本月,中國(guó)的人工智能領(lǐng)域,再一次因來(lái)自大洋彼岸的玩家而震撼。
5月14日,OpenAI舉辦春季發(fā)布會(huì),繼今年2月份刷屏的Sora之后,帶來(lái)效果堪稱(chēng)“炸場(chǎng)”的GPT-4o,其可進(jìn)行跨文本、音頻、圖像與視頻的實(shí)時(shí)推理與無(wú)延遲對(duì)話(huà),而且向所有用戶(hù)免費(fèi)!
次日,另一“滿(mǎn)級(jí)玩家”谷歌,在I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì)上火力全開(kāi),推出自家多模態(tài)大模型“全家桶”,包括由Gemini模型驅(qū)動(dòng)的AI助手Project Astra、對(duì)標(biāo)Sora的文生視頻模型Veo等數(shù)十款產(chǎn)品。
面對(duì)海外廠(chǎng)商不斷甩出的“王炸”,降價(jià),是國(guó)內(nèi)大部分廠(chǎng)商給出的應(yīng)對(duì)之道。就在今天,阿里云通義千問(wèn)宣布降價(jià)97%,1塊錢(qián)買(mǎi)200萬(wàn)Tokens,相當(dāng)于5本《新華字典》的文字量。前不久,智譜AI、字節(jié)跳動(dòng)的大模型也都宣布降價(jià),以進(jìn)一步搶占市場(chǎng)。
雖然“價(jià)格戰(zhàn)”已經(jīng)打響,但道路千萬(wàn)條,并不是只有“降價(jià)”才能保持領(lǐng)先身位。在近日神州控股、神州信息、神州數(shù)碼集團(tuán)共同舉辦的數(shù)云原力大會(huì)2024開(kāi)幕式上,神州數(shù)碼副總裁、CTO李剛在接受記者采訪(fǎng)時(shí)表示,我國(guó)在大模型的企業(yè)應(yīng)用端具有很大優(yōu)勢(shì),通過(guò)大模型賦能各行各業(yè),是中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的有效路徑。
AI技術(shù)落地企業(yè)場(chǎng)景,需克服三大障礙
中國(guó)IT技術(shù)發(fā)展至今已有20余年時(shí)間,歷經(jīng)多次變遷,中國(guó)企業(yè)早已將擁抱變化、適應(yīng)變化視為常態(tài),積累了強(qiáng)大的主動(dòng)采納新技術(shù)的意識(shí)和能力。如今面對(duì)以AI大模型為代表的新一輪技術(shù)變遷,中國(guó)企業(yè)客戶(hù)也顯露出更加積極主動(dòng)的態(tài)度,以期新技術(shù)能在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中快速應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效能提升。
態(tài)度雖好,但落地不易。李剛表示,一項(xiàng)新技術(shù)落地企業(yè)場(chǎng)景,需要先克服三大障礙。
一是“眼界”。企業(yè)需要不斷擴(kuò)充自己的視野,用“AI Native”的視角,去看待企業(yè)業(yè)務(wù)如何真正通過(guò)AI的方式去創(chuàng)新。
二是“認(rèn)知”。ChatGPT的出現(xiàn)顛覆了以前大家對(duì)AI的理解,每個(gè)人都能感受到這項(xiàng)新技術(shù)在日常工作的應(yīng)用,但認(rèn)知往往是碎片化的。企業(yè)的認(rèn)知應(yīng)該從碎片化變成體系化、系統(tǒng)化,才能避免AI應(yīng)用過(guò)程中“踩坑”。
最后是“場(chǎng)景”。企業(yè)部署AI落地場(chǎng)景時(shí),往往傾向于一上來(lái)就瞄準(zhǔn)大的、關(guān)鍵的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,設(shè)定宏大的目標(biāo)和整體的規(guī)劃,但實(shí)際上有些微小的場(chǎng)景反而更有應(yīng)用價(jià)值。
就目前來(lái)看,面對(duì)大模型技術(shù)帶來(lái)的革命性影響,中國(guó)企業(yè)已逐漸回歸理性。“我們觀(guān)察到,很多企業(yè)已經(jīng)基本理解了模型落地企業(yè)的難度、要點(diǎn)、關(guān)鍵點(diǎn)在什么地方。”李剛表示。
小場(chǎng)景著手,拼裝超級(jí)Agent
當(dāng)視野得到拓展,認(rèn)知得到深化,接下來(lái)的重點(diǎn)便是精準(zhǔn)地解決場(chǎng)景應(yīng)用問(wèn)題。
李剛認(rèn)為,生成式AI企業(yè)場(chǎng)景落地應(yīng)從“小處著手”。不一定是“崗位級(jí)”的,或者是“業(yè)務(wù)流程級(jí)”的,往往“任務(wù)級(jí)”的場(chǎng)景就很容易產(chǎn)生價(jià)值。當(dāng)這些“任務(wù)級(jí)”場(chǎng)景做多了以后,就會(huì)積累出大量任務(wù)型工具,在生成式AI的加持下一步步將其編排起來(lái),就可以在一個(gè)框架下完成更復(fù)雜的任務(wù)。“不過(guò)從小場(chǎng)景出發(fā),需要有一個(gè)平臺(tái)持續(xù)沉淀和積累企業(yè)能力,再在平臺(tái)上進(jìn)行不斷拼裝,最終形成適合企業(yè)場(chǎng)景的復(fù)雜工具或者超級(jí)Agent。”
這也是神州問(wèn)學(xué)AI原生賦能平臺(tái)產(chǎn)生的背后思考。作為神州數(shù)碼的戰(zhàn)略級(jí)AI產(chǎn)品,神州問(wèn)學(xué)最新推出的AI原生賦能平臺(tái)版本包含Agent工程、企業(yè)知識(shí)治理、模型訓(xùn)練與管理三個(gè)相互協(xié)同的功能模塊,幫助IT部門(mén)搭建一個(gè)能夠不斷積累AI能力的平臺(tái),以支撐企業(yè)內(nèi)部不同業(yè)務(wù)部門(mén)的需求,不斷去構(gòu)建AI應(yīng)用。企業(yè)部署了神州問(wèn)學(xué)平臺(tái),可以在此基礎(chǔ)上對(duì)企業(yè)內(nèi)部知識(shí)、私域知識(shí)進(jìn)行很好的治理,進(jìn)行小場(chǎng)景的快速開(kāi)發(fā)、迭代,不斷積淀大的場(chǎng)景。“當(dāng)用的小模型越來(lái)越多,會(huì)涌現(xiàn)出大模型的場(chǎng)景。”李剛表示。
不僅如此,面對(duì)企業(yè)在AI落地過(guò)程中存在的模型選擇、管理等問(wèn)題,神州問(wèn)學(xué)打造的“模型市場(chǎng)”,讓企業(yè)客戶(hù)可以非常方便的在平臺(tái)上選擇、使用、管理第三方模型。“我們?cè)谄渲星度朐u(píng)估框架,設(shè)置相應(yīng)的指標(biāo),在特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景下對(duì)模型進(jìn)行評(píng)測(cè),找到最合適的模型工具。”李剛說(shuō),“未來(lái)神州問(wèn)學(xué)平臺(tái)上會(huì)沉淀越來(lái)越多的AI工具,使得平臺(tái)變得越來(lái)越厚,用這個(gè)平臺(tái)的企業(yè)用戶(hù)越多,工具積累越多,形成一個(gè)正向循環(huán)。未來(lái)我們可以把這些工具再做行業(yè)切分,形成不同行業(yè)的版本出現(xiàn)。”
生成式AI尚未進(jìn)入下半場(chǎng)
經(jīng)歷了前期跑馬圈地式的拼參數(shù)、拼算力,如今行業(yè)普遍認(rèn)為,接下來(lái)AI產(chǎn)業(yè)會(huì)更加強(qiáng)調(diào)落地應(yīng)用?；诖?有觀(guān)點(diǎn)認(rèn)為生成式AI進(jìn)入拼落地的“下半場(chǎng)”。而在李剛看來(lái),追求AI落地固然是大勢(shì)所趨,但說(shuō)“下半場(chǎng)”還為時(shí)過(guò)早。
“大模型技術(shù)本身還沒(méi)有成熟,比如多模態(tài)技術(shù)、MOE技術(shù)、推理技術(shù)等還在不停發(fā)展,往場(chǎng)景中更多的滲透,”李剛說(shuō),“接下來(lái)會(huì)出現(xiàn)一個(gè)更加百花齊放的場(chǎng)景,最終的殺手級(jí)應(yīng)用會(huì)出現(xiàn)在什么場(chǎng)景下還不好說(shuō)。”
“在李剛看來(lái),AI接下來(lái)的發(fā)展走向,可能會(huì)是一條“陡峭的曲線(xiàn)”。“這次的AI有一個(gè)特別大的特點(diǎn),就是它的泛化能力。這導(dǎo)致它的增長(zhǎng)剛開(kāi)始會(huì)很緩慢,是因?yàn)橛泻芏鄦?wèn)題要解決掉,然而一旦解決掉某些問(wèn)題,它的增長(zhǎng)曲線(xiàn)會(huì)非常陡。”
對(duì)于廣大謀求AI商業(yè)化的從業(yè)者來(lái)說(shuō),最重要的可能就是抓住機(jī)遇期,堅(jiān)持“不下牌桌”。“對(duì)于AI的發(fā)展,我們不要太高估未來(lái)一年的變化,也不要低估了未來(lái)三五年的變化。”李剛說(shuō)。
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