人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展突飛猛進，大模型技術(shù)全面爆發(fā)，帶動算力需求猛增。河南作為歷史文明要塞、中原交通腹地，承載著中部算力樞紐職能。
2019年，APUS在河南鄭州建立全球第二總部，之后陸續(xù)建立“全球數(shù)字基因庫”和“智算中心”，助力河南建設(shè)數(shù)據(jù)與算力高地;2023年8月，APUS大模型落地河南, 為河南AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供創(chuàng)新底座，助力河南千行百業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
12月2日，APUS董事長兼CEO李濤受邀參加清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院“第五期中原民營企業(yè)家培養(yǎng)計劃高端培訓(xùn)班”授課，圍繞人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和價值創(chuàng)造主題進行分享。
在本次授課中，李濤針對人工智能及AI大模型技術(shù)演進、當前全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機遇和風(fēng)險進行了分析，并從大模型落地應(yīng)用、大模型產(chǎn)業(yè)價值和未來智能治理等方面做了詳細解讀。
人工智能實現(xiàn)超車，首先要客觀看待發(fā)展現(xiàn)狀
首先要明確一個概念：人工智能不等同于數(shù)字技術(shù)。
許多傳統(tǒng)行業(yè)在做轉(zhuǎn)型過程中，往往將人工智能、數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字技術(shù)視為同一概念，而實際上它們之間存在很大的區(qū)別。人工智能是一種技術(shù)手段，通過模擬人類的智能和思維來處理信息、解決問題，實現(xiàn)自動化決策和智能控制;數(shù)字經(jīng)濟則是指以數(shù)字化技術(shù)為基礎(chǔ)的經(jīng)濟形態(tài)，輔助社會、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動企業(yè)發(fā)展和社會進步。
然而，中國的人工智能發(fā)展確實相對落后于全球領(lǐng)先技術(shù)，在芯片研發(fā)、算法創(chuàng)新方面起步比別人晚;加上沒有足夠多芯片支撐算力進化，發(fā)展“加速度” 也難免放緩。
但我認為，我們得客觀地認識到當前差距、正視自己落后的差距，這樣我們才知道該努力的方向是什么，才能夠真正地找準短板不斷地追趕。
如果跟別人拼不過算力，那我如何在算力比別人少的情況下，讓自己的人工智能大模型不斷迭代進化?對于APUS來說，我們會選擇通過增量預(yù)訓(xùn)練實時快速地更新數(shù)據(jù)，訓(xùn)練長文本。
事實上，APUS確實也是如此做的，APUS大模型很早就訓(xùn)練出了128K長度文本。
重視大模型的長尾價值——應(yīng)用越廣，底座力越強
作為一家做全球化業(yè)務(wù)的企業(yè)，APUS也面臨著國際貿(mào)易壁壘、文化沖擊等各種挑戰(zhàn)。從2018年到2022年，我們一直在探索將人工智能應(yīng)用到全球200+款產(chǎn)品中，但從商業(yè)角度看，實際成效不大。為什么?
過去4到5年，APUS用的是小模型。小模型不具備規(guī)模效應(yīng)、復(fù)制效應(yīng)，用小模型做應(yīng)用邊際成本是不斷地在增加的。算法在業(yè)務(wù)構(gòu)建過程中真正起到的作用是很小的。在不同行業(yè)、不同企業(yè)，使用小模型構(gòu)建業(yè)務(wù)應(yīng)用幾乎需要“重新來一遍”。
相比之下，大模型一次性的固定成本很高;但當各個行業(yè)、各種場景都開始用的時候，它的邊際成本就開始慢慢趨近于零了，這也是大模型底座價值真正開始顯現(xiàn)的時候。
去年11月，ChatGPT發(fā)布，APUS第一時間快速跟進大模型，12月，決定將技術(shù)路線全部轉(zhuǎn)向做通用型人工智能，開始儲備算力和AI領(lǐng)域人才，投入研發(fā)自己的大模型;2023年4月，整個公司All in AI，并且推出了國產(chǎn)自研的千億級多模態(tài)大模型——APUS大模型。
人工智能的產(chǎn)業(yè)化：用大模型做全局思考和計算
上半年談人工智能，大家都在談大模型、算力，下半年大家都在談人工智能應(yīng)用、Agent，現(xiàn)在大家都在談人工智能的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用、討論大模型在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用價值是什么。
我認為，大模型的一大價值，是用人工智能幫助產(chǎn)業(yè)來做全局的思考和計算。
過去人工做決策，是缺少全局思維的，也沒有能力來做全局計算。以農(nóng)業(yè)為例，在投產(chǎn)前期，我們很難判斷全局播種量、化肥量等，判斷作物生長情況、收割運輸情況，包括市場的交易價格來判斷出投入產(chǎn)出比;同時人工也很難對影響產(chǎn)出的未來天氣等變量因素進行預(yù)報和計算。但今天在人工智能的大模型時代，這些事都是可以完成的。
例如我們今天在熱議的“自動駕駛”領(lǐng)域，目前所用到的人工智能仍舊是“小模型”，因此L3.5的智能汽車只能解決到“人工輔助駕駛”問題;如果自動駕駛技術(shù)中加入大模型，那或?qū)⒔鉀Q全自動駕駛的問題，才能真正將智能汽車推向L4或者是L5的水平。
“大”的模型，需要海量數(shù)據(jù)進行“投喂”、供其學(xué)習(xí)，同時它也能夠快速地把結(jié)果計算出來，生成很多新的東西，包括智能駕駛、智能助理等新應(yīng)用。慢慢我們會發(fā)現(xiàn)，在很多領(lǐng)域里邊，包括很多很難進行數(shù)字化的傳統(tǒng)領(lǐng)域，都需要人工智能來加持，來激發(fā)產(chǎn)業(yè)價值。
做通用大模型底座，即要堅持構(gòu)建健康的產(chǎn)業(yè)生態(tài)
業(yè)內(nèi)普遍認為，人工智能是第四次工業(yè)革命，那么在第四次工業(yè)革命里面，有一個非常重要的支撐力就是“大模型”。我也常說，大模型是人工智能的“底層操作系統(tǒng)”，在未來各個領(lǐng)域所使用到的底層能力，都將由大模型來提供。
但隨著大模型的發(fā)展，特別是11月7日OpenAI的最新發(fā)布，不少從業(yè)者也看到了全球潛在的AI生態(tài)風(fēng)險。
那我們首先來看看，OpenAI的升級到底發(fā)布了什么，以及從這次升級可以看得到整個人工智能的生態(tài)可能正面臨著什么樣的挑戰(zhàn)和風(fēng)險。
實際上核心發(fā)布了三個東西：第一是發(fā)布了GPT Turbo;第二是 GPT Store，并且統(tǒng)一了整個GPT入口;第三個發(fā)布GPTs。
GPT Turbo本質(zhì)上來說，就是 OpenAI 把領(lǐng)先于全球的人工智能的技術(shù)開放賦能，為全球的開發(fā)者來提供大模型的底座。這從人工智能的開發(fā)者角度來說，看似是一件好的事情，但很多人忽略了，這一全球領(lǐng)先的大模型底座可以造成“開發(fā)者壟斷”，在其之上 OpenAI將會構(gòu)建起自己“獨一無二”的人工智能生態(tài)。
GPT Store發(fā)布本質(zhì)也是以構(gòu)建生態(tài)為核心目的，通過應(yīng)用市場，開發(fā)者的產(chǎn)品和技術(shù)能夠更好地被更多的用戶下載、付費、使用。但是這一次，GPT Store 有一個特別大不一樣的地方——它不僅僅是一個Store，它還統(tǒng)一了所有用戶的入口。開發(fā)者的應(yīng)用更多是以插件方式，被集成在了GPT里邊，開發(fā)者個人品牌被遮蔽;相較于Apple Store、Google Store，GPT Store對平臺用戶收取的傭金費率或許只高不下。
GPTs事實上就是Agent，它會像數(shù)字助手、數(shù)字分身一樣，很隱秘地按照你的需求解決問題。但是通過Agent，OpenAI甚至可以輕松獲取開發(fā)者、用戶的各類隱私數(shù)據(jù)、保密數(shù)據(jù)，從而在技術(shù)、流量和數(shù)據(jù)上形成“三壟斷”，真正達到構(gòu)建“AI帝國”的商業(yè)目的。
作為中國人工智能的從業(yè)者，關(guān)于智能風(fēng)險與治理方面，我也提出了一些想法。
首先，大的經(jīng)濟體都應(yīng)該有自己的人工智能通用大模型底座。比如說像美國、中國，甚至包括印度、歐盟等獨立大經(jīng)濟體，都應(yīng)該有自己的通用大模型底座。
其次，每一個國家甚至每一個獨立存在的文明，應(yīng)有一套符合自己國家或者是文明價值觀對齊的人工智能框架，用這樣的框架來包容和約束大模型。
此外，就是要構(gòu)建一個健康的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，讓人工智能產(chǎn)業(yè)鏈里的每一個環(huán)節(jié)都能夠有自己的生存空間，讓每一個環(huán)節(jié)，讓每一個鏈條都能夠很好發(fā)展自己的潛力。
APUS投入大模型研發(fā)之初，便確立了要“為中國定制AI大模型”。經(jīng)過市場的錘煉和實踐，APUS大模型也明確了自己“成長”的戰(zhàn)略方向：堅持智能向善，以紅色框架約束大模型、對齊價值觀，讓大模型應(yīng)用與價值創(chuàng)造接軌。
技術(shù)的發(fā)展需要身處浪潮下的每一環(huán)共同建設(shè)、共同匡正。在發(fā)展人工智能和大模型底座過程中，我們要遵循“智能向善”宗旨，并且基于這一宗旨建立起一個價值觀正向、具備約束力框架，來真正引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)向善而生，方能更好地為企業(yè)生產(chǎn)、人民生活、社會經(jīng)濟發(fā)展服務(wù)，更好地創(chuàng)造AI應(yīng)用價值。
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