再過四天，ChatGPT“面世”將滿半年，它掀起的AIGC（生成式人工智能）熱潮仍在升溫。5月26日，第一財經記者在2023小蠻腰科技大會上感受到，國內正在打造AIGC的產業(yè)鏈。怎么讓AIGC在一定的時間內開始產生商業(yè)價值？還靠政策、基建、應用“三輪驅動”。
國內AIGC產業(yè)鏈逐漸成形
國產的GPU、AI芯片、大模型都在研發(fā)和推廣中，AIGC在垂直行業(yè)的應用也已經鋪開。
做AI芯片的中昊芯英CEO楊龔軼凡說，中昊的泰則超算集群支撐AIGC大模型計算。AIGC商業(yè)化加速到來，2030年市場規(guī)模有望超萬億元。他們也在開展超百億參數(shù)的大模型研發(fā)，并和頭部的大模型研發(fā)企業(yè)開展合作。浙江大學計算機創(chuàng)新技術研究院已構建基于中昊自研芯片的“自主可控通用AI計算平臺”、“大規(guī)模深度強化學習超算平臺”。
沐曦集成電路的研發(fā)副總裁黃向軍透露，大模型的訓練成本高昂，算力需求旺盛，沐曦正在研發(fā)國產的GPU芯片，將在AI推理、AI訓練、數(shù)據中心、元宇宙、云游戲五大應用領域布局推理、訓練、渲染三條產品線，預計2023年下半年會有支持大模型訓練、推理的新產品發(fā)布。
智譜Al研發(fā)了中英雙語大模型GLM-130B，并基于此推出了對話模型ChatGLM。來自智譜AI的薛宇飛說，他們的開源模型截至目前全球累計有200萬下載量，已收到包括70多個國家1000多個科研機構的使用需求。大模型將重構用戶體驗，他們在國內提供快速交付相關的服務。
三維家創(chuàng)始人兼CEO蔡志森介紹了AIGC在家居定制行業(yè)應用的情況。三維家把畫圖軟件做到云端，實現(xiàn)數(shù)據協(xié)同，服務客戶的能力逐步提升，現(xiàn)在畫圖只需輕點兩下鼠標。目前已打通消費互聯(lián)網、制造互聯(lián)網。家居定制企業(yè)利用三維家的平臺，可以通過手機等終端生成營銷內容，向用戶展示3D設計圖，做到“所見即所得”。相關的數(shù)據還與生產工廠互聯(lián)互通，提高制造效率。
“我們每天產生100多萬套房子的設計數(shù)據，可以形成行業(yè)知識圖譜、參數(shù)化產品，經過訓練與優(yōu)化，打造出家居定制行業(yè)3D大模型�！辈讨旧e例說，利用三維家的3D大模型，索菲亞為用戶做AI整家設計，華為智能家居為用戶設計智能照明系統(tǒng)，用AIGC方式生成用戶個性化的設計方案。未來，3D大模型將成為家居企業(yè)經營的智能大腦，幫其降本增效。
“邊追邊用”把商業(yè)化做起來
據微軟大中華區(qū)戰(zhàn)略孵化器總經理張思元介紹，推出ChatGPT的Open AI公司至今收入3000萬美元、虧損5.5億美元，是非盈利性科研機構。它把底層能力開放給了微軟，微軟把這些能力融入軟件，可使應用更安全、更集成。“在人工智能的黃金時代，每個應用都將會重寫，由AI智能驅動。應用、數(shù)據、AI模型已形成循環(huán)，建議創(chuàng)業(yè)公司聚焦于數(shù)據與應用。”
她建議，OPEN AI/GPT在企業(yè)的應用落地，可分三步走。第一步是了解、學習，確定內部落地場景；第二步是從簡單場景入手，如，外部客服、售后、銷售內容自動生成；第三步是創(chuàng)新，通過GPT/Open AI構建新一代AI構建的產品和解決方案。
人工智能專家劉志毅認為，國內的大模型與GPT有差距，國內有一半所謂的大模型，不具備對話、深度推理的能力。所以要一邊追，一邊用，把商業(yè)化做起來。
大模型的價值，在于降低開發(fā)門檻、提高內容生成的質量和效率等，可以生成圖文與視頻、生成代碼、做營銷等。劉志毅說，AIGC的應用場景豐富，如在醫(yī)療領域，可提高疾病檢測效率。據測算，2022年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模為3716億元，預計2027年將達到15372億元，將在制造、交通、金融、醫(yī)療等多領域不斷滲透，實現(xiàn)大規(guī)模落地應用。
如何利用AIGC大模型在有限時間內產生商業(yè)價值？劉志毅預計，在“基礎設施支撐+頂層設計優(yōu)化+下游需求旺盛”三輪驅動下，AI大模型將迎來良好的發(fā)展契機。
曾任阿里巴巴資深產品專家兼事業(yè)部副總經理、硅谷AI創(chuàng)業(yè)公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席運營官的龍志勇，最近寫了新書《大模型時代》，并由中譯出版社出版。他向第一財經記者說，國內大模型與GPT相比可能有一代的差距，但是國內還是要發(fā)展自己的AI大模型。目前國內多家企業(yè)都在研發(fā)大模型，今后將大浪淘沙，預計國內大模型的大規(guī)模應用需先拿到牌照。
生成式人工智能，還面臨著數(shù)據隱私、知識產權保護等問題。龍志勇認為，大模型如何在規(guī)范中求得發(fā)展，這是很大的挑戰(zhàn)。應對挑戰(zhàn)的方法，需要技術手段（大模型自我評估、合規(guī)算法審核等）；還要完善相關的法規(guī)，大模型的服務提供者作為AI生成物的法律責任主要承擔者，要對AIGC內容的正確性和價值取向負責；此外，產業(yè)要對問題的解決難度和回報周期有合理的預期，才能避免過度樂觀帶來的風險。
