【中国人工智能从基础建设转向服务和应用落地】
昨天(8月30日)下午,工信部办公厅发布《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》(以下简称《通知》)。其中提到,加大大模型、智能体、Token等服务采购力度。支持服务商加强与国家算力网络枢纽节点、国家算力互联互通节点、中国算力平台等对接。 针对这个问题,《环球时报》《上海证券报》对我进行了采访。我认为这意味着中国人工智能产业发展正在迎来重大转变。 人工智能产业一定是一个不断发展、不断完善,最终落地成为生产力,成为一个庞大的服务系统,提高社会效率,降低社会成本,增强社会能力。成为经济发展的支撑。 这一轮的人工智能的发展,从 2022 年一直到 2026 年,主要还是在做基础建设。所以我们经常会听到中国和美国大模型达到了什么水平?大模型的排名,大模型有多少参数,建设了多少智算中心,这些智算中心有多少算力。这些基础建设当然是有用的,也是非常必要的,也是一个阶段人工智能发展水平的标志。 但是基础建设肯定不是人工智能的最终目标,人工智能的基础建设,最后要成为一个服务能力,仅仅有基础算力是不够的,这些算力要通过各种各样的服务平台,提供给社会,提供给应用者。 中国产业发展有一件非常重要的事情,就是政府在其中扮演的角色,产业管理部门拥有更多的信息、更广泛的视角,也可以更多的调用资源,经常看得更远,较早地进行前瞻布局,整合各方面的力量,这种作用就非常大。 对新能源车的布局和支持,对光伏的布局和支持,新型电网的建设,5G 产业的建设。都可以看到政府的作用,也可以看到,在建设5G 的时候,其中取得了很好的效果,电信运营商的态度。未必是那么积极,毕竟 4G 才刚刚普及,4G 的钱还没有完全赚回来,又要搞 5G。事实上,5G 的发展不但对整个社会的效率有推进,也给电信运营商带来了业务的增长。 人工智能要从基础建设转向应用落地,成为一个庞大的服务体系统,仅仅有大模型是不够的,有智算中心也不行。 人工智能的应用服务商包括两个层面,一个是支撑人工智能服务的平台,如果提供应用服务,需要调用各种各样的模型,不但需要调用通用的大模型,也可能调用专用的模型,还需要对人工智能的不同服务,不断完善各种各样的模型,不同的模型价格也不同。 这就需要应用服务商把各个模型整合起来。当用户进行调用的时候。可以方便、及时地调用,而且可以大大降低成本,提供有针对性的服务。到了应用阶段,这种要求会变得越来越高。 人工智能的应用服务商另一种形态就是开发应用服务,面向广大消费者提供各种应用服务。我自己就是做智能家居,现在正在做 AI 原生产品,要把人工智能的能力和我们的产品整合起来。这个意义上也可以理解成一种应用服务。 一个全新的产业,如果仅仅靠企业自发的形成能力,一方面,企业看得不够远;尤其重要的一点是,企业缺乏多能力整合。形成一个庞大的人工智能应用服务系统。美国自发的靠市场,最后只能少数的大企业从中获利,而且速度会比较慢。 中国一方面政府看得比较远,另一方面又有产业整合的力量。通过政策引导、资金支持和各种能力调配,中国就可以较快形成一股整合力量,加快人工智能部署,推动产业健康发展。 最近 15 年,中美同时进入一个领域,最后的结果,美国肯定会被中国甩下。一个根本原因是,美国缺少前瞻和整合能力。这方面中国的能力是极为优秀的。 我相信人工智能产业也会和 5G 一样,中国大规模应用成为社会重要的能力。美国还会是少数垄断大企,在扯淡,用这个概念炒高股价,在股市上圈钱,实际应用离消费者很远。因为人工智能是一个大系统。搞几个模型是不够的。需要大量的服务和应用来支撑。到了这个层面,一个自发的系统和一个自觉的系统是无法相比的。
昨天(8月30日)下午,工信部办公厅发布《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》(以下简称《通知》)。其中提到,加大大模型、智能体、Token等服务采购力度。支持服务商加强与国家算力网络枢纽节点、国家算力互联互通节点、中国算力平台等对接。 针对这个问题,《环球时报》《上海证券报》对我进行了采访。我认为这意味着中国人工智能产业发展正在迎来重大转变。 人工智能产业一定是一个不断发展、不断完善,最终落地成为生产力,成为一个庞大的服务系统,提高社会效率,降低社会成本,增强社会能力。成为经济发展的支撑。 这一轮的人工智能的发展,从 2022 年一直到 2026 年,主要还是在做基础建设。所以我们经常会听到中国和美国大模型达到了什么水平?大模型的排名,大模型有多少参数,建设了多少智算中心,这些智算中心有多少算力。这些基础建设当然是有用的,也是非常必要的,也是一个阶段人工智能发展水平的标志。 但是基础建设肯定不是人工智能的最终目标,人工智能的基础建设,最后要成为一个服务能力,仅仅有基础算力是不够的,这些算力要通过各种各样的服务平台,提供给社会,提供给应用者。 中国产业发展有一件非常重要的事情,就是政府在其中扮演的角色,产业管理部门拥有更多的信息、更广泛的视角,也可以更多的调用资源,经常看得更远,较早地进行前瞻布局,整合各方面的力量,这种作用就非常大。 对新能源车的布局和支持,对光伏的布局和支持,新型电网的建设,5G 产业的建设。都可以看到政府的作用,也可以看到,在建设5G 的时候,其中取得了很好的效果,电信运营商的态度。未必是那么积极,毕竟 4G 才刚刚普及,4G 的钱还没有完全赚回来,又要搞 5G。事实上,5G 的发展不但对整个社会的效率有推进,也给电信运营商带来了业务的增长。 人工智能要从基础建设转向应用落地,成为一个庞大的服务体系统,仅仅有大模型是不够的,有智算中心也不行。 人工智能的应用服务商包括两个层面,一个是支撑人工智能服务的平台,如果提供应用服务,需要调用各种各样的模型,不但需要调用通用的大模型,也可能调用专用的模型,还需要对人工智能的不同服务,不断完善各种各样的模型,不同的模型价格也不同。 这就需要应用服务商把各个模型整合起来。当用户进行调用的时候。可以方便、及时地调用,而且可以大大降低成本,提供有针对性的服务。到了应用阶段,这种要求会变得越来越高。 人工智能的应用服务商另一种形态就是开发应用服务,面向广大消费者提供各种应用服务。我自己就是做智能家居,现在正在做 AI 原生产品,要把人工智能的能力和我们的产品整合起来。这个意义上也可以理解成一种应用服务。 一个全新的产业,如果仅仅靠企业自发的形成能力,一方面,企业看得不够远;尤其重要的一点是,企业缺乏多能力整合。形成一个庞大的人工智能应用服务系统。美国自发的靠市场,最后只能少数的大企业从中获利,而且速度会比较慢。 中国一方面政府看得比较远,另一方面又有产业整合的力量。通过政策引导、资金支持和各种能力调配,中国就可以较快形成一股整合力量,加快人工智能部署,推动产业健康发展。 最近 15 年,中美同时进入一个领域,最后的结果,美国肯定会被中国甩下。一个根本原因是,美国缺少前瞻和整合能力。这方面中国的能力是极为优秀的。 我相信人工智能产业也会和 5G 一样,中国大规模应用成为社会重要的能力。美国还会是少数垄断大企,在扯淡,用这个概念炒高股价,在股市上圈钱,实际应用离消费者很远。因为人工智能是一个大系统。搞几个模型是不够的。需要大量的服务和应用来支撑。到了这个层面,一个自发的系统和一个自觉的系统是无法相比的。
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