浪潮席卷，AI下一站向何处？
在即将画上句号的2023年，人工智能大模型步入聚光灯下，成为科创圈前所未有的顶流。在这场新技术浪潮下，从初创黑马到龙头企业，从传统行业到科技行业，都站在了新起点之上，共同拥抱这场以人工智能为轴、向千行百业辐射扩散的变革浪潮。
年初，当人们谈及大模型时，话题还停留在人工智能大模型是什么，数月间，大模型早已从饭后谈资走向实战，并从早期的性能参数比拼步入落地应用竞跑的新阶段。
百模之战加速席卷
机会就在现在，AI 2.0的机遇比移动互联网来得更凶猛。12月14日，以零一万物CEO这一新身份亮相的李开复在量子位主办的MEET2024智能未来大会上说。今年夏天，李开复筹建零一万物mdash;mdash;一个打造AI 2.0新平台和AI驱动生产力应用的全球化公司。上个月，这家由创新工厂集结顶尖资源以塔尖孵化模式孵化出的企业发布了支持全球最长上下文窗口的预训练模型。
今年以来，无论是披挂上阵创业的创新工场董事长李开复、前搜狗公司CEO王小川、京东前任技术掌门人周伯文等领军人物，还是百度、阿里、华为、美团等互联网科技巨头，或是智谱AI、面壁智能、月之暗面等初创黑马，创投圈频频引发外界关注甚至收获巨额融资的高光时刻，不少都与人工智能大模型紧密相关。
为抢抓技术与产业变革机遇，各地政府也纷纷发力，为大模型创新提供加速度。据不完全统计，北京、上海、广东、安徽等地均已发布相关政策，从算力支持、场景开放、技术突破、产品生态等多方面鼓励大模型应用落地。数据显示，截至2023年10月，我国10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所已达254家，遍布20余个省市区。
超级应用正在路上
如果说过去一年经历的大模型上半场拼的是参数、性能，在大模型下半场，落地应用无疑将成为各家比拼争抢的重点。在李开复看来，当下巨大体量预训练模型的窗口期正逐渐关闭，但AI应用的机会才刚刚开始。
大模型时代的超级应用，究竟会从何处崛起？在近日发布的《2023年度十大前沿科技趋势报告》中，十大趋势中与AI技术相关的趋势数量达到4个，AI智能体位列首位。
所谓AI智能体，是帮助AI与外界进行交互、感知外部信息、对外提供服务的部分程序或者运行程序的某个实体，如智能机器人或智能传感器等。漫威电影《钢铁侠》中主人公几乎无所不能的AI助手贾维斯，正是科幻作品中超前展现给人类的一种AI智能体。
今年上半年，在斯坦福大学和谷歌研究院研发的虚拟AI小镇内，15个身份各异的智能体居民自由进行社会交往，这个虚拟AI小镇也成为了全球AI智能体探索的里程碑事件。
随着大模型进入落地应用的比拼阶段，探索合理的商业模式也成为业界关注重点。AI大模型的付费模式只是过渡阶段，最终将是免费模式。昆仑万维董事长兼CEO方汉认为，随着技术迭代、内容革命和端侧推理的实现，AI大模型最终会像普及后的互联网一样真正实现免费模式，也只有实现了免费模式，大模型的消费级应用才会迎来真正的大爆发。
百川智能CEO王小川表示，前期可以通过在法律、医疗、教育等高价值场景切入，解决大模型赚钱问题。而成本最终会通过硬件升级或软件迭代而大幅下降，技术进步终将会填平这些困难。王小川表示，他坚信明年中国会有若干款超级应用产生。
算力堵点仍待补齐
值得留意的是，在这场全球范围内的大模型浪潮下，中国的参赛选手们并非一路无虞。
中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民提醒，整体而言，我国算力基础设施规模已位居世界前列，但人均算力尚低。大模型是新型基础设施的关键底座之一，大模型的竞争也是国家科技战略的竞争，中国一定要布局全栈自主创新的大模型产品，必须要构建国产化算力。
算力紧缺，已成为制约我国大模型产业发展的堵点之一。
vivo副总裁、vivo AI全球研究院院长周围14日在智能未来大会期间坦言，国内AI公司面临较大的算力问题，很多规划中的产品都延期交付。实际上，因大模型引发的算力需求暴涨、高端算力依赖进口而引发的算力紧缺已在行业内持续数月。未来9到12个月，算力还是会非常紧张。百川智能技术联合创始人陈炜鹏在2个多月前在一场行业论坛中如是说。
11月中旬，算力租赁概念股汇纳科技宣布，由于算力需求大幅增加，算力资源持续紧张，其内嵌英伟达A100芯片的高性能服务器算力服务收费将上调100%。这只是我国算力之渴的冰山一角。多家券商在上个月发布研报提出，随着行业供求矛盾升级，算力租赁行业将进入新一轮涨价周期。
在中国工程院院士邬贺铨看来，大模型参数呈现大幅增长的态势，牵引训练数据量和GPU需求水涨船高，基于算力需求、数据隐私、处理效率等考虑，未来需要将计算能力在云、边和终端之间合理分配，AI服务器、边缘AI芯片将迎来广阔发展前景。
郑纬民表示，目前国外厂商如英伟达等在芯片生产上有着更多的话语权，国内则因起步较晚，在自研芯片性能上仍稍显不足。但性能上的差距可以在生态上得到弥补。所谓好的生态就是让芯片用起来不费劲，建立这样的生态，并让市场接受，需要一个过程。国产生态只要解决好编程框架、并行加速、调度器、内存分配系统、容错系统、存储系统等问题，即使只有国外芯片60%的性能，国产芯片也会大受欢迎。他说。
在即将画上句号的2023年，人工智能大模型步入聚光灯下，成为科创圈前所未有的顶流。在这场新技术浪潮下，从初创黑马到龙头企业，从传统行业到科技行业，都站在了新起点之上，共同拥抱这场以人工智能为轴、向千行百业辐射扩散的变革浪潮。
年初，当人们谈及大模型时，话题还停留在人工智能大模型是什么，数月间，大模型早已从饭后谈资走向实战，并从早期的性能参数比拼步入落地应用竞跑的新阶段。
百模之战加速席卷
机会就在现在，AI 2.0的机遇比移动互联网来得更凶猛。12月14日，以零一万物CEO这一新身份亮相的李开复在量子位主办的MEET2024智能未来大会上说。今年夏天，李开复筹建零一万物mdash;mdash;一个打造AI 2.0新平台和AI驱动生产力应用的全球化公司。上个月，这家由创新工厂集结顶尖资源以塔尖孵化模式孵化出的企业发布了支持全球最长上下文窗口的预训练模型。
今年以来，无论是披挂上阵创业的创新工场董事长李开复、前搜狗公司CEO王小川、京东前任技术掌门人周伯文等领军人物，还是百度、阿里、华为、美团等互联网科技巨头，或是智谱AI、面壁智能、月之暗面等初创黑马，创投圈频频引发外界关注甚至收获巨额融资的高光时刻，不少都与人工智能大模型紧密相关。
为抢抓技术与产业变革机遇，各地政府也纷纷发力，为大模型创新提供加速度。据不完全统计，北京、上海、广东、安徽等地均已发布相关政策，从算力支持、场景开放、技术突破、产品生态等多方面鼓励大模型应用落地。数据显示，截至2023年10月，我国10亿参数规模以上的大模型厂商及高校院所已达254家，遍布20余个省市区。
超级应用正在路上
如果说过去一年经历的大模型上半场拼的是参数、性能，在大模型下半场，落地应用无疑将成为各家比拼争抢的重点。在李开复看来，当下巨大体量预训练模型的窗口期正逐渐关闭，但AI应用的机会才刚刚开始。
大模型时代的超级应用，究竟会从何处崛起？在近日发布的《2023年度十大前沿科技趋势报告》中，十大趋势中与AI技术相关的趋势数量达到4个，AI智能体位列首位。
所谓AI智能体，是帮助AI与外界进行交互、感知外部信息、对外提供服务的部分程序或者运行程序的某个实体，如智能机器人或智能传感器等。漫威电影《钢铁侠》中主人公几乎无所不能的AI助手贾维斯，正是科幻作品中超前展现给人类的一种AI智能体。
今年上半年，在斯坦福大学和谷歌研究院研发的虚拟AI小镇内，15个身份各异的智能体居民自由进行社会交往，这个虚拟AI小镇也成为了全球AI智能体探索的里程碑事件。
随着大模型进入落地应用的比拼阶段，探索合理的商业模式也成为业界关注重点。AI大模型的付费模式只是过渡阶段，最终将是免费模式。昆仑万维董事长兼CEO方汉认为，随着技术迭代、内容革命和端侧推理的实现，AI大模型最终会像普及后的互联网一样真正实现免费模式，也只有实现了免费模式，大模型的消费级应用才会迎来真正的大爆发。
百川智能CEO王小川表示，前期可以通过在法律、医疗、教育等高价值场景切入，解决大模型赚钱问题。而成本最终会通过硬件升级或软件迭代而大幅下降，技术进步终将会填平这些困难。王小川表示，他坚信明年中国会有若干款超级应用产生。
算力堵点仍待补齐
值得留意的是，在这场全球范围内的大模型浪潮下，中国的参赛选手们并非一路无虞。
中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民提醒，整体而言，我国算力基础设施规模已位居世界前列，但人均算力尚低。大模型是新型基础设施的关键底座之一，大模型的竞争也是国家科技战略的竞争，中国一定要布局全栈自主创新的大模型产品，必须要构建国产化算力。
算力紧缺，已成为制约我国大模型产业发展的堵点之一。
vivo副总裁、vivo AI全球研究院院长周围14日在智能未来大会期间坦言，国内AI公司面临较大的算力问题，很多规划中的产品都延期交付。实际上，因大模型引发的算力需求暴涨、高端算力依赖进口而引发的算力紧缺已在行业内持续数月。未来9到12个月，算力还是会非常紧张。百川智能技术联合创始人陈炜鹏在2个多月前在一场行业论坛中如是说。
11月中旬，算力租赁概念股汇纳科技宣布，由于算力需求大幅增加，算力资源持续紧张，其内嵌英伟达A100芯片的高性能服务器算力服务收费将上调100%。这只是我国算力之渴的冰山一角。多家券商在上个月发布研报提出，随着行业供求矛盾升级，算力租赁行业将进入新一轮涨价周期。
在中国工程院院士邬贺铨看来，大模型参数呈现大幅增长的态势，牵引训练数据量和GPU需求水涨船高，基于算力需求、数据隐私、处理效率等考虑，未来需要将计算能力在云、边和终端之间合理分配，AI服务器、边缘AI芯片将迎来广阔发展前景。
郑纬民表示，目前国外厂商如英伟达等在芯片生产上有着更多的话语权，国内则因起步较晚，在自研芯片性能上仍稍显不足。但性能上的差距可以在生态上得到弥补。所谓好的生态就是让芯片用起来不费劲，建立这样的生态，并让市场接受，需要一个过程。国产生态只要解决好编程框架、并行加速、调度器、内存分配系统、容错系统、存储系统等问题，即使只有国外芯片60%的性能，国产芯片也会大受欢迎。他说。
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