21世紀經濟報道記者 張賽男 上海報道
過去的2023年，如果要在科技屆評選年度熱詞，“人工智能”和“大模型”是兩個繞不開的關鍵詞。
根據畢馬威報告數據，截至2023年6月底，全球人工智能企業共計3.6萬家，中國占比為16%，名列第二。中國的人工智能產業以肉眼可見的速度在發展，一個直觀的表現是，是自ChatGPT的橫空出世以來，中國科技界不遑多讓、紛紛接招，掀起的“百模大戰”更是吸引了全球關注。
回顧這一年，一方面是“百模大戰”的熱鬧，創新成果不斷涌現讓市場興奮；另一方面，算力緊缺、產業鏈卡脖子等難題橫亙在從業者心頭。此外，如何實現商業變現，也是從業者和投資者關注的話題。
2024年已然開啟，人工智能產業探索落地應用，成為必答題。
在上交所近期舉辦的科創板新質生產力行業沙龍第三期上，金山辦公、云從科技、云天勵飛和格靈深瞳4家人工智能代表企業，與多家證券公司、基金管理公司、QFII等機構齊聚一堂，從技術變革下我國人工智能產業的現狀與發展意義入手，深入交流國內人工智能企業的技術儲備與研發投入、市場競爭。
商業化變現路徑
據21世紀經濟報道記者統計，目前科創板已匯聚十家人工智能產業鏈企業，合計市值逾4,000億元，初步覆蓋基礎層、技術層及應用層等環節，涵蓋AI芯片、行業大模型、智能機器人、計算機與3D視覺等多個細分賽道。如算力設施供應商海光信息、寒武紀等，算法應用方如金山辦公、云天勵飛等，數據標注提供商海天瑞聲等。
2023年的人工智能產業發生了翻天覆地的變化，這些企業有何切身感受？
云從科技董事長兼CEO周曦表示：突破性技術的出現正促使行業內外對人工智能形成基本認知，“過去向客戶說明人工智能技術是一個復雜的教育過程，現在客戶反過來會對人工智能技術和產品效果產生更高的預期，這既是一種鼓勵，也是一種挑戰。”
這種改變也體現在對各行各業的賦能上。金山辦公總經理章慶元表示，“AI融入產品后帶來體驗就如同傳統手動擋燃油車進化成了能夠實現自動駕駛的新能源智能車，會給用戶體驗帶來質的提升。例如在辦公軟件領域，可以有效降低用戶的產品使用門檻，提升應用效率。”
金山辦公是國內大模型應用商業化跑在前列的企業。公司作為國內協同辦公賽道領軍企業，旗下具備大語言模型能力的人工智能辦公應用WPS AI已于2023年開啟公測。
有產品出世固然讓市場感到欣喜，但讓廣大投資者更為關注的是，何時能實現商業化變現？關于這一問題，幾乎貫穿整個2023年，從業者都急切地想找到一個答案。這在此次交流會上也成為討論熱點。
章慶元從與大模型合作伙伴共建產業生態、控制算力成本以及平衡客戶預期三個維度分享了金山辦公對AI加持下產品商業落地節奏的考慮，其透露，在長期技術沉淀下，“預計2024年公司AI辦公產品將步入商業化階段。”
“10、5、3”三個數字是云天勵飛董事長兼CEO陳寧刻畫的AI邊緣側賽道商業化時間軸，從2013年起步，10年的AI方案化時期，5年的AI運營化時期，再到3年的標準化AI產品落地期。
據陳寧介紹，“2023年-2027年開啟了5年期的AI運營化階段，企業需要搭建平臺解決端到端的應用問題，并進一步沉淀AI平臺性技術。在3 到 5 年內，各類標準化軟硬一體 AI 產品會開始規劃化落地。到2030 年，通用人工智能算法和芯片驅動的各類機器人和數字人將成為人類的常態助手。”
關于商業落地的預期問題，云從科技周曦則提出，在快速變化發展的創新領域中，短期反而無法形成清晰的產業分工，但可預期的是提供行業化、小場景特征明顯的大模型產品，并與算力側合作伙伴保持長期穩定合作，將為企業帶來更強的商業化可行性。
格靈深瞳則在探索一條更具差異化的商業化變現之路，嘗試在政府與企業之外的to C賽道不斷創造新應用場景。
公司董事長兼CEO趙勇分享道，一方面公司基于視覺技術的大模型已經開始交付，另一方面公司在持續挖掘新的應用領域，例如在軌道交通領域推出高鐵、地鐵巡檢機器人，并成功切入智慧體育、游戲體驗場館等多個特色領域。
“百模大戰”突圍
隨著大模型訓練走向深入，國內已有多個百億參數規模的專用模型推出并開放內測，大量的資本、人力、算力正持續涌入，怎樣在這個擁擠的賽道中突出重圍？
陳寧認為，大模型能力提升的重點在于要實現數據側的追趕，應當充分發揮數據的優勢，讓“數據飛輪”在一個又一個行業“轉”起來。章慶元則認為，大模型之間的核心差距在于訓練方法上的差異，大模型賽道中必然能跑出國際領先者，金山辦公始終保持開放的心態與國內的大模型廠家一起探索合作。
除了激烈的市場競爭，業內對重復建設、算力資源浪費、行業化分工等問題的也表現出擔憂。
在趙勇看來：“目前國內同質化競爭的現象仍然存在，這些公司可能會共同促成一個成功的產業鏈，但對企業自身而言必須要做出自己的產品，懷著一種對創新的信仰去開發這些技術。在細分領域中，對場景有更深刻的理解、有更多產品落地的公司，會在專業數據規模方面具備平臺型公司沒有的優勢。”
他認為，“在技術持續變化的浪潮下，一部分企業會被泥石流沖垮，更值得關注的是企業的長期生存能力、產品的技術實力與品控”。
競爭之外，更有合作。上述公司反復提及“合作”二字，人工智能企業的發展，既離不開產業鏈上下游從算力方到應用方的通力合作，又強調與客戶協作、貼近客戶需求，用核心產品實現應用場景的價值落地。
章慶元表示，“在算力資源上，公司與國內外主流的云服務商及算力資源供應商都達成了穩定的戰略合作意向，目前算力資源能夠滿足公司的研發和運營。由于大模型自研成本太高，在技術側針對大模型領域算法公司我們選擇了投資。在技術研發側，公司已經All in AI。面對AI帶來的產業變革，我們一要防御風險，二要持續加大投入。”
趙勇提到，公司正在通過與高校開展多元化合作，積極開展學術交流；在算力方面，通過與硬件廠商長期合作共研，充分積累了對國產算力廠商的應用適配經營，能夠進一步保障供應鏈安全、實現降本增效。
從業者也呼吁，人工智能產業健康快速發展仍需政策支持，尤其在高質量的場景開放、行業標準的制定以及融資支持等方面。
陳寧表示，“一方面，有效的場景開放下，線下數據對人工智能和大模型的迭代有重要作用，能夠進一步推動人工智能落地。另一方面，建議定義人工智能場景解決方案的技術標準，例如參照自動駕駛分級方式，定義L1-L5五個智能等級標準，L1到L5的核心特征分別是:信息化、感知智能、人機共治、機器決策、自進化。為場景解決方案的落地和實施提供指引。”
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