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野村中國段冰:AI產(chǎn)業(yè)的“局部泡沫”并非壞事

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野村中國段冰:AI產(chǎn)業(yè)的“局部泡沫”并非壞事

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 記者 鄭晨燁?生成式人工智能技術(shù)擁有重塑數(shù)字世界的潛能,但在中國,目前商業(yè)化落地仍處于早期階段?!?024年9月3日,在野村中國投資年會(huì)上,野村中國科技及電訊行業(yè)分析師段冰在分享時(shí)表示。

在他看來,隨著國內(nèi)頭部大模型公司之間的競爭加劇,中小開發(fā)者和企業(yè)能夠以更低的成本和門檻接入生成式人工智能技術(shù),從而推動(dòng)該技術(shù)在未來的廣泛普及。

段冰亦表示,盡管消費(fèi)市場(chǎng)中的人工智能應(yīng)用相對(duì)更為成熟,但企業(yè)級(jí)人工智能的發(fā)展依然受制于技術(shù)瓶頸,常出現(xiàn)如“幻覺”(即生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性問題)和數(shù)據(jù)安全性等問題,這些問題的解決需要依賴于對(duì)基礎(chǔ)大型語言模型的持續(xù)更新和完善。

圍繞市場(chǎng)中目前關(guān)于AI“泡沫”的討論,以及中國AI產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與風(fēng)險(xiǎn),經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)記者與段冰在投資年會(huì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行了深入交流。

段冰認(rèn)為,中國的人工智能產(chǎn)業(yè)在全球競爭中雖然面臨一定的技術(shù)壁壘,但依然有機(jī)會(huì)通過國內(nèi)強(qiáng)勁的市場(chǎng)需求和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,迅速實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地并獲得優(yōu)勢(shì)。

以下為對(duì)話實(shí)錄:

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng):怎么看待現(xiàn)在市場(chǎng)上關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)存在“泡沫”的討論?以及中國在這場(chǎng)全球AI競賽中的定位?

段冰:我認(rèn)為AI產(chǎn)業(yè)當(dāng)前確實(shí)存在一定程度的泡沫,但并不完全是類似2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫那樣的大規(guī)模泡沫。

為什么我認(rèn)為存在局部泡沫呢?舉個(gè)例子,生成式AI,例如OpenAI推出的ChatGPT,它一經(jīng)推出就引發(fā)了全球的廣泛關(guān)注。從一級(jí)市場(chǎng)到二級(jí)市場(chǎng),各個(gè)行業(yè)的投資都非常迅速地涌入,無論是硬件還是軟件。但在應(yīng)用、商業(yè)化和變現(xiàn)方面,進(jìn)展并沒有投資那么快,這導(dǎo)致市場(chǎng)中出現(xiàn)了一定的泡沫化。

不過,我認(rèn)為這種局部的泡沫現(xiàn)象并非壞事。在科技行業(yè),尤其是具有革命性潛力的技術(shù),早期階段往往需要投資的推動(dòng),這個(gè)過程中產(chǎn)生一些泡沫是不可避免的。實(shí)際上,泡沫往往是推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的重要力量。

很多大型科技公司,它們目前的投資主要集中在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上。當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善后,才能逐步帶動(dòng)更多行業(yè)的發(fā)展,包括軟件和應(yīng)用層面的企業(yè)。

關(guān)于應(yīng)用落地的情況,我們分析認(rèn)為AI的應(yīng)用大致可以分為兩類。首先是現(xiàn)有業(yè)務(wù)的改造,通過生成式AI和大模型,尤其是多模態(tài)大模型,提升企業(yè)的運(yùn)營效率,并直接增加收入。例如,搜索、視頻、廣告等領(lǐng)域的公司正在通過AI提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)的表現(xiàn),AI已經(jīng)成為這些行業(yè)的一條商業(yè)化途徑。

此外,在原生ai應(yīng)用方面,例如ChatGPT、機(jī)器人、Copilot等,這些新應(yīng)用確實(shí)有著巨大的潛力,未來可能滲透到更廣泛的用戶和企業(yè)中。但這需要一個(gè)過程,需要更長時(shí)間才能看到大規(guī)模的應(yīng)用落地。

關(guān)于定位方面,中國在全球AI產(chǎn)業(yè)中處于領(lǐng)先地位,至少是第一梯隊(duì)。無論是在基礎(chǔ)算力的投入方面,還是在大模型和生成式AI應(yīng)用的開發(fā)上,中國都走在前列。中國和美國在這一領(lǐng)域是全球競爭的領(lǐng)導(dǎo)者。

不過,在算力方面,美國企業(yè)掌握了最先進(jìn)的技術(shù),這對(duì)中國形成了一定的技術(shù)壁壘和限制。然而,中國在算力領(lǐng)域的進(jìn)展也非???,國內(nèi)的CPUGPU企業(yè)都在不斷技術(shù)迭代,因此中國在全球AI競爭中的地位依然穩(wěn)固。

中國在AI應(yīng)用上的優(yōu)勢(shì)還體現(xiàn)在龐大的用戶基礎(chǔ)和豐富的應(yīng)用場(chǎng)景,這為AI的發(fā)展提供了良好的土壤。盡管在算力和語言數(shù)據(jù)方面仍面臨一些挑戰(zhàn),但整體來看,中國在AI產(chǎn)業(yè)中的發(fā)展前景相當(dāng)可觀。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng):中國AI行業(yè)中哪些領(lǐng)域最具投資潛力?又有哪些風(fēng)險(xiǎn)需要警惕?

段冰:從投資的角度來看,首先,在基礎(chǔ)設(shè)施層面,大模型的發(fā)展,尤其是多模態(tài)模型,依然需要遵循“規(guī)模法則”。也就是說,模型的訓(xùn)練規(guī)模、參數(shù)和使用的數(shù)據(jù)量都需要不斷提升。這直接帶動(dòng)了對(duì)算力、網(wǎng)絡(luò)以及存儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)施的需求。在這些領(lǐng)域,國內(nèi)的領(lǐng)先基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)將有很大的發(fā)展機(jī)會(huì)。

中短期內(nèi),大模型企業(yè)的模型訓(xùn)練任務(wù)可能受到技術(shù)限制的影響,但長期來看,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,這些企業(yè)仍有很大的發(fā)展?jié)摿?。從中長期來看,基礎(chǔ)平臺(tái)上的競爭會(huì)逐漸加劇,并且可能會(huì)走向整合。一些大型平臺(tái)型科技企業(yè)有望在這場(chǎng)競爭中勝出,成為少數(shù)幾個(gè)領(lǐng)先的基礎(chǔ)大模型提供商。

此外,隨著基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展,AI將逐漸賦能各個(gè)行業(yè),尤其是金融、醫(yī)療和高端制造業(yè)等IT投入較大的行業(yè)。像機(jī)器人這樣的高端制造業(yè)也有望在未來與AI結(jié)合,釋放巨大的商業(yè)化潛力。

關(guān)于風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)前大模型領(lǐng)域的競爭依然激烈。在這個(gè)整合過程中,投資者需要避免“撒胡椒面”式的投資策略,而是應(yīng)更多關(guān)注企業(yè)的核心競爭力,尤其是哪些企業(yè)能最終成為基礎(chǔ)大模型的領(lǐng)導(dǎo)者。

從應(yīng)用的角度來看,行業(yè)專屬的數(shù)據(jù)和合規(guī)性問題也是需要特別關(guān)注的。如果某個(gè)企業(yè)擁有特定行業(yè)的專屬數(shù)據(jù),并能夠在安全合規(guī)的前提下利用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型和開發(fā)應(yīng)用,這將是非常大的競爭優(yōu)勢(shì)。相反,如果在這方面沒有優(yōu)勢(shì),且投入大量資金開發(fā),則需要謹(jǐn)慎評(píng)估這是否是一個(gè)值得繼續(xù)投資的方向。

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng):現(xiàn)在許多中國生成式AI公司加大了海外擴(kuò)張的能力,你認(rèn)為這種海外擴(kuò)張需要符合哪些條件?

段冰:海外擴(kuò)張可以從幾個(gè)層面來理解。當(dāng)前,主要是大型互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)在推動(dòng)生成式AI的海外業(yè)務(wù)。其驅(qū)動(dòng)力一方面是與中國企業(yè)協(xié)同,通過技術(shù)和平臺(tái)為這些企業(yè)服務(wù),伴隨它們走向國際市場(chǎng);另一方面則是直接服務(wù)當(dāng)?shù)赜脩艉推髽I(yè)。因此,這里可以分為兩大方向:一個(gè)是服務(wù)中國的企業(yè),另一個(gè)是拓展當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)。

從實(shí)際操作角度來看,首先要擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施。比如,很多中國的互聯(lián)網(wǎng)公司以及一些IDC(互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心)運(yùn)營商,已經(jīng)在東南亞等地開始建設(shè)大量基礎(chǔ)設(shè)施,包括與AI相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)前階段的重點(diǎn)是完成算力和基礎(chǔ)設(shè)施的布局,接下來才是進(jìn)行生成式AI的訓(xùn)練,最終推進(jìn)推理和上層應(yīng)用的發(fā)展。

當(dāng)然,這主要適用于大型科技企業(yè),因?yàn)檫@些企業(yè)擁有足夠的資本,能夠?qū)ν顿Y進(jìn)行評(píng)估,并且在未來產(chǎn)生可觀的收益和投資回報(bào)率(ROI),以便在海外市場(chǎng)持續(xù)投資。此外,出海企業(yè)必須遵循當(dāng)?shù)氐姆煞ㄒ?guī),包括業(yè)務(wù)發(fā)展、用戶增長及技術(shù)合規(guī)等方面。同時(shí),作為中國企業(yè)出海,還需兼顧中國國內(nèi)的相關(guān)要求,尤其是涉及數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)的法律法規(guī)。例如,中國政府對(duì)某些敏感數(shù)據(jù)的處理有嚴(yán)格規(guī)定,企業(yè)可能需要建立局域網(wǎng)或確保數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部流轉(zhuǎn)。

從應(yīng)用和用戶拓展的角度來看,企業(yè)還需要根據(jù)當(dāng)?shù)赜脩艉推髽I(yè)的特征,進(jìn)行生成式AI模型的定制化。例如,大型語言模型的基礎(chǔ)版本通常是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)訓(xùn)練的,但在出海背景下,必須結(jié)合特定國家和行業(yè)的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。

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