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創業者要建立破局思維,資本寒冬靠“新質生產力”來解困

2024-04-17 简体 HK SG TW

今天小編分享的互聯網經驗:創業者要建立破局思維,資本寒冬靠“新質生產力”來解困,歡迎閱讀。

作者|黃楠

編輯|彭孝秋

AI 技術突飛猛進,給產業、經濟和社會產生重大影響的同時,更将影響國際關系競争格局,甚至對社會治理提出了新挑戰。

臨近 AI" 奇點 " 時刻,近日,騰訊研究院聯合前海國際事務研究院、青騰一同發起 AI&Society 人工智能 + 社會發展高端研讨會,活動在深圳前海舉辦。第一期會議主題為 " 大模型時代的創業生态 ",重點圍繞大模型創業生态構建的話題,分别對中美大模型生态及技術趨勢和 AI 投資趨勢及應用方向兩個主題展開讨論。

過去兩年,AI 迭代以月度、甚至每日為周期,人們見證着歷史上科技進步速度最快的時代,從智能工作助手、健康咨詢、在線教育、自動駕駛、工業 AI、以及情感陪伴等,AI 正逐漸走進日常生活中,以提升人類的生產力和生活質量。

騰訊集團副總裁、騰訊研究院院長司曉表示," 通過 AI,如今一個人可以指揮‘千軍萬馬’,成為人智力的‘平替’,因此今後選拔人才的邏輯将有所變化。"

AI 帶來技術領網域的變化,對未來人類生活、生產的影響是方方面面的,主要體現在兩個方向:一是對 AI 實現了對人類智力活動的部分替代;二是廣義的情感陪伴。司曉強調,AI 發展 " 奇點 " 時刻可能即将到來,面對未知和進化速度快的技術,我們亟需從多學科、跨領網域、多角度來研究長期的影響。

司曉致開幕辭

一個必須承認的客觀現狀是,面對瞬息萬變的外部環境,大模型創業公司和投資人正進入冷靜期。不少投資人仍在頻繁地看項目,也不是不想下手,而是不知道怎麼下手和不敢下手。對此,梅花創投創始合夥人吳世春提出,當前的資本寒冬需要靠 " 新質生產力 " 來解困。

在成本上升和效率下降的情況下,我國依靠勞動力與資本投入的發展模式難以為繼。" 戰略新興產業和未來產業組成了新質生產力核心内容 ",吳世春指出,針對這些具有前景的行業,創業者需要從選局、解局、破局、拓局、成局五大維度建立破局思維。

當前,創業公司對在大模型中爆發 AI 生產力變革依然有信心,畢竟各個行業的格局還在發展中,誰能先搶灘擁抱它,也就意味着,誰能在接下來的競争中領先一個身位。

智譜華章科技公司 COO 張帆認為,大模型本身就是落地先行的,公眾先了解大模型產品的應用,此後才理解大模型的概念。大模型或将帶領 AI 進入 2.0 時代,使 AI 能夠實現普惠,令人工智能像電力一樣,成為人人都能使用的底層變革式基礎公共產品。

回顧大模型企業的發展歷史,其發展階段大致可以分為算法時代、模型時代以及從 2024 年開始的價值時代。張帆指出,在價值時代,企業要通過基礎模型、組織、數據資產以及業務場景來構建自己的競争力,重新定義自身的業務。

公開數據顯示,目前市場上完全基于 AI 原生的項目僅占 30%-49%,大部分項目都是自原項目進行的大模型技術遷移,對于投資人而言,後者短期内造血能力更強,有產品和客戶優勢。相比之下,AI 原生項目存在一部分教育市場的時間,需要拓展客戶渠道。伴随着模型能力更新進步,AI 原生應用需要快速構建起獨立邏輯。

以内容創作為例,特贊基于生成式 AI 推出了一站式創意平台和數據智能解決方案,将大模型内容生產視為企業增長的經營杠杆,也是連接人和商品的中心,從而幫助企業實現短期和長期增收、增效需求。據特贊創始人兼 CEO 範凌透露,特贊已同 200 多家頭部行業廠商建立合作。

随着 AGI 漸行漸近,作為新一代基礎設施,大模型本身并不直接產生價值,大模型走向多模态,AI Agent 有望成為下一代平台。

瀾碼科技創始人兼 CEO 周健提出,與 AI 技術不同,AI Agent 的出現實現了與真實環境的互動,最終通過行動來改變環境。" 以往,人是數據的搬運工;而如今的大模型時代,人工智能成為勞動工具,進而改變了勞動關系。"

周健更坦言," 我基本不擔心被 GPT-5 搶掉。類比世界模型 Sora,我們更堅定在企業内部、做企業服務。" 新觀點和新範式正在形成,人機協同将成為新常态;AI Agent 連接了算力到生產力的更新,成為大模型優先落地的最佳形态,而 2024 年将是 AI Agent 的爆發年。

元象 XVERSE 創始人兼 CEO 姚星指出,雖然 AI 的概念已經誕生了幾十年,直到大模型爆發後,人們才接近想象中的 AGI。AGI 繞不開 Scaling law,其涉及到數據的 Scaling law、算法的 Scaling law、算力的 Scaling law 的三個話題。

對此無問芯穹聯合創始人兼首席科學家戴國浩指出,由雲入端的協同部署,面向豐富場景提供軟硬體全方位大模型服務,是完善大模型算力生态的關鍵。" 雲 " 代表資源無限的情況下所可達的上限," 端 " 則代表資源有限的情況下所落地的下限。他強調,當前雲算力遠未滿足大模型需求,端側算力效率和經濟性不達預期,因此,軟硬體全棧協同優化迫在眉睫。

大模型催生了新範式,推動人工智能從 " 理解 " 走向 " 生成 "。可以看到,大模型時代,AI 正在朝着 AGI 的方向邁進。

但與此同時,能力越大,AI 也會引發新的安全、倫理、法律等科技隐患問題。堅持監管的底線,以保證讓人工智能不脫軌刻不容緩。

香港中文大學(深圳)教授、前海國際事務研究院院長鄭永年按照不同國家和地區,将其 AI 發展模式差異分為 4 種模式:美國采取發展導向的模式、中國采取監管導向的模式、歐盟采取規則導向模式,而一些亞洲國家則采取 " 全面開放,有效管理 " 的模式。

鄭永年作主旨發言

鄭永年強調,中美之間的人工智能的發展方向應該不是 " 差距 ",而是 " 差異化 "。我們不是沒有人工智能,只是美國像 " 矛 ",中國像 " 盾 "。他呼籲中國企業要肩負起社會責任和國家責任,在人工智能領網域奮起直追。" 中國的‘新浮士德文明’正在珠三角和長三角地區崛起,我們要抓住時代機遇,實現中國式現代化和高質量發展。"

在這一波 AI 浪潮中,從信息到智能,很可能成為一個偉大時代背後最重要的推動力量,正在深入每一個亟待改變的問題,加速每一場創變的發生。"AI&Society 高端研讨會 " 通過持續跟蹤和探讨人工智能產業新趨勢、創業投資新焦點和社會治理新挑戰,試圖引領社會共同思考人機共生時代的經濟發展機遇與社會應對策略。

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