8月9日，“基于生成式人工智能AIGC的商业创新与投资机会”为主题的2023科创沃土系列专家交流会在广州举办。
　　本次活动由广东省粤港澳大湾区文化创意产业促进会、广州市天河中央商务区南区联合党委指导，广东省粤港澳大湾区文化创意产业促进会文化产业投资专委会、中科科创、沃土高研院和芳禾数据联合主办，中信证券、南财合规科技研究院、羽立研究院以及南方文交所协办。
　　相关政府部门领导、研究学者、行业专家、投资专家和数字化领军企业代表参加此次交流会。会议围绕生成式人工智能AIGC的发展，通过5场主题分享和现场对话，探讨全球生成式人工智能行业的发展趋势和前沿应用，以及人工智能AIGC浪潮背后带来的投资机会。
　　人工智能带动关联产业发展
　　“构建人工智能等一批新的增长引擎，促进数字经济和实体经济深度融合，是国家发展的重要战略布局和发展的高地，这将为投资者带来更多更丰富的机遇。”天河中央商务区南区联合党委副书记胡成文致辞表示。
　　ChatGPT的出现让人工智能产业再次走入聚光灯下，大模型的应用和发展将如何带动人工智能产业生态前进？
　　中科科创副总裁何国勇认为，中国具有领先的互联网网络、算力及大数据基础设施，也有全链条的制造产业基础，结合AIGC技术将为中国带来以下两个机遇：一是我国需快速追赶，打造基础模型。一方面，重建中国的GPT-3.5到GPT-4模型能力，建立网络计算、训练系统、推理系统等基础设施，汇聚足够有效算力；同时，建立模型延伸开发模式，比如模型API，Pugin等，早期紧跟OpenAl的前沿，逐步建立完成中国自有的类似AIGC的初步生态。
　　二是市场发展及投资机会：包括大厂（如百度等）和科研机构有基础优势探索大模型；创业公司主要会聚焦行业垂直模型，对已经有数据及信息化基础的行业加速变革；AIGC+行业模型将成为弯道超车的机会，不重视将会被快速崛起的公司所淘汰；人才、算力、数据、资本等核心资源将成为未来稀缺资源，需提前布局。
　　中信证券云基础设施行业研究员孙竟耀认为，数据、算力两大领域将会迎来更多新机会。“数据集是生成式人工智能的粮食和血液。”孙竟耀认为，生成式人工智能的研发和迭代离不开高质量、多来源的训练数据，自然，数据产业也将被需求牵动，数据标注、数据集供给、数据管理等领域迎来新一波发展。
　　首先是数据标注，随着ChatGPT爆火，AIGC与数据标注产业的融合无疑是新的行业机会。这一领域按参与模式主要分为众包和自建工厂两种模式，前者的代表厂商包括百度众包、京东众智等；后者则是以贝赛、阿里数据标注为代表的自建工厂厂商。据介绍，当前第三方服务商提供了数据标注市场79%的服务，意味着针对数据处理的软件少，行业整体仍处在高速发展、粗放竞争的初级阶段。
　　生成式人工智能技术的商用之路走深，各行各业对行业垂直大模型的需求逐渐增长。孙竟耀表示，大模型定制化、专业化和场景化的趋势也将影响数据标注行业，驱动中小企业发掘差异化竞争优势，提供更加细分、垂直的数据标注服务。此外，他还提到，随着技术进步，从单一模式走向多模式的数据标注以及人机耦合标注都可能成为“超车赛道”。
　　海量数据如何管理也是关键问题之一。孙竟耀认为，大模型发展应用也将对数据采集和传输层、数据存储层、数据分析层和资源管理层等数据管理活动产生影响。
　　“如何保护训练数据”是数据使用过程中被反复追问的问题。孙竟耀介绍道，我国多个领域已经开始逐步开发和启用国产数据库。包括阿里、腾讯、华为、中兴等企业向互联网、银行金融和电信领域提供了国产数据库服务。
　　“人工智能是跑在数据之上的第四次革命。”芳禾数据CTO李明则表示，数据供应链已经成为人工智能的核心支撑体系，然而，目前生成式人工智能的困境是高质量数据荒，建立一个合规、高质量的数据供应链体系变得至关重要。李明还提出，隐私计算是未来数据的应用趋势。
　　在孙竟耀看来，ChatGPT等应用的背后，是愈加复杂的神经网络算法支撑的大型语言模型。算法的逐渐升级将进一步带动算力需求。
　　华为《泛在算力，智能社会的基石》文件数据显示，随着人工智能全面赋能各行各业， 预计到 2030 年将需要超过 16000 EFLOPS的算力支撑，相当于近1600 亿颗当下骁龙855手机芯片NPU所能提供的算力。中信证券预测，未来，AIGC的全球训练成本将达到约15.4亿美元。
　　算力由芯片提供，AIGC带来的算力需求也将影响芯片产业。OpenAI官网数据显示，AI训练任务所需算力每3、4个月就要翻一番，而芯片领域的“摩尔定律”显示，芯片性能每16-24个月才能提升一倍的性能。算力需求与芯片供给间存在的矛盾与鸿沟初显，亟待系统创新升级。中信证券研究部预测数据显示，2026年全球AI芯片市场规模将超过60亿美元。总体来看，目前AI芯片市场中的“头号玩家”多为科技公司，比如英伟达、谷歌、华为、百度等；此外，风口上，也有创业公司在加速追赶。
　　AIGC全方位赋能各行各业
　　AIGC浪潮涌起，技术将如何重塑各个行业和场景？
　　“AI产业在过去十年没有跑通的商业模式，生成式AI有望通过优化成本结构突破这一局面。”中国移动研究院战略研究所顾问、北京大学国家发展研究院管理学助理教授侯宏表示，针对产业互联网整体，未来软件的80%的价值将由AI大模型提供，剩余20%会提示工程和传统业务开发组成。基于大模型的高精度代码生成，能够提升软件开发的效率，标志着人工智能向AGI更进一步。
　　“未来人工智能AIGC+行业模型会成为很多公司的弯道超车机会。”何国勇指出，从投资角度来看，他认为未来投资更集中应用层，即“离客户更近，商业化更高”的领域。AIGC对文化产业、内容及数字创意的变革显著，目前正处于早期投资切入的最佳布局时期。
　　凡拓数创董秘段一龙从公司的产业实践出发分享了该公司在AIGC领域的应用案例和实践经验。据他介绍，凡拓数创将在数字孪生和虚拟数智人两方面继续发展，重点加强技术储备和丰富素材案例等核心资产，探索数字技术融合文化的无限可能。
　　广东省粤港澳大湾区文化创意产业促进会会长王桂科则在会议致辞中指出，文化创意产业的发展离不开金融和科技。插上“金融”和“科技”的双翼，文化创意产业将实现高质量发展。
　　在孙竟耀看来，未来办公软件、教育将是两大重要落地场景。在国内，金山办公AI研发了围绕办公领域的计算机视觉，开发了OCR、机器翻译、智能校对等服务；WPS智能生成的内容占据云端整体内容资源的33.6%。在教育领域，GPT+文本/对话/翻译，能够促进启发式、个性化教学的发展。“ChatGPT将成为一名全能教师，启发学生主动思考、发问、探讨。”比如知名语言学习软件多邻国已经在Duolingo Max等服务接入GPT-4，提供AI辅助学习功能解释答案和角色扮演。
　　侯宏认为，生成式AI能够给产业互联网带来机遇。生成式AI在内卷和开源的驱动下，将成为普惠性生产要素，供应商议价能力不会太强，智能要素供给充裕。他建议，产业互联网企业可升级产品和服务形态，以及构建私有垂直大模型，同时须保持对类chatgpt插件生态的关注。“更长远地看，生成式AI代理可能重塑产业互联网，让业务流程更加智能地贯穿产业互联网各个环节。”
　　此外，侯宏提出，生成式AI的技术生态正在快速成长，其最终繁荣取决于商业模式驱动的商业生态演化。包括四个具体场景：一是生成ChatGPT的插件，进行平台化、生态化尝试。这是ChatGPT商业模式上重要的一步。当开源大模型出现时，大模型唯一的壁垒就是用户习惯，海量应用使得用户增加对ChatGPT的依赖，进而反馈到开发者。
　　二是企业在自身产品或服务中整合大模型能力，让已具备优势业务的企业如虎添翼，有效提升业务商业价值。
　　三是根据垂直场景优化模型（模型即服务），构建在通用大模型之上但结合私有数据和业务场景，提供更精准服务，如网易有道推出国内首个教育领域垂直大模型“子曰”， 并发布了基于“子曰”大模型研发“LLM翻译”、“虚拟人口语教练”、“AI作文指导”等六大创新应用。
　　四是推出生成式AI代理——AutoGPT，把任务分解为若干步骤，在分别执行的过程中调用多种API，最终输出结果。用户所需要做到就是给AI一个目标，然后剩下的就算AI自己去调研完成任务，同时，在执行任务的过程中，时不时地需要用户核准一下它的目标。如生成式AI代理项目NexusGPT提供各种专家，每个专家都针对性地进行了调试或对接了独特的API。
　　除了观点交流，本次会议上，中科科创还宣布计划设立大湾区首支人工智能AIGC数智文化创投基金，旨在通过科技与资本双重赋能，培育大湾区内10家以上拥有知名品牌、引领行业发展的领军企业，培育20家以上创新能力强的文化和科技融合特色企业，同时兼顾全国其他地区优秀的数字文创拟上市企业。会议期间还举行了沃土高研院专家聘任仪式，沃土高研院发起人、中科科创CEO谢勇为广东省粤港澳大湾区文化创意产业促进会会长王桂科、北京大学国家发展研究院管理学助理教授侯宏、南方文交所总经理雷震颁发聘书。
（文章来源：21世纪经济报道）