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京东云曹鹏:中国AI快速追赶美国,机会在产业应用

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文/观察者网 周毅 李翊馨(实习生),编辑 周远方

新的数字化浪潮中,中国正在不断缩小与美国的差距。

7月30日,京东云峰会在上海举行。京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏对观察者表示,在软件服务(SaaS)领域,中美市场还存在明显差距;但在人工智能及大模型时代,围绕技术的落地和应用,中国有机会快速追赶美国。

曹鹏表示,“国家鼓励开放、鼓励创新,再加中国巨大的市场优势,中国的AI大模型应用一定能快速地孵化出来。”


京东云峰会现场截图观察者网

丰富的产业基础,是中国在AI时代的天然优势

过去20年,数字技术和实体经济的融合,催生了SaaS(软件即服务,即“按需软件”)行业。SaaS具有开箱即用、按需付费、弹性可扩展的特征,这让它能够极大降低企业的信息化门槛。SaaS甚至能像水和电一样,成为企业数字化转型的必需。

美国SaaS最早在1999年就已起步,今天它已经是美国数字经济的一张名片,并诞生了一大批明星公司,仅市值破2000亿美元的就有Adobe和Salesforce;中国在2007年前后才有企业试水SaaS业务,但直到近10年才得到真正发展。从市值表现来看,中国企业也跟美国企业差异巨大。

但在人工智能掀起的新一轮全球数字化浪潮中,差距似乎没那么大了。

联合国世界知识产权组织(WIPO)7月初发布最新报告,中国在聊天机器人等生成式AI发明方面远远领先于全球其他国家,过去十年间申请的生成式AI专利数量超3.8万份,是美国(6276份)的6倍。Meta创始人扎克伯格不久前也表示,“美国在AI发展方面能够永远领先中国5-10年”是不现实的,美国保持6-8个月的领先才是合理目标。


中国在生成式AI发明方面保持领先WIPO报告截图

从SaaS时代的差异巨大,到AI大模型时代的紧紧咬合,这种变化是如何产生的?

京东探索研究院院长、京东科技人工智能业务负责人何晓冬对观察者网表示,这可能和AI本身的特性有关。AI是强数据驱动的:数据跟应用强绑定,应用本身又会带来数据。中国有庞大的、坚实的产业基础,有各种丰富的应用场景,这让中国在整体应用层面,可以形成一个强大的数据循环闭环。这是中国AI产业落地的一个天然优势。

在何晓冬看来,这个优势在互联网时代就已经开始显现。彼时中国头部的互联网公司,其实就已经和美国公司站在同一个起跑线上了。在AI时代,可能这个优势正在变得清晰和明确。中国的用户数量足够大,用户本身又会提供大量的反馈,形成大量的“数据”,进一步加快模型迭代。

某种意义上,在大模型应用层面,中国反而有更多机会,“甚至可以走得更快一些”。

AI大模型越来越强,为何仍未出现“超级应用”?

随着二季度财务数据公布,微软股价盘后大跌7%,延续6月底以来的一波调整。作为OpenAI重要的合作伙伴,微软二季度资本支出(包括融资租赁)同比大增77.6%至190亿美元,较上一季度的140亿美元显著攀升,也使得微软2024财年年度资本支出突破500亿美元大关。如此“烧钱”,却没有得到符合预期的快速回报,成为华尔街用脚投票的诱因之一。

“虽然AI大模型在不断加强,效果在不断提升,但现在C端(消费者侧)还没有出现真正意义上的超级应用;”,大洋彼岸的曹鹏表示,“反而在B端(产业侧),很多场景里能够提升效率的AI大模型应用在不断涌现,这是一个非常明显的趋势。”

原因何在?

曹鹏对观察者网表示,目前来看,B端应用更容易量化AI大模型带来的价值。人们有很多办法可以测算AI大模型产品带来的ROI(投资回报率),不管是投放广告的转化和回报,还是AI编写代码带来的人力节省,这些东西都很容易衡量。因此在产业侧场景中,人们比较容易在单个点上进行尝试,用大模型产生效果。


太原某产业园区一景新华社

相比之下,可能在很多时候,C端的大模型应用更难以被简单量化。而且,人们对一个产品的预期是有阈值的——产品突破这个阈值之后,可能才有比较高速的增长。比如Open AI,它刚开始推出GPT的时候,很快超过了C端用户的认知,Chat GPT也因此成为用户破亿最快的C端产品——但此后,人们的阈值也被提高了。

除了“效果不达预期”,商业模式可能也影响了C端现象级大模型应用的出现,一些传统的商业模式,在AI时代可能不再成立了。

当前,通用大模型的训练,超大规模算力集群是基础,需要高达数万张GPU卡。但面向具体业务场景时,通用大模型并不能完全满足所有需求。

何晓冬指出,如果只是简单地提升模型规模,那么可能很快达到发展的天花板,导致大模型所产生的经济效益不足以支撑其成本,从而难以持续;其次,目前大模型的商业化步伐落后于模型的规模增长,从中长期来看终究会成为一个问题;最后,现在很多大模型的“幻觉率”依然比较高,不能为后续的产业应用提供坚实的保障。

虽然都叫AI“大模型”,但大模型事实上通常可以分为三类:通用底座大模型,领域专用大模型和长尾的场景大模型。通用大模型提供的是一种基础能力,是九年义务教育,而非专业的工作技能和知识。只有和一个个具体的产业相互碰撞融合,它才能变成生产力并解决实际问题——中国正是世界上产业体系最健全,数据最丰富的国家。

不过,曹鹏也指出,中国大模型有一些值得重视的问题。比如中国市场的投资机制和体系,可能对那些长期的、长效的项目不够友好,特别是对那些基础类的、需要长期投入的研究项目。

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