转自：中国经营网
本报记者 吴婧 上海报道AI+一切，浪潮更汹涌。
当地时间2024年1月9日至12日，2024年国际消费电子展（CES 2024）在美国拉斯维加斯举办。本届展会上，AI几乎联动了与人类生活相关的所有设备。芯片、PC、游戏、智能家居、机器人和智能驾驶场景等领域正以从未有过的形态和联结编织着未来科技之梦。
“我们坚定地认为AI是未来方向，这是毋庸置疑的。”一位芯片行业开发部门工作人员告诉《中国经营报》记者。
在展会预热期间，官方就曾强调称AI将会是绝对主题。据官方预计，本届展会将吸引超13万人参加，参展公司数量也将超过4000家。
一位天使投资人对记者坦言，在AI产业高速成长的阶段，投资者非常重视应用端增量需求的发展和变化。从投资人角度来看，前期关注重点是算力基础设施建设和大模型训练，具备这些根基，后期就会重点关注应用持续强化带来的投资机会。
AI应用随处可见
在国泰君安证券分析师鲍雁辛看来，AI投资正在转向大模型赋能下的终端智能体新产品周期。
“随着AI的出现，更智能、更美好的体验将重新定义我们的生活方式。”三星电子副董事长、首席执行官兼设备体验（DX）部门负责人Jong-Hee (JH) Han在展会上表示，“丰富强大的设备组合及其对开放协作的追求，将有助于把AI和超级连接带给所有人。”
值得一提的是，作为消费电子产业链的重要链接，多家芯片公司在展会中都发布了具备AI加速特性的新品。英伟达推出能加速AI视频和图像生成的3款GeForce RTX 40 SUPER系列游戏GPU，除性能升级外，该版本还配备光线追踪和AI技术平台RTX，大幅提升了算力，着眼于运行AI模型，而无须将信息发送回云端。
在AI工作负载中，RTX 4080 Super生成视频的速度比RTX 3080 Ti快1.5倍以上，图像生成速度快1.7倍以上；AMD推出自称是“全球首款具备独立AI引擎的桌面处理器”的锐龙APU 8000G系列，算力达到16TOPS，加上CPU和GPU后的整体算力可高达39TOPS；高通在展示区搬来了一辆全新的非卖概念车，充分展示了基于大模型的人车交互体验。这辆搭载有骁龙Cockpit、Ride、AutoConnectivity三款车芯的概念车，集成了Llama2、MiniML、Stable Diffusion等语言和图像模型的能力。
国信证券互联网首席分析师张伦可认为，C端更易于产生通用底座以及大一统的入口，通过丰富的插件、定制化功能、AI Agent满足用户的高度定制化和长尾需求。B端定制化模型或垂类模型性价比更高，不同B端行业可能用各自模型来满足企业场景、业务流程、模型大小和性能的差异化需求。
不可否认，在硬件技术迭代之下，AI的融入正在带来更多新的便捷和可能。
香港科技初创企业AI Guided Limited推出的AI智能腰带GUIDi，配备了双广角摄像头、集成传感器的定制边缘AI模块、触觉导航系统和语音命令，使用激光雷达帮助视障人士检测到周围的超50种物体，最大检测范围达5米。
AR厂商雷鸟创新推出了第二代双目全彩MicroLED+衍射光波导AR眼镜雷鸟X2 Lite，搭载高通骁龙AR1平台，加入自研的大模型语音助手Rayneo AI，为用户带来“AI+AR”体验。
链式突破
《新一代人工智能发展规划》明确指出，人工智能“正在引发链式突破”，是重大战略机遇和重大历史机遇，是建设创新型国家和世界科技强国、实现中华民族伟大复兴的强大支撑。“十四五”规划纲要和党的二十大报告都以不同形式提出，要整合优化资源实施重大科技项目，加快实现人工智能的战略性重大科技创新，培育打造新增长引擎，实施智能制造工程，推动企业和产业智能化转型。
张伦可认为，大模型技术本质上来源于科研创新与技术积累，伴随海外技术进步与大模型开源，我国大模型企业也在不断追赶，包括根据其技术路径自研或在其开源框架上优化调整。
不过，前述芯片行业开发部门工作人员坦言，我国的智能算力和超算算力占比相对较低。“这些影响AI创新发展的因素我们必须正视，这些差距我们也要面对。国外在核心关键算法和系统基础软件等领域起步早，拥有较大优势，中国学者对当前国际上广泛遵守或引用的AI基础算法模型贡献不多，在框架层和芯片层布局AI算法和框架等原始创新和基础创新的企业较少。但是对行业来说，想要长期持续性创新发展，蹭热点、蹭风口的企业对行业基础设施的夯实并没有帮助。多数企业主要是基于国外开源人工智能算法开发，或者是直接接入国外人工智能算法或模型系统实现技术加成，这类企业短期效果可能还可以，长期来看或较难实现突破性爆发。”
需要注意的是，数据是AI创新必不可少的“生产资料”。在前述芯片行业开发部门工作人员看来，超大规模市场优势为经济发展提供了丰富的应用场景。“AI的进步都是数据跑出来的，在算力已经能够满足处理海量数据的当下，随着数据要素化基础制度的不断健全，将会进一步强化中国超大规模市场和海量数据及其应用优势，具有竞争力的数据优势一定要善用。”
张伦可认为，未来的大模型可能会经历增长飞轮效应，但关键在于训练数据集的质量。这强调了选择和使用高质量数据的重要性，而不仅仅是追求数量。单纯的用户数据分析不一定会产生飞轮效应，比如某些用户数据目前只具备统计学的能力，想要扩展到逻辑、数学相关领域还需要找逻辑、数学数据集去优化。
值得一提的是，前述芯片行业开发部门工作人员认为，算力是AI发展必不可少的资源。截至目前，我国已在多个城市建设了国家级超算中心，统筹东西部算力均衡发展和全国一体化大数据中心与协同创新体系建设，国家规划了八大国家算力中心枢纽节点，国家新型算力网络加速构建。
中泰证券计算机行业首席分析师闻学臣认为，AI新一轮十年级的技术和产业革命大幕已经拉开，短期调整并不影响产业的长期投资机会，当前海外已经开始进入商业落地阶段，ChatGPT、Midjourney等现象级爆品出现，微软、Adobe、Salesforce、Zoom等软件巨头亦纷纷推出商业化产品，静待数据的持续验证。大模型仍处于群雄逐鹿、快速迭代阶段，未来空间大且会逐步收敛，应用端长期空间较大，可以期待厂商百花齐放的行业格局。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋曾说：“生成式AI是计算史上最重要的平台转变，它将改变包括游戏在内的所有行业。”
（编辑：郝成 校对：张国刚）
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