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国内打造AIGC产业链,商业价值靠“三轮驱动”

  国产的GPU、AI芯片、大模型都在研发和推广中,AIGC在垂直行业的应用也已铺开,良性发展还靠政策、基建、应用“三轮驱动”。

国内打造AIGC产业链,商业价值靠“三轮驱动”

  再过四天,ChatGPT“面世”将满半年,它掀起的AIGC(生成式人工智能)热潮仍在升温。5月26日,第一财经记者在2023小蛮腰科技大会上感受到,国内正在打造AIGC的产业链。怎么让AIGC在一定的时间内开始产生商业价值?还靠政策、基建、应用“三轮驱动”。

  国内AIGC产业链逐渐成形

  国产的GPU、AI芯片、大模型都在研发和推广中,AIGC在垂直行业的应用也已经铺开。

  做AI芯片的中昊芯英CEO杨龚轶凡说,中昊的泰则超算集群支撑AIGC大模型计算。AIGC商业化加速到来,2030年市场规模有望超万亿元。他们也在开展超百亿参数的大模型研发,并和头部的大模型研发企业开展合作。浙江大学计算机创新技术研究院已构建基于中昊自研芯片的“自主可控通用AI计算平台”、“大规模深度强化学习超算平台”。

  沐曦集成电路的研发副总裁黄向军透露,大模型的训练成本高昂,算力需求旺盛,沐曦正在研发国产的GPU芯片,将在AI推理、AI训练、数据中心、元宇宙、云游戏五大应用领域布局推理、训练、渲染三条产品线,预计2023年下半年会有支持大模型训练、推理的新产品发布。

  智谱Al研发了中英双语大模型GLM-130B,并基于此推出了对话模型ChatGLM。来自智谱AI的薛宇飞说,他们的开源模型截至目前全球累计有200万下载量,已收到包括70多个国家1000多个科研机构的使用需求。大模型将重构用户体验,他们在国内提供快速交付相关的服务。

  三维家创始人兼CEO蔡志森介绍了AIGC在家居定制行业应用的情况。三维家把画图软件做到云端,实现数据协同,服务客户的能力逐步提升,现在画图只需轻点两下鼠标。目前已打通消费互联网、制造互联网。家居定制企业利用三维家的平台,可以通过手机等终端生成营销内容,向用户展示3D设计图,做到“所见即所得”。相关的数据还与生产工厂互联互通,提高制造效率。

  “我们每天产生100多万套房子的设计数据,可以形成行业知识图谱、参数化产品,经过训练与优化,打造出家居定制行业3D大模型。”蔡志森举例说,利用三维家的3D大模型,索菲亚为用户做AI整家设计,华为智能家居为用户设计智能照明系统,用AIGC方式生成用户个性化的设计方案。未来,3D大模型将成为家居企业经营的智能大脑,帮其降本增效。

国内打造AIGC产业链,商业价值靠“三轮驱动”

  “边追边用”把商业化做起来

  据微软大中华区战略孵化器总经理张思元介绍,推出ChatGPT的Open AI公司至今收入3000万美元、亏损5.5亿美元,是非盈利性科研机构。它把底层能力开放给了微软,微软把这些能力融入软件,可使应用更安全、更集成。“在人工智能的黄金时代,每个应用都将会重写,由AI智能驱动。应用、数据、AI模型已形成循环,建议创业公司聚焦于数据与应用。”

  她建议,OPEN AI/GPT在企业的应用落地,可分三步走。第一步是了解、学习,确定内部落地场景;第二步是从简单场景入手,如,外部客服、售后、销售内容自动生成;第三步是创新,通过GPT/Open AI构建新一代AI构建的产品和解决方案。

  人工智能专家刘志毅认为,国内的大模型与GPT有差距,国内有一半所谓的大模型,不具备对话、深度推理的能力。所以要一边追,一边用,把商业化做起来。

  大模型的价值,在于降低开发门槛、提高内容生成的质量和效率等,可以生成图文与视频、生成代码、做营销等。刘志毅说,AIGC的应用场景丰富,如在医疗领域,可提高疾病检测效率。据测算,2022年中国人工智能行业市场规模为3716亿元,预计2027年将达到15372亿元,将在制造、交通、金融、医疗等多领域不断渗透,实现大规模落地应用。

  如何利用AIGC大模型在有限时间内产生商业价值?刘志毅预计,在“基础设施支撑+顶层设计优化+下游需求旺盛”三轮驱动下,AI大模型将迎来良好的发展契机。

  曾任阿里巴巴资深产品专家兼事业部副总经理、硅谷AI创业公司联合创始人兼首席运营官的龙志勇,最近写了新书《大模型时代》,并由中译出版社出版。他向第一财经记者说,国内大模型与GPT相比可能有一代的差距,但是国内还是要发展自己的AI大模型。目前国内多家企业都在研发大模型,今后将大浪淘沙,预计国内大模型的大规模应用需先拿到牌照。

  生成式人工智能,还面临着数据隐私、知识产权保护等问题。龙志勇认为,大模型如何在规范中求得发展,这是很大的挑战。应对挑战的方法,需要技术手段(大模型自我评估、合规算法审核等);还要完善相关的法规,大模型的服务提供者作为AI生成物的法律责任主要承担者,要对AIGC内容的正确性和价值取向负责;此外,产业要对问题的解决难度和回报周期有合理的预期,才能避免过度乐观带来的风险。

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