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7位人工智能大咖深度对话:ChatGPT爆火背后的行业机遇
2024-12-27 04:42

2月24日,以“韧性生长共创星海”为主题的联想创投2022/2023 CEO年会在北京开幕,年会邀请到LP、科学家、经济学家、科技创业者及联想集团高管等共计350余人共赴盛会,分享穿越周期的心得,共享科创赛道的前瞻视角。

7位人工智能大咖深度对话:ChatGPT爆火背后的行业机遇

在方兴未艾的人工智能赛道,ChatGPT作为开年最大AI黑马冲出,迅速吸引了赛道各方的目光。在年会上,以《重新定义生产力:人工智能技术创新和产业商业化展望》为主题的圆桌对话如期举行。在联想集团副总裁、联想创投高级合伙人宋春雨的主持下,联想集团副总裁、联想研究院人工智能实验室负责人范建平,第四范式创始人、CEO戴文渊,思谋科技创始人、董事长贾佳亚,澜舟科技创始人兼CEO、中国计算机学会CCF副理事长、创新工场首席科学家周明,寒武纪联合创始人、执行总裁王在,旷视科技联合创始人、CTO唐文斌,多位嘉宾围绕话题展开了深度讨论,挖掘人工智能在各细分领域的机遇种子。

《重新定义生产力:人工智能技术创新和产业商业化展望》主题Panel现场

以下为圆桌主要内容实录:

ChatGPT引起AIGC领域剧震,作为现象级科创领域事件,联想集团副总裁、联想创投高级合伙人宋春雨开场说到“这是人工智能发展的iPhone时刻。10年里,我们累计投资了40+优秀的人工智能公司”。背后更为暗流涌动的现象是,人工智能正在迎来第三波大模型生成式AI的浪潮,标志着AI进入了一个新的范式时代。ChatGPT所代表的人工智能技术将重新定义生产力,超级AI算力+大模型算法正在成为国家和产业战略核心竞争力。围绕AI如何深度变革行业、面对何种机遇挑战,宋春雨与嘉宾展开了热烈讨论。

AI掀起云雨如何滋润产业沃土

宋春雨:首先请范博士介绍一下,联想集团的AI智能化转型3S战略以及研发战略,如何在人工智能领域落地?联想的行业knowhow和AI解决了哪些客户关键问题?

范建平:联想集团根据3个业务成立了3个业务集团:IDG、ISG、SSG,业务收入占比逐年增高,侧面说明了集团3S战略的成功;随着3S战略与“端-边-云-网-智”新IT技术架构的深度融合,联想已经从设备提供商成长成为智能解决方案提供商,通过联想众多的制造中心和工厂,可以高效实现内生化外式的新技术推广。通过AI技术的大量应用,以及深入到工厂一线,联想得以解决一系列核心、实际的应用问题,如预测订单排产、换线问题、降低运输成本等。这些都是人工智能可以实现的“端到端”解决方案。

宋春雨:过去几年,大家都在讨论AI遭遇了低潮期,产业痛点就是如何体现商业价值,AI商业化为什么会遭遇这样的困境?请戴总分享一下。

戴文渊:这不仅仅是技术问题。以我们服务过的连锁快餐行业为例,它并不会因为筛选简历的效率远高于同业者而获胜,但每平米创造的利润值至关重要。我觉得过去几年,AI的低潮,很多时候不是因为技术本身没有威力,而是没有用对地方,没有帮企业形成竞争力。类似,如今各个企业已经进入了发展的深水区,我们要思考如何找准AI的发力点,未来AI要帮助企业解决的不仅仅是技术问题,而是创造利润增长,获得核心竞争力。

宋春雨:如何把AI技术和垂直行业的深度融合,有哪些成功的经验和教训?贾总长期致力于人工智能落地企业应用,还请分享一下。

贾佳亚:我做了二十年研究,自认为人工智能是可以持之以恒研究下去的。在过去的短短的半年到一年,我感受到AI技术更迭的速度越来越快,今天各位研究的问题,和我们过去的研究完全不一样。用AI解决产业问题,AI只是一个起点,如何持续上升才是最难的。初创公司应该像联想早年一样,抓住别人不愿做、不下功夫的一个点,把底盘做扎实,再往前走。

宋春雨:请澜舟科技的周总评价一下,以训练大模型的热点看来,从感知、决策智能到AIGC生成式AI,如何带来新增量、场景和机会?

周明:我的感触是,「听见客户声音」是开发技术的前提。我将技术落地分为三个阶段:分别是深耕技术却不了解客户需求、客户需求碎片化以及系统性响应客户需求。如何应对客户的碎片化需求,如何通过稳定的技术体系解决客户的长尾现象,最终达到技术的制高点,走出中国特色的AI创新之路,是AI企业需要共同努力的方向。

宋春雨:旷视科技深耕“AI+IoT”的深度融合,唐总对AI融合最大的感触是什么?我们常说AI在变革行业,您觉得哪些行业是最有可能突破的?

唐文斌:最大的心得,就是“做正确的事,也要正确地做事”。AI在不同行业落地,每个场景会有所不同。举例来说,人脸识别这项应用,在很短时间内就实现了业务闭环。但切换到自动化场景,就会发现商业化没有想象中那么快。从外因看,AI落地是一个非常复杂的体系,需要经历较长的周期。从内因看,AI落地需要企业补齐软硬件开发、供应链整合、经营组织管理、市场营销等各方面的能力短板。这没有捷径,需要我们坚定、扎实地走下去,不能图快。只有形成端到端的闭环,真正为客户交付价值,我们的工作才算是成功的。

人工智能发展的基石,算力如何打开大模型大门?

宋春雨:AI芯片作为算力的基础,目前处于“一卡难求”的状态;有消息说,满足大规模AI集群的算力,参数模型会面临提升600倍的需求,对应的AI芯片市场、技术将如何满足?请寒武纪的王总为我们介绍。

王在:这里分享一下作为AI芯片企业对于核心竞争力的思考。我个人认为,我们最宝贵的财富是最早推出云端智能芯片,在包括互联网、交通、金融等行业收到越来越多客户的反馈,实现了产品在多个行业均有规模化的应用与落地,慢慢扩大了市场。

这个过程比较缓慢,其一是因为用户需要一定的过程去应用和接受,其二是因为算力可以通过技术手段实现而软件实力需要沉淀。如实现大模型,涉及优化、大模型互联设置以及服务各位嘉宾,需要适配不同的场景等,做芯片都必须走一遍这些路。

宋春雨:请教大家,为什么ChatGPT带来如此革命性的变化,代表了怎么样的发展趋势?

周明:首先要佩服长期坚持的精神。OpenAI坚持做深层次预测,坚持了7年,目标就是引领世界。而很多学校和大厂,追随的意味更重,在姿态上是不及的。我个人认为,一方面我们应该拥抱世界大潮流,如大算力,大数据,大模型;另一方面,应当抓住行业数据和用户数据等资源,走大模型和产业结合之路,快速满足用户需求,促进大模型开发,满足两条腿迭代。

贾佳亚:ChatGPT是一个非常惊艳的产品。短期看来,AI技术是有壁垒的;长期看来,一项技术从诞生起,就表示这项技术能“跑通”,而且实现的路径不止这一条。图像生成也是如此。AI软件模型蕴含着机会,中国一定会出现五六个大模型,最终目标殊途同归。

唐文斌:OpenAI令人钦佩的地方,一是技术信仰,二是把训练当产品做。ChatGPT在底层数据、核心技术、用户体验等各方面,可以说是里程碑式的AI产品。它既揭示了自然语言大模型的未来可能性,也为图像大模型的发展带来了启发。我们认为,生成式大模型有望突破图像大模型的上限,并推动底层架构的统一。这将涉及更大的物理世界的场景,即通过建立“感知-决策-执行-反馈”的能力体系,让线下的物理世界发生改变。

宋春雨:联想集团在大模型产业应用发挥怎样的作用,会有哪些行动?

范建平:联想做行业大模型,例如制造业大模型,最重要的就是要使AI实现可控,甚至是生成过程可控,这就蕴含着诸多未知。大模型带来更多是前瞻性的视角:通用人工智能的方向在何方?AI除了模拟人的记忆和推理,还有什么别的能力待挖掘?联想生态企业都可能处在人工智能的“桥头堡”,我们的数智力中心可以为他们赋能。

宋春雨:特别感谢各位嘉宾的精彩分享!ChatGPT正在经历巨大的变迁,我们认为是重新定义生产力颠覆性变化的机会。超级算力和大模型代表的超级算法,正在成为国家和企业的竞争力。

总结三个产业机会:第一,人工智能从感知人工智能进入到生成人工智能,中国将迎来ChatGPT的历史性机遇,需要我们长期坚持;第二,AI算力中心成为社会和产业的基础设施,推动通用计算进入智能计算新时代,大模型、自动驾驶和AI深度融合应用将持续推动AI算力的提高;第三是在数据智能时代,特别需要AI的算法、算力、高质量的数据支撑。

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