陆奇：大模型带来的新范式
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面临一场快速到来的技术变革，比较有效的方法是去剖析：事物的内在结构，它的发展体系；什么是稳定不变的，什么是变化的，新现象是如何形成的。
一、新范式
（一）新范式的内在结构、发展体系和所需的核心思考维度
范式通常指的是一种发展模式，它包括观念性的思考框架、以及实践体系和方法论。
然而这一次，范式的变革影响更广、更深、更全面，我们必须在改变思考方式的同时，以此改变做事的方法。
（二）从数字化产业发展维度看新范式
“三位一体”是我们分析这次范式变革所用的稳定的内在结构体系，这一概念基于复杂学理论提出。
任何复杂体系都有三个子系统，它包括：
1.信息子系统（subsystem of information），体系必须从环境中获得信息。
2.模型子系统（subsystem of model），用模型对信息进行表达。它必须充分有效地表达信息，这种表达方式让它可以做推理、做分析、做规划。
3.行动子系统（subsystem of action），根据推理和规划与环境互动，来达到这个复杂体系的目的。
第一个拐点：信息变得无处不在
信息系统的拐点，是信息的生产和获取成本从边际成本转向固定成本。每次使用时的边际成本越来越低，但是一次性投入越来越高，这是一个结构性的变化。
现在的拐点：模型将无处不在
这个拐点的背后是“模型”的成本发生了类似的结构性变化，即模型成本从边际成本发展为固定成本。这背后的原因是我们有一项新的基础技术出现了，它叫大模型。
因为模型就是知识。我们做任何一件事情都需要知识，知识的力量是无穷的，相比于信息时代，模型的产能更强大，发展的速度一定会比过去更快。
我们每个人都由以下三组模型组合而成：
1.认知模型，我们能听、能看、能说、能思考。
2.任务模型，我们每个人都能爬楼梯、剥番茄，做各种各样的动作来完成任务。
3.领域模型，有些人是律师，有些人是医生，有些人是科学家等等，我们人的社会价值都是这些模型体现出来的。
下一个拐点：行动将无处不在
今天的大模型时代是个生成模型，它能有效地控制操作各种设备；下一个拐点将是机器人、自动驾驶和空间计算的组合为基础。今天采取行动的成本很高，但借助大模型的互动，未来采取行动与环境互动以满足人的需求和成本将越来越低，行动将无处不在。
要引领下一个拐点，特斯拉目前处于非常优势的地位。
未来的可能：数字化技术和人类社会一起共同进化
真正意义上的智能系统，必须具备四个核心环节：
第一，它能够涌现（应当具备自我组织和自我优化的能力，能够在特定环境中自发地形成和调整结构，而非有某个中心控制器编程或设计）
第二，它有代理能力（它可以代表用户或实体独立地进行决策和执行任务，而不仅仅是简单地响应外部指令）
第三，它功能可见，有affordence（Affordence是一种设计原则，强调让用户直观地理解如何与产品或系统进行交互）
第四，它是具象的（既有形象、直观的表现形式，便于用户理解、感知和操作）
（三）从技术驱动人类发展的维度，看新范式
科学范式进入第四（第五）范式
1科学的方式，表达的是人类无尽地追求知识、能力和财富的过程。这一个过程有三大要素：
第一是科学。科学是解释和预测现象。科学发展从第一范式经验主义，到第二范式系统性地做实践，再到第三范式大理论做模拟，第四范式数据驱动，第五范式数据加技术驱动。
第二是技术。
第三是经济。
数字化范式变更：加速数字化的能源转化
一方面，数字化时代根本意义上是用数字化、可编程的能力更有效地转化能源；
另一方面，数字化是人的延伸，数字化是人自我的认知和能力的延伸。
人类改造世界范式变更：探索进入更远更深更广阔
1.需要能源
2.转化能源：一种用生命体系来转化，另一种用物理体系转化
3.能源转化必须要有物理空间
经济发展范式变更：更多的企业成为科技公司
今天的经济核心生产力，基本还是以设备、劳工、资本、大众商品、原材料、能源等。未来技术将越来越多的成为直接生产力，越来越多的企业将成为科技企业。
因为特斯拉用信息、用软件、用人工智能，能源转化效率越来越高，它每设计一个新的车子、每研发一个新的设置、每制造一个新的设备，效益都在越来越高。
本质上，它让“信息更有效地转化能源”，让技术驱动创新成为直接的生产力。
（四）新范式的社会影响
农业社会：让人可以定居，从此有了“家”的存在
农业社会之前是游牧时代，是人找吃的东西。
农业社会，人可以定居，有家。
工业社会：解放土地对人的束缚，减少大量体力劳动
工业社会对人带来的影响是根本性解放。
信息时代：随时随地获取信息，减少大量脑力劳动
经济发展也从产品经济变成服务经济，这个时代的典型职业是码农、设计师、分析师等。
大模型时代：脑力劳动有了替代，人类有了智能伙伴
人的脑力劳动将以形成非常独到的见解和发展独特的认知能力为主。
这个时代的典型职业将是创业者、科学家和艺术家。艺术家和科学家的本质是形成独到的见解，而创业者是把想法变成现实的人。
人工智能时代：建立全新价值体系，探索更多未来
我们可以想象的是，全新的价值体系将被建立。由于数字化的能力以及Web3的存在，在未来的时代里，信息触手可及、人们自由移动、经济基础改变，由此产生一个问题：人类会不会回到新一代的游牧时代？
（五）新范式的缔造者
这一次新范式的到来，不是水到渠成的，它是一个突变。
OpenAI为什么能够破局，因为它走了一条反共识的道路。
2016年他联合创建 OpenAI，他和他的团队核心人员代表了新一代特殊的组合能力，代表着可以推动这个范式进一步往前发展的思考体系和执行体系。
OpenAI的思考体系
第一，坚信未来，坚信通用智能一定会到来。
第二，在技术上，他们相信两个重要的点：一是模型只要足够深，用无监督学习，用数据加上算力，用一个高效的训练体系，就能无止境地探索通用智能；二是强化学习或者增强学习，这跟进化在本质上相关，是模型能为人所用的核心。
OpenAI的执行体系
新的能力：既能做科研、又能写代码、又能做产品，这些能力是分不开的。
新的组织：有一个重要关键要素是它需要融到大量的资本，长期要回归社会，而且在实体结构上实现任何投资者都不能影响你追求的目标。
OpenAI的技术发展路径
GPT1是重要的第一步，预训练大模型，核心是通过自然语言处理和解决问题。
GPT2是迁移，在预训练之后做微调，可以把预训练中学到的东西，通过微调迁移到新的下游任务模型中。
GPT3是非常核心的一步，实现很强的泛华能力。
在少样本和0样本情况下，GPT3 展现出强大的泛化能力，尤其是通过场景下学习（In-context-learning）和给定提示解决问题，无需微调。
Dalle-E，启动图像模态。
Codex：为编程语言微调，引入模型重要的逻辑能力和长期用AI来开发AI的途径。
GPT3.5实现根本性突破，引入了指令微调。
它先用了代码的指令Codex，而真正在产品上突破的是对话指令，就是让它去学会人是怎么对话的，进而诞生了ChatGPT。
GPT4，多模态，实现了完整的工程研发体系。
GPT4之后，如ChatGPT、plugin等将全面建立产业生态。
（六）新范式的动力引擎
GPT模型体系，驱动新范式的动力引擎
GPT是个模型系统，这个大模型像一个黑洞一样，把所有的模型都吸进这个引擎里面去了。
1.它能够高效地压缩表达所有的人类关于世界的知识，尤其是文字或者其他模态，比如图片、视频。
2.能持续提高泛化能力（涌现，子概念空间等）
在相同的模型架构下，通过增加参数、Token或者延长训练时间，模型解决任务的能力会不断演进。例如，常识推理能力、算术能力以及针对特定任务的解决能力都会逐渐显现。
模型的泛化能力至关重要；少样本泛化和零样本泛化（如从一个例子中推断其他情况，甚至在没有看过的情况下也能明白其中原理）。
3.推理能力不断的增强和被探索出来
人类基本上拥有六、七种主要的推理能力，包括演绎、知识归纳、常识等。在GPT大模型中，这些推理能力会不断地通过诸如思维链（Chain of Thought）这样的提示展现出来。
4.更有效更可延伸的对齐（自然语言，价值等）
OpenAI 的 GPT 模型在对齐任务方面取得了显著的成果。其突破性表现和增强学习方法在对齐方面表现突出，如自然语言理解和价值观的对齐。
5.能足够并持续地充分利用更多有效算力
6.能用好充足的token/模态和有效的token化
7.能有效地参数扩展：小型化，本地化
8.能有效地扩展任务领域和专业知识
模型具备系统性的扩展能力，可以与符号求解器、工具接口和专业知识相结合。
引擎发展当下的四个要点：
1.核心维度过了拐点，全方位攀升
第一，它几乎封装了全世界所有的知识。
第二，它内嵌了足够的学习能力和推理能力。
2.自然语言（NL）是突破的关键
OpenAI采用了一种新方法。它利用GPT封装了世界上绝大多数知识，以此为基础，先构建一个知识引擎，再通过对话进行调试，从而实现自然语言处理。
3.可见和可持续的技术发展
首先，在模型方面，需要解决模型的鲁棒性、模型稀疏化、扩展注意力宽度，甚至形成注意力循环等。
同时，需要更强的推理能力、更多的涌现、更强的潜在概念和子概念泛化，融合和统一符号运算与重叠向量堆叠体系，以及因果关系推理等。
其次，需进一步对齐，包括价值观对齐和拓展更多潜在空间。
同时，还需要研究更多模态，特别是跨模态的图像和视频。
最后，覆盖更多领域和应用，提高模型的扩展性和适应性，加强工程实践。
4.发展飞轮雏形启动
这个动力引擎，它的增长飞轮已经形成雏形。
（七）新范式的演化路径：进化体系新物种
技术的本质和内在规律：进化
著名作者，复杂学体系大师 W.Brian Arthur 写过一本书叫《技术的本质》。
大模型的进化方向：更好地满足人类的发展需求
关注大模型时代，有2种模型系统，是我思考比较多的：
第一种是机器学习的模型（目前以系统1为主）
第二种是人类建立的模型（基本以系统2为主）
大模型的进化类比：进化树和寒武纪
借助这个初步的进化树，可以追溯到模型的源头、观察模型的能力，以及预测模型的未来发展。
可以看到，进化已经发生，一代代的模型在演变。
二、新时代
（一）产业发展的扩散结构与体系
扩散源头：从传统的独立组织形态，转变为融产学研为一体的高效生态
要实现从源头、在前沿的扩散，需要同时具备以下三个条件：
1.具备自主前沿原创性科研的能力，通过科研解决核心算法的完全原创性的问题；
2.进行大量系统研发和工程开发，能迅速将科研成果以高质量代码的形式实现；
3.具备开发技术平台、研发产品、推进商业化的能力，以形成产业生态系统，进一步驱动1中所描述的科研。
还有一点不同的是，因为这个范式变更的特殊性，需要政府更早更有效的参与。
扩散范围：北美中国为主，深入个人
从全球范围来看，这次扩散以北美为主，中国紧随其后。
而这次创新，带来的是提升人类认知能力的工具。它会进一笔拉开人与人之间的距离：哪些聪明、勤奋、努力，并且学会用这个工具的人，将快速超过原来同一水平、但不使用这类工具的人。
扩散过程：不是创新技术的发展，而是技术驱动社会经济的转变
根据Carlota Perez的理论，若有一项技术，如冶金、高速公路、汽车等，能够影响每个人和整个社会，它的发展将以80年为周期，分为四个阶段：爆发阶段、狂热阶段、协同阶段和成熟阶段。
大模型时代目前还处于早期阶段，经过高速增长之后，泡沫破裂将是必然现象。
然而，在泡沫破裂之后，新的黎明将降临。届时，新一代更强大的企业将从破碎的泡沫中崛起，占据产业制高点，开创一个崭新的时代。
（二）OpenAI生态快速形成
OpenAI的后台
后台是GPT-N系列，目前为GPT-4，未来将有GPT-5、GPT-6等。
OpenAI的前台
前台是ChatGPT。
ChatGPT 提供完整的用户体验，适用于所有人，解决各类问题。这是人类历史上首个真正实用的自然语言处理工具，具有足够的灵活性和内置知识。
它的前台具有生态扩展性，即“ChatGPT 插件 ”，OpenAI 已经开发了多个插件，如 Code、interpret 等，具备成为未来“杀手级”应用的潜力。大量第三方将使用插件开发前端应用。
（三）开发堆栈雏形高速发展
这次新范式的产业扩散，开发者堆栈技术发展和开发者生态的形成，至关重要，历史上的生态发展一直是“得开发者得天下”。开发者工具、界面、开发者生态，永远是“兵家必争之地”。
模型开发
关于大模型本身的开发，目前开发体系已初步成型，但通常以大模型团队的自主研发为主。
关于垂直和领域模型的开发。
轻量的模型，体量小、算力要求低，适用于端侧设备，如手机、智能音箱和未来的LOT设备上。
开源模型开发，这对降低创新门槛，产业能健康发展有很重要的意义。
应用开发
1.关于快速形成的“开发的工具和工具链”：
主流开发工具和工具链。
扩展开发能力。
2.关于开发对象，具体是开发的运行时和其他资源：
第一，后台服务端，目前主要都是以 OpenAI 和 Azure 为先导；Amazon 也很快进入战场；
第二，在前台，目前是以Web端为主，比如 Vercel Chrome；但是移动端目前没有动静，在 iOS 上，苹果还没出台他们的产品方案，在Anroid 上，谷歌目前忙于应付 Bing 的挑战；长期移动端和 IOT 端将有很多机会；
第三，开发生态的关键资源，如课程、书籍等。
（四）经济发展格局
全面强劲的经济发展驱动力
在大模型时代，知识这一生产力得到了系统性的改变：
首先，新范式普遍降低了各类知识的成本。
其次，新范式提升了知识的应用能力，尤其是在知识密集型行业，如医疗领域、科研领域等。
再者，新范式缩短了产生知识的迭代周期。
对职业的结构性影响
可以预测的是，每一个职业的人，都会开始用“副驾驶员（Copilot）”，当副驾驶员能力越来越强，它会变成“正驾驶员（Autopilot）”，再接着，我们都将会有一个“驾驶团队（Copilot team）”。
人们之间的合作，变成人与人之间、人们的“驾驶员”之间的协作。新的职业会出现，人们的工作岗位也会随之发生变化。
更强大更活跃的数字化产业
在这次变革中，处于前沿的将是下一代数字化产业。
数字化作为人类活动的延伸，新的商业价值创造必然从数字化产业开始。
新的领军者和落伍者将很快浮现出来。
各个行业系统性的变迁
新的数字化产业，会让每个行业都根据这个行业的特性做出结构性的调整和转型。
政府的更多参与
政府的参与更早、更活跃、维度更多。
在早期，尤其需要社会产业和政府做更多的互动，扶持和引导基础设施进入全球性的发展。
对市场和社会的长期影响
它深刻地影响了人类社会最基本的生产力：人。
教育领域将经历根本性的变革；人力资源的发展和配置也将改变并加速；作为人类首要驱动力的科研领域也将受到本质性的影响，因为它将引发科研的新范式；社会组织和信息传播同样会受到影响；政府与社会监管方式也将随之改变。
（五）新产业发展不断加速（海外）
首先是论文数量，对于这次新产业的发展，关注论文是必要条件。同时，我们还需关注产品、资本投入和应用案例等方面。
（六）新产业发展不断加速（中国）
关于中国，我们现在的活跃度越来越高，我们在追赶，但是整体数量跟国外比还是有相当大的差距。
中国发展机会
中国和美国是全球唯二的有机会的地方，长期机会非常大，但是今天，我们必须是奋起直追。
全球唯二，奋起直追
第一是打造基础模型，是攀升至GPT3.5。
第二是要打造模型产业化的能力。
攀升至 GPT 3.5 水平后，要开发产业化能力，这里主要是具备足够的指令调优和对齐研发的能力。
第三是平台开发和生态建立。
后台打造 API 等相对来说比较直接；前台需要开发推广 ChatGPT 和 plugin 等；早期可以用简单的商业模型搭建起来，这就足以成为未来的平台和生态的制高点。
算力资源竞赛
中国目前在追赶GPT3.5的团队约有10个左右，算力将在未来赢家和产业发展格局的形成中起到关键作用。
而目前的算力情况来看，国内未来能有这样资源体量的团队可能不超过2个。
产业发展，齐头并进
第一，在追赶的过程当中，资本投入和创业公司将扮演一个重要的角色
第二，中国的大厂在追赶期市有一定优势的，比如资源等
第三，中国在追赶的过程中有额外的挑战，算力
第四，中国的产业发展有越来越多国际化的机会
最后，中国的应用生态在中期和长期的发展空间是相当宽广的
全球化的创业机会
OpenAI 分析，19%的劳动力将会被 GPT 影响至少50%。高盛研究，全球范围3亿人的工作将被AI自动化，80%的美国劳动力会被GPT影响至少10%。
国家引导
在基础设施层面，国家有机会起更大的作用，做出更多政策上面的引导。
同时由于大模型对产业和社会的特殊影响，国家也会做出多个维度的监管治理。
社会影响
首先对于教育而言，社会影响跟国外一个样大。
另外是对科研的影响，尤其是产学研更有效的结构性组合。
最后是关于文化和文明，这跟语言和文化的底蕴有关。
三、新机会
（一）全方位探索把控：“人+事”的机会空间
1.“人+事”的探索框架
对于创业公司，它的发展基本上都是创始人团队早期带来的核心能力、心力和愿力的组合。随后的发展通过增加人才、组织机构和文化价值观，作为有机纽带逐步增强组织活力。人基本上也都是这样的体系。
2.机会在哪里
第一，强烈建议不要盲目追逐热点，浮躁可能导致不利后果。
第二，要勤于学习。这次技术变革相对复杂，建议大家阅读必要的论文。
第三，一定要深度思考。
第四，必须采取行动导向。
（二）“事的机会空间”
事情方面，基于这次范式变更的本质，对于创业公司和企业，基本上可以通过三个维度去探索机会：
第一，在产品和业务层面去探索机会；
第二，你所在的产业是不是有根本性的变革；
第三，你所在的产业的研发体系、是不是彻底变革了。
1.事的三个机会版块（数字化基础、数字化应用、改造世界）
人是减熵的物种，我们用数字化来延伸自己。
2.完整系统的机会探索体系
数字化发展基础
数字化发展基础永远是平台驱动的，像移动互联网/云、人工智能/边缘计算、新兴平台等。
数字化的应用
在这里，创作者人群是我们特别关注的，他们是站在前沿的：码农、设计师、科学家等。
消费者的需求结果体系，可以借助马斯洛的人类需求层次出发；企业的需求比较稳定，都是降本增效。
认识世界、改造世界
数字化有6种功能可见（Affordance）：
1.信息（2D）：每个人基本上都用电脑，用手机，触达所有的人。
2.体验（3D）：尤其是三维的体验，元宇宙。
3.关系（抽象）Web3：数字化的抽象关系，信任，激励机制，所有权等。
4.物理外部环境：自动驾驶、机器人等。
5.生理内部感知：脑机接口、内部测试机制。
6.知识（模型）：数字化带来的知识是嵌入的。
（三）数字化基础的机会
稳定的数字化平台结构
总结平台的特点如下：
- 前端是“完整课延伸”的体验，有设备、容器、画布等；
- 后端是完整可延伸的能力，有计算、存储、通讯。
基础设施和工具
第一点，是算力，有效算力包括芯片、算力体系。
第二点，是新一代的算力体系和网络架构。
第三点，是大规模的训练体系、微调体系、推理体系等等跟大模型相关的基础设施。
第四点，大模型时代需要一个全新的数据系统的数据堆栈，尤其是 Embedding，向量数据库和基于向量数据库的检索系统。
第五条，开发工具链，有新的机会，尤其是开发框架和新开的新框架。
新平台
对于这个平台，美国是 OpenAI，有几个创业公司，有谷歌、有微软。中国有百度、阿里，百川智能是王小川的，光年之外是王慧文的，还有很多。
新体验端和新设备端
有一个比较典型意义的公司叫 Humane，是苹果出来做硬件的的团队，他们过去一直没有找到好的产品。做的硬件是你戴在身上的，这个硬件能看到你所看到的一切、听到你所听到的一切，它不断在帮你思考。
第三代系统（自主/自动化大模型平台机会）
第三代自动驾驶、机器人组合的机会也加速到来，需要新的硬件，新的算力，新的开发体系，新的模态，一定有用大模型来驱动下一个拐点的机会。
今天自动驾驶做了十几年了，体系还是以视觉为主的，泛化能力还是不够。
（四）数字化应用的机会
数字化的应用有两个重要的点，它一定是技术推动、需求拉动，一般是技术和需求相匹配才行。
判断1：模型的能力是怎样的？
判断2：三位一体能建立起来的机会有多大？
判断3：全方位颠覆的机会有多大？
技术推动：大模型为先，形成闭环
需求拉动：大模型为先，而非信息为先
大模型为先：三位一体为王，自然语言为先
人类需求本质也是三位一体的，任何一件事，我们既需要信息，有需要知识，又需要行动来满足我们的需求。
有机会、行动导向，信息只是提供了一个基础，三位一体是终局。如果创业赛道有机会三位一体，要大模型为先，抢先进去。
大模型基础的闭环壁垒
考虑一个领域，生意有没有壁垒，有一个简单的范式：
第一，你有自己的数据；
第二，你可以自己开发模型，用大模型来开发模型；
第三，你的模型被使用之后，使用的数据你能拿得到；
第四，使用的数据，返回过来有个闭环，你的自由数据越来越强。
1.信息知识
大模型的第一仗
2.内容
艺术家
3.游戏
巨头公司精力有限
4.消费|电商
基于场景的购物机会
5.社交|社区
社交是有局部机会的
6.通讯
会议结束后把所有会议内容给分析好了
7.医疗
每一类诊断、每一类治疗都是专业模型
8.教育
教育非常核心，挑战很大，机会更多。用大模型可以做一对一的教师，可以让每一个小孩个性化地学任何概念，大学职业培训，有大量的机会，那是共通性的。
9.开发者
开发者的机会相当特色。
10.设计师
设计师跟开发者在本质上类似，但是设计师用大模型时代，这个产品已经高速在进行了。
11.研究员（科研）
因为科学是人类最终极的生产力，但是科学的发展可以通过大模型来根本性的加速，在产品和创业创新的机会点上，起步的可以是为每个科学家提供副驾驶员、正驾驶员，为每个科学实验提供基于模型的开发、推理、自动化。
12.OA/办公
微软的办公软件
13.营销与客户
因为营销离钱最近，这个从创业创新角度来讲是最直接的。
14.ERP
ERP 这个品类会有大量的创业创新的机会，它本质上是有机会做到三位一体。
15.生产制造
这个机会可以从工业也可以到农业、农田，核心是大模型为先，核心是三位一体，三位一体就是信息模型，行动是有机的组合在一起的。
16.政府城市
中国有相当大的优势，全世界做数字城市最多的是中国。
（五）改造世界
1.新能源科技
2.新生命科技（生命科学）
3.新材料科技（材料科学）
4.新空间科技
（六）新执行环境
（七）“人”的机会空间
技术驱动发展带来的职业趋向
而在这个风险算在内，创业者一定是创造财富最多的一个职业，毫无疑问。
同时在下个时代，最有价值的是科研，但不是传统意义的科研，是新一代的科研。这个科研的典型代表就是 OpenAI 。在 OpenAI，你既是一个科研人员，同时又是码农，同时又可以做生态。既能够做科研写论文，又能够写代码，又能够做平台，是新一代的科学机构，是新一代的科学范式。
（八）基础范式的演变
1.科研的发展跟商业化合为一体
今天引领信息科学的不是一流的大学，不是国立实验室，早就是大厂。而今天引领数字化最前沿的人工智能的已经不是大厂，是创业公司，是 OpenAI，是 DeepMind。今天引领新空间科学的不是 NASA，不是波音，是一家创业公司，叫SpaceX。
2.从技术到价值：5个核心环节
研究型大学做应用研究
芯片封装技术、软件验证技术
产品
市场销售
运营
3.创业公司开始做基础研究了
第一，科学的范式变了，科学发展离不开商业化。
第二，我们的历史上从来没有一个探索体系叫创业体系。
四、奇迹创坛介绍
从某种意义上讲，奇绩创坛真正的创始人是Sam Altman。
2014年，Sam Altman 担任 YC 掌门人，就马上来找还在微软任职的我，希望能加入他们。他说未来人类社会的进步，将由 10 家像谷歌这样伟大的公司来驱动。他判断，至少有3家在中国，而在当年，这些创始人可能还在高中、大学，“Qi, we need to find them, help them build a future.”。
YC给与了我们帮助，Sam也一直支持我们，他们送我们到了他们能送达的最远的地方。
我们始终坚信“中国+技术”是早期创新创业的前沿，并将持续以独特可规模化的模式有效加速技术驱动的创业企业。
