圖片來源:由無界AI生成


2023 年7 月7 日,2023 世界人工智能大會進入第二天議程。


這一天,包括大模型、算力、數據、元宇宙、治理等數十個論壇紛至沓來,非常熱鬧。


如果參與了論壇,相信大家頭腦裡一定會對幾個詞留下深刻的印象,那就是行業、垂直和應用。相比於ChatGPT這種通用的大語言模型,整個行業正在翹首以盼的是能真正為千行百業賦能的垂直行業模型。


其中有嘉賓一語道破: 2023年是大模型的迸發之年,2024一定是產業應用之年,大模型退居幕後,垂直行業模型走上台前,這些垂直行業模型將推動AI和產業向前跨越式發展,這有點像寒武紀生物大爆發,我們可以拭目以待。


以下內容來自嘉賓分享,經巴比特整理。

通用大模型不是模型應用的唯一方向,面向垂直產業的模型會成為大模型價值的引爆點。隨著技術不斷迭代,大模型產業應用也將迎來加速。

——騰訊副總裁、政企業務總裁李強


未來,行業大模型、垂類大模型的數量會大大超過通用大模型,大模型的落地會更多體現在行業、企業等垂類大模型裡。大模型未來的挑戰在於“最後一公里”,也就是在企業業務中發揮價值,這既需要強大靈活的基礎軟件,開放彈性的白盒模式,也需要理解業務的從業人員。而算力成本下降的程度會快於模型大小的增長,算力將不會是鴻溝。

——九章云極DataCanvas聯合創始人尚明棟


通用大模型可以在100個場景中,解決70%-80%的問題,但未必能100%滿足企業某個場景的需求。企業如果基於行業大模型,再加上自身數據進行精調,可以建構專屬模型,打造出高可用性的智能服務,而且模型參數比通用大模型少,訓練和推理的成本更低,模型優化也更容易。

——騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群CEO湯道生


在算力供不應求的現實情況下,傳統計算架構正失去競爭力,必須探索新的計算模式。報告初步測算,預計到2025年,我國算力核心產業規模將不低於4.4萬億元,算力關聯產業規模可達24萬億元。

——畢馬威首席經濟學家康勇


面對AI浪潮,金融領域其實都很焦慮,從業者經常會討論大模型如何在金融領域落地應用。但由於金融領域對合規的要求非常嚴格,應用大模型有很大的挑戰。國內企業要彎道超車,大模型這塊有挑戰,但是在垂直大模型領域,切合實際行業的大語言模型,因為國內有數據和應用場景優勢,彎道超車是非常有機會的。

——好買財富CIO付曉敏


國內大模型賽道出現了“百模大戰”的激烈競爭,在試用過這些大模型後,會有很強的衝擊感——很好用,這會令人對國產大模型產生非常樂觀的情緒。但大模型不單純是技術競爭,而且還是生態競爭。要看有多少企業、主體,願意基於你的大模型來構建應用,這是大家在做的事情。國產大模型會有繁榮的生態,相信在應用層面會有很好的表現。

——無界AI聯合創始人馬千里


有很多投資可能血本無歸,虧損達95%,甚至可能更高,2-3年後都沒有了。但又不能不投,因為機會成本太高。 98年的互聯網機會很大,才剛剛開始,但是公司在估值等領域有泡沫,AI也會經歷這個過程。人工智能不是泡沫,有些公司才是泡沫。

——清華大學教授、中國工程院院士張亞勤


AI領域人才分佈中美之間有很大的差異,美國19%在谷歌,其次是微軟、META等,主要表現為人才集聚在企業。而中國12%的人才在清華大學,其次是浙江大學、北京大學。前十排行中只有阿里巴巴一家企業,位列第五,其餘均為高校。

——啟明創投合夥人周志峰


大家都去做大語言模型沒有意義,大語言模型沒有解決具體的問題。大語言模型可以解決通識問題,專業領域存在的是特有問題。在B端,大語言模型結合特定應用場景的數據和各類工具,真正完成工業化、產品化,比如去做工具軟件的升級,使它更高效、好用、智能化,這會是一個結構性升級的機會。在C端,大語言模型跟機器人、個人代理結合,幫助用戶做決策,這也會有巨大機會。未來3-5年,我認為大語言模型的應用會有結構化的機會。

——九合創投創始人王嘯


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