阿里CEO吴泳铭:先进模型投入门槛将达百亿美金级别
任我型
发表于 2024-9-19 22:04:52
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在演讲中,吴泳铭分享了他对AI未来发展趋势的三个判断:
一是尽管过去22个月AI发展的速度超过任何历史时期,但现在依然处于AGI变革的早期阶段。
在他看来,随着大模型技术快速迭代,技术可用性大幅提升。大模型已经具备了文本、语音、视觉的多模态能力,能够开始完成复杂指令。去年,大模型还只能帮助程序员写简单的代码,今天已经能直接理解需求,完成复杂的编程任务。去年,大模型的数学能力还只有中学生水平,今天则已达到国际奥赛金牌水平,并在物理、化学、生物等多方面学科接近博士水平。
此外,模型推理成本呈指数级下降,已经远远超过摩尔定律。他以通义千问为例,过去一年来,通义千问API在阿里云百炼上的调用价格下降了97%,百万Tokens调用花费最低降至5毛钱,未来还有继续下降的趋势。
开源生态也在蓬勃发展。在开源模型库Huggingface上,阿里开发的Qwen大模型的原生和衍生模型接近5万个,排名全球第二。阿里云魔搭社区上有超过1万个模型、服务了超过690万开发者。
在吴泳铭看来,这一切才刚刚开始,要实现真正的AGI,下一代模型需要具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系,同时也将具备更复杂、更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型竞争的投入门槛,将达到数十亿甚至数百亿美金的级别。
其次,AI最大的想象力不在手机屏幕,而是接管数字世界,改变物理世界。
过去三十年,互联网浪潮的本质是连接,连接了人、信息、商业和工厂,通过连接提高了世界的协作效率,创造了巨大的价值,改变了人们的生活方式。但生成式AI是通过生产力的供给创造了新的价值,从而为世界创造了更大的内在价值,也就是总体提高了整个世界的生产力水平。这种价值创造,可能是移动互联网连接价值的十倍、几十倍。
生成式AI将逐渐渗透并接管数字世界,物理世界的大部分事物都会具备AI能力,形成下一代的具备AI能力的全新产品,并与云端AI驱动的数字世界连接产生协同效应。
过去,AI的焦点主要集中在模拟人类的感知能力,比如自然语言理解、语音识别、视觉识别。但是生成式AI的崛起带来了质的飞跃,AI不再仅仅局限于感知,而是首次展现了思考推理和创造的力量。
AI模型可以通过对物理世界数据的Token化,理解真实世界的方方面面,比如人类行走、奔跑、驾驶车辆、使用工具,绘画、作曲、写作、表达、教学、编程的技巧,甚至是开公司创业。理解之后,AI就可以模仿人类去执行物理世界的任务。这将带来新的产业革命。
汽车行业正在发生这样的变革,AI模型直接学习海量人类驾驶视觉数据,让汽车具备了超越大部分司机的驾驶能力。
机器人将是下一个迎来巨变的行业。未来,所有能移动的物体都会变成智能机器人。它可以是工厂里的机械臂、工地里的起重机、仓库里的搬运工、救火现场的消防员,包括家庭里的宠物狗、保姆、助理。工厂里会有很多机器人,在AI大模型的指挥下,生产机器人。现在每个城市家庭里有一辆或者两辆车,未来每个家庭可能会有两三个机器人,帮助人们提升生活当中的效率。
在吴泳铭看来,AI驱动的数字世界连接着具备AI能力的物理世界,将会大幅提升整个世界的生产力,对物理世界的运行效率产生革命性的影响。
再者,AI计算正在加速演进,成为计算体系的主导。
生成式AI对数字世界和物理世界的重构,将带来计算架构的根本性变化,这一趋势已经非常明显。过去几十年,CPU主导的计算体系,正在加速向GPU主导的AI计算体系转移。未来几乎所有的软硬件都会具备推理能力,它们的计算内核将变成GPU AI算力为主、CPU传统计算为辅的计算模式。
在新增算力市场上,超过50%的新需求由AI驱动产生,AI算力需求已经占据主流地位,这一趋势还会持续扩大。在汽车、生物医药、工业仿真、气象预测、教育、企业软件、移动APP、游戏等行业,新产业革命正在悄然演进。
吴泳铭表示,从历史经验来看,人们对新技术革命往往是短期高估,长期低估。因为在新技术应用早期,渗透率还比较低,人们的固有经验中没有发生过此类事件,大部分人的本能会产生怀疑,这很正常。但新技术革命会在人们的怀疑中成长,让很多人在迟疑中错过。
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声明:该文观点仅代表作者本人,本文不代表CandyLake.com立场,且不构成建议,请谨慎对待。
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