來源：商學(xué)院雜志

Sora的橫空出世讓人們感受到了人工智能的迫近,。在這場(chǎng)競(jìng)賽中,，谷歌,、Meta,、OpenAI,、微軟以及投資人之間燃起了無限的愛恨情仇,。中國在這場(chǎng)大賽中的機(jī)會(huì)又在哪里,？

文｜錢麗娜 石丹

ID | BMR2004

一名身著時(shí)尚黑皮衣,、內(nèi)搭亮麗紅裙的女子，戴著黑色墨鏡,，手拿黑色鏈條包行走在雨后夜晚的東京街頭,，地面的積水映出她的身影和絢麗的霓虹燈。短短60秒的視頻刷爆朋友圈,，這不是某位時(shí)尚博主的走紅,，而是AI再次帶給人類的“震撼”。

Sora的橫空出世讓人們感受到了人工智能的迫近。在這場(chǎng)競(jìng)賽中，谷歌,、Meta,、OpenAI、微軟以及投資人之間燃起了無限的愛恨情仇,。中國在這場(chǎng)大賽中的機(jī)會(huì)又在哪里,？

01

開源還是閉源

從趨勢(shì)來看，未來人工智能有可能形成開源和閉源兩個(gè)體系,。LLaMA是Android的開源模式,，OpenAI是蘋果的iOS模式。

正當(dāng)Sora再一次將OpenAI推上熱搜之時(shí),，特斯拉創(chuàng)始人埃隆·馬斯克卻在3月1日向由微軟支持的OpenAI及其首席執(zhí)行官山姆·奧特曼提起訴訟,。

在向舊金山法院提起的訴訟中，馬斯克的律師說,，2015年,，奧特曼和OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人格雷格·布羅克曼接觸了這位科技億萬富翁，同意成立一個(gè)非營(yíng)利性實(shí)驗(yàn)室,，為“造福人類”開發(fā)通用人工智能,。2018年，馬斯克從OpenAI董事會(huì)辭職,。2020年,，馬斯克曾表示，人工智能“可能比核武器更危險(xiǎn)”,。

起訴書寫道：“直到今天,，OpenAI，Inc.,的網(wǎng)站仍繼續(xù)聲稱,，其章程是為了確保AGI（通用人工智能）造福全人類,。然而，實(shí)際上,，OpenAI,，Inc.已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)槭澜缟献畲蟮目萍脊疚④浭聦?shí)上的閉源子公司?！?/p>

在馬斯克和OpenAI的爭(zhēng)議中,，先撇開價(jià)值觀不談，一個(gè)關(guān)鍵問題是OpenAI在開源與閉源上的選擇,。一直以來,，開源是IT界的信仰。但在人工智能目前階段的競(jìng)爭(zhēng)中,，開源和閉源關(guān)乎著企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)位序,。

創(chuàng)業(yè)公司Stability AI憑借開源AI大模型Stable Diffusion而聲名鵲起,。Stable Diffusion（以下簡(jiǎn)稱SD）能根據(jù)用戶的文字提示創(chuàng)作圖片作品。Stability AI堅(jiān)信,，開源精神為創(chuàng)建和獲取尖端研究提供了明確的路徑,，它支持的研究社區(qū)目前正在開發(fā)突破性的人工智能模型，應(yīng)用于圖像,、語言,、代碼、音頻,、視頻,、3D內(nèi)容、設(shè)計(jì),、生物技術(shù)和其他科學(xué)研究。開源模型吸引了谷歌,、亞馬遜和Adobe等科技巨頭,，它們認(rèn)為，相對(duì)于不開源的AI模型,，開源是一種更好的選擇,。

2022年11月，Stability AI發(fā)布SD 2.0,。就在新版大模型發(fā)布一個(gè)月后,，蘋果應(yīng)用商店排名前十的應(yīng)用程序中有四款由SD提供支持。然而,，Stability AI并未從開源中盈利,，反倒讓具有產(chǎn)品化能力的Midjourney大獲成功。Midjourney起初只有11位員工,，基于SD模型,，Midjourney對(duì)大量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，微調(diào)模型,，并以付費(fèi)訂閱的模式獲利,，3種套餐分別為10/30/60美元/月。隨著用戶數(shù)據(jù)的增加,，Midjourney形成了數(shù)據(jù)飛輪,，用戶體驗(yàn)不斷提升。公司在沒有接受任何投資的情況下,，據(jù)外界估計(jì),，公司2023年收入超過2億美元。2022年9月,，由Midjourney生成的藝術(shù)作品《太空歌劇院》在美國科羅拉多州博覽會(huì)藝術(shù)比賽上,，獲得了“數(shù)字藝術(shù)/數(shù)字修飾照片”一等獎(jiǎng),。而提供大模型的Stability AI，由于一直未能盈利,，于2023年12月宣布不再完全開源,，以每月付費(fèi)的形式向企業(yè)用戶推出其最新的人工智能模型。

2018年成立的Runway公司利用計(jì)算機(jī)圖形和機(jī)器學(xué)習(xí)來降低內(nèi)容創(chuàng)作的壁壘,。Runway 推出的Gen-2是文生視頻生成工具,，可以自動(dòng)修剪視頻內(nèi)容。Runway最初是開源模型SD的創(chuàng)造者之一,。在SD發(fā)表之前,，來自德國的學(xué)者和Runway共同推出一個(gè)名為L(zhǎng)atent Diffusion的開源圖像生成器。Stability AI的成果其實(shí)是基于Latent Diffusion,。Runway此后改變了思路,。從開源走向閉源，為來自影視行業(yè)的客戶提供支持,，參與了《黑寡婦》等電影的特效項(xiàng)目,，形成了自己的營(yíng)利體系。

人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)跑者谷歌最早于2017年推出Transformer架構(gòu),，如今Bert,、T5、ChatGPT,、LLaMa,、Sora大模型都是基于這一架構(gòu)。Transformer改進(jìn)了深度學(xué)習(xí)處理長(zhǎng)文本序列的能力,，為大型語言模型的發(fā)展奠定了基礎(chǔ),。OpenAI的開發(fā)者正是基于谷歌發(fā)表的這篇論文開始了探索。

2022年6月,，谷歌高級(jí)工程師盧克·塞諾（Luke Sernau）寫的一份備忘錄遭泄露,，備忘錄在大聲疾呼，開源軟件正在威脅大型科技公司對(duì)人工智能的掌控,。那些谷歌Bard或OpenAI的ChatGPT替代品,，正在讓開發(fā)人員研究、構(gòu)建和修改,，這些版本比大公司開發(fā)的最好的人工智能模型更小,、更便宜，在性能上（幾乎）匹配,，并且這些新版本可以免費(fèi)共享,。然而，2024年2月,，谷歌罕見地改變了此前堅(jiān)持的大模型閉源策略,，推出了“開源”大模型Gemma,。有報(bào)道認(rèn)為，Gemma代表谷歌大模型策略的轉(zhuǎn)變——兼顧開源和閉源,，開源主攻性能最強(qiáng)大的小規(guī)模模型,，對(duì)手是Meta和有著“全法國希望”之稱的Mistral AI；閉源則主攻規(guī)模大且效果最好的大模型OpenAI,。

回到OpenAI的道路選擇,。馬斯克投資OpenAI的初衷是為了遏制通用人工智能對(duì)人類可能構(gòu)成的危險(xiǎn)，特別是當(dāng)谷歌收購DeepMind團(tuán)隊(duì),，并且一路引領(lǐng)AGI競(jìng)賽時(shí),。奧特曼也有同樣的擔(dān)憂。

OpenAI初始“燒”了很多錢,，推出過Gym,、Universe等技術(shù)產(chǎn)品，但在谷歌的AlphaGo面前都黯然失色,。面對(duì)一次次失利,，馬斯克提出希望全權(quán)管理，該提議未被接受,，于是他退出OpenAI，其投資總額不到4500萬美元,。失去資金來源的OpenAI在2019年成立了一個(gè)可營(yíng)利組織來募資,，設(shè)定了獲利的天花板，即任何投資這個(gè)組織的人,，最高獲利只能為100倍,，超過100倍后的利潤(rùn)歸OpenAI所有。

自2019年起,，微軟與OpenAI展開合作,。OpenAI每年在微軟云服務(wù)上進(jìn)行模型訓(xùn)練，成為微軟投資的重要組成部分,。GPT-1于2018年推出,，直至2023年3月OpenAI推出GPT-4時(shí)才一鳴驚人。微軟隨后將ChatGPT技術(shù)用于旗下的各項(xiàng)產(chǎn)品,。自宣布使用OpenAI相關(guān)人工智能產(chǎn)品后,，微軟股價(jià)從2023年1月6日的每股243美元一路上漲，截至當(dāng)年12月29日,，收盤價(jià)為每股375美元,，股價(jià)上漲54.3%。同年,，道指上漲13.7%,，標(biāo)普500指數(shù)上漲24.2%,，納斯達(dá)克綜合指數(shù)上漲43.4%。2024年,，OpenAI繼續(xù)推出文生視頻大模型Sora,，再次轟動(dòng)業(yè)界，微軟股價(jià)進(jìn)一步攀升至每股400美元上方,。OpenAI的GPT系列模型以及文生視頻模型Sora,，終于在一次次的快速迭代中反超了谷歌。

面對(duì)OpenAI給微軟帶來的潑天富貴和技術(shù)優(yōu)勢(shì),，投資打了水漂的馬斯克提起了訴訟,，他認(rèn)為OpenAI是一家“為了獲得最大利潤(rùn)的超級(jí)閉源的人工智能”公司。目前的事實(shí)是,，OpenAI幾乎完全放棄了開源,，并且成為最不開源的AI公司之一。

中歐國際工商學(xué)院管理學(xué)副教授楊蔚曾就“企業(yè)的開源創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略”做過研究論文,。她指出,，軟件業(yè)在20世紀(jì)60年代初期普遍采用開源策略，直到1985年,，IBM將算法專利化,，并且得到美國法院的支持后，才有了與開源軟件相左的專有軟件（Proprietary?Software）,。但到2000年左右,，業(yè)界開始質(zhì)疑開源是否仍有發(fā)展空間，開源后如何贏利,？

楊蔚指出,，開源有兩個(gè)重要價(jià)值：一是確立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，二是實(shí)現(xiàn)技術(shù)擴(kuò)散,。

“當(dāng)ChatGPT在兩個(gè)月內(nèi)的下載量達(dá)到1億用戶時(shí),，谷歌必須采取開源措施。開源是對(duì)競(jìng)爭(zhēng)者的釜底抽薪,?！睏钗嫡f。事實(shí)是,，谷歌還在就是否開源大模型遲疑之時(shí),，Meta搶到了先機(jī)，于2023年2月官宣LLaMA開源,，而谷歌直到2024年2月才開源Gemma,。“我認(rèn)為谷歌現(xiàn)在開源已經(jīng)晚了,，開源社區(qū)的第一信條就是‘不要重復(fù)造輪子’,?！痹陂_源社區(qū)中，第一個(gè)開源軟件哪怕性能不好,，程序員們也會(huì)不計(jì)回報(bào)地加以優(yōu)化,，但如果再出現(xiàn)一個(gè)類似的軟件，他們將興味索然,。所以,，盡管LLaMA最初的性能只有ChatGPT的60%，但經(jīng)過開源社區(qū)的改造,，三周后性能就達(dá)到了ChatGPT的90%以上,。開源的另一個(gè)附加好處是降低了開發(fā)成本。

“Meta在人工智能上的實(shí)力很強(qiáng),，2018年之前,，學(xué)術(shù)界發(fā)表的文章中，60%使用谷歌的Tensor Flow,，但2019年之后,，使用Meta開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架開始占據(jù)主流，學(xué)界使用工具是重要的市場(chǎng)先導(dǎo)指標(biāo),?！睏钗嫡f?！皬内厔?shì)來看,，未來人工智能有可能形成開源和閉源兩個(gè)體系。LLaMA是Android的開源模式,，OpenAI是蘋果的iOS模式?！?/p>

02

谷歌為什么掉隊(duì)了,？

谷歌目前的被動(dòng)局面，不完全是由技術(shù)問題引起的,。龐大的科研人才規(guī)模更容易導(dǎo)致研發(fā)人員在技術(shù)路徑和AI道德層面產(chǎn)生意見分歧甚至沖突,，對(duì)創(chuàng)新的推進(jìn)產(chǎn)生掣肘。

如今,，ChatGPT的性能優(yōu)于谷歌的BERT,，Mata又早于谷歌開源，先行者谷歌在技術(shù)和商業(yè)策略上腹背受敵,。對(duì)此,，中國電信研究院大數(shù)據(jù)與人工智能研究所所長(zhǎng)楊明川認(rèn)為，谷歌的相對(duì)遲緩主要有兩個(gè)原因,。

一是專注度不夠,。所有大模型技術(shù)的終點(diǎn)都是通用人工智能,，谷歌應(yīng)該有多種技術(shù)路線同步進(jìn)行，主要的技術(shù)路徑可能類似于AlphaGo的強(qiáng)化學(xué)習(xí),，但這個(gè)路線需要疊加大模型技術(shù)來實(shí)現(xiàn),。楊明川說：“我認(rèn)為谷歌和Meta都可能實(shí)現(xiàn)通用人工智能，只是看誰更快,。OpenAI的成功是因?yàn)閷Ｗ?，或許是因?yàn)樗鼪]有更多可選的技術(shù)路線。從另一個(gè)角度來看,，OpenAI擁有技術(shù)信仰,，創(chuàng)始人對(duì)大模型底層技術(shù)的認(rèn)識(shí)非常堅(jiān)定，我認(rèn)為OpenAI的深度與此有關(guān),?！?/p>

二是大模型研發(fā)體現(xiàn)了“木桶效應(yīng)”?！癝ora的成功是基于出色的工程化能力,，把每塊足夠強(qiáng)、足夠長(zhǎng)的‘木板’拼接成為一個(gè)整體,?！睏蠲鞔ㄕf。Sora整合了多項(xiàng)技術(shù),，視頻數(shù)據(jù)所用的圖片描述生成采用了在DALL-E 3中引入的重新標(biāo)注技術(shù),，通過兩階段精調(diào)的方式生成圖像詳盡的描述，再使用GPT-4進(jìn)行豐富,，且合成數(shù)據(jù)很可能使用了UE5渲染得到的高質(zhì)量視頻素材,。“Sora雖然采用的每一項(xiàng)技術(shù)都是業(yè)界頂尖的,，但其實(shí)端到端的優(yōu)化難度是極大的,，它集中了文本大模型、多模態(tài)大模型在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù),，是個(gè)集大成者,。技術(shù)人員視野足夠廣、技術(shù)寬度足夠?qū)?，才能將多個(gè)技術(shù)組合成一個(gè)整體,，解決了之前不敢想的問題?！狈粗?，競(jìng)爭(zhēng)者如果在某些技術(shù)能力上有短板，將很難推出同款競(jìng)品。

楊蔚認(rèn)為,，谷歌目前的被動(dòng)局面不完全是由技術(shù)問題引起的,。她認(rèn)為人工智能的復(fù)雜性是多面的，不僅僅是技術(shù),，更存在于道德倫理方面,。而這種多維的復(fù)雜性和不確定性對(duì)于谷歌這樣的技術(shù)巨頭挑戰(zhàn)是更大的。龐大的科研人才規(guī)模更容易導(dǎo)致研發(fā)人員在技術(shù)路徑和AI道德層面產(chǎn)生意見分歧甚至沖突,，對(duì)創(chuàng)新的推進(jìn)產(chǎn)生掣肘,。

谷歌能否扭轉(zhuǎn)局面，實(shí)現(xiàn)對(duì)AI技術(shù)及應(yīng)用的強(qiáng)整合,，考驗(yàn)的是CEO的領(lǐng)導(dǎo)力,。楊蔚認(rèn)為，AI技術(shù)的發(fā)展與管理學(xué)發(fā)展同源,，“領(lǐng)導(dǎo)者是否具備魄力,、實(shí)力和手段，整合現(xiàn)有企業(yè)資源尋找新出路,，我認(rèn)為這是關(guān)鍵,。”楊蔚說,。

03

投資者的技術(shù)機(jī)會(huì)

人工智能是多領(lǐng)域人才的組合,，人工智能技術(shù)在開發(fā)時(shí)，需要引入物理人才,、仿真技術(shù)人才等,。

·時(shí)空壓縮

香港大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授徐克在一次公開講座中提到，Sora的技術(shù)路線明確指出需要同時(shí)進(jìn)行時(shí)間和空間的壓縮,，這是技術(shù)重點(diǎn),，而目前投資圈不少人只關(guān)注Diffusion和Transformer路線，而忽略了時(shí)空壓縮,。如果無法完成壓縮,，將很難做好文生視頻。

空間壓縮中,，文生圖的功能先通過編碼器（encoder），將高分辨率的圖像轉(zhuǎn)化為低分辨率的圖像,，然后通過解碼器（decoder）,，將低分辨率的圖像還原，完成空間壓縮后,，軟件處理的Token從1k×2k降為256象素×256象素,。

在時(shí)間壓縮中，假設(shè)視頻時(shí)長(zhǎng)20秒,，每秒25幀,，圖像分辨率為1k×2k,，處理的Token量為1k×2k×25幀/秒×20秒，所以必須對(duì)時(shí)間維度進(jìn)行壓縮,。徐克認(rèn)為,，“Pika、Runway之所以無法生成長(zhǎng)時(shí)間的視頻,，是因?yàn)橹蛔隽丝臻g上的壓縮,，沒有做時(shí)間上的壓縮?！?/p>

·通向物理世界的路徑

OpenAI發(fā)布的訓(xùn)練Sora的動(dòng)機(jī)是：“我們正在教AI如何理解和模擬物理世界中的運(yùn)動(dòng),，目標(biāo)是訓(xùn)練出能夠幫助人們解決需要與現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行交互的問題的模型?！薄拔覀兊难芯拷Y(jié)果表明,，擴(kuò)展視頻生成模型是建立物理世界通用模擬器的一條可行之路?！睏蠲鞔ㄕf,。

楊明川認(rèn)為，OpenAI沿用的是規(guī)模法則的路徑,，Sora依靠大數(shù)據(jù)的概率模型來模擬物理世界,。因?yàn)闆]有引入物理約束，物理模擬引擎只是在模擬一個(gè)真實(shí)的世界,，所以它無法達(dá)到最優(yōu)物理約束方案,，Sora出現(xiàn)一些有違物理規(guī)律的視頻圖像也就不足為奇了。比如物體相互穿過,、變形,，如籃球穿過籃筐的側(cè)面，狗在走路時(shí)相互穿過,。Meta一直強(qiáng)調(diào)的是世界模型,，這是遵循物理定律約束的大模型?！澳壳叭斯ぶ悄苷幱谀M階段,，接下來是仿真階段，之后才是完全遵循物理定律的階段,，即世界模型的階段,。每個(gè)階段都需要有核心技術(shù)支撐。幾大公司可能會(huì)有幾條開發(fā)路徑,，是繼續(xù)遵循規(guī)模法則,，進(jìn)一步增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練量，還是引入先驗(yàn)物理定律？哪條路徑能走得更遠(yuǎn)目前還不確定,。但有一點(diǎn)可以肯定,，人工智能技術(shù)在開發(fā)時(shí)，需要引入物理人才,、仿真技術(shù)人才等,，人工智能是多領(lǐng)域人才的組合?！?/p>

·芯片的機(jī)遇

2024年3月19日,，英偉達(dá)在GPU技術(shù)大會(huì)（GTC）上宣布推出新一代AI芯片架構(gòu)Blackwell。第一款Blackwell芯片名為GB200,，被外界稱作“全球最強(qiáng)”的AI芯片,。以GB200 NVL機(jī)架規(guī)模系統(tǒng)為例，配備了36顆Grace Blackwell超級(jí)芯片,，與芯片數(shù)量相同的H100 Tensor Core圖形處理器相比,，推理性能最多可提高30倍，但功耗和成本卻降至上一代的1/25,，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù),、戴爾、谷歌,、Meta,、微軟、OpenAI,、甲骨文,、特斯拉等公司將采用這一全新芯片架構(gòu)。

楊蔚說,，英偉達(dá)芯片算力能力的迅速增長(zhǎng)為未來大模型的訓(xùn)練提供一定的可能性,。但對(duì)中國不利的一面是，由于GPU的性能已經(jīng)很好了,，用戶更換其他芯片的可能性很小,，目前中國能買到的是H20芯片，算力只有H200的幾分之一,。

美國科學(xué)促進(jìn)會(huì)會(huì)士（AAAS Fellow）姜濤3月發(fā)布一則帖子,，其中提到，云端LLM是大廠的戰(zhàn)場(chǎng),，普通人玩不起,，但是EDGE端LLM有望快速發(fā)展，會(huì)帶動(dòng)終端推理芯片發(fā)展,。此外,，英偉達(dá)也將面臨挑戰(zhàn)，ASIC推理芯片會(huì)發(fā)展起來,。

楊蔚認(rèn)同姜濤的觀點(diǎn),，推理芯片的技術(shù)路線是可靠的?！耙坏┠硞€(gè)公司在算力上真的繞開了英偉達(dá),，那將會(huì)是全新的機(jī)會(huì)?！?/p>

04

AI時(shí)代的商業(yè)邏輯

在發(fā)展方向上,，中國企業(yè)更務(wù)實(shí)，在應(yīng)用上的行動(dòng)力更快,，也比美國創(chuàng)業(yè)企業(yè)更有應(yīng)用場(chǎng)景,，我稱之為“常用創(chuàng)新”。

徐克教授在公開講座中提到,，AI 1.0時(shí)代的創(chuàng)業(yè)與2.0時(shí)代是不同的,。

AI 1.0時(shí)代類似于項(xiàng)目制，針對(duì)不同的項(xiàng)目需求,，用特有數(shù)據(jù)專門定制AI算法,，比如人臉識(shí)別的數(shù)據(jù)采集。由于大量工作開源,，導(dǎo)致算法門檻變低,，很難形成技術(shù)壁壘，反而使得特有數(shù)據(jù)和工程化能力變得更為重要,。

AI 2.0時(shí)代將出現(xiàn)AI平臺(tái)型公司（比如OpenAI）,。基礎(chǔ)模型（Foundation Model）具有更好的泛化能力,，通過微調(diào)基礎(chǔ)模型,，以較低的成本訓(xùn)練，就能適應(yīng)不同領(lǐng)域的任務(wù),。

徐克認(rèn)為,，這個(gè)時(shí)代的團(tuán)隊(duì)不需要太多人，但是一定需要少量生成式AI（Generative AI）領(lǐng)域的頂尖科學(xué)家,。小而精的平臺(tái)型公司將能夠保證公司在未來贏利,。這些公司真正離實(shí)際應(yīng)用接近的時(shí)候大概率不再開源。由于算力要求較大,，只有少數(shù)團(tuán)隊(duì)能夠做文生視頻方向,。一旦形成技術(shù)壁壘，在數(shù)據(jù)的不斷迭代中,，未來的競(jìng)爭(zhēng)者將很難“彎道超車”,。

2.0時(shí)代的結(jié)果是“模型即平臺(tái)”“模型即產(chǎn)品”,。用戶愿意支付更高的價(jià)格去使用優(yōu)秀模型。

徐克提到,，AI 2.0時(shí)代的技術(shù)會(huì)首先用于容錯(cuò)率較高的領(lǐng)域,，比如內(nèi)容創(chuàng)作、娛樂,、游戲,、3D甚至元宇宙，即提升白領(lǐng)的生產(chǎn)效率,，而不是像AI 1.0時(shí)代那樣取代藍(lán)領(lǐng)的工作,。

剛從硅谷考察回來的工信部工業(yè)文化發(fā)展中心AI應(yīng)用工作組執(zhí)行組長(zhǎng)，行行AI董事長(zhǎng)李明順很看好應(yīng)用端中國企業(yè)的機(jī)會(huì),，甚至在一些AI+智能硬件/電商/醫(yī)療/工業(yè)的重要場(chǎng)景中有可能出現(xiàn)超出美國的一些企業(yè),。“在發(fā)展方向上,，中國企業(yè)更務(wù)實(shí),，在應(yīng)用上的行動(dòng)力更快，也比美國創(chuàng)業(yè)企業(yè)更有應(yīng)用場(chǎng)景,，我稱之為‘常用創(chuàng)新’,。這些機(jī)會(huì)是美國創(chuàng)業(yè)者短期內(nèi)不能企及的。硅谷大量的美國創(chuàng)業(yè)企業(yè)主要在大模型周邊創(chuàng)業(yè),?！?/p>

比如美國“房地產(chǎn)+AI”是一個(gè)3萬億美元的市場(chǎng)，建筑行業(yè)從設(shè)計(jì)到智能家居,，到電商都是AI賦能的方向,。在這一領(lǐng)域里，馬斯克投資主營(yíng)拼裝式建筑的Boxable公司,，利用AI技術(shù)改善現(xiàn)有行業(yè),。“中國過去這些年在裝配式建筑上取得不錯(cuò)的進(jìn)展,，在民宿,、鄉(xiāng)間別墅上有很多應(yīng)用場(chǎng)景。中國供應(yīng)鏈在成本上比美國有優(yōu)勢(shì),，中國企業(yè)要結(jié)合跨境電商和AI應(yīng)用,，讓裝配技術(shù)更加智能化才能抓住這3萬億美元的市場(chǎng)機(jī)會(huì)?！崩蠲黜樥f,。

雖然李明順看到中國在大模型領(lǐng)域采用的是跟隨策略，但國家對(duì)人工智能的重視和投入,，也在保證中美兩國之間不會(huì)出現(xiàn)太大的代際差,。雖然目前在數(shù)據(jù)端,，中美之間有差別，在算力上美國更有優(yōu)勢(shì),，但是隨著大模型的推進(jìn),，開源生態(tài)的增多，這些差距都不會(huì)太大,。

但就人工智能底層的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行對(duì)比，李明順認(rèn)為美國的數(shù)據(jù)更為統(tǒng)一,，而中國的信息孤島較多,。

李明順認(rèn)為，自Sora誕生后,，人們對(duì)AI大模型的整體格局和發(fā)展路徑有了更加清楚的認(rèn)識(shí),。“今天的AI大模型是基于‘暴力’競(jìng)爭(zhēng),，即用大規(guī)模的算力,、大規(guī)模的資金、大規(guī)模的數(shù)據(jù)以及大平臺(tái)的能力去競(jìng)爭(zhēng),?！敝忻纼蓢鴮?duì)此的認(rèn)知越來越強(qiáng)烈。美國萬億美元以上的公司幾乎都在全面布局人工智能,，蘋果公司為此甚至放棄了電動(dòng)車業(yè)務(wù),。阿里巴巴除了自己開發(fā)“通義千問”大模型，也通過投資一系列領(lǐng)先的AI公司去參與競(jìng)爭(zhēng),。

人工智能的國家間競(jìng)爭(zhēng),，其實(shí)爭(zhēng)奪的是設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)定游戲規(guī)則的權(quán)力,。李明順說：“鑒于現(xiàn)在的發(fā)展形勢(shì),，東西方可能會(huì)出現(xiàn)兩套平行體系。目前在汽車,、通訊,、供應(yīng)鏈等領(lǐng)域，已經(jīng)出現(xiàn)了兩個(gè)體系的跡象,。在AI芯片和大模型領(lǐng)域,，東西方兩個(gè)獨(dú)立體系也在逐漸形成，所以中國企業(yè)只有接受這個(gè)大環(huán)境,，扛過這個(gè)周期,，中國企業(yè)應(yīng)該結(jié)合自己的優(yōu)勢(shì)去構(gòu)建自己的標(biāo)準(zhǔn)化體系?！?/p>

人工智能如何出海,，也是這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者關(guān)注的話題,。既有的技術(shù)體系、供應(yīng)鏈需要找到合適的市場(chǎng),。李明順認(rèn)為,，目前東南亞、中東,、非洲是中國企業(yè)既有的出海陣地,，南美較為中立，中國與澳大利亞的關(guān)系出現(xiàn)了一定的緩和跡象,，日本與中國政冷經(jīng)熱,，這些地方都是中國人工智能企業(yè)出海的市場(chǎng)?！拔艺J(rèn)為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)是一個(gè)非常聰明的配置資源的方式,，只要有需求的地方，性價(jià)比高的產(chǎn)品和技術(shù)就會(huì)流過去,。為此,，中國企業(yè)要從‘中國制造’轉(zhuǎn)變?yōu)椤袊酥圃臁∕ade by Chinese），讓中國企業(yè)以世界公民和本地公民的角度去思考,。當(dāng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)本土化,，這才是真正的全球化，而不僅僅是‘出?！?。”李明順如是說,。

來源 | 《商學(xué)院》雜志2024年4月刊