时讯：昆仑万维CEO方汉：人工智能将成为这一波数字经济发展新引擎

7月5日，国盛证券AI研究团队在北京“金融街丽思卡尔顿酒店”举办“拥抱AI超级时代”人工智能产业与资本峰会，邀请全球产业领袖与国内AI、“AI+”顶尖企业，共聚一堂。

昆仑万维CEO方汉受邀出席峰会，并发表了题为《AI大模型的发展及应用展望》的主题演讲，详细分享了昆仑万维大模型的商业化策略及其六大AI业务矩阵。

(资料图)

以下为演讲精华内容：

人工智能成为经济发展的新引擎

人工智能的发展从1980年代到现在已经近40年，为什么最近两年才取得突破？我觉得最重要的一点是，通过GPU芯片科技的发展，人类第一次把大模型的参数推到千亿以上，从而才能涌现类人类的智慧，跟人类的进化史一样，我们大脑集成的神经元大概是90亿到140亿左右，这是我们人类区别于所有活动，成为地球主宰的根本原因，而大模型也是在信息科技发展到一定程度之后顺理成章出现的情况。

第二点就是我国数字经济规模超过50万亿元，发展速度是很快的。但人无远虑、必有近忧，大家经常讨论中国的世界工厂会不会被东南亚、越南所接过去，我的看法是完全不会。有一个统计数据，中国目前每年毕业大概370万的工程师，中国的存量大概是6000万左右，这是整个越南、东南亚加起来也是达不到的，但是印度大概在20年后存量工程师会超过我们，对于中国来说有一个20年的时间窗口，如果用AI能够补上我们缺失的这批工程师，让工程师更有效率，我们认为我们仍然能保证世界工厂的地位。

人工智能会成为这一波数字经济发展的新引擎，大家经常拿这波人工智能的发展同30年前互联网大潮相比，但我自己的感受是，在上一波互联网大潮里面我不用天天去读论文，而在这波人工智能的大潮里面我发现，所有的创意、所有的新的idea，往往来自于大学的博士论文，现在这批博士每天发的论文对整个领域包括小模型，都能够从科研角度给企业界很大的启发。我大概每天要精读两到三篇论文，泛读十几篇论文，我认为这一波人工智能真的会成为数字经济发展的新引擎。

国内大模型趋势：B端碎片化，C端免费化

跟大家探讨AIGC和AGI国内外市场的差异，以及我们的应对策略。

首先，面对国内市场的发展前景，我们认为To B和To C战略并重。我们对于国内市场的判断是“B端碎片化，C端免费化”，首先在B端我们有一个很切身的感受就是，行业的数据是最关键的，如果一个行业没有高质量的、序列化的文本数据，这个行业是没有办法被预训练大模型去赋能的。

我们现在做各行各业应用的时候也是一样，如果没有相关的行业数据，要帮助这些行业去整理或者去转化行业数据，成为高度序列化的数据，再通过对大模型的微调得到针对行业的专有数据模型。目前最大的几个行业，像金融、法律行业数据是相对完备的，这些行业落地会比较快，但其他行业数据并不一定完备，而且很多行业非常碎。

举个例子，我们公司战略投资部门投了一家企业，通过沟通了解到，他们对大模型特别有期待，希望通过大模型提高化合物挑选的效率，我们就问他你有多少数据，他们表示还是需要不断去沟通，我们认为如果我们要把它做成，本质上帮他们去整理数据。总而言之，B端很难有一家企业把所有的行业、所有的数据都能够掌握好，最后的结果必然是，各行各业做大模型的可能都吃掉几个行业，巨头吃大行业，普通的企业吃小行业，我认为B端碎片化是这样一个情况。

C端的判断是什么？大家知道OpenAI在美国主要卖API的费用和卖用户订阅的费用，在中国C端商业模式一向免费，因此在中国想收普通用户的订阅费是非常有难度的，我们认为C端一定是以免费信息服务模式+广告模式为主，VIP模式为辅。

我们在B端和C端的策略是，我们有丰富的预训练数据深度加工能力。在B端，我们会取得自己的竞争优势。我们在国外的发展战略，主要是瞄准To C市场，首先我们有极其丰富的海外C端市场的扩展经验，我们认为目前所有做AIGC、做AI创业的人都有一个误区，想提供更多的工具让用户降本增效，我觉得这是非常好的创业赛道，但它的门槛是相对比较低的。大家都知道有很多视频编辑和拍摄软件是收费的，但实际上市场规模最大的仍然是快手这样的视频场景，因为只有面向C端的内容创作工具转化为UGC社区，商业价值才能最大化。

天工为底座赋能六大AI业务逐步落地

我们的商业策略非常明确，将基于天工大模型端到端的内容生成工具，从而形成UGC平台，这样才会形成新的垂直的内容社区。我们按照六大业务矩阵去做个事情，最重要的底座是AI与大模型底座，没有底座一系列无从谈起，我们有了底座就能更好的赋能以及以更好的性能去应对上面的应用。

针对国内市场，我们推出天工大模型赋能的新一代搜索引擎，我们认为只要给大模型配上搜索引擎，就一定会准确输入。AI搜索是一个知识迁移的过程，现代文明大多数的文本是以英文形式去记录的，我们得承认这个事实，只有AI搜索引擎才可以帮助大模型把英文知识迁移到中文知识上去，因此将来面对C端都必须有自己的搜索引擎，这样才能走的更久。

AI音乐，我们在海外有一个音乐社交场景，做音乐生成也比较久。在线下，已经有两个印尼的流行歌手利用我们生成的音乐，占位排行榜前二十名。我们马上就要推出面向C端用户的AI音乐生成工具，C端用户只要说出他想要什么样的歌，AI就能自动作曲、自动编曲、自动演奏、自动人声合成，最后直接生成用户可以分享的MP3，这就是端到端的内容生成工具。

AI动漫是落地非常快，也是非常早的领域，中国所有做电商的商品图片已经转向AI生成，我们认为在这个领域仍然有皇冠上的一颗明珠没有被发掘，也就是视频生成的一致性问题，我们在这方面也会持续投入，我们认为在AI的图片创作方面会有非常大的市场空间。我们首先介入的是AI漫画，在这个领域已经有产品正在测试中，同时也在研究视频生成的一致性问题，将在1-2年之内取得比较大的突破，所有短视频和相关的行业都会受到比较大的冲击，创作者与内容都会迎来爆发式的增长。

AI游戏方面，我们认为AI本身只是一个工具，就像3D引擎一样，能够给游戏带来无限的可能性，但是AI大模型更聪明并不代表游戏更好玩，我们要更多的探索如何用AIGC、AGI的技术来产生新的游戏机制，我认为后面会有全新的游戏模式出现，就像3D引擎催生了现代游戏工业一样，AI也会重塑游戏行业。

AI社交，我们在海外做音乐社交产品，对于社交比较熟悉，我们发现在全世界有大量的免费用户很难获得好的社交体验，因为他们在整个社会处于相对比较低的地位，没有能力去付费，导致他在所有的社交场景处于弱势地位。怎么解决这个问题？大家可能都玩过腾讯的游戏《和平精英》，水平高的人非常少只有5%，剩下95%水平比较低的人怎么办，腾讯公司启动大量的API给普通玩家，让他们获得自己的快乐。我们认为在AI社交领域，通过AI提供大量的类人的服务，让大多数在社交上处于弱势的人群获得稳定的社交情绪供给，具有非常大的空间，也会形成新的商业模式。

我们的看法是大潮的确已经来了，从长期来看，AI、AGI一定是深刻影响整个互联网产业甚至全行业，我认为这一波AI的迭代速度可能是以5年为单位，完成这个循环，在这个循环过程中谁能先落地，谁能获取更多的用户，谁能找到更好的商业模式，就一定成为新一代的王。总而言之，大潮将起，落地为王。

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