人工智能领域投什么?产业化落地和行业模型是机会

人工智能大模型如何与产业结合是5月25日在广州举行的小蛮腰科技大会上热议的话题。第一财经记者发现,不仅IBM、京东等大公司在行动,风投机构也在寻找机会。业界人士预测,人工智能未来更大机会在大模型的产业化落地、在数据积累产生的行业模型。

大模型正日益与产业应用结合

“AI的‘质变时刻’正在到来”,IBM大中华区董事长、总经理陈旭东说,人工智能大模型,正加速科学发现,推动可持续发展。在用于气候和气象数据的基础模型方面,美国国家航空航天局(NASA)和IBM正创建AI基础模型,以分析PB级别的文本和遥感数据,使构建针对特定问题和任务的AI应用程序更加容易,应用于包括检测自然灾害和跟踪自然资源管理中的植被和野生动物栖息地的变化。

在用于分子科学的基础模型方面,IBM的一项预训练的AI模型,可以从简单的表示中推断出分子的结构,从而使分子筛选更快、更容易,也可以从头开始创造分子。简化发现对抗新兴疾病的新药物,或加速过渡到清洁、可再生能源的新材料的过程。陈旭东说,“AI可以帮助我们引导到新的知识和解决方案。”

IBM本月推出了watsonx的AI和数据平台,使企业在各个环节便捷地使用AI,且保障数据安全。陈旭东说,企业应用的过程中,一是找数据,做数据存储;二是建模型,进行灵活模型训练和应用开发平台,支持传统机器学习和生成式AI;三是管起来,做到企业级的AI治理和监管,保障数据安全,支持负责任、透明、可解释的AI工作流。

京东也正推动AI大模型的产业化落地。据京东集团副总裁、京东探索研究院院长何晓冬介绍,京东有零售、物流、工业品、健康、金融等业务,使先进的人机对话、内容生成技术有用武之地。京东将在今年发布新一代产业大模型——言犀大规模预训练语言模型。

目前,京东已通过大模型,生成了3000多个品类商品的介绍,95%以上通过了人工审核,已生成文字超30亿,日均使用量10万。京东还通过大模型,生成唯妙唯肖的客服语音,生成衣服换装图像,甚至生成虚拟数字人对话访谈的视频,以及提高物流效率。

何晓冬说,一站式智能对话交互应用平台言犀将对更多行业赋能。“大模型的下一步将走向多模态和物理世界,建议龙头企业牵头,鼓励市场竞争,以产品牵引,不可把技术和产品分开”。他向第一财经记者表示,AI大模型的更大发展空间在产业化落地。

打造细分行业模型是投资热点

在大模型的基础上,打造细分行业模型,促进人工智能大模型的产业化应用,将成为未来的投资热点。

“生成式AI如何进入行业?”峰瑞资本投资合伙人陈石预计,十年后将是全栈式神经智能大模型时代,大模型会具备人类智能。大模型将赋能各行各业和所有的人,全球将有约10-20家企业提供大模型。下一层是行业,如果行业有产业纵深,需要建立垂类模型,如生物科技、心理等领域,通过先验知识、规律、结构化和非结构化文本去训练,形成行业智能模型,可以赋能行业流程再造、各个环节。再下一层是企业,也要有企业模型,如果没有纵深,将会被击穿。再下一层是员工模型,需要一些工具、智能助手、“副驾驶”。

陈石说,十年后将是模型时代,有大量模型。“你(的模型)对上一级通用模型,是否有不可替代性,如果没有,上一级通用模型就可以把你替代。”进入垂直行业,需基础工作,训练物料、先验知识、规律等要数据化、在线化。没有数据,神经网络是运转不起来的。只有在线化,才能让场景嵌入智能。他向第一财经记者表示:“机会在数据积累产生的(行业)模型上”。

展望人工智能的发展,陈旭东说,2023年AI突破自然语言处理;2024年更加完善AI治理;2025年AI将更节能、更经济;2027年AI将在生产环节广泛应用;2029年AI模型将常规应用于企业,AI可信任、可解释、能推理;2030年全能型、多模态AI出现,开发人员将能在多个抽象级别操纵它们,从而使企业获得竞争优势。

谈及行业模型的建立,陈石认为,“数据最重要,其它不太容易成为你的核心价值。数据你是可以掌握的,AI能力是开放的。行业垂类模型有机会,但也会有压力,它架在应用层与大型模型之间,怎么既能够有应用场景,又能够挡住大模型的进攻,因大模型会进到行业。”

何晓冬向第一财经记者表示,现在AI大模型技术还用于比较浅的工作,如果结合产业知识会更有价值。深层次价值产出需与产业数据结合。如,有人问大模型iPhone怎么还没到,系统回答不了,因为它没有结合京东的物流配送数据。所以,人工智能结合产业的空间和价值更大。

IBM称该公司目前拥有超过30亿美元的生成人工智能业务,第二季度增长超过10亿美元。

最新发布的Granite3.0版本使用英伟达H100GPU进行训练,IBM还将在英伟达的软件工具堆栈上提供部分大模型版本。

氢能项目的“遍地开花”一定程度是下游应用场景的快速发展的结果。

全球大模型训练所用的计算量自2012年起呈指数级增长,平均每3个半月会翻一番。目前,计算量已远超算力增长速度。

中国曾是IBM在美国本土以外业务架构最完善的市场。此次研发部门的关闭是IBM在中国40年发展历史上的一个重要转折点。

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10.2024三、行业现状与特点 10第三章人工智能发展调研 11一、技术发展动态 11二、应用场景拓展 13三、产业链协同发展 14第四章投资战略分析 16一、投资环境评估 16二、投资机会识别 17三、投资风险与策略 18第五章结论与建议 19一、研究结论 19二、企业发展建议 21摘要本文主要介绍了中国人工智能行业的发展现状与投资https://www.renrendoc.com/paper/323193236.html