嚴翠

2023年，ChatGPT(微軟投資的OpenAI公司研發(fā)的聊天機器人)“橫空出世”，其強大的語言理解和文本生成能力迅速引發(fā)市場熱議，一時間，“我們正處于AI的‘iPhone時刻’”、“2023年有望成為AI領域最令人興奮的一年”、“我們正迎來新一輪技術革命”等聲音此起彼伏。比這些論調(diào)更具力量的是，目前，包括百度、騰訊、阿里、華為、京東、360等多家國內(nèi)科技巨頭均已布局以ChatGPT為代表的生成式AI(AIGC)工具領域，小米創(chuàng)始人雷軍日前也公開表態(tài)，將全力以赴、堅決擁抱AI大模型(ChatGPT、生成式AI本質(zhì)上都是基于AI大模型的一些應用)。

(資料圖片僅供參考)

證券時報記者多方采訪發(fā)現(xiàn)，生成式AI或引發(fā)新一輪技術革新，未來生成式AI可能成為新的入口或是一個新的操作系統(tǒng)，讓“AI+”模式可以廣泛應用于各行各業(yè)，對傳統(tǒng)的商業(yè)模式進行革新。但由于仍處于發(fā)展初期，生成式AI目前同樣面臨多重挑戰(zhàn)，如準確度不足、人工智能人才技能缺失、數(shù)據(jù)安全與隱私、版權問題、大規(guī)模商業(yè)化應用仍有很長一段路要走等。

AI進入大模型時代

生成式AI即通過各種機器學習方法，從數(shù)據(jù)中學習對象的組件，進而生成全新的、完全原創(chuàng)的內(nèi)容，如文字、圖片、視頻等，其與此前普通AI最大的區(qū)別在于，生成式AI是基于人工智能大模型。“大”就要求其背后擁有非常龐大的算力和存儲能力，正因如此，生成式AI未來才有可能成為各行各業(yè)接入AI的一個軟件接口或底層操作系統(tǒng)，實現(xiàn)AI技術與業(yè)務的深度融合。

據(jù)了解，谷歌最早在全球發(fā)布AI大模型，之后或因為整體解決方案、成本、技術成熟度等原因，沒有在市場廣泛推廣，直到最近才進入大眾視野，而大模型在中國走向市場則從2021年開始。

作為國際權威研究機構IDC的研究總監(jiān)，盧言霞主要負責人工智能與大數(shù)據(jù)領域的研究。近日她在接受證券時報記者采訪時表示，廠商宣傳中常提到千億級、萬億級參數(shù)為大模型、超大模型，實際在產(chǎn)業(yè)落地階段，一般具有三個特征：一是預訓練模型學習過海量數(shù)據(jù)，二是用戶端模型二次開發(fā)僅需少量數(shù)據(jù)，三是相比上一代的算法模型有更高的預測準確度。

目前，整個生成式AI市場大模型日益豐富，既有全球早期包括谷歌、OpenAI及臉書等推出的大模型，也有中國市場前幾年就在耕耘的華為的盤古大模型、百度的文心一言，以及騰訊發(fā)布的混元、阿里發(fā)布的大模型等等。

近日，知乎、360、京東等國內(nèi)科技企業(yè)也均已卷入生成式AI之戰(zhàn)，小米創(chuàng)始人雷軍近日表示，將堅決擁抱AI大模型。

“基于大模型的升級，發(fā)現(xiàn)巨量參數(shù)計算之下，生成式AI出現(xiàn)了能力涌現(xiàn)的現(xiàn)象，反映為AI具備了一定的類似人類的理解能力和推理能力，而在繪畫、語言文字等方面的能力出現(xiàn)了跨越式發(fā)展，基于生成式AI進行應用型產(chǎn)品研發(fā)，可以大幅提高人工智能服務質(zhì)量，進一步提高工效、降低成本，這是企業(yè)爭相進軍生成式AI的主要原因。”薩摩耶云科技集團首席經(jīng)濟學家鄭磊對證券時報記者表示，目前大模型開發(fā)成本仍非常高，只有實力非常雄厚的企業(yè)才有能力涉足，中國企業(yè)這方面投入存在瓶頸問題。

“ChatGPT、大模型、生成式AI是當前三大人工智能熱點，ChatGPT、生成式AI都是基于大模型的應用，過去的人工智能主要涉及機器學習，未來有可能所有的AI應用場景會采用大模型的AI進行升級。”盧言霞說。

將加速各行各業(yè)AI化

有關生成式AI對行業(yè)的影響，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛稱人工智能“iPhone時刻”已經(jīng)到來。

對此，IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰表示認同：“ChatGPT的出現(xiàn)，實現(xiàn)了與消費者的自然對話，生成式AI五年或十年以后有可能相當于iPhone對移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的影響。”

武連峰告訴證券時報記者，任何一個新技術對市場的影響無非三大層面：一是創(chuàng)造新商業(yè)模式、產(chǎn)品或者服務；二是改造傳統(tǒng)行業(yè)，降本增效；三是顛覆傳統(tǒng)行業(yè)。

“生成式AI的核心是技術和業(yè)務深度融合，從量變發(fā)展到質(zhì)變，我認為生成式AI，可能成為新的入口或者是操作系統(tǒng)。”武連峰舉例說，Notion是一款筆記程序，以前沒有ChatGPT的時候，它主要是做筆記的功能，但接入ChatGPT后，可以直接讓它幫助列演講提綱，將AI、筆記功能完美結合在一塊了。

另外，在武連峰看來，生成式AI另一個方向往Open AI安裝插件，類似于微信小程序，現(xiàn)在有十幾個插件。ChatGPT如果變成用戶對話入口，并裝上插件，用戶采用自然語言對話，就可以完成所有功能，包括支付、打車、訂餐，統(tǒng)統(tǒng)集成進去。

“因此，生成式AI可能變成一個新的入口或者操作系統(tǒng)，ChatGPT的核心是生成式AI。”武連峰表示。

據(jù)了解，操作系統(tǒng)下接硬件，上接應用，如果生成式AI都能像基礎操作系統(tǒng)或成為一個軟件接口，那么各行各業(yè)的應用開發(fā)者都可以根據(jù)自己需要選擇適配生成式AI所具備的參數(shù)，再通過后期訓練以及代碼優(yōu)化、加工等，封裝成市場化應用產(chǎn)品，這樣的程序開發(fā)既簡單又高效，且不再需要做AI那部分程序開發(fā)，就能自動接入生成式AI所具備的AI能力。

鄭磊對記者表示，生成式AI的應用型開發(fā)遠比大模型基礎開發(fā)更簡單，更依賴企業(yè)在特定產(chǎn)業(yè)積累的專業(yè)技能，成本較低，效益明顯，而且投入資金可以根據(jù)研發(fā)產(chǎn)品的目標進行彈性調(diào)整，也適合中小企業(yè)參與。

“未來是不是所有的AI應用都可能是類似低代碼的形式？短期之內(nèi)AI與現(xiàn)有的企業(yè)級應用共存，未來有望完全改寫數(shù)字化的市場甚至整個企業(yè)級構造一個全新的操作系統(tǒng)。”盧言霞告訴記者。

中國工程院院士、未來移動通信論壇理事長鄔賀銓表示，人工智能(AI)已經(jīng)從判別式發(fā)展到生成式，他介紹，百度“文心一言”大模型＋飛槳深度學習框架已與600家行業(yè)客戶合作打造了11個行業(yè)大模型，與吉利汽車合作構建了智能客服知識庫、汽車領域知識庫等，節(jié)省了75%的研發(fā)人力成本。

長城證券首席分析師蔣飛表示，“AI+”模式或?qū)⒀杆贁U展到各行各業(yè)，對傳統(tǒng)行業(yè)進行新一輪升級，提升全社會的生產(chǎn)率，對經(jīng)濟產(chǎn)生深遠影響。

大模型將行業(yè)化、垂直化

值得一提的是，盡管當前國內(nèi)仍處于AI大模型發(fā)展初期，國內(nèi)科技巨頭也蜂擁推出相關大模型，但長遠來看，多位業(yè)內(nèi)人士認為，深耕行業(yè)、垂直領域的大模型將更具發(fā)展?jié)摿Α?/p>

“現(xiàn)在大家都在講大模型，未來可能在國內(nèi)大家會更多講行業(yè)的大模型。但是光有這個模型我覺得是不夠的，未來我認為反而是在行業(yè)大模型里面真正能夠有高質(zhì)量業(yè)務數(shù)據(jù)的公司可能會在這個行業(yè)或者說在利用大模型的未來發(fā)展上會有更大的發(fā)展?jié)摿Α！盜DC中國助理研究總監(jiān)崔凱對記者表示。

事實上，國內(nèi)已有企業(yè)明確表示將瞄準專業(yè)大模型領域。

“在教育、醫(yī)療等專業(yè)領域的模型成效不比千億級模型差。”近日舉行的科大訊飛業(yè)績說明會上，科大訊飛董事長劉慶峰表示，超大規(guī)模的大模型現(xiàn)在已經(jīng)到了一個臨界點，下一個階段將用更多專業(yè)的子模型來協(xié)同訓練，獲得更可靠的成效，科大訊飛的研發(fā)人員從去年底開始就持續(xù)著認知大模型的研發(fā)攻關，將在5月6日發(fā)布訊飛星火認知大模型，科大訊飛有信心在國內(nèi)認知大模型中達到技術領先，同時在教育、醫(yī)療等行業(yè)中率先深度應用。他還指出科大訊飛下一階段會通過數(shù)據(jù)和算力倍增計劃，提升應用效果，并且會以API(應用程序接口)形式賦能開發(fā)者，一同推動產(chǎn)業(yè)變革。

事實上，華為的盤古大模型也更聚焦于工業(yè)端方面的應用。

據(jù)了解，盤古大模型包括NLP(自然語言處理)大模型、CV(機器視覺)大模型、科學計算大模型、多模態(tài)大模型、語音大模型等多個模型。2021年9月，華為云發(fā)布了盤古藥物分析大模型；2022年6月，華為云發(fā)布了盤古礦山大模型；2022年11月，盤古氣象大模型、盤古海浪大模型、盤古金融OCR大模型同期亮相。

華為云AI領域首席科學家、國際歐亞科學院院士田奇表示，基于從小模型到大模型，過去10年內(nèi)AI算法的算力需求提升了40萬倍，未來大模型發(fā)展資金需求將會更高，技術門檻也會更高，市場可能向大公司集中，畢竟大模型開發(fā)和訓練一次1200萬美元，資本門檻變高。另外，人工智能與科學計算的交匯，工業(yè)、氣象、能源、生物醫(yī)學等眾多領域都受到人工智能的深刻影響，華為大模型會重點做好行業(yè)應用。

田奇還表示，隨著人工智能走進企業(yè)核心生產(chǎn)系統(tǒng)，將會創(chuàng)造出更大價值，預計2026年人工智能行業(yè)滲透率將達到20%。

深度科技研究院院長張孝榮在接受證券時報記者采訪時表示，國內(nèi)涉足生成式AI的企業(yè)大致可以分為三類，第一類是少數(shù)幾家企業(yè)或科研機構，基于自身原有算法結合國外開源技術，進行研發(fā)，如BAT、華為和復旦大學；第二類是借助于國外開源算法模型進行訓練，推出應用型產(chǎn)品，如360等；第三類則是大多數(shù)企業(yè)跟風蹭熱點，沒有實質(zhì)性投入，因為生成式AI技術尚不成熟，無法大規(guī)模商業(yè)應用，企業(yè)跟風的主要目的大多是通過制造影響力，達到融資的目的。

“國內(nèi)AIGC企業(yè)基本上都是依托自身的商業(yè)資源和技術沉淀推出的相關產(chǎn)品，各家企業(yè)在算法模型、訓練數(shù)據(jù)、生態(tài)體系構建等方面差異很大，產(chǎn)品在細分領域或場景中各有所長，未來或?qū)耐|(zhì)化競爭逐步轉向差異化競爭。”天使投資人、資深人工智能專家郭濤向記者表示。

武連峰也提到，生成式AI從C端破圈以后慢慢會往B端滲透，無論是垂直AI或未來的通用AI，接下來還可能向量子計算、元宇宙和web3.0進一步延伸。

機遇與挑戰(zhàn)并存

回顧人工智能發(fā)展歷程，獨立國際策略研究員陳佳告訴記者，中國其實在人工智能領域起步是很早，并且在本輪生成式AI全球崛起之前曾經(jīng)長期霸榜中文AI領域，如全球弱人工智能時代初期，華為與寒武紀一度成為全球AI芯片設計的前兩強，而在全球弱人工智能末期，中資科企不斷加大AI領域自研投入，并不斷加大與國外企業(yè)交流合作，使得中國的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展迅猛，期間中國還深度參與了當時的全球最尖端的人工智能DeepMind的研發(fā)過程，包括中國棋院在內(nèi)等各行各業(yè)也對測試、評估和完善AlphaGO人工智能進一步迭代等。

“這些都為當下強AI時代中資科企能夠快速推出對標GPT等尖端產(chǎn)品和自主創(chuàng)新大模型奠定了基礎。”陳佳說，目前國內(nèi)無論是產(chǎn)業(yè)鏈還是市場層級，真正有能力對標OpenAI旗下ChatGPT這種最尖端的AI開發(fā)工具大類的中資科技企業(yè)數(shù)量仍非常稀少。

“ChatGPT已發(fā)展到ChatGPT-4了，我們國家的同類產(chǎn)品整體還處于ChatGPT-1階段。”一位業(yè)內(nèi)人士向證券時報記者透露。

談及與OpenAI差距，阿里方面也坦言，OpenAI是目前全球大模型研究領域的引領者，ChatGPT是非常優(yōu)秀的模式，通義千問目前還在不斷學習和成長中。

從行業(yè)前景來看，前述盧言霞告訴記者，生成式AI主要分為文生文、文生圖、文生視頻三大類，其中文生文的應用目前會相對成熟廣泛一些，如對話式功能、支持搜索和營銷的場景，文生圖主要應用在互娛和游戲場景中，包括影視渲染、美術設計的場景中輔助美術設計、美工等，“說實話文生圖哪些應用場景能夠落地，現(xiàn)在還是比較困惑的”。

至于文生視頻，盧言霞說，文生視頻目前還處于企業(yè)產(chǎn)品發(fā)展的路線當中，真正能夠基于AI生成短視頻和文生視頻還是比較少。

整體來說，盧言霞認為，生成式AI最先落地的應用場景包括知識管理類的應用、對話式應用，這是ChatGPT、AIGC最先落地的場景，以及營銷的應用、代碼生成、設計類應用，這些多數(shù)屬于生成式AI所帶來的漸進式機會，生成式AI還將帶來變革式機遇，即生成式AI生成代碼或成為新的企業(yè)操作系統(tǒng)，這對于個人或行業(yè)影響都較大。

據(jù)研究機構Gartner預測，2030年，人機交互的生成式AI市場規(guī)模將超過萬億元。

不過，機遇面前依然存在挑戰(zhàn)。盧言霞認為，未來大模型在創(chuàng)業(yè)包括應用方面存在一定門檻，一是需要海量的數(shù)據(jù)和算力的資源，涉及到投資很高；二是在短期之內(nèi)能夠真正在企業(yè)落地見到效果可能還需要一定的時間，她建議創(chuàng)業(yè)公司選擇一些特定垂直的場景或與一些大型具備算力的廠商合作，在特定場景率先實現(xiàn)商業(yè)化，以此保證未來的可持續(xù)發(fā)展。

此外，在盧言霞看來，令人興奮的生成式AI還隱藏著其他多重挑戰(zhàn)，比如人才和技能缺乏、AI生成的內(nèi)容版權不清、生成的內(nèi)容準確度不足，以及生成式AI可能會增加身份盜竊、欺詐和造假等。

“當前生成式AI最大的挑戰(zhàn)是如何完善算法模型，提高技術成熟度，以便于商業(yè)化應用，其次是努力做好相關工作以便于適應社會監(jiān)管各種需求。”深度科技研究院院長張孝榮說。

天使投資人、資深人工智能專家郭濤也對記者表示，當前，生成式AI賽道尚處于早期發(fā)展階段，存在算法模型不成熟、訓練數(shù)據(jù)不足及偏差、成熟的商業(yè)應用場景較少、相關法律法規(guī)不健全及技術倫理挑戰(zhàn)等突出問題，距離大規(guī)模商業(yè)化應用仍有很長一段路要走。

近日，國家網(wǎng)信辦發(fā)布的《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》已出爐，這意味著國內(nèi)生成式AI有望迎來首份監(jiān)管發(fā)展文件，證券時報將持續(xù)關注生成式AI未來發(fā)展。(證券時報)

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