中國有世界上最好最優(yōu)秀的B端和C端市場，把做AI應用的門檻和成本降下來，就會激發(fā)出更大的產(chǎn)業(yè)應用空間。”
這是面對AIGC產(chǎn)業(yè)應用現(xiàn)狀，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆的最新判斷。
當前，Scaling Laws（尺度定律）仍在主導著AI的技術(shù)迭代，與此同時，也帶來了大模型應用投入產(chǎn)出比不夠好的問題。
而商湯的觀察是，AI基礎設施，正是破解這一難題的關鍵。
以上分享來自楊帆在中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會的現(xiàn)場演講。為了完整體現(xiàn)楊帆的思考，在不改變原意的基礎上，量子位對演講內(nèi)容進行了編輯整理，希望能給你帶來更多啟發(fā)。
中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會是由量子位主辦的行業(yè)峰會，20位產(chǎn)業(yè)代表與會討論。線下參會觀眾近千人，線上直播觀眾300萬，獲得了主流媒體的廣泛關注與報道。
話題要點
- 中國AI應用市場潛力巨大，預計今年下半年或明年上半年將迎來爆發(fā)式增長。
- AI基礎設施的意義在于提供算力、算法、數(shù)據(jù)三要素的一體化平臺，降低產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新門檻，激活AI生態(tài)。
- 未來中國AIGC應用的大規(guī)模爆發(fā)，很大程度上取決于基礎設施提供方能否有效降低下游門檻和成本。
- AI應用的決勝點在于針對細分場景提供更好的解決方案、把握用戶需求以及優(yōu)化性價比。
- 打造開放生態(tài)的基礎設施和服務體系，降低AI應用開發(fā)門檻，激活更多參與者，是推動AI應用生態(tài)長期健康發(fā)展的關鍵。
以下為楊帆演講全文。
尺度定律仍在主導AI技術(shù)的迭代
大家上午好，很榮幸今天在這里跟大家分享一下我們最近的工作和進展。
最近兩年，人工智能伴隨著生成式AI掀起了新的熱潮，國內(nèi)外對它的關注度都非常高。
過去一年跟很多業(yè)界的朋友聊，為什么國內(nèi)市場增速沒有那么快？其實背后的原因很簡單，我們今天的能力還是有差距的。包括一些頭部企業(yè)的機器模型能力，也是最近才逐漸接近GPT-4的水平。
但我們也有一個判斷，自去年底以來，中國AI應用的普及程度正在不斷提高，越來越多的新場景正在被發(fā)掘。我們預計，在今年下半年甚至明年上半年，中國的生成式AI市場將迎來爆發(fā)式增長。
之前跟很多朋友介紹過，2019年商湯在上海臨港投建了一個計算中心。我們當時做這件事情的時候，大部分人持不理解甚至否定的態(tài)度：商湯作為算法和軟件的輕資產(chǎn)研發(fā)企業(yè)，為什么投這么多資產(chǎn)做這樣一個項目？
回過頭來看，整個人工智能技術(shù)的發(fā)展方向和發(fā)展方式印證了當時的思考和判斷。
△商湯上海臨港AIDC
盡管有些業(yè)內(nèi)人士認為人工智能需要更好的迭代方式，但今天的AI實在是太消耗能源了，從單位能源智能的角度來看，其性能仍然較弱。
至少到目前，我們看到，一方面，尺度定律還沒有失效，只要把更多更好的數(shù)據(jù)灌進算法里，就能夠形成更強大更通用的智能。這是目前整個行業(yè)內(nèi)可以明確看到的清晰可行的路徑，尺度定律仍在主導AI技術(shù)的迭代。
另一方面，我們也會注意到AI核心的關鍵性產(chǎn)業(yè)問題尚未得到解決，就是產(chǎn)業(yè)端的投入產(chǎn)出比不夠理想。
今天，大模型研發(fā)的投資成本非常高，怎么讓這些研發(fā)投入在市場端產(chǎn)生最大的回報和價值，是擺在大家面前共同的課題。
在當前AI生產(chǎn)甚至應用成本越來越高的背景下，降低門檻和降低成本就是必然的趨勢，這也是AI基礎設施出現(xiàn)的意義：
一方面，AI基礎設施很好地契合了當前以尺度定律為主導的算法創(chuàng)新路徑，為更大規(guī)模的AI三要素提供了基礎化能力。
另一方面，只有把這些通用能力，不管是大規(guī)模算力集群還是模型API，甚至未來圍繞超大規(guī)模數(shù)據(jù)的完整體系，把它做標準化、基礎設施化、服務化，才有可能在未來讓整個AI產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新門檻更低、性價比更高，讓更多人進來，在上面賺到錢。
我們始終覺得人工智能的基礎設施，不僅僅是算力中心，而是三要素一體的基礎設施化，這是激活人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的關鍵。
這里也向大家匯報一下商湯臨港智算中心的最新進展。截至去年底，包括臨港在內(nèi)，我們已建成7-8個互聯(lián)互通的算力節(jié)點，還有多個新節(jié)點在建設中。
這些節(jié)點的總算力超過12000P，其中臨港單點算力接近10000P。這樣的超大規(guī)模、智能化的先進AI算力，在當前仍是核心稀缺資源和關鍵能力。
另外我們看到未來芯片產(chǎn)業(yè)鏈將出現(xiàn)分化趨勢。從2021年起，我們在芯片層面做了大量工作，與業(yè)內(nèi)很多合作伙伴展開對接和適配。目前臨港中超過15%的算力來自國產(chǎn)芯片，我們相信在未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，這將創(chuàng)造更多價值。
AIGC應用爆發(fā)前提：降低門檻
除了基礎的資源能力外，更重要的是如何幫助企業(yè)降低使用門檻，降低使用成本。這不僅僅是提供低成本機器和用低成本的電去提供租賃服務，盡管這也非常重要且必要。
在此基礎上，我們希望通過對AI的理解、在AI軟件方面的沉淀，以及不同層級的軟件產(chǎn)品和服務體系，幫助大家更低門檻、高效率、低成本地進行人工智能大模型的研發(fā)和使用。