数字经济，从国际上来看有狭义和广义之分。狭义就是纯粹生产数字的各种技术、各种产品、软件设计、服务等，以及各种各样的和数字有关的配套、硬件等，欧洲就用这个概念。在这个概念下，数字经济也就占GDP的10%左右。
广义的话可以往外延伸，用数字来进行经营操作的电商、互联网等都包含在内。广义GDP包含更广，我们讲的占40%的GDP，指的就是这个广义的数字经济概念。
我觉得10年以后数字经济渗透一切。之所以说这句话，是因为我觉得不能不提大模型ChatGPT。ChatGPT在根本上改变了我们对数字经济的理解，我觉得理解这一点特别重要，ChatGPT完全改变了电商对消费者的服务。传统电商的To C只是一个搜索、一个信息的提供，我们个人还要做决定、做选择。而现在的ChatGPT、AIGC可以帮你做决定，完全智能化。很多年前，我们曾讨论过会不会出现一个超级APP，它可以取代一切，我认为这个时代正在到来。
比如在ChatGPT上面做的生态，是用API插件助力各种To C服务，那这个世界就完全变了，而且因为它逐渐可以熟悉你个人的偏好，给你提供你需要的服务。我觉得这个是不得了的一件事。所以AIGC 广泛地用在消费上，从根本上改变了零售的数字化过程，我觉得这个特别重要。
以前讲流量，现在流量没用了；现在用视频做营销，我觉得这个也没用了，将来就是AIGC。因为这是对人性理解的一个根本变化，因为他不是说你要什么，他是想办法理解你可能想要什么，然后推送给你，使得你买它的东西，所以这个逻辑是一个颠覆性的逻辑。
对制造业来说，这是颠覆性的。2008年，我受深圳市政府的委托给他们做深圳市的AR发展战略，当时我觉得制造业的落实特别难，但大模型出现以后，就出现了突破。大模型的规模和它的运算能力，使得它变成了一个现实经济的最终管控者，就它能够把所有东西管起来，不断的优化和迭代。制造业的数字化就开始实现了。
制造业的数字化三个维度，第一个维度是生产和营销维度。我们以前一直打不破这个问题，就是怎么把生产线的数据直接走到财务数据，和销售连起来，现在可以做到了。所以这个从生产线垂直往上的数据化，这是个了不起的突破。走这一条，那整个世界制造业根本颠覆的。
制造业第二个难题是供应链管理。我们出现了无数的供应链，但是在规模和效率上，供应链管理管不好，就是因为它的规模和效率不够。现在用这个大模型管，大模型是天然的管供应链最好的工具，供应链的有效迭代、产品质量平衡、时效全部可以解决。
第三个就是产品更新。我们以前用的是数字孪生，但数字孪生在实际中其实很难用到。能够把一个产品不断的孪生、叠化、优待，把生产的过程做成新产品的创新过程，不断地完善闭环产生新的产品，ChatGPT可以把这个实现，所以制造业有了ChatGPT以后，发生了根本变化。所以，以后这个世界就分为有ChatGPT和没有ChatGPT的变化，这个是了不得的事情。
对个人来说，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼曾预言，10 年左右，甚至更短时间内，我们每个人都可以配置个人ChatGPT。未来，所有的知识、信息、决策过程都全部是机器帮你做的，人做的就是管理机器。这样一来，人的定位就会发生变化，这个变化是巨大。
未来的数字经济会在根本上发生变化。我们传统的数字经济，基础设施是5G，是物联网，然后是移动，所以国家努力的做5G，我们的5G占了世界5G的一半，我们的物联网整个的网点全球领先。
但在ChatGPT的时代那就不是这样了。它最重要的是算力，不仅要看够不够大，而且要集中。特别是现在美国对我们实行芯片限制，国家就要建算力平台，把我们的算力集中起来，这是一个很重要的基础设施。
第二个基础设施是数据。我们做过一个分析，到2025年后，中国将成为世界上最大的数据大国。现在的问题就是，如果要发展数字经济，就得把数据用起来，不但把数据用起来，还得把数据变成财富。像现在这样，仅仅把数据变成资源，是不够的，还要把它变成资产。
我们现在也在朝这方面推动。所有权可以先放一放，因为1978年改革就是从所有权开始的，非常成功。联邦计算，可以解决隐私问题解决。那么剩下的，就是怎么把数据集中起来，说的形象一点，就是用公社的方式，也就是信托，把数据放在一起，大家都能用。
现在我们出台的“数据二十条”，我觉得是一个特别重要的文件，国家开始建立数据局，这是特别重要的事情，如果把中国的数据全部用起来，那么中国的数字经济发展，在世界上就挡不住了，因为没有其他任何一个国家有像中国这么大的数据库。与此同时，如果数据用起来，以后个人财富中，有一大块是你的数据财富。
因为你的数据在这个数据平台里，别人用了你的数据就要给你付钱。就是说，王波明的数据质量比我高，人家都喜欢用他的数据，而我的数据没人用，所以你的数据可以比我值100倍，用一次付一次钱，而且可以用1,000 年。因为数据是可以用一万年的，所以以后数据就变成了财富，在一个虚拟的世界里，永恒存在。
那么，所有这些汇在一起，它最终的一个平台就是云。云是基础设施，存储、运算、整个的计算功能数据都在云，所以整个国家关于数字经济的基础设施会发生根本的变化，这是下一步的重大投资机会。
所以未来一切都是数字化，未来一切取决于你有没有大模型。这个世界是真的变了，而且这个变化会推动整个基础设施、个人、销售、企业，一直到整个的宏观变化。
比如说服务业、餐饮也应该算全部数字化了。餐饮现在订单销售、订单生产、机器人生产服务送到你手里，菜从田里拿出来，到店里生产，然后送到你手里，每个月总结你最爱吃的什么菜，比如说你不能吃糖醋排骨，他也知道。然后他把每月的订单情况回传，据此调整菜单。可以说，餐饮已经全部数字化了。
这个世界正在朝最高标准发展。ChatGPT出现以后，人家第一个说律师可以被取代，因为GPT-4考USBar，它的准确度达到了97%，这是美国最难考的律师执照，如果它能把律师资格证考到97%的话，完全可以把律师取代掉，这就是最高标准。以此类推，餐饮能也会，比如大家都爱买的预制菜，现在预制菜的水平和味道比以前好了很多。这不就是数字化吗？预制菜就是数字化，所以后米其林餐厅会越来越多，甚至可能出现比米其林更高等级的餐厅。
Q：AIGC对金融行业会产生什么影响？以后炒股是不是炒不过机器人？未来金融行业有哪些岗位仍然会是热门岗位？
朱民：我觉得炒股炒不过机器人是很正常的。比如BloombergGPT，它最厉害的一点是不仅能对已有的企业数据、财务数据进行分析，也就是做传统财务报表的市场分析，而且还把市场的波动纳入起来了，不仅如此，它还把传媒和舆论一块纳入起来了。换句话说，这个市场是有情绪的，ChatGPT把情绪这一块纳入进来了，我觉得这是一个根本的变化。因为这三个维度结合起来，就符合我们对市场理解的总和。所以这是一个很大的事情，这是第一件事。
第二件事就是ChatGPT在金融上改变了金融科技。金融科技最大的问题就是中台打不通。ChatGPT把它打通了，于是就有了交叉销售，这会让金融业的利润大大提高，因为交叉销售是最核心的一部分。
那么第三个就是通过这个AIGC，它对客户的营销的管理是非常细致的、全面化的，所以它能把对客户的需求管理，市场预测等，全部包含在它的产品制造和营销过程中，会大幅提升金融系统的效率。
所以这个GPT或者是大模型对金融业的颠覆是根本上的，因为它改变了我们传统上对金融科技的定义。
择业要想跟上潮流，很重要的一点，你要想到未来就是人和科技的竞争，它不是一个行业的问题，如果是人和科技的竞争，科技的长项在知识，在决策，在速度，人的长项在人性，在智慧，在对人类理念的发展。所以我们要思考的是，人怎么回到人这个概念，来驾驭科技。
未来应该往哪学，学什么？我觉得应该是两端，一端是数学、物理、工程等硬科学，另一端是哲学、社会学、心理学、历史学，是关于人性的一端，当中的东西都是会被机器化掉的。
Q：有一种声音是，希望中国成为拉动全球或者亚洲经济复苏的火车头。但ChatGPT横空出世之后，大家也看到了中美之间在AI领域技术研究上面还有一些差距。您认为在AI发展进程当中，中国是否还能继续引领全球经济发展？
朱民：中国的AI在过去的几年里增长非常非常快。我们做了一个全球的数据库，中国人工智能领域的论文数量，在2021年第一次超过美国，专利数量在 2020年就已经超过美国，成为世界第一，这是了不起的。但我们与美国的差距在于，我们的高频引用论文较少，高质量论文数量不够，这说明，我们基础的研究还不够，具体表现就是芯片卡脖子等，这对我们人工智能的发展是有影响的。
但是最近中国的百模大战，让大家看到了人工智能在中国的备受关注。中美在大模型上是有区别的，美国的模型更多是横向的，中国的模型是垂直的比较多，是应用的比较多，各有千秋。虽然今天全球的大模型，在数量上美国占了50%，中国占了30%，好像还有点落后。但目前中国已经有77个大模型在生产和运用，虽然多为垂直模型，然而中国的长项是市场大规模、大数据多，因此，垂直模型以后肯定会向横向模型发展，这也是个过程。
所以从基础设施角度来看，把算力平台做起来，把云做起来，把数据平台做起来，那么中国的人工智能的发展，前景还是很好的。
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