生成式AI与大模型创业潮涌现 通用人工智能方兴未已

启明创投主办的2023世界人工智能大会之 “生成式AI与大模型：变革与创新论坛”7月7日上海举行。该论坛是本届世界人工智能大会唯一一场由创投机构主办的论坛。

【资料图】

记者从论坛上了解到，随着算力和数据的爆发式增长，人工智能进入了2.0的时代：海量数据为基础的大规模预训练学习大幅降低了应用落门槛地和AI产业化的基础研发成本，而生成式AI能自动产生原创信息内容，合成数据和物理对象模型，使得AI能在大量实际场景下辅助人类工作，有机会产生广泛的社会价值。生成式AI也已成为当今创新创业者、投资方、政府部门等重点关注的时代主题。

算力基础设施正处于增长爆发期

启明创投合伙人周志峰发表了题为“生成式AI与大模型引路产业变革与创新”的演讲。他表示，大模型和生成式AI正引领当前最大的一波科技新浪潮，明确的信号来自Stable Diffusion、ChatGPT、Midjourney和Copilot等技术和产品，它们展现出了爆发式的用户采纳度及背后企业史无前例的高人均产出。大模型的‘第一性原理’是大规模压缩人类世界所有的数字信息。算力、算法和数据在过去40年的累积与发展一同推动今天生成式AI的爆发，基础架构层、模型层和应用层的企业都得到快速发展的机会。

“AI新浪潮带来新的产品形态，模型不仅仅是技术基础设施，而是触达用户的产品——用户+模型=应用。创投视角下的+AI和AI+两种模式的公司都在迎来快速的发展，但面对产业巨头和大模型公司的边界扩张，创业企业需要寻找自己的黄金通道。启明创投识别出AI 2.0已经跨过技术奇点的信号，并在市场引爆点来临前提前布局了多家大模型企业，未来将继续和大家一同见证生成式AI的高速发展。”周志峰表示。

大模型、多模态显著拉动了对算力基础设施的需求，而“中国芯”在训练和推理方面具有卓越实力。

启明创投合伙人叶冠泰表示，大模型时代，训练千亿参数、万亿参数的模型必不可少的就是算力，大模型参数规模的高速增长对GPU能力不断提出更高的要求。大算力的GPU要支撑各种各样的模型，需要具备稳定性、扩展性、延迟控制、性价比等，展现出典型的‘木桶理论’。大算力芯片的推广，需要整个上下游的生态支持。AI的时代已经到来，芯片公司和大模型公司紧密合作，必将迎来一个辉煌的未来。

壁仞科技合伙人梁刚介绍了该公司的芯片产品。他表示，壁仞科技BR100芯片的BF16算力达到512 TFLOPS，在业界是领先的，并支持TF32、BF16、INT8等多种数据精度。其中，INT8的算力可达到1024TOPS。此外，带宽方面，壁仞科技自主研发的BLINK能够支持单机8卡互联，并可以通过IB网卡实现多机多卡高速互联。壁仞科技SUPA的软件生态已经建成，已支持数个大模型和训练与推理框架，并适配了多个大模型算法。

ChatGPT推出之后，人工智能的范式正在转变。据云知声董事长兼CTO梁家恩介绍，大模型带来了AI的新时代，开启了“数据动力学”新范式：预训练、指令微调和反馈强化。大模型整合大数据，将成为AI2.0时代的发电厂，并将会驱动人才、技术、市场等产业核心要素升级。

人形机器人迎来“iPhone”时刻

生成式AI与大模型时代也为人形机器人的升级提供全新机遇。

优必选科技联合创始人、首席技术官、执行董事熊友军表示，人形机器人正在迎来“iPhone”时刻。人形机器人更适合于人类的环境，并提供更自然的人机交互来满足人的情感和陪伴需求。AI技术的演进和发展，是推进人形机器人智能化关键，人形机器人和ChatGPT结合将AI推上了一个具身智能的新高度。

“ChatGPT赋能人形机器人，使之告别四肢发达头脑简单；而人形机器人将延展ChatGPT的能力，帮助其超越文本处理和信息空间，具备与物理世界交互能力。人形机器人市场目前百花齐放，未来将更加繁荣。”他表示，优必选科技从2012年研发小型人形机器人，到2016年投入研发大型人形机器人Walker，至今Walker已经历4次迭代，是中国首款实现商业化落地的大型人形机器人。

中国发展机器人产业具备多重基础。梅卡曼德机器人创始人兼CEO邵天兰表示，人类一直在尝试让机器人变得更智能，并且采取了很多极具挑战的技术。多模态大模型能有机整合机器人基础能力，以达到更高的智能程度，并赋予了机器人组合更多、更复杂动作的可能性，同时降低开发和编程成本。大模型为中国工业的进一步提升带来了新的动力，在现有条件下能够组合出非常多的新产品和新应用。中国在新一波机器人行业的发展中更具优势，包括人才基础、产业链基础和客户基础。

细分赛道的大模型创业潮涌现

本届论坛期间，启明创投和未尽研究共同发布了《生成式AI》报告。报告提到，2023年把大模型推向了一个高峰，以GPT-4发布为标志，生成式人工智能朝着通用人工智能的方向，进入了创新应用的阶段。

细分赛道的大模型创业潮涌现。报告提到，与2022年快速涌现出的生产力工具方向的创业公司不同，2023 年，有更多比例的新公司聚焦在底层技术的创新。大模型创业公司开始分化，在通用大模型创业公司方兴未艾的同时，许多面向医疗、电商、科研、工业、自动驾驶和机器人等特定方向的垂直大模型公司开始出现。

对于未来可能涌现的商业机会，报告提到，3年内，颠覆式AI应用的核心驱动力来自于底层模型的创新，两者无法解耦，模型的作用将大于产品设计的作用。当前生成式AI市场处于技术主导的早期阶段，存在千亿美元市值的平台性企业的机会。

算力仍是目前最稀缺的资源，也处于最容易获利的要津。根据报告，算力是大模型成本结构中最大的一块，GPU的性能决定了这个新兴行业的步调。随着算力与模型的进步，更多初创企业正在涌入，它们抢到了时间的红利，但也面临竞争和可能的巨头碾压——这是初创企业的蓝海，也有航道下的暗礁。

监管动向方面，报告认为，中国在迅速推出生成式人工智能监管办法并征求意见的同时，也在鼓励发展通用人工智能，北京、上海、深圳是最具雄心的第一梯队，均提出了较具雄心的人工智能科研、创新与产业目标。欧盟继续在监管和立法方面领先，五年前率先推出GDPR（《通用数据保护条例》）。美国更在意人工智能技术的领先地位，正在形成以风险管理为原则的监管框架。

（文章来源：证券时报网）

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