7月5日，國盛證券AI研究團隊在北京“金融街麗思卡爾頓酒店”舉辦“擁抱AI超級時代”人工智能產業與資本峰會，邀請全球產業領袖與國內AI、“AI+”頂尖企業，共聚一堂。
昆侖萬維CEO方漢受邀出席峰會，并發表了題為《AI大模型的發展及應用展望》的主題演講，詳細分享了昆侖萬維大模型的商業化策略及其六大AI業務矩陣。
以下為演講精華內容：
人工智能成為經濟發展的新引擎
人工智能的發展從1980年代到現在已經近40年，為什么最近兩年才取得突破？我覺得最重要的一點是，通過GPU芯片科技的發展，人類第一次把大模型的參數推到千億以上，從而才能涌現類人類的智慧，跟人類的進化史一樣，我們大腦集成的神經元大概是90億到140億左右，這是我們人類區別于所有活動，成為地球主宰的根本原因，而大模型也是在信息科技發展到一定程度之后順理成章出現的情況。
第二點就是我國數字經濟規模超過50萬億元，發展速度是很快的。但人無遠慮、必有近憂，大家經常討論中國的世界工廠會不會被東南亞、越南所接過去，我的看法是完全不會。有一個統計數據，中國目前每年畢業大概370萬的工程師，中國的存量大概是6000萬左右，這是整個越南、東南亞加起來也是達不到的，但是印度大概在20年后存量工程師會超過我們，對于中國來說有一個20年的時間窗口，如果用AI能夠補上我們缺失的這批工程師，讓工程師更有效率，我們認為我們仍然能保證世界工廠的地位。
人工智能會成為這一波數字經濟發展的新引擎，大家經常拿這波人工智能的發展同30年前互聯網大潮相比，但我自己的感受是，在上一波互聯網大潮里面我不用天天去讀論文，而在這波人工智能的大潮里面我發現，所有的創意、所有的新的idea，往往來自于大學的博士論文，現在這批博士每天發的論文對整個領域包括小模型，都能夠從科研角度給企業界很大的啟發。我大概每天要精讀兩到三篇論文，泛讀十幾篇論文，我認為這一波人工智能真的會成為數字經濟發展的新引擎。
國內大模型趨勢：B端碎片化，C端免費化
跟大家探討AIGC和AGI國內外市場的差異，以及我們的應對策略。
首先，面對國內市場的發展前景，我們認為To B和To C戰略并重。我們對于國內市場的判斷是“B端碎片化，C端免費化”，首先在B端我們有一個很切身的感受就是，行業的數據是最關鍵的，如果一個行業沒有高質量的、序列化的文本數據，這個行業是沒有辦法被預訓練大模型去賦能的。
我們現在做各行各業應用的時候也是一樣，如果沒有相關的行業數據，要幫助這些行業去整理或者去轉化行業數據，成為高度序列化的數據，再通過對大模型的微調得到針對行業的專有數據模型。目前最大的幾個行業，像金融、法律行業數據是相對完備的，這些行業落地會比較快，但其他行業數據并不一定完備，而且很多行業非常碎。
舉個例子，我們公司戰略投資部門投了一家企業，通過溝通了解到，他們對大模型特別有期待，希望通過大模型提高化合物挑選的效率，我們就問他你有多少數據，他們表示還是需要不斷去溝通，我們認為如果我們要把它做成，本質上幫他們去整理數據。總而言之，B端很難有一家企業把所有的行業、所有的數據都能夠掌握好，最后的結果必然是，各行各業做大模型的可能都吃掉幾個行業，巨頭吃大行業，普通的企業吃小行業，我認為B端碎片化是這樣一個情況。
C端的判斷是什么？大家知道OpenAI在美國主要賣API的費用和賣用戶訂閱的費用，在中國C端商業模式一向免費，因此在中國想收普通用戶的訂閱費是非常有難度的，我們認為C端一定是以免費信息服務模式+廣告模式為主，VIP模式為輔。
我們在B端和C端的策略是，我們有豐富的預訓練數據深度加工能力。在B端，我們會取得自己的競爭優勢。我們在國外的發展戰略，主要是瞄準To C市場，首先我們有極其豐富的海外C端市場的擴展經驗，我們認為目前所有做AIGC、做AI創業的人都有一個誤區，想提供更多的工具讓用戶降本增效，我覺得這是非常好的創業賽道，但它的門檻是相對比較低的。大家都知道有很多視頻編輯和拍攝軟件是收費的，但實際上市場規模最大的仍然是快手這樣的視頻場景，因為只有面向C端的內容創作工具轉化為UGC社區，商業價值才能最大化。
天工為底座賦能六大AI業務逐步落地
我們的商業策略非常明確，將基于天工大模型端到端的內容生成工具，從而形成UGC平臺，這樣才會形成新的垂直的內容社區。我們按照六大業務矩陣去做個事情，最重要的底座是AI與大模型底座，沒有底座一系列無從談起，我們有了底座就能更好的賦能以及以更好的性能去應對上面的應用。
針對國內市場，我們推出天工大模型賦能的新一代搜索引擎，我們認為只要給大模型配上搜索引擎，就一定會準確輸入。AI搜索是一個知識遷移的過程，現代文明大多數的文本是以英文形式去記錄的，我們得承認這個事實，只有AI搜索引擎才可以幫助大模型把英文知識遷移到中文知識上去，因此將來面對C端都必須有自己的搜索引擎，這樣才能走的更久。
AI音樂，我們在海外有一個音樂社交場景，做音樂生成也比較久。在線下，已經有兩個印尼的流行歌手利用我們生成的音樂，占位排行榜前二十名。我們馬上就要推出面向C端用戶的AI音樂生成工具，C端用戶只要說出他想要什么樣的歌，AI就能自動作曲、自動編曲、自動演奏、自動人聲合成，最后直接生成用戶可以分享的MP3，這就是端到端的內容生成工具。
AI動漫是落地非常快，也是非常早的領域，中國所有做電商的商品圖片已經轉向AI生成，我們認為在這個領域仍然有皇冠上的一顆明珠沒有被發掘，也就是視頻生成的一致性問題，我們在這方面也會持續投入，我們認為在AI的圖片創作方面會有非常大的市場空間。我們首先介入的是AI漫畫，在這個領域已經有產品正在測試中，同時也在研究視頻生成的一致性問題，將在1-2年之內取得比較大的突破，所有短視頻和相關的行業都會受到比較大的沖擊，創作者與內容都會迎來爆發式的增長。
AI游戲方面，我們認為AI本身只是一個工具，就像3D引擎一樣，能夠給游戲帶來無限的可能性，但是AI大模型更聰明并不代表游戲更好玩，我們要更多的探索如何用AIGC、AGI的技術來產生新的游戲機制，我認為后面會有全新的游戲模式出現，就像3D引擎催生了現代游戲工業一樣，AI也會重塑游戲行業。
AI社交，我們在海外做音樂社交產品，對于社交比較熟悉，我們發現在全世界有大量的免費用戶很難獲得好的社交體驗，因為他們在整個社會處于相對比較低的地位，沒有能力去付費，導致他在所有的社交場景處于弱勢地位。怎么解決這個問題？大家可能都玩過騰訊的游戲《和平精英》，水平高的人非常少只有5%，剩下95%水平比較低的人怎么辦，騰訊公司啟動大量的API給普通玩家，讓他們獲得自己的快樂。我們認為在AI社交領域，通過AI提供大量的類人的服務，讓大多數在社交上處于弱勢的人群獲得穩定的社交情緒供給，具有非常大的空間，也會形成新的商業模式。
我們的看法是大潮的確已經來了，從長期來看，AI、AGI一定是深刻影響整個互聯網產業甚至全行業，我認為這一波AI的迭代速度可能是以5年為單位，完成這個循環，在這個循環過程中誰能先落地，誰能獲取更多的用戶，誰能找到更好的商業模式，就一定成為新一代的王。總而言之，大潮將起，落地為王。
