界面新聞記者 | 程璐
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如果說ChatGPT的出世，讓2022年被稱為生成式人工智能之年，那麼2023年則把大模型推向了一個高峰，以GPT-4釋出為标志，生成式人工智能，朝着通用人工智能的方向，進入了創新應用的階段。
7月7日舉辦的“生成式AI：變革與創新”論壇是2023世界人工智能大會唯一一場由創業投資機構發起的分論壇，在這場論壇上明顯可以感受到，今年創新創業者、投資方重點關注的話題都緊密圍繞着生成式AI。以海量資料為基礎的大模型的出現，降低了AI産業化的基礎研發成本和應用的落地門檻，創新應用正在不斷湧現。
啟明創投合夥人周志峰在關于AI大模型以及産業發展趨勢的分享中提到，ChatGPT重新點燃了AI 2.0這波浪潮，AI再次成為了創業和投資的熱點。相關資料顯示，2020年GPT-3釋出的兩年内，創投機構對Al企業的投資增長了4倍，僅2022年就有13.7億美元的融資。
而新浪潮也會重建整個産業架構，産品形态進而也會發生巨大改變。AI新浪潮下的産業生态架構分為三層，最底層是基礎架構層，由智算平台提供算力，中間是模型層，第三層是應用層。科技巨頭正忙于研發大模型，尚未顧及深度切入具體應用場景，這是初創企業的藍海，也有發展道路上的暗礁。
啟明創投梳理了過去兩年多裡新成立的100多家生成式AI新公司，發現這其中有将近30%做語言類應用，最多的是做多模态應用的公司；還有一些做底層大模型或是大模型基礎架構優化的公司占14%。具體方向中，ChatBot占11%，生産力工具占比高達65%，包括文案寫作、腳本生成、虛拟人物、視訊廣告生成等等。
但另一方面，業内領先的AI公司仍舊是翎毛鳳角，AI賦能各産業端的局面也尚未到來。周志峰對此提出，AI2.0的新浪潮會一路向前，還是會像數年前的“人工智能泡沫”一樣走低，是值得思考的問題。
上一波Al浪潮中，AlphaGo戰勝圍棋聖手李世石讓大衆開始關注深度學習和Al，但随後2016年、2017年融資額和AI創業公司的數量卻開始走下坡路，原因在于之前Al企業在産業落地上沒有交出讓市場滿意的答卷。2022年11月ChatGPT 再次引爆大衆熱情，這幾個月來幾乎每周都有新的生成式Al産品誕生，AI2.0未來會怎麼走？
今天AI的創業環境下，周志峰認為創業公司要走的路可能是一條死亡峽谷，來自峽谷兩邊的科技大廠和大模型公司都會不斷擠壓，技術在動态變化，怎麼能夠找到創業的黃金通道，穿過死亡峽谷最終走向廣闊天地，這是創業要努力思考的。
“我們處在生成式AI發展的早期，未來會發展得非常快，任何一個偉大的科技趨勢出現時，都會有很多噪音和泡沫，我希望投資人和創業者，都能忽略炒作周期，埋頭踏踏實實做事，才能推動AI發展。周志峰說。
從參與WAIC的創業公司們角度來看，他們一邊看到生成式AI帶來的機會與更多可能，一邊也感受到了壓力，壓力來自于與國外先行者的差距以及AI真正落地産業的高要求。事實上，随着算力與模型的進步，更多初創企業正在湧入AI賽道，他們面臨着競争以及潛在的巨頭碾壓。
優必選科技聯合創始人、首席技術官熊友軍看到，過去人形機器人一直都圍繞着“如何更好地運動”在發展，但ChatGPT出現後，行業開始更加關注機器人與人之間的互動，競争百花齊放， ChatGPT可以幫助人形機器人提高運動規劃與控制、手眼協調、靈巧抓取政策以及視覺感覺力等多項核心競争要素。
在接受包括界面新聞在内的采訪中，閃馬智能創始人兼CEO彭垚表示公司也做了大模型探索，并且已經在交通專業領域發揮作用，閃馬智能的感覺大模型SupreMeta将檢測、分類、分割多任務統一；将視覺、雷達、雷射多模态融合，去發現并解決交通上實際出現的問題。與Meta開源視覺大模型SAM比，在交通領域的實測效果要好15%以上。
多模态大模型提高了機器“聰明”的上限，為新商業生态的出現提供可能，但企業實踐的過程中挑戰也随之出現。
彭垚提到，如何增強算力、如何提高模型精度、如何降低訓練成本、如何處理大規模資料等都是企業應用大模型的直覺挑戰。銜遠科技創始人周伯文表示，在中國，企業尚未普遍通過AI實作營收和利潤貢獻，核心問題在于AI能否跟業務結合。而雲知聲董事長兼CTO梁家恩也認為，行業大模型的護城河其實是“行業”，而非大模型，AI需要真正解決行業的問題，并且提供足夠的可控性、可靠性。
從國際競争的角度，長期來看，人才對人工智能未來的影響超過了算力。目前美國占據明顯優勢，并且美國的科技企業正在成為推動AI研究創新的主力，美國擁有頂級學者最多的前三大機構分别是谷歌、微軟與Meta，合計招攬了美國頂級學者的30%，而中國仍以高校為主。
壁仞科技合夥人梁剛表示，在AI晶片領域，目前國内跟國際上相比還是有較大距離，特别是軟體生态部分，想要追趕，必須要先包容。“半導體行業的沒有捷徑可走，也沒有彎道可繞，必須踏踏實實走。我們要傾聽客戶的需求，和合作夥伴一起成長。但随着大模型應用的緊迫感，我相信這個追趕周期會縮短。”
梅卡曼德機器人創始人、CEO邵天蘭則認為中國有獨特的發展優勢，特别是AI所需要的産業鍊基礎，中國的響應速度快，也有很多供應商願意陪着公司成長，此外中國客戶的緊迫感相較于歐美公司的佛系，都讓中國在生成式AI的變革中有很多機會點。
會上，啟明創投聯合未盡研究釋出《生成式AI》報告，報告認為，2024 年中國将出現比肩 GPT-4的多語言通用大模型。目前生成式AI市場處于技術主導的早期階段，科技巨頭忙于研發大模型，存在千億美元市值的平台性企業的機會。
報告還提出，3年内，颠覆式的AI應用的核心驅動力來自于底層模型的創新，模型的作用将大于産品設計的作用。