科技云報道原創(chuàng)。

人類歷史的敘述與技術(shù)進步的影響深深交織在一起。

迄今為止，每一次工業(yè)革命都徹底改變了我們社會的輪廓，引入了機械化、大規(guī)模生產(chǎn)和數(shù)字化，并重新定義了人類生存的規(guī)范。

自2022年11月30日OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，從GPT3.5發(fā)展到如今的GPT4.0、Claude3、Gemini、Sora，微軟、谷歌、亞馬遜等國際科技巨頭先后入場，以及華為（盤古）、騰訊（混元）、百度（文心）、阿里（通義）等中國玩家不斷加入，科技創(chuàng)新正以前所未有的速度拉開了第五次工業(yè)革命的序幕，成為重塑產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和經(jīng)濟增長模式的重要力量。

今年兩會期間，“新質(zhì)生產(chǎn)力”成為出現(xiàn)頻率最高的熱詞。2024年政府工作報告將“大力推進現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”作為第一大任務(wù)。

“人工智能+”行動的提出，預(yù)示著AI技術(shù)將進一步與實體經(jīng)濟、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)乃至社會治理等領(lǐng)域深度融合，形成新型生產(chǎn)力形態(tài)，推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展。

面對AI在提升生產(chǎn)力方面帶來的巨大想象空間和更多未知，中國AI準備好了嗎？

新質(zhì)生產(chǎn)之“力”

當(dāng)前，中國大力開展“人工智能+”行動，已初步建成比較全面的AI產(chǎn)業(yè)支撐體系。作為新質(zhì)生產(chǎn)力重要的驅(qū)動引擎，“人工智能+”行動將在撬動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展發(fā)揮著重要的作用。

中國信通院數(shù)據(jù)顯示，2023年中國AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到5787億元，相關(guān)企業(yè)數(shù)量達4482家。

多方數(shù)據(jù)顯示，中國AI產(chǎn)業(yè)鏈已覆蓋芯片、算法、數(shù)據(jù)、平臺、應(yīng)用等上下游關(guān)鍵環(huán)節(jié)，細分領(lǐng)域不斷取得突破，目前在AI和機器人等關(guān)鍵未來產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域具備國際競爭力。

從形態(tài)看，AI不再是單一的產(chǎn)業(yè)、單一的集群，已經(jīng)成為宏觀經(jīng)濟新動能的內(nèi)核驅(qū)動力。ChatGPT推出以來，其對經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)的變革影響力正逐漸增強。

ChatGPT實現(xiàn)了從“企業(yè)產(chǎn)品”到“產(chǎn)業(yè)工具”的跨越，從創(chuàng)新探索到生產(chǎn)力賦能的跨越。

2023年被視為中國大模型的發(fā)展元年，包括中國頭部科技企業(yè)（阿里、百度、騰訊、華為、字節(jié)等）、新興創(chuàng)業(yè)公司（百川智能、智譜、MiniMax等）、傳統(tǒng)AI企業(yè)（科大訊飛、商湯科技等）以及高校研究院（復(fù)旦大學(xué)、中科院等）等都在加速大模型領(lǐng)域的投入。

工信部賽迪研究院的數(shù)據(jù)顯示，2023年我國大模型市場規(guī)模將達到132.3億元，增長率將達到110%。

目前，我國已有超過19個語言大模型研發(fā)廠商，從模型參數(shù)數(shù)量上看，根據(jù)Info Q發(fā)布的《大語言模型綜合能力測評報告2023》，發(fā)布大于百億級別參數(shù)規(guī)模的模型的國內(nèi)企業(yè)已達到15家。

據(jù)專家預(yù)測，2035年生成式AI有望為全球貢獻近90萬億元的經(jīng)濟價值，其中我國將突破30萬億元。

在大模型產(chǎn)品百花齊放的當(dāng)下，大模型實現(xiàn)了計算機能力從“搜索”到“認知與學(xué)習(xí)”，再以進一步發(fā)展為“行動與解決方案”層面。

由于創(chuàng)業(yè)門檻高，中國的大模型創(chuàng)業(yè)者很快就意識到，基礎(chǔ)大模型未來可能是少數(shù)幾家寡頭的游戲，更多的機會蘊藏在應(yīng)用層當(dāng)中。

在大模型的首年，“第一幕”是從技術(shù)出發(fā)，發(fā)現(xiàn)了基礎(chǔ)大模型這個新的“錘子”，目前市場正在進入“第二幕”，將端到端地解決人類問題。也就是說，需要拿著錘子找釘子。

事實上，正是基礎(chǔ)大模型的發(fā)展為應(yīng)用層的繁榮提供了必要的條件，也讓聚焦于垂直應(yīng)用的AI創(chuàng)業(yè)公司的成本大大降低。

越來越多開源大模型的出現(xiàn)，讓創(chuàng)業(yè)公司不必自己投入大量資源訓(xùn)練模型，可以在這些開源大模型的基礎(chǔ)之上，利用自己積累的行業(yè)數(shù)據(jù)進行微調(diào)，從而形成滿足特定任務(wù)的應(yīng)用。

業(yè)內(nèi)的一個共識是，中國在基礎(chǔ)大模型方面不具有顯著優(yōu)勢，但可以在應(yīng)用層方面另辟蹊徑。

中國擁有龐大的市場和用戶基礎(chǔ)，更容易獲取大量的用戶數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景，能為大模型的應(yīng)用提供豐富的數(shù)據(jù)資源。

同時，多樣化的場景也為大模型應(yīng)用提供了廣闊的空間，例如在智能客服、智能推薦、智能翻譯等領(lǐng)域，中國大模型已經(jīng)取得了顯著的成果。

從“狂熱”到“理性”

盡管大多數(shù)人仍然看好AI的前景，但是投資人卻越來越謹慎。尤其是在國內(nèi)，AI熱潮似乎以超乎想象的速度回歸理性。除了“誰會成為‘中國OpenAI’”的期待，市場開始思考起AI創(chuàng)業(yè)的風(fēng)險性。

AI大模型賽道具有技術(shù)門檻高、資金投入多、商業(yè)模式尚不成熟的特點，尤其是在國內(nèi)智能算力較為短缺的現(xiàn)狀下，各家大模型在持續(xù)投入人力、算力、資金并實現(xiàn)商業(yè)化落地方面，可能會面臨較大挑戰(zhàn)。

首先，AI會產(chǎn)生數(shù)據(jù)隱私安全性的風(fēng)險，同時AI企業(yè)在形成數(shù)據(jù)、獲取流量和模型技術(shù)方面會通過壟斷而取得超額的利潤。

從互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)到AI技術(shù)就是一個從“技術(shù)創(chuàng)新”到“技術(shù)壟斷”的過程，AI企業(yè)可以在操作系統(tǒng)、用戶入口等方面進行技術(shù)壟斷，從而造成諸多不合理的利益分配。

其次，AI能把用戶變成技術(shù)的附庸，使用戶逐漸過度依賴AI而停止了技術(shù)和文明的進步。

第三，AI還可能產(chǎn)生智能鴻溝，AI技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)備和底座可能會由某個國家企業(yè)壟斷提供，而導(dǎo)致其他國家的開發(fā)者被局限在應(yīng)用和生態(tài)層面的開發(fā)，沒有能力介入底座的開發(fā)。

現(xiàn)今的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是由共同主體來驅(qū)動技術(shù)進步，提供多元服務(wù)，而將來AI則可能會被一家企業(yè)、一種通用技術(shù)或者一個通用底座來制約。

如何構(gòu)建健康的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)，合理的分工來保證全球AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展？我國一直以來都重視AI的安全問題，注重加強AI倫理和法律等方面的研究，制定合適的規(guī)范和標(biāo)準來指導(dǎo)和規(guī)范AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

去年7月，網(wǎng)信辦等七部門發(fā)布了《生成式人工智能服務(wù)暫行管理辦法》，堅持發(fā)展和安全并重、促進創(chuàng)新和依法治理相結(jié)合的原則，采取有效措施鼓勵生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展。

縱使生成式AI的落地有諸多困難和不確定因素，但從業(yè)者無不對其充滿樂觀和期待。展望2024年及未來，更多行業(yè)將積極主動地擁抱生成式AI，并著手制定更加契合行業(yè)發(fā)展的AI治理策略。

伴隨大模型技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用場景的擴展，產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化進程不斷加速。越來越多的企業(yè)將大模型技術(shù)應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)中，推動了AI技術(shù)的落地和普及。

對比Open AI在去年11月召開的首屆開發(fā)者大會中連續(xù)推出GPTs與Assistant API，百度發(fā)布了App Builder，旨在簡化大模型應(yīng)用的開發(fā)流程。

App Builder平臺提供了一系列核心組件，例如原子化構(gòu)件、RAG（檢索生成增強框架）以及Agent機制，并以完整模版和框架的形式向開發(fā)者提供以促進開發(fā)效率。

同時，國內(nèi)也涌現(xiàn)出一批專注于大模型技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的企業(yè)，為大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入了新的活力。

例如去年3月，百度推出全球首個企業(yè)級一站式大模型平臺千帆，千帆大模型覆蓋金融、制造、能源、政務(wù)、交通等行業(yè)的400多個場景，納管國內(nèi)外主流大模型達42個，預(yù)裝了知識問答、客服對話、代碼助手等10個精選應(yīng)用范式，大幅降低企業(yè)使用、訓(xùn)練和推理大模型的門檻。

10月，阿里云發(fā)布了阿里云百煉大模型服務(wù)平臺。國內(nèi)大模型領(lǐng)域商業(yè)化的加速為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入全新活力。

在金融服務(wù)業(yè)，最熱門的AI應(yīng)用是客戶服務(wù)和深度分析，自然語言處理與大語言模型被用于更好響應(yīng)客戶咨詢和發(fā)現(xiàn)投資洞察。

百融云創(chuàng)開發(fā)的百小融，依托Transformer架構(gòu)搭建算法模型，采用與ChatGPT同源的智能語音識別技術(shù)，如軟交換（FreeSWITCH）、ASR（自動語音識別）、TTS（文字轉(zhuǎn)語音）、NLP等技術(shù)，具有解決“聽、說、讀、決策”的四項全能能力，合作客戶覆蓋銀行、汽車金融公司、保險公司等超7000家金融機構(gòu)，為金融場景服務(wù)帶來重大革新。

展望AI時代的未來，不管是在C端、B端還是G端，都存在較大的潛在市場空間。

一方面，2023年AI項目數(shù)量激增，根據(jù)Replit的數(shù)據(jù)，2023年二季度AI項目環(huán)比增速達80%，相較于去年同期同比增長了34倍；另一方面，目前生成式AI應(yīng)用層融資金融僅占三成，目前約七成資金投向了包括大模型開發(fā)在內(nèi)AI基礎(chǔ)設(shè)施層。

AI創(chuàng)業(yè)的繁榮與應(yīng)用層的稀缺之間的差距，說明AI應(yīng)用即將進入大爆發(fā)時代。在此過程中，生成式AI的C端應(yīng)用將面臨洗牌，B端應(yīng)用也即將進入全面商業(yè)化。

在生成式AI應(yīng)用方興未艾的時刻，中國的AI企業(yè)正在加速拓展應(yīng)用方面的行業(yè)生態(tài)布局，即將乘著更高的浪潮向上生長。

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