随着ChatGPT4.0火爆全网，大家忽然发现原来人工智能已经在我们身边。随后生成视频的sora推出，更进一步打破了我们的固有思维，人工智能已经扬帆起航。我们应当感谢推动这一切的谷歌，2017年谷歌发布了一篇论文“ Attention Is All You Need” ，一种从底层抽象而来的编解码器transfomer问世。比较有意思的是，互联网巨头中国也有，但是似乎没有老师在前面领路，我们就不会走了。谷歌他们在研究AI，我们的互联网企业在研究互联网买菜。在黄教主的英伟达一路高歌猛进的时候，大家猛然发现，AI时代除了英伟达之外，其他公司都是在花钱。英伟达挣了其他所有人的钱，谷歌、苹果、博通等一众企业不乐意了，开始搞新的联盟，想要在这一场盛宴中分得一杯羹。虽然美国把人工智能定位成第四次工业革命，但是从商业逻辑来讲，如果一个产业只有少数公司赚钱，那大家未必会死心踏地的跟着它走。在科技普惠思想下，AI的大部分技术都是开源的，中国企业的大模型也如雨后春笋般冒了出来。中国作为后来者，怎么支持人工智能产业快速发展，甚至走出特色的中国产业发展路径？我们从技术和行业发展两个维度来剖析。首先，从技术面来看，最受关注的两个方向：AIGC 和 AGI。大模型Large Language Model（LLM）是AI应用爆火的基础，其参数现在就达到千亿级，能处理大规模的数据和复杂问题。AIGC（AI Generate Content），指人工智能生成内容。一般专注于某个特定领域，比如文本、图像、音频、视频等（应用范围窄且具体）。这方面落地的产品相当多：ChatGPT、NotionAI、Claude、文心一言；（生成文本）；Midjourney、文心一格；（绘画）……但 AIGC 终归只是聚焦内容和用户，更深远和宏大领域，还是要看AGI。AGI（ArtificialGeneralIntelligence）则指通用人工智能，即具有与人类相当（或更高）的认知能力的智能系统。以前的 AI 是某单个项目的专家，但会下国际象棋的 AI 不一定会围棋。AGI 就更像人了，能持续学习进步，什么都能干，甚至干得比人还好。AGI 的目标是实现一种类似于人类的广泛智能，意味着灵活的适用范围/使用场景。业界普遍认为，GPT-4 已初步带有通用人工智能的性质。能识别文字、代码、图片、文档，还能灵活、高效、快速输出，功能确实强大。ChatGPT 的开发公司 OpenAI 也在官网把 AGI 写进了企业使命：确保通用人工智能造福全人类。在技术层面上，我们可以借鉴和学习的空间还是存在的。当前，中国在AI领域被美国制裁，无法大规模获取先进的硬件来训练大模型，但在AGI领域一样可以有所作为。AI领域除了大模型训练，还有一个非常重要的要素，就是应用场景。在应用上，中国有着全世界最全的工业生产链和14亿人的生活场景。这意味着中国有海量的数据，可以在大模型落地上有更为广阔的空间。具体在国内生态下，我们可以聚焦资源在大模型训练平台上，由少数的几家平台公司完成大模型的基础平台搭建，训练出基本的大模型来对所有行业进行AI赋能，也就是AI+。打个比喻来说，大模型平台训练公司负责输出智力在小学甚至幼儿园水平的AI大模型，这个模型可能还谈不上智慧，甚至只有智障的水平。但是各个行业拿过去，可以继续做自己行业的训练，让这个AI大模型变成专家，只需要用行业的数据来进行训练甚至只需要专注于推理，这样就可以减少训练平台硬件投入成本，从而完成AI对万千行业的赋能。AI的根本发展方向，还是从人的需求而来。当前AI在各个领域基本上还是一个专用助手的方式，下一步AI走向AGI的模式，对应我们的产业应当怎么布局呢？从应用层面来讲，我们的机器和设备应当都是能直接和人交互的，那么对应的视觉和传感器，脑机等行业一定有着旺盛的需求。往更核心的层面，硬件也需要具备直接推理或者决策的功能。现在有个初创叫grop公司做的LUP就是一个例子，底层硬件芯片直接可以处理语言逻辑，可以大大加快推理的效率。其他的各种处理器，也会随着在不同行业的兴起而出现。在硬件的基础上，还需要有一个AI OS，整个系统不再需要人来参与，AI的底层硬件在OS的协调下就能直接完成。谷歌前几年就完成AI设计芯片的demo，加上现在AI在各个设计领域的突破，靠经验能做的事情AI都可以做。我们可以看到，未来的智能硬件在GPU、CPU、TPU、NPU、LPU等各种XPU的需求下蓬勃发展，AI OS也一定会随着社会需求的发展而出现。可以预见的是未来的智能体会具备有自我进化和设计的能力，如何迎接和拥抱未来，是我们后面要讨论的话题。最后，从产业培育的角度来看，政府可以引导整合当前的计算资源，提升资源的利用率。大模型不需要所有公司都做，但是发布基础的大模型，为各行各业赋能，这件事情基本上也只有政府才能推广。现在AI+医疗，AI+教育，AI+金融……，这些已经在发生，规范发展提升效率是必须要考虑的问题。另外未来的硬件发展，诸如LPU等新的XPU需要积极布局，软件AI OS也需要持续发力。这些新的行业，需要世界级的顶尖人才，如何让这些人才归国，为中国在硬核科技的发展贡献力量，也是政府需要考虑规划的事情。未来已来，中华民族的伟大复兴，就在眼前。※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※
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