共赴AI创生时代。
2024年5月15日,由中国科技产业智库「甲子光年」主办、中关村东升科学城协办的「AI创生时代——2024甲子引力X科技产业新风向」大会在北京举办。
甲子光年创始人、CEO张一甲发布了主题报告《AI创生时代,2024中国AI新风向30条判断》。
在《中国人工智能的新范式、新拐点》巅峰论坛环节,张一甲与金沙江创业投资基金主管合伙人朱啸虎,猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛,出门问问创始人兼CEO李志飞,清华大学电子工程系教授、系主任、国家自然科学基金杰青、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉,摩尔线程创始人兼首席执行官张建中5位嘉宾一起探讨了人工智能的发展趋势。
2024年将是生成式AI突飞猛进的一年,大会通过7场主题演讲与4场圆桌论坛,从技术范式、基础设施、应用落地等不同视角探讨了AI的现状与未来。
最后,在本次「甲子引力X」大会的“高光时刻”环节,「甲子光年」在现场发布了【星辰100】2024创新企业榜,这些AI领域中的创新企业和创新实践将是推动中国AI发展的中坚力量。
据统计,到场参加本次大会的观众超过1000人次,大会通过甲子光年微信视频号、百家号、网易号等渠道直播,并获得新浪新闻、新榜、市界、投资家网等20多家媒体同步转播,全网观看人数超过60万人次。
1.AI创生时代,中国AI新风向
本次大会的主题报告是《AI创生时代,2024中国AI新风向的30条判断》。
张一甲表示,过去一年,我们经历了AI hype的压缩版,AI已经进入史上最密集的进展发布期。
张一甲分析,AI改变世界有两大维度。第一,AI主语化:从人主导向AI主导,人的主导权逐渐让渡,AI主语化了;第二,AI映射力:AI对物理世界的映射能力逐渐增强,逐渐实现人类能力的赶超,从大脑、小脑到体力。
今年3月,甲子光年智库提出了“AI创生时代”的概念,并提出了AI改变世界的四个阶段:AI生产时代、AI原生时代、AI创生时代、AI文明时代。
现场,张一甲也对这四个阶段进行了解读。在L1的AI生产时代,AI意味着第二生产力,关键是降本增效,推动数字化转型,本质是效率、成本问题;在L2的AI原生时代,AI意味着第二语言,新的交互形式与内容载体;在L3的AI创生时代,AI意味着人类之外的第二主体,推动端上智能、软硬结合、世界模型落地;在L4的AI文明时代,AI意味着第二文明体系。
去年4月,甲子光年智库提出了评估智能新世代的评估指标:“信能比”,反映单位能源所能驾驭的信息量。最近,甲子光年智库在信能比的基础之上进一步完善了评估体系,在信息与能源之外新增一个维度:行为。
能源、信息和行为是现代社会和自然界中三个基本而相互关联的概念——科技的进步,就是三者之间转化能力加强的反映。
张一甲还总结了AI在各行各业中的广泛应用和影响,包括劳动力市场的变革、技术的创新、数据的利用、资本的流动以及土地资源的管理,探讨了AI的商业化路径、开源与闭源的争议、算力的发展需求、人机交互的演进等关键问题,以及预测了AI在科学、文化、经济和社会层面的深远影响,包括推动科学革命、引发新一轮文艺复兴、改变人类认知和心理状态等。
在《中国人工智能的新范式与新拐点》巅峰论坛环节,张一甲与朱啸虎、傅盛、李志飞、汪玉、张建中五位嘉宾,就技术信仰与市场信仰、产品PMF、Killer App、算力生态、AI的先发优势与后发优势等话题展开精彩讨论。
朱啸虎表示创业者往往充满浪漫情怀,喜欢谈论无限可能和想象力。而投资人则相对务实,更关注商业化前景,“我一直强调,达到商业化体验至关重要。”
傅盛表示自己是长期技术主义,短期市场务实。他还提到,即使在资源有限的情况下,科学和技术的创新仍然可以迸发出巨大的潜力,而资源的过度充裕有时会导致对技术潜力的盲目迷信。
李志飞认为技术信仰还是市场信仰,完全取决于立场,更多地提供了一种情绪价值而没有绝对的对错。他表示,技术创业者应该更加务实,更多地关注商业和市场竞争,真正了解技术是否符合用户需求,这可能更为重要。
汪玉表示技术发展与商业化紧密相连,并指出高校科研成果向产业转化的闭环存在不足,需要加强联系和互动。他认为教授和研究人员应更早地了解市场需求,将理论研究转化为实用的技术解决方案。
张建中强调了行业应用在技术发展中的重要性,认为技术创新需要与行业紧密结合才能实现真正的商业化,特别是在医疗健康领域,AI的应用前景广阔。张建中还提到了算力的重要性,强调了摩尔线程在提供高性价比算力方面的使命,以促进AI技术的普及。同时,他也指出了当前AI研发模式的变化,以及GPU在AI发展中的关键作用。
2.七场演讲,看懂AI趋势
昆仑万维董事长兼CEO方汉以《天工大模型驱动AI时代应用新变革》做了主题分享。
方汉阐述了公司在AI领域的最新进展和未来愿景。自2020年起,昆仑万维便投身于中文预训练大模型的研发,并在2022年开源了中国首个13亿参数的中文模型。2023年推出的天工1.0及其后续版本,尤其是2024年发布的4000亿参数的天工3.0,标志着公司在AI技术领域的显著进步。
方汉强调,技术红利和产品创新是吸引和稳定用户的关键,昆仑万维正通过AI搜索和AI-UGC平台,致力于提高用户工作效率并促进个性化表达。此外,他还提到了音乐大模型的成就,该模型能够根据随机内容创作音乐,并且在方言处理和自然人声生成方面具有全球领先优势。
方汉认为,尽管在音乐和3D模型等垂直领域面临数据量不足的挑战,但通过合成数据等创新方法,昆仑万维有信心维持技术发展并推动AI技术的商业化。他最后表达了昆仑万维的使命,即实现通用人工智能,让每个人都能更好地塑造和表达自我。
在大会下午场,中关村东升科技园首席运营官龚瑞男带来《科技向善,以人为本》的主题演讲,他开场引用诗句“历运一同新甲子,日行再见旧壬辰”,向活动主办方「甲子光年」致敬,并引入康波周期理论,指出我们正处于技术大变革的时期,人工智能有望在新的经济周期中发挥关键作用。
透由历史视角,龚瑞男强调了从语言到文字再到信息论的发展历程,认为当前AI大模型的驱动代表了知识的获取和使用成本的显著降低,新的认知时代已经来临,背后是巨大的商业机会。
由此,他引出了第二句诗“此情可待成追忆,只是当时已惘然”,以此来描述创业者的心路历程。龚瑞男讨论了企业成长的不同阶段,包括早期创业、市场验证、规模化到资本化,并强调了东升科技园在服务企业、降低试错成本、提高成功率方面的经验和优势。
第三句诗“行到水穷处,坐看云起时”被龚瑞男用来表达面对AI领域不确定性的坚持态度,他强调科技应服务于人类幸福,而不是导致人的异化,并提出科技企业应以科技向善、以人为本为核心价值观。
龚瑞男在演讲中透露,东升科技园正在打造下一代服务形态,旨在构建一个智能生态,促进价值融合交换,以此来提高企业成功概率,邀请AI企业共创这样一个价值社区。
硅谷知名投资人、Fusion Fund创始合伙人、斯坦福大学客座讲师张璐在硅谷通过现场连线的方式,带来主题演讲《Cost efficiency of AI,the future of infrastructure》,深入探讨了AI基础设施的关键作用及其在推动技术创新和产业整合中的重要性。
张璐提到,我们正处在一个激动人心的时刻,尤其是在硅谷,AI的生态发展呈现出蓬勃的态势。在此过程中,AI基础设施的创新变得尤为关键,包括硬件芯片、云计算、数据处理、网络安全以及边缘计算等方面。
AI技术的商业化和产业应用需要通过降低成本来实现,特别是在算力和能耗方面。张璐具体列举了当前AI基础设施面临的四大挑战,并提出了一系列技术创新方向,如GPU优化、新型计算架构、能耗降低技术,以及数据隐私和安全解决方案。
张璐还提到了开源生态在AI发展中的价值,以及边缘计算在降低能耗和提高安全性方面的优势。她鼓励创业者和投资人在选择合作伙伴和确定竞争策略时要有清晰的认识,并强调了高质量数据在AI应用中的重要性。张璐坚信,通过不断的技术创新和国际合作,AI将为人类带来更多的惊喜和价值。
出门问问创始人兼CEO李志飞带来主题演讲《产模结合的AIGC产品还能怎么玩?》。
在演讲中,李志飞深入探讨了人工智能领域产品与模型结合的重要性,强调在当前技术快速发展的背景下,产品和模型之间的紧密协作是至关重要的。他认为,尽管大模型技术带来了巨大的潜力,但同时也存在着产品与模型脱节的问题,这要求企业必须清晰地定义产品目标和模型的技术指标。
李志飞提出,拥有自主模型能够为产品提供强大的迭代能力和市场竞争力,同时,基于产品的高质量数据是构建持久竞争壁垒的关键。
作为刚刚上市的“AIGC第一股”的掌舵者,李志飞指出公司必须要一个明确的产品目标来引导研发方向,而不是在AI领域中进行无目的研发。此外,他分享了在商业模式上的探索,特别是针对专业消费者的新市场,并分享了公司旗下几款产品,包括AI配音平台魔音工坊,三秒克隆人声的DupDub等等。
最后,他强调在快速变化的AI行业中找到并坚守公司核心价值的重要性,也就是真的找到“公司的灵魂”,并鼓励通过社区交流和反馈来促进创新和进步。
接下来,商汤联合创始人杨帆发表了《大模型浪潮下的人工智能基础设施构建与应用》的主题演讲。
首先,杨帆概括了大模型时代的两个关键技术特征:第一个是AGI,“如果我们将人和AI都视为信息系统,那么今天新一代的AI信息系统能够更主动地提供反馈” ;第二个是AI的通用性显著提升,“成本下降,性价比变好,这将支持人工智能产业持续健康地长期发展,改善性价比问题”。
其次,杨帆提出了AI基础设施的重要性。他认为AI的三要素:算力、算法、数据的基础设施化是产业发展的必然趋势。在应用场景上,杨帆提到了医疗领域作为AI应用的热点,以及编程能力作为AI的核心竞争力,不仅关乎理性思考,也是推动动作闭环的关键。
在应用落地环节,美讯创始人兼CEO Chris Pereira带来了主题为《赋能品牌全球化:中国企业海外业务拓展的AI浪潮》的演讲。
Chris Pereira分享道:“我个人不喜欢‘出海’这两个字,你买机票的一瞬间就已经出海了。从中国到海外,本土化是最重要的一个过程,本土化的过程就是要跟本地人建立信任、交朋友。”
在他看来,内容本土化、团队本土化以及第三方认可,是中国企业在海外本土化的三大抓手。
谈及建立本地信任和关系的重要性时,Chris Pereira提到,通过与当地人喝咖啡这样的社交活动,可以建立起重要的联系和信任。他引用了华为任正非的一句话“一杯咖啡吸收宇宙的能量”,来强调即使是非正式的社交活动也能带来巨大的商业价值和避免走上弯路,从而在海外市场建立起信任和关系。
易点天下技术中心副总经理张奥迪带来题为《向AI要产能,向数据要决策 构建出海营销新生态》的主题演讲。
张奥迪表示,本地化、数据增长和IT基础设施是国内营销出海可能会面临的主要问题。
整体来看,“向AI要产能,向BI要决策”是易点天下利用AI和数据分析(BI)来提升出海营销的效果的核心战略。他解释说,通过结合AI大模型和行业经验,可以构建一个智能化的决策链,从而提高营销活动的精准度和效率;同时利用BI来做出更加精准的商业决策,以实现更有效的出海营销战略。
3.四场圆桌,拆解AI生态
本次大会的圆桌论坛分别从AI的不同生态层探讨了AI的发展趋势。
在《AI技术范式的变革:Scaling Law的尽头是什么》圆桌环节,百度集团副总裁侯震宇、中国人民大学高瓴人工智能学院教授卢志武、清智资本创始合伙人张煜、新浪微博新技术研发负责人张俊林、RWKV元始智能COO罗璇与甲子光年高级分析师王艺一起探讨了Scaling Law的发展趋势。
侯震宇坚定地支持Scaling Law,并认为至少在当前,Scaling Law仍然有效且潜力巨大。他还提到了摩尔定律和安迪-比尔定律,认为Scaling Law在AI领域也呈现出类似的效应,即算力的增长被算法和数据的需求所消耗。
卢志武表示有条件地支持Scaling Law,认为它在实现AGI方面可能不够充分。他提出可能需要更好的模型架构,并指出Transformer模型可能不是最终解决方案。卢志武还强调了商业化成功需要考虑更多因素,不仅仅是模型规模。
张煜认为Scaling Law在短期内是有效的,但长期来看可能会遇到极限。他通过比喻说明了Scaling Law的局限性,比如爬树无法到达月球,暗示了可能需要新的方法或技术突破。
张俊林将Scaling Law视为一个经验公式,认为它基于大量实验和数据。他觉得在当前阶段,Scaling Law是成立的,但随着时间的推移,可能会看到它的效果放缓。
罗璇非常相信Scaling Law,但指出Transformer架构的时间和空间复杂度问题导致算力和数据利用率低。他认为未来会有新算法提高数据和算力的效率,并提到了RWKV的架构可能代表了这种发展方向。
在《AI创造万物,谁来供养AI》圆桌论坛上,北电数智战略与市场负责人杨震、青云科技副总裁沈鸥、北京潞晨科技有限公司副总裁梁爽、善思开悟COO余溢、达晨财智董事总经理张英杰进行了精彩的讨论。
张英杰首先提到,AI算力基础设施面临适应快速技术变革的挑战。杨震对此强调了AI基础设施与IT时代的差异,提出硬件、软件和场域层面的重新定义。他介绍了北京市数字经济算力中心的建设,强调其作为公共算力提供者的角色,以及算力层、调度层和行业赋能层的全面布局,和提供框架和工具链的重要性。
沈鸥分享了青云科技在云计算领域的经验,强调算力平台的可靠性和性能需求。他讨论了国产算力适配的重要性和平台的生态建设,并且强调了运营算力平台的挑战,包括成本控制和技术服务的提供。
梁爽提到了大模型对硬件的多样化和灵活性需求,以及GPU在大模型训练中的局限性。她介绍了潞晨科技的Colossal-AI系统,强调其在分布式训练中的优势。余溢提出了前瞻性部署、定制化配置和关注先进技术趋势的重要性,以及对机房建设的前瞻性规划。
接下来,在《AI的“钱景”:商业闭环如何形成?》圆桌论坛中,小米手机部副总裁、小米技术委员会副主席、小米机器人事业部总经理许多,北京人形机器人创新中心总经理熊友军,华为云全球初创生态发展总经理段小蕾,aiXcoder总裁刘德欣,新智聚安总经理刘茂亮五位嘉宾展开精彩讨论。中科视语联合创始人、中国科学院自动化研究所高级工程师张腊担任本场圆桌主持人。
许多强调了生存的重要性,指出公司需要有清晰的商业定位,并且要关注维持成本,因为AI产业的发展是一个长期过程。段小蕾也表达了相似的看法:“活下去,毕竟我们做的是一个公司。那只有说我们自己能够活下去,才有可能把我们的技术创新也好,商业模式创新也好,在未来当我们更强大的那一天,给世界带来更大的影响力。”
长远来看,企业如何活下去,并且活得越来越好?aiXcoder总裁刘德欣认为,即使技术上没有问题,也应该更加关注客户的实际需求,并将产品打磨得更好以满足这些需求。
“产业有痛点,产业有需求,AI在生长,AI在迭代。现在下一步就是如何能够通过AI和整个产业结合起来。”新智聚安总经理刘茂亮表示。
关于AI的未来,北京人形机器人创新中心总经理熊友军认为,具身智能是AI的未来,而人形机器人作为具身智能的代表,将会是未来发展的关键。
在《通往AI创生时代:硬币的两面》圆桌论坛,北航机器人研究所名誉所长、中关村智友研究院院长王田苗,始智Al wisemodel创始人兼CEO、清华校友总会AI大数据专委会副秘书长刘道全,亦心科技董事长刘昌伟,心资本合伙人吴炳见,RPGGO联合创始人、产品负责人李嘉英与鲸海拾贝CEO、人工智能头部博主李艮基进行了一场“关于未来的辩论”。
在谈到“具身智能是否是AI的终极形态”时,四位嘉宾都给出了“No”的答案。
王田苗认为,AI的终极形态有多种,包括精神层面、交互层面和物理操作层面。在刘道全看来,具身智能是一种形式,但AI的终极形态可能在云端,而边缘端可能仅具备简单的感知或处理能力。
刘昌伟的观点是,具身智能的逻辑生成需要大模型的规律总结,未来可能有更好的模型出现。吴炳见表示,AI的终极形态可能由多个模型组成,具身智能只是其中之一。李嘉英从需求的角度出发,她认为具身智能的形态取决于满足人类需求的方式,不一定要有具体的物理形态。
李艮基是唯一投了“Yes”票的嘉宾。在他看来:“具身智能是AI发展的一个重要方向,并且可能是终极形态之一。”他强调,需要注意人类演化过程中大脑结构的复杂性,以及这种结构可能对AI未来发展的影响。
在这场圆桌论坛中,来自不同领域的嘉宾分享了他们对于AI发展的专业见解,在AI与社会、法律、伦理和哲学的交叉问题中,提供了全面而多元的视角。
比如在“AI合成数据会是模型训练的救命稻草吗”的讨论中,王田苗认为AI合成数据在训练底层智能行为方面效果很好,尤其是在具身智能领域,通过生成数据训练可以提高机器人的操作能力。而刘道全则持相反观点。他AI生成的数据与人类产生的数据本质上没有区别,都是数据的来源。
本次大会的圆桌论坛不仅仅对科技、产品的阐述,更是对现实发展问题的探讨,还是对AI广阔前景的展望。正如“达芬奇无尽的好奇心”一般,在这个快速发展的AI领域,保持一颗探索的心和提出有见地的问题,或许是人类通向明日的金钥匙。
最后,「甲子光年」在大会现场还发布了【星辰100】2024创新企业榜。「甲子光年」期望通过本次榜单发布,表彰相关企业在技术研发、商业模式、应用场景创新及生态建设等方面做出的杰出贡献,为中国AI产业的未来注入更多活力和动力。
在科技发展的长河中,人类正站在一个特殊的历史交汇点,「甲子光年」期待与大家共同探索通往AI创生时代的无限可能。正如张一甲在报告解读中所说:“在AI创生时代,我们关注技术范式如何收敛,关注技术跃进如何重塑千行百业,更关注此刻的每一个决定对未来社会经济结构的深远影响。”