生成式AI行業(yè)發(fā)展如何?比爾·蓋茨：生成式AI已達(dá)極限 下一個(gè)突破是可解釋AI

• 陳觀秋 2023年11月28日 來源：極客網(wǎng) 中國(guó)經(jīng)營(yíng)網(wǎng) 新華財(cái)經(jīng) 證券日?qǐng)?bào) 1259 82
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比爾·蓋茨近日接受德國(guó)Handelsblatt采訪時(shí)表示，雖然OpenAI內(nèi)部包括奧特曼在內(nèi)的很多人，都相信GPT-5將明顯優(yōu)于GPT-4，但他認(rèn)為，有很多理由相信，當(dāng)前生成式AI已經(jīng)達(dá)到極限。

隨著數(shù)字內(nèi)容供給需求不斷增長(zhǎng)，生成式人工智能(AIGC)技術(shù)在今年不斷落地，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步融合。AIGC為人類的技術(shù)視野打開全新一角。如今，人人都在談?wù)揂IGC，企業(yè)也越發(fā)重視數(shù)據(jù)的重要性，大模型帶動(dòng)了算力需求的幾何級(jí)提升。如何有效運(yùn)用大模型，讓AIGC技術(shù)落地實(shí)體產(chǎn)業(yè)，眾多科技企業(yè)都在積極探索與實(shí)踐。

比爾·蓋茨：生成式AI已達(dá)極限 下一個(gè)突破是可解釋AI

比爾·蓋茨近日接受德國(guó)Handelsblatt采訪時(shí)表示，雖然OpenAI內(nèi)部包括奧特曼在內(nèi)的很多人，都相信GPT-5將明顯優(yōu)于GPT-4，但他認(rèn)為，有很多理由相信，當(dāng)前生成式AI已經(jīng)達(dá)到極限。

資料顯示，相比大模型軍備競(jìng)賽，比爾·蓋茨更看好AI Agent。他曾說，在不久的將來，任何網(wǎng)民都可以擁有一個(gè)AI Agent。Agents不只會(huì)改變每個(gè)人與計(jì)算機(jī)交互的方式，還會(huì)顛覆軟件行業(yè)，這將是從輸入命令到點(diǎn)擊圖標(biāo)之后，最大的計(jì)算革命。

生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0時(shí)代進(jìn)入2.0時(shí)代的重要標(biāo)志。

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)技術(shù)、生成算法等技術(shù)的累積融合，催生了AIGC的爆發(fā)。算法不斷迭代創(chuàng)新、預(yù)訓(xùn)練模型引發(fā)AIGC技術(shù)能力質(zhì)變，多模態(tài)推動(dòng)AIGC內(nèi)容多邊形，使得AIGC具有更通用和更強(qiáng)的基礎(chǔ)能力。

從計(jì)算智能、感知智能再到認(rèn)知智能的進(jìn)階發(fā)展來看，AIGC已經(jīng)為人類社會(huì)打開了認(rèn)知智能的大門。通過單個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，令A(yù)I具備了多個(gè)不同領(lǐng)域的知識(shí)，只需要對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整修正，就能完成真實(shí)場(chǎng)景的任務(wù)。

AIGC對(duì)于人類社會(huì)、人工智能的意義是里程碑式的。短期來看AIGC改變了基礎(chǔ)的生產(chǎn)力工具，中期來看會(huì)改變社會(huì)的生產(chǎn)關(guān)系，長(zhǎng)期來看促使整個(gè)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)生質(zhì)的突破，在這樣的生產(chǎn)力工具、生產(chǎn)關(guān)系、生產(chǎn)力變革中，生產(chǎn)要素——數(shù)據(jù)價(jià)值被極度放大。

AIGC把數(shù)據(jù)要素提到時(shí)代核心資源的位置，在一定程度上加快了整個(gè)社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

生成式AI行業(yè)發(fā)展如何?

今年年初以來，以認(rèn)知大模型為代表的通用人工智能，在全球范圍內(nèi)引發(fā)了熱潮。OpenAI、微軟、谷歌等國(guó)際企業(yè)不斷加碼，國(guó)內(nèi)更是掀起“千模大戰(zhàn)”，眾多高科技企業(yè)競(jìng)相投入研發(fā)。從科技部發(fā)布的《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》來看，全球已發(fā)布的大模型中，中國(guó)和美國(guó)大幅領(lǐng)先，超過全球總數(shù)的80%。

與此同時(shí)，大模型也被視為推動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型的新引擎。近期，麥肯錫發(fā)布的《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力：下一波生產(chǎn)力浪潮》報(bào)告顯示，如果將分析的63種生成式AI應(yīng)用于各行各業(yè)，將為全球經(jīng)濟(jì)每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長(zhǎng)。這一預(yù)測(cè)還未將所有的生成式AI應(yīng)用計(jì)算在內(nèi)，若將尚未研究的應(yīng)用計(jì)算在內(nèi)，生成式AI所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)影響可能會(huì)翻倍。

具體來看，產(chǎn)業(yè)各方普遍認(rèn)為在需求側(cè)生成式AI市場(chǎng)即將迎來爆發(fā)，未來甚至可能形成C端和B端兩個(gè)萬億級(jí)市場(chǎng)。企業(yè)目前對(duì)生成式AI的需求在急劇增長(zhǎng)，通用型模型必然會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的AI市場(chǎng)產(chǎn)生變革，生產(chǎn)力的提升也會(huì)極大地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告》分析：

從計(jì)算智能、感知智能再到認(rèn)知智能的進(jìn)階發(fā)展來看，AIGC已經(jīng)為人類社會(huì)打開了認(rèn)知智能的大門。通過單個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，令A(yù)I具備了多個(gè)不同領(lǐng)域的知識(shí)，只需要對(duì)模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整修正，就能完成真實(shí)場(chǎng)景的任務(wù)。

值得注意的是，今年，ChatGPT的走紅引發(fā)AI創(chuàng)業(yè)狂潮，自3月開始，AIGC新發(fā)崗位量出現(xiàn)大幅增長(zhǎng)，尤其是在大模型創(chuàng)業(yè)潮的推動(dòng)下，大廠、獨(dú)角獸公司紛紛進(jìn)場(chǎng)，爭(zhēng)搶人才，使得4月AIGC新發(fā)崗位量暴漲近2倍。到了下半年，新發(fā)AIGC崗位量趨于平穩(wěn)。

2023年1-8月，AIGC新發(fā)崗位平均薪資呈現(xiàn)出上漲趨勢(shì)。到了2023年3月，AIGC新發(fā)崗位的平均月薪已經(jīng)超過5萬，達(dá)到了52472元，這比1月的47015元上漲了11.6%。從6月開始，AIGC新發(fā)崗位平均月薪穩(wěn)定在6萬左右。

在未來的幾年中，這個(gè)行業(yè)將會(huì)面臨哪些新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇?報(bào)告對(duì)我國(guó)AIGC行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析，重點(diǎn)分析了國(guó)內(nèi)外AIGC行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對(duì)行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)等等。

想要了解更多AIGC行業(yè)詳情分析，可以點(diǎn)擊查看中研普華研究報(bào)告《2023-2028年中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告》。我們的報(bào)告包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價(jià)值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。在未來的競(jìng)爭(zhēng)中擁有正確的洞察力，就有可能在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間和地點(diǎn)獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

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  2023-2028年中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)深度調(diào)研及發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告

  生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0時(shí)代進(jìn)入2.0時(shí)代的重要標(biāo)志。GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、預(yù)訓(xùn)練模型、多模態(tài)技術(shù)、生成算法等技術(shù)A...

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