最近無論走到哪兒，傅盛都在包裡裝一台Mac電腦，空閒時讓ChatGPT教他寫程序。
劃重點：
- 傅盛認為大語言模型核心要理解的是：它並非“聊天工具”、“知識庫”，而是通過對知識學習建立一整套邏輯能力。
- 傅盛稱做“大模型”會分有兩個方向：一個是科技巨頭們搞的“愛因斯坦”很高端、很專業；另一個則是“平民化大模型”，數據量不會那麼高，能一些特定領域能達成某種效果。
- 在如何理解“大模型”給我們帶來哪些革命性改變的問題上，傅盛認為它的出現是人類第一次把電能變成了腦力和通用智力。
騰訊新聞《潛望》張小珺
最近無論走到哪兒，傅盛都在包裡裝一台Mac電腦，空閒時讓ChatGPT教他寫程序。
ChatGPT替代了書籍。 “我最近都沒怎麼讀書了，天天直接就問GPT。”傅盛說，有問題找它，有論文要讀丟進去讓它總結，還問它各種雞兔同籠、蒼蠅和兔同籠、蜈蚣和兔子同籠的邏輯問題。
甚至，他問ChatGPT：當年Google效果不錯，你們卻很差，是什麼讓你們堅持自己的道路？
我們正處於人類技術史上的一個偉大時刻。傅盛是獵豹移動董事長兼CEO 、獵戶星空董事長，在他看來，這是人類第一次將電能轉換成通用智力，哪怕互聯網的變革意義都不能與之比肩。大模型應與蒸汽機一較高低。
同時，傅盛提出了一個新命題。就像過往每一次技術革命是從實驗室裡的高精尖向普及化過渡，技術的神秘面紗隨之被揭開。這次的大模型會不會也這樣，一部分人創造“愛因斯坦式”的超級大模型，另一部分人生產“平民化大模型”？
“世界永遠是這樣，一段特別牛的，一段一些草根想辦法去顛覆，從低端去搞你。低端這條路永遠沒輸過，高端那條路也永遠存在，所有的商業基本是這個邏輯。”他說。
傅盛是移動互聯網時代崛起的創業者、一個頗為性情的CEO。過去，他會為恩怨哭、為市值不服氣，也會帶著2000多位員工坐遊輪出海、去迪士尼。隨著2020年Google下架獵豹旗下多款產品，這場劇烈的風波令其公司市值遭受斷崖式下跌。另一邊，早在2016年傅盛開始尋找新增長點並創立了獵戶星空，將精力逐漸轉到機器人和AI賽道，這是這次訪談的起因。
這次，我們和傅盛從這個偉大的AI變革開始聊起，也聊到了他所擅長的交互界面變革、他的最後一次創業，以及人生的起伏和心性轉變。如今，他放下了很多個人恩怨，反而是看到一些感動小事容易動情，理解了他人的艱辛與不易。看《新喜劇之王》他就哭得厲害。
“那就是小人物的奮鬥史啊。”傅盛說。
以下是對傅盛的訪談。為了方便閱讀，我們做了一些字句修改。
01 做大模型有兩條路：造一個愛因斯坦vs 平民化大模型
騰訊新聞潛望：ChatGPT爆火後，整個社會對人工智能達成共識有點太快了，這幾個月你的生活有變化嗎？
傅盛：我現在出門就要背一個Mac電腦。讓ChatGPT教我寫程序。
大語言模型大家核心要理解的是：它不是聊天工具，不是知識庫，而是通過對知識學習建立一整套邏輯能力。邏輯能力是人類獨有的。
達成共識這麼快，是因為大家認為這是人工智能第二個里程碑。第一個里程碑是AlphaGo突破了機器人識別，但識別不是人和動物的核心區別，狗、猩猩也會識別；邏輯能力才是人的核心，也就是所謂“智能”。第二個里程碑難度比第一個大，到今天也沒有完善理論能證明，現在有個詞叫“湧現”——這是為什麼只有OpenAI當時選這條路——如果有理論證明只要加到1000億參數就能產生智能，大家早就上了。
騰訊新聞潛望：今天能證明這件事嗎？只要加到1000億，其他人能複制。
傅盛：這條已經趟通了。現在這麼多做大模型，都能做個大概。
騰訊新聞潛望：你們會做嗎？
傅盛：我們現在不會。這是“大平台的核戰爭”，你走跟它一樣的路，肯定被它碾碎。
我認為大模型會分兩條路。一條叫越來越牛的大模型，是“造一個愛因斯坦”。誰都怕“愛因斯坦”出來，大公司都得上，不斷進行“核戰爭”——從GPT-3.5到GPT-4再到多模態。
但很多工作崗位不需要“愛因斯坦”，大學畢業生就能做。這是另一條路。業界最著名的是“羊駝”，幾十億參數、一塊GPU卡訓練出的效果，在一些專業領域也不錯，實現快速平民化落地。我們可能走第二條路。我們從去年底開始推進與機器人的結合，近期會出產品，具體做法不能說太多。我相信一定有大量的人做“平民化大模型”。
騰訊新聞潛望：如果“愛因斯坦”出來，會不會對其他是一種碾壓？
傅盛：這個問題今天我沒有確切答案，但從邏輯上不那麼可能。因為它的成本。 “愛因斯坦”永遠需要更大的參數、更好的算力、更貴的服務。你看GPT-4比3.5，服務首先慢，其次收費，還限制條數，現在在封賬號。當然你說如果到了終級狀態是不是有又便宜又好用的，可能有，但這種狀態會持續很長時間。
3-5年肯定會。你就這麼想，GPT-5年底發布，從GPT-4到5一年過去了，明年再來個6。到現在GPT-4發布兩個月，非但速度沒有快，反而在裁減用戶。
騰訊新聞潛望：能不能試著精確定義一下“平民化大模型”？它和大模型所需要的條件差異是什麼？
傅盛：參數量會少，數據量不會那麼高，在一些特定領域能達成某種效果。一定要把模型叫做一種邏輯能力，在某種領域的這種判斷力，門檻沒那麼高。最後競爭力來自場景、應用，在某個行業深入了解需求。
你都把文檔傳給一個大模型，數據安全是不是有問題？以後會不會有私有化部署的大模型？如果有，GPT-4那麼消耗算力，誰部署得起？一定會有便宜、但能力不錯的出現。
世界永遠是這樣，一段特別牛的，一段一些草根想辦法去顛覆，從低端去搞你。低端這條路永遠沒輸過，高端那條路也永遠存在，所有的商業基本是這個邏輯。
騰訊新聞潛望：可以簡單理解，這個世界不只有愛因斯坦，還有很多一本、二本畢業的人。
傅盛：現在的GPT-3.5說是9歲智商，GPT-4到10多歲，以後像愛因斯坦。這個技術一旦被趟通，有很多人研究它。以前沒人研究，所以第一波上了一定不是最優方案，有很多可優化的。慢慢優化發現，比較便宜的模型也能實現中學生或本科生的智力水平。
當然，這裡有一個東西得看——沒有足夠的參數是不是能湧現這種智能？是不是1000億是個檻？
騰訊新聞潛望：是不是呢？
傅盛：不知道。我覺得可能不是，可能只是1000億試出來了，後來發現500億也不錯，以後200億也還可以，就訓練一個垂直任務——好比回答我們公司的客服問題，地球怎麼樣你不用管。
騰訊新聞潛望：大模型看起來非常難，為什麼還是有這麼多人湧入？
傅盛：它沒有非常之難。語義理解有兩條路：“教育”神經網絡和神經網絡“自學”。憑直覺第一條路是對的，教它語法結構、知識圖譜，教足夠多，就把語言搞定了。比如教它“中國”、“北京”、“首都”這幾個詞的關係，不斷有人幫牠整理——就跟我們學外語一樣，你過了四級、六級、八級，是不是就掌握外語了？實際這條路最後走不通。
第二條路是扔給它，讓它自己學，小孩扔在一個環境裡就學會了。這條路大家沒見過，它沒有嚴格理論支撐。第二條路它文本越多，要燒的錢越多，OpenAI都把非盈利變成盈利了，20億美金已經砸進去。你說全球幾家公司能在看不到前景的情況下投20億美金？
騰訊新聞潛望：有人說，大模型只有博士、豪華學歷的人組團隊才能做。
傅盛：2016年，我們組建人工智能團隊，那時人挺貴的，做的語音效果不錯。到2017年，一個普通做人工智能工程師的工資可以一年漲2-3倍，外面挖人是double或triple挖，不漲工資留不住人。我們人才大量流失。
這個事完了以後，我們冷靜看了看，那段流失反而對我們是好事。流失完我們留下一些較普通的人，也做出了不錯效果。我意識到，所有技術都是從大家不知道向普及化的過程。我當時招那個頭兒跟我說，這東西只有博士能幹。我在獵戶星空招過的博士比我之前見過的博士都多。後來博士走得差不多，我們就搞了一些好的本科生，也能幹——慢慢神秘的面紗被揭去了。
對學歷，開創性要求很高，但它一定會降下來，這是我為什麼堅定“平民化大模型”會出現。
騰訊新聞潛望：對創業公司來說，造“中國OpenAI”的船票是什麼？
傅盛：那天跟他們（通用大模型創業團隊之一）聊，覺得這個事創業公司要做，估值要很快拿到20億美金。如果融不到那麼多錢，就不要談了。當然這只是他們的看法。
02 大模型的意義：可與蒸汽機比肩人類歷史上第一次把電能轉換成了通用智力
騰訊新聞潛望：在互聯網時代，一些平民化公司長成了巨頭，大模型時代的創業環境跟那時一樣嗎？如果不一樣，不一樣在哪？
傅盛：不一樣，巨頭已經長成了。移動互聯網時代也沒有出現幾個大巨頭，還是互聯網時代起來的。互聯網把信息鏈接起來，那幫巨頭千年不老的感覺。
騰訊新聞潛望：我看到你說，如果今天沒有大模型，就不能說自己是平台公司，這句話能展開講講嗎？大模型未來會出現中國OpenAI這種公司，還是只是各個公司像雲一樣的板塊，是巨頭的疊加？
傅盛：大模型會變成平台公司的底層操作系統，也會成為用戶的操作系統——本質是操作系統。舉個例子，如果有一天我們買機票或叫外賣，不是從某個App上叫，而是我晚上6點回家，要一份香辣雞翅，手機幫你準備好了，現在那些巨頭價值會降低很多。大模型調度給誰就是誰，誰靠近用戶誰就有調度力。為什麼微軟對OpenAI這麼重視？是它操作系統重構的核心點。
我們一直在爭論，到底以後是一個語音助手夠了，還是多個？現在沒有結論。用戶習慣很難摸清。當然，有些提供服務的公司，比如一些專業公司，跟大模型合作就好了。但會不會一部分用戶選某一家，另一部分用戶選某一家？只能說有可能。局勢怎麼演變還看不清楚。
騰訊新聞潛望：今天相當於互聯網或移動互聯網的哪個時候？是iPhone時刻還是有人說的黑莓時刻？
傅盛：肯定是iPhone時刻，跟黑莓沒啥關係。現在除了它一本正經胡說八道，其他技術條件都具備了。但這次有巨頭微軟加持，會比iPhone還快。你要知道，微軟去年9月就看到GPT-4的效果，比爾·蓋茨不都震驚了嘛。
騰訊新聞潛望：之前是大家不認為這事能成，OpenAI成了；現在大家都認為這事能成，會發生什麼？
傅盛：就是“核戰爭”。阿里發大模型，沒有知識圖譜的包袱（即“教育”神經網絡的第一條路），反而可能重新構建。你在原來做了大量知識圖譜，這套體系捨不得扔，扔了要從頭開始。但以前的知識圖譜、切詞技術都用不著了，現在唯一要管的是：數據怎麼更乾淨，牠吃哪類數據效果好，中間哪些Transformer是開源模型，做哪些所謂參數調優能讓它更好，訓練速度怎麼更快——把原來的積累都打掉了。這是Google這麼緊張的一個原因。
騰訊新聞潛望：知識圖譜沒有用。
傅盛：真的沒有用。
騰訊新聞潛望：你是移動互聯網時代優秀的產品經理，大模型依次和哪些業務場景匹配度高？未來會怎麼演變？
傅盛：第一波是搜索場景。
騰訊新聞潛望：如果Chat和搜索在一個入口，Chat會分食很多搜索的流量。
傅盛：對，以後可能不是分流，有可能你首先看到是綜合的——就像你打開一本書，看到裡面各種12345，底下列參考資料，你自己要看就去看，不看拉倒。以前我們是看完參考資料自己總結前面這段內容，現在等於總結了前面這段內容再給你參考資料。
第二個場景是辦公，大量的白領在辦公，微軟就是這樣做的。
騰訊新聞潛望：社交呢？
傅盛：短期不會有太大影響，以後可能是我的助理和你的助理溝通。這對於它今天不是剛需，但微信會獲得在網上找不到的數據，那些回答都是人類的回答。這要做很長時間。
此外，現在已經有虛擬女朋友/男朋友。還有一些失戀了，親人去世了，模擬這個人跟你交流。這不算社交，算是情感陪伴。社交影響比較少，騰訊反而不是最急的。
騰訊新聞潛望：大模型創業者的機會在哪？
傅盛：就看這些做大模型的創業者能不能殺出來。他們拼的是創業公司效率高。不潑冷水了。李彥宏有次訪談說了一段話，還挺中肯的。他說OpenAI有機會是大公司都不覺得這事能成；現在它做出來了，大公司都覺得能做成，（大模型）給創業者的機會就不多了。
騰訊新聞潛望：說回來，這次是微軟投資的OpenAI做出了這個事，而不是Google，你覺得為什麼？
傅盛：可能Google對自己AI能力太自信了，我的確不知道原因。 Google對AI的重視度很高，Transformer模型也是他們發明的。微軟採取了投資策略，非常典型的後來者投了顛覆式創新的例子。
騰訊新聞潛望：你們肯定對OpenAI做了很多研究，為什麼是這家公司？
傅盛：黃仁勳採訪的OpenAI聯合創始人兼首席科學家Ilya Sutskever，有聖教徒般的信仰。你能感覺到，黃仁勳跟他講話的時候，他沒有任何表情、一句都不笑，一個詞、一個詞往外蹦，就跟GPT一樣。每個詞蹦得非常堅決。
關於這件事，我問了半天GPT呢。我說你們在以前效果不好，為什麼能堅持？尤其是Transformer出來， Google用了Bart （Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，是Google推出的一種基於Transformer的神經網絡模型），你們這個效果很差。它回答說，雖然效果不好，但團隊看到中間有亮點，找到一些火花了，根據火花持續投入。同時，Bart是很好，他們在GPT-3借鑒了Bart的一些做法。
騰訊新聞潛望：怎麼理解大模型這次帶來的範式轉化和革命意義？
傅盛：這次革命的意義，不能拿移動互聯網比，它更像蒸汽機出現，是范式轉換。互聯網的出現把信息變得高效，移動互聯網讓高效再高效，從辦公桌上的設備變成手機，本質是鏈接信息。它是生產關係重塑。
但大模型是生產力重塑。蒸汽機是人類第一次把熱能變成動能，以前你燒水就只能燒熟了，你要動能去搞騾子搞馬，動能一直上不去，所以你對物理世界的改造非常有限。結果蒸汽機一出現把熱能變成動能了，動能就源源不斷地來，工業化就開始了。而大模型是人類第一次把電能變成了腦力和通用智力，因為今天的生產力實際上腦力勞動佔了絕大部分，它實際上是在增加腦力勞動的不斷輸出。
Sam Altman（OpenAI 首席執行官）發過一條Twitter說，未來每18個月宇宙間智能爆發1倍——人不可能每年多生1倍。那天我說是生產力革命，底下人有人說你讓它挖挖土地試試，我說它是不會挖土，但有一天它跟挖掘機聯繫起來，就可以讓挖掘機更高效。再深入想，如果讓它去生產挖掘機呢？是不是組建工廠更高效了？人還得睡覺、休息，還得各個圖紙之間來回弄，它可以全部給你搞完。
騰訊新聞潛望：今天我們正經歷的，是一個比互聯網更大的浪潮，面對巨浪我們應該保持怎樣的心態？
傅盛：保持積極的心態。不要做任務型的工作。任務型工作基本會被取代掉。同時要有學習心態，駕馭它——以後只有駕馭AI的年輕人和沒有用的年輕人了。
不過，現在說的有很多是不實的，比如說它有情感、有自我意識，都不太可能。它還是一個算法生成器。只是說算法生成器恰好符合了人類的邏輯和推理能力，你就把它用好。就像，有一天你變成超人，你的超能力來自於你僱傭了幾千個助理幫你幹活，一個人就能解決好大一攤事。
03 交互界面的變革正在發生，家庭機器人最終能降至一台手機的成本
騰訊新聞潛望：來說說機器人創業的進展吧。上次採訪你是2017年，你剛開始做機器人，今天發展怎麼樣？
傅盛：我2016年投身機器人，但人工智能過去2-3年有些低谷。大家認為圖片識別完了，語音識別就能完成，語音識別完了自動駕駛和語義理解都能完成。但圖像和語音完了以後，就過不去這個檻了，所以一直講“弱人工智能”——有多少人工就有多少智能，人一點點去教它，它才會這麼點，沒教就不會。這次OpenAI把範式變了，不用教，自己學，學完真的可以，這叫“自學習”。
服務機器人總體是兩個能力，一是從A點到B點的遞送能力，這個已經被市場證明，只不過去年行業融了太多錢使勁燒，搞得有點烏煙瘴氣；二是語音交互能力，GPT的出現讓機器人真正像人一樣回答問題。你上次見我還不具備這個技術條件，只具備語音轉文字的能力，但文字的理解力和回答不行——這個比我們預想得慢，現在到了。
騰訊新聞潛望：機器人產業要經曆三步走，從工業機器人到服務機器人再進入家庭，ChatGPT能多大程度縮短進入家庭的時間？
傅盛：我們現在到服務業，接下來進家庭，至少壓縮了3-5年。
騰訊新聞潛望：從2016年開始all in機器人，到現在為止，你關於AI的哪些判斷事後驗證了，哪些失誤了？
傅盛：第一，我認為交互界面變革是人工智能帶來的，當時沒實現，現在實現了一點點。
我做交互出身，始終把應用性放在第一位。 2016年我們是亞馬遜做Alexa後，中國第二個做智能音箱的，第一個是科大訊飛。那時語音界面實現了“遙控器”的功能，就是命令它聲音大一點/小一點、聽哪首歌，但不具備複雜任務交互界面。
今天ChatGPT帶來的交互革命是歷史上第一次，人不再圍著機器轉，而是機器圍著人轉。以前所有界面人必須學習——從學鍵盤的盲打，到學圖形界面、鼠標、左右鍵，到iPhone變成多指觸摸。雖然喬布斯說every app is UI，但還是要學。 GPT使對語義的理解就是你的意圖，通過自然語言機器完全能理解，只要分散給不同任務就可以。所以，這次是巨大的交互變革，機器人會進千家萬戶。人類只要有最正常的表達就能獲得知識性、內容性、功能性的各種服務。
騰訊新聞潛望：什麼時候能實現每個家庭都有一個機器人？
傅盛：要看家庭購買力。
騰訊新聞潛望：預計價格是多少？
傅盛：最終應該降到跟一個手機差不多。
騰訊新聞潛望：這個最終是10年還是20年？
傅盛：我覺得3-5年肯定可以。我們現在餐廳的機器人已經是1000多塊/月租給你。你看汽車，你以前想過2萬塊錢買台車嗎？人家MINIEV不也做出來了?
騰訊新聞潛望：這是一個預判，有第二個嗎？
傅盛：每個家庭最後要智能化，但不太可能所有東西都智能——一盞燈也有對話能力，很難做到。智能硬件今天是一些聯網硬件，但最終每個家庭會有符合這個家庭成員特徵和喜好的終端、一個智能hub。
為什麼手機不容易？因為它是一個私屬設備。家庭成員需要共享設備，這個設備既知道家庭成員喜好，又有對話能力，是一個house keeper，除了做家務不太行，其它都可以。而且，做家務隨著GPT出來，也加快了進程。它有決策力，使以前很多難突破的今天有機會做到。比如，對環境的識別，幫人類處理任務型工作，和物理空間接觸，以前機械臂抓杯子算法很難，現在可能加速。
包括我們也在聊對自動駕駛是突破，以前自動駕駛要標註，以後可能就跟學這個一樣，給它足夠多的攝像頭數據，司機剎車和加速，它學足夠多，不要再標這叫“車”，這叫“人”。標註是無論怎麼標，有些數據都不符合。
騰訊新聞潛望：你覺得自己做機器人做早了嗎？
傅盛：肯定是早了，但沒覺得多麼不好。 OpenAI也做了這麼多年。不過，我們應該更謹慎一點。中間我出現了一個誤判，跟行業那個誤判一樣，認為語音圖像解決了馬上就是語義，中間這個gap讓我們等了2-3年。
騰訊新聞潛望：人工智能在2016年很火，中間的低谷是怎樣的？
傅盛：2018-2019年有點泡沫破滅。
騰訊新聞潛望：現在AI浪潮終於來了，接下來準備怎麼做？
傅盛：在養老行業，我們去年試點很多，當時能力有限——幫老人播節目，在屋子裡找老人，老人摔倒了報警，現在可以陪老人聊天。再往下，可以讓語言模型告訴他最近血壓怎麼樣，要注意哪些生活節奏。另一個是孩子，我女兒以前天天問我們家機器人，但很多問題都答不上來——我女兒說我做了個“人工智障機器人”。現在語義理解終於突破了，以後陪孩子不是十萬個為什麼，而是十億個為什麼。
騰訊新聞潛望：今年，你對團隊說什麼了嗎？
傅盛：我說，我們的春天到了。不僅春天，夏天到了。
04 最後一次創業和心態轉變：對覺醒的創業者來說，肯定不是最好的時代
騰訊新聞潛望：獵戶星空是你最後一次創業嗎？
傅盛：是。
騰訊新聞潛望：這次創業和上一次（獵豹）有什麼不一樣？
傅盛：最大不一樣是時代變化更快了，跟互聯網普及有關。我最早進入互聯網，互聯網還是邊緣行業，人的認知差巨大，只靠認知差就能做好一件事。我最早發現美國App做得不如中國，我們就出海了。但現在，認識差維持不了多久。
第二是複雜度在增高。以前認知差就是know-how，你知道一個點，人家不知道，只要這個點做好就行。但現在，你要做好真的是你要考慮很多——行業變化、大公司怎麼做、社會變化，尤其這幾年疫情和世界格局。以前不用關心，只做好一款產品就可以。
第三個週期也變長了。像以前獵豹移動3年多上市，這種事幾乎很難發生。所以心態上不能說佛系，但更能客觀地面對，學會接納困難，出現問題就解決問題，不會想那麼多——活在當下。
騰訊新聞潛望：現在創業是一個更好的時代，還是一個更壞的時代，尤其對於年輕創業者來說？
傅盛：對覺醒想創業的創業者不會是最好的時代，因為競爭更激烈、更卷。對於還沒有參與創業的人，是好一點的時代，因為創業門檻低了很多。
大公司摸索了一整套如何找到新趨勢和應對的方法。所以做一個小創業，可能會好一些。
騰訊新聞潛望：小創業是指小生意嗎？
傅盛：對，只要你勤奮夠學，主動一點，可能就能做一個不錯的生意。
騰訊新聞潛望：你今天創業是哪一種心態？搏一個大的還是做生意的心態？
傅盛：我在兩者中間，我放棄了做一個所謂大的邏輯了。這個對天時、地利、人和要求太高。
騰訊新聞潛望：你以前會因為一些恩恩怨怨哭，最近三年哭過嗎？
傅盛：哭過，但不會因為恩怨哭了。我現在看到一些感動的事很容易哭。
看電影什麼的會哭起來。 《新喜劇之王》哭得比較厲害，那就是小人物的奮鬥史啊。你慢慢理解了很多人不容易。看有些勵志片很容易動情。你知道就算他取得了成就，背後有很多艱辛。
騰訊新聞潛望：獵豹3年半上市，上市那一刻是沒有這種感覺的。
傅盛：上市那一刻還是很清醒：為什麼是我，為什麼我能成功？當時還總結趕上了好時代。但你要真從人性上講，不管你怎麼說趕上了好時代、運氣好，潛意識覺得非我莫屬。
等後面經歷了一些苦，你會發現原來不是水到渠成。我是身心特別積極的人，最難受的時候我突然理解，為什麼有的企業家會輕生？不一定是欠了錢，因為情緒上面對落差感接受不了。好的時候別人簇擁著你，差的時候會出現各種問題。當然我接受了，只是在那一刻有了同理心。
騰訊新聞潛望：你有過不想面對的時候嗎？
傅盛：去年我生日寫了一封給自己的對話，跟十幾歲、二十幾歲、三十幾歲的自己。那時也有很難的時候。高考失敗算一次。來北京北漂，住了1個月的院，生命安全都是問題。 2008又從老東家一氣之下出來了，孩子剛出生，老婆也沒工作，哪想過未來怎麼樣——但你不會有那麼大情緒。
後來就總結一條，因為你過去得到比較多，就認為這些你不該失去。反過來看，就算今天這些都做得不好，你還有挺多，那不就挺好嘛？這不是一天想通的，是不斷修煉的過程。
騰訊新聞潛望：我記得你過去經常做一些瘋狂的事（比如，帶2000多名員工坐遊輪出海、去迪士尼），今年有做過任何瘋狂的事嗎？
傅盛：那時候有錢嘛。你這麼講有個稍微瘋狂一點的事。我今年過生日，3月份幾個好朋友去香港，提前兩天慶祝一下。晚上都訂好機票要走了，大家覺得聊得很開心，此情此景，最後所有人把機票改成第二天早上7-8點。而且在現場改了幾個人，後來我們說這幫人特別可愛。
今年總體就瘋狂加班。我好多個週末都沒有休息。這個時代好像睡覺都在浪費時間一樣。
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