蘋(píng)果在全球開(kāi)發(fā)者大會(huì)（WWDC）上公布其一系列人工智能更新的影響，蘋(píng)果股價(jià)已連續(xù)三天上漲。截至6月13日美股收盤(pán)，蘋(píng)果公司市值達(dá)到3.29萬(wàn)億，成功超越微軟再次成為全球最大市值公司。值得一提的是，在WWDC上蘋(píng)果宣布與OpenAI達(dá)成合作，將在Siri當(dāng)中提供ChatGPT接口，用戶將可以通過(guò)Siri直接使用GPT-4o，而且免費(fèi)、無(wú)需注冊(cè)。
對(duì)于近期的基于大語(yǔ)言模型的新一代人工智能技術(shù)，我們采訪了聯(lián)想控股助理總裁、資產(chǎn)管理部董事總經(jīng)理紀(jì)朝峰。他在過(guò)去10年間一直負(fù)責(zé)聯(lián)想控股財(cái)務(wù)投資工作，目前管理約300億元人民幣的自有資產(chǎn)，而聯(lián)想控股體系基金平臺(tái)的管理規(guī)模已經(jīng)超過(guò)了3,300億元人民幣，累計(jì)投資了超過(guò)200家人工智能相關(guān)的企業(yè)，形成了獨(dú)有的科技生態(tài)。
紀(jì)朝峰認(rèn)為，“Open AI推出的GPT-4o是大模型進(jìn)行商業(yè)化的重要探索，預(yù)示著AGI應(yīng)用距離第二階段已經(jīng)不遠(yuǎn)了。相比之前的模型只能讀文看圖和遲滯感明顯的語(yǔ)音交互，如今GPT-4o可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)多模態(tài)的自然交互。這意味著已經(jīng)逐漸具備實(shí)時(shí)能看懂、能插嘴說(shuō)、能思考響應(yīng)，還能有各種小情緒自然交互的能力，未來(lái)隨著模型進(jìn)一步優(yōu)化，人工智能真正成為智能。”
同時(shí)蘋(píng)果股價(jià)大漲也印證了他之前的判斷：未來(lái)AI將在以手機(jī)為代表的端側(cè)硬件和碎片場(chǎng)景下的應(yīng)用結(jié)合率先引爆，應(yīng)用場(chǎng)景、用戶基數(shù)等會(huì)被幾何級(jí)放大，未來(lái)涉及的改變不只是幾億用戶，而是幾十億用戶。
這一波AI浪潮的進(jìn)展將遠(yuǎn)超前幾次的總和
其實(shí)從1956年人工智能概念被提出之后，AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用已經(jīng)過(guò)多次高潮和低谷。但不可否認(rèn)的是，隨著歷次底層算法的改進(jìn)，人工智能也開(kāi)始從初期的非常簡(jiǎn)單的應(yīng)用落地，逐步到更復(fù)雜、更多樣化的場(chǎng)景應(yīng)用，并且每次技術(shù)進(jìn)步，相較于上一代應(yīng)用取得的進(jìn)展都是指數(shù)級(jí)別的。
具體來(lái)看，1956年達(dá)特茅斯會(huì)議后人工智能在數(shù)學(xué)領(lǐng)域特別是在機(jī)器定理證明方面取得了進(jìn)展；第二波AI發(fā)展高潮里，人工智能在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域均取得了突破。在從2015年到2020年第三波浪潮中，深度學(xué)習(xí)算法在人工智能應(yīng)用方面取得了跨越性的突破，標(biāo)志性事件是2015年DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaGo擊敗了世界頂級(jí)圍棋大師。此后深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像目標(biāo)數(shù)據(jù)智能識(shí)別研究領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，引發(fā)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的革命性變革，并加速了在自動(dòng)駕駛、工業(yè)場(chǎng)景落地。
紀(jì)朝峰看來(lái)，“上一代AI專注于解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題，性能和準(zhǔn)確性依賴于特定場(chǎng)景訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，缺乏推理和創(chuàng)造性思維能力，更多還是基于規(guī)則和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行決策。在處理復(fù)雜問(wèn)題、創(chuàng)新和靈活性要求較高的任務(wù)時(shí)會(huì)表現(xiàn)出局限性。更適合在特定場(chǎng)景下的小模型，一旦切換場(chǎng)景，需要進(jìn)行重新優(yōu)化，導(dǎo)致上一代人工智能很難實(shí)現(xiàn)泛化，無(wú)法形成具有結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì)的解決方案，使得商業(yè)化進(jìn)入瓶頸期。”
與前三次AI浪潮不同，本輪的基礎(chǔ)大模型是建立在Transformer架構(gòu)上，其獨(dú)特的注意力機(jī)制模擬了人類的感知方式和注意力行為，使得模型能夠?qū)Ｗ⒂谳斎霐?shù)據(jù)中的關(guān)鍵部分，解決了上一波深度學(xué)習(xí)模型中長(zhǎng)距離信息依賴關(guān)系的問(wèn)題。隨著對(duì)Transformer架構(gòu)大模型對(duì)自然語(yǔ)言處理的巨大進(jìn)步，并逐步遷移到計(jì)算機(jī)視覺(jué)、音頻處理等其他領(lǐng)域，為不同領(lǐng)域提供了可共用的平臺(tái)，使得以往分散的模型走向統(tǒng)一。這一變化不但簡(jiǎn)化模型設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，同時(shí)提高了模型的通用性和可拓展性。
具體表現(xiàn)上來(lái)看，從文生文、文生圖到文生視頻，這些都是初期的簡(jiǎn)單應(yīng)用。隨著行業(yè)垂直模型的成熟和具身機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步，大模型不斷解鎖新能力，解決上一代AI尚未攻克的復(fù)雜場(chǎng)景，大面積取代體力勞動(dòng)，并逐步提高智力勞動(dòng)的效率。一個(gè)人加上具有很強(qiáng)泛化能力的AGI助手，就可以完成過(guò)去需要多人協(xié)作的復(fù)雜任務(wù)，這可能會(huì)成為未來(lái)世界的常態(tài)。紀(jì)朝峰判斷，這波AI浪潮帶來(lái)應(yīng)用上的進(jìn)展將遠(yuǎn)超前三次浪潮的總和。生產(chǎn)力的快速提升會(huì)顯著改變生產(chǎn)關(guān)系，很多行業(yè)的商業(yè)模式將會(huì)受到?jīng)_擊，但同時(shí)也孕育著巨大的商業(yè)機(jī)會(huì)。
大模型融資速度仍落后于商業(yè)落地
從2023年初，大模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的多輪對(duì)話和文生圖能力后，讓大家產(chǎn)生對(duì)AI時(shí)代的驚鴻一瞥，從此成為創(chuàng)投圈最炙手可熱的風(fēng)口。
從融資上來(lái)看，近一年多時(shí)間OpenAI估值已近千億美元，國(guó)內(nèi)做基座大模型的6家頭部公司估值也超過(guò)100億人民幣。如果按照他們產(chǎn)生的收入來(lái)看，都是100倍以上PS，甚至還有幾家壓根沒(méi)有收入。從這個(gè)角度來(lái)看，當(dāng)前各家大模型公司的估值確實(shí)高得出奇。
紀(jì)朝峰分析，“高估值反映出投資人認(rèn)可AI大模型技術(shù)仍在快速發(fā)展和迭代中，具有巨大的發(fā)展?jié)摿妥兏锬芰ΑＪ袌?chǎng)對(duì)這些公司的估值是基于對(duì)其長(zhǎng)期增長(zhǎng)潛力的樂(lè)觀預(yù)期。”但值得注意的是，國(guó)內(nèi)還有二三十家做通用底座大模型的公司卻沒(méi)有得到資本這樣的認(rèn)可，他們有的根本融不到錢(qián)，有的也就幾億元人民幣的估值，這也反映出高估值只是給到技術(shù)實(shí)力領(lǐng)先的頭部大模型公司。
從應(yīng)用落地上看，過(guò)去一年多的時(shí)間里，大模型應(yīng)用率先落地的行業(yè)中并沒(méi)有給用戶帶來(lái)太多驚艷的提升。紀(jì)朝峰認(rèn)為：“當(dāng)前無(wú)論是在C端商業(yè)模式尚不明朗，還是B端缺乏令人眼前一亮的應(yīng)用，主要還是因?yàn)楫?dāng)前AGI的應(yīng)用仍處于第一階段，即當(dāng)前的應(yīng)用還是把大模型在多輪對(duì)話、超長(zhǎng)文本理解、文生圖、文生視頻等方面的突破與原有業(yè)務(wù)進(jìn)行單點(diǎn)結(jié)合，只是邊際性提升效率，并未創(chuàng)造出新的場(chǎng)景。我預(yù)期AGI發(fā)展很快會(huì)進(jìn)入第二階段，會(huì)帶動(dòng)AI技術(shù)對(duì)接多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)產(chǎn)生應(yīng)用，甚至出現(xiàn)高度融合，AI在某些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的階段，可以按照人類的目標(biāo)性要求獨(dú)立完成工作，替代人類完成高復(fù)雜度的任務(wù)，這些場(chǎng)景都是上一代人工智能技術(shù)尚未解決的深水區(qū)。隨之而來(lái)的企業(yè)成本結(jié)構(gòu)的巨大改變，將徹底改變很多行業(yè)的游戲規(guī)則。目前，在我們看到的一些項(xiàng)目里，已經(jīng)出現(xiàn)了用大模型去替換非標(biāo)準(zhǔn)化人工服務(wù)的商業(yè)模式，比如保險(xiǎn)、法律訴訟、診療等場(chǎng)景。”
任何快速發(fā)展的行業(yè)都存在泡沫風(fēng)險(xiǎn)，AI領(lǐng)域也不例外，關(guān)鍵要看后續(xù)AI大模型的技術(shù)迭代和商業(yè)化落地是否能夠支持其高估值。如果市場(chǎng)對(duì)AI大模型公司的預(yù)期過(guò)于樂(lè)觀，而實(shí)際商業(yè)化的進(jìn)展無(wú)法支撐高估值，那么泡沫會(huì)很快破滅。
對(duì)此紀(jì)朝峰十分樂(lè)觀，“從OpenAI、Google和Meta等公司大模型的技術(shù)發(fā)展，以及國(guó)內(nèi)公司緊跟的態(tài)勢(shì)來(lái)看，AI大模型技術(shù)仍在不斷創(chuàng)新，給行業(yè)帶來(lái)新的機(jī)會(huì)。從商業(yè)化落地的速度和產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益來(lái)看，的確慢于大模型技術(shù)的發(fā)展和估值的提升，但這樣的情況將隨著大模型技術(shù)持續(xù)迭代，多模態(tài)大模型和各個(gè)垂直場(chǎng)景大模型的發(fā)展得到解決，領(lǐng)先企業(yè)的高估值將會(huì)得到支撐。”