21世纪经济报道记者 林典驰 深圳报道
“未来三年，全球80%的企业将运行在大模型之上，未来5年，机器人和数字人的数量将超越我们人类的数量。到2030年，通用人工智能的智慧程度将超越全人类。”云天励飞董事长兼CEO陈宁谈到。
3月28日，云天励飞举办AI大模型产品发布会，会上发布了“深目”AI模盒，意在解决大模型在场景落地“最后一公里”的问题。
芯片是AI与物理世界的连接器，AI通过芯片为实体赋能，物理世界的数据又通过芯片反哺AI，推动AI发展，“深目”是云天AI产品化的举措之一。据悉，“深目”AI模盒售价在千元级，搭载了云天励飞芯片DeepEdge10 Max以及多模态大模型“云天天书”。
会后，包括陈宁在内的多位云天励飞管理层接受了21世纪经济报道记者采访，回应公司战略方向，AIGC的发展趋势判断，推理芯片布局等问题。
董事长陈宁（左）副总裁郑文先（右） 林典驰/摄
降低大模型部署成本
2022年11月，ChatGPT将AI带入2.0时代，计划到2024年全面爆发的多模态模型，将全面进入AIGC时代。
陈宁表示，未来3~5年将迈入AI 3.0的时代。当多模态的大模型装入到人形机器人，机器人得以与物理世界进行交互，进而演化成为行为大模型，自进化成智能体，或将打开第四次工业革命的大门。
从ChatGPT到Sora，从文生文、文生图像到文生视频，大模型发展日新月异，持续给行业带来惊喜，不仅国内掀起“百模大战”，国外科技巨头也在大模型上相互较劲。
“未来三年，全球80%的企业将运行在大模型之上。”陈宁认为，不过，训练专属大模型不仅需要大算力、大数据，还需要大量顶尖人才。大模型一次训练成本在千万级，主流的训推一体机价格普遍在百万元，绝大多数企业都无法承担这样高昂的成本。
在设计专属大模型时，如何覆盖更多的场景，提升算法精度，并降低成本，便成为每个大模型厂商需要考虑的问题。
在提升算法精度方面，云天励飞副总裁罗忆分享了探索经验，借助“深目”AI模盒，当用户需要训练识别算法时，可以直接使用平台现成的算法对目标进行识别。用户需要对识别结果标记“正确”和“误报”，算法精度得以自学习快速提升。
面对“无数据”可训练的情况，罗忆称，平台能够利用大模型能力，以加油站为背景，生成在该环境抽烟行为的人物，并将数据用于算法训练中，填补训练数据的空白。
使用AI合成数据来训练算法，不仅能够填补数据空白，还能够规避隐私安全等问题，已经逐渐成为大模型时代下训练新算法和提升算法精度的重要路径。
陈宁表示，很多场景是低频、低商业价值的，只有大模型能够解决跨场景问题，低成本解决智慧城市里面碎片化和长尾效应。
如今，市场对大模型训练重视程度较高，英伟达GPU一卡难求，2024年将是大模型落地应用元年，推理芯片愈发重要。“算法训练不是目的，千行百业的推理应用才是最终的目的，人形机器人、无人车等智能设备都需要一颗或者几颗神经网络处理器的推理芯片。”陈宁表示。
陈宁称，推理芯片没有垄断性的巨头，是一个万亿颗蓝海市场。推理芯片要落到各个行业里面，解决各个场景的问题，中国厂商拥有大量机会。
远期实现营收构成4：3：3
在陈宁看来，AI商业化有三大方向，分别为AI方案化、AI运营化、AI产品化。在AI方案化阶段，AI企业主要通过项目制满足不同垂直领域客户需求。
这也是过去云天励飞以及国内诸多AI厂商主要业务，为智慧城市和安防提供解决方案，抢占数据和应用的入口，其弊端是普遍投入产出比不高。
“由于此前定制化成本较高，如今借助通用大模型的泛化能力，算法的效率大幅提高，成本大幅降低，对改善盈利会有很大帮助”。云天励飞副总裁郑文先向21世纪经济报道记者表示。
借助打磨项目的经验，AI企业不断积累行业认知和数据，技术实力不断增强，并形成具备越来越强的泛化能力AI平台，企业也得以开启AI运营业务。
陈宁称，云天励飞已形成数据运营、新能源运营平台，探索AI运营化。最终所有的技术都应该通过物理实体赋能，AI最终必须走向产品化。这也是云天励飞相继推出天舟大模型训推一体机和“深目”AI模盒的原因。
近年来，云天励飞有意减少对G端收入的依赖，通过资本纽带，进军智能穿戴和机器人等硬件领域，发力B端和C端市场。
对于时下火热的AI phone，陈宁在接受21世纪经济报道记者采访时表示，通用大模型最终肯定会走向C端，引领新一轮智能终端变革。公司目前正与国内大型手机品牌厂商合作，探索将通用大模型装载在智能终端上，赋能行业应用。
“云天励飞将AI方案、AI运营和AI产品作为公司发展的三驾马车，远期目标是实现4:3:3的营收构成。”郑文先表示。
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