7月7日周五，在2023世界人工智能大會上，啟明創(chuàng)投合伙人周志峰分享了自己對AI大模型及整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢的思考，同時攜手未盡研究共同發(fā)布報告《生成式AI》，提出了十大行業(yè)前瞻。

周志峰認為，AI2.0浪潮將重建整個產(chǎn)業(yè)架構，一定會有新巨頭在新一輪科技浪潮中誕生。

(資料圖片僅供參考)

對于未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，啟明創(chuàng)投同未盡研究在報告《生成式AI》中預測，長文本是大語言模型關鍵；transform一定不是技術終局；當前生成式AI市場處于技術主導的早期階段，存在千億美元市值的平臺性企業(yè)的機會。

作為最早一批活躍在AI領域的創(chuàng)投機構，啟明創(chuàng)投投資企業(yè)遍布整個AI生態(tài)鏈條，涵蓋芯片、大模型、垂直應用等領域均有所涉及。值得一提的是，今年5月，啟明創(chuàng)投第七期人民幣基金成功完成65億元募資，為年內(nèi)規(guī)模最大。

AI 2.0：重建整個產(chǎn)業(yè)架構

首先，周志峰表示，大規(guī)模的算力，大規(guī)模的數(shù)據(jù)對AI未來發(fā)展非常重要：

大規(guī)模訓練的第一性原理是用大規(guī)模去壓縮人類世界全部被數(shù)字化的知識信息跟數(shù)據(jù)。

你從這句第一性原理中能看到，大規(guī)模的算力，大規(guī)模的數(shù)據(jù)是對AI未來發(fā)展非常重要的，而確實大規(guī)模的算力，大規(guī)模數(shù)據(jù)也是人類過去40年芯片在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)各個領域中不斷累積的這些技術，然后去推動AI的爆發(fā)。

接下來，周志峰闡述了VC圈對于“AI1.0”和“AI2.0”的理解，同時強調(diào)，AI2.0將重建整個產(chǎn)業(yè)架構：

深度學習被創(chuàng)業(yè)投資行業(yè)稱為叫做AI1.0，主要是說它是針對一個特定的小任務，用一個特定的小數(shù)據(jù)集訓練出來的一個小模型，而且主要是模式識別類，比如人臉識別語音識別。

今天的大規(guī)模語音領域?qū)W習被我們更多稱為是AI2.0，主要它是通用的數(shù)據(jù)訓練出來的大模型，具有生成決策能力。

進一步，周志峰指出，新的生態(tài)架構將分為基礎層、模型層和應用層三層架構，這會給現(xiàn)有產(chǎn)品設計帶來很大改變：

最底層是基礎架構層，提供算力，像aws火山引擎、阿里云等等都在提供這種計算中心平臺，主要是對大模型的訓練、推理、部署做優(yōu)化。

中間層為模型層，有好幾種形式，一類是提供這種基礎模型底座模型，然后對外去輸出模型的能力，通過API通過模型定制。另一類是自建大模型，就是做了自己的大模型后，會針對某一個特定行業(yè)特定場景去做優(yōu)化，然后提供端到端的從模型到應用的解決方案。

第三層應用層，一部分公司會自建模型直接做到垂直應用，（剩下來，）可能80~90%的公司都會利用第三方模型的能力，去構建自己熟悉的場景或者行業(yè)的一個應用。

新王者，新巨頭

談到產(chǎn)業(yè)發(fā)展，周志峰指出，未來企業(yè)分為兩種——+AI、AI+：

其中，更多的企業(yè)是+AI，即把新一代的AI的能力放進工作流，其實是一種舊場景的增強。

另一類企業(yè)，則會全新構建一個產(chǎn)品，這是一種舊場景的重塑，或者叫做新場景的創(chuàng)造。

周志峰表示，每一輪科技浪潮都會誕生出新的王者，新的偉大的企業(yè)。不過，如何找到創(chuàng)業(yè)的黃金通道，則需要努力思考：

ChatGTP重新點燃了AI 2.0這波浪潮，全球的整個融資金額發(fā)生了巨大的發(fā)展，這一次，會是一個依然是持續(xù)兩年，然后走低的泡沫，還是會真的一路向前，發(fā)展到一個通用人工智能，這是一個非常值得思考的問題。

大模型肯定是會變的越來越厲害，OpenAI的CEO也說，他們有可能自己去介入類似于微軟這樣的產(chǎn)品，做一個辦公productivity產(chǎn)品，他們也在向往更廣闊的空間，我們是不是能夠找到一個自己的創(chuàng)業(yè)的黃金通道，最終走向一個廣闊的天地？

也許現(xiàn)實其實是這樣的，我們要走的路可能是一條死亡峽谷，兩邊都會不斷的擠壓，他們的技術都在動態(tài)變化，我們怎么能夠穿過這條死亡峽谷，我覺得這是在創(chuàng)業(yè)時候，我們要去發(fā)揮自己的理性思維，去努力去思考的。

十大AI發(fā)展趨勢展望

展望未來，啟明創(chuàng)投聯(lián)手未盡研究共同發(fā)布重磅報告《生成式AI》| State of Generative AI 2023，提出十大行業(yè)前瞻：

（1）大語言模型

1、2024年中國將出現(xiàn)比肩GPT-4的多語言通用大模型；

2、超長上下文（Long Context）將引領下一次LLM技術突破；

3、在出現(xiàn)更有前景的大語言模型之前，為實現(xiàn)垂直領域更好的效果，以下三種方式將共存：

i）在不改變數(shù)據(jù)分布的情況下，利用更多通用數(shù)據(jù)進行通用大模型預訓練，不特別引入行業(yè)數(shù)據(jù)，

ii）利用行業(yè)專屬數(shù)據(jù)微調(diào)（Fine-Tuning）通用大模型，

iii）利用行業(yè)數(shù)據(jù)占比更高的數(shù)據(jù)集進行垂直模型預訓練。

多模態(tài)模型

4、當前CLIP + Diffusion的文生圖模型是過渡態(tài)，未來2年內(nèi)將出現(xiàn)一體化的模型結構；

5、下一代Text-to-Image模型將具備更強的可控性，它將結合底層模型能力和前端控制方式，對模型的設計將注重與控制方式的結合；

6、2025年之前，Video和3D等模態(tài)將迎來里程碑式的模型，大幅提高生成效果；

7、以PALM-E為代表的具身智能（Embodied AI）展現(xiàn)出在機器人的感知、理解和決策等方向上的巨大潛力，但當前訓練和可靠性存在較大挑戰(zhàn)；

8.、短期內(nèi)Transformer正成為多個模態(tài)的主流網(wǎng)絡結構，但壓縮整個數(shù)字世界的通用方法尚未出現(xiàn)，Transformer并不是人工智能技術的終點。

商業(yè)機會

9、 3年內(nèi)，顛覆式的AI應用的核心驅(qū)動力來自于底層模型的創(chuàng)新，兩者無法解耦，模型的作用將大于產(chǎn)品設計的作用；

10、當前生成式AI市場處于技術主導的早期階段，存在千億美元市值的平臺性企業(yè)的機會。

本文主要內(nèi)容來自啟明創(chuàng)投周志峰7月5日WAIC演講及啟明創(chuàng)投、未見研究報告：《生成式AI》|The State of Generative AI 2023

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