作為引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能（AI）催生了新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，也為就業(yè)提供了新選擇。

工業(yè)和信息化部最新數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量已超過4500家。

中國(guó)人工智能企業(yè)的發(fā)展機(jī)遇在哪里？專用化的AI芯片有什么新變化？AI的不斷發(fā)展會(huì)對(duì)企業(yè)和個(gè)人工作產(chǎn)生怎樣的影響？

在近日德勤主辦的首屆跨國(guó)企業(yè)前瞻峰會(huì)上，21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道專訪了德勤亞太咨詢服務(wù)主管合伙人Rob Hillard。

Rob Hillard表示，相比于通用大模型，金融、交通等垂直類模型應(yīng)用在中國(guó)會(huì)變得更加普遍，這得益于中國(guó)的龐大應(yīng)用市場(chǎng)。

以GPU為代表的專用化AI芯片將繼續(xù)在企業(yè)的研發(fā)中占據(jù)關(guān)鍵地位。而隨著“AI新生代”這一新群體的出現(xiàn)，企業(yè)需要加快適應(yīng)并擁抱AI技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)發(fā)展與勞動(dòng)力素質(zhì)提升保持同步，還可以利用生成式AI為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)轉(zhuǎn)型帶來巨大潛力。

垂類模型在中國(guó)有更多機(jī)會(huì)

《21世紀(jì)》：從去年的ChatGPT到Sora，生成式AI的發(fā)展速度令人矚目，相關(guān)的大模型層出不窮，過去一年中國(guó)也出現(xiàn)了“百模大戰(zhàn)”的情況，你如何看待目前大模型數(shù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)？為細(xì)分行業(yè)量身定制的大型模型的開發(fā)被視為中國(guó)人工智能的潛在優(yōu)勢(shì)賽道，你如何評(píng)估中國(guó)未來人工智能發(fā)展的這些機(jī)遇？

Rob Hillard：以生成式AI為代表的人工智能，將是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力引擎之一。ChatGPT已經(jīng)出現(xiàn)18個(gè)月了，在這段時(shí)間，我們看到了各種模型的激烈競(jìng)爭(zhēng)，中國(guó)在這一領(lǐng)域的投資處于領(lǐng)先地位，這其中既有漢語言的通用模型，又有用于解決特定問題場(chǎng)景類模型，比如用于金融、教育、交通等特定領(lǐng)域的對(duì)話模型。

相比于通用大模型，垂類模型應(yīng)用在中國(guó)會(huì)變得更加普遍，這得益于中國(guó)頗具規(guī)模的應(yīng)用市場(chǎng)。很多公司經(jīng)歷初步的競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)升級(jí)之后已經(jīng)意識(shí)到這樣的問題，需要由最初的通用大模型開發(fā)下探到具體的行業(yè)應(yīng)用中。

我們可以看到，基于通用大模型的對(duì)話式AI雖然提高了效率，但其答案的可信度卻成了問題，因?yàn)檫@些產(chǎn)品更擅長(zhǎng)處理自然語言文本，并非專門為數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)，跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)也是限制因素之一，難以滿足各行各業(yè)的實(shí)際需要。

與之相對(duì)的，轉(zhuǎn)而使用較小的垂類模型，可以更有效地利用好不同的數(shù)據(jù)資源，而且能夠融入到更多的終端硬件之中，像無人機(jī)、汽車等設(shè)備未來都有機(jī)會(huì)運(yùn)用垂類模型。而且，通用和垂直大模型并不是孤立的存在，它們之間的協(xié)同作用可能正是推動(dòng)AI向更高層次發(fā)展的關(guān)鍵。

《21世紀(jì)》：AI技術(shù)的更新速度很快，但它的研發(fā)投資和運(yùn)營(yíng)成本也是水漲船高，企業(yè)可能會(huì)面臨著押寶式的技術(shù)投資風(fēng)險(xiǎn)，德勤之前類似的說法是“技術(shù)負(fù)債”，你認(rèn)為應(yīng)該如何減少這種技術(shù)更新的風(fēng)險(xiǎn)？

Rob Hillard：技術(shù)的更新迭代一直都是很昂貴的。隨著技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)雖然深信未來的商業(yè)模式、現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)以及內(nèi)部運(yùn)營(yíng)將會(huì)被技術(shù)從根本上改變；但他們又難以在基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序、網(wǎng)絡(luò)安全和員工能力等方面進(jìn)行合理的投資，以適應(yīng)未來的發(fā)展。

AI的發(fā)展確實(shí)非常迅速，但這并不意味著有些事物會(huì)被取代和變得過時(shí)。德勤剛剛發(fā)布的《亞太地區(qū)生成式AI應(yīng)用現(xiàn)狀》報(bào)告稱，即使時(shí)至今日，如果人們每天都在工作中使用AI，那么他們平均每周可以節(jié)省6.5小時(shí)，用于額外的工作生產(chǎn)或者回歸個(gè)人生活。而且AI技術(shù)的應(yīng)用越來越有普泛性，與前期成本相比，規(guī)?；瘧?yīng)用之后的回報(bào)是非?？捎^的。

應(yīng)對(duì)目前所提及的“技術(shù)負(fù)債”問題，首先要確保的就是投資成本能在短期內(nèi)收回，而不是去花大價(jià)錢去做一個(gè)未來好多年甚至10年才能落地應(yīng)用的東西。比如，人工智能在教育領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)揮了作用，各國(guó)對(duì)于個(gè)性化的優(yōu)質(zhì)教育資源都有著很旺盛的需求，生成式AI的出現(xiàn)可以很好地滿足這一點(diǎn)。另外，AI在文檔審閱、創(chuàng)意設(shè)計(jì)方面也有很大的作為，可以加快人們?cè)趧?chuàng)造性領(lǐng)域的工作效率。

高算力GPU仍是發(fā)展關(guān)鍵

《21世紀(jì)》：相比于軟件的持續(xù)創(chuàng)新，目前在GPU等硬件上的供應(yīng)緊張問題好像更為明顯，你如何看待目前專用化AI芯片產(chǎn)能供給？

Rob Hillard：過去的50年左右，算力的性價(jià)比提升一直是由摩爾定律決定的——計(jì)算機(jī)芯片上晶體管的數(shù)量以及性能大約每18個(gè)月~24個(gè)月翻一番。在生成式AI出現(xiàn)之前，算力供給是十分充足的，但現(xiàn)在情況發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。數(shù)字化實(shí)踐可以成為企業(yè)的重要競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也對(duì)計(jì)算資源提出了新要求，許多企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施正在向計(jì)算密集型轉(zhuǎn)型。如今大多數(shù)領(lǐng)先的芯片制造商都在提供GPU產(chǎn)品和服務(wù)，包括AMD、英特爾和英偉達(dá)等。

隨著企業(yè)逐漸意識(shí)到生成式AI的價(jià)值，未來一段時(shí)間，以GPU為代表的專用化AI芯片將繼續(xù)在企業(yè)的研發(fā)中占據(jù)關(guān)鍵地位。同時(shí)，AI的日益普及會(huì)給大多數(shù)企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施帶來壓力，和通用資源相比，高性能的定制芯片可能成為競(jìng)爭(zhēng)主流。

《21世紀(jì)》：德勤的《技術(shù)趨勢(shì)2024》報(bào)告曾指出，GPU并不是唯一用于訓(xùn)練AI模型的專用化硬件，TPU等新產(chǎn)品也在出現(xiàn)，你認(rèn)為實(shí)現(xiàn)替代GPU是否可能？

Rob Hillard：正如你所說，GPU并不是唯一用于訓(xùn)練AI模型的專用化硬件。例如，亞馬遜提供了一種名為Inferentia 的芯片。據(jù)稱該芯片旨在訓(xùn)練生成式AI，包括大型語言模型。這種芯片用于處理海量數(shù)據(jù)，同時(shí)消耗的功率比傳統(tǒng)處理單元更少。

谷歌也參與了AI芯片的競(jìng)賽，其研發(fā)的一款叫作Tensor Processing Units(TPU)的產(chǎn)品，已經(jīng)能夠通過谷歌云對(duì)外提供服務(wù)。這種處理器屬于專用的集成電路，通過優(yōu)化處理矩陣運(yùn)算，能夠支持絕大多數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

未來可以明確的是，我們要把大部分計(jì)算的芯片制造得更小、更通用。我們可以看到一些非常有趣的新技術(shù)正在從巨大的研發(fā)浪潮中涌現(xiàn)出來。當(dāng)然，現(xiàn)在這些創(chuàng)新還不足以直接替代掉GPU，企業(yè)也許還需要幾年時(shí)間采用這些創(chuàng)新技術(shù)。與此同時(shí)，企業(yè)已經(jīng)可以開始發(fā)展生態(tài)合作伙伴關(guān)系，為新興技術(shù)做好準(zhǔn)備，并在商業(yè)案例成熟時(shí)準(zhǔn)備好利用這些新技術(shù)所需要的技能。

“AI新生代”引領(lǐng)應(yīng)用潮流

《21世紀(jì)》：德勤在最新的研究報(bào)告中提出“AI新生代”這一概念，每當(dāng)有新技術(shù)出現(xiàn)都會(huì)有類似的概念出現(xiàn)，80、90后群體也曾被稱為“數(shù)字原住民”，你認(rèn)為“AI新生代”會(huì)面臨著什么樣的成長(zhǎng)環(huán)境？

Rob Hillard：生成式AI的采用正由日常用戶驅(qū)動(dòng)，他們?cè)谇把貙?shí)驗(yàn)并引領(lǐng)這場(chǎng)革命的是我們稱為“AI新生代”（Generation AI）的年輕員工和學(xué)生。AI新生代描述的是那些在智能設(shè)備、語音助手、推薦算法及其他AI驅(qū)動(dòng)技術(shù)時(shí)代長(zhǎng)大的兒童和青年（最大24歲）。他們就像曾經(jīng)的數(shù)字原住民（Digital Natives）一樣，從小就在娛樂、教育、醫(yī)療和日常互動(dòng)等生活各方面體驗(yàn)過AI。因此，他們以數(shù)字熟練度和AI技術(shù)使用能力高為特征。

在整個(gè)亞太地區(qū)，學(xué)生和員工以驚人的高速率使用生成式AI。我們的調(diào)查顯示，81%的大學(xué)生和62%的員工正在使用這項(xiàng)技術(shù)。而且中國(guó)人使用AI的比例還要高于亞太地區(qū)的平均水平。

我們所提到的“AI新生代”里，18至24歲的員工使用生成式AI的概率大概是年長(zhǎng)職業(yè)者的兩倍。而這也說明，年齡越小，接觸AI越早，對(duì)生成式AI的使用頻率就會(huì)越高，我們預(yù)計(jì)在未來五年內(nèi)，每天使用生成式AI技術(shù)的用戶比例將增加三倍。

《21世紀(jì)》：人工智能對(duì)就業(yè)帶來的結(jié)構(gòu)性沖擊是人們擔(dān)心的，一些工作是確實(shí)被替代掉了，而新增崗位又出現(xiàn)了人才短缺的情況，你對(duì)此有何看法？

Rob Hillard:雖然社會(huì)上有很多關(guān)于AI可能威脅人類就業(yè)的討論，但沒有真正的跡象表明，現(xiàn)在有企業(yè)真正計(jì)劃用它來實(shí)現(xiàn)大批量的崗位替代。

在德勤對(duì)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)研里，提高工作內(nèi)容質(zhì)量、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和擴(kuò)展員工專業(yè)知識(shí)是部署AI的最常見原因，裁員是最低選項(xiàng)。回到四五十年前，第一波計(jì)算機(jī)浪潮出現(xiàn)的時(shí)候，人們也有過類似的設(shè)想，反而是我們做的每件工作都比以前更加復(fù)雜、也效率更高。

其實(shí)現(xiàn)在的工作可以分成三種，為機(jī)器而工作、和機(jī)器一起工作、利用機(jī)器工作。未來的結(jié)構(gòu)性變化就是人讓絕大多數(shù)的工作要利用AI去做，AI最有效的應(yīng)用不是取代人類，而是為員工提供工具，幫助他們提高和增強(qiáng)生產(chǎn)力、知識(shí)力和創(chuàng)造力，從而推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新。我們估計(jì)，生成式AI可能會(huì)影響亞太地區(qū)每周16%的工作時(shí)間——近110億小時(shí)。對(duì)一些人來說，這可能意味著他們?nèi)粘９ぷ髦行枰M(jìn)行重大改變和再培訓(xùn)；而對(duì)其他人來說，生成式AI可能只需要適度的技能提升，或者僅僅在他們的工作背景中運(yùn)行。

反而是企業(yè)高管更應(yīng)該感受到壓力。AI本身就是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的有力工具，如果不抓緊利用，可能會(huì)被其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所趕超。而且在生成式AI時(shí)代，員工在推動(dòng)應(yīng)用方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，當(dāng)企業(yè)未能在生成式AI上吸引員工時(shí)，就有人才流失的風(fēng)險(xiǎn)。而且如果缺少對(duì)這方面的管理，員工個(gè)人在使用生成式AI工作時(shí)還會(huì)面臨機(jī)密或敏感信息的泄露，以及帶來的侵犯版權(quán)等法律風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該充分了解這些風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)員工利用生成式AI進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)授權(quán)和應(yīng)用管理。