無論身處哪個行業(yè),你一定感受到了大模型的熱潮。不管是知識管理、對話應(yīng)用,還是生成代碼、設(shè)計研發(fā),生成式人工智能(AI)正在深度求索產(chǎn)業(yè)變革。
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風(fēng)口上的生成式AI:深度求索產(chǎn)業(yè)變革

2025-02-15 09:19:00

來源:人民網(wǎng) 原創(chuàng)稿

無論身處哪個行業(yè),你一定感受到了大模型的熱潮。不管是知識管理、對話應(yīng)用,還是生成代碼、設(shè)計研發(fā),生成式人工智能(AI)正在深度求索產(chǎn)業(yè)變革。

“在模型能力和性價比同步提升的背景下,國內(nèi)人工智能應(yīng)用依托豐富生態(tài)和成熟流量,正加速在各領(lǐng)域落地。”在采訪中,多位行業(yè)人士告訴記者,算力和數(shù)據(jù)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),那些為用戶提供多元化選擇和差異化體驗的產(chǎn)品和服務(wù),才能在未來發(fā)展中站穩(wěn)“風(fēng)口”。

熱潮不減 走向千行百業(yè)

生成式人工智能產(chǎn)品正提高著大眾日常的工作生活效率。第55次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,截至2024年12月,我國有3.31億人表示自己聽說過生成式人工智能產(chǎn)品,占整體人口的23.5%;有2.49億人表示自己使用過生成式人工智能產(chǎn)品,占整體人口的17.7%。

對此,工信部信息通信經(jīng)濟專家委員會委員盤和林告訴記者,生成式人工智能的應(yīng)用顯著提升了內(nèi)容創(chuàng)作者的生產(chǎn)力,其背后是深度學(xué)習(xí)算法,將在更多領(lǐng)域帶來廣闊的應(yīng)用前景。

比如,接入生成式人工智能后,醫(yī)藥企業(yè)可以優(yōu)化藥物研發(fā)流程,提升臨床試驗效率;新能源汽車的智能座艙,提升了交互體驗和服務(wù)響應(yīng);網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)構(gòu)建了新一代網(wǎng)絡(luò)威脅檢測系統(tǒng)……

應(yīng)用場景的豐富,基于我國搭建起較為全面的人工智能產(chǎn)業(yè)體系。工信部數(shù)據(jù)顯示,我國人工智能相關(guān)企業(yè)超過4500家,核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模近6000億元,產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋芯片、算法、數(shù)據(jù)、平臺、應(yīng)用等上下游關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

中信證券計算機行業(yè)首席分析師楊澤原向記者表示,國內(nèi)人工智能發(fā)展呈現(xiàn)重視工程優(yōu)化、應(yīng)用落地等發(fā)展特點,對應(yīng)形成從硬件算力逐步向軟件應(yīng)用擴散的投資趨勢。

三方面看我國人工智能發(fā)展成果。 數(shù)據(jù)來源:工信部、國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、第55次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》

長坡厚雪 探索中尋求突破

當前,國產(chǎn)大模型并不鮮見,形成了“百模爭鳴”的局面。百度、阿里云、華為、騰訊、科大訊飛等公司推出了各自的大模型,如通義千問、盤古、混元和星火等,并向公眾開放。

當前,算力不足成為制約生成式人工智能發(fā)展的重要因素。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的《生成式人工智能應(yīng)用發(fā)展報告(2024)》提到,模型的訓(xùn)練和推理需求在大幅提升。如果無法有效解決算力管理問題,訓(xùn)練成本和效率等一系列挑戰(zhàn)將隨之而來,將阻礙企業(yè)在應(yīng)用方面的進程。

在盤和林看來,近期引發(fā)關(guān)注的行業(yè)應(yīng)用,除了蒸餾算法與對生成答案邏輯過程的敘述優(yōu)勢外,更重要的是契合了我國人工智能企業(yè)算力不足的現(xiàn)狀,既節(jié)約了算力資金,也打破了外部對算力的封鎖。

“算力和數(shù)據(jù)是發(fā)展的基礎(chǔ)。”楊澤原認為,一方面,產(chǎn)業(yè)仍在期待高性能、高效率的算力創(chuàng)新,支撐預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練階段的模型能力提升,以及應(yīng)用落地形成的大規(guī)模推理需求;另一方面,數(shù)據(jù)對各階段的模型訓(xùn)練效果起到?jīng)Q定性作用,發(fā)掘數(shù)據(jù)支撐行業(yè)模型發(fā)展與落地成為關(guān)鍵命題,數(shù)據(jù)合成等工程手段是探索的重要方向。

此外,高質(zhì)量數(shù)據(jù)集相對缺乏、專業(yè)人才培養(yǎng)任重道遠、虛假信息及版權(quán)糾紛等安全倫理問題面臨挑戰(zhàn),也是業(yè)界關(guān)注的重點。

與“實”俱進 形成差異化發(fā)展優(yōu)勢

隨著關(guān)鍵技術(shù)不斷突破,生成式人工智能應(yīng)用加速落地。國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室數(shù)據(jù)顯示,截至2024年12月31日,共302款生成式人工智能服務(wù)在網(wǎng)信部門完成備案,其中2024年新增238款。這些豐富的產(chǎn)品為用戶提供了多元化選擇空間和差異化體驗。

楊澤原分析,我國在基座文本模型能力上實現(xiàn)持續(xù)追趕,且基于工程優(yōu)化形成了較高的性價比。2024年底以來發(fā)布的字節(jié)doubao-pro、DeepSeek-V3、MiniMax-01等模型均實現(xiàn)對OpenAI GPT-4o基座能力的追趕,且在API服務(wù)價格上具備明顯優(yōu)勢。

“在基座模型(basemodel,比如GPT-3.5、GPT4、DeepSeek V3等)之上的強化學(xué)習(xí)路線方面,全球均處于技術(shù)探索階段。國內(nèi)DeepSeek、阿里、字節(jié)等廠商保持投入,后續(xù)依托豐富場景、成熟流量等優(yōu)勢,有望在模型技術(shù)上形成差異化發(fā)展的優(yōu)勢。”楊澤原說。

盤和林表示,從技術(shù)面來說,我國生成式人工智能已經(jīng)追平了國外的競爭對手;從應(yīng)用場景來說,我國人工智能應(yīng)用場景正在不斷豐富;從投資趨勢看,現(xiàn)階段大量資本涌向人工智能,將來會向頭部企業(yè)集中。

對于人工智能模型技術(shù)公司而言,楊澤原認為,在基座模型投入門檻持續(xù)提升和高質(zhì)量模型開源的背景下,將加速行業(yè)向頭部集中,模型降本形成人工智能普惠將成為趨勢。“在后續(xù)應(yīng)用落地的背景下,各行業(yè)、各場景智能體快速發(fā)展將構(gòu)成產(chǎn)業(yè)機遇。”楊澤原說。

有業(yè)內(nèi)人士認為,將算法、數(shù)據(jù)和企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)結(jié)合起來,基于實體經(jīng)濟智能化發(fā)展的難點堵點形成生成式人工智能產(chǎn)品,也是發(fā)展的重要方向。

2016年以來,我國人工智能產(chǎn)業(yè)主要政策。制圖:黃盛、黃天拓

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