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AI讓“想象力”變成“生產力”

IP屬地 中國·北京 編輯:趙云飛 央廣網 時間:2024-09-30 09:55:01

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。

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