要的。

知乎有分享讨论的场景，如果要把商业模式放进来的话，营销也是一个很大的场景。在美国也有做的比较不错的创业公司。第三个就付费阅读，我们有盐选创作者等等场景。AI可以完成很多想象力方面的赋能工作。

教育方面，我觉得有非常大的想象力，尤其是成年人，需要更多灵活的方式来帮他完成服务的履约过程。在没有AI大模型之前，你要通过技术或者产品的方式进行提效、交互的创新，相对来说还是比较困难。所以我们现在所提到的智能批改，还有数据分类等等，在内部后台都已经开始进行应用。

媒体：如何看待当下的大模型风口？国内外的技术差距怎么样？

周源：国内还是处于一个追赶状态，离GPT4我认为还是有比较显著的差距。但是大概用两个季度左右的时间，现在达到一个大概差不多（GPT）3.5，我觉得成绩还是不错的。

媒体：知乎是怎么结合自己的业务做出差异化的？

周源：坦率说，我觉得现阶段谈大模型的差异化可能不是时候。知乎还是会结合自己的业务，会在应用层去做更多的探索，我们是更靠近现在的C端用户的。刚才我所举的那几个场景，讨论的、会员的、教育的，我认为都是非常大的场景。

媒体：知乎的知海图 AI 上线后落地效果怎么样？

周源：比较上规模的应用应该主要是在今年。知乎的产品落地上，目前用户看得到的部分还是比较慎重，之前上了热榜聚合、聚合搜索，这些功能即使全量覆盖面也不算是很大。

但是在用户看不到的部分，我们应用比较多。比如人工打标，就是用户分类，然后内容分类、内容分层。我们人工标注已经下降90%，是非常显著的。

现在大家看到的我们会员那个封面，生成图的这些模型，已经变成应用范围内的核心流程，这个流程肯定非常有效。

媒体：大模型的训练成本非常高，投入这么多钱，大家也比较关注如何商业化落地，知乎有没有看到什么好的方向？

周源：商业化我认为不用担心，包括美国来看目前商业化还处于一个探索怎么降低成本的阶段。GPT过去几次反复提到降低成本，为什么要提降低成本？就是现有的所有的商业模式都付不起这个钱，它肯定算不过来这个账。但从技术发展来说，这个成本一定会下降。