未来两年，大模型将迎来普惠奇点和智能奇点

来源：IT桔子

封面图｜Pixabay

2024 年 7 月 13 日，由 IT 桔子主办的「大模型应用落地，AI 助力降本增效」主题沙龙在北京昆仑巢成功举办。

本次活动汇集到了一线投资人和企业高管，共同探讨了 AI 落地应用现状和未来趋势。

2024 年中国 AI 行业投融资趋势

IT 桔子内容总监刘晓庆女士从数据角度分析了当前国内人工智能领域的融资状况：

国内创投市场整体还处在地位，但人工智能领域仍保持着相对的热度。新兴的 AIGC/大模型企业融资连续多个季度大幅增长，成为市场亮点；老牌赛道的 AI 公司如自动驾驶、AI 物联网、智能机器人等公司也在持续拿钱。马太效应在 AIGC 这一波公司中极其显著，上半年头部三家企业（月之暗面、Minimax、智谱 AI）所获融资占比整个赛道的 83%。

在 AI 领域，除了老牌的美元机构之外，国家队的各级基金也在积极补位做投资。人工智能的发展仍处在初期，未来空间巨大，资本对于该领域的耐心和支持力度较高。不过在当下的资本环境下，AI 企业也不应过度依赖外部资本，而要努力实现自我盈利和可持续发展。

此外，她还提到了具身智能等新兴赛道，以及北京、上海等城市在 AI 领域的竞争态势，创业者可以考虑不同地区的产业优势和政策支持。总的来说，尽管存在挑战，但 AI 行业在中国仍具有巨大的发展潜力和投资机会。

从 Made in China 到 Made by Chinese

行行 AI 董事长、昆仑巢共同发起人李明顺先生分享了自己在国际市场的观察和团队建设经验，他认为 AI 技术不仅对国家竞争力至关重要，也为企业提供了新的商业模式和增长点。中国在 AI 应用方面具有优势，积极推动打造全领域「新质生产力」。AI 技术发展为创业者提供了巨大的机遇，制造业 AI 升级创造十万亿机会，创业者需要拥有 AI 思维和 AI 领导力，发展具有全球视野的业务模式，从而在全球市场中抓住机遇。

此外，行行 AI 董事长、昆仑巢共同发起人李明顺先生还提到，AI 应用比模型开发更为重要，因为模型同质化趋势日益明显，AI 应用可以创造更多的价值。他强调了 AI 在不同行业的应用潜力，比如跨境电商、智能硬件、酒店、金融、教育和医疗等，中国企业应该利用中国的供应链优势，结合 AI 技术，创造新的商业模式和市场机会，实现从 Made in China 到 Made by Chinese 的转变。

大模型引领智能化浪潮

百度智能云泛科技创新行业解决方案总监常佳硕先生就大模型技术如何引领智能化浪潮进行了探讨。大模型技术正在快速发展，但与摩尔定律不同，大模型训练成本并没有随着时间降低，反而在上升，这可能与 AI 框架模型的快速迭代有关，同时也正是因为大模型框架更新迅速，导致市场没有形成统一的发展路径。他认为企业在进行 AI 转型时，应以 AI 为核心进行战略规划，探索适合自身业务的 AI 应用，也需要对大模型进行全面评估，确保其应用的安全性和有效性。

百度智能云通过其产品如千帆大模型的 model builder 和 APP builder，为企业提供构建和应用大模型的工具。这些工具使企业能够根据自身数据和产品逻辑训练专属模型，或通过 0 代码开发平台实现应用开发。常佳硕先生也分享了大模型在数字营销、办公自动化、社交娱乐和在线教育等多个行业的应用案例。例如，数字人交互；辅助撰写年终总结；帮助引导孩子进行思维创新等。

常佳硕先生认为尽管大模型技术仍在探索阶段，但未来与 5G、空间计算等技术结合，可能在未来几年内带来颠覆性变化，有望实现更多创新应用，推动智能化的进一步发展。

AI 产业链的创新机会

联想之星前沿科技投资董事张琪先生提到联想之星从 2010 年开始布局人工智能和医疗健康方面的投资，投资了旷视科技、思必驰、小马智行、百川智能等 AI 领域的项目。目前管理 11 只基金，投资了 400 多家企业。联想之星还有一个业务是联想之星创业 CEO 特训班，免费公益的创业培训，已经连续举办 16 年。

大型预训练模型是 2018 年以来人工智能研究的重要突破与里程碑。大模型的进展体现了，更多数据，更多智能。基础模型在自然语言处理、机器视觉、多模态等领域都带来了突破。具体地说，大模型目前表现出了思维链复杂推理，遵循指令、指令泛化等能力。同时在过去的一年技术的边界不断扩展，混合专家模型 (MoE)、检索增强（RAG）, 视频生成，3D 生成等新技术不断发展。让人类看到了通用人工智能的曙光。

联想之星目前在 AI 领域的投资实践主要还是聚焦在 AI infra & Foundation model 底层的技术栈。比如：新型算力芯片，高速光通讯芯片和基础模型。大模型的应用长期来看，不仅将重塑现有行业，更将创造全新价值。从技术的角度看大模型的应用，具体的说利用 Prompt 与大模型交互，可以充分挖掘大模型在各类任务上的潜力。利用领域相关数据训练/微调大模型，增强其在特定领域上的性能，实现行业模型应用。将大模型作为智能体的一部分，使大模型能够与环境交互，加入记忆等模块，可以进一步增强大模型能力。大模型发展衍生出的具身智能，可以利用大模型能与环境交互感知，实现有自主规划、决策、行动、执行能力的机器人/仿真人。

在 AI 技术产品化和市场化方面，张琪先生认为尽管技术在不断发展，如何将这些技术转化为实际产品并成功市场化仍然是一个挑战。特别是要解决成本、留存、可靠性等问题。

在具身智能和人形机器人的发展前景层面，张琪先生指出机器人技术的通用性和对环境的理解能力是关键。随着大模型技术的发展，有望让机器人更深入地理解世界，自主执行任务迁移和泛化，实现通用机器人。从应用场景来看，需要找到能够错误容忍，时间容忍和长时作业的场景，同时打造数据闭环。虽然通用机器人应用面临数据短缺等挑战，但张琪先生对此仍然秉持乐观态度。

大模型需遵循经济化及经济适用原则

北京捷通华声高级副总经理唐雄飞先生表示，在当前市场环境下，公司以为合作伙伴创造价值为最高优先级。捷通华声认为扎实做产品与产品服务的交互落地两者比市场更为重要，深入客户应用场景是成功的关键。

捷通华声布局大模型产品，支持灵活购买，服务集中在金融、政务、工业和大健康四个行业。金融行业服务 300 多家银行，政务领域服务 40 多个城市，工业聚焦矿山安全，大健康行业主打智能心理产品。

北京捷通华声高级副总经理唐雄飞先生认为 AI 产品提升效率的关键在于便捷性和持续性。捷通华声关注边缘计算的超级小模型，大模型并不是拼参数规模或者算力，而需要遵循经济化以及经济适用原则。通过在不同领域进行垂直化训练满足行业需求，从数据的探查、数据模拟、足够的训练素材等方面去帮助客户进行商业落地，深入客户场景，持续优化效果，与客户建立长期联系。

千亿 token 大模型应用即将出现

创新工场执行董事&前沿科技基金总经理任博冰提到创新工场在 AI 1.0 时代极早期就投资了第四范式、旷视科技、地平线、Moment 等独角兽企业，在自动驾驶、SAAS、生物医药、机器人等方面均有布局。AI 2.0 时代创新工场加大了在底层大模型和应用层项目的投资力度。

创新工场在 AI 领域持续做生态式的深度布局。创新工场认为人才对 AI 领域的探索至关重要，并坚持 7 年举办培养 AI 科研人才的夏令营 Deecamp，面向全球招募 AI 硕博士解决大公司遇到的核心技术课题，已培养 3000-4000 名博士，遍布 AI 行业。自 2018 年起创新工场每年重度孵化 1-2 个 AI 项目，也会大量轻度孵化和投资 AI 在各个领域的技术和应用公司，包括零一万物、澜舟科技、潞晨科技、硅基流动、SandAI 等覆盖 AI 模型、Infra 和应用的公司。

任博冰先生认为模型的性能、成本和模态限制了应用的爆发，并且在结合技术做 AI-Native 的产品上还没有充分探索。预计未来两年会看到普惠奇点和智能奇点的到来，应用公司可以在基于下一代模型和生态基础上探索新的用户需求和产品形态。任博冰先生认为，大模型应用爆发的行业顺序将是 toB 行业、生产力工具，然后是大用户量应用，最后是吃喝玩乐、衣食住行等渗透到生活中的场景。从用户群体上看，目前集中在白领领域，而在 Z 世代、阿尔法世代等年轻群体和重度手机用户的老年群体没有被关注到，产品功能和交互形态也有待创新。预计今年年底或明年将出现更多千亿 token 的大模型应用。