騰(teng)訊科(ke)技(ji)訊 12月14日，以(yi)“智(zhi)能(neng)涌現 數開(kai)萬物”為主題的騰(teng)訊科(ke)技(ji)Hi Tech Day暨2023數字開(kai)物大(da)會(hui)在(zai)北京國家會(hui)議中心召(zhao)開(kai)，騰(teng)訊科(ke)技(ji)邀請知(zhi)名院(yuan)(yuan)士(shi)、知(zhi)名經濟(ji)學家、知(zhi)名大(da)學教授、研究院(yuan)(yuan)院(yuan)(yuan)長、產業(ye)大(da)咖、互(hu)聯(lian)網(wang)大(da)廠高管、知(zhi)名科(ke)技(ji)領(ling)域頭部企(qi)業(ye)高管、產業(ye)數字化轉(zhuan)型企(qi)業(ye)高管等共(gong)話AI趨勢。
大會開場，騰訊(xun)新(xin)聞運營總(zong)經理黃晨(chen)(chen)霞(xia)發(fa)表(biao)(biao)主辦方(fang)致辭。她回顧了2023年新(xin)技術(shu)的(de)(de)涌(yong)現(xian)發(fa)展，并提(ti)出如何(he)讓這(zhe)些新(xin)技術(shu)打開真(zhen)正的(de)(de)產業變(bian)革之門，為人類社會創(chuang)造更多(duo)的(de)(de)福祉的(de)(de)思考。黃晨(chen)(chen)霞(xia)表(biao)(biao)示，在應(ying)用(yong)落地的(de)(de)路上(shang)，我們要厘清大模型的(de)(de)基礎還有(you)哪些卡(ka)點、AI與產業結合的(de)(de)可能性以及AI產品的(de)(de)潛在形(xing)式。
在本次大(da)會(hui)上，與會(hui)嘉賓們首(shou)先通(tong)過主(zhu)題(ti)演講，從算(suan)力、數據、治理這(zhe)幾項AI基礎設施議題(ti)出發，對中(zhong)國(guo)大(da)模型產業的(de)地(di)基現狀(zhuang)和未來目標展開了深入(ru)剖析(xi)與分享。
演講主(zhu)題覆蓋算力瓶頸的(de)解決路徑、數據(ju)共享的(de)基本(ben)框架(jia)、數據(ju)治理的(de)核(he)心卡點(dian)。在大(da)會(hui)的(de)第二篇章，業界人士、投資人及(ji)專(zhuan)家深入大(da)模型落地的(de)過(guo)程，拆解變革(ge)發生的(de)形式和產(chan)業落地的(de)具體方法，通過(guo)三場(chang)圓桌論壇，嘉賓們圍繞AI對產(chan)業和用戶帶(dai)來的(de)種(zhong)種(zhong)潛在影響(xiang)和可能性各抒己(ji)見。
一、無限可能：今天涌現的信息會通往無數的未來
“如何讓這(zhe)(zhe)些今年(nian)新(xin)涌(yong)現出的(de)(de)技(ji)術打開真正的(de)(de)產業變革之(zhi)門，進一(yi)步為人類(lei)社會創造更(geng)多的(de)(de)福(fu)祉？這(zhe)(zhe)個問(wen)題潛藏著太多可(ke)能性和模糊之(zhi)處。” 這(zhe)(zhe)正是這(zhe)(zhe)次(ci)問(wen)題探討的(de)(de)契機，即(ji)通過嘉(jia)賓的(de)(de)討論去厘清2023年(nian)爆發的(de)(de)新(xin)技(ji)術在(zai)未來(lai)的(de)(de)可(ke)能性。
騰訊新(xin)聞運(yun)營總(zong)經理黃(huang)晨霞(xia)認(ren)為，2023年的(de)技術進步“不同(tong)尋常”，可以稱為新(xin)一輪工業(ye)革命(ming)的(de)起點(dian)。針對當下展現出(chu)無窮潛力(li)的(de)AI技術，她(ta)提出(chu)了三個(ge)問題:“通往AGI的(de)路(lu)上，我們還(huan)需(xu)要邁過哪些障礙(ai)？“、”大模型將如何嵌(qian)入行業(ye)？“以及“AI所帶來的(de)前所未有的(de)能(neng)力(li)將帶來什么產品上的(de)可能(neng)型”。
針對(dui)大家面(mian)對(dui)新技術時的(de)矛盾心態，黃晨霞認為焦(jiao)慮可以理解，但(dan)不(bu)應(ying)導向(xiang)貿然行(xing)動，而是應(ying)該更深入地進行(xing)思考。對(dui)于復雜(za)問(wen)題的(de)解法(fa)，黃晨霞表示，雖然我們面(mian)對(dui)的(de)著(zhu)諸(zhu)多的(de)挑戰，但(dan)在(zai)討論這些問(wen)題的(de)過程(cheng)中(zhong)，涌(yong)現(xian)的(de)信息會通往無(wu)數的(de)未來(lai)。
2023年對于(yu)科(ke)技產業和人類未來的特殊意義，科(ke)智集(ji)團董事長、數字(zi)開(kai)物(wu)創(chuang)始人黃(huang)超在(zai)主辦方主題(ti)演講中(zhong)也(ye)表示，2023年是(shi)全球數字(zi)科(ke)技領域(yu)重(zhong)要(yao)的變革(ge)之年，也(ye)是(shi)中(zhong)國(guo)數字(zi)經濟篤(du)定前行的提速(su)之年。在(zai)這樣的科(ke)技革(ge)新背(bei)景之下，數字(zi)化正在(zai)成(cheng)為中(zhong)國(guo)經濟社會一種變革(ge)性力(li)量。
二、AI算力：中國已經有了能和A100對標的GPU生產能力
針對AI發(fa)(fa)展的(de)硬件(jian)基石：算力的(de)構建，國(guo)(guo)資委科(ke)技(ji)強國(guo)(guo)智庫專家(jia)委員會(hui)主(zhu)任、中(zhong)國(guo)(guo)科(ke)學院教授廖奇為發(fa)(fa)表(biao)“中(zhong)國(guo)(guo)芯賦能智能算力，助力數字經濟高質(zhi)量發(fa)(fa)展”的(de)主(zhu)題演講，分享了目(mu)前國(guo)(guo)內解決算力瓶頸的(de)最新實踐和進展。
進入(ru)AI時代，GPU和廣義AI芯片逐漸取代CPU成為算(suan)力(li)(li)發(fa)展的核心。在(zai)中美大國(guo)(guo)博弈、芯片出口(kou)限制(zhi)(zhi)層(ceng)層(ceng)加碼的環(huan)境下，中國(guo)(guo)如何在(zai)GPU的研發(fa)和制(zhi)(zhi)造方面破(po)局? 廖奇為認為，廣義的算(suan)力(li)(li)才決定了一個國(guo)(guo)家未來(lai)真正(zheng)的競爭實(shi)力(li)(li)。
除了(le)硅基(ji)芯片以(yi)外，中科院目前還有幾個方向正在推進(jin)，包括量(liang)子芯片、仿生(sheng)神(shen)經網絡芯片的(de)(de)(de)設(she)(she)計(ji)(ji)。但廖奇為也強調稱，中國已經有了(le)自己的(de)(de)(de)GPU設(she)(she)計(ji)(ji)生(sheng)產(chan)(chan)能(neng)(neng)力，并進(jin)行了(le)產(chan)(chan)業化的(de)(de)(de)布局。經過(guo)其(qi)(qi)團隊的(de)(de)(de)努力，已經突破(po)自主(zhu)RPP架構(gou)技術難關。其(qi)(qi)團隊“通過(guo)14納米常(chang)規的(de)(de)(de)GPU工藝生(sheng)產(chan)(chan)出的(de)(de)(de)芯片，已經可以(yi)與NVIDIA的(de)(de)(de)A100對標。作為一種低能(neng)(neng)耗(hao)、低成(cheng)(cheng)本、高集成(cheng)(cheng)的(de)(de)(de)解決方案，該GPU跟NVIDIA同類芯片相(xiang)比(bi)，邊(bian)緣計(ji)(ji)算(suan)甚至可以(yi)達到1/27的(de)(de)(de)能(neng)(neng)耗(hao)比(bi)。”廖奇為還表示，這一GPU芯片的(de)(de)(de)第二代正在進(jin)一步(bu)研發，很快就會(hui)流片。
三、數據：只有安全流通的數據才有價值
數據(ju)是AI發(fa)展的另一個重(zhong)要基石。近日微軟發(fa)布的最(zui)新小模型(xing)Phi-2就通過優化數據(ju)供給(gei)，使其能(neng)力提升至比它大(da)25倍(bei)的大(da)模型(xing)同等的水平(ping)。而中文(wen)數據(ju)在大(da)模型(xing)發(fa)展中的利用還遠未(wei)達到充分。
對(dui)此，中(zhong)國人民大學(xue)(xue)交叉科學(xue)(xue)研(yan)究院院長、教(jiao)(jiao)育部長江(jiang)學(xue)(xue)者(zhe)、特聘(pin)教(jiao)(jiao)授(shou)楊(yang)東教(jiao)(jiao)授(shou)發(fa)表了主(zhu)題演講“從數(shu)據大國到數(shu)據強國：數(shu)據要素(su)在經濟發(fa)展中(zhong)的(de)(de)角色(se)”，試(shi)圖厘清中(zhong)國數(shu)據應(ying)用(yong)方面的(de)(de)諸多卡點，并豎(shu)起了向數(shu)據強國轉換的(de)(de)道標。
針對大模型為(wei)何沒有在中國最早出(chu)現的(de)問題，楊東(dong)指出(chu)，過去移動互聯(lian)網時(shi)代，中國存(cun)在嚴重的(de)數(shu)據風(feng)險(xian)主(zhu)義。為(wei)什(shen)么大模型不能及(ji)早地產生和(he)發展？主(zhu)要原因不在于(yu)(yu)算力(li)，也不在于(yu)(yu)算法，在于(yu)(yu)數(shu)據沒有互聯(lian)互通。
為(wei)了解決數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)壟斷(duan)，開(kai)放共(gong)享度低的(de)(de)(de)問(wen)題(ti)，楊(yang)東提出，要建(jian)立基于三權的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)收益分(fen)配機制(zhi)。 針(zhen)對目前來自(zi)用戶的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)確權困難問(wen)題(ti)，楊(yang)東將其比喻為(wei)數(shu)(shu)(shu)字時(shi)代的(de)(de)(de)“土改”，要讓數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)變成“能夠獲得價(jia)值的(de)(de)(de)利益公平合(he)理(li)地分(fen)配給(gei)多元的(de)(de)(de)流通(tong)主體”。這樣無論是個(ge)人、企(qi)業還是政府，都可以在數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)價(jia)值創造過程(cheng)中做(zuo)出貢獻，獲得收益分(fen)配。針(zhen)對數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)重要性，楊(yang)東表示“十年(nian)后的(de)(de)(de)今天，數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)要素(su)層可能會成為(wei)我們的(de)(de)(de)主體和(he)根(gen)本的(de)(de)(de)未(wei)來經濟發(fa)展的(de)(de)(de)核心驅動力量”。
數據流(liu)通的基礎是(shi)數據安全。只有在保障隱私和(he)(he)版(ban)權的基礎上，產(chan)生(sheng)于每個用戶(hu)的數據才能(neng)被放心(xin)地使用和(he)(he)商(shang)業化。
對此，中國(guo)信息通信研(yan)究院云大所大數(shu)據與(yu)區塊鏈部(bu)主任姜(jiang)春宇在此次(ci)大會上發表(biao)了主題為“AI數(shu)據治(zhi)理發展思考”的演講。
針對(dui)安全和隱(yin)私的(de)風險、生成內(nei)容、合成內(nei)容如何管理(li)、大模型的(de)幻覺(jue)問題這些數據應(ying)用中的(de)核心風險點(dian)，姜春宇表示(shi)需要構建全生命周(zhou)期的(de)數據安全與隱(yin)私的(de)保護能力，覆蓋整個訓練過程(cheng)。
針對(dui)幻覺問(wen)題，“不同的領(ling)域(yu)(yu)真實(shi)性、準確性可以有些規則約束，內容生成要求(qiu)、監(jian)測(ce)機制和真實(shi)性評估(gu)，有害性問(wen)題可以通過內容識(shi)別和過濾自(zi)動(dong)檢測(ce)+人工審核”，但目前國(guo)內這些領(ling)域(yu)(yu)都處(chu)于空白階段，亟需被完善。
據姜春(chun)宇表示，信通(tong)院正(zheng)在撰(zhuan)寫一本人工(gong)智(zhi)能數據治(zhi)理的(de)白皮(pi)書(shu)，目(mu)的(de)就是建立這(zhe)一領域的(de)方法(fa)和規則(ze)體系。
除了安(an)全方面的提(ti)(ti)升(sheng)，姜(jiang)春宇還強調(diao)了數(shu)(shu)據(ju)(ju)質(zhi)量(liang)(liang)的價(jia)(jia)值：沒有好的數(shu)(shu)據(ju)(ju)，模型(xing)的能力(li)肯定會有所欠缺。目前(qian)的現(xian)狀是(shi)(shi)國(guo)內IT發(fa)展路徑(jing)是(shi)(shi)先污染后(hou)治理，所以質(zhi)量(liang)(liang)普遍偏差，需(xu)要有數(shu)(shu)據(ju)(ju)質(zhi)量(liang)(liang)相關的評(ping)價(jia)(jia)維(wei)度(du)變(bian)化，提(ti)(ti)升(sheng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)質(zhi)量(liang)(liang)的工藝和工程能力(li)需(xu)要加(jia)強。
四、AI+產業：漸進式創新在B端落地，顛覆式創新在C端大放異彩
在解決大模型基礎問(wen)題(ti)的同時，產(chan)業(ye)方面的應(ying)用(yong)和實(shi)踐已經被提(ti)上日(ri)程。在這一(yi)新技(ji)術所展(zhan)現出的強大可(ke)(ke)能性之時，整個產(chan)業(ye)將如(ru)何被改(gai)變可(ke)(ke)能是(shi)當下(xia)一(yi)般企(qi)業(ye)最為關注的問(wen)題(ti)。對此(ci)，竹間智能總裁兼COO孫彬(bin)在“AI大語言模型爆發的產(chan)業(ye)變革”的發言中，分享了他(ta)作(zuo)為AI變革一(yi)線企(qi)業(ye)家(jia)的見解。
孫彬(bin)表示，大語言模型把(ba)生產力的(de)(de)三要(yao)素(su)解決(jue)了，因(yin)此它一(yi)(yi)定(ding)會在(zai)To B端帶來(lai)被使用的(de)(de)生產力。這一(yi)(yi)生產力后(hou)續(xu)的(de)(de)承載模式就是以大語言模型為(wei)(wei)基礎(chu)的(de)(de)數字員工，它是成本和效率完(wan)美(mei)的(de)(de)結合體(ti)。因(yin)為(wei)(wei)大模型能為(wei)(wei)企業提效，誰也(ye)無法(fa)阻擋這一(yi)(yi)趨(qu)勢(shi)。孫彬(bin)認為(wei)(wei)“作為(wei)(wei)甲方和行業從業者都應該記(ji)住，不能變成大模型的(de)(de)業務不是好業務。”
對于(yu)企(qi)業(ye)使用AI大(da)(da)模(mo)型(xing)，孫彬建議采(cai)用外(wai)部(bu)購買(mai)和聯合建設(she)的方式，如果(guo)不(bu)是行業(ye)頭部(bu)企(qi)業(ye)，沒有自己(ji)足夠的IT開(kai)發實力的企(qi)業(ye)，不(bu)建議去做自研開(kai)發。對于(yu)大(da)(da)語言模(mo)型(xing)未來(lai)的發展，孫彬認(ren)為，它會變(bian)成(cheng)大(da)(da)家的工作依賴、能力依賴和生活依賴，就像現在(zai)手(shou)機成(cheng)為大(da)(da)家的依賴一樣(yang)。
由AI可能攪(jiao)亂(luan)自己的(de)工(gong)作和生活(huo)引發“AI焦慮(lv)癥”在今年從企業家(jia)到職員間都開始流行，焦慮(lv)的(de)根本就(jiu)在于害怕被新技術顛(dian)覆。對此(ci)，昆侖(lun)萬(wan)維董事長(chang)、CEO方(fang)漢(han)先生，英諾天使基金合伙人王晟(sheng)以及騰(teng)訊(xun)科(ke)技《AI未來指北》欄(lan)目(mu)主理人郭曉靜(jing)就(jiu)“生成式(shi)AI的(de)爆發會帶來顛(dian)覆式(shi)的(de)創(chuang)新還是漸進性迭代？”這個問題展開了討論。
對(dui)于AI帶來的(de)顛覆，王晟(sheng)表示，一(yi)個(ge)新的(de)技術范式從產生到變(bian)得(de)成熟有其(qi)時間(jian)點(dian)，明年(nian)(nian)可能是應用的(de)元(yuan)年(nian)(nian)。但今年(nian)(nian)絕對(dui)不是這個(ge)時間(jian)點(dian)，今年(nian)(nian)是Infra（基礎設施）之年(nian)(nian)。他進一(yi)步說明，AI和產業(ye)的(de)結(jie)合并非剛剛開始，大(da)模型(xing)只(zhi)是拓寬了融合可能，但在(zai)業(ye)務模式未改(gai)變(bian)的(de)情況下，這種進步依然會是漸進的(de)。
對(dui)此，方漢補充說：“漸進式(shi)創新(xin)會在B端(duan)落地比較快，顛覆式(shi)創新(xin)是(shi)在C端(duan)大(da)放異彩。”他(ta)認為AI這波浪(lang)潮一定會從(cong)小企業中誕生新(xin)的C端(duan)巨頭。
對于最近(jin)廣受討論的(de)AI Native（AI原(yuan)生）這(zhe)個概念，兩位(wei)嘉賓(bin)也表達了非常明確的(de)觀(guan)點。方漢認為(wei)“AI Native完全是一個偽(wei)命題。“王晟則認為(wei)AI就是一個工具，也是過(guo)去應用(yong)的(de)延伸，和(he)Native關聯有限。
五、AI+工業：并非所有企業都需要，落地要靠專家模型
對(dui)于很多走得更(geng)快的(de)(de)公司而言(yan)，AI早已(yi)是(shi)一個非常熟悉(xi)的(de)(de)概念，大(da)模(mo)型的(de)(de)出現更(geng)多的(de)(de)，是(shi)帶來(lai)了AI能力的(de)(de)躍遷(qian)和形式的(de)(de)變(bian)化(hua)。因(yin)此面(mian)對(dui)這次(ci)AI浪潮，他們可能已(yi)經有了比(bi)較明確(que)的(de)(de)路(lu)線和思考。但對(dui)于制造(zao)業來(lai)講，大(da)模(mo)型這個概念更(geng)加陌生和遙遠。上一波(bo)數字化(hua)變(bian)革還沒有消化(hua)完全，就要(yao)面(mian)對(dui)新的(de)(de)技術范(fan)式轉(zhuan)變(bian)。是(shi)否要(yao)變(bian)，何時(shi)要(yao)變(bian)是(shi)制造(zao)業從業者面(mian)對(dui)的(de)(de)第一個難(nan)題(ti)。
雖然AI帶來的數(shu)字化(hua)轉型趨勢已經非常(chang)明顯，但(dan)作為企業應該如(ru)何落地，行業中(zhong)目前主流的解決方(fang)案(an)是(shi)什么(me)？思(si)謀科(ke)技SmartMore聯合(he)創始人(ren)劉樞作為AI在工(gong)業實踐中(zhong)實踐者，通(tong)過“IndustryGPT：工(gong)業大模(mo)型的實踐與思(si)考”的主題演講，提供了他的解決方(fang)案(an)。
劉樞(shu)表(biao)示，通(tong)用大模型雖(sui)然已經很好，但面對(dui)專業領域、專業知(zhi)識還是相(xiang)對(dui)匱乏的(de)，能力也是需(xu)要提升的(de)。因(yin)此(ci)在真正工業場景(jing)落(luo)地的(de)時候(hou)，還需(xu)要對(dui)應(ying)的(de)模型，也就是IndustyGPT。
解決專業(ye)知(zhi)識的(de)(de)方式就是提供只(zhi)有行業(ye)才有的(de)(de)專業(ye)數(shu)據。在訓練IndustryGPT的(de)(de)時候(hou)，劉樞的(de)(de)團隊(dui)收(shou)集(ji)了(le)大概500億Tokens的(de)(de)原始數(shu)據，相當于10萬個博士(shi)的(de)(de)閱讀量(liang)。除(chu)此之(zhi)外，為(wei)了(le)應(ying)對工業(ye)具(ju)體的(de)(de)場景，他(ta)們精簡了(le)上(shang)下文長度，讓模型的(de)(de)輸(shu)出更符合操作的(de)(de)要求(qiu)。
為讓業(ye)界更了解AI與制造(zao)(zao)業(ye)融(rong)合的(de)前沿觀點，中國工業(ye)互(hu)(hu)聯網研究院(yuan)智(zhi)能(neng)所副所長顧維璽、北京信息化和工業(ye)化融(rong)合服務聯盟理事長閆同(tong)柱、中工互(hu)(hu)聯科(ke)技(ji)集(ji)團董事長智(zhi)振與騰訊云智(zhi)能(neng)制造(zao)(zao)首席專家邴金友帶來一場(chang)精彩的(de)主題對(dui)話：“大(da)模型是制造(zao)(zao)業(ye)數(shu)字化轉型方向(xiang)的(de)必選項嗎？”
閆同柱表示，對不同的(de)(de)企業大(da)模(mo)型的(de)(de)意義也有所不同。高(gao)端制(zhi)造(zao)(zao)業積極擁抱是因為高(gao)端制(zhi)造(zao)(zao)業本身對知識的(de)(de)要求比(bi)較密(mi)集，大(da)模(mo)型起(qi)到的(de)(de)是優(you)化作(zuo)用，有比(bi)較大(da)的(de)(de)價值。但(dan)傳統制(zhi)造(zao)(zao)業來說(shuo)，它的(de)(de)數據量不大(da)，而大(da)模(mo)型的(de)(de)門(men)檻(jian)相對比(bi)較高(gao)，投入產出比(bi)并(bing)不那么(me)明確。
騰訊云智能(neng)制造首席專家邴金友認為，工業(ye)企業(ye)在(zai)接納大模型方面存在(zai)兩個問題，一是成(cheng)本問題，數據散(san)，模型訓練成(cheng)本高；二是幻(huan)覺問題，工業(ye)里面要么是經濟產(chan)出，需要100%正確，大模型難以(yi)達成(cheng)。
針(zhen)對邴金友提到大模型(xing)的(de)(de)幻覺問題，中工互聯科技集(ji)團(tuan)董(dong)事長智振表示，現在工業大模型(xing)已經能夠(gou)做到的(de)(de)專家系統100%無害化(hua)，90%以(yi)上的(de)(de)準確度。具有(you)落地的(de)(de)基礎。
雖然現階段大模型(xing)并不能適用所有工(gong)業場景，但其擅長的場景已經(jing)(jing)有了很多落地的實例(li)。邴金友表示，在(zai)客服(fu)，流程(cheng)管理、人力資源、營銷、內(nei)容產出(chu)和(he)設計方面大模型(xing)的使用已經(jing)(jing)有了廣泛的實踐。
對(dui)(dui)于大模型(xing)對(dui)(dui)工(gong)業(ye)的(de)(de)意(yi)義，閆(yan)同柱還提出了(le)另(ling)一個角度，他(ta)表示(shi)中國工(gong)的(de)(de)工(gong)業(ye)知(zhi)識和工(gong)業(ye)數據在很多(duo)地方都因(yin)為(wei)人才離職被(bei)遺失了(le)，并沒(mei)有(you)轉化(hua)(hua)為(wei)企業(ye)的(de)(de)知(zhi)識資產，所以(yi)很多(duo)創新都是在重復造輪子，但(dan)大模型(xing)的(de)(de)出現可(ke)以(yi)更有(you)效的(de)(de)將經(jing)驗數據轉化(hua)(hua)為(wei)可(ke)用的(de)(de)知(zhi)識資產。
六、AI+產品：AI會解決關鍵節點問題，圖像處理類應用可能出西安首個爆款
自從(cong)大模(mo)型(xing)誕生之始，GPT會替代搜索，文生圖軟(ruan)件(jian)將重塑(su)攝影繪畫軟(ruan)件(jian)等預(yu)測就一(yi)直不絕(jue)于(yu)耳。但現(xian)在看到的(de)(de)更(geng)多的(de)(de)是融合而(er)非顛(dian)覆，大模(mo)型(xing)和各個應(ying)用場景(jing)的(de)(de)關系更(geng)多變成了互相融合，融合也是一(yi)種改變，對于(yu)想尋找機會的(de)(de)創業者來講(jiang)，抓住(zhu)被AI改變最大的(de)(de)場景(jing)，就可(ke)能尋到一(yi)片新的(de)(de)藍(lan)海。
騰(teng)訊(xun)科技創作(zuo)者胡俊(jun)、昆仲資本投(tou)資副總裁陳希、清(qing)華(hua)大學交叉(cha)信息學院助理教授袁洋、木(mu)牛(niu)機器人(ren)CEO郭林與騰(teng)訊(xun)科技創作(zuo)者、互聯網基金公司AI業務負責人(ren)張仁(ren)杰在對“哪些應用場景最先被AI改變”的討論(lun)中開(kai)始(shi)了(le)一場AI機遇的富(fu)礦勘察。
陳希先分析了(le)AI的產業圖景，他(ta)把AI分成了(le)三層(ceng)(ceng)(ceng)：基(ji)礎大模(mo)型(xing)層(ceng)(ceng)(ceng)、中間層(ceng)(ceng)(ceng)和應(ying)用層(ceng)(ceng)(ceng)，基(ji)礎大模(mo)型(xing)層(ceng)(ceng)(ceng)是(shi)壁壘最(zui)(zui)高的，應(ying)用層(ceng)(ceng)(ceng)是(shi)最(zui)(zui)有(you)發展機(ji)會的。
應用層(ceng)有哪些機遇(yu)？袁洋(yang)認為，大(da)模(mo)(mo)型更擅長system1的思維方式，但現在通過對大(da)模(mo)(mo)型思維流程的調整，更復雜的領域，如醫療、教育和法律也有被覆蓋(gai)的可能(neng)。這些領域的價值(zhi)是很高的。郭林(lin)認為，在場景落地(di)中(zhong)AI解決(jue)不(bu)了所有問題(ti)，但會解決(jue)關鍵節點問題(ti)。
與過往的(de)產(chan)(chan)品(pin)不同，大(da)模(mo)型的(de)場景(jing)覆(fu)蓋更(geng)廣。陳希表示，大(da)模(mo)型時(shi)代產(chan)(chan)品(pin)的(de)特點(dian)就是(shi)沒有(you)(you)辦法(fa)特別明確地說To C還是(shi)To B，它既能讓C端用(yong)戶(hu)玩起來(lai)，也能夠(gou)在(zai)B端產(chan)(chan)生價值。同時(shi)，這(zhe)也是(shi)張(zhang)仁杰在(zai)試用(yong)過市面上比較(jiao)火的(de)AI產(chan)(chan)品(pin)后的(de)感受。在(zai)Killer App的(de)現狀和未來(lai)方(fang)面，他(ta)認(ren)為(wei)ChatGPT在(zai)海外已經算是(shi)Killerapp了，但國(guo)內還沒有(you)(you)。這(zhe)主要是(shi)因為(wei)國(guo)內普通(tong)用(yong)戶(hu)的(de)使用(yong)場景(jing)很(hen)難跟AI結合。對(dui)于未來(lai)，他(ta)認(ren)為(wei)普通(tong)C端用(yong)戶(hu)對(dui)圖像處理類應(ying)用(yong)有(you)(you)更(geng)強需求(qiu)，可能會出現第一(yi)個爆款。
