>> 浦銀國(guó)際-AIGC行業(yè)趨勢(shì)：大模型趨于分化，關(guān)注應(yīng)用場(chǎng)景落地-230710
| 上傳日期： |
2023/7/12 |
大?。?/td>
| 1286KB |
| 格式： |
pdf 共9頁(yè) |
來(lái)源： |
浦銀國(guó)際 |
| 評(píng)級(jí)： |
-- |
作者： |
趙丹 |
| 下載權(quán)限： |
無(wú)限制-登錄即可下載 |
|
|
近期，我們參加了數(shù)場(chǎng)關(guān)于人工智能的行業(yè)交流會(huì)，包括全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)、世界人工智能大會(huì)等。與往年相比，今年的熱門(mén)話題主要圍繞AIGC（生成式人工智能）展開(kāi)，其中行業(yè)趨勢(shì)包括：1）大模型趨于分化，行業(yè)模型或成為普及關(guān)鍵；2）具身智能和多模態(tài)智能或成為下一個(gè)重點(diǎn)投資方向；3）應(yīng)用場(chǎng)景落地是關(guān)鍵，To B才是主戰(zhàn)場(chǎng)。
“百模大戰(zhàn)”后期或趨于分化。2023年被稱為AIGC元年，大模型也成為重中之重，市場(chǎng)預(yù)期其創(chuàng)新性甚至遠(yuǎn)大于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。AIGC或進(jìn)一步解放生產(chǎn)力，幫助企業(yè)降本增效，影響并改變著互聯(lián)網(wǎng)的獲取信息和內(nèi)容產(chǎn)出方式。雖然近期行業(yè)龍頭ChatGPT用戶數(shù)增速放緩，但是業(yè)內(nèi)對(duì)此并不擔(dān)憂，因?yàn)檫@并不代表技術(shù)迭代變慢。
據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有近百家大模型，包括通用和垂直、開(kāi)源和閉源等不同類(lèi)型。此外，在2023年的世界人工智能大會(huì)上，360集團(tuán)、百度、華為、阿里巴巴等企業(yè)被工信部中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院授予“國(guó)家人工智能標(biāo)準(zhǔn)化總體組大模型專(zhuān)題組”組長(zhǎng)單位，積極推動(dòng)大模型國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，助力中國(guó)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
行業(yè)大模型或成為衍變趨勢(shì)。未來(lái)大模型會(huì)進(jìn)一步分化為通用、專(zhuān)用和特定場(chǎng)景。市場(chǎng)普遍認(rèn)為，從行業(yè)特征來(lái)看，通用大模型未來(lái)只可能是少數(shù)巨頭最后勝出，主要考慮巨大的資金投入，基礎(chǔ)大模型并不適用于數(shù)量眾多的中小企業(yè)。通用大模型并不能解決很多企業(yè)的具體問(wèn)題，而模型的大小，主要還是取決于企業(yè)用戶的自身需求，企業(yè)的大模型應(yīng)用需要綜合考慮行業(yè)專(zhuān)業(yè)性、數(shù)據(jù)安全、持續(xù)迭代和綜合成本等因素。
垂直行業(yè)的模型未來(lái)或成為大模型加速普及的關(guān)鍵，通用公域數(shù)據(jù)疊加行業(yè)數(shù)據(jù)，共同構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源。行業(yè)大模型的未來(lái)趨勢(shì)特點(diǎn)還包括：場(chǎng)景集成化，AI原生化以及部署工業(yè)化等方面。
MaaS或進(jìn)一步推動(dòng)AI普惠化。MaaS（模型即服務(wù)）的理念，提出了以人工智能模型為核心的開(kāi)發(fā)范式，搭建云計(jì)算技術(shù)和服務(wù)架構(gòu)，以此向大模型初創(chuàng)企業(yè)和開(kāi)發(fā)者開(kāi)放。MaaS允許開(kāi)發(fā)人員將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到應(yīng)用程序中，并提供自動(dòng)化方式來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練、推理、部署、精調(diào)、測(cè)評(píng)、產(chǎn)品化落地等在內(nèi)的全方位服務(wù)。MaaS的出現(xiàn)或進(jìn)一步降低使用門(mén)檻，提升大模型普及率。
中美大模型差異：國(guó)內(nèi)企業(yè)在底層模型仍需提高，優(yōu)勢(shì)在于應(yīng)用生態(tài)。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，中美大模型目前仍存在一定距離，不過(guò)國(guó)內(nèi)公司正在迎頭趕上。一方面，大模型一定要有充足的算力作為基礎(chǔ)；另一方面，在數(shù)據(jù)層面，中文語(yǔ)料的復(fù)雜性及質(zhì)量參差，也對(duì)國(guó)內(nèi)大模型研發(fā)帶來(lái)了挑戰(zhàn)，后期高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才是大模型不斷優(yōu)化的關(guān)鍵。
此外，騰訊也發(fā)布大模型時(shí)代的AI十大趨勢(shì)：
一是涌現(xiàn)，LLM推動(dòng)人工智能快速進(jìn)化到AGI階段；
二是融合，多模態(tài)助力大模型解決復(fù)雜問(wèn)題；
三是懂你，大模型帶來(lái)更貼近人的交互方式；
四是生態(tài)，模型即服務(wù)（MaaS）生態(tài)呼之欲出；
五是泛在，垂直領(lǐng)域應(yīng)用是大模型的主戰(zhàn)場(chǎng)；
六是平臺(tái)，Plugin工具讓大模型迎來(lái)APPStore時(shí)刻；
七是入口，大模型為數(shù)字人“注入靈魂”；
八是賦能，AI大模型助力個(gè)體成為超級(jí)生產(chǎn)者；
九是沖擊，版權(quán)“思想表達(dá)二分法”基石正在動(dòng)搖；
十是向善，倫理和安全建設(shè)塑造負(fù)責(zé)任的AI生態(tài)。
具身智能也是市場(chǎng)重點(diǎn)關(guān)注的投資方向之一。英偉達(dá)CEO黃仁勛也曾提出，人工智能的下一個(gè)浪潮將是具身智能。具身智能是指擁有身體并支持物理交互的智能體，具備感知、思考、學(xué)習(xí)、決策等能力，能夠與環(huán)境進(jìn)行交互。具身智能有望成為人工智能的最終載體，主要代表產(chǎn)品包括機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車(chē)等。當(dāng)前具身智能產(chǎn)業(yè)鏈中包括數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、機(jī)器人制造、機(jī)器視覺(jué)、多模態(tài)大模型的廠商等相關(guān)環(huán)節(jié)。
多模態(tài)智能是具身智能的必經(jīng)之路。除了在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等特定領(lǐng)域模型的發(fā)展，多模態(tài)大模型的進(jìn)一步交叉融合或?qū)⒊蔀槲磥?lái)重要的應(yīng)用方向。未來(lái)人與機(jī)器之間的交互方式將更加豐富，或通過(guò)文字、視覺(jué)、語(yǔ)音等多維度溝通，進(jìn)而提升效率。
未來(lái)更加關(guān)注應(yīng)用場(chǎng)景落地。能否應(yīng)用落地并且具備商業(yè)化能力，才是檢驗(yàn)大模型成功與否的標(biāo)準(zhǔn)。不同于傳統(tǒng)C端消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，B端產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)才是大模型的主戰(zhàn)場(chǎng)。隨著模型不斷細(xì)分至垂直行業(yè)乃至特定場(chǎng)景，或推動(dòng)應(yīng)用落地加速。此外，大模型進(jìn)行大規(guī)模推廣落地所需具備的條件仍需改善：標(biāo)準(zhǔn)化、可靠化、大批量部署以及價(jià)格相對(duì)低廉。我們以可靠化為例，即用戶對(duì)大模型安全性的擔(dān)憂，當(dāng)前生成式大模型以概率的方式生成內(nèi)容，有時(shí)會(huì)一本正經(jīng)“胡說(shuō)八道”，被稱為“AI幻覺(jué)”，而高質(zhì)量的語(yǔ)料庫(kù)是提升產(chǎn)出內(nèi)容安全可靠性的關(guān)鍵。
投資風(fēng)險(xiǎn)：研發(fā)進(jìn)展不及預(yù)期；商業(yè)化模式待驗(yàn)證。
|
|
