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“AI颠覆式创新将在C端大放异彩”,大模型是“AI+产业”的必选项吗? 面对将被技术重塑的式创未来
龙拏虎跳网2024-05-10 09:09:37【娱乐】5人已围观
简介每经记者 杨昕怡每经编辑 刘雪梅 ChatGPT的出现和国内外对大模型的竞逐战让2023年成为了技术变革里程碑式的一年。面对将被技术重塑的未来,生成式AI爆发会带来颠覆式创新还是渐进 酷爱博国际娱乐【Aurl:www.8233066.com】送888元
每经记者 杨昕怡 每经编辑 刘雪梅
ChatGPT的颠覆C端大放大模出现和国内外对大模型的竞逐战让2023年成为了技术变革里程碑式的一年。面对将被技术重塑的式创未来,生成式AI爆发会带来颠覆式创新还是新将型A项酷爱博国际娱乐【Aurl:www.8233066.com】送888元渐进式迭代?AI带来的新能力又会给不同的产业、产品怎样的异彩业可能性 ?
12月14日,在腾讯科技Hi Tech Day暨2023数字开物大会上,必选腾讯新闻运营总经理黄晨霞表示 ,颠覆C端大放大模在应用落地的式创路上,需要厘清大模型的新将型A项基础还有哪些卡点、AI与产业结合的异彩业可能性以及AI产品的潜在形式。
谈及AI带来的必选颠覆,昆仑万维CEO方汉相信,颠覆C端大放大模小企业中一定会诞生新的式创C端AI巨头,而“渐进式创新会在B端落地比较快 ,新将型A项颠覆式创新是异彩业酷爱博国际娱乐【Aurl:www.8233066.com】送888元在C端大放异彩 。”
“明年或是必选AI应用元年” ,AI创新将在C端爆发
当各行各业埋头钻研大模型时,产业将如何被这一新技术改变实则是当下企业们最为关注的问题 。
“作为甲方和行业从业者都应该记住,不能变成大模型的业务不是好业务 。”竹间智能总裁兼COO孙彬在会上表示 ,大语言模型把生产力的三要素解决了 ,因此它一定会在B端带来被使用的生产力,“这一生产力后续的承载模式就是以大语言模型为基础的数字员工 ,它是成本和效率完美的结合体。因为大模型能为企业提效,谁也无法阻挡这一趋势 。”
对于企业应该如何使用AI大模型 ,孙彬建议采用外部购买和联合建设的方式 。他认为,如果不是行业头部企业,没有自己足够的IT开发实力的企业 ,不建议去做自研开发。
他还表示 ,未来大模型会变成大家的工作依赖、能力依赖和生活依赖,“就像现在手机成为大家的依赖一样” 。
然而,面对这一新技术,很多人也开始焦虑难以预测的颠覆性变革 ,担心AI可能搅乱自己的工作和生活 。
对此,英诺天使基金合伙人王晟表示 ,一个新的技术范式从产生到变得成熟有其时间点,“明年可能是应用的元年。但今年绝对不是这个时间点,今年是基础设施之年。”
民生证券近期也发布研究报告称,2024年或是AI应用的真正元年 ,AI终端重构 、算力国产化与多模态引领AI应用这三大新方向孕育了重要机遇。
王晟进一步说明,AI和产业的结合并非刚刚开始 ,大模型只是拓宽了融合可能,但在业务模式未改变的情况下,这种进步依然会是渐进的。“作为投资者,比起B端,我们肯定会更看重C端赛道 。”他表示。
通过列举了互联网和移动互联网时代的谷歌、亚马逊、字节等巨头的例子,方汉也指出,B端的用户增长是线性的 ,所有增长飞速的企业一定是C端企业,“因此,渐进式创新会在B端落地比较快,颠覆式创新是在C端大放异彩 。”
“AI+产业” ,大模型是数字化转型的必选项吗?
在大模型技术浪潮下 ,作为国民经济发展的基础产业,传统制造业的数字化转型升级已经成为必然趋势 。
对此,思谋科技联合创始人刘枢表示,通用大模型虽然已经很好,但面对专业领域时,它的专业知识还是相对匮乏的,能力也是需要提升的,“GPT4是非常强的一个模型,但真正工业场景落地的时候,专业知识的匮乏是一定需要被解决的问题 。”
“工业企业在接纳大模型方面存在两个问题,一是成本问题,数据散 ,模型训练成本高;二是幻觉问题,工业里面要么是经济产出,需要100%正确,大模型难以达成。”腾讯云智能制造首席专家邴金友在会上指出 。
目前 ,通用大模型在工业领域的应用大多还停留在自然语言交互的阶段,尚未走到多模态级别 。可以看到的是,百度 、思谋科技等企业正在该领域上发力 。今年11月7日,思谋科技发布了全球首个工业多模态大模型IndustryGPT V1.0 。
刘枢介绍称,他和团队在研发IndustryGPT时收集了涵盖200+不同工业场景 ,超300万张工业图像,超500亿Tokens的原始数据 ,“500亿Tokens大概是什么概念?工科博士毕业阅读量大概是50万字 ,500亿Tokens相当于10万个博士的阅读量 。”
那么 ,当AI和制造业融合时,大模型是制造业数字化转型方向的必选项吗 ?
北京信息化和工业化融合服务联盟理事长闫同柱表示,对于不同的制造业企业而言 ,大模型的意义也有所不同。
“高端制造业积极拥抱大模型是因为 ,高端制造业本身对知识的要求比较密集,大模型起到的是优化作用,有比较大的价值。但传统制造业来说 ,它的数据量不大,而大模型的门槛相对比较高,投入产出比并不那么明确 。”他具体解释 。
同时,他还特别指出了一个特殊的观察角度 。他提出 ,中国的工业知识和工业数据在很多地方都因为人才离职被遗失了 ,并没有转化为企业的知识资产,所以很多创新都是在重复造轮子,但大模型的出现可以更有效地将经验数据转化为可用的知识资产。
封面图片来源 :视觉中国-VCG111421152864
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