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生成式AI點(diǎn)燃創(chuàng)投熱情,平臺性創(chuàng)業(yè)公司中將會誕生千億美元市值|WAIC觀察
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2023-07-09 07:57:59   瀏覽:9434次  

導(dǎo)讀:界面新聞記者 | 程璐 界面新聞編輯 | 如果說ChatGPT的出世,讓2022年被稱為生成式人工智能之年,那么2023年則把大模型推向了一個高峰,以GPT-4發(fā)布為標(biāo)志,生成式人工智能,朝著通用人工智能的方向,進(jìn)入了創(chuàng)新應(yīng)用的階段。 7月7日舉辦的生成式AI:變革與創(chuàng)...

界面新聞記者 | 程璐

界面新聞編輯 |

如果說ChatGPT的出世,讓2022年被稱為生成式人工智能之年,那么2023年則把大模型推向了一個高峰,以GPT-4發(fā)布為標(biāo)志,生成式人工智能,朝著通用人工智能的方向,進(jìn)入了創(chuàng)新應(yīng)用的階段。

7月7日舉辦的“生成式AI:變革與創(chuàng)新”論壇是2023世界人工智能大會唯一一場由創(chuàng)業(yè)投資機(jī)構(gòu)發(fā)起的分論壇,在這場論壇上明顯可以感受到,今年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)者、投資方重點(diǎn)關(guān)注的話題都緊密圍繞著生成式AI。以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的大模型的出現(xiàn),降低了AI產(chǎn)業(yè)化的基礎(chǔ)研發(fā)成本和應(yīng)用的落地門檻,創(chuàng)新應(yīng)用正在不斷涌現(xiàn)。

啟明創(chuàng)投合伙人周志峰在關(guān)于AI大模型以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢的分享中提到,ChatGPT重新點(diǎn)燃了AI 2.0這波浪潮,AI再次成為了創(chuàng)業(yè)和投資的熱點(diǎn)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2020年GPT-3發(fā)布的兩年內(nèi),創(chuàng)投機(jī)構(gòu)對Al企業(yè)的投資增長了4倍,僅2022年就有13.7億美元的融資。

而新浪潮也會重建整個產(chǎn)業(yè)架構(gòu),產(chǎn)品形態(tài)進(jìn)而也會發(fā)生巨大改變。AI新浪潮下的產(chǎn)業(yè)生態(tài)架構(gòu)分為三層,最底層是基礎(chǔ)架構(gòu)層,由智算平臺提供算力,中間是模型層,第三層是應(yīng)用層?萍季揞^正忙于研發(fā)大模型,尚未顧及深度切入具體應(yīng)用場景,這是初創(chuàng)企業(yè)的藍(lán)海,也有發(fā)展道路上的暗礁。

啟明創(chuàng)投梳理了過去兩年多里新成立的100多家生成式AI新公司,發(fā)現(xiàn)這其中有將近30%做語言類應(yīng)用,最多的是做多模態(tài)應(yīng)用的公司;還有一些做底層大模型或是大模型基礎(chǔ)架構(gòu)優(yōu)化的公司占14%。具體方向中,ChatBot占11%,生產(chǎn)力工具占比高達(dá)65%,包括文案寫作、腳本生成、虛擬人物、視頻廣告生成等等。

但另一方面,業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的AI公司仍舊是翎毛鳳角,AI賦能各產(chǎn)業(yè)端的局面也尚未到來。周志峰對此提出,AI2.0的新浪潮會一路向前,還是會像數(shù)年前的“人工智能泡沫”一樣走低,是值得思考的問題。

上一波Al浪潮中,AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋圣手李世石讓大眾開始關(guān)注深度學(xué)習(xí)和Al,但隨后2016年、2017年融資額和AI創(chuàng)業(yè)公司的數(shù)量卻開始走下坡路,原因在于之前Al企業(yè)在產(chǎn)業(yè)落地上沒有交出讓市場滿意的答卷。2022年11月ChatGPT 再次引爆大眾熱情,這幾個月來幾乎每周都有新的生成式Al產(chǎn)品誕生,AI2.0未來會怎么走?

今天AI的創(chuàng)業(yè)環(huán)境下,周志峰認(rèn)為創(chuàng)業(yè)公司要走的路可能是一條死亡峽谷,來自峽谷兩邊的科技大廠和大模型公司都會不斷擠壓,技術(shù)在動態(tài)變化,怎么能夠找到創(chuàng)業(yè)的黃金通道,穿過死亡峽谷最終走向廣闊天地,這是創(chuàng)業(yè)要努力思考的。

“我們處在生成式AI發(fā)展的早期,未來會發(fā)展得非?,任何一個偉大的科技趨勢出現(xiàn)時,都會有很多噪音和泡沫,我希望投資人和創(chuàng)業(yè)者,都能忽略炒作周期,埋頭踏踏實實做事,才能推動AI發(fā)展。周志峰說。

從參與WAIC的創(chuàng)業(yè)公司們角度來看,他們一邊看到生成式AI帶來的機(jī)會與更多可能,一邊也感受到了壓力,壓力來自于與國外先行者的差距以及AI真正落地產(chǎn)業(yè)的高要求。事實上,隨著算力與模型的進(jìn)步,更多初創(chuàng)企業(yè)正在涌入AI賽道,他們面臨著競爭以及潛在的巨頭碾壓。

優(yōu)必選科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席技術(shù)官熊友軍看到,過去人形機(jī)器人一直都圍繞著“如何更好地運(yùn)動”在發(fā)展,但ChatGPT出現(xiàn)后,行業(yè)開始更加關(guān)注機(jī)器人與人之間的交互,競爭百花齊放, ChatGPT可以幫助人形機(jī)器人提高運(yùn)動規(guī)劃與控制、手眼協(xié)調(diào)、靈巧抓取策略以及視覺感知力等多項核心競爭要素。

在接受包括界面新聞在內(nèi)的采訪中,閃馬智能創(chuàng)始人兼CEO彭表示公司也做了大模型探索,并且已經(jīng)在交通專業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮作用,閃馬智能的感知大模型SupreMeta將檢測、分類、分割多任務(wù)統(tǒng)一;將視覺、雷達(dá)、激光多模態(tài)融合,去發(fā)現(xiàn)并解決交通上實際出現(xiàn)的問題。與Meta開源視覺大模型SAM比,在交通領(lǐng)域的實測效果要好15%以上。

多模態(tài)大模型提高了機(jī)器“聰明”的上限,為新商業(yè)生態(tài)的出現(xiàn)提供可能,但企業(yè)實踐的過程中挑戰(zhàn)也隨之出現(xiàn)。

彭提到,如何增強(qiáng)算力、如何提高模型精度、如何降低訓(xùn)練成本、如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)等都是企業(yè)應(yīng)用大模型的直觀挑戰(zhàn)。銜遠(yuǎn)科技創(chuàng)始人周伯文表示,在中國,企業(yè)尚未普遍通過AI實現(xiàn)營收和利潤貢獻(xiàn),核心問題在于AI能否跟業(yè)務(wù)結(jié)合。而云知聲董事長兼CTO梁家恩也認(rèn)為,行業(yè)大模型的護(hù)城河其實是“行業(yè)”,而非大模型,AI需要真正解決行業(yè)的問題,并且提供足夠的可控性、可靠性。

從國際競爭的角度,長期來看,人才對人工智能未來的影響超過了算力。目前美國占據(jù)明顯優(yōu)勢,并且美國的科技企業(yè)正在成為推動AI研究創(chuàng)新的主力,美國擁有頂級學(xué)者最多的前三大機(jī)構(gòu)分別是谷歌、微軟與Meta,合計招攬了美國頂級學(xué)者的30%,而中國仍以高校為主。

壁仞科技合伙人梁剛表示,在AI芯片領(lǐng)域,目前國內(nèi)跟國際上相比還是有較大距離,特別是軟件生態(tài)部分,想要追趕,必須要先包容。“半導(dǎo)體行業(yè)的沒有捷徑可走,也沒有彎道可繞,必須踏踏實實走。我們要傾聽客戶的需求,和合作伙伴一起成長。但隨著大模型應(yīng)用的緊迫感,我相信這個追趕周期會縮短。”

梅卡曼德機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO邵天蘭則認(rèn)為中國有獨(dú)特的發(fā)展優(yōu)勢,特別是AI所需要的產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ),中國的響應(yīng)速度快,也有很多供應(yīng)商愿意陪著公司成長,此外中國客戶的緊迫感相較于歐美公司的佛系,都讓中國在生成式AI的變革中有很多機(jī)會點(diǎn)。

會上,啟明創(chuàng)投聯(lián)合未盡研究發(fā)布《生成式AI》報告,報告認(rèn)為,2024 年中國將出現(xiàn)比肩 GPT-4的多語言通用大模型。當(dāng)前生成式AI市場處于技術(shù)主導(dǎo)的早期階段,科技巨頭忙于研發(fā)大模型,存在千億美元市值的平臺性企業(yè)的機(jī)會。

報告還提出,3年內(nèi),顛覆式的AI應(yīng)用的核心驅(qū)動力來自于底層模型的創(chuàng)新,模型的作用將大于產(chǎn)品設(shè)計的作用。

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