AI讓“想象力”變成“生產力”

　　◎本報記者 崔 爽

　　展臺上，觀眾正在電腦上試玩游戲《黑神話：悟空》。令人稱奇的是，現場提供的電腦僅有顯示器，不見主機的蹤影。這是科技日報記者近日在2024云棲大會上看到的場景。

　　無主機是如何實現的？展區工作人員介紹，這背后是無影云電腦的支撐。無影云電腦基于終端云計算技術和大模型能力，可通過高速網絡將個性化計算資源分配給用戶。用戶只需在個人電腦或移動設備上下載客戶端，就相當于擁有了一臺云上超級電腦，不僅可以暢玩游戲大作，還能進行復雜的圖形處理和數據計算。

　　本屆大會上，來自大模型、自動駕駛、機器人等行業的專家和從業者齊聚一堂，共同展示人工智能（AI）時代的云上創新，探討AI技術在各行各業的落地現狀和未來潛能。

　　發展速度前所未有

　　數據顯示，目前我國人工智能企業數量已超4500家，截至今年8月，我國完成備案并上線、能為公眾提供服務的生成式人工智能服務大模型達到190多個，注冊用戶數超6億。

　　“去年GPT-4一家獨大，今年群雄并起、你追我趕，幾乎每個月都會有新模型、新產品、新應用發布。”階躍星辰創始人、首席執行官姜大昕說。

　　如姜大昕所言，大模型發展呈現突飛猛進之勢。如今，大模型已具備文本、語音、視覺的多模態能力，開始完成復雜指令。同時，模型推理成本指數級下降，開源生態蓬勃發展。在本屆大會現場，通義大模型、百川大模型、“月之暗面”Kimi、智譜·AI的GLM-4、零一萬物的Yi系列大模型等各顯神通；圖片生成、3D生成、音視頻生成、智能編碼等10多種多模態模型，共同打造沉浸式交互體驗。

　　“過去22個月，AI發展速度超過任何歷史時期。”阿里巴巴集團首席執行官、阿里云智能集團董事長兼首席執行官吳泳銘說。同時，他也認為，現在還處于通用人工智能（AGI）變革的早期階段。

　　在吳泳銘看來，實現真正的通用人工智能，需要下一代模型具備更大規模、更通用、更泛化的知識體系，以及更復雜、更多層次的邏輯推理能力。全世界先進模型競爭的投入門檻，將達到數十億、數百億美元級別。AI具備創造能力、幫助人類解決復雜問題的未來清晰可見，AI在各行業場景中的廣泛應用將成為可能。

　　那么，關于AI的想象空間究竟有多大？

　　“AI最大的想象力不在于手機屏幕，而在于改變物理世界。”吳泳銘認為，過去30年，互聯網浪潮的本質是連接。它連接了人、信息、商業和工廠，并通過這種連接改變人們的生活方式，提高世界協作效率，創造出巨大價值。而生成式AI則通過生產力的供給為世界創造價值，這種價值可能是移動互聯網的十倍甚至幾十倍。

　　清華大學人工智能研究院副院長、生數科技首席科學家朱軍認為，AGI發展分為五個階段。第一階段的代表是聊天機器人，比如ChatGPT。第二階段是推理者，AI可以做復雜問題的深度思考和推理。第三階段是智能體，AI開始從數字世界走向物理世界。第四階段是創新者，它會發現并創造新知識。到了第五階段，AI變成組織者，可以完成組織工作、實現協同高效運轉。目前AI還處于第二階段發展早期，但仍在不斷加速發展。未來18個月，可能出現第四階段的突破。

　　加速落地千行百業

　　經歷“百模大戰”的洗禮，應用落地已成為大模型產業的核心議題。本屆大會也更加注重展現AI技術在千行百業的實際應用，推動AI技術進一步落地。

　　變革，正在汽車行業發生。

　　過去，自動駕駛技術主要靠人寫算法規則，幾十萬行代碼仍然無法窮盡所有駕駛場景。采用“端到端”的大模型技術訓練后，AI模型可直接學習海量人類駕駛視覺數據，極大提高模型訓練效率。

　　英偉達全球副總裁、汽車事業部負責人吳新宙認為，經過互聯網海量數據訓練的大模型對物理世界的理解大幅提升。“有了這樣的通用能力，我相信自動駕駛的上限有望極大提高。”吳新宙說。

　　在本屆大會上，小鵬汽車全新車型P7+的亮相備受關注。通過采用AI大模型實現快速迭代升級，小鵬P7+展現出未來智能出行的可能。

　　另一個被認為將迎來巨變的是機器人行業。“未來，機器人可以是工廠里的機械臂、工地里的起重機、倉庫里的搬運工、救火現場的消防員，也可以是家庭里的寵物、保姆、助理。”吳泳銘說。

　　生成式AI還將帶來計算架構的根本性變化。中央處理器（CPU）主導的計算體系，正在加速向圖形處理器（GPU）主導的AI計算體系轉移。

　　“在新增算力市場上，超50%的新需求由AI驅動產生，AI算力需求已經占據主流地位。這一趨勢還會持續擴大。”吳泳銘說，大量新增需求正是由GPU算力驅動產生，大量存量應用也在用GPU改寫。在生物醫藥、工業仿真、氣象預測、教育、企業軟件、移動應用軟件、游戲等領域，AI計算正在加速滲透。

　　在此背景下，所有行業都需要性能更強、規模更大、更適應AI需求的基礎設施。

　　阿里云首席技術官周靖人表示，圍繞AI時代需求，阿里云正在打造AI基礎設施的新標準，全面升級從服務器到計算、存儲、網絡、數據處理、模型訓練和推理平臺的技術架構體系，讓數據中心成為一臺超級計算機，為AI和應用提供高性能算力服務。