7月7日，由启明创投主办的2023世界人工智慧大会—生成式AI与大模型：变革与创新论坛在上海世博展览馆成功举办。人工智慧等技术前沿领域的着名专家与学者，顶级投资人和领军创业者汇聚一堂，共同探索中国科技创新的驱动力量。
本次论坛是大会唯一一场由创投机构主办的相关论坛，立足创业与投资视角，分享了最新生成式AI前沿信息和实践探索，并发布了行业首份基於对海内外逾百家企业深入调研撰写的生成式AI洞察报告，全方位解读了生成式AI的产业变革和未来十大展望。
引领新一代AI浪潮的大模型正在发挥巨大影响力，从研究实验室走向产业界，进而逐渐走进了我们的生活。
作为中国最早关注且最活跃在AI领域的创投机构之一，启明创投首次加入世界人工智慧大会，主办此次论坛。从AI 1.0到AI 2.0，经过十余年的深耕与前沿洞察，启明创投的投资企业遍布AI产业生态链——从晶元、底层基础软体、基础模型到下游垂类应用，许多公司已成为其所在领域的引领者。
在开幕演讲环节，启明创投合伙人周志峰发表了题为「生成式AI与大模型引路产业变革与创新」的演讲。他表示：「大模型和生成式AI正引领当前最大的一波科技新浪潮，明确的信号来自Stable Diffusion、ChatGPT、Midjourney和Copilot等技术和产品显示出的爆发式用户采纳度和其背後企业的史无前例的高人均产出。大模型的『第一性原理』是大规模压缩人类世界所有的数字信息。算力、演算法和数据在过去40年的累积与发展一同推动今天生成式AI的爆发，基础架构层、模型层和应用层的企业都得到快速发展的机会。AI新浪潮带来新的产品形态，模型不仅仅是技术基础设施，而是触达用户的产品——用户 模型=应用。创投视角下的 AI和AI 两种模式的公司都在迎来快速的发展，但面对产业巨头和大模型公司的边界扩张，创业企业需要寻找自己的黄金通道。启明创投识别出AI 2.0已经跨过技术奇点的信号，并在市场引爆点来临前提前布局了多家大模型企业，未来将继续和大家一同见证生成式AI的高速发展。」
预训练大模型是新一代人工智慧应用的基础设施，训练高精度千亿中英双语稠密模型，对大模型研究和应用有重大意义。清华大学教授唐杰在演讲中谈及了AGI的发展历程，表示自2019年开始，超大规模知识图谱和超大数据的大模型为认知智能未来提供了核心支撑。经过不断研发，2022年训练的千亿基座模型为後续的研发工作提供了坚实的基础。其中，ChatGLM-6B模型在开源後，至今已超过300万次下载，并被《中国人工智慧大模型地图研究报告》评为大模型开源影响力第一名。未来将继续探索认知大模型的前沿，逐步解锁In-context 、环境交互与自我优化，和自反思学习等能力。
大模型、多模态显着拉动了算力基础设施需求。启明创投合伙人叶冠泰与壁仞科技合伙人梁刚博士展开对话，双方探讨了高性能通用GPU如何支撑中国大模型训练与推理，呈现了中国芯训练与推理的卓越实力。
梁刚指出：「壁仞科技BR100晶元的BF16算力达到512 TFLOPS，在业界是领先的，并支持TF32、BF16、INT8等多种数据精度，其中INT8的算力可达到1024TOPS。此外，带宽方面壁仞科技自主研发的BLINK能够支持单机8卡互联，另外通过IB网卡实现多机多卡高速互联。壁仞科技SUPA的软体生态已经建成，已经支持数个大模型和训练与推理框架，并适配了多个大模型演算法。半导体行业没有捷径可言，因此壁仞科技会持续专注於产品研发和与用户的合作，踏踏实实做事，最後用产品说话。倾听客户需求是重中之重，在硬体方面，壁仞科技将关注在算力、显存、带宽、集群互联和安全上的需求；在软体上，壁仞科技会与合作夥伴和客户形成『应用-优化-反馈-迭代』的循环，不断提高自己。」
叶冠泰指出：「大模型时代，训练千亿参数、万亿参数的模型必不可少的就是算力，大模型参数规模的高速增长对GPU的能力不断提出更高的要求。大算力的GPU要支撑各种各样的模型，需要具备稳定性、扩展性、延迟控制、性价比等，展现出典型的『木桶理论』，而且大算力晶元的推广，需要整个上下游的生态支持。AI的时代已经到来，晶元公司和大模型公司紧密合作，必将迎来一个辉煌的未来。」
随後，周志峰代表启明创投重磅发布启明创投与未尽研究合作的《生成式AI》报告，并进行深度解读。该报告全方位呈现了成式AI整体框架、产业图谱，生成式AI与大模型企业的定价模型，全球AI人才分布、优势领域、全球顶尖AI从业者联袂推荐的必读论文，以及在大语言模型、多模态模型、商业发展上的十大展望等一系列备受关注的话题。
报告指出，2023年把大模型推向了一个高峰，以GPT-4发布为标志，生成式人工智慧朝着通用人工智慧的方向，进入了创新应用的阶段。基础设施层、模型层和应用层将会构成生成式AI的新架构。当前，生成式AI处於市场早期阶段，这一阶段最重要的特徵，是研究、应用和监管合力开辟生成式人工智慧的创新之路。（请关注启明创投公众号，在後台输入「生成式AI报告」，获取完整报告下载方式。您亦可登陆启明创投官网，通过此链接进行下载：https://www.qimingvc.com/sites/default/files/State_of_Generative_AI_2023.pdf）
作为认知智能领域的领跑者，智谱AI已经通过践行MaaS理念将大模型的能力注入到各行各业。智谱AI CEO张鹏博士发表了「认知大模型及应用初探」的主题演讲，表示2020年发布的GPT-3使大模型进入「可用阶段」，智谱AI也在同年全力进行大模型的研发。今年6月智谱AI将千亿模型ChatGLM升级到二代，推出更多参数规模的模型，重新设计API产品矩阵，以适配更广泛的应用场景需求。当前，智谱AI提供模型的私有化部署、API调用、模型定制等服务，能够为超大型企业、中大型企业及小型企业提供全栈解决方案。此外，智谱AI还推出训推一体化平台，帮助用户快速利用私有数据来使用模型，并提供全链路的AI应用生产工具帮助用户一站式完成专属AI应用的开发。
生成式AI与大模型时代，人形机器人将会创造哪些新可能？优必选科技联合创始人、首席技术官、执行董事熊友军博士在「人形机器人的发展与未来」主题演讲中，介绍了人形机器人正在迎来「iPhone」时刻。人形机器人更适合於人类的环境，并提供更自然的人机交互来满足人的情感和陪伴需求。AI技术的演进和发展，是推进人形机器人智能化关键，人形机器人和ChatGPT结合将AI推上了一个具身智能的新高度。ChatGPT赋能人形机器人，使之告别四肢发达头脑简单；而人形机器人将延展ChatGPT的能力，帮助其超越文本处理和信息空间，具备与物理世界交互能力。人形机器人市场目前百花齐放，未来将更加繁荣。优必选科技从2012年研发小型人形机器人，到2016年投入研发大型人形机器人Walker，至今Walker已经历4次迭代，是中国首款实现商业化落地的大型人形机器人。公司也是目前全球极少数具备人形机器人全栈式技术的公司，并依托於人形机器人核心技术，实现了多个场景的商业化落地应用。
ChatGPT推出之後，人工智慧的范式正在转变。作为AI 1.0时代的领军者，云知声近日正式发布拥有600亿个参数的山海大模型，交出其在AGI领域的第一份答卷。云知声董事长兼CTO梁家恩在演讲中分享了生成式AI赋能未来的力量。梁家恩指出大模型带来了AI的新时代，开启了「数据动力学」新范式：预训练、指令微调和反馈强化。大模型整合大数据，将成为AI2.0时代的发电厂，并将会驱动人才、技术、市场等产业核心要素升级。云知声自研的山海大模型有强大的通用能力，并聚焦於插件扩展和领域增强等相关能力构建，围绕智慧物联和智慧医疗等行业赋能客户。未来云知声将继续探索智能极限、引领产业升级。
开源社区在AI2.0时代的影响力和价值不言而喻。本次论坛特邀Hugging Face的中国区负责人王铁震和未尽研究创始人周健工，就开源力量如何推动生成式AI的发展展开深入探讨。王铁震认为新的一波AI 2.0（生成式AI）模型相比AI 1.0的模型显示出极强的通用性，让每个用户可以使用，而非仅仅是工程师使用的AI工具。闭源模型如ChatGPT和GPT-4虽然是公认效果最好的模型，但存在数据安全、部署成本与可控性等问题，Hugging Face的千亿参数开源大模型BLOOM为用户提供了解决上述问题的机会，让大模型和AI普惠化。此外，Hugging Face也受益於为全世界开发者提供了分享想法、思路和技术的开源社区而蓬勃发展。周健工表示对Hugging Face这样全球性的模型开源社区仅200位员工感到惊讶，并表示业界需要集思广益来思考AI如何普惠更多的人与行业，以及如何在发展过程中确保大模型的可信和安全等问题。
作为全球领先的致力於链接消费者与商品的人工智慧公司，衔远科技自研AI大模型，数百亿级参数规模与独特的训练让大模型在具备通用能力的基础上，更擅长理解人与商品。衔远科技创始人、清华大学惠妍讲席教授周伯文博士在主题演讲中分享了如何用统一大模型底座赋能企业5D创新能力。周伯文指出，生成式AI是AGI的必由之路，ChatGPT开启了人工智慧的新拐点，AI从「与人竞争」变为「协同交互」，帮助人类解决问题。周伯文表示，大模型应用的深化将回归商业本质，AI与消费产业融合发展成未来趋势，统一的大模型将驱动企业从数字化到智能化实现蜕变。衔远科技打造的大模型底座ProductGPT将重构产品与用户二元关系，赋能企业5D（机会洞察、爆品定义、方案设计、驱动研发、营销转化）全生命周期，并为员工提供知识管理、市场洞察、客户交付等不同环节的生产力工具。
生成式AI驱动下，机器人技术创新也在不断加速产业数字化。大模型在制造业领域的落地需要与物理世界交互，这个过程中将会产生哪些难点和突破点。启明创投执行董事陈南与梅卡曼德机器人创始人兼CEO邵天兰以「Embodied AI具身智能推动工业数字化升级」为主题展开讨论。邵天兰指出，人类一直在尝试让机器人变得更智能，并且采取了很多极具挑战的技术。多模态大模型有机会更智能地整合机器人基础能力，以达到更高的智能程度，并赋予了机器人组合更多、更复杂动作的可能性，同时降低开发和编程成本。大模型为中国工业的进一步提升带来了新的动力，在现有的条件下能够组合出非常多的新产品和新应用。中国在新一波机器人行业的发展中更具优势，包括人才基础、产业链基础和客户基础。
陈南表示，梅卡曼德机器人在2016年成立的时候就立志要用AI 3D视觉推动智能机器人无所不在，并且经过这几年努力可以说成绩斐然。随着大模型的火爆，Embodied AI具身智能的概念再度受到极大的关注。具身智能更强调通过强AI能力以及与机械控制的强耦合实现端到端的智能，能够处理更复杂、更模糊的任务。全新AI 3D技术赋能重工行业自动化，助力中国的工业数字化升级，甚至是整个工业领域水平的升级。
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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