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“中国人工智能赶超美国的难度在加大,但AI应用是我们的 ...
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“中国人工智能赶超美国的难度在加大,但AI应用是我们的优势所在”
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spiegesq
2024-1-13 08:41:18
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【文/观察者网 周毅,编辑 张广凯】
应用落地,正成为全球人工智能(AI)竞赛的新赛场。
1月11日,ChatGPT母公司OpenAI推出了在线商店GPT Store,它也被外界视为OpenAI版的App Store(应用商店)。GPT Store汇集了各类ChatGPT的自定义版本。例如,服务于学术研究场景的人工助理Consensus、专门解决编程问题的“代码导师”Code Tutor、帮忙设计徒步骑行路线的智能助理AllTrails……
ChatGPT,正在向千行百业“下探”。
OpenAI网站截图
几乎同时,国内一大批AI应用密集上线,面向各个垂直场景提供大模型能力。
今年1月,钉钉正式发布了AI超级助理,经由这个入口,任何组织和个人,都可以定制自己生活和工作的帮手;继夸克健康助手之后,夸克上线了面向教育领域的“AI学习助手”;在日前的商家服务大会上,淘宝也宣布,将基于AI大模型的问答能力升级“店小蜜”,以提升售前售后服务能力,并开始邀请商家内测……
应用生态,正成为全球新一轮AI竞争的主战场。据钉钉联合国际知名咨询机构IDC发布的《2024 AIGC应用层十大趋势白皮书》(下称《白皮书》)。
IDC预测,到2024年,数字经济的发展将在全球范围内孕育出超过5亿个新应用,相当于过去40年间出现的应用数量的总和。
伴随着全球AI应用竞争的升温,更大的挑战已经来到中国面前。
在日前的一场研讨会上,有学者表示,中美人工智能差距被拉大的风险,应该是在不断上升的。全球AI技术竞争甚至“技术打压”的逻辑也在变化——从个人、数据、资本和软硬件的“壁垒”,向应用、生态层面延伸。“最极端的情况有可能是,以中美为代表,整个国际社会在形势上,会出现两大人工智能的生态圈。”
奋力追赶势在必行。资料显示,在AI领域,中美两国保持着断层式的领先,是赛道中绝对的“头号玩家”。在不少人看来,虽然在技术迭代和投资规模等方面,中美差距明显,但中国在AI领域的优势在于应用场景、人口规模和产业集群效应——我们可以用应用落地、应用领先,带动技术进步甚至反超。
“美国先行迭代的优势非常突出,中国赶超的难度在加大”
中美两国是AI领域绝对的“头号玩家”。
英国权威统计机构Tortoise Media最新发布的《全球人工智能指数》显示,美国、中国分列全球AI赛道的第一位和第二位,远远超过名列3-5位的新加坡、英国和加拿大。不过,美国以100分的绝对优势稳坐第一位,中国以近62分的得分位居第二;此外,在创新、投资等主要指标中,中美差距也较为明显。
图源Tortoise Media 数据截至2023年6月28日
“美国先行迭代的优势非常突出,我们赶超的难度在加大。”在日前由阿里巴巴集团和中国电子技术标准化研究院联合举办的AI发展与治理创新研讨会上,有学者指出,GPT3.5等大模型产品和英伟达100系列等芯片,都在加快升级迭代,而且“到(2023年)6月份为止,全球流量前五的生成式人工智能(AIGC)产品全部来自美国”。
此外,美国在人工智能领域的投资总金额在逐年稳步上升,中国则出现下降态势。研讨会上,有学者援引资料称,2023年上半年,国内人工智能领域投融资大概161起,同比下降49%。涉及金额总额61.74亿元,同比下降62%。
在研讨会现场,中国科学院信息工程研究所技术副总师韩冀中表示,在人工智能尤其是大模型方面,国内的中文数据集和美国还是有比较大的差距;从算法和技术上来讲,中国也有起步比较晚的问题——但是差距可能没有数据那么大。
韩冀中提到,由于在基础设施方面存在着“禁售”等问题,国内算力仍是相对紧张的。“很多接触大模型的人都在反映算力不够,这是非常普遍的一个声音。”
AI应用是中国的优势
有挑战,自然也有机遇。
数据显示,中国正在加快用人工智能重塑各行各业。媒体援引WIPO(世界知识产权组织)数据显示,2017年,中国人工智能专利申请数量首度超过美国。随后这一趋势整体不断放大:2022年,中国申请人工智能相关专利29583件,比美国多出76%。
如果说专利离“应用落地”相对遥远,那么AI应用的普及,则从另外一个角度说明了中国庞大市场带来的应用活力。斯坦福大学《2023年人工智能指数报告》发现,2021年中国在人工智能领域的所有出版物(应用等)中占近40%,远远超过英国和欧洲(15%)和美国(10%)。
媒体报道截图 数据来源:界知识产权组织
在学界看来,应用场景、人口规模和产业集群效应,正是中国的优势所在。
“应用方面是中国的优势,”,韩冀中表示,“就像当时的云计算一样,中国的技术优势在应用。很多技术我们超过美国人,不是靠技术的先进性、先行性,而是靠我们巨大市场形成的应用能力,然后反哺、积累我们在特定应用下的技术。包括微信也好,抖音也好,实际上它们都是由于应用领先,然后再在技术上实现反超的。”
“我相信未来大模型也是这样的趋势。”
从公开资料来看,这也是不少学者的长期共识。去年5月,复旦大学教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华对观察者网表示,大模型要想创造价值,有两个基本要求:其一是底座模型能力,其二就是行业应用。“从中国的发展态势来讲,恰恰应该用应用带动底座模型研究。”
“中国市场巨大、数据丰富,应用场景多元,可以用应用发展来带动模型进步,走一条‘农村包围城市’的路线……我们可以把外围应用和生态做好,不断去补齐数据、算力、模型和工艺方面的短板,最后在技术模型方面形成我们自己的核心竞争力。”肖仰华说。
中国工程院院士邬贺铨:AIGC重在应用探索和创新
数据显示,AIGC应用正在加速向各个行业渗透。应用创新,将成为全球AI“爆发力”的新来源。
据工业和信息化部赛迪研究院发布的消息,2023年,我国生成式人工智能市场规模有望突破10万亿元。生成式人工智能正在加速渗透制造业、零售业、电信行业和医疗健康等四大行业。数据显示,2023年,我国生成式人工智能的企业采用率已达15%,市场规模约为14.4万亿元。
据预测,2035年生成式人工智能有望为全球贡献近90万亿元的经济价值,中国将突破30万亿元,占比超四成。
“AIGC的应用落地对于推动我国人工智能产业快速、持续、健康发展具有非常重要的作用。融入企业运营、紧贴应用场景、致力应用创新,解决应用落地的最后一公里,才能真正发挥大模型、AIGC等新技术、新产品的作用,实现整个AI产业链和生态的繁荣。”在《2024 AIGC应用十大趋势白皮书》的序言部分,中国工程院院士邬贺铨如是说。
据工业和信息化部的统计数据,1-10月份,我国软件和信息服务业务收入98191亿元,同比增长13.7%;利润总额11426亿元,同比增长13.8%。整个行业的增长率要远高于同期GDP的增长率。
图源工业和信息化部网站
AI大规模落地必然要聚焦应用层创新——或许,这也能解释国内外厂商为何开年即“开卷”。
《白皮书》显示,在2023年一年时间,
AIGC经历了三波浪潮:第一波是以GPT为代表的大模型涌现;第二波是应用层的快速创新,使智能化从Chat(聊天)向Work(工作)转化;第三波则是继续向深度业务场景挺进,打通业务数字化全流程,服务实体经济。
AI助理、专属模型、超级入口、AI原生和普惠……已经成为当下AIGC应用的关键词。
这是全球新一轮竞争的关键,也是各头号玩家的“共识”。如果说2023年是大模型元年,那么2024年将会是AI产品的爆发年。
最新推出的GPT Store,基于ChatGPT自定义版本(GPTs)。其实早在2023年11月的首届开发者大会上,OpenAI在扔出“王炸”GPT-4 Turbo的同时,就公布了GPTs。它奉行的也是超级入口、降低门槛、专属GPT等理念。一场中美乃至全球范围的应用竞争,可能才刚刚开始。
(嘉宾观点系观察者网根据现场采访、公开材料等整理,发言未经本人审订确认)
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