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芯片、算法、数据齐发力 构建人工智能自主可控生态圈

2024年01月31日 14:52:32 证券时报网

证券时报记者 阮润生

随着ChatGPT在2023年横空出世,引发国内外人工智能(AI)大模型 “百舸争流”,让人类看到了通用人工智能的曙光,也激发着各行业参与核心技术底座的竞争,积极探索大模型商业化落地的路径。

坐拥全栈式AI技术平台的云天励飞,在AIGC(生成式人工智能)潮流中推出了“云天天书”大模型,位居行业榜首,也发布了国产AI边缘推理芯片。近日,证券时报采访团走进云天励飞,公司董事长兼CEO陈宁接受证券时报社常务副总编辑周一专访,解读如何从芯片、算法、数据、应用多方发力,运转起“数据飞轮”,构建人工智能自主可控生态圈。

对于人工智能未来发展的节点,陈宁预判,“未来3年将是关键阶段,全球可能80%的企业会运行在大模型之上;可能5年的时间机器人和数字人的数量会超过人类的数量,7年时间大模型的智慧程度会超过我们人脑。”

人工智能落地面临四大挑战

证券时报记者:相比同行,云天励飞的差异化竞争力体现在哪些方面?

陈宁:云天励飞拥有国内比较早的一支人工智能团队,并拥有自主研发的AI算法设计能力和AI处理器芯片设计能力,形成“算法芯片化”的核心技术竞争力,即面向算法计算加速定制处理器设计。尤其是在大模型时代,我们掌握着高效、低成本承载大模型的人工智能芯片,这是云天励飞独特的核心技术壁垒。此外,我们在城市公共安全、交通、精细化治理、商业等领域持续推动产业化落地,所以应用落地也是我们的一个特点。

证券时报记者:人工智能技术在应用方面目前还存在哪些难点?

陈宁:人工智能行业发展面临着算法、芯片、数据还有市场接受度的挑战。

在算法层面,大模型出现之前,大部分AI算法更针对细分特定场景,泛化能力有限,而大模型带给了通用性和场景泛化的可能性。芯片方面,尽管成本有所下降,但人工智能芯片仍面临着高昂的成本,且中国亟需实现芯片产业的自主可控。数据问题上,现实世界中的物联网沉淀了海量数据,但还需要消耗大量的成本来做数据治理,才可以拿来去训练人工智能算法,推动AI应用落地。最后,市场接受度有待提高,还需要再细分场景中逐步探索商业模式,实现商业价值闭环。

探索通用AI商业模式

证券时报记者:AI产业化落地目前进展到了什么阶段?

陈宁:人工智能的产业化发展会分为To G(面向政府客户)的基础设施阶段、To B(面向企业客户)的技术赋能阶段以及To C(面向一般用户)由商业模式驱动、病毒式复制产品的大爆发阶段。

在过去10年,AI行业基本走完了To G的基础设施建设的历程,在向To B的企业级服务转变;预计3年左右的时间,人工智能的行业会走向ToC的服务,尤其是随着ChatGPT和多模态大模型的逐步成熟,行业最终会走向ToC的服务。

证券时报记者:您预计什么时候人工智能会出现类似于互联网时代电商这样大规模的应用?

陈宁:预计未来5到10年的时间,我们每个人都会有3台机器人,比如有家里生活服务的Agent机器人,办公环境有一台工作机器人,以及出行时会有无人驾驶汽车或者低空载人无人机来辅助高效出行,从而节省出日常工作生活中80%以上的时间,节省下来的时间我们可以继续探索大脑未知领域,或者探索外太空、生物健康等领域,不断思考创新。

证券时报记者:云天励飞打算从哪些方面来拓展AI的商业价值?

陈宁:作为一家科创板上市的AI平台型企业,我们聚焦于突破多模态大模型的算法和人工智能芯片,并将两者联合设计。结合当前国际环境和国产工艺打造算法芯片化技术平台,推动多模态大模型技术成熟和国产工艺的人工智能芯片的进步。

同时,云天励飞会关注技术的成熟度、场景结合的商业价值以及攻克产业化落地方面问题,确保AI产品的安全性。目前全球出现快速AI发展的“加速派”,以及“对齐派”,即主张AI每一步发展都要与人类的价值观去高频对齐。尽管目前还没一个标准的答案,但我们需要能以开放的心态,通过国际对话确保AI是为了服务人类。作为云天励飞要求所有的产品经理核心的标准就是要打造有温度的AI产品。

证券时报记者:云天励飞已经推出了“云天天书”大模型,这款大模型有哪些特点?

陈宁:“云天天书”大模型是一款通过国家网信办备案的大语言模型,具备超长上下文的能力和低成本的推理能力。考虑大模型与行业结合的效率,超上下文的能力至关重要。此外,当前以英伟达为代表的人工智能训练芯片在全球可谓“一骑绝尘”,训练固然重要,但训练不是目的,大模型在千行百业的推理应用才是产业化落地的最终目标。我们预计未来5到10年的人工智能推理芯片需求量会到万亿颗。

作为中国人工智能芯片生态的组成部分,云天励飞聚焦在人工智能边缘推理芯片,希望能够通过芯片让大模型的技术赋能到千行百业。因此,在2023年11月深圳高交会上,云天励飞发布了国产14纳米工艺大模型边缘推理芯片,(可拓展支持千亿级大模型部署)。尤其是芯片采用的Chiplet(芯粒)工艺可以实现一次设计流片,多次封装,生产多颗不同计算规格的芯片,能降低成本,满足市场在各个领域对不同规格的大模型推理芯片的需求。

持续自进化城市智能体

证券时报记者:云天励飞“自进化城市智能体战略”有什么内涵?如何实现中国通用人工智能产业的发展?

陈宁:中国人工智能产业的关键技术的突破和产业化落地的核心在于 “两条腿走路”:一方面是抓住算法、芯片的关键核心技术的自主可控和突破,另一方面是发挥差异化优势。例如深圳在全国率先提出开放“全域全时场景应用”,视整个城市为深度学习的智能体,利用各个领域场景产生的高质量数据,去训练人工智能的算法;通过算法去定义AI的芯片,再通过国产工艺的高性价比的AI芯片,去推动千行百业更多AI应用的落地,形成应用生产数据、数据训练算法、算法定义芯片、芯片规模化推动应用的“数据智能飞轮”。

中国通用人工智能产业发展的关键就在于将“数据飞轮”运转起来,发掘应用与数据的差异化优势,通过下游的场景和数据,促进算法芯片的技术进步,以应用场景促技术发展,带动“数据飞轮”,而自进化城市智能体就是这个大飞轮的核心引擎。

我们也在配合深圳以及国内一些头部城市,探索AI技术标准,划分了从L1到L5的技术等级,对应 “不用纸”“不用眼”“不用手”“不用脑”“不用管”的智能等级技术标准,来衡量这城市的智能体进化程度。

证券时报记者:当前AI行业还处于持续“烧钱”的阶段,云天励飞在加大研发投入。结合公司当前状况,您能不能给投资者多一些信心?

陈宁:参照人工智能发展的客观规律,2012年到2018年是人工智能时代的“技术找场景”阶段,出现很多独角兽企业,也研究出来很多算法、技术,来分别寻找对应的落地场景;随后到市场逐渐回归理性,进入“应用为王”的阶段和“场景反哺技术”的阶段,预计到2030年将达到转折点,出现人工智能算法与芯片的通用型技术平台,能够低成本、高效率地满足技术和产品提出的精准需求,形成商业价值的闭环,甚至会出现人工智能时代的“电商平台”,比如AI Agent将成为人工智能时代的类似于智能手机一样的无处不在的产品,赋能千行百业。

基于人工智能发展的三段论,云天励飞在第一个阶段不断地夯实算法底层的技术平台,同时为第二个阶段去做准备目前我们抢占了像安防、城市治理、城市物联网等丰富的入口场景和客户资源,在“场景反哺技术”阶段,沉淀打磨底层算法芯片化技术平台,打磨泛化能力,提升工作效率,生产高质量数据。

目前人工智能行业已经进入第二阶段尾声,云天励飞发力多模态大模型、神经网络处理器芯片,尤其是着重在打磨低成本、国产工艺的人工智能推理芯片,成为多模态大模型落地的载体。

余下全文


责任编辑:乔妙妙

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