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产业考察家们注重到天生式AI的革命性意义，并做出了厚实解读。

英伟达首创人兼首席执行官黄仁勋称天生式AI的推出为“AI产业的i－Phone时刻”，意指其推翻性的手艺突破和产物形态或引发了Al产业的周全变化。

投资公司a16z的合资人马丁·卡萨多（Martin Casado）称其为“第三个盘算时代”，意指继微芯片将盘算的边际成本降到零、互联网将分发的边际成本降到零之后，大模子将创作内容的边际成本降到零的第三次飞跃。

麦肯锡手艺合资人莱瑞拉·余（Lareina Yee）则将其类比为盘算产业所履历过的大型机到小我私人电脑（PC）的剧变，意指天生式AI将手艺使用权从精英转向民众，实现了AI手艺的民主化。

但以上解读局限于AI产业自身，没有思量天生式AI若何重塑更普遍的经济。在笔者看来，天生式AI和大模子有潜力成为整个国民经济智能基础设施，进而奠基所谓的大智能时代。

展望未来：时代跃迁

差异于专注于注释现有数据的剖析式AI或凭证给定输入推断输出的展望式AI，天生式AI专注于天生新内容，或称合成数据（synthetic data）。ChatGPT（美国AI公司OpenAI旗下的对话大模子产物）仅是大模子的一种。准确地说，它仅是文本大模子的一种。文本大模子之外，另有音频大模子和视觉大模子。

差异于预设规则或试图寻找结构化规则的传统AI，天生式AI直接从海量未经标签化的非结构化数据中提取基础模子（foundation model），由于基础模子的参数伟大，常被称为大模子。大模子的训练极其昂贵，但具备一系列传统AI模子不具备的优势。一是其接纳的非监视训练的方式极大降低了人工标注的需要；二是模子具有更好的通用性，可天真应付多种义务；三是大模子可以明白并使用人类语言，交互体验异常自然。

归根到底，大模子是人类全量知识的压缩。传统AI行使有限的知识（预设的算法）从厚实的场景数据中提取效果，而大模子行使近乎完整的知识去解读场景数据（只管它纷歧定厚实）。大数据时代和大智能时代，划分确立在这两种差其余模式上。

与此同时，时代生产力的提高还通常体现为某种新型基础设施的确立。工业时代泛起电力基础设施，网络化时代泛起网络基础设施，而智能时代将泛起何种基础设施呢？在笔者看来，大模子具备成为智能基础设施的潜力，因其具备基础设施的三个基本特征。

一是通用性。传统AI需要针对特界说务设计，显示出更多的专用性与垂直性。相比之下，经由高强度预训练的大模子具备天真应对多种非预设义务的能力，可通过微调及提醒词工程实现应用情景的高扩展，进而在通用性上大大提升。

二是规模经济。大模子的规模经济与两个看法有关。一是智能涌现。只有模子参数规模逾越临界点之后，智能才最先涌现。工业经济情景下，低于最小有用生产规模的厂商无法有用介入市场竞争。类似地，厂商必须投入高昂的前期训练成本，才气介入大模子市场竞争。二是智能摩尔定律。传统摩尔定律展望硅片上的晶体管密度随时间推移指数级增进，而成本保持稳固。智能摩尔定律则展望大模子智能所能笼罩的场景数（智能密度）具有类似的纪律。这意味着，随着大模子参数的增进，其笼罩智能场景的单元成本呈指数级降低。

三是外部性。修睦的路上不跑车，价值即是零。只管大模子语境下的“车”是什么尚未完全确定，但确定的是大模子的泛起将促进各种“车型”的创新。因此，大模子对经济的推动作用要远远大于天生式AI产业产值自己。谈天类应用仅仅是大模子应用的低级形态，而创意和想象力与未知场景举行连系所迸发生产业能量，才是大模子作为基础设施*想象空间之处。

通用性、规模经济和外部性是基础设施所具备的一样平常性特征。大模子作为基础设施的特殊性何在呢？笔者以为，这是人类历史上*次实现智能的大规模集中供应，故而称其为智能基础设施。

数字化时代岂非不是已经见证林林总总的智能化基础设施（如智能手机、智能电网、智能交通等）了吗？此处需澄清，智能的基础设施化差异于基础设施的智能化。智能手机的焦点是手机，智能电网的焦点是电网，智能交通的焦点是交通，而赋予其种种智能内在的历程是基础设施的智能化。

差其余是，智能基础设施的焦点是相对通用的智能自己，能对接千行百业。已往几十年，数字化基础设施围绕信息的采集、处置、传输、存储、盘算等环节获得了充实的生长，而智能基础设施的生长才刚刚最先。

大智能时代

每轮基础设施的跃迁都市引发一轮新商业时机的发作。这是由于，基础设施将此前需要涣散肩负的可酿成本转化为集中肩负的牢靠成本，推动新要素普及、降低创新门槛。

智能基础设施带来的新要素就是智能：大模子压缩了人类所有知识，就地景数据输入大模子，大模子就能凭证其知识反馈出响应效果。当这种智能发生模式普遍应用，我们或将见证亘古未有的大智能时代。

大智能时代区别于大数据时代的焦点特征是数据与智能的解耦。谷歌常因所谓数据网络效应的缘故原由被反垄断机构约谈：搜索引擎的市场份额越大，用户数据就越多，而数据训练出来的机械算法就越来越智能，进而进一步提升其用户体验，导致更大的市场份额。曾鸣教授更是基于阿里巴巴的类似履历，提炼出以“数据智能”为基石的“智能商业”方式论。这种头脑强调企业构建的数据飞轮是智能商业的条件：无数据，不智能。

在大智能时代，这一圭臬只管在产业层面仍然确立，但在企业层面的应用却值得推敲：智能不再完全来自于企业自身构建的数据飞轮。数据作为智能质料的职位无可撼动。然而，大模子使用这种质料上的效率远超此前涣散部署的“小模子”，以至于有志于“智能商业”的企业构建自身数据飞轮损失经济性。国家电网能稳固输出电力时，为何要在工厂旁边自建小发电厂？

智能基础设施化的结果之一是数据与智能的解耦。数据与智能的解耦并不意味着数据不主要，而是意味着小数据也可以撬动大智能。当前，大模子的进一步生长面临高质量数据源不足的障碍，可见数据的主要性。

但这不意味着任何企业都需要花心思囤积数据。已往，企业要全心构建并维护一个数据供应链，才有可能实现所谓的数据智能。现在，大模子使得智能不需要在低水平重复开发。企业只需要用小数据去微调这个模子，便有可能开展“智能商业”。由此，企业可节约精神、聚焦营业创新，释放出所谓智能盈利。

产业生态

驻足当下，本部门从三个视角来掌握高度动态庞大的天生式AI产业生态。一是供应侧视角的手艺生态，有助于明白天生式AI手艺实现所需的生产要素；二是需求侧视角的应用生态，有助于领会天生式AI的应用偏向；三是中 美竞争靠山下的区域生态，有助于明白需求侧和供应侧在差异条件下的互动模式。

1、天生式AI手艺生态

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大模子手艺生态相符典型的IT垂直分工架构。*层是基础设施，认真提供大模子训练以及推理所需的算力。产业初期，算力主要用于模子预训练。随着各大模子纷纷商用，用于响应用户请求所需的推理算力占比快速增添。

众所周知，大模子的算力需求主要由GPU（图像处置单元）来知足。但NPU（神经网络处置器）和TPU（张量处置器）等专为大模子推理运算设计的芯片也逐步成熟。NPU主要用于手机、无人机等终端产物的盘算单元，而TPU是谷歌设计的云盘算芯片。值得注重的是，硬件集群仅仅只是基础设施的一部门，其上认真硬件资源调剂的云平台也异常主要。

基础设施之上是大模子。大模子有开源和闭源之分。OpenAI的GPT是一个闭源模子，而2023年7月，Meta（脸书母公司）的Llama2（一款大模子）宣布支持开源和商用，引爆了大模子领域的开源运动。选择开源模子照样闭源模子，似乎和应用有关。ChatGPT、Mid－journey（美国AI公司Midjourney旗下的文生图模子产物）等广受迎接的ToC（面向消费者）应用都构建在私有大模子之上。但ToB（面向企业）领域的应用通常构建在开源大模子之上，由于开源大模子支持私有化部署，并在微调方面提供了更大的天真度。

值得指出的是，大模子层与应用层之间存在一其中央层，旨在辅助应用开发者解决两方面问题。一方面，基于大模子做二次开发（微调、提醒词工程或基于人工反馈的增强学习）需要一系列工具或模板；另一方面，由于市面上存在多种大模子，应用开发者可能希望一站式接入和治理。所谓模子即服务（MaaS）集成了这些工具和功效。

2、大模子应用生态

手艺生态主要是巨头和工程师的场域，而应用生态则是创业者和产物司理的沃土。在手艺生态部门，应用层在手艺客栈中的位置获得了强调。本部门谈及的应用生态则从需求侧视角睁开，基本上是要回覆：大模子若何对接应用场景、缔造用户价值？这个问题可以沿着两个维度思索：客户属性和产物战略。

一方面，ToC和ToB的大模子应用在价值缔造方面具有显著差异。首先，消费类应用的价值缔造险些都在应用内完成，而企业级应用需要与企业内部价值链和IT系统整合。其次，消费类应用险些都基于公有云，而企业客户因隐私挂念偏好私有云或夹杂云部署。最后，消费类应用通常以一对多的方式提供服务进而迅速规模化，而企业级应用服务通常需要一对一定制。

以上ToC和ToB客户市场的一样平常性差异，并不因大模子手艺的开创性而改变。可见，ToC应用的价值缔造具备自力性，而ToB应用的价值缔造高度依赖其他互补性资源。进而，ToC应用有望构建出一个以自身为中央的生态，而ToB应用通常嵌入在在位玩家（包罗客户）的生态中。

另一方面，无论是ToB照样ToC，大模子应用可思量增强、替换或整合三种战略。

增强战略为现有产物或服务加入大模子性能，进一步提升产物体验。好比，Office产物中嵌入了基于大模子辅助工具（Copilot）或者视频游戏中引入大模子天生个性化剧情。

替换战略则把大模子应用作为生产力工具替换原有的低效流程。好比，在客服行业，替换正在大规模发生，而一部门营销设计事情也有望在大模子的支持下实现自动化。

相较于增强现有产物和替换低效流程，整合战略则跳泛起有产物或流程，重新界说客户体验。笔者阻止使用推翻一词，由于这种重新界说很洪水平上是通过重组现有要素发生的。大模子并不缔造要素，但提供了高明的整合能力（如通过智能体，即Agent）。

3、天生式AI的区域生态

产业不能阻止地嵌入在区域中。纵观全球，天生式AI的产业竞争主要是在中 美之间开展。对于中 美AI产业的一样平常性对比剖析不是本文的重点。接下来，主要剖析两国区域条件的差异若何影响手艺生态、应用生态以及两者之间的良性反馈。

静态对比，中 美两国在手艺生态方面的差距并不致命。诚然，美国在群集、培育天生式AI手艺人才方面具有显著优势。而且，GPU出口管制在很洪水平上也增添了中国企业的成本。

但同时我们要看到三方面的有利因素。*，得益于开源运动的知识溢出效应，中 美手艺差距并没有大到足以阻碍中国的产业提高；第二，中国企业对开源的孝顺也在日益壮大，中国也吸引了一些*科学家回国创业；第三，盲目的科技军备竞赛并不能取，大模子产业竞争的焦点已转向工程化和商业化。

反倒是中 美应用生态的差距令人担忧。高科技产业的生长，短期内可以靠资源维系，耐久来看要靠市场支付生长所需的成本，包罗消费者侧和企业侧的支付。然而，中国消费者的付费能力远不如美国消费者。中国移动通讯用户的月均支出约为50元，而美国约为50美元，但中国企业购置GPU的成本要高于美国企业。

在ToB市场，支付能力且不谈，*的问题是中国企业数字化水平低，尤其体现在SaaS（软件即服务）的渗透率上。大模子应用更容易部署到SaaS化水平较高的企业，因其底层数据治理较规范、流程尺度化水平较高。反之，SaaS化水平不高的企业需要破费大量时间和精神去做前期准备，耗散掉精神、耐心和资源，这会导致大部门企业浅尝辄止或望而却步。

值得强调的是，中国在移动互联网时代的场景优势，在天生式AI产业不确立。场景优势确立在迭代之上，而迭代的条件是生长用户。纵观所有海内大模子企业，没有一家像推广移动互联网APP那样去竭尽全力地生长用户。要害缘故原由在于，移动互联网APP服务一个新用户的边际成本险些为零，而大模子应用生长一个用户的边际成本恒不为零。在商业模式清晰之前，田主家也没这么多余粮。

若是说中国移动互联网的乐成履历之一在于前端场景优势与后端手艺提高的正反馈，笔者忧郁中国天生式AI产业正在履历一个截然相反的历程。从这个动态视角再去看待中 美之间手艺生态的差距，生怕会获得与静态对比差其余结论。

几点思索与建议

听说，人们容易高估一件事的短期影响但低估其耐久潜力。事关天生式AI产业，本文正好提供了一剂对症解药：笔者耐久看好其作为智能基础设施的前途，但短期内对其结构性障碍持消极态度。

本文没有叙述中 美天生式AI产业生长面临的共性挑战，而聚焦中国相对于美国的对照劣势。那么，中国有没有对照优势呢？笔者信托，施展以下三方面的对照优势或有助于填补劣势：移动互联网生态、产业协同治理和商业模式创新。

一是买通移动互联网生态与天生式AI产业生态。我国移动互联网产业在网络、终端与应用环节具备端到端的竞争优势，有望加持孱弱的ToC天生式AI应用生态。好比，微信生态若何引入天生式AI、国产手机操作系统若何与天生式AI融合、云网一体若何助力AI算力网络效率提升等议题都应沿着若何行使业已确立的对照优势去哺育天生式AI产业。

二是推动智能产业群协同生长。智能基础设施的建设端需要整合算法、算力和数据等要素，是数字基础设施和数字资源系统的有机融合和升级。支持数字基础设施运营企业向智能基础设施运营企业升级，实行算力、数据、算法的一体化运营。在需求侧，通过降低各行业使用天生式AI的成本，拉动应用、工程、运营等配套服务的生长。

三是坚定激励商业模式创新。天生式AI产业面临的问题归根到底是价值缔造和价值分配的问题，即商业模式。无论买通移动互联网生态照样推动产业协同生长，都旨在为天生式AI生态的生长缔造一个更广漠的环境和更坚实的基础。这些对照优势是否能够精准转化为可填补对照劣势的方面，商业模式设计起决议性作用。

（作者系北京大学国家生长研究院助理教授）