文 | 鄧詠儀

編輯 | 蘇建勛

又一年過去了，AGI進度如何了？

自OpenAI的ChatGPT震撼全球，全球AI界的終極目標——AGI（通用人工智能）暫未實現。但全球AI界的風向標，已經從談GPT-4為主的通用、底層大模型（Foudation Model），快進到2024年的多模態。

一切都圍繞著AI應用展開了。從年初的Sora、Suno，到近期的o1（OpenAI的多模態新模型）、Cursor（AI編程應用）和火得不可開交的機器人（新時代的時髦稱呼：具身智能），毫無疑問，AI正在加速落地，并且走入物理世界中。

在國內，阿里可謂是對這波生成式AI浪潮投入力度最大，節奏最為激進的巨頭。阿里自己的通用大模型家族”通義“，從底層的通用大模型，到圖像、視頻、代碼等領域的應用，均有覆蓋。

在外部，阿里甚至還投資了國內大模型六小虎中的五家，出手果決——現任阿里巴巴集團CEO、阿里云智能集團董事長兼CEO吳泳銘則是這場AI浪潮中，主導阿里動向的主舵手。2023年，吳泳銘在接任阿里云后，就馬上提出了”AI驅動、公共云優先“的戰略。阿里云整體開始了一場降本增效，劍指AI的大變革，目標更加集中。

在9月19日演講的演講中，吳泳銘表示，過去22個月，AI發展的速度超過任何歷史時期，但我們依然還處于AGI變革的早期。”生成式AI最大的想象力，絕不是在手機屏幕上做一兩個新的Super App，而是接管數字世界，改變物理世界。“他說。

核心觀點：

AI發展速度已經超過任何歷史時期，但依然處于AGI變革的早期。 下一階段先進模型的投入門檻是幾十億、幾百億美金級別。 生成式AI最大的想象力，絕不是在手機屏幕上做一兩個新的超級app，而是接管數字世界，改變物理世界。 機器人將是下一個迎來巨變的行業。未來所有能移動的物體都會變成智能機器人。 未來幾乎所有的軟硬件都會具備推理能力，它們的計算內核將變成GPU AI算力為主、CPU傳統計算為輔的計算模式。 過去一年，阿里云投資新建了大量的AI算力，但還是遠遠不能滿足客戶的旺盛需求。 人們對新技術革命，往往對短期高估，又對長期低估，但它會在你的懷疑中成長，在你在遲疑中錯過大趨勢。

阿里巴巴集團CEO兼任淘天集團董事長、首席執行官、阿里云董事長與CEO

附吳泳銘演講全文：

歡迎來到2024云棲大會。在剛剛過去的夏天，阿里云全面支撐巴黎奧運會實現了歷史性突破，云計算首次超越衛星，成為奧運主要轉播方式。AI也首次廣泛應用于奧運會。今天，云棲大會的焦點也是AI。我主要分享三點內容：

第一，過去22個月，AI發展的速度超過任何歷史時期，但我們現在依然還處于AGI變革的早期階段。

大模型技術快速迭代，技術可用性大幅提升。大模型已經具備了文本、語音、視覺的多模態能力，能夠開始完成復雜指令。去年，大模型還只能幫助程序員寫簡單的代碼，今天已經能直接理解需求，完成復雜的編程任務。去年，大模型的數學能力還只有中學生水平，今天已達到國際奧賽金牌水平，并在物理、化學、生物等多方面學科接近博士水平。

同時，模型推理成本指數級下降，已經遠遠超過摩爾定律。一年來，通義千問API在阿里云百煉上的調用價格下降了97%，百萬Tokens調用花費最低已經降到了5毛錢。推理成本是應用爆發的關鍵問題，阿里云會努力把成本繼續降下去。

開源生態蓬勃發展。今年6月，通義千問開源Qwen2，迅速登頂Huggingface的全球開源模型排行榜。在Huggingface上，Qwen的原生和衍生模型接近5萬個，排名全球第二。阿里云魔搭社區上有超過1萬個模型、服務了超過690萬開發者。

這一切才剛剛開始，要實現真正的AGI，下一代模型需要具備更大規模、更通用、更泛化的知識體系，同時也將具備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、數百億美金的級別。AI具備創造能力、幫助人類解決復雜問題的路徑清晰可見，也打開了AI在各行業場景中廣泛應用的可能性。

第二，AI最大的想象力不在手機屏幕，而是接管數字世界，改變物理世界。

今天很多行業內人士一直在想AI最大的應用是什么，可能一直在想手機上有什么AI時代創新的超級APP。但我們認為AI最大的想象力絕對不是在手機屏幕上，AI最大的想象力是在通過滲透數字世界、接管數字世界，并改變物理世界，這才是AI最大的想象力。

我們不能只停在移動互聯網的視角看未來。生成式AI最大的想象力，絕不是在手機屏幕上做一兩個新的超級app，而是接管數字世界，改變物理世界。

過去三十年，互聯網浪潮的本質是連接，互聯網連接了人、信息、商業和工廠，通過連接提高了世界的協作效率，創造了巨大的價值，改變了人們的生活方式。但生成式AI是通過生產力的供給創造了新的價值，從而為世界創造了更大的內在價值，也就是總體提高了整個世界的生產力水平。這種價值創造，可能是移動互聯網連接價值的十倍、幾十倍。

我們認為生成式AI將逐漸滲透數字世界，并接管數字世界，物理世界的大部分事物都會具備AI能力，形成下一代的具備AI能力的全新產品，并與云端AI驅動的數字世界連接產生協同效應。

很長一段時間，AI的焦點主要集中在模擬人類的感知能力，比如自然語言理解、語音識別、視覺識別。但是生成式AI的崛起，帶來了質的飛躍，AI不再僅僅局限于感知，而是首次展現了思考推理和創造的力量。

生成式AI讓世界有了一個統一的語言——Token。它可以是任何文字、代碼、圖像、視頻、聲音，或者是人類千百年來的思考。AI模型可以通過對物理世界數據的Token化，理解真實世界的方方面面，比如人類行走、奔跑、駕駛車輛、使用工具，繪畫、作曲、寫作、表達、教學、編程的技巧，甚至是開公司創業。理解之后，AI就可以模仿人類去執行物理世界的任務。這將帶來新的產業革命。

我們看到，汽車行業正在發生這樣的變革。之前的自動駕駛技術，是靠人來寫算法規則，幾十萬行代碼，仍然無法窮盡所有的駕駛場景。采用“端到端”的大模型技術訓練后，AI模型直接學習海量人類駕駛視覺數據，讓汽車具備了超越大部分司機的駕駛能力。

機器人將是下一個迎來巨變的行業。未來，所有能移動的物體都會變成智能機器人。它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、包括家庭里的寵物狗、保姆、助理。

未來，工廠里會有很多機器人，在AI大模型的指揮下，生產機器人。現在每個城市家庭里有一輛或者兩輛車，未來每個家庭可能會有兩三個機器人，幫助人們提升生活當中的效率。

可以想見，AI驅動的數字世界連接著具備AI能力的物理世界，將會大幅提升整個世界的生產力，對物理世界的運行效率產生革命性的影響。

第三，AI計算正在加速演進，成為計算體系的主導。

無論是我們看到端側的計算，還是云端的世界，這都是一個非常明顯的趨勢。生成式AI對數字世界和物理世界的重構，將帶來計算架構的根本性變化。過去幾十年，CPU主導的計算體系，正在加速向GPU主導的AI計算體系轉移。未來幾乎所有的軟硬件都會具備推理能力，它們的計算內核將變成GPU AI算力為主、CPU傳統計算為輔的計算模式。

我們看到，在新增算力市場上，超過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。過去一年，阿里云投資新建了大量的AI算力，但還是遠遠不能滿足客戶的旺盛需求。

今天我們接觸到的所有客戶、所有開發者、所有CTO，幾乎都在用AI重構自己的產品。大量新增需求正在由GPU算力驅動，大量存量應用也在用GPU重新改寫。在汽車、生物醫藥、工業仿真、氣象預測、教育、企業軟件、移動APP、游戲等行業，AI計算正在加速滲透。在各行各業，看不見的新產業革命正在悄然演進。

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。

阿里云正在以前所未有的強度投入AI技術研發和基礎設施建設。我們的單網絡集群已拓展至十萬卡級別，正在從芯片、服務器、網絡、存儲到散熱、供電、數據中心等方方面面，重新打造面向未來的AI先進基礎設施。

從歷史經驗來看，人們對新技術革命，往往對短期高估，又對長期低估。因為在新技術應用早期，滲透率還比較低，人們經驗沒有發生過此類事件，大部分人的本能會產生懷疑，這很正常。但新技術革命會在人們的懷疑中成長，讓很多人在遲疑中錯過。

站在AI時代浪潮的開端，我感到無比興奮。今天，我們請到大模型、自動駕駛和機器人三個領域的企業家和科學家。他們正在飛奔著用AI重構我們的世界，期待他們的精彩分享。

謝謝大家。希望大家度過一個充實、愉快的云棲。