這3個關(guān)于AI的觀點,2024年市場要考
本文系基于公開資料撰寫,僅作為信息交流之用,不構(gòu)成任何投資建議
我們的讀者用戶中,最大的年齡帶是36-45歲,占比超過1/3;此外45-60歲這個年齡帶,占比亦有25%?梢哉f,和我們?nèi)粘>墼谝黄鸬,基本是擁有一定閱歷的成年人。
即使如此,仍不得不說的是,包括我們在內(nèi),對當中大多數(shù)人而言,就當前世界所處的經(jīng)濟周期,幾乎均是匱乏經(jīng)驗甚至較為迷茫的。有人說,這個時候,應該去讀歷史,周期總是重復韻腳,答案都在其中。也有人說,這個時候,要走更遠的路,穿過更多的城鎮(zhèn)街道,走出國門看看多元的世界,開放的眼界將帶來破題的靈感與全新力場?偠灾瑹o論讀書還是走萬里路,核心在于:以一種更開放的心態(tài),去感知歷史與現(xiàn)實的溫度,是我們處置未來預期,最務實的一種做法。當然,除了內(nèi)求之外,我們還必要對對未來幾年一些確定性的時代主線保持足夠敏感,這對于投資尤其重要。這一點,就需要訴諸于產(chǎn)業(yè)深處的人群,聆聽并觀察他們的實踐。比如,在上周舉行的騰訊科技Hi Tech Day上,一些觀點,值得分享。
01算力是絕對意志
此次活動中,國資委科技強國智庫專家委員會主任、中國科學院教授廖奇為發(fā)表“中國芯賦能智能算力,助力數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展”的主題演講,分享了目前國內(nèi)解決算力瓶頸的最新實踐和進展。他的觀點非常鮮明:廣義的算力才決定了一個國家未來真正的競爭實力。這使我們不由得聯(lián)想起本月初英偉達創(chuàng)始人黃仁勛在新加坡的一個主旨演講,其中一個核心觀點亦與此趨同:(異構(gòu))算力已經(jīng)成為主權(quán)國家們的絕對意志。作為觀點分享,我們不想過度引申其中的專業(yè)邏輯,因為最近一年中,我們對于AI的主要研究基本都是落腳在算力上。
時值年末,在我們的認知里,需要再次強調(diào)的是,不僅2023年如此,2024年仍將是算力大年。因為一個顯而易見的剛性邏輯在于:無論BAT,還是FAANG,這些互聯(lián)網(wǎng)時代巨頭,都是涌現(xiàn)于互聯(lián)網(wǎng)基礎設施蓬勃發(fā)展過程中;AI亦一樣,沒有以算力網(wǎng)為核心的AI基礎設施,AI時代的BAT只是海市蜃樓。廖奇教授的演講,給了大家很大的信心。據(jù)他介紹,中國已經(jīng)有了自己的GPU設計生產(chǎn)能力,并進行了產(chǎn)業(yè)化的布局,其團隊“通過14納米常規(guī)的GPU工藝生產(chǎn)出的芯片,已經(jīng)可以與NVIDIA的A100對標。作為一種低能耗、低成本、高集成的解決方案,該GPU跟NVIDIA同類芯片相比,邊緣計算甚至可以達到1/27的能耗比。”。
廖奇還表示,這一GPU芯片的第二代正在進一步研發(fā),很快就會流片;除了硅基芯片以外,中科院目前還有幾個方向正在推進,包括仿生神經(jīng)網(wǎng)絡芯片的設計。當然我們知道,2023年大放異彩的主要是英偉達的GPU,但最近谷歌方面主要用于推理的TPU(XPU)也表現(xiàn)出了初步的競爭力。有基于此,無論廖奇教授透露的信息是否是鼓舞人心也好,在XPU這條路上,我們務必需要一點樂觀,因為我們都知道,國內(nèi)其實是有一個具有足夠潛力的梯隊在彼此競爭的。至于到流片與量產(chǎn),能用5NM、7NM最好,用不了,14NM制程做第一代AI基礎設施大規(guī)模應用實質(zhì)也未嘗不可。
02數(shù)字時代的“土改”
在數(shù)據(jù)維度,中國人民大學交叉科學研究院院長楊東教授,提出了一個頗具啟發(fā)性的觀點:數(shù)字時代的“土改”。楊東教授的演講主題是“從數(shù)據(jù)大國到數(shù)據(jù)強國:數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟發(fā)展中的角色”,試圖從中厘清中國數(shù)據(jù)應用方面的諸多卡點。這個主題,乍聽起來,頗具官方話術(shù)的色彩。但實際上,此言絕對不虛。試問這么個問題:大模型為何沒有在中國最早出現(xiàn)的問題?
本質(zhì)上還是過去一個時期,我們最多只是口頭講“數(shù)據(jù)是新一代生產(chǎn)資料”,卻沒有真正為此付諸實際動作,甚至心口不一,根本沒有在將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料這個問題形成基本共識——直到大模型出來,我們才發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)間流轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)都是割裂的,并沒有互聯(lián)互通。當不同維度的數(shù)據(jù)無法高效流通與集結(jié),即使算力足夠,我們依然沒有足夠的用以計算的數(shù)量級真實、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)語料。這是當前制約AI發(fā)展的最大癥結(jié)之一。有基于此,楊東教授提出了“數(shù)字時代的‘土改’”的觀點,認為解決數(shù)據(jù)壟斷、共享度低的問題,須要盡快建立基于三權(quán)的數(shù)據(jù)收益分配機制。
對于敏感度強的投資者而言,對于過去一個時期市場里數(shù)據(jù)要素這個題材,肯定深有感觸——題材新穎,有賺錢效應,但不懂主線邏輯。在我們看來,這個觀點,很大程度上厘清了市場關(guān)切的這個問題。有人會說,用楊教授的演講主旨遷就二級市場投資似乎顯得就很輕佻。但實際上,唯有服務于經(jīng)濟發(fā)展的產(chǎn)業(yè)研究才是最有價值的。二級市場是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的最有效映射,具有強大的資源配置能力,因此我們格外期待“數(shù)據(jù)土改”能在2024年于市場與產(chǎn)業(yè)形成同頻共振。
03大模型是時代寵兒,但不是萬能靈藥
對于投資而言,逆向思維是一種最可寶貴的投研框架。因此,在這次活動中,有一個觀點值得大家共同思考:大模型是時代寵兒,但不是萬能靈藥。眾所周知,中國當前的比較優(yōu)勢是制造業(yè)。而當時當下,又是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵窗口期,即從傳統(tǒng)制造走向先進制造,其中典型的標志物是新能源、創(chuàng)新藥與AI大模型。比較來看,新能源與創(chuàng)新藥本身即是創(chuàng)新載體,而AI大模型目前的應用趨勢還是在于嵌入到具體的載體中,賦能于效率,使汽車成為自動駕駛汽車、使辦公軟件成為辦公助手,使手動繪制圖片成為自動繪制圖片,也就是它的工具效應更強。
它的效率化實現(xiàn),本質(zhì)是通過指數(shù)級算力對數(shù)量級數(shù)據(jù)的計算。其中會有幻覺、謬誤,而這些問題極大可能無法根治。因此作為工程師助手,作用會顯著,但作為獨立的智能體,實質(zhì)在相當一個時期內(nèi),作用可能未必比得上高度一致性的自動化生產(chǎn)工具。也就是說,它的啟發(fā)性與創(chuàng)造力是優(yōu)勢,而短時期內(nèi)大規(guī)模應用于對一致性要求苛刻的生產(chǎn)制造,可能并不能對自動化設備形成替代(也可以說大材小用)。
因此它在制造業(yè)升級中,扮演怎樣的角色,是值得長考的。本次活動中,騰訊云智能制造首席專家邴金友即提出了類似思考:工業(yè)企業(yè)在接納大模型方面存在兩個問題,一是成本問題,數(shù)據(jù)散,模型訓練成本高;二是幻覺問題,工業(yè)里面要么是經(jīng)濟產(chǎn)出,需要100%正確,大模型難以達成。不過產(chǎn)業(yè)界倒還是較為樂觀的,來自一線的中工互聯(lián)科技集團董事長智振介紹說,現(xiàn)在工業(yè)大模型已經(jīng)能夠做到的專家系統(tǒng)100%無害化,90%以上的準確度,具有了初步落地的基礎。
但對于工業(yè)大模型的定義,其實大家還是較有歧義的——一則這些大模型究竟與大模型之前的AI自動化算法程序有多少區(qū)隔?二則因為主要還是被部署應用于客服,流程管理、人力資源、營銷、內(nèi)容產(chǎn)出和設計等方面,距離制造業(yè)第一性價值還有多少距離?就這個問題,北京信息化和工業(yè)化融合服務聯(lián)盟理事長閆同柱的觀點更為務實:高端制造業(yè)積極擁抱是因為高端制造業(yè)本身對知識的要求比較密集,大模型起到的是優(yōu)化作用,有比較大的價值。
但傳統(tǒng)制造業(yè)來說,它的數(shù)據(jù)量不大,而大模型的門檻相對比較高,投入產(chǎn)出比并不那么明確?偠灾湍壳斑@個時點來說,對于大模型,特別是工業(yè)場景下大模型,我們還是有必要保持一定的審慎?梢越杓傩拚,但切勿過度渲染,路漫漫其修遠。是為結(jié)語,騰訊科技Hi Tech Day這次活動中,主辦方所引用的一段話再合適不過:
深度學習之父辛頓曾說過,創(chuàng)造真正智能機器的旅程是漫長而富有挑戰(zhàn)性的,但這是一段值得走的旅程。同樣,應用智能機器的旅程也并非一朝一夕能夠走完,但擁抱新技術(shù)是我們超越現(xiàn)在和自己,邁向未來的值得走的旅程。路也許還模糊不清,但先行者走的多了,就有了路。
原文標題 : 這3個關(guān)于AI的觀點,2024年市場要考
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