“算力的重要性要被空前重視了?！眳R智智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO劉黃驍烈說(shuō)道，在之前任何一次AI浪潮中，這個(gè)現(xiàn)象都沒(méi)有像現(xiàn)在這么明顯，“甚至有錢也買不到。”

AIGC這么火，實(shí)屬有些出乎劉黃驍烈的意料。

三年前，彼時(shí)OpenAI剛剛發(fā)布GPT3。因?yàn)樵谝恍┩ㄓ脝?wèn)題上的正確回答，GPT3引起了劉黃驍烈的關(guān)注，但也僅僅把它當(dāng)作一次技術(shù)上的突破，畢竟面對(duì)再難一點(diǎn)的問(wèn)題，它就只能“胡說(shuō)八道”。更為重要的是，實(shí)在想不出它還有哪些具體的落地場(chǎng)景。

沒(méi)想到，三年后，ChatGPT的出現(xiàn)，就像在水中投擲一顆巨石，驚起的漣漪持續(xù)擴(kuò)大、蔓延到一個(gè)又一個(gè)的領(lǐng)域。

劉黃驍烈意識(shí)到了不同，這一波AIGC浪潮，技術(shù)的突破讓用戶看到了明確的應(yīng)用場(chǎng)景，且能夠快速落地。

機(jī)遇與挑戰(zhàn)，一同奔涌而來(lái)。

算力與電力基礎(chǔ)設(shè)施，作為制約AIGC發(fā)展的兩個(gè)重要因素，自然引起業(yè)界的關(guān)注與重視，尤其是算力，得到了空前重視。

但又何止是算力。在AIGC長(zhǎng)長(zhǎng)的發(fā)展鏈條中，每一個(gè)環(huán)節(jié)都至關(guān)重要，每一個(gè)領(lǐng)域都充滿了冒險(xiǎn)與探索的想象空間。

匯智智能是一家專注于AI智能體領(lǐng)域創(chuàng)新與研發(fā)的企業(yè)。劉黃驍烈告訴雷峰網(wǎng)，在意識(shí)到大模型技術(shù)能力后，就在思考該如何借助這種能力去幫助用戶做更多的事情。最終，他們選擇智能體這一概念，把各種AIGC能力綜合到一起從而讓智能體成為用戶的個(gè)人助手、數(shù)字分身，“讓AI力量成為每個(gè)人的天賦”。

以下是雷峰網(wǎng)和匯智智能聯(lián)合創(chuàng)始人劉黃驍烈的對(duì)話：

這一波AIGC浪潮，落地應(yīng)用場(chǎng)景更豐富

雷峰網(wǎng)： 你最早是什么時(shí)候關(guān)注到AIGC的，吸引你的地方是什么？

劉黃驍烈：最早是在2020年，當(dāng)時(shí)GPT3剛剛發(fā)布。讓我印象深刻的是，它不僅能回答一些通用問(wèn)題，還能回答很多以當(dāng)時(shí)的技術(shù)來(lái)說(shuō)它不太可能正確回答的問(wèn)題。比如歐盟的GDPR政策，以及數(shù)據(jù)保護(hù)等網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，它都能提供比較正確的答案，不過(guò)確實(shí)很生硬，沒(méi)有今天這么流暢。

但也有缺陷，比如無(wú)法處理對(duì)精確性要求比較高的任務(wù)，而且對(duì)提示詞的理解也不是很到位。

因此，我認(rèn)為GPT3雖然很有潛力，但受到它當(dāng)時(shí)能力的制約，應(yīng)用場(chǎng)景十分有限，距離實(shí)際落地還有很長(zhǎng)一段距離，并不看好它。

沒(méi)想到，2023年ChatGPT發(fā)布后，它的回答變得非常流暢。我意識(shí)到當(dāng)時(shí)的判斷可能不太準(zhǔn)確，這三年，GPT的版本有了很大的進(jìn)步。

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))：那你覺(jué)得從GPT3的默默無(wú)聞到GPT4的爆火，背后的原因有哪些？

劉黃驍烈：一方面肯定是模型自身不斷迭代、演進(jìn)，帶來(lái)性能能力的快速提升，這個(gè)能力是指用戶感知到的能力，因?yàn)樗陨淼哪芰茈y進(jìn)行量化評(píng)估。

另一方面，它的產(chǎn)品設(shè)計(jì)比較成功。CNN之父Yann LeCun認(rèn)為，ChatGPT本身并沒(méi)有特別大的技術(shù)創(chuàng)新，只是把Transformer 的架構(gòu)給做得特別大、特別復(fù)雜。但是它的產(chǎn)品化非常成功，基于用戶的角度去考慮、優(yōu)化產(chǎn)品，從而讓用戶直觀感受到它可以在一些應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用，所以才能火起來(lái)。

雷峰網(wǎng)：相較于上一波AI浪潮，這一波的AIGC浪潮有什么不同？

劉黃驍烈：AI行業(yè)經(jīng)歷了好幾波浪潮，整體呈現(xiàn)螺旋式上升的發(fā)展形式。

前幾波浪潮中，AI發(fā)展起來(lái)主要是因?yàn)榧夹g(shù)上的突破，比如第一次是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第二次是反向傳播算法。上一波，2017年左右的浪潮來(lái)臨是因?yàn)锳I技術(shù)真正達(dá)到一個(gè)可應(yīng)用的階段，它有很多可以落地的應(yīng)用場(chǎng)景，這是前兩波浪潮都沒(méi)有的。

而2023年的AIGC浪潮其實(shí)是一個(gè)復(fù)合型的，一方面有技術(shù)上的突破，大模型被推到公眾視野上；另一方面是技術(shù)落地應(yīng)用的場(chǎng)景更豐富，比如說(shuō)智能助手、語(yǔ)音聊天等，雖然之前也能實(shí)現(xiàn)，但不像現(xiàn)在大模型做得這么好。

所以，兩者之間的區(qū)別在于，上一波是預(yù)示著AI從一個(gè)偏向?qū)W術(shù)理論的研究課題變成了一個(gè)成熟的產(chǎn)業(yè)，而這一波是在已經(jīng)有了AI這一比較成熟的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)上，技術(shù)的突破讓用戶看到有明確的應(yīng)用場(chǎng)景且能夠快速落地，從而掀起浪潮。

雷峰網(wǎng)： 在這一波浪潮下，除了大廠，很多科學(xué)家或知名企業(yè)家也紛紛去做大模型創(chuàng)業(yè)，你覺(jué)得跑出來(lái)的機(jī)會(huì)大嗎？

劉黃驍烈：我覺(jué)得他們?nèi)プ龃竽Ｐ褪欠浅＿m合的。

要做一個(gè)大模型需要很多資源，先不說(shuō)研發(fā)上的投入，光是算力和電力這些基礎(chǔ)設(shè)施，甚至都不是有錢就可以買到的?；A(chǔ)設(shè)施上的不完善，會(huì)成為制約大模型發(fā)展的“卡脖子”難題。而像科學(xué)家或有知名度的企業(yè)家， 這樣自身帶有IP屬性的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)做大模型，有足夠的背書去爭(zhēng)取這些資源。

基礎(chǔ)設(shè)施的不完善，是制約大模型發(fā)展的“卡脖子”難題

雷峰網(wǎng)：那你覺(jué)得，面對(duì)AIGC的發(fā)展需求，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域帶來(lái)了哪些挑戰(zhàn)？

劉黃驍烈：我認(rèn)為，AIGC對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)非常明顯且影響深遠(yuǎn)。

剛才提到AIGC發(fā)展的兩個(gè)制約因素——算力和電力。算力的重要性要被空前重視了，在上一波AI浪潮中，這個(gè)現(xiàn)象沒(méi)有這么明顯，如今算力甚至成了國(guó)家間需要管控的資源，有錢也買不到。

另外要發(fā)展AIGC行業(yè)，電力同樣是一項(xiàng)需要提前布局的基礎(chǔ)設(shè)施，這也是前所未有。比較直觀的說(shuō)法就是，大量的GPU“跑”起來(lái)會(huì)消耗大量的電力，這就類似于當(dāng)年的礦機(jī)挖礦所面臨的情況。隨著對(duì)GPU的需求空前增大，它也將成為一個(gè)制約因素，直接制約AIGC行業(yè)發(fā)展。

大家都明白，大模型到底能不能做，很多時(shí)候不光看技術(shù)水平，還要看能不能協(xié)調(diào)到這些基礎(chǔ)設(shè)施的支撐。

雷峰網(wǎng)：那這里面會(huì)不會(huì)有一些機(jī)會(huì)？

劉黃驍烈：機(jī)會(huì)是有的，但是像算力和電力這兩塊，其實(shí)創(chuàng)業(yè)者不太好入局。不過(guò)在其他一些基礎(chǔ)設(shè)施上也涌現(xiàn)了很多產(chǎn)品，比如向量數(shù)據(jù)庫(kù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)等。所以說(shuō)AIGC浪潮肯定會(huì)為基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域帶來(lái)一些機(jī)會(huì)，但這些產(chǎn)品暫時(shí)還不能去解決AIGC領(lǐng)域一些核心問(wèn)題。

我認(rèn)為，AIGC浪潮下基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)會(huì)可以考慮和信創(chuàng)、國(guó)產(chǎn)化做結(jié)合，把產(chǎn)品的目標(biāo)定義為推動(dòng)行業(yè)生態(tài)和建設(shè)AIGC產(chǎn)業(yè)。這個(gè)機(jī)會(huì)適合有一定資源和耐力的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，因?yàn)樗唐趦?nèi)難以盈利，并且基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展依賴于AIGC市場(chǎng)，但這個(gè)市場(chǎng)還不是特別成熟。

總體而言，發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施的意義重大，尤其是對(duì)于整個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)，任重而道遠(yuǎn)。

雷峰網(wǎng)：你覺(jué)得，相對(duì)于大廠和科學(xué)家、知名企業(yè)家，中小企業(yè)該如何把握住這一波浪潮下的機(jī)會(huì)？

劉黃驍烈：中小型企業(yè)要看團(tuán)隊(duì)自身的背景，不同背景的團(tuán)隊(duì)適合不同的機(jī)會(huì)。

比如科學(xué)家、企業(yè)家有自己的IP，能通過(guò)融資等方式去獲得更多的資源，那他們就可以挑戰(zhàn)做一些通用大模型的事情。因?yàn)橥ㄓ么竽Ｐ椭灰_(dá)到一定水平，或者在哪一個(gè)領(lǐng)域有好的表現(xiàn)，就可以獲得比較核心的市場(chǎng)地位。

而對(duì)于中小型企業(yè)，比如我們團(tuán)隊(duì)在短視頻營(yíng)銷領(lǐng)域有積累、有經(jīng)驗(yàn)，那就比較適合深扎應(yīng)用端，雖然它對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施等資源也有需求，但是輕量級(jí)的，關(guān)鍵是需要對(duì)目標(biāo)客戶的需求有深度認(rèn)知和把握，并且要做好產(chǎn)品、市場(chǎng)和運(yùn)營(yíng)。只有這樣，才有可能形成自己的產(chǎn)品壁壘，確保在行業(yè)占有一席之地。

找準(zhǔn)自身定位，才能抓住機(jī)遇，形成自己的行業(yè)壁壘

雷峰網(wǎng)：匯智智能選擇聚焦AI智能體，是出于一種怎樣的考慮？

劉黃驍烈：首先，匯智智能的理念是“讓AI力量成為每個(gè)人的天賦”。

我們接觸到大模型技術(shù)，對(duì)其進(jìn)行分析調(diào)研后發(fā)現(xiàn)，它的很多應(yīng)用場(chǎng)景都是輔助用戶去提效，就是提升用戶自身的能力，那我們就在思考：能不能把這些大模型的能力綜合在一起去幫助用戶做更多的事情？比如通過(guò)文生文類的大模型實(shí)現(xiàn)一種更好的語(yǔ)言交互，包括信息搜集、文本撰寫；通過(guò)文生圖的大模型，幫助用戶更快、更方便地創(chuàng)造素材等。

基于這些想法，我們選擇了智能體這一概念，把各種AIGC能力綜合到一起從而讓智能體成為用戶的個(gè)人助手、數(shù)字分身，實(shí)現(xiàn)我們的理念。

雷峰網(wǎng)：智能體的概念已經(jīng)出現(xiàn)很長(zhǎng)一段時(shí)間了，在AIGC的加持下，它能夠煥發(fā)出怎樣的活力？

劉黃驍烈：一方面，從用戶角度來(lái)看，現(xiàn)在的智能體更加智能，更像人了。

另一方面，AIGC技術(shù)使它在一系列的應(yīng)用場(chǎng)景中真正落地，能力變得更廣泛，比如輔助用戶生成高質(zhì)量的文案、圖片、視頻；幫助用戶搜集、歸納信息，甚至幫用戶寫代碼。這在AIGC技術(shù)火起來(lái)之前，傳統(tǒng)的智能體根本做不到。

雷峰網(wǎng)：有沒(méi)有具體的案例？

劉黃驍烈：最近，我們基于AIGC技術(shù)以及在短視頻營(yíng)銷領(lǐng)域的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，推出了一款垂直場(chǎng)景小模型——應(yīng)用于短視頻營(yíng)銷的旺氪智能體 ，它本質(zhì)上是“智能體+營(yíng)銷行業(yè)”的垂直領(lǐng)域智能體，除了傳統(tǒng)功能，它還具備智能客服、信息提供、利用自然語(yǔ)言優(yōu)化程序的交互等能力，主要就是幫助用戶提升效率。

我們的客戶主要是中小型商戶，他們都有強(qiáng)烈的營(yíng)銷需求，但是傳統(tǒng)的短視頻營(yíng)銷，需要他們自己拍素材，還需要美工或者程序員幫他們調(diào)用各種工具制作視頻。而旺氪智能體，通過(guò)大語(yǔ)言模型能力實(shí)現(xiàn)智能交互，用戶可以直接通過(guò)自然語(yǔ)言去調(diào)取相關(guān)業(yè)務(wù)，完全不需要像傳統(tǒng)做法那樣操作。

另外，我們還整合了AI做視頻、海報(bào)的能力，用戶也不需要有自己的美工、程序員，可以一鍵式直接生成營(yíng)銷視頻。

雷峰網(wǎng)：你們調(diào)用的是哪家的AI大模型接口？ 選擇過(guò)程中會(huì)綜合考慮哪些因素？

劉黃驍烈：目前這款產(chǎn)品我們是與百度合作的。

我們之前有做過(guò)評(píng)估。一方面會(huì)考慮大模型的性能，從商業(yè)角度看固然是看它的準(zhǔn)確性，但這沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，主要還是圍繞業(yè)務(wù)需求進(jìn)行測(cè)試，不具備通用領(lǐng)域的完備性。

另一方面主要考慮安全合規(guī)的要求，以及數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)等，傾向于選擇國(guó)內(nèi)可信任的，而且在安全合規(guī)這一塊做得比較好的供應(yīng)商，最終，我們選擇了百度。

雷峰網(wǎng)：接下來(lái)有什么打算？

劉黃驍烈：我們打算打造一個(gè)AIGC行業(yè)的開(kāi)源社區(qū)“微言大義”，幫助廣大用戶深入了解大模型應(yīng)用價(jià)值，提升智能體和AIGC工具運(yùn)用能力。

在做智能體業(yè)務(wù)過(guò)程中，我們意識(shí)到所有大模型最后都是要給用戶使用，但是對(duì)很多用戶來(lái)說(shuō)，AIGC入門門檻很高，就算直接給他，他可能也用不好。所以我們想做一個(gè)開(kāi)源社區(qū)，微言大義平臺(tái)想要做的是為中國(guó)AI行業(yè)提供源源不斷的教培工具、行業(yè)內(nèi)容和科技人才。

一方面為用戶提供使用技巧上的指導(dǎo)，同時(shí)接入與我們合作的供應(yīng)商的大模型，讓用戶使用、評(píng)估，找到適合自己的大模型。我們也會(huì)把配置好的智能體，在得到用戶許可的情況下作為案例發(fā)表在社區(qū)里面，展示具體的行業(yè)應(yīng)用案例。

另一方面，國(guó)內(nèi)做大模型的企業(yè)已經(jīng)有很多家，等到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)到一定程度，一些企業(yè)可能會(huì)越來(lái)越弱勢(shì)，但原因不全是技術(shù)上的，也有可能是宣發(fā)不到位、沒(méi)有找到明確的應(yīng)用場(chǎng)景，尤其是垂直領(lǐng)域的大模型。我們希望社區(qū)幫助這些模型實(shí)現(xiàn)他們自身價(jià)值，匹配到垂直領(lǐng)域的用戶。

讓市場(chǎng)活躍起來(lái)，AIGC才能獲得更大的發(fā)展機(jī)會(huì)

雷峰網(wǎng)：結(jié)合匯智智能的經(jīng)驗(yàn)，你認(rèn)為，AIGC在具體場(chǎng)景落地應(yīng)用過(guò)程中，難題和挑戰(zhàn)是什么？

劉黃驍烈：一方面，我們的很多客戶來(lái)自傳統(tǒng)行業(yè)，不了解AIGC，我們需要開(kāi)發(fā)市場(chǎng)，告訴他們AIGC具體能幫你做什么事情，這是由用戶的需求和自身認(rèn)知決定的。

另一方面是數(shù)據(jù)，用戶使用效果的提升，不是由數(shù)據(jù)“量”而是由“質(zhì)量”，即如何使用數(shù)據(jù)決定的。這就意味著對(duì)數(shù)據(jù)處理，把它變成模型能理解的知識(shí)變得至關(guān)重要，有一定技術(shù)上的研究成本，而且有些數(shù)據(jù)特別是行業(yè)知識(shí)，對(duì)定制化的要求比較高。比如說(shuō)出版行業(yè)，它會(huì)要求一個(gè)大模型把《紅樓夢(mèng)》里面的所有情節(jié)講清楚。

還有一點(diǎn)就是數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程的安全問(wèn)題，對(duì)于涉及用戶商業(yè)數(shù)據(jù)內(nèi)容時(shí)，用戶是不大愿意直接放出來(lái)的，需要我們提供安全的數(shù)據(jù)交換策略。

雷峰網(wǎng) ：有種說(shuō)法是目前AIGC在國(guó)內(nèi)外的發(fā)展側(cè)重點(diǎn)不同，國(guó)外在鉆研技術(shù)，國(guó)內(nèi)更注重落地。你怎么看待這種觀點(diǎn)，原因是什么？

劉黃驍烈：某種程度上來(lái)說(shuō)是這樣，我認(rèn)為其中一個(gè)原因是資本活躍度不同。

數(shù)據(jù)顯示，今年從4月到6月，中國(guó)做大模型的企業(yè)拿到的種子輪+A輪融資一共只有30筆，但是同期在美國(guó)每個(gè)月都有30筆以上。做大模型在資源上的開(kāi)銷非常大，雖然有的資源即便有錢也買不到，但融資肯定能緩解很大一部分問(wèn)題，可國(guó)內(nèi)的資本不如美國(guó)活躍，很多想做大模型的創(chuàng)業(yè)者可能沒(méi)有機(jī)會(huì)去做。

另外，這也與基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)，總的來(lái)說(shuō)還是資源的問(wèn)題。

雷峰網(wǎng)：那在這種情況下， 我們要追趕國(guó)外的AIGC發(fā)展，發(fā)力點(diǎn)應(yīng)該放在哪些方面？

劉黃驍烈：基礎(chǔ)設(shè)施肯定是要追趕的，但短時(shí)間想要趕超像英偉達(dá)這樣的基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商明顯很難，這個(gè)事情肯定需要去長(zhǎng)期推進(jìn)。

另外，資本市場(chǎng)不活躍主要是因?yàn)槭袌?chǎng)不成熟，我剛接觸時(shí)也意識(shí)到這一點(diǎn)。我們需要做的就是，一方面開(kāi)發(fā)市場(chǎng)，對(duì)用戶進(jìn)行引導(dǎo)和教育，展示成功案例，增加市場(chǎng)的信心，另外需要AIGC的從業(yè)者去發(fā)掘更多可以落地的場(chǎng)景，讓市場(chǎng)活躍起來(lái)。

8月14日，一次與劉黃驍烈面對(duì)面交流的機(jī)會(huì)

今年2月份到現(xiàn)在，大模型在國(guó)內(nèi)火了已經(jīng)將近半年的時(shí)間，這段時(shí)間國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)出了各種各樣的通用大模型和垂直大模型，參數(shù)量也是千差萬(wàn)別，可以說(shuō)國(guó)內(nèi)大模型已經(jīng)進(jìn)入到了白熱化階段，相對(duì)應(yīng)的算力競(jìng)爭(zhēng)也愈演愈烈，但是伴隨著國(guó)內(nèi)對(duì)算力的重視程度越來(lái)越高，被卡脖子的陰謀論終將被粉碎。

接下來(lái)的一周，在8月14-15日，一群人工智能開(kāi)拓者將齊聚新加坡烏節(jié)酒店，為第七屆GAIR全球人工智能與機(jī)器人大會(huì)，帶來(lái)最為激蕩的思想碰撞。這是國(guó)內(nèi)首個(gè)出海的AI頂級(jí)論壇，也是中國(guó)人工智能影響力的一次溢出。

算力、數(shù)據(jù)、infra作為大模型時(shí)代的超級(jí)基建的組成部分，在這次AI頂級(jí)論壇上，劉黃驍烈與一眾業(yè)界大牛也將一同出席，圍繞《大模型時(shí)代的超級(jí)基建》主題來(lái)進(jìn)行一次深刻探討。論壇邀請(qǐng)了重磅嘉賓包括UCloud董事長(zhǎng)季昕華，新加坡國(guó)立大學(xué)校長(zhǎng)青年教授尤洋、匯智智能聯(lián)合創(chuàng)始人劉黃驍烈，Zilliz創(chuàng)始人星爵，云啟資本合伙人陳昱。

他們將會(huì)共同探討大模型時(shí)代的超級(jí)基建的雛形，如何在大模型時(shí)代做好超級(jí)基建這一底座等話題。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。