《云上的中國》第3季——劇變中的AI時(shí)代。通過(guò)調研100+家AI企業(yè)，走訪(fǎng)50位AI專(zhuān)家與企業(yè)代表，以真實(shí)案例和一線(xiàn)訪(fǎng)談捕捉和記錄中國AI行業(yè)的動(dòng)態(tài)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng )新，分析AI技術(shù)在中國的創(chuàng )新應用場(chǎng)景，忠實(shí)反映此時(shí)此刻行業(yè)的現狀和趨勢，鋪陳出人工智能新時(shí)代的嶄新圖景。

　　2023年6月，英國《金融時(shí)報》一篇名為Gaming industry puts generative AI to the test的深度報道流傳于中文互聯(lián)網(wǎng)。
　　文中提到了一款名為“Justice Mobile”的手游，游戲中的NPC能跟玩家隨意聊天，能和玩家吵架，詩(shī)詞歌賦張口就來(lái)。
　　跟傳統游戲角色依賴(lài)提前安排的對話(huà)腳本不同，游戲里的NPC更像一個(gè)活生生的人，有自己的個(gè)性。
　　專(zhuān)欄作者稱(chēng)贊這款游戲為“生成式人工智能在全球主流游戲中首次創(chuàng )新嘗試”——游戲開(kāi)發(fā)商NetEase成立了AI實(shí)驗室，將宋代文學(xué)作品作為大模型的訓練材料，以驅動(dòng)人物NPC的響應、語(yǔ)言和表情。 想必你已經(jīng)猜到了，它就是網(wǎng)易的首款AI游戲《逆水寒》手游。
　　如果說(shuō)即將發(fā)售的《黑神話(huà)：悟空》將滿(mǎn)足我們對中國首款3A游戲的所有想象，那么《逆水寒》問(wèn)世的意義，在于未來(lái)“AI對游戲業(yè)的影響將遠大于PC顯卡和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”。 同樣引起現象級傳播的中國AIGC應用，必然少不了2023年誕生的“妙鴨相機”，算是全球首款用真人圖片生成寫(xiě)真圖片的應用。
　　這股“換臉風(fēng)”還吹到了國外，Befake、Remini等AI換臉工具先后問(wèn)世，為AIGC的商業(yè)實(shí)踐添了一把火。 這讓人不禁想問(wèn)：任何一項新技術(shù)的誕生，為何率先進(jìn)入商業(yè)應用環(huán)節的通常是中國？
　　AIGC的下半場(chǎng)：為什么成本很重要
　　一個(gè)共識是，這些首創(chuàng )應用都需要大量數據量和算力，而算力依托于云計算平臺能力和硬件水平。 無(wú)論是妙鴨數億級的數據量，還是《逆水寒》中NPC和玩家的每一次互動(dòng)、捏臉、作詞，都涉及AI模型的調用，需要算力的支持，百萬(wàn)用戶(hù)同時(shí)在線(xiàn)，對GPU資源供應能力和網(wǎng)速是一個(gè)巨大挑戰。
　　因此一個(gè)關(guān)鍵的因素是——成本。
　　目前AI推理仍然要巨額成本，而在A(yíng)I時(shí)代，成本越低，試錯成本越低，轉化為商業(yè)應用的可能性也就越大。
　　如果反推的話(huà)，將AI推理部署到阿里云的網(wǎng)易伏羲團隊具備了某種成本優(yōu)勢。
　　而這種優(yōu)勢可能會(huì )繼續被放大，因為全球大模型的價(jià)格普遍出現了下調——最終一個(gè)企業(yè)和地區的綜合實(shí)力（用戶(hù)量、社區規模、電力基建等）將決定自身的競爭優(yōu)勢。 今年5月，OpenAI宣布GPT-4o支持免費試用，調用API價(jià)格降到5美元/百萬(wàn)token；谷歌隨將Gemini 1.5 Flash的價(jià)格下探到0.35美元/百萬(wàn)token；而Anthropic的API價(jià)格，已經(jīng)直接打到0.25美元/百萬(wàn)token。
　　在國內，阿里云通義千問(wèn)旗下9款核心商業(yè)化和開(kāi)源模型集體降價(jià)。其中對標GPT-4的長(cháng)文本模型Qwen-long，API價(jià)格下降97%，低至0.5元/百萬(wàn)Token，是GPT-4價(jià)格的1/100，為全球最低。
　　那么自然而然會(huì )跟上第一個(gè)問(wèn)題：降價(jià)到底為了什么？其實(shí)就兩個(gè)字：應用?；蛘哒f(shuō)，為商業(yè)化做鋪墊。
　　如果再追問(wèn)：為什么企業(yè)都迫不及待地想商業(yè)化了？那是因為AIGC行業(yè)真的出現了困境。 在市場(chǎng)觀(guān)察者看來(lái)，在A(yíng)I平臺訪(fǎng)問(wèn)量達到瓶頸的形勢下，大模型公司高昂的成本逐漸成為負擔。
　　一來(lái)“人貴”，行業(yè)平均稅后人才成本差不多在100萬(wàn)元。
　　二來(lái)“卡貴”，做大模型的乞丐版配置是50臺GPU，而一張A100顯卡價(jià)格已超過(guò)1萬(wàn)美元。 成本激增，競爭也在加劇。大模型中的“紅皇后效應”，意味著(zhù)企業(yè)如果不以?xún)杀端俦寂芫偷韧谠靥げ?。大家都迫切找到?shí)際應用場(chǎng)景和可持續的盈利模式。
　　阿里云智能集團資深副總裁、公共云事業(yè)部總裁劉偉光認為：“AI推理成本只有每年有十倍甚至百倍的降低，才能真正推動(dòng)各行各業(yè)的AI應用的爆發(fā)?！?br />

　　一個(gè)基本的商業(yè)規律是，價(jià)格下降，獲客越快，越能攤平研發(fā)成本，推理成本進(jìn)一步降低，最后進(jìn)入“利潤增長(cháng)—研發(fā)加強—技術(shù)創(chuàng )新”的正循環(huán)中。 更為重要的是，這波價(jià)格戰基本集中在A(yíng)PI，也就是說(shuō)企業(yè)在“搶奪”開(kāi)發(fā)者，只有吸引的開(kāi)發(fā)者足夠多，當API和公共云集合，才能出現更繁榮的應用生態(tài)。

　　生態(tài)越完善，使用場(chǎng)景越多，用戶(hù)規模越大，生成的新數據才越能夠反哺大模型性能的提升。 這便是通過(guò)應用落地反向創(chuàng )新的路徑——成本，不管是訓練成本還是電力等基建成本，成為了AIGC競賽的下半場(chǎng)。
　　尋找豐富的應用場(chǎng)景：中國需要“下圍棋”
　　打造一個(gè)好的AIGC的商業(yè)模式，極低的試錯成本很重要，豐富的應用場(chǎng)景也很重要。
　　前工信部部長(cháng)苗圩就有過(guò)一個(gè)形象的比喻：中國大模型想突圍，要學(xué)會(huì )“下圍棋”。下圍棋，就是尋找應用落地場(chǎng)景。 從大數據時(shí)代到AI時(shí)代，中國通過(guò)“規?；当尽獎?chuàng )新”正循環(huán)的模式，誕生了很多數智化奇跡。
　　中國作為工業(yè)大國，如今需要挖掘更多的應用場(chǎng)景，加快AIGC對產(chǎn)業(yè)第三次賦能迭代。 《云上的中國》系列圖書(shū)和紀錄片就紀錄了數字化和智能化對產(chǎn)業(yè)的改造。
　　比如攀枝花的“鋼鐵大腦”，成宜高速和三一重工的數字孿生技術(shù)應用，水果烘干機企業(yè)接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，這些工業(yè)項目所產(chǎn)生的數據，都被匯聚到一個(gè)叫“云”的平臺上，然后再通過(guò)對數據的挖掘和邊緣計算，產(chǎn)生新的數據資產(chǎn)，進(jìn)而改變上下游，誕生新的商業(yè)模式。
　　如今《云上的中國》新的紀錄片又為我們展示了一個(gè)個(gè)人工智能時(shí)代下的工業(yè)改造案例。
　　以挖掘機為例，如果說(shuō)三一重工是通過(guò)傳感器收集數據，那么如今的“虛擬游戲AI應用”收集數據的方法則更為新奇：在一個(gè)游戲的仿真環(huán)境里，只要變換不同卡車(chē)、挖掘機的模型，通過(guò)游戲化操作就可以生成大量的訓練數據。
　　玩家以為自己在玩游戲，實(shí)際上是在生成新數據，然后交給AI處理，最后遷移到真實(shí)的物理機器上面。操作者只要在辦公室里喝喝咖啡，就能遠程控制機器去進(jìn)行搶險、下礦坑等危險操作--這已經(jīng)在現實(shí)中落地了。
　　再以汽車(chē)行業(yè)為例。智能座駕是中國新能源汽車(chē)的優(yōu)勢項目。為了保持領(lǐng)先優(yōu)勢，中國車(chē)企通過(guò)大模型一直在做迭代：理想汽車(chē)開(kāi)發(fā)MindGPT、問(wèn)界M9接入盤(pán)古大模型、吉利研發(fā)星睿AI大模型……它們的終極目標，是將汽車(chē)變成具有人格化的“汽車(chē)機器人”。
　　比如以前“幫我把車(chē)窗打開(kāi)”的智能語(yǔ)音是命令式、規則式的，而引入大模型后，可以變成自然語(yǔ)言的交互方式，比如“我有點(diǎn)悶，透透氣吧”，人機互動(dòng)會(huì )變得更為平等。
　　大模型還會(huì )根據車(chē)主習慣，推薦旅游路線(xiàn)、附近美食等等，相當于是一個(gè)私人助理。 當然，若要實(shí)現工業(yè)級應用和賦予汽車(chē)“人性”，終究離不開(kāi)強大的算力和極低的訓練成本，目前國內AI算力較為稀缺，汽車(chē)類(lèi)應用模型想要活下去，必須借助云平臺的能力。
　　像目前國內車(chē)企算力第一的吉利星睿，其算力能達到102億億次/秒，語(yǔ)言大模型總訓練數據量超過(guò)3萬(wàn)億token，而它又是基于阿里云搭建的“云計算、大數據、AI”一體化的計算平臺，不僅算力足夠，訓練成本也是同行業(yè)最低。
　　“中國不需要這么多通用大模型，我們需要的是垂直應用大模型?！眳菚圆ɡ蠋熢诩o錄片《云上的中國》第三季總結道。
　　低成本低門(mén)檻的工具：普通人的創(chuàng )業(yè)機會(huì )
　　近三十年來(lái)，中國在信息革命的時(shí)代巨輪中誕生了三次互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )業(yè)潮。 第一波是PC互聯(lián)網(wǎng)基礎設施創(chuàng )業(yè)，誕生了阿里、網(wǎng)易等企業(yè)；第二波是2012年之后的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應用創(chuàng )業(yè)，形成了激進(jìn)徹底的本土化創(chuàng )新；而第三波創(chuàng )業(yè)潮，或許將由大模型和人工智能驅動(dòng)。
　　無(wú)論是基礎設施，還是移動(dòng)端創(chuàng )新，前兩次創(chuàng )業(yè)潮都具有高門(mén)檻、高資金的特征，而第三次創(chuàng )業(yè)的一個(gè)最明顯的優(yōu)勢是：在不斷迭代的AI工具幫助下，創(chuàng )業(yè)成本和門(mén)檻將大幅下降——這將是每個(gè)中國普通人通過(guò)創(chuàng )業(yè)致富的機會(huì )。
　　除了對工業(yè)的改造，《云上的中國》紀錄片還提到不少普通人抓住AI機遇的故事。 在創(chuàng )業(yè)之前，張華只是一個(gè)不懂編程的運營(yíng)，也是一位“女兒奴”。
　　2023年AIGC的火熱，讓他進(jìn)行了一次“嘗鮮”：把女兒的游玩經(jīng)歷制作成一個(gè)繪本。他利用了ChatGPT生成了一個(gè)故事，再結合文生圖工具M(jìn)idjourney將故事生成10張情節連貫的圖片，最后裝訂成冊，一本專(zhuān)屬于女兒的繪本就做成了。
　　看著(zhù)女兒愛(ài)不釋手，張華萌生了一個(gè)創(chuàng )業(yè)想法：能不能通過(guò)AI工具，做一個(gè)以孩子為主角，可自由創(chuàng )作的繪本產(chǎn)品呢？ 在驗證了需求的真實(shí)性和市場(chǎng)規模后，張華的“童話(huà)故事”上線(xiàn)微信小程序——國內首個(gè)基于A(yíng)IGC能力的兒童繪本故事制作產(chǎn)品。 在張華看來(lái)，童話(huà)故事本質(zhì)是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。
　　“最好的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品其實(shí)是剛需、高頻的，它需要提供一個(gè)用戶(hù)的使用場(chǎng)景，用戶(hù)只有覺(jué)得有價(jià)值才會(huì )愿意重復使用，未來(lái)我們才能商業(yè)化?！?和AI賦能工業(yè)一樣，復雜的中國社會(huì )并不缺豐富的應用場(chǎng)景，這意味著(zhù)每一個(gè)細分場(chǎng)景都有可能被AI重做一遍，升級成一種新的服務(wù)方式。
　　所以在每個(gè)被顆?；膱?chǎng)景中，都蘊藏著(zhù)創(chuàng )業(yè)的機會(huì )，而這一切都取決于極低的試錯成本。。正如吳曉波老師所說(shuō)的：“這一輪創(chuàng )業(yè)，創(chuàng )業(yè)者創(chuàng )建一個(gè)平臺型公司的機會(huì )越來(lái)越少，但創(chuàng )業(yè)的顆粒度會(huì )變得越來(lái)越細?！?由于監管和法規限制，國外大模型用不了了，張華決定改用國內大模型阿里云通義系列。
　　令他意外的是，借助阿里云后，每個(gè)月的IT開(kāi)銷(xiāo)僅不到1萬(wàn)元。上線(xiàn)一年后，“童話(huà)故事”用戶(hù)增長(cháng)了700倍。 這一切都給了張華信心。他希望將家庭閱讀場(chǎng)景的互動(dòng)做透，甚至想把產(chǎn)品打造成AI家庭助手，然后推向全球。 一個(gè)完全不懂編程的運營(yíng)，做一件十年前靠砸錢(qián)才能成功的事兒，看似不太靠譜。但他借助了大模型這個(gè)“外腦”，團隊只要解決前端的場(chǎng)景和內容設計就可以了。
　　“云”上的中國：一個(gè)澎湃的時(shí)代
　　和PC互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的路徑一樣，我們即將迎接一個(gè)技術(shù)顛覆的時(shí)代，也同樣走向一個(gè)大基礎設施的時(shí)代——一個(gè)“云”上的中國。 因為大模型越是發(fā)展，云計算等算力要求也就越高，算力將更多地建立在大規模GPU集群的基礎上，包括網(wǎng)絡(luò )儲存的提升，所以AIGC的推理和訓練成本，可能越來(lái)越走向云端。
　　而更便宜的算力，不僅僅是只由“摩爾定律”中的晶體管密度所決定，公共云的技術(shù)紅利和規模效應能帶來(lái)算力的持續優(yōu)化。 可以預見(jiàn)的是，隨著(zhù)基礎設施價(jià)格的下降，AIGC領(lǐng)域或將迎來(lái)新一輪的創(chuàng )新，而商業(yè)模式的比拼將變得愈發(fā)激烈。
　　所以創(chuàng )投圈里一個(gè)明顯的趨勢是：資金流逐漸向頭部大模型集中，潛在投資者的興趣更多地轉向了應用層面的創(chuàng )新和落地。 而綁定好一個(gè)大平臺，將對企業(yè)和普通創(chuàng )業(yè)者產(chǎn)生至關(guān)重要的影響，它不僅能提供算力和極低的資費，去賦能工業(yè)升級，也能為個(gè)人提供創(chuàng )造財富的機會(huì )。
　　未來(lái)一切的劇變便是AI普惠性所帶來(lái)的科技向善的一面，也是《云上的中國3》及其第三季紀錄片試圖告訴我們的——走遍100家AI公司，得到中國AI創(chuàng )業(yè)所有答案。這部由吳曉波老師領(lǐng)銜策劃并參與一線(xiàn)調研的作品，第一次全面展現了AI浪潮中，中國各行各業(yè)的場(chǎng)景創(chuàng )新和顛覆式發(fā)展、企業(yè)正在尋找的新的增長(cháng)極，以及對AIGC的應用和發(fā)展全景式的梳理和思考。 我們期待這個(gè)即將到來(lái)的澎湃時(shí)代。
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