图片来源:由无界AI生成
2023 年 7 月 7 日,2023 世界人工智能大会进入第二天议程。
这一天,包括大模型、算力、数据、元宇宙、治理等数十个论坛纷至沓来,非常热闹。
如果参与了论坛,相信大家头脑里一定会对几个词留下深刻的印象,那就是行业、垂直和应用。相比于ChatGPT这种通用的大语言模型,整个行业正在翘首以盼的是能真正为千行百业赋能的垂直行业模型。
其中有嘉宾一语道破:2023年是大模型的迸发之年,2024一定是产业应用之年,大模型退居幕后,垂直行业模型走上台前,这些垂直行业模型将推动AI和产业向前跨越式发展,这有点像寒武纪生物大爆发,我们可以拭目以待。
以下内容来自嘉宾分享,经巴比特整理。
——腾讯副总裁、政企业务总裁李强
未来,行业大模型、垂类大模型的数量会大大超过通用大模型,大模型的落地会更多体现在行业、企业等垂类大模型里。大模型未来的挑战在于“最后一公里”,也就是在企业业务中发挥价值,这既需要强大灵活的基础软件,开放弹性的白盒模式,也需要理解业务的从业人员。而算力成本下降的程度会快于模型大小的增长,算力将不会是鸿沟。
——九章云极DataCanvas联合创始人尚明栋
通用大模型可以在100个场景中,解决70%-80%的问题,但未必能100%满足企业某个场景的需求。企业如果基于行业大模型,再加上自身数据进行精调,可以建构专属模型,打造出高可用性的智能服务,而且模型参数比通用大模型少,训练和推理的成本更低,模型优化也更容易。
——腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生
在算力供不应求的现实情况下,传统计算架构正失去竞争力,必须探索新的计算模式。报告初步测算,预计到2025年,我国算力核心产业规模将不低于4.4万亿元,算力关联产业规模可达24万亿元。
——毕马威首席经济学家康勇
面对AI浪潮,金融领域其实都很焦虑,从业者经常会讨论大模型如何在金融领域落地应用。但由于金融领域对合规的要求非常严格,应用大模型有很大的挑战。国内企业要弯道超车,大模型这块有挑战,但是在垂直大模型领域,切合实际行业的大语言模型,因为国内有数据和应用场景优势,弯道超车是非常有机会的。
——好买财富CIO付晓敏
国内大模型赛道出现了“百模大战”的激烈竞争,在试用过这些大模型后,会有很强的冲击感——很好用,这会令人对国产大模型产生非常乐观的情绪。但大模型不单纯是技术竞争,而且还是生态竞争。要看有多少企业、主体,愿意基于你的大模型来构建应用,这是大家在做的事情。国产大模型会有繁荣的生态,相信在应用层面会有很好的表现。
——无界AI联合创始人马千里
有很多投资可能血本无归,亏损达95%,甚至可能更高,2-3年后都没有了。但又不能不投,因为机会成本太高。98年的互联网机会很大,才刚刚开始,但是公司在估值等领域有泡沫,AI也会经历这个过程。人工智能不是泡沫,有些公司才是泡沫。
——清华大学教授、中国工程院院士张亚勤
AI领域人才分布中美之间有很大的差异,美国19%在谷歌,其次是微软、META等,主要表现为人才集聚在企业。而中国12%的人才在清华大学,其次是浙江大学、北京大学。前十排行中只有阿里巴巴一家企业,位列第五,其余均为高校。
——启明创投合伙人周志峰
大家都去做大语言模型没有意义,大语言模型没有解决具体的问题。大语言模型可以解决通识问题,专业领域存在的是特有问题。在B端,大语言模型结合特定应用场景的数据和各类工具,真正完成工业化、产品化,比如去做工具软件的升级,使它更高效、好用、智能化,这会是一个结构性升级的机会。在C端,大语言模型跟机器人、个人代理结合,帮助用户做决策,这也会有巨大机会。未来3-5年,我认为大语言模型的应用会有结构化的机会。
——九合创投创始人王啸
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