3月8日，在GMIC 2018发布会暨AI主题沙龙上，在谈到最近火热的区块链时，创新工场李开复说到：“3点钟的群我退了，拉入一个群，就被拉入更多群，所以我全删退了。”
对于AI的风口论，李开复认为，因为风口的定义是指数级增长、爆发性的，过一两年整个世界就都改变了。AI其实在很多领域里还是需要给它一些时间的。因为无人驾驶真的取代车，还是十多年的事情。所以从这个角度看，AI对人类的改变和价值的创造是巨大的，但是不能期望有快手型超级用户公司出现。
“创新工场提的OMO，就是线上线下合并的概念，把线下的用户画像用人工智能的方法捕捉起来，然后合并在线上。”李开复表示，因为线下零售现在面临的最大的问题，就是知道今天卖了五万块钱，但是你并不知道做了什么事情导致这样的结果。我们线上的公司就可以知道每一个用户为什么来，来做了什么，我怎么样引导他，如何用AI最大化我的收益，这个我们线下是没有的。OMO就是带来这样的东西。但是OMO前提很高，整个设备都要升级，还涉及到ERP系统、供应链、店长的取代等。零售现在面临的问题，可能比当年电商开始带来的压力可能会要更大，转型的需求也会更强。
做成这件事的人有前提，即要有重新创业的心态，有足够多的店面，或者要开足够多的店面，愿意把线上也建起来，因为全线下的机会不是太大。
关于中美AI差距，李开复认为从目前的四个波浪中就可以看到大趋势。
第一个波浪是互联网AI，因为数据最多的是互联网公司，虽然美国有互联网公司，但中国这方面数据更多，而且美国在数据方面面临着不同监管，尤其欧盟出台的隐私监管，这对美国是一轮挑战。而中国更多的是用数据创造出价值的互联网公司，所以我觉得互联网公司来说，过去肯定是美国突出，但是中国现在在快速赶超，五年后肯定中国的AI在互联网创造的价值是最大的。
第二是波浪是商业AI。商业AI就是银行、保险公司、零售，也包括医院癌症等等的，大量的已存数据用AI激活，在它的商业流程中创造价值，这方面我觉得中国赶超美国是有一定难度。因为美国在过去十几年、二十几年中它的数据仓库等等的技术非常的成熟，所以它的数据是立即可用的。中国也建了几家大的公司，它们的数据还是不要说结构化了，甚至清洗还有问题。
第三个波浪是感知、语音、视频等等方面的AI，将会在整个癌症医疗数据或者在人脸识别、物体识别中捕捉更多的数据。比如在教室里或零售商店放了很多摄像头能够帮助你增加用户体验，这样有点用个人隐私来交换更高的用户体验和方便，中国人相对是能接受的，美国是相对不太接受的，欧洲人是非常反感。所以这个会导致中国数据在这方面推动比较快速。
癌症方面我是不确定的，一方面中国数据肯定更多，但数据没有被整理。还有很多中国的医疗标注的数据还是不如美国知名的癌症医院标注的那么精确。所以在第三个方向，语音和视频，感知方面我觉得美国会超越美国，现在没有超越，五年后肯定会超越。
最后的波浪是自动AI，比如机器人或无人驾驶，在中国也会有相当大的机会。虽然今年中国离美国有相当大大距离，但是我认为五年是可以拉平，甚至也不排除突出。
