【正月初四、初三开泰三羊】生成式AI释放创造力魔力，2024年新年开启智能新时代！
06-18
6月1日，主题为“智慧粤港澳” 阿里云峰会·粤港澳大湾区主题为“智慧粤港澳” “加速创新！”于广州举行。
招商创投、招商数字基金的负责人汪婧发表主题演讲。
她从投资者的角度分享了对新的技术经济范式的观察，分析了当前人工智能行业的发展机遇和挑战，并讨论了大规模的商业模式。
着陆路径。
汪婧：“人工智能的发展是一个螺旋上升的过程，科学技术的进步推动整个社会和经济的发展。
” （以下为本次分享节选内容，仅供交流。
） 1、人工智能时代迎来2.0，多式联运大模型带来新的技术和经济范式。
近两年，生成式AI领域不断涌现新的黑马。
其中一些公司或平台在很短的时间内实现了 1 亿的收入/融资或超过 10 亿。
亿用户。
这种难以想象的增长速度和扩张规模就是新范式的表现之一。
让我们从开放人工智能开始。
Open AI坚信通用人工智能，并在技术路径上做出了非共识选择和坚定不移的持续投入。
通用大模型是通过人才、数据、算力、模型等多维度组合提升系统工程能力的突破性技术发展，团队和组织是系统能力的基石。
此外，OpenAI构建了多维度的生态系统，包括产品、技术、投资孵化、接入伙伴和合作客户的演进和支撑。
OpenAI引领的新范式让更多企业和公众相信通用人工智能。
越来越多的龙头企业、企业家、科研机构、学校研发团队加入到大模型的研发中。
当前，人工智能时代的拐点已经到来。
人工智能时代的第一阶段是以计算机视觉为代表的AI1.0。
这一阶段的特点是一个任务对应一个模型，需要劳动密集型的数据标注工作。
很多数据集、很多模型都是孤立的，复用性低，这也导致现阶段在规模化和有效商业化方面面临挑战。
AI 2.0通用大模型时代，可以实现多模态输入、多能力输出。
它将文本、图像、语音等多模态海量数据和“世界知识”集成在一个模型中，使模型具备推理、理解、创造等综合能力，真正提高生产力。
信息时代的60年，全球GDP增长了60倍。
AI2.0开启的智能时代将带来更快的GDP增长和动能。
大模型的能力促进了新的思维和实践范式的出现。
一方面，将模式的应用和建设从烟囱式岛屿转变为平台式；另一方面，也带来产业整体成本的结构性变化。
原来的孤岛开发模式下，每个任务都需要一定的人力和资金才能完成一个模块的模型开发，而且不同客户、不同场景之间的复用性较低，知识还停留在人脑中。
在人工智能新范式下，通过密集的人才和资本投入构建的基础模型的能力，以及模型中积累的知识，可以支撑上层轻量级的投入构建各种产品和应用。
未来，基于全球范围内能够自主学习和训练的大模型，并与机器人相结合，或许可以实现与现实世界的流畅交互。
知识无处不在，认知无处不在，因此模型也会无处不在。
虽然大模型技术还处于发展初期，还存在一些事实错误、幻觉等问题，但我们相信这些技术问题会得到更好的解决，包括使用安全、模型能力、多模态能力提升、 2、人工智能新范式驱动产业结构调整，带来新的职业形态和创业热潮。
科学技术的进步将对整个社会，包括国家、行业和个人产生广泛影响。
经济学家卡洛塔·佩雷斯认为：“每一次技术革命都会使整个生产系统现代化和更新，从而使整体效率水平每50年左右就上一个新水平。
”技术范式变革是一种双重互动，从基础设施到组织结构的变革，推动整个社会生产效率的提升，进而对国家发展产生重要影响。
技术经济范式在核心国家成熟后，会向外围国家（后来者）传播，给它们带来追赶范式的历史机遇。
因此，自主大型车型对于国家来说也是非常重要的。
人工智能技术将驱动各行业的业务创新乃至产业重组。
从信息娱乐到金融、法律，以及更广泛、更长期的教育、医疗、工业、农业等行业，都将受到这一新范式的影响。
。
对于个人而言，AI2.0可能会带来交互入口的颠覆以及生产效率和生活方式的改变。
未来，每个人都可以在工作中拥有一个副驾驶，在生活中拥有一个超级助手。
高盛今年3月的研究数据显示，人工智能将影响相当于3亿个全职工作的工作量，这可能意味着带来新的就业机会和生产力繁荣。
长期来看，人工智能的发展将带来7%左右的GDP增长。
此外，高盛的一份报告指出，今天的职业中有60%在2000年时并不存在，比如滴滴司机和送餐职业。
随着科技的进一步发展，未来必将出现新的职业形态；同时，技术成本的结构性变化也将引发创业热潮。
我们从投资角度梳理AGI行业的整体结构，可以分为应用层、中间层、模型层和计算层。
● 应用层变得更容易构建，但也可能变得更难以防御新团队和新产品的出现。
或者相反：对于已经有工作流程和用户积累的产品，AI工具的叠加可以带来改善效果，从而强化其竞争壁垒。
● 虽然目前国内中间层较少，但未来必将成为AI生态繁荣的重要支撑。
如果将大规模基础模型视为新的应用平台，更广阔的技术栈和生态系统将支撑整个行业的进一步发展。
● 模型层正处于快速的技术演进过程中，每天都有新的变化。
基本模型正在经历快速民主化和开源。
目前，基本模型与专有模型相结合，专有模型包括行业模型和领域模型。
● 在计算层面，我们认为计算能力是一切模型的基础。
参考AZ16调查，从目前AGI行业的价值流向来看，生成式AI总收入的10-20%将流向云服务提供商。
模型应用公司平均每年约20-40%的收入用于模型推理和定制微调，模型提供商将约一半的收入投资于云基础设施。
未来，我们希望算力和培训成本不断下降，从而进一步推动整个产业链的发展。
3、关注大机型的B端应用，抓住机遇的同时也要关注潜在的风险。
国内外大型模型先行者起到了引领和示范作用，也让国内厂商能够以更低的成本开发模型。
中国的科技巨头和中国的人工智能科学家正在不懈地努力追赶并建立自己的大型模型。
目前很多应用领域尚未开发出来，但随着国产基础机型能力的后续提升以及产业成本的降低，未来有望百花齐放。
我们认为ToB是国产大车型商业化的重要路径。
B端用户有自己的私有数据和工作流程反馈，可以进一步优化模型的能力。
对于大企业用户来说，他们更关注技术为业务场景提供的价值。
需求特点有几个： ● 在模型和场景适配方面，高价值业务场景要求质量高，日常业务场景要求效果好。
高价值的业务场景需要专有的模型服务，比如交易、风控等核心场景。
对于日常办公场景，您可以调用通用模型API或嵌入现有工具中的AI能力，例如具有AI能力的钉钉。
● 从部署方式上，B端大模型的部署应该是云加端，既包括私有化模块，也包括云调用模块。
● 从模型选择上来说，很可能是多对多的模型。
随着当今模型的快速发展和动态变化，B端在不同的业务场景下可能会接入多种模型。
在当今瞬息万变的数字化时代，B端企业必须具备良好的适应能力，在人员结构、技术体系、工作模式等方面做出改变，并保持敏捷性和开放性，以保持业务场景的先进性。
可以根据需要的场景进行微调、数据积累和微调过程，并在基础模型上实现快速灵活的插件能力。
这对于B端企业来说会更加有利。
人工智能2.0时代充满机遇，也充满责任。
随着AGI行业的不断发展，其带来的潜在风险也在不断升级，包括数据安全风险、社会信任风险、知识产权风险、社会道德风险等，这些风险广泛且多变。
相应的监管无疑是紧迫而重要的，需要依靠企业自主、行业监管、政府引导等多维度措施及早介入。
现在，国内外政府都在积极实施一些临时措施和管理规定。
像阿里云这样的大公司是注重资本和人才投入的通用大模式发展的重要参与者。
在专业化专有模型和技术栈方面，我们将立足行业背景，积极寻找并对接具有行业专业模型和中间层技术栈的产品和服务，促进技术与产业的合作与创新。
由中国最大的AI模型社区“Moda”主办，CCF开源发展委员会作为指导单位，阿里云、NVIDIA联合主办、天池协办的Create@AI黑客松挑战赛正在火热招募中。
这是一场融合人工智能与黑客精神的创新盛会。
这是一次精彩的共创，汇聚了顶尖的人工智能人才来竞技。
Create@AI Hackathon邀请来自世界各地的AI开发者和创业团队充分发挥他们的专业特长，鼓励用户发挥他们的技能。
人工智能模型解决工作和生活中的问题。
点击链接了解更多：阿里云创新中心简介阿里云创新中心将阿里巴巴技术、产品、业务的生产力转化为企业发展的宝贵动力，提供更普惠、更安全、更绿色的产品和服务。
为科技型中小企业在技术创新、日常运营、职业技能培训、资本对接、跨境海外扩张等方面提供全方位支持。
截至目前，阿里云创新中心已为中小企业提供了2亿双创云资源，服务超过1万名创业者和50万家小微企业，孵化了众多高成长创新企业。
研究数据显示，顶级公司估值超过1亿，每年估值增速超过35%。
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