出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌俊

目前大尺寸模型市场已经由技术竞争进入到实施竞争阶段，未来大尺寸模型的应用趋势会是怎样？中国和美国在大尺寸模型的应用上是否会有差距？

近日，在清华经管学院、中国移动、新百汇研究院联合举办的2024新百汇年度研讨会上，阿里巴巴、华为、TCL等企业的高管就这些问题进行了探讨。

新百汇执委会委员、研究院院长、阿里云智能集团副总裁安晓鹏认为，Agent是大模型应用的关键。华为行业数字化首席战略官胡静懿表示，大模型应用和行业数字化水平息息相关，行业应用越贴近人，AI大模型落地就会越快。

对于中美在大模型上的差距，与会嘉宾的共识是中国缺乏算力，但中国有能源优势。另外，不少高管认为，中国ToB市场以定制化为主，而美国是标准化市场，因此大模型在中国B端落地会比较困难。

海外业务总经理盛静媛认为，大模式的诞生不会在短时间内改变中国ToB市场的商业形态，她认为中国在C端应用方面比美国更有优势。

对于如何化解这些差距，胡静仪表示，华为在面临芯片、软件工具等限制之后的做法，可以提供一些启示。“我们要充分了解双方目前的情况，然后充分挖掘自己可以调动的资源和优势，弥补自己的不足，发挥自己的优势。”

代理是规模化模型应用的关键，不少传统企业仍在门口犹豫

谈及大模型的应用趋势，安晓鹏强调，Agent是大模型应用的关键。

“如果大模型是汽车发动机，底盘、玻璃、轮毂都装在发动机上，能完成某种功能，这个东西叫代理，汽车的发动机不能单靠大模型就能运转起来。”

安小鹏认为，从长远来看，所有的智能硬件都将被AI大模型所驱动，所有的软件系统都将被大模型所重构，所有的数据都将被大模型所激活。

TCL工业副总裁、格创东智CEO何军提到，大模型在制造领域的应用主要还是场景化单点应用、轻量级模型应用，且注重优化交互体验和提高自身运营效率，更加注重智能换人的环节。

“把大模型应用到企业的核心领域，比如研发、产品设计、产能重构等还远远不够，但这些才是最终带来需求侧生产力本质变化的领域。”何军说。

他认为，哪些行业能够更快爆发，可以关注两个维度：一是数据的丰富度和就绪度，二是供给侧本身的能力，包括数据治理能力、实施能力、人才供给等。“这两个维度决定了哪些行业短期内会更快用上大模型，我比较看好零售、金融和先进制造。”

中石化集团信息技术首席专家李建锋认为，目前大模型的应用情况参差不齐，一些企业已经获益，但很多传统企业还处于门槛上。“大模型带来很多应用门槛，比如计算能力，而且切换到新系统的成本也很高。”

“对于ToB领域，大模型要从根本上解决鲁棒性和假象问题。在流程行业，特别是高风险行业，将其用在业务核心还是需要很多考虑的。”他认为，专属大模型和智能体是大模型应用中非常重要的环节，多模态和边缘侧部署也会是重要方向。

华为产业数字化首席战略官胡静懿认为，行业应用越贴近人香港一肖一码100%中，AI大模型落地越快，“市场规模越大、痛点越明确、数字化基础越好的行业，会吸引更多的供给和匹配。”

这与各行业的数字化水平息息相关。他提到，互联网行业数字化指数最高，其次是金融和通信，最后是实体经济。从工业领域来看，半导体和汽车数字化水平最高，其次是石油石化和航空航天，而采矿业则相对较弱。

同时他认为离人更远的行业需要用具身智能把数字世界的智能映射到物理世界，形成从感知到决策到执行的闭环。他表示现在具身智能最先落地的场景就是汽车，因为汽车是最典型的需要实时反馈控制的领域。

“在中国市场，中国的自动驾驶还是特斯拉的FSD，谁能胜出？我相信，这将为未来千千万万的行业提供方向性指标，我个人对这个趋势是持乐观态度的。”胡静懿说道。

不过大模型的实现逻辑在B端和C端是不一样的阐述(2023澳门特马今晚开奖92期)中美算力差距如何解决？华为高管：认清现状，用瓦特弥补比特，海外业务总经理盛景远在分享中提到，C端应用主要有两个方向：有趣和有用。

“有趣听起来可能不太严肃，但永远不要低估有趣的力量。”她表示，很多用户在有趣的应用上花费了大量的时间，情感陪伴或娱乐都是AI非常好的方向，都有潜在的商业模式。

盛景源认为，目前国内百模大战的主攻点是有用的，但在国内的竞争之下，商业模式目前还不是很清晰，其中搜索可能是一个巨大的扰乱。

算力规模与投入差距巨大，国内C端业务更具有优势

对于中美在大车型发展上的差距，安晓鹏强调，大车型的竞争是系统性的竞争，既要注意某一领域的差距，也要注意整个生态系统的差距，包括供给侧和需求侧。

从供给侧来看，算力是重点之一。安晓鹏提到，美国用于训练大模型的单个智能计算中心集群两年前是1万卡，去年是3-5万卡，今年是5万卡，未来是10万卡。“中国过万卡的集群在哪里？过万卡的集群中国有多少？”

在投资方面，微软、谷歌均表示将投资1000亿美元建设计算集群。“中国在这个领域投资了多少？敢投吗？投了之后会有商业回报吗？”安晓鹏问道。

这暴露出国产大模型之间在算力上的巨大差距。西部云计算CEO庄宁表示，虽然美国在芯片制程、供应、规模等方面有明显优势，但长远来看，国产芯片一定会迎头赶上。

但他提到，未来算法和能源会紧密相关，无论是能源资源，还是电网部署程度，长期来看中国都会比美国更有优势。

安晓鹏认为，相比讨论中美在芯片、机型等供给端的差距，我们更需要关注需求端。需求端的核心，还是过去被反复讨论的问题——中国ToB数字市场是不是一个全国统一的市场？是大国大市场，还是小国小市场？

“今天判断一个企业的竞争力，不仅仅看它的名字，更要看它提供服务的方式，无论是基于产品，还是基于项目，不同的形态本身才真正决定着一个企业或者整个行业的生态健康程度。”

安晓鹏表示，在中国高度碎片化的ToB大机型市场，如果大部分公司以项目化的方式交付大机型服务，那么无论机型和芯片的水平有多高，这种差距都会长期存在。

长期在硅谷从事软件投资的盛静远对此深有体会，她表示，美国软件公司通过向全球输出相对标准化的产品，可以成为全球霸主，但在国内市场还是需要进行定制化。

盛景源认为，国内ToB业务的投入产出非常难以计算，“从ToB商业模式来看，大单的诞生不会在短时间内改变这种商业模式。”

此外，她还提到，其账户上有超过100亿美元的现金，加上微软的信用卡，其未来的模型训练甚至可能超过一般国家能拿出的所有资金，“这是所有大型模型公司都要面对的一个很现实的问题。”

“现在龙头在快速集中，融资不了的大型模型公司已经在卖身了。在充分有效的市场竞争下，大家会发现，需要那么多资本，不需要那么多模型公司。全国还在百家争鸣，资源浪费是一个巨大的问题。”盛景源认为。

相比ToB领域，盛景源更看好ToC大模型的应用。“美国人对ToC业务没有太多想法，也不太擅长精细化以用户运营为核心的商业模式。中国互联网公司提供了很多人才，也有一定的方法论，做全球化的ToC产品，中国公司可能会在这个领域弯道超车。”

胡静懿认为，AI大模型是比较爆炸性、革命性的技术，引领产业向智能化发展，ToC是上半场，ToB是下半场。

“数字工业化是核心引擎，但产业数字化是最大战场，中国有巨大的纵深和后发优势，还有应用场景优势，所以我们不着急。”

至于解决中美这些大模型的差距，他表示华为的做法有些启发，“面对有限的芯片和软件工具，华为用系统来弥补单点，用软件来弥补硬件。在AI大模型上，则是用瓦来弥补比特。”