諾德基金周建勝：積極把握產(chǎn)業(yè)趨勢，既不高估短期發(fā)展，也不低估長期發(fā)展?jié)摿?/h1>

2023-07-03 05:58:04 |來源:

春節(jié)以來，ChatGPT火遍全球，之后更是以迅雷不及掩耳之勢占據(jù)熱搜，大家都被其2個(gè)月獲得超過1億月活躍用戶數(shù)的成就所震撼，更是有諸多媒體和產(chǎn)業(yè)大佬高喊人工智能迎來了“iPhone時(shí)刻”，連比爾·蓋茨也提到這是自1980年代圖形化用戶界面以后最震撼的革命。今天，就讓諾德基金淺談一下對生成式AI的認(rèn)識，希望廣大朋友們能對這個(gè)產(chǎn)業(yè)有一個(gè)初步的了解。

實(shí)際上在OpenAI之前，我們的前輩們已經(jīng)在AI領(lǐng)域耕耘了幾十年，比如GPT的T所代表的“transformer”便是谷歌在2017年時(shí)所發(fā)布的。而如何看待ChatGPT這個(gè)產(chǎn)品，認(rèn)識OpenAI給產(chǎn)業(yè)帶來的沖擊，可能會(huì)是影響我們很多決策的一個(gè)關(guān)鍵因子。

就我們目前的初步研究學(xué)習(xí)而言，我們更傾向于認(rèn)為ChatGPT是一個(gè)工程上的重大突破。盡管技術(shù)上沒有“革命性”的發(fā)明，但其對人工智能商業(yè)化的影響可能是革命性的。正如，OpenAI CEO Sam Altman在某次采訪中所述的那樣，若干年后回首GPT-3、GPT-4、GPT-5以及之后的6789等，他依然認(rèn)為最重要的版本是ChatGPT——這個(gè)版本將生成式AI或者說人工通用智能從小范圍的內(nèi)部應(yīng)用帶到了普羅大眾面前，對社會(huì)產(chǎn)生的影響也將遠(yuǎn)超越此前所有的AI模型。

(資料圖片)

往后看，我們也尚不能確定OpenAI是“先驅(qū)”還是“先烈”，但當(dāng)前我們比較能肯定的是五年或十年后，AI模型的能力將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過當(dāng)前的任何模型，而現(xiàn)在看起來無比強(qiáng)大的GPT-4或許在多年后的競品面前會(huì)顯得非常粗陋。但ChatGPT打開了生成式AI的潘多拉魔盒，我們是時(shí)候積極擁抱人工智能新科技革命的大浪潮了。

第一個(gè)，我們無法回避的話題就是AI大模型，很多朋友會(huì)問現(xiàn)在的AI模型和之前的有何本質(zhì)區(qū)別？2015年之前，AI模型被稱之為小模型，這些小型模型主要擅長分析任務(wù)，但相對缺乏通用能力，以至于許多時(shí)候留給大家一種“人工智障”的感覺。直到2017年Google 研究院發(fā)表了一篇名為《Attention is All You Need》的具有里程碑意義的論文，該論文描述了一種被稱之為transformers的新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從此，以O(shè)penAI為代表的公司便開始基于transformers開發(fā)AI大模型。

以ChatGPT為例，經(jīng)過訓(xùn)練后，AI語言大模型帶給人類的交互體驗(yàn)是此前所有AI小模型所無法比擬的，給人更多是一種和真人聊天的感覺，而對方也好像無所不知，盡管有時(shí)候會(huì)一本正經(jīng)的胡說八道，但不得不承認(rèn)AI大模型的潛力已經(jīng)足以讓整個(gè)社會(huì)為之振奮。如今的AI大模型，其較為典型的特點(diǎn)就是大力出奇跡，使用大參數(shù)，消耗大算力，當(dāng)模型訓(xùn)練到一定程度后會(huì)出現(xiàn)所謂的“涌現(xiàn)能力”，這是此前的小模型所完全不具備的。目前基于GPT系列的大模型也已經(jīng)開始商業(yè)化應(yīng)用，但我們相信，很快也會(huì)暴露出一些問題，尤其是對算力具有較大的消耗，這也是諾德基金下一個(gè)想談?wù)劦脑掝}。

談到算力，就不得不提一下安迪-比爾定理，這是對IT產(chǎn)業(yè)中軟件和硬件升級換代關(guān)系的一個(gè)概括。原話是“Andy gives, Bill takes away.”，安迪指英特爾前CEO安迪·格魯夫，比爾指微軟前任CEO比爾·蓋茨。這句話的意思是，硬件提高的性能，很快就被軟件消耗掉了。

如今以CPU為代表的傳統(tǒng)算力飆升趨勢正在被以GPU為代表的加速計(jì)算算力所取代，每3～5年GPU所取得的算力增長幅度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)計(jì)算。為了滿足AI大模型對算力的高消耗，往往需要AI加速芯片、存儲(chǔ)芯片、光通信等不同模塊協(xié)同工作方能滿足。而隨著OpenAI的成功，我們相信在未來三五年，AI大模型將如雨后春筍般冒出，以GPU為核心的智算中心將取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)也將因AI而改變。

此外，和以前的分析式AI相比，以AI大模型為根基的生成式AI更具備了讓AI生成內(nèi)容的躍遷，不論是機(jī)器生成內(nèi)容的速度，還是質(zhì)量在未來都很有可能遠(yuǎn)超人類，而AIGC的滲透率也將迎來加速提升的階段。

目前我們已經(jīng)看到生成式AI逐漸在各行各業(yè)開始被應(yīng)用，例如，游戲產(chǎn)業(yè)會(huì)用AI來生成栩栩如生的2D圖片，視頻玩家們則讓AI根據(jù)提示詞自動(dòng)生成短視頻，辦公巨頭推出了Copilot以此提高人們的工作效率，當(dāng)然更多人開始應(yīng)用語言大模型來輔助寫作甚至直接生成完成一篇基礎(chǔ)文章。

我們有理由相信，AIGC的大門已經(jīng)打開！可能未來三五年，我們再回頭看當(dāng)前所有AIGC的內(nèi)容會(huì)顯得十分幼稚，但我們不得不驚訝于AIGC產(chǎn)業(yè)的進(jìn)化速度，

生成式AI的發(fā)展不僅是建立在巨人的肩膀上，同時(shí)也是人類幾十年持續(xù)探索的自然結(jié)晶。我們認(rèn)為AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是大勢所趨，所以我們每個(gè)人或組織都應(yīng)該保持一個(gè)開放的態(tài)度，Open to AI。

新興科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展往往會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)級的態(tài)勢，目前看起來并不起眼的數(shù)據(jù)，到三五年后可能就會(huì)變得十分驚人。所以，我們希望能積極把握住產(chǎn)業(yè)趨勢，既不要過高估計(jì)短期的發(fā)展，但也不能低估了其長期的發(fā)展?jié)摿?。讓我們一起，積極投身到產(chǎn)業(yè)中去，為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值。

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