過去六個月，行業(yè)對大模型的重心從建到用，AIGC（人工智能生成內(nèi)容）產(chǎn)業(yè)的想象空間值得期待。在2023服貿(mào)會“2023中國AIGC創(chuàng)新發(fā)展論壇”上，年輕的算力和應用公司、老牌的信息科技企業(yè)將AIGC產(chǎn)業(yè)進行拆解，從算力、技術、應用等各方面尋找最優(yōu)解。論壇外，AIGC相關應用和平臺也正在國內(nèi)外開花。第三方數(shù)據(jù)顯示，中國AIGC產(chǎn)業(yè)規(guī)模2023年約143億元，2028年預計將達7202億元。

算力不是鴻溝

新一代人工智能依賴的基礎設施包括算力、基礎軟件和數(shù)據(jù)，如基礎設施存在問題最終將影響大模型與AIGC應用的快速發(fā)展。

根據(jù)IDC、東方證券研究院提供的數(shù)據(jù)顯示，2021年中國智能算力規(guī)模155.2 EFLOPS（每秒浮點運算次數(shù)）。預計到2026年，這一數(shù)字將達1271.4 EFLOPS，中國已進入大規(guī)模算力建設時代。

“算力建設帶來充沛算力，算力成本在下降”，但九章云極DataCanvas副總裁周曉凌提醒從業(yè)者重視計算過程中出現(xiàn)的問題，比如高速存儲等。他提到，“現(xiàn)在的計算架構和原來的差別很大，如果傳統(tǒng)的IT架構、開發(fā)人員，開發(fā)或訓練大模型應用時不優(yōu)化，就會產(chǎn)生巨大浪費，如果有一個有效的基礎軟件來管理計算過程，優(yōu)化空間會非常大”。

提及未來，周曉凌認為大模型時代需要完整的基礎設施升級，而不是依靠單個大模型解決所有問題。行業(yè)大模型、垂類大模型的數(shù)量會遠超通用大模型。

聯(lián)想集團首席技術官芮勇則站在連接基礎模型與各類應用的服務層，分享對大模型發(fā)展趨勢的判斷：場景化、輕量化、類腦化。在場景化方面，芮勇認為，“垂直行業(yè)大模型需要根據(jù)業(yè)務屬性提供場景化服務”。他以商品推薦為例，大模型不僅需要在選品時幫助用戶聚焦，還需要理解用戶的隱含需求，比如實時促銷信息，“面對C端需求的個人應用大模型需要提供定制化和個性化服務，數(shù)字人就是一個很好的呈現(xiàn)方式”。

B端C端應用都有機會

據(jù)不完全統(tǒng)計，目前國內(nèi)已有100多個大模型。芮勇建議：“我們需要找到合適的領域和場景，建立有效使用大模型的工具，大模型會有人幫你打造?！?/p>

哪些領域和場景更有潛力？“大模型已從單一模態(tài)迅速進入到多模態(tài)，目前大模型在多模態(tài)領域還沒有形成一個標準化的工業(yè)框架，這樣的技術不確定性，給了初創(chuàng)企業(yè)機會?！盚iDream.ai創(chuàng)始人兼CEO梅濤認為。他在論壇上展示的HiDream.ai在圖片、視頻等領域的能力，就是他對未來AIGC潛力所在的答案。

本屆服貿(mào)會上的觀眾也有自己的認知。在APUS展臺，北京商報記者與APUS副總裁鄧小波的交流不時被參觀者打斷，他們好奇APUS自研的天燕大模型AiLMe的文本、圖像、視頻、音頻的理解和生成能力。

“針對具體應用場景，APUS從天燕大模型內(nèi)蒸餾出文本模型、圖像模型、音頻模型、視頻模型四個垂直領域精煉模型”，鄧小波介紹，今年APUS基于天燕大模型AiLMe研發(fā)面向C端（用戶端）的輔助睡眠類產(chǎn)品Star night和塔羅牌產(chǎn)品Daily Astro。目前，前者針對適用于美國、加拿大、英國、德國等用戶，后者的用戶主要分布在美國、新加坡、印度等。

一些看似和AIGC關聯(lián)性不大的賽道，也不想錯過這個機會，同樣瞄準海外市場的易點天下就是其中之一。不久前，該公司推出的AIGC數(shù)字營銷創(chuàng)作平臺KreadoAI是本屆服貿(mào)會參觀者頻繁問到的解決方案。據(jù)工作人員介紹，KreadoAI可為全球用戶提供包括AI數(shù)字人口播視頻、1∶1真人數(shù)字人分身克隆等解決方案，能對營銷投放前、中、后的創(chuàng)意趨勢洞察、素材營銷效果數(shù)據(jù)分析和爆款內(nèi)容分析，進行數(shù)字化營銷管理。

從占卜、睡眠到數(shù)字營銷，to C和to B（企業(yè)級）賽道都在大模型時代悄然發(fā)生變革，AIGC正加速成為AI領域的商業(yè)新邊界。

打破企業(yè)客戶顧慮

大模型技術和應用已在整合，企業(yè)決策者既有期待也有擔憂，能否增強信心并解決問題是讓市場規(guī)模增長的鑰匙。

IBM全球副總裁謝東透露了一組數(shù)據(jù)：目前75%的CEO認為最先進的生成式人工智能將成為企業(yè)成功的利器；61%的CEO對生成式人工智能中所使用的數(shù)據(jù)來源表示擔憂；84%的企業(yè)領導認為，安全、隱私、準確度中的至少一項是企業(yè)采用生成式人工智能的障礙。

根據(jù)謝東對生成式人工智能和傳統(tǒng)人工智能的能力分析，生成式人工智能適用于大部分需要文本圖像、視頻、代碼生成的場景，傳統(tǒng)人工智能適用于基于結構化數(shù)據(jù)的分析和預測，生成式人工智能可通過自然語言交換和總結等功能，增強傳統(tǒng)人工智能。

在他看來，企業(yè)級的生成式AI必須是可信、就緒、開放和可擴展的?！癆I要帶來準確的結果，必須是可解釋、公平、穩(wěn)健和透明的，務必要優(yōu)先考慮和保護消費者的隱私和數(shù)據(jù)權益，以建立信任?！睂τ谄髽I(yè)就緒的AI，謝東解釋，“要適應性強，適用于多種用例。構建企業(yè)級AI差異化優(yōu)勢的關鍵，是要根據(jù)客戶的特定需求和優(yōu)先事項來定制和調(diào)整技術”。

開放和可擴展的AI，即“企業(yè)的AI環(huán)境應以治理和靈活性為核心，能夠以可信賴的能力來延伸和擴展解決方案”，謝東說。