ChatGPT的走红，将市场情绪拉到了一个高点，普通创业者很难再讲出超出投资人和大众预期的AI故事。

傅盛和朱啸虎这场阈值不同的朋友圈激辩，让更多人看到 AI 热潮表面下的一些深层次矛盾。

6月26日，傅盛发了一条朋友圈，对朱啸虎的观点[ChatGPT对创业公司很不友好，未来两三年内请大家放弃融资幻想]表示反对，并称[硅谷一半的创业企业都围绕ChatGPT开始了，投资人还能这么无知者无畏。]

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随后，朱啸虎在其发文底部反驳称，[99%的价值都是GPT创造的，这样的创业公司有什么价值？]

之后，傅盛和朱啸虎在朋友圈展开了激战，探讨新技术带来的价值颠覆问题。

这场辩论，最终以两人在[创业公司很难（借助大模型）获得再造 BAT 的机会]这一点上取得共识而结束。

分析出现分歧的原因会发现，朱啸虎是站在投资者角度，想找平台级或者颠覆性的机会。

而傅盛更多是从AIGC创业者角度，只要是能够对某个行业或者场景提效或者带来改变，有它生存的空间，那么它的存在就是有价值的。

傅盛的朋友圈转发评论更多是在质疑朱啸虎否定了国内基于大模型的创业机会。

而朱啸虎的否定基于其认为做出巨头大模型的机会太少，零零散散的小机会大佬也看不上，所以劝说创业公司不要贸然进入。

双方并未否认大模型机遇，只是对机会的定义不同。

朱啸虎觉得大模型摧毁了创业，因为模型、算力和数据，三大支柱都向大厂集中，看不到创业公司的机会，且直接在大模型上做应用护城河太低。

傅盛反而认为大模型催生了很多新的架构在大模型之上的创业机会，包括直接在大模型上搭建的不同应用和由于数据私有带来的垂直领域的大模型等。

将通用大模型从创业方向中筛掉之后，朱啸虎和傅盛其实在另一个维度上也达成了共识，即行业大模型以及基于大模型的应用开发，才是大部分创业者真正能够抓住的机会。

从经济角度来看，智能化时代在很大程度上只是早期工业化的镜像而已。

但马克·吐温说过，有时候历史的确是押韵的。

AI系统的未来取决于我们如何把握当下，以及如何去理解未来的挑战。

过去在数字化转型过程中，很多跟互联网耦合度很深的制造业企业，已经享受到了数字化的红利。

但是受限于大数据模型底座的缺失，以及行业级应用的缺失，导致不同行业对AI理解的技术鸿沟特别大。

目前除了少数高精尖的科技企业已经享受到虚拟员工的红利外，剩下绝大多数的服务业、制造业以及化工等资源型企业，整个组织的智能化水平非常低，甚至不知道红利在哪里。