界面新聞?dòng)浾?| 程璐
10月26日，由界面新聞主辦的2023 REAL科技大會在京舉行。在討論“AGI時(shí)代，創(chuàng)業(yè)者和投資人如何熨平技術(shù)與商業(yè)之間的褶皺”圓桌對話環(huán)節(jié)，來自投資界、創(chuàng)業(yè)屆、學(xué)界的多位嘉賓就新技術(shù)浪潮帶來的新機(jī)遇進(jìn)行了探討。
談及AI變革的影響力，綠洲資本創(chuàng)始合伙人張津劍認(rèn)為外界對其低估了，現(xiàn)在正在進(jìn)入新的算力平臺。
在過去，個(gè)人電腦時(shí)代是由CPU來統(tǒng)治的，2002年開始高速發(fā)展，直到2006年行業(yè)發(fā)現(xiàn)所需算力越來越多，以至于單一公司無法覆蓋，于是AWS誕生了——把所有算力集中起來形成云服務(wù)。2018年Transformer出現(xiàn)后，人們意識到需要更多的算力推動(dòng)下一步變革，如何把5萬張卡、10萬張卡集合在一起，是今天在推動(dòng)的新生態(tài)建設(shè)。
“底層的算力平臺已經(jīng)發(fā)生了根本性的改變”，因此無論是底層還是上游，綠洲資本都在積極布局。
張津劍稱，能夠活過10年的公司都會成為偉大的公司?！?006年到2018年的12年間，投資互聯(lián)網(wǎng)公司的回報(bào)率中位數(shù)是40倍，而今天凡是有能力的公司都在買顯卡、建立自己的云化平臺?！彼袛?，接下來CPU云化核心的12年甚至6年時(shí)間，這些公司的投資回報(bào)率中位數(shù)一定會超過40倍。”
張津劍認(rèn)為，今天就是2006年的云時(shí)代，是一個(gè)新的起點(diǎn)，誰能在算力大潮里應(yīng)運(yùn)而生，誰就會獲得超額回報(bào)。
趣丸網(wǎng)絡(luò)副總裁莊明浩已經(jīng)帶領(lǐng)公司進(jìn)行了AI實(shí)踐。在To C應(yīng)用板塊，社交、游戲、娛樂承載了過去幾十年的科技發(fā)展成果，以及商業(yè)化落地的重要場景，大模型誕生后，趣丸網(wǎng)絡(luò)也做了一些嘗試，也與頭部公司進(jìn)行了溝通，得出的結(jié)論是， “過去一年里，幾乎所有人都高估了大模型的商業(yè)能力，卻低估了大模型落地的工程實(shí)踐過程?！?/p>
他把大模型比作太陽，提供了絕對強(qiáng)能量的光和熱，但企業(yè)無法直接使用太陽，需要用一根導(dǎo)管，把能量合理地傳導(dǎo)到正確點(diǎn)位才能使用。過去對這根導(dǎo)管的探索，包括需求端AI Native的游戲、社交廣告內(nèi)容的供給端生產(chǎn)等等，但回到用戶端，目前能看到的實(shí)踐多少都是在模仿美國公司。以ChatGPT為例，不少于20家公司已經(jīng)亮明了自己的運(yùn)營思路、打法，但暗牌是什么尚未知曉。
瀾舟科技合伙人兼CPO李京梅則注意到了新時(shí)代一個(gè)令人興奮的標(biāo)志：出現(xiàn)了一批AI原生公司，他們提供的技術(shù)產(chǎn)品服務(wù)都以人工智能為核心，而普通用戶與大模型或者信息化的系統(tǒng)交互只需要使用自然語言即可。這是一個(gè)大的改變。
在大模型創(chuàng)業(yè)潮里，應(yīng)用落地分為To B與To C兩大陣營，雙方所需的模型能力聚焦點(diǎn)不一樣。B端需要的能力相對集中，比如閱讀理解、通用寫作、多輪對話、代碼生成等；C端則需要?jiǎng)?chuàng)作詩詞、寫歌詞等等復(fù)雜應(yīng)用場景。瀾舟科技所在的To B陣營里，大部分的參數(shù)量會落在百億和千億之間。
創(chuàng)業(yè)之初，瀾舟科技做的是10億參數(shù)量數(shù)據(jù)小模型陣營，但今年起公司也在轉(zhuǎn)型做更大的模型，因?yàn)閰?shù)量過小導(dǎo)致To B落地的很多能力難以發(fā)揮，但千億以上大模型也有投入產(chǎn)出比不均衡的難題。李京梅表示，大模型在B端真正做出價(jià)值，最早要到明年上半年才能顯現(xiàn)。
因此，瀾舟科技認(rèn)為最具有性價(jià)比的合適參數(shù)量是在百億和千億之間，未來大模型的訓(xùn)練、推理，以及用到的CPU資源、技術(shù)算法都會降本增效。
對于較為前沿的“具身智能”（一種智能系統(tǒng)或機(jī)器能夠通過感知和交互與環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)互動(dòng)的能力），清華大學(xué)副教授眭亞楠認(rèn)為，大語言模型與具身智能是強(qiáng)互補(bǔ)性的。具身智能這一概念最早來自于哲學(xué)界。智能的產(chǎn)生本身需要一個(gè)客體作為承載，來和環(huán)境進(jìn)行交互，過程中再學(xué)習(xí)、提高和發(fā)展。
大語言模型已經(jīng)很大程度上解決了感知問題。眭亞楠表示，機(jī)器領(lǐng)域的感知來自于視覺，視覺的快速提升使得具身智能和機(jī)器人的能力也在快速提升。接下來幾年，隨著語言能力、對機(jī)器人的控制、規(guī)劃能力變得更強(qiáng)，大語言模型和多模態(tài)能力會推動(dòng)具身智能的發(fā)展。
對于AGI（通用人工智能）的潛在增長點(diǎn)，眭亞楠提出，從生物進(jìn)化的角度看，最開始比較強(qiáng)的是視覺和基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)能力，然后生物才進(jìn)化出和環(huán)境交互、操縱控制的能力，更之上才是語言。但今天語言模型先走一步，接下來如果從控制、操縱層面走起來，可能會是一個(gè)新的增長點(diǎn)。
光源資本董事總經(jīng)理婁洋也很樂意看到新技術(shù)浪潮帶來的新創(chuàng)業(yè)機(jī)會，他認(rèn)為這次和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)不一樣，是產(chǎn)學(xué)研、資本界共同參與的結(jié)果，帶來的效率潛力是非常巨大的?！白鳛橐患壥袌龅倪B接者和推動(dòng)者，我們希望在中國和全球更快地推廣第四次工業(yè)革命?！?/p>