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在信息技術(shù)的發(fā)展歷程中，我們見證了從機械計算到計算機，再到互聯(lián)網(wǎng)的演變，而現(xiàn)在，我們正站在人工智能時代的門檻上。本文深入探討了人工智能時代所帶來的發(fā)展機遇，從硬件、軟件到行業(yè)生態(tài)，分析了AI技術(shù)如何推動各領(lǐng)域的變革。

在上一篇文章中，我們指出信息技術(shù)依次經(jīng)歷機械計算時代、計算機時代、互聯(lián)網(wǎng)時代，最終迎來了人工智能時代的發(fā)展歷程，并主要對前三個時代各自所帶來的發(fā)展機遇進行了詳細介紹。

以史為鏡，AI時代有哪些發(fā)展機遇（1/3）：人工智能之前的時代機遇那么，本篇文章，我們就來回答，人工智能當(dāng)前有哪些發(fā)展機遇。

參考前面的梳理模式，我們先來看下，人工智能時代在硬件、軟件、行業(yè)生態(tài)的層面對應(yīng)有哪些具體內(nèi)容。

• 硬件：人工智能的三大核心要素——模型、訓(xùn)練集、算力，其中與“基建”關(guān)聯(lián)最為密切的就是“算力”。
• 軟件：具體分為兩個層面：一是直接參與AI大模型的研發(fā)和應(yīng)用落地的工作，二是將人工智能技術(shù)集成到各類軟件產(chǎn)品中，提升其智能化水平和用戶體驗。
• 行業(yè)生態(tài)：主要是AI在各個領(lǐng)域所引發(fā)的生產(chǎn)力變革。通過應(yīng)用人工智能技術(shù)來優(yōu)化和提升各個經(jīng)濟領(lǐng)域的生產(chǎn)效率和服務(wù)水平。

接下來，我們沿著這三個層面，具體來看下它們分別都有哪些發(fā)展機遇值得關(guān)注。

一、硬件層面

本輪AI浪潮中最為亮眼的企業(yè)，無疑是提供算力基礎(chǔ)的“nVIDIA英偉達”。算力是AI發(fā)展的基石，決定了模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)處理的效率和效果。

高性能計算設(shè)備和數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，尤其是圖形處理單元（GPU）的研發(fā)和應(yīng)用，為AI的發(fā)展提供了強大的計算能力。

對比起模型和訓(xùn)練集，算力領(lǐng)域是中國與美國差距最大的領(lǐng)域，從算力卡的性能來看，國產(chǎn)算力卡與頂級差距接近兩代。但國家正在大力支持，工業(yè)和信息化部等六部門牽頭出臺了算力基礎(chǔ)相關(guān)政策，旨在推動國內(nèi)算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和升級。我們也期待我國在這一領(lǐng)域早日取得突破。

補充信息：

模型方面，國內(nèi)經(jīng)過這兩年追趕，差距已經(jīng)從落后一代縮短至不足一代（表現(xiàn)在最初發(fā)布的大模型尚不及GPT3.5，到目前已經(jīng)有GPT4八成左右的表現(xiàn)）。

訓(xùn)練集方面，本身不同語言就有差異，國內(nèi)模型對于中文的理解有時候還稍好于GPT4（典型如對于中文“押韻、平仄”的理解）。況且具體到工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，我國還有行業(yè)優(yōu)勢，這一點我們在下面的“行業(yè)生態(tài)”層面來詳細論述。

二、軟件-AI研發(fā)層面

近兩年國內(nèi)AI研發(fā)可謂“遍地開花”，傳統(tǒng)大廠和各個獨角獸紛紛推出各自的AI產(chǎn)品。隨著AI行業(yè)的蓬勃發(fā)展，對AI人才的需求也日益旺盛。由于AI技術(shù)的復(fù)雜性和專業(yè)性，具備相關(guān)技能的人才供不應(yīng)求。

據(jù)獵聘的《2024互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才趨勢報告》預(yù)測，到2030年，全國AI人才的需求將達到600萬，人才缺口。其中AI研發(fā)崗位訴求Top5依次為：算法工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、視覺設(shè)計、自然語言處理（NLP）、圖像算法。行業(yè)變革帶來的人才缺口，從另一個角度看，正是當(dāng)下業(yè)內(nèi)人士的轉(zhuǎn)型機遇。

報告指出，AI人才市場核心競爭力在于：具有大模型基礎(chǔ)研發(fā)和模型訓(xùn)練能力，掌握基礎(chǔ)技術(shù)且了解行業(yè)的復(fù)合型能力。業(yè)內(nèi)人士可對照這兩項要求，重點提升自我能力。

但本文并非AI人才的專題，這里就權(quán)當(dāng)點出話題但點到即止吧。

三、軟件-AI融合層面

大模型時代來了，每一個產(chǎn)品都值得重做一遍。——李彥宏

如何將AI技術(shù)內(nèi)化為產(chǎn)品能力的一部分，是所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品團隊都要思考的問題。

目前我可以明確存在“產(chǎn)品與AI融合”機會的領(lǐng)域有：

• 文檔工具：文檔工具天然與“文本生成”的AI有著結(jié)合點，目前市面上已經(jīng)出現(xiàn)不少在思路整理、文本寫作、風(fēng)格潤色、內(nèi)容翻譯、文件解析、數(shù)據(jù)處理、PPT生成等方面的眾多工具。
• 知識應(yīng)用：知識應(yīng)用是另一個天然與生成式AI結(jié)合的領(lǐng)域，包括在編程檢查、知識庫整理、反饋歸類分析、智能客服、協(xié)助人工客服方面都有落地的產(chǎn)品。
• 圖片設(shè)計：生成式AI當(dāng)下火熱的領(lǐng)域，無論是文生圖、圖生圖還是圖片處理，也有不少的產(chǎn)品入局。
• 視頻制作：視頻制作是一項綜合工程。腳本生成、素材搜集、智能剪輯、數(shù)字人播報等分解環(huán)節(jié)可以運用AI。業(yè)界也正在探索“直接生成視頻”的能力，截止到本文寫作的時間點，已有多家國產(chǎn)生成視頻模型發(fā)布（即夢、可靈、尋光、清影等），但生成時長大都在10秒左右，離實用仍有距離。
• 詐騙對抗：AI在提升生產(chǎn)力的同時，也讓網(wǎng)絡(luò)詐騙的成本下降。為此，諸如異常行為監(jiān)控、AI內(nèi)容鑒別、欺詐內(nèi)容鑒別、謠言智能辟謠等安全領(lǐng)域的需求，也會隨之而來。

但無論是哪個領(lǐng)域的產(chǎn)品，要強調(diào)的是，在融合AI的過程都要用AI原生思維來做。這一過程絕不是簡單的修修補補，而是在產(chǎn)品形態(tài)、交互邏輯、功能服務(wù)乃至商業(yè)模式上都要重新思考、重新設(shè)計、重新研發(fā)。

這里要是展開也是一大篇文章了，也先點到即止吧。

四、行業(yè)生態(tài)層面

今年“人工智能+”首次寫入政府工作報告，人工智能賦能實體經(jīng)濟，是我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢，也是突破的關(guān)鍵。

AI技術(shù)在實體領(lǐng)域的應(yīng)用，不僅可以提升生產(chǎn)效率和服務(wù)水平，還會帶來新的商業(yè)模式和經(jīng)濟增長點，從而為社會經(jīng)濟發(fā)展注入新的動力。

對于AI發(fā)展，我們既不能盲目自大，要承認美國在AI方面的發(fā)展當(dāng)前仍在前列；也不能妄自菲薄，要看到我國在“人工智能+實體經(jīng)濟”的獨特優(yōu)勢。

• 美國更傾向于回報率更高的虛擬經(jīng)濟，輕視投資成本高且經(jīng)濟回報率低的實體經(jīng)濟。相應(yīng)地美國AI主要應(yīng)用于虛擬經(jīng)濟和IT基礎(chǔ)工具，AI技術(shù)也是“脫實向虛”。
• 中國更注重實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟同步發(fā)展。我國的優(yōu)勢在實體經(jīng)濟，擁有全球產(chǎn)業(yè)門類最齊全，體系最完整的工業(yè)體系。特點是場景多、私有數(shù)據(jù)多。AI賦能實體經(jīng)濟的技術(shù)難點是AI算法與物理機理的融合。

但具體如何將AI與我們的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)結(jié)合，既需要對人工智能有深入研究，也需要對各個細分行業(yè)有透徹理解。目前業(yè)界仍沒有很好的落地方式，這也是一些頭部企業(yè)在努力探索的方向。這里的典型企業(yè)就是華為，旗下的盤古大模型就專注在為各行各業(yè)進行賦能，其官網(wǎng)口號“AI for Industries, 大模型重塑千行百業(yè)”可見一斑。

以上就是我們“以史為鏡”，從硬件、軟件、行業(yè)生態(tài)的層面梳理了各自的發(fā)展現(xiàn)狀和值得關(guān)注的機遇。

實際上，我們可以“由內(nèi)到外”來劃分出AI研發(fā)、AI融合、AI應(yīng)用三個圈層。

• 如果你本身有一定的技術(shù)基礎(chǔ)，對于大模型也感興趣，那么可以直接加入AI的研發(fā)隊伍。
• 如果你是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，也應(yīng)該要認真思考如何將AI融合到你的產(chǎn)品，如此才能在人工智能時代保持產(chǎn)品競爭力。
• 最后就是作為廣大的職場人士，無論從行業(yè)還是從個人的角度，AI都將在行業(yè)變革、工作提效上扮演重要角色。因此，對于不同圈層的人群，都要保持對于AI的發(fā)展關(guān)注。

當(dāng)然，我們這里只是探討了人工智能時代在當(dāng)下所帶來的發(fā)展機遇。但截止到本文寫作的時間，人工智能仍在以“天”為單位進行迭代演化。

本文所梳理的內(nèi)容并不能涵蓋人工智能的未來發(fā)展趨勢。

因此，作為梳理“人工智能時代發(fā)展機遇”這一課題的終章，我們將在下一篇文章中，為大家介紹人工智能有哪些發(fā)展趨勢，敬請期待。