3月16日下午，百度在北京总部召开新闻发布会，基于百度新一代大语言模型的生成式AI产品文心一言正式面世。

　　3月19日，李开复在微信朋友圈发文称：正在亲自筹组Project AI 2.0，一个致力于打造AI 2.0全新平台与AIfirst生产力应用的全球化公司。

　　连日来，互联网巨头在人工智能领域动作频繁，发布新产品、成立新公司，继ChatGPT火爆后，科技界将目光聚焦在人工智能领域。前美团联合创始人王慧文称要组队拥抱新时代，打造中国OpenAI，不久后，美团创始人王兴在微信朋友圈表示，将参与王慧文创业公司“光年之外”的A轮投资，并出任董事……互联网大佬纷纷涌入人工智能领域。

　　AI技术能力不断提升

　　从文心一言目前的功能来看，它既能准确理解人类意图，又能清晰地表达，具备记忆机制、上下文理解和对话规划能力；还具备了一定的思维能力，能够处理数学推演及逻辑推理等相对复杂的任务。

　　“在深度学习的重大突破之后，AI已经来到从1.0迈入2.0的拐点。”李开复认为，随着多模态、巨型数据集的飞速发展，AI优化目标函数及训练模型的技术方法将大幅精进，能更好地模拟人类的认知智能。

　　在文心一言发布的前一天，因为ChatGPT爆火的OpenAI再次发布新模型——GPT-4。“这是OpenAI努力拓展深度学习的最新里程碑。”OpenAI介绍，GPT-4是一个大型多模态模型，它接收图像和文本输入、进行文本输出，虽然在许多现实场景中它尚不如人类，但在各种专业和学术基准上却表现出与人类相当的性能。

　　“GPT-4的识图能力应用前景非常广阔。”浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林表示，未来普通人可以通过ChatGPT来实现医学影像自检，自己发现疾病，当然，看懂图片是需要专业能力的，而GPT-4降低了这种识图的门槛，让普通人能够通过AI辅助介入专业领域，所以GPT-4未来很可能成长为生产力工具。

　　近年来，人工智能在消费、制造业、互联网、金融、元宇宙、数字孪生等各类应用场景中得到应用，其对千行百业的赋能效应正在显现。据中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。全球人工智能发展呈现中美两国引领的格局，我国的人工智能发展水平已经进入世界第一梯队。

　　艾瑞咨询日前发布的《2022年中国人工智能产业研究报告》则指出，从2018年到2021年，企业营收中，“由AI推动的份额”平均增加了一倍，预计到2024年，可进一步增加至36%，落地AI应用对企业业务运营的商业价值与战略意义越来越明确。

　　突破AI面临的新挑战

　　实际上，无论对AI技术变革和商业契机讨论得有多热烈，我们还要回归AI技术创新的关键，要看到，我国互联网企业在AI大模型技术上仍是落后于海外头部企业的，国内的AI应用和ChatGPT之间的差距要如何缩小？

　　对此，盘和林表示，国内生成式AI企业要走积累的路子。生成式AI 需要持续大规模算力投入，微软为GPT提供超过3万张A100芯片的算力支持，一张A100价格要20多万元，而算力训练每次都要消耗大量能源，GPT-4也是一步步技术积累的最终结果。

　　“国内生成式AI企业要在基础科学上做积累。”盘和林表示，国内AI企业要在算法技术上投入研发，构建中国AI企业自身的算法能力，算法的精益也要依靠基础科学的进步，要在学术上加大投入，而不应仅仅聚焦在应用科学层面上。

　　未来，随着低延迟网络技术的发展，VR/AR等智能终端设备的规模化商用，AIGC算法能力和3D内容生成、分布式交互算法等技术的进一步提升，AI技术将加速助力数实融合世界的建设。

　　对于国内的AI芯片公司、手握海量数据资源的互联网巨头和掌握创新技术的互联网公司，以及瞄准AI和AIGC技术的创业企业来说，ChatGPT热潮带来的是挑战也是机会，一方面资本市场和消费者对AI的关注度大幅提升，产业热情再次迸发；另一方面，也让我们认识到在AI技术上与先进水平之间的差距，找到适合自己的发展路径。

　　对于我国企业来说，大模型AI技术迭代和AIGC产品训练都会受到智能算力的制约，芯片“卡脖子”的问题依然存在，根据艾瑞咨询的报告，国内互联网厂商的预训练大模型技术水平依然落后于海外头部企业，应用侧基于国外厂商的API调用进行模型训练也受到限制。

　　“国内生成式AI企业不要盲目地推出对标产品。”盘和林表示，如果生成式AI方面没有达到ChatGPT的效果，则往往会暴露自己能力上的短板。而反过来说，国内生成式AI企业也可以另辟蹊径，GPT-4也不是万能钥匙，在它的短板领域，完全可以有一定的作为。