經(jīng)濟觀察網(wǎng) 記者 鄭晨燁 “生成式人工智能技術(shù)擁有重塑數(shù)字世界的潛能，但在中國，目前商業(yè)化落地仍處于早期階段。”2024年9月3日，在野村中國投資年會上，野村中國科技及電訊行業(yè)分析師段冰在分享時表示。

在他看來，隨著國內(nèi)頭部大模型公司之間的競爭加劇，中小開發(fā)者和企業(yè)能夠以更低的成本和門檻接入生成式人工智能技術(shù)，從而推動該技術(shù)在未來的廣泛普及。

段冰亦表示，盡管消費市場中的人工智能應(yīng)用相對更為成熟，但企業(yè)級人工智能的發(fā)展依然受制于技術(shù)瓶頸，常出現(xiàn)如“幻覺”（即生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性問題）和數(shù)據(jù)安全性等問題，這些問題的解決需要依賴于對基礎(chǔ)大型語言模型的持續(xù)更新和完善。

圍繞市場中目前關(guān)于AI“泡沫”的討論，以及中國AI產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)與風(fēng)險，經(jīng)濟觀察網(wǎng)記者與段冰在投資年會現(xiàn)場進行了深入交流。

段冰認(rèn)為，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)在全球競爭中雖然面臨一定的技術(shù)壁壘，但依然有機會通過國內(nèi)強勁的市場需求和廣泛的應(yīng)用場景，迅速實現(xiàn)技術(shù)落地并獲得優(yōu)勢。

以下為對話實錄：

經(jīng)濟觀察網(wǎng)：怎么看待現(xiàn)在市場上關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)存在“泡沫”的討論？以及中國在這場全球AI競賽中的定位？

段冰：我認(rèn)為AI產(chǎn)業(yè)當(dāng)前確實存在一定程度的泡沫，但并不完全是類似2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫那樣的大規(guī)模泡沫。

為什么我認(rèn)為存在局部泡沫呢？舉個例子，生成式AI，例如OpenAI推出的ChatGPT，它一經(jīng)推出就引發(fā)了全球的廣泛關(guān)注。從一級市場到二級市場，各個行業(yè)的投資都非常迅速地涌入，無論是硬件還是軟件。但在應(yīng)用、商業(yè)化和變現(xiàn)方面，進展并沒有投資那么快，這導(dǎo)致市場中出現(xiàn)了一定的泡沫化。

不過，我認(rèn)為這種局部的泡沫現(xiàn)象并非壞事。在科技行業(yè)，尤其是具有革命性潛力的技術(shù)，早期階段往往需要投資的推動，這個過程中產(chǎn)生一些泡沫是不可避免的。實際上，泡沫往往是推動行業(yè)發(fā)展的重要力量。

很多大型科技公司，它們目前的投資主要集中在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上。當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善后，才能逐步帶動更多行業(yè)的發(fā)展，包括軟件和應(yīng)用層面的企業(yè)。

關(guān)于應(yīng)用落地的情況，我們分析認(rèn)為AI的應(yīng)用大致可以分為兩類。首先是現(xiàn)有業(yè)務(wù)的改造，通過生成式AI和大模型，尤其是多模態(tài)大模型，提升企業(yè)的運營效率，并直接增加收入。例如，搜索、視頻、廣告等領(lǐng)域的公司正在通過AI提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)的表現(xiàn)，AI已經(jīng)成為這些行業(yè)的一條商業(yè)化途徑。

此外，在原生AI應(yīng)用方面，例如ChatGPT、機器人、Copilot等，這些新應(yīng)用確實有著巨大的潛力，未來可能滲透到更廣泛的用戶和企業(yè)中。但這需要一個過程，需要更長時間才能看到大規(guī)模的應(yīng)用落地。

關(guān)于定位方面，中國在全球AI產(chǎn)業(yè)中處于領(lǐng)先地位，至少是第一梯隊。無論是在基礎(chǔ)算力的投入方面，還是在大模型和生成式AI應(yīng)用的開發(fā)上，中國都走在前列。中國和美國在這一領(lǐng)域是全球競爭的領(lǐng)導(dǎo)者。

不過，在算力方面，美國企業(yè)掌握了最先進的技術(shù)，這對中國形成了一定的技術(shù)壁壘和限制。然而，中國在算力領(lǐng)域的進展也非常快，國內(nèi)的CPU和GPU企業(yè)都在不斷技術(shù)迭代，因此中國在全球AI競爭中的地位依然穩(wěn)固。

中國在AI應(yīng)用上的優(yōu)勢還體現(xiàn)在龐大的用戶基礎(chǔ)和豐富的應(yīng)用場景，這為AI的發(fā)展提供了良好的土壤。盡管在算力和語言數(shù)據(jù)方面仍面臨一些挑戰(zhàn)，但整體來看，中國在AI產(chǎn)業(yè)中的發(fā)展前景相當(dāng)可觀。

經(jīng)濟觀察網(wǎng)：中國AI行業(yè)中哪些領(lǐng)域最具投資潛力？又有哪些風(fēng)險需要警惕？

段冰：從投資的角度來看，首先，在基礎(chǔ)設(shè)施層面，大模型的發(fā)展，尤其是多模態(tài)模型，依然需要遵循“規(guī)模法則”。也就是說，模型的訓(xùn)練規(guī)模、參數(shù)和使用的數(shù)據(jù)量都需要不斷提升。這直接帶動了對算力、網(wǎng)絡(luò)以及存儲等基礎(chǔ)設(shè)施的需求。在這些領(lǐng)域，國內(nèi)的領(lǐng)先基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)將有很大的發(fā)展機會。

中短期內(nèi)，大模型企業(yè)的模型訓(xùn)練任務(wù)可能受到技術(shù)限制的影響，但長期來看，隨著技術(shù)的不斷進步，這些企業(yè)仍有很大的發(fā)展?jié)摿Α闹虚L期來看，基礎(chǔ)平臺上的競爭會逐漸加劇，并且可能會走向整合。一些大型平臺型科技企業(yè)有望在這場競爭中勝出，成為少數(shù)幾個領(lǐng)先的基礎(chǔ)大模型提供商。

此外，隨著基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，AI將逐漸賦能各個行業(yè)，尤其是金融、醫(yī)療和高端制造業(yè)等IT投入較大的行業(yè)。像機器人這樣的高端制造業(yè)也有望在未來與AI結(jié)合，釋放巨大的商業(yè)化潛力。

關(guān)于風(fēng)險，當(dāng)前大模型領(lǐng)域的競爭依然激烈。在這個整合過程中，投資者需要避免“撒胡椒面”式的投資策略，而是應(yīng)更多關(guān)注企業(yè)的核心競爭力，尤其是哪些企業(yè)能最終成為基礎(chǔ)大模型的領(lǐng)導(dǎo)者。

從應(yīng)用的角度來看，行業(yè)專屬的數(shù)據(jù)和合規(guī)性問題也是需要特別關(guān)注的。如果某個企業(yè)擁有特定行業(yè)的專屬數(shù)據(jù)，并能夠在安全合規(guī)的前提下利用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型和開發(fā)應(yīng)用，這將是非常大的競爭優(yōu)勢。相反，如果在這方面沒有優(yōu)勢，且投入大量資金開發(fā)，則需要謹(jǐn)慎評估這是否是一個值得繼續(xù)投資的方向。

經(jīng)濟觀察網(wǎng)：現(xiàn)在許多中國生成式AI公司加大了海外擴張的能力，你認(rèn)為這種海外擴張需要符合哪些條件？

段冰：海外擴張可以從幾個層面來理解。當(dāng)前，主要是大型互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)在推動生成式AI的海外業(yè)務(wù)。其驅(qū)動力一方面是與中國企業(yè)協(xié)同，通過技術(shù)和平臺為這些企業(yè)服務(wù)，伴隨它們走向國際市場；另一方面則是直接服務(wù)當(dāng)?shù)赜脩艉推髽I(yè)。因此，這里可以分為兩大方向：一個是服務(wù)中國的企業(yè)，另一個是拓展當(dāng)?shù)厥袌觥?/p>

從實際操作角度來看，首先要擴展基礎(chǔ)設(shè)施。比如，很多中國的互聯(lián)網(wǎng)公司以及一些IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）運營商，已經(jīng)在東南亞等地開始建設(shè)大量基礎(chǔ)設(shè)施，包括與AI相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)前階段的重點是完成算力和基礎(chǔ)設(shè)施的布局，接下來才是進行生成式AI的訓(xùn)練，最終推進推理和上層應(yīng)用的發(fā)展。

當(dāng)然，這主要適用于大型科技企業(yè)，因為這些企業(yè)擁有足夠的資本，能夠?qū)ν顿Y進行評估，并且在未來產(chǎn)生可觀的收益和投資回報率（ROI），以便在海外市場持續(xù)投資。此外，出海企業(yè)必須遵循當(dāng)?shù)氐姆煞ㄒ?guī)，包括業(yè)務(wù)發(fā)展、用戶增長及技術(shù)合規(guī)等方面。同時，作為中國企業(yè)出海，還需兼顧中國國內(nèi)的相關(guān)要求，尤其是涉及數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)跨境流動的法律法規(guī)。例如，中國政府對某些敏感數(shù)據(jù)的處理有嚴(yán)格規(guī)定，企業(yè)可能需要建立局域網(wǎng)或確保數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部流轉(zhuǎn)。

從應(yīng)用和用戶拓展的角度來看，企業(yè)還需要根據(jù)當(dāng)?shù)赜脩艉推髽I(yè)的特征，進行生成式AI模型的定制化。例如，大型語言模型的基礎(chǔ)版本通常是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)訓(xùn)練的，但在出海背景下，必須結(jié)合特定國家和行業(yè)的特點進行優(yōu)化。