跨境电商精品供应链平台“易网创新科技”获大湾区基金
06-17
7 月 4 日，由中国最大的 AI 模型社区“MoTa”主办，CCF 开源发展委员会作为指导单位，阿里云与 NVIDIA 联合主办的 Create@AI 黑客马拉松由天池协办的56支队伍齐聚上海线下比赛，开启一场不间断的48小时创意应用开发马拉松。
，分享自己的创业经历以及对生成式AI发展的看法，以下为励志演讲精选，仅供学习交流： 1、生成式AI迎来了“跨越鸿沟”的时刻，前景广阔。
今年，生成式人工智能成为市场热点。
ChatGPT和Midjourney的发展标志着生成式人工智能“跨越鸿沟”的时刻。
“跨越鸿沟”的概念是由Jeffrey Moore提出的。
他认为早期市场与主流市场之间存在技术差距。
在从早期市场走向主流市场的过程中，普通用户能够从新技术中获得有形的价值，这是跨越鸿沟的标志。
回顾人类发展史，计算机的发展经历了几次跨越鸿沟的时刻： ● Windows 95的发布，意味着图形操作界面和个人电脑跨越了鸿沟； ● Windows 95的发布，意味着图形操作界面和个人电脑跨越了鸿沟； ● Netscape浏览器的发布让普通人开始浏览互联网，冲浪开启了互联网革命； ● iPhone带来了移动互联网革命，每个人都开始使用移动互联网； ● Model 3的推出是电动汽车正在跨越鸿沟的标志：Model 3在性能、续航等方面都非常出色，而且价格也便宜，让主流用户买得起、用得上出色地。
如今，ChatGPT 和 Midjourney 每月活跃用户超过 1 亿，许多白领、学生、程序员和艺术家正在使用生成式 AI 应用程序并生成支付。
这标志着生成式人工智能已经进入主流市场。
像比尔·盖茨这样经历过软件、互联网等多次世界级技术革命的企业家今年都指出，生成式AI有潜力成为比互联网更大的机会。
这个机会在哪里？如果我们把互联网的总价值进行拆分，可以归纳为一个公式：总价值=用户数×互联网普及率×用户使用时间×每用户平均收入（ARPU） 随着移动互联网的普及，互联网普及率和使用时长都已达到顶峰，生成式AI的发展可以带来用户数量和ARPU的提升空间。
ChatGPT-4等生成式AI模型正在逐渐获得主观能力，其应用程序可以用作工具。
有效的工具可以带来数百或数千个用户增长机会。
ARPU是运营商从每个用户身上赚取多少利润的重要指标。
生成式AI应用可以帮助用户更便捷地完成多项任务，有望让用户价值提升高达十倍。
纵观人类历史上的技术革命，本质上都是在不断发明新工具。
以生成式人工智能为代表的通用人工智能的演进带来了生产力的重大突破，我们对生成式人工智能的应用前景充满信心。
2、生成型人工智能竞争与创业机会错位。
应用层的生成式AI是一个由不同类型的参与者组成的非常系统的生态系统。
在这个竞争激烈的赛道上，企业家想要突围，就必须结合大趋势和小趋势，找到适合自己的正确发展方向。
在生成式AI生态系统中，底层硬件基础设施包括数据中心、计算芯片和能源。
硬件之上是软件基础设施。
目前，大多数生成式人工智能应用程序都运行在云端，并得到阿里云等云计算服务提供商的支持。
但要充分发挥基础软硬件的优势，需要规模经济，这就需要巨头企业的投入。
尤其是大型车型的研制需要大量的人力、物力、财力。
大型模型很可能是巨头公司的“游戏”，或者像OpenAI这样有能力获得百亿资金支持的先锋机会，对于普通早期创业者来说可能不是一个好机会。
但模型本身是一个基础设施，需要通过应用程序与最终用户建立关系。
开发人员仍然需要使用各种工具来开发应用程序。
因此，对于资源有限的创业者来说，应用层（包括开发者工具层）的创业机会很多。
人工智能现已成为许多公司和产品的标准功能。
未来一两年，几乎所有互联网应用和软件都将包含AI元素。
不过，我认为不同的AI应用扮演着不同的角色，这可以类比自动驾驶的L1到L5的分类：目前大部分的AI应用基本上没有任何显性的AI辅助，只是比较简单的工具。
，将逐步升级和淘汰。
在Chatbot（聊天机器人）应用中，人类与AI工作的比例为9:1，AI无法直接处理这些工作。
当升级到L3级副驾驶时，AI已经具备了半自主工作的能力。
当发展到L4级别时，Agent的能力越来越接近通用人工智能，可以借助AI完成大部分工作。
相对而言，L3、L4级别的AI应用价值更高，但需要大模型能力来进一步支持升级。
停留在GPT-3.5级别的大型模型无法支持更复杂的Agent开发，因此大型模型也需要不断升级。
我们鼓励大型模型公司挑战 AGI，而不仅仅是微调 L2 级聊天机器人。
一旦能够升级到L5级智能，将更加接近科幻机器人的水平。
创业者可以思考自己现在想做什么，未来想把能力提升到什么水平。
3.第一批人工智能应用很可能成为先烈，但先驱者很可能出现在第一波采用者中。
生成式人工智能已经成为热门话题，甚至引发了数百种模型的热潮。
但我们也发现存在“短期高估、长期低估”的情况。
人们逐渐认识到大型模型并不是万能的，其执行仍需要人工辅助；同时大型模型的开发中国的模式发展并没有大家想象的那么快，随着生成式AI走向主流市场，我们需要不断地调整和修正，才能真正发挥出它的优势，因为现在的想法可能会被证明是错误的。
未来，最初的应用可能并不可靠，但先做起来很重要，未来的机会属于长期坚持和探索的人，我们将生成式人工智能的发展比作移动互联网的历史。
第一批人工智能应用很可能成为先驱者，但先驱者很可能出现在第一波采用者中，因为先驱者可以更早地积累宝贵的经验。
建立竞争壁垒也很重要。
AI创业者应该多思考一下。
做申请的要考虑提前做模型，做模型的要考虑提前做申请。
在AI应用中，大模型并不一定能提供绝对优势，自己的模型也是重要的竞争优势。
现在很多人制作应用程序时，大多使用开源模型或者商业API。
但我们看到市场上最好的人工智能应用程序使用自己的模型进行训练。
虽然这需要创业者长期的规划和思考，但却可以提供更强的壁垒。
也有人问，现在很多AI应用都调用大模型，它们的主要能力都是由大模型提供的。
障碍在哪里？人工智能应用的长期障碍在于数据。
当数据的质量和数量增加时，模型的性能和效果会提高，用户壁垒也会增加。
比如，微信最早的时候，其实是没有任何障碍的。
最终，如此多的用户之间独特的关系形成了网络效应并带来了障碍。
这是移动互联网或者整个互联网应用创业领域的必修课，但现在流派已经变成了生成式AI。
通过在模型中引入少量的用户数据，可以通过类似于数据飞轮的微调来获得更高质量的数据。
如今，想要成功成为“AI时代的XX巨头”已经很难了。
新的创业者很难与巨头公司竞争，但新的巨头公司一定会诞生在老巨头公司没有涉足的领域。
因此，创业者可以尝试选择更多不熟悉的领域来推进，这样会更容易成功。
我们相信中国的年轻人能够在人工智能领域，特别是应用端，释放出强大的创造力和想象力。
创办企业不需要商业计划。
行动是关键。
这也是AI Hackathon的魅力所在。
空谈很便宜，给我看看你的代码。
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