每經(jīng)記者：楊昕怡每經(jīng)編輯：劉雪梅
ChatGPT的出現(xiàn)和國內(nèi)外對(duì)大模型的競逐戰(zhàn)讓2023年成為了技術(shù)變革里程碑式的一年。面對(duì)將被技術(shù)重塑的未來，生成式AI爆發(fā)會(huì)帶來顛覆式創(chuàng)新還是漸進(jìn)式迭代？AI帶來的新能力又會(huì)給不同的產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品怎樣的可能性？
12月14日，在科技新聞Hi Tech Day暨2023數(shù)字開物大會(huì)上，科技新聞運(yùn)營總經(jīng)理黃晨霞表示，在應(yīng)用落地的路上，需要厘清大模型的基礎(chǔ)還有哪些卡點(diǎn)、AI與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的可能性以及AI產(chǎn)品的潛在形式。
談及AI帶來的顛覆，昆侖萬維CEO方漢相信，小企業(yè)中一定會(huì)誕生新的C端AI巨頭，而“漸進(jìn)式創(chuàng)新會(huì)在B端落地比較快，顛覆式創(chuàng)新是在C端大放異彩。”
“明年或是AI應(yīng)用元年”，AI創(chuàng)新將在C端爆發(fā)
當(dāng)各行各業(yè)埋頭鉆研大模型時(shí)，產(chǎn)業(yè)將如何被這一新技術(shù)改變實(shí)則是當(dāng)下企業(yè)們最為關(guān)注的問題。
“作為甲方和行業(yè)從業(yè)者都應(yīng)該記住，不能變成大模型的業(yè)務(wù)不是好業(yè)務(wù)。”竹間智能總裁兼COO孫彬在會(huì)上表示，大語言模型把生產(chǎn)力的三要素解決了，因此它一定會(huì)在B端帶來被使用的生產(chǎn)力，“這一生產(chǎn)力后續(xù)的承載模式就是以大語言模型為基礎(chǔ)的數(shù)字員工，它是成本和效率完美的結(jié)合體。因?yàn)榇竽Ｐ湍転槠髽I(yè)提效，誰也無法阻擋這一趨勢。”
對(duì)于企業(yè)應(yīng)該如何使用AI大模型，孫彬建議采用外部購買和聯(lián)合建設(shè)的方式。他認(rèn)為，如果不是行業(yè)頭部企業(yè)，沒有自己足夠的IT開發(fā)實(shí)力的企業(yè)，不建議去做自研開發(fā)。
他還表示，未來大模型會(huì)變成大家的工作依賴、能力依賴和生活依賴，“就像現(xiàn)在手機(jī)成為大家的依賴一樣”。
然而，面對(duì)這一新技術(shù)，很多人也開始焦慮難以預(yù)測的顛覆性變革，擔(dān)心AI可能攪亂自己的工作和生活。
對(duì)此，英諾天使基金合伙人王晟表示，一個(gè)新的技術(shù)范式從產(chǎn)生到變得成熟有其時(shí)間點(diǎn)，“明年可能是應(yīng)用的元年。但今年絕對(duì)不是這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，今年是基礎(chǔ)設(shè)施之年。”
民生證券近期也發(fā)布研究報(bào)告稱，2024年或是AI應(yīng)用的真正元年，AI終端重構(gòu)、算力國產(chǎn)化與多模態(tài)引領(lǐng)AI應(yīng)用這三大新方向孕育了重要機(jī)遇。
王晟進(jìn)一步說明，AI和產(chǎn)業(yè)的結(jié)合并非剛剛開始，大模型只是拓寬了融合可能，但在業(yè)務(wù)模式未改變的情況下，這種進(jìn)步依然會(huì)是漸進(jìn)的。“作為投資者，比起B(yǎng)端，我們肯定會(huì)更看重C端賽道。”他表示。
通過列舉了互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的谷歌、亞馬遜、字節(jié)等巨頭的例子，方漢也指出，B端的用戶增長是線性的，所有增長飛速的企業(yè)一定是C端企業(yè)，“因此，漸進(jìn)式創(chuàng)新會(huì)在B端落地比較快，顛覆式創(chuàng)新是在C端大放異彩。”
“AI+產(chǎn)業(yè)”，大模型是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必選項(xiàng)嗎？
在大模型技術(shù)浪潮下，作為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)已經(jīng)成為必然趨勢。
對(duì)此，思謀科技聯(lián)合創(chuàng)始人劉樞表示，通用大模型雖然已經(jīng)很好，但面對(duì)專業(yè)領(lǐng)域時(shí)，它的專業(yè)知識(shí)還是相對(duì)匱乏的，能力也是需要提升的，“GPT4是非常強(qiáng)的一個(gè)模型，但真正工業(yè)場景落地的時(shí)候，專業(yè)知識(shí)的匱乏是一定需要被解決的問題。”
“工業(yè)企業(yè)在接納大模型方面存在兩個(gè)問題，一是成本問題，數(shù)據(jù)散，模型訓(xùn)練成本高；二是幻覺問題，工業(yè)里面要么是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，需要100%正確，大模型難以達(dá)成。”騰訊云智能制造首席專家邴金友在會(huì)上指出。
目前，通用大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用大多還停留在自然語言交互的階段，尚未走到多模態(tài)級(jí)別�？梢钥吹降氖�，百度、思謀科技等企業(yè)正在該領(lǐng)域上發(fā)力。今年11月7日，思謀科技發(fā)布了全球首個(gè)工業(yè)多模態(tài)大模型IndustryGPT V1.0。
劉樞介紹稱，他和團(tuán)隊(duì)在研發(fā)IndustryGPT時(shí)收集了涵蓋200+不同工業(yè)場景，超300萬張工業(yè)圖像，超500億Tokens的原始數(shù)據(jù)，“500億Tokens大概是什么概念？工科博士畢業(yè)閱讀量大概是50萬字，500億Tokens相當(dāng)于10萬個(gè)博士的閱讀量。”
那么，當(dāng)AI和制造業(yè)融合時(shí)，大模型是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向的必選項(xiàng)嗎？
北京信息化和工業(yè)化融合服務(wù)聯(lián)盟理事長閆同柱表示，對(duì)于不同的制造業(yè)企業(yè)而言，大模型的意義也有所不同。
“高端制造業(yè)積極擁抱大模型是因?yàn)�，高端制造業(yè)本身對(duì)知識(shí)的要求比較密集，大模型起到的是優(yōu)化作用，有比較大的價(jià)值。但傳統(tǒng)制造業(yè)來說，它的數(shù)據(jù)量不大，而大模型的門檻相對(duì)比較高，投入產(chǎn)出比并不那么明確。”他具體解釋。
同時(shí)，他還特別指出了一個(gè)特殊的觀察角度。他提出，中國的工業(yè)知識(shí)和工業(yè)數(shù)據(jù)在很多地方都因?yàn)槿瞬烹x職被遺失了，并沒有轉(zhuǎn)化為企業(yè)的知識(shí)資產(chǎn)，所以很多創(chuàng)新都是在重復(fù)造輪子，但大模型的出現(xiàn)可以更有效地將經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的知識(shí)資產(chǎn)。
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