新火種
2024-10-06 
AI大模型生態暨算力大會9月25日舉行，近二十位行業大咖探討大模型應用新生態
9月25日消息，由AI大模型工場主辦AI大模型生態暨算力大會今日舉行。作為國內最具影響力與最懂大模型的AI生態大會，大會討論了AI大模型的最新進展和未來發展趨勢。
2024年被業內稱為大模型應用落地元年，大模型產業應用落地不斷提速，已覆蓋多個行業和領域。AI大模型正逐漸成為當代全球科技領域的重要支柱，正以前所未有的迅猛之勢驅動社會躍遷。
在大模型時代，AI原生需要回到問題的起點，用AI的視角思考，用AI的方式解決，完成下到上的全面變革，用AI生成未來。AI賦能不再是“各行各業+人工智能”，而是“人工智能X各行各業”。
隨著大模型被越來越多的行業應用，它也催生了巨大的經濟價值。目前，人工智能大模型產業是北京市的主導產業之一。據報道，2024年，北京市人工智能產業核心產值有望突破2500億元，輻射產值規模超萬億元，成為全國人工智能發展的領頭羊。從各個方面來看，大模型都是我們必須關注的領域。
基于這樣的行業洞察，「AI Native，生成未來」成為本次大會主題詞，中國信通院總工程師郭亮、360副總裁梁志輝、商湯科技產品總監、小浣熊家族產品負責人賈安亞、云知聲技術副總裁劉升平、阿里云智能飛天實驗室資深產品專家江瀟、面壁智能副總裁繆鈞瑋、智譜AI大模型產業加速器總監鄧瑞恒等二十位行業大咖來到大會現場探討分享自身進展和獨特觀察。本次AI大模型生態暨算力大會采用線上圖文直播+線下參展兩種方式進行，共有數十家主流媒體進行了現場報道。
作為本次大會的主辦方，AI大模型工場是一家大模型領域垂直行業媒體，專注深度解讀大模型行業動態，提供一手消息。如今，已成為大模型行業內最具影響力的產業風向標之一，是2024年度TOP10AI領域媒體。目前，AI大模型工場服務了國內超上百家大模型廠商，有超幾十個大模型垂直活躍社群，包含算力，大廠基礎大模型，還有教育，醫療，電商等垂直類應用社群，覆蓋十萬名AIGC大模型從業者，擁有上百萬大模型粉絲，服務包括華為、騰訊、阿里、百度、科大訊飛、智譜，360等頭部大模型廠商。
AI大模型工場聯合創始人孟好為表示未來更想作為大模型媒體生態平臺，為各位大模型公司做好服務和對接，一起迎接大模型浪潮下新商業未來。
“我們站在這個新時代的門口，唯一可以確定的是，AI的未來將超乎我們的想象。而我們每個人，都是這個未來的一部分?！?/p>
近二十位行業大咖齊聚：AI進入大模型時代下半場
首先發言的是中國信通院云大所總工程師郭亮，他重點提到了算力。據郭亮觀察，在通算時代，中國的算力年增長率高于大洋彼岸，增速在30%左右，大洋彼岸在10%左右。進入智算時代后，中國在智能計算方面遇到了很大的挑戰。其中，最主要的挑戰是在智能算力方面存在巨大的缺口，這會限制大模型的發展。
隨后發言的是360集團副總裁梁志輝，他詳細介紹了大模型在360AI搜索和360AI瀏覽器方面的應用，特別是AI搜索領域的最新進展與成果。
梁志輝首先強調了360在大模型應用探索中，找到的明星應用場景360 AI搜索。這款應用自年初發布以來，迅速在PC端積累了大量用戶，8月份用戶量已超過2億，月活躍用戶達到8000萬。其核心特點在于，通過大模型技術實現了“你看、你問我答”的交互體驗，徹底改變了傳統搜索引擎“輸入問題-返回鏈接”的模式。
360AI搜索接入了包括360智腦、文心一言、通義千問、豆包、Kimi等國內最強的16家大模型，基于360過去積累的搜索數據和用戶行為，360AI搜索建立了強大的意圖識別模型，來實現對于用戶意圖更加精準的理解；通過任務分解和模型調度，實現了對眾多專家模型的智能調度，進而實現遠超傳統搜索引擎的智能化、靈活性和效率，實現了“讓最強的模型解決最難的問題”。
最后，梁志輝介紹了360自研的CoE（Collaboration-of-Experts）技術架構，通過思維鏈和“多系統協同”的方式實現了大模型的“快思考”和“慢思考”?；贑oE架構的另一產品AI助手支持用戶自定義調用和調試模型，提供了競技場模式、組隊PK、多模型協作等功能，進一步提升了用戶體驗。目前，這些產品已在手機端和PC端上線，用戶可直接訪問體驗。
之后出場的是商湯科技產品總監、小浣熊家族產品負責人賈安亞，她分享了商湯在大模型領域的一些經驗，重點提及了小浣熊AI大模型Copilot系列產品。小浣熊產品包括兩個助手，一個是面向開發者的代碼助手，一個是面向廣泛辦公人群的數據分析助手。
云知聲技術副總裁劉升平，以云知聲推出的山海大模型為例，分享了公司在大模型訓練上的一些經驗。比如，大模型訓練的四個步驟：預訓練、微調、偏好學習和Self Play優化。同時，提出了面向應用場景的優化方法，包括七種武器（如提示詞工程、檢索增強等）和一個秘方（數據訓練的生產、選擇與配比）。
劉升平還強調，大模型有不同的層次，不是通用大模型包打天下。面向不同的行業、面向不同的企業、面向不同的應用，需要相應級別的大模型。
在本次大會上，阿里云智能飛天實驗室資深產品專家江瀟也來到了現場，他帶來了阿里云在通用大模型上的打法。
阿里云在去年10月發布了大模型產品“百煉”為例，這款產品的底層是阿里云AI計算服務PaaS和IaaS層的基礎能力。基于MaaS（模型即服務）能力，阿里云打造了兩個生態。第一個是應用生態，基于本身的大模型，阿里云自研了大模型分析、大模型寫作、大模型會議客服等原生應用，另外還有一些合作伙伴，他們也可以在這個平臺上為開發者做服務。
第二個是模型生態，通用大模型有大語言模型，除了這一部分，還有開源模型、行業大模型、多模態模型，和三方的百川、月之暗面的模型，都能在百煉的平臺上進行服務調用。這些共同構筑了整體大模型的生態，目前這個平臺已經有30多萬企業客戶進行注冊和使用。
隨后，面壁智能副總裁繆鈞瑋詳細分享了面壁智能在端側模型領域的探索與成就，以及他們對大模型“落地”的見解和策略。
繆鈞瑋指出，高效大模型的關鍵在于知識密度，即模型能力與模型參數之比。高知識密度意味著在更少的參數下實現更強的模型性能。同時提出“面壁定律”，指出隨著技術進步，小尺寸模型將逐漸具備與過去大尺寸模型相媲美的能力，且推理成本將大幅下降。通過大模型底層的技術洞察，面壁智能發現大模型的知識密度平均每 8 個月提升一倍，這被稱為“大模型時代的摩爾定律”，也稱「面壁定律」。
他通過繪制模型能力與計算資源需求的曲線，展示了未來小尺寸模型在端側設備上的應用前景。當模型能力與硬件計算能力相交時，即可實現特定任務的落地。隨著手機、汽車等端側設備計算能力的提升，多模態、RAG等復雜任務將在邊緣計算中得到實現。
繆鈞瑋強調，面壁智能的愿景是將大模型推向離用戶更近的地方，讓終端設備具備AI能力。他們希望通過整合終端設備的計算能力，共同完成復雜任務，向通用人工智能（AGI）方向邁進。這一戰略不僅將降低AI應用的門檻和成本，還將極大地擴展AI的應用場景和可能性。
最后，智譜AI大模型產業加速器總監鄧瑞恒，分享了智譜AI在大模型產業上的一些思考。
智譜AI在大模型的發展上，強調計算能力和數據質量的重要性。同時拋出了關于大模型應用層公司，如何形成競爭壁壘并獲取壟斷利潤的討論。
他還提出了對于何為AI Native應用的看法，表示如果有新的終端硬件出現，可能會帶來全新的AI Native產品，從而改變現有的移動互聯網生態。
智譜Z計劃對創業公司的支持態度是開放的，不強求所支持的公司必須基于智譜的模型，而是側重大模型生態的建設和能力互補。
新趨勢與大生態：大模型需要學會慢思考
目前在大模型爆發的第22個月，大模型產業在應用上已經落地了一段時間，各行各業在大模型的幫助下，正在走出藩籬。在這一過程中，大模型企業在都收獲頗豐，并對未來趨勢有了自己的判斷，嘉賓們在會上對這些內容也做了精彩分享。
當前，大模型憑借海量的知識儲備，能夠對簡單問題做出快速、精確的處理，但隨著用戶量的增長和用戶需求復雜度的提升，大模型未來不得不處理一些更復雜的問題。在梁志輝看來，此時大模型應具備“慢思考”能力。
“慢思考”是相對于“快思考”而言的，什么是快思考？簡單來說就是直覺型任務，如1+1等于幾，無論是人腦還是大模型，推理一次就能得出答案。
如果你讓大模型給你出一份游戲行業的研究報告，在執行任務的過程中，大模型會把任務拆解成多搜索任務，讓多搜索任務同時完成，最后才能進行推理。這一過程需要多個大模型、多個API、多個工具才能完成，這就屬于“慢思考”。針對這一趨勢，360在7月底發布了CoE架構，CoE架構背后的大模型數量更多，有16家大模型，總共112個模型在背后工作，可以讓生成能力最強的模型來解決慢思考任務，同時讓多個模型進行配合、反思，去產出更高質量的答案。
相比之下，傳統的MoE架構雖然背后也有多個大模型支持，但1個任務只能讓1個模型進行回答。
此外，自從大模型出現后，市場上就出現了“AI會取代人類”“AI會搶走我們工作”的擔憂，對于這一點，商湯科技產品總監賈安亞提到了一組數據，一定程度上解釋了這些擔憂。
一份對全球開發者的訪談數據顯示，目前有超過6成的開發者已經開始或持續使用AI代碼類工具，AI讓他們獲得了高達55%的提效。值得注意的是，其中的某些細分場景的提效不足55%，比如代碼補全、代碼重構等都沒有超過50%。
為什么總的效率能超過55%？這是因為軟件研發是團隊協作任務，并不是一個人單點能把全鏈路事情做完。在這個情況下，AI提升的并不只是單個人、單個工種的工作效率，AI在單個任務、單個工種之上，提升了整體的團隊效率。
可以看到，大模型在本質上和我們過去發明的汽車、電燈等工具沒有區別，我們創造他們的目標都是為了我們能更好地工作和生活。而當他們被創造出來并被社會認可后，我們的生活確實變得更好了，更重要的是，就業市場會在這一過程中釋放韌性。比如，當汽車出現后，馬車逐步推出歷史舞臺，車夫也“失業了”，但市場上有出現了汽車司機這一職業。
換句話說，無論是個人還是公司，面對巨變，都只能擁抱變化，改變自己，這樣才能獲得新的機會。
總的來看，隨著其大模型深度融入各行各業，一個生機勃勃的大模型生態體系正逐步構建完善。從算力、存儲等基礎設施到大語言模型、多模態大模型再到百花齊放的AI應用，屬于大模型的時代才剛剛到來。
讓我們一起期待下次AI大模型生態大會！
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