20 人以上の著名人が中国の AIGC 業界について議論します!シーンは混雑し、200万人以上のオンラインネチズンが「もう一度フルで見る必要がある」と述べた

ChatGPT はどのような新しい世界をもたらすのでしょうか?業界リーダーが言いたいことはたくさんあります:

Qubit AIGC サミット: Baidu、Microsoft、その他 20 社の大手企業が討論します!オフラインでは満席となり、200 万人以上がオンラインで視聴しました

これは全人類にとってチャンスです!

世界的な「AIリエンジニアリング」が始まり、これに対応できない企業は将来の競争力を完全に失うことになります。サービスとしてのモデルは、兆レベルの市場を生み出します。

この波は「iPhone の瞬間」というよりも、むしろ PC インターネットの初期に似ています。

AI は本当に失業の波を引き起こしたのでしょうか?私はそうは思わない。

第 1 回中国 AIGC 産業サミットの会場は、著名人や専門家による白熱した議論の舞台となりました。この「人々が群衆を追いかける」という光景を見ただけでも、その興奮と興奮が十分にわかります。

オンライン生放送もとても盛り上がり、皆さんフォローしていただきました共有してディスカッションを始めましょう。

グループ内にはネチズンがフォーメーションを率いています: Very Itもう一度全編見る必要がある。

#私たちは重大な岐路に立たされていることが認識されています。 ChatGPT が主導する AIGC の新時代は、私たちの生産と生活を再定義しています。

誰もがこの世界的な嵐をどう捉えるべきでしょうか？中国企業にはどのような新たな機会と課題があるのでしょうか?

カンファレンス全体にわたる講演やラウンドテーブルの共有を見ると、20 人近くの業界関係者やベンチャーキャピタルの代表者が上記の 2 つの側面について包括的に回答しています。新しい未来を期待してください。

Microsoft、Baidu、iFlytek、SenseTime、Xiaoice、Kunlun Wanwei などの有名な業界プレーヤーの幹部や、以下の企業の代表者が含まれます。革新的な企業には、Lanzhou Technology の創設者 Zhou Ming 氏、Zhiyuan Research Institute の主任エンジニア Lin Yonghua 氏、Qiyuan World の創設者 Yuan Quan 氏、Zhipu Huazhang の CEO である Zhang Peng 氏が含まれます。

講演内容は主に、

AIGCの新世界、ChatGPT商用化の軌跡と考え方、そして、 AI業界の新たな価値

。

さらに、このサミットには、現在最も懸念されている問題に直接取り組むために、業界とベンチャーキャピタルの専門家を統合する 2 つのラウンドテーブル フォーラムもあります。トピック: AIGC の商業化と中国における AIGC の新たな機会。

早速、この記事について説明していきます。

AIGC 新しい世界

# 蘭州テクノロジー 周明: AI 2.0 に入ったからといって、1.0 のテクノロジーを放棄しなければならないというわけではありません。

最初に行うことは、今日のスタートです NLP の分野で最も熟練した中国人の 1 人である
周明

は、ACL の元会長でした。周明氏は、2021年6月にNLP技術に基づくコグニティブインテリジェンス企業である

Lanzhou Technologyを設立し、2021年に軽量の「孟子モデル」をオープンソース化した後、今年3月にはMCaht制御可能な大型モデル「孟子」を立ち上げた。

ChatGPT と以前の大型モデルの違いは何ですか?周明氏は自身の理解を説明した。

第一に、ChatGPT はユーザーの
意図

を非常に明確かつ正確に理解します。次に、

複数ラウンドのダイアログ モデリングは非常に優れており、分析能力もあります。ただし、産業上の観点から見ると、解析機能を必要とする多くのタスクは、ChatGPT よりも別のエンジンを使用した方が効率よく実現できます。したがって、ChatGPT のアプリケーション シナリオを見つけることが非常に重要です。Zhou Ming 氏は 2 つの考慮事項を提案しました:

> C に移行する場合、AGI 機能が増えるほどより良いのは、ユーザーがシンプルなインターフェイスですべての通話を完了できることです。

#> To B 環境では、問題を理解する能力と複数ラウンドの対話が企業独自のコア エンジンに接続され、組み合わされています。良い。

今回、周明氏は主にTo Bの視点に立ち、AIにおける企業のデジタルトランスフォーメーションについて見解を共有しました。 2.0時代。

ChatGPT の登場後、単一モデルや単一タスクでは決して実現できない機能が出現し、AI 2.0 時代に突入しました。 . その特徴 N個のタスクを持つモデルですが、将来的には1つのモデルでも無限のタスクを解決できるようになります。

# ただし、企業内で使用すると、AGI の多くの機能が使用されず、一部の機能で問題が発生する可能性があります。

#これを背景に、企業がデジタルトランスフォーメーションを実行する場合、 は AI 2.0 を追求するのではなく、AI 1.0 を放棄する必要があります。 企業は、AI 1.0 の機能エンジンと一部の AI 2.0 機能 (問題理解やマルチラウンド対話機能など) をシームレスに接続して、垂直方向および水平方向の相乗効果を形成するよう努めるべきです。モデルを使用するチームは引き続き連携し、インタラクションを生成し、効率を共同で向上させます。

蘭州氏は大規模なモデルを作成する際、特にビジネスの実装の問題を考慮しました。 ChatGPTをする必要はなく、AIGCの分野では、キーワード生成、カスタムテンプレート、テキストとグラフィック作業などに焦点を当て、モデルを軽くて良いにし、ユーザーのニーズと組み合わせて、企業データを賢く活用できます。

Xiaobing Xu Yuanchun: あらゆるテクノロジーの誕生は産業価値を生み出す

AI コンテンツ生成の価値は、コストの削減と効率の向上だけではなく、より重要なことに、問題の解決、効率の向上、シナリオの作成にあります。

上記の 3 つのポイントは、Xiaobing COO Xu Yuanchun が過去の経験に基づいて AIGC のクリエイティブ能力を要約したものです。

#その中で、

効率の向上は最も明白で理解しやすいポイント。たとえば、映像の分野では、2022年ワールドカップカタール大会期間中、解説者の劉建紅氏の番組の半分以上が彼自身の録画に基づいており、AIが画像を複製し音声を合成して生成されたものだった。

#効率向上の鍵は、高い同時実行性と安定性にあります。安定性を重視する理由は、多くのテクノロジーが実験室でアルゴリズムの価値を達成しているためです。しかし最終的には、1キロメートルの着陸は非常に困難であるため、この技術の産業応用基準は安定性の要件を満たさなければなりません。

問題解決

という点では、すべてのAI企業またはテクノロジー企業は、解決する必要がある問題は次のとおりであることを認識する必要があります。業界、特に伝統的な業界が緊急に注意を払い、変更する必要がある本当の問題点。

たとえば、AIGC 機能を使用して仮想デジタル従業員を作成および生成することは、企業の既存の IP を変更または希薄化することなく、複数の時間と空間、複数の機会でより多くのコンテンツを作成します。コンテンツは IP の最も重要な資産であり、中核となる生産性です。

また、
新しいシーンの拡張

。デジタルツインテクノロジーの使用に加えて、バーチャルヒューマンを使用してコンテンツの制作と配布を行うことで、より広範囲のトラフィックを獲得し、運用チームをIPから切り離し、コンテンツを画像から切り離し、多数のコンテンツ出力ニーズに応えます。

#たとえば、デジタル従業員はより多くのセッションをライブ ブロードキャストできます。ここでは、ライブブロードキャストはもはやビデオ録画に限定されず、海外のライブブロードキャストルームで質問に答えるために現地の言語やローカルテキストを使用することを含むリアルタイムのライブブロードキャストも含まれ、リアルタイムのインタラクションと実際のコミュニケーションを生み出すことに言及しています。ユーザーとのコミュニケーションを図り、最終的には購買行動を誘発します。

このシーンでは、バーチャル ピープルと AIGC の統合により取引が成立し、販売が促進されます。この観点から、AIGC はコンテンツを制作するだけでなく、実質売上収益も発生しました。これに基づいて、モデルをレコメンデーションにより適したものにする方法は、大規模なモデルにおけるより伝統的なアプリケーションです。

#クンルン・ワンウェイ・ファンハン氏: AIGC の最大の社会的意義は、低コストで究極のソリューションを提供することです

##上級インターネット実践者として、

Kunlun Wanwei CEO Fang Han

が最近の考えについて語りました。

まず、AIGC ビジネス モデルの実装に関して、彼は 2 つの法則を遵守しました。

第一に、ユーザー作成の敷居が低くなり、コンテンツ作成数が 10 倍に増加します。第二に、C サイド ツールのビジネス ロジックはコミュニティですが、本質はB面の特徴は機能の充実度です。

#2 つ目は、生産者に対する AIGC の影響です。

既存知識の理解と表現に関しては、AIGC が低コストで 80 点レベルを達成します。私たち人間が80点しか達成できなければ、その仕事は確実に代替され、80点以上の人間だけが「AIGCオペレーター」を管理し、かつては腰の作業員が必要としていた作業を完了させ、生産性を大幅に向上させることができ、腰の作業員は、排除される可能性が高い。

さらに、Fang Han 氏はいくつかの所見についても言及しました。

まず、オープンソースの大規模モデルは、商用のクローズドソースの大規模モデルの強力な補足および代替品です。

ChatGPT が初期の Windows であると想像できるのと同じです。 Windows の存在は、コンピュータ ビジネス ソフトウェア分野全体の基礎であり、多くの人々にとっての制作ツールでもあり、Linux は 30 年間にわたる努力の結果、Windows の代替品としての地位を確立しました。したがって、「Linux」のような大規模なオープンソースモデルが必ず登場するでしょう。

第 2 に、ユーザーのロングテール ニーズを満たすことができるのはオープン ソース モデルのみです。たとえば、Stable Diffusion は、DALL・E2 や Midjourney よりも品質とパフォーマンスが低いですが、そのユーザーは急速に増加しており、剛性の問題を解決するための二次開発ツールも多数生み出されています。 AI 作成の最後の高い壁として、制御可能な生成は近いうちにさらなるブレークスルーをもたらす可能性が非常に高いです。

第三に、さまざまな AIGC ツールの機能は、GPT で登場した事前トレーニングされた大規模モデルによって依然として制限されています。 4 その後、それはさらに顕著になりました。

将来、社会全体にとって AIGC の最大の意義は、究極の低コスト ソリューションを提供することであり、第 2 に、社会全体のあり方を完全に変えることです。コンテンツ生成に関して言えば、大量のクリエイティブ コンテンツの出現により、VR とメタバースがより実現可能になります。

##ChatGPT 商用化

##Microsoft Guan Weiya: すべてのアプリケーションは AI で駆動可能

現在世界で最も注目されている AIGC のナンバーワン プレーヤーは間違いなくMicrosoft は、検索エンジンと生産性ツールにおいて 2 つの破壊的なアプリケーションを連続してリリースしました。

Microsoft Greater China 最高戦略責任者の Guan Weiya 氏が現場に来て、「業界における新たな機会、AIGC が新世代の生産性を切り開く」について話しました。革命" 。

クラウド変革に注目する組織や機関がますます増えています。ネイティブテクノロジーとAIテクノロジーの組み合わせ。人工知能の時代には、あらゆるアプリケーションが AI によって駆動され、より高い効率と優れたユーザー エクスペリエンスを実現できることが想像できます。

彼女は OpenAI との連携を例に挙げました。 OpenAI の成功は、強力な人材階層、高度な技術基盤、長期にわたる研究と投資、オープンな協力の文化という 4 つの側面に起因すると考えられます。

さらに、Microsoft は OpenAI の開発にも積極的に貢献しており、10 億米ドルの戦略的投資と世界初の AI の開発に貢献しています。 5 つのスーパーコンピューターも、多様な商用パスを提供します。

#両社は統合し、世界に衝撃を与えた複数の大規模 AI モデルをトレーニングしただけでなく、AI テクノロジーを Microsoft の完全な機能と深く統合しました。の製品ラインを提供し、企業や個人が AIGC によってもたらされる潜在力と可能性を享受できるようにします。

#AIGC の起業家としての道は、次の 3 つの機能的側面に分けることができます。

##最初のカテゴリは、最近発売された Microsoft 365 Copilot など、企業の運用コストの削減を支援することです。

2 番目のカテゴリは、改善することです。たとえば、音声インタラクション技術を通じて顧客満足度や製品体験を向上させることは、さまざまな企業が消費者にパーソナライズされた製品を提供するのに役立ち、特にデジタル ヒューマン テクノロジーではこれが顕著です。

3 番目のカテゴリーである AGI は、革新的なテクノロジーとして、非常に重要な社会的責任も担っています。例えば、障害のある人たちに、より便利な生活サービスを提供する。

同様に、AIGC のさまざまな業界におけるビジネス ビジョンも、製造、スマート カー、金融、医療、ゲーム、エンターテイメント、教育やその他の分野。

企業にとって、AI 戦略を CEO レベルにアップグレードするにはどうすればよいでしょうか?パイロット実装の最初の選択肢となるのはどのシナリオですか? AI 時代に企業の中核機能と人材の品質モデルをどのように位置づけるか?新世代の生産性革命にうまく対応できるように、会社のプロセス、組織、文化を再構築するにはどうすればよいでしょうか?これらはすべての起業家が深く考える必要がある質問です。

##Baidu Yuan Foyu: Wen Xin の言葉はクラウド コンピューティング ゲームのルールを変えるでしょう

Wen Xinyiyan 氏に代表される国内出願は、製品化および商用化の可能性を示しています。

百度グループ副社長の袁法宇氏は、ウェン・シン氏の言葉はクラウドコンピューティングにおけるゲームのルールを根本的に変えるだろうと語った。市場。大型モデルと生成AIという2つの大きなブレークスルーにより、世界的な「AIリエンジニアリング」が始まり、これについていけない企業は将来の競争力を完全に失うことになる。 ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃３つの側面から具体的に説明します。

まず、これは百度の長年にわたる技術蓄積と鋭い洞察です。一方で、技術研究開発への13年間で最大1000億元の投資がなければ、温信宜燕のような大型モデルは存在しなかったでしょう。一方で、私たちは昨年、テクノロジーの方向性の変化、すなわち生成AIを正確に予測しました。今年、Wenxinyiyan は Baidu Search、Xiaodu、Apollo 自動運転などのビジネスと統合する予定ですが、より大きな話はクラウド コンピューティングにあります。 Baidu Intelligent Cloud はリーダーになることに自信を持っています。

第二に、生成 AI の台頭は、生産と運用の効率とユーザー エクスペリエンスに「二重効果」の改善をもたらし、すべてを完全に変えるでしょう。社会の「インテリジェント・トランジション」の実現を加速します。これは、Wen Xinyiyan がリリースした機能からもわかります。この機能は、何千もの業界が AI リエンジニアリングを実現するのに役立ちます。

さらに、今日の IT テクノロジー スタックは、AI テクノロジー開発の 4 層アーキテクチャに適応しています。 (チップ、フレームワーク、モデル、アプリケーション) )

。クラウド コンピューティングの主流のビジネス モデルは、IaaS

(サービスとしてのインフラストラクチャ)
から MaaS

(サービスとしてのモデル)

に変わります。

中国には世界で最も先進的で完全な産業チェーンがあり、大量の実際の業界ニーズとユーザーからのフィードバックを生み出すことができます。生成型 AI の急速な発展を大幅に促進し、生成型 AI がデジタル経済と実体経済に実装されるにつれて、Model as a Service (MaaS) によって兆レベルの新しい市場が誕生します。 iFLYTEK Gao Jianqing: コグニティブ インテリジェンスの大型モデルは、業界に大きな破壊とチャンスをもたらすでしょう

#iFlytek AI Research Institute のエグゼクティブバイスプレジデント、Gao Jianqing 氏は、AIGC テクノロジーの探索とアプリケーションのイノベーションにおける iFlytek の進捗状況を共有しました。

全体的に、iFlytek は AIGC のトップ 3 にランクされています。そしてモジュール、つまりオーディオ作成、ビジュアル作成、テキスト作成の進捗状況。

オーディオ作成の主要テクノロジーを例に挙げると、Gao Jianqing 氏は、将来 2 つの重要なトレンドがあると考えています。

• インタラクティブなフィールドでは、より優れた擬人化、感情表現、さらには口語表現が実現されます。

•

コンテンツ制作の分野では、音色、リズム、アクセントなどの意味情報をより適切に制御できます。

現在、音声合成はニュース放送、ドキュメンタリーのナレーション、ゲーム実況、ライブ広告など10以上の分野で活用されています。

AIGC の波を受けて、音声作成にも重要な開発トレンドがいくつかあります。Audio LLM ソリューションなどの大規模な言語モデルを使用して音声合成の重要な要素を制御でき、AIGC もより優れたものになる可能性があります。サウンドアートは効果音や環境音を挿入することで音声合成体験を向上させます。

#視覚的には、iFlytek は完全なビデオ作成機能を蓄積しています。バーチャルヒューマンを核として、バーチャルヒューマンの生成と再生を含む。 AIGC を使用して、バーチャル ヒューマンの開発トレンドは、バーチャル ヒューマンを中心にテキストから音声、画像に至るフルスタックのビジュアル生成機能を形成することです。

##テキスト生成に関しては、2023 年から、iFlytek はテキスト生成機能を業界アプリケーション、特に医療および分野のアプリケーションに統合し始める予定です。教育分野。

Gao Jianqing 氏は、コグニティブ インテリジェンスの大型モデルは業界に大きな破壊とチャンスをもたらすと述べ、情報の配布と取得、コンテンツのモデルを変えることになると述べました。生産モードと人間とコンピュータの相互作用のモード。 iFlytek は、シナリオとデータの理解を組み合わせて、教育、医療、人間とコンピューターの対話、オフィス、その他の方向のレイアウトを作成します。

今年の 5 月
に、iFlytek は複数の業界における大型モデルの進捗状況をリリースする予定です。

#Zhipu Huazhang Zhang Peng: 事前トレーニングされた大規模モデルは AIGC 時代の基盤となった

AIGC の代表選手でもある Zhang Peng

氏 (Zhipu Huazhang の創設者兼 CEO) は、製品化に関する一連の予備調査を直接私たちに見せてくれました。シーン。ネットユーザーはこう言わせてください。有益な情報が満載です。

#たとえば、コード生成プラグインCodeGeeX

、その背後には 130 億のパラメーター、コード生成、翻訳、注釈、その他の機能を備えた 20 以上のプログラミング言語コード生成の事前トレーニング済みモデルがあり、プログラマーが毎日 400 万行のコードを書くのを支援しています。

社内テストの第一段階を始めた人もいます少し前に、ChatGPT に似た製品である ChatGLM が内部で 2,000 人近くによってテストされ、730 万以上のトークンが生成されました。コスプレしたり、チャットしたり、物理/数学の問題を解くことができます。

さらに、Zhipu は、62 億規模の大規模モデルの 1 つである ChatGLM-6B もオープンソース化しています。単一の GPU。サードパーティの評価では、ChatGPT 機能レベルの 70% に相当します。

このモデルに基づいて、Zhipu は MaaS (サービスとしてのモデル) のビジネス モデルを検討しました。トレーニングから最終的なアプリケーション開発まで統合されたエンドツーエンドのサービスでは、OpenAI のような API 呼び出しも提供でき、誰もが使用できる商業的な方法で直接使用することもできます。

#具体的な実践運用は、プログラミング支援ツールなどのソリューション、製品、デモなどを含むビッグモデルアプリケーション群 BigModel.ai です。 CodeGeeX の Big Model 支援ライティング アプリケーションには、Writing Frog、パーソナライズされたロボット Derpy などが含まれます。

Zhang Peng 氏は、次の 2 つの理由から、AIGC 業界ベースは事前トレーニングされた大規模モデルであると考えています。

## 第一に、コストを削減し、AI 研究開発の効率を高めるために非常に重要な機能である普遍的な汎化能力、第二に、より多くの知識を組み込んで大規模モデルのより適切なシミュレーションを可能にする、人間の知能です。

しかし同時に、高コスト、膨大な学習データ、長いサイクルなどの課題にも直面しています。

最後に、Zhang Peng 氏は、最近興奮した仕事についても共有しました。Google は、PaLM モデルと ViT ビジュアル モデルを使用して機能させています。ロボットは複雑なタスクを自律的に実行できます。

時代の新たなチャンス

Zhiyuan Lin Yonghua : 素晴らしい モデルは言語モデルから認知モデルに上昇しました

この新しい AI の波では、ChatGPT やさまざまなタイプに対応していますChatGPT のアプリケーションに関して、最も重要なことはその基礎となるベース、つまり大規模なモデルです。

Beijing Zhiyuan Research Institute はかつて 1 兆 7500 億パラメータの大規模モデル Enlightenment 2.0 をリリースしましたが、今回は Zhiyuan Research Institute 副社長兼チーフエンジニアの Lin Yonghua が、モデルが社会に何をもたらすことができるのかという大きな考え方をもたらしました。業界は？

ここ数年、大型モデルが頻繁に登場しています。傾向としては、モデルサイズが 1 億パラメータから始まり、現在では 1 兆パラメータを超えてますます大規模化していることと、単一言語モードのマルチモーダル化の 2 つが挙げられます。したがって、大型モデルの新しいトレンドに注目する場合、研究分野でその革新性を証明するだけでなく、産業実装によってもたらされる新たな課題にも直面する必要があります。

ChatGPT と GPT-4 から爆発的に普及した汎化機能を起点として、Lin Yonghua 氏は、大規模モデルが言語モデルから認知モデルにまで上昇したと考えています。 。

彼女は、今後 10 年間の大規模モデルにとって最も重要な課題を個人的に要約しました:

#•

非常に多数のパラメータ。アプリケーション要件をサポートできるパラメータはいくつありますか?盲目的に 1,000 億モデルを追求すべきでしょうか、それとも 100 億モデルで十分でしょうか?

•

トレーニング データ。 100 億または 1,000 億のモデルにどれだけのトレーニング データを供給できるでしょうか?どれだけの情報とデータを下流のタスクに渡すことができますか?

•

評価タスク。単一モダリティからマルチモダリティへ、認知へと移行したモデルをどのように評価するか?

•

継続学習と固定小数点エラー修正。いかに低コストで知識や情報を吸収するか？エラーが発見された場合に固定小数点修正を行うにはどうすればよいですか?

•

効率の問題。

水面上の氷山には、Vincent の会話タスク生成モデルなどの AIGC アプリケーションが現れていますが、その下にはまだ厚い層があることがわかります。厚い氷山技術スタックを使用して、水面上の氷山の一端を支えます。したがって、
大規模モデルの評価手法

はより重要な位置を占めています。

現在、Zhiyuan Research Institute は複数の研究チーム、機関、メーカーを統合して
AI の基本的な大規模モデル評価システムを構築しています# # ＃。さらに、Zhiyuan は、大規模モデルのトレーニングのマルチタスクを最適化する独自の AI 大規模モデル インテリジェント コンピューティング プラットフォームも構築しており、チップ アーキテクチャ全体にわたる次世代 AI コンパイラー テクノロジーの研究も行っています。

過去 10 年間で、AI は急速に発展しました。 オープンソースとオープンネス

の推進とは切り離せないものです。 Lin Yonghua 氏は、Zhiyuan は現在、大規模モデル、オープンソースのアルゴリズム、データ、モデル、評価システムなどのボトムアップ技術システムを中心に、

FlagOpen
などの技術オープンソース システムを構築していると述べました。開発者は企業が参加して、大規模モデル用のフルスタック テクノロジを共同で構築します。

SenseTime Yang Fan: 技術的な進歩と産業化されたアプリケーションの形成までの期間が大幅に短縮されました

#ChatGPT は多くの下流アプリケーションに新たな出口を切り開きましたが、「高効率、低コスト、大規模で実装する方法」が緊急に解決すべき問題となっています。 SenseTime の共同創設者であり、大型デバイス ビジネス グループの社長である Yang Fan 氏は、彼の考えを伝えました。

Yang Fan が表明した最初の意見は次のとおりです。社会全体が ChatGPT と大規模な言語モデルに注目しているとき、全体的な開発を無視することはできません。近年の AI の進歩の核心は、実は万能です。

#第二に、ChatGPT の技術的進歩により、次のような特徴が明らかになりました。 、技術的なブレークスルーと産業アプリケーションの形成の間の期間は大幅に短縮され、このリンクにおけるより強力な加速効果に置き換えられました。現在の市場では、世界中のさまざまな国で多くの特定のアプリケーションが研究され、成熟していることを理解するのは難しくありません。

第三に、これらすべての背後には、大規模なコンピューティング能力、超大規模なコンピューティング リソースの集約、超大規模なモデル構造の設計など、暴力的なデータの美学が見られるだけではありません。 、膨大なデータの集約だけでなく、すべてのリンクも強力な経験の蓄積です。言い換えれば、現在の大規模モデルの研究は、多くのソフトウェア工学システムの問題と切り離すことができず、炉心電力消費には継続的な降下と蓄積が必要です。

こうしたテクノロジーはAI業界にどのような変化をもたらすのでしょうか?

#第一に、運用パラダイムに大きな変化があり、第二に、コア機能には多数の C 側要素があるため、 AI テクノロジーの反復により沿ったデータ閉ループを自然に作成でき、強力なフライホイール効果を形成します。これは、製品が長期的な持続可能性を持ち、ビジネス上の障壁が確立されやすいことを意味します。

Yang Fan 氏は、このような意見に対して次のことを強調するために見解を共有しました。 AI 2.0 と AI 1.0 の企業が完全に混乱することはありません。 SenseTime は 2018 年以来、SenseTime のビジネス全体の持続可能な発展をサポートする大規模な事前トレーニング モデルを作成してきました。

SenseTime プラットフォーム コンテンツの「1 つのプラットフォームと 4 つの柱」における「1 つのプラットフォーム」は、人工知能の「大きなデバイス」を指します。インフラストラクチャー。長年にわたる継続的な投資は、AI インフラストラクチャが将来的により繁栄した産業エコシステムをサポートするという SenseTime の主張から生まれました。インフラストラクチャ レベルで言えば、大量のモデル設計とシステム チューニングの経験が大規模なモデル サービスをサポートし、より多くの人々が独自のモデルを反復するのに役立ちます。

全体として、この問題の中核となる価値は、AI インフラストラクチャ全体が柔軟でスケーラブルになることです。 SenseTime は、オールラウンドな機能を提供することで、人工知能インフラストラクチャ、市場、業界全体に対して、より基本的なサポート機能を提供したいと考えています。

#Qiyuan World Yuan Quan: AGI の中国式探検

#ChatGPT Afterサークルを破ると、人々は一般的な人工知能に対する理解と理解も深まります。国内 AGI 探査の先駆者として、Qiyuan World の創設者兼 CEO である Yuan Quan

氏は、過去数年間の探査プロセスを共有しました。

##Qiyuan の観点から見ると、AGI はゲームから始まり、インターネットに向かって移動し、メタバースが壊れます。 1 つ目は、StarCraft を最初からプレイするなど、ゲームの世界でこの AGI を探索することです。第二段階はインターネットの世界からの脱却です。特に Transformer のリリース後、インターネット上の AGI の商業的価値はゲームの 100 倍になっています。 3 番目の部分はメタバースです。これは今後 5 ～ 10 年で最も重要なものの 1 つです。

メタバースの本質は、インターネット上の豊富なコーパスと豊富なインタラクション、さらに 3D オープンワールド ゲームの組み合わせです。

AIGC がメタバースをどのように誕生させるか、メタバースで AGI をどのようにトレーニングするかは、将来的に非常に価値のある提案です。

最後のステップは、AGI の仮想移行と現実の移行

、現実世界のサービスまたはアプリケーションである可能性があります。これは Qiyuan の回答です。トレンドジャッジに。

Qiyuan のこのプロセスにおける探索は主に 2 つのステージに分かれています。最初のステージ

は主にさまざまなゲームに基づいています。パラメータ レベルが数千万または 1 億以内の大規模な意思決定モデルをトレーニングすることで、AI が小さなサンプルを使用したり、ゼロから開始してこの種のタスクの境界を探索したりできるようになります。

第 2 フェーズ

は、2021 年から開始する 10 億から 100 億のパラメータを持つ言語モデルです。 Qiyuan の現在の目標は、大規模意思決定モデル技術プラットフォームに基づいて、人々にインスピレーションを与え、人々に寄り添うことができる AGI を開発することであり、昨年からは NPC とのチャットに重点を置き始めました。これはゲームの分野に限らず、一部の歴史上の人物や二次元のキャラクターなど、より広い仮想世界でも同様であり、ユーザーもそれらと深く触れ合いたいと考えています。

たとえば、劉備をベースにしたコンパニオン NPC を作成しました。なぜ劉備は泣くのが好きなのですか?アドゥについてどう思いますか？彼は、性格と事実に基づいて対話や対話を行うことができます。

#Qiyuan World は、AGI があらゆるシナリオに対応できると信じています。 。 Qiyuan の本来の目的とビジョンは、より多くの人々にインスピレーションを与え、共感を与えることです。

#ラウンドテーブル フォーラム

爆発後の商品化プロセス

「Hello New World」サミット設定ラウンドテーブルAIGCの事業化をテーマにフォーラムが開催されました。

昨年の爆発的な爆発から今年の猛暑に至るまで、AIGC のテクノロジーの反復と商品化はほぼ並行して進んでいます。今回招待される代表的なゲストは次の 4 人です。

• Yunbo Technology 創設者兼 CEO の Mei Song 氏、 AIGC バーチャル コンテンツ プラットフォームのパイオニア;

##• Source Code Capital のパートナーである Huang Yunang は、テクノロジー主導のイノベーションに引き続き注目しています;

• 特ザン共同創設者、王喆##コンテンツ テクノロジー #;

Tiamat創業者兼CEO、国内有数のAI画像生成技術サービス実践者青gan。

#Qubit シンクタンク所長

Liu Meng 後援Yuan

の 3 トピック に主に焦点を当てました。AIGC の爆発的な成長の背後にある商業化の理由、モデル層とアプリケーション層での起業家精神、新しいシナリオと新しい期待です。

AIGC の爆発的な普及の背後にある商業的な理由

Qinggan 氏の目には、優れた発電効果が AIGC の商業化の原動力となっています。イメージは自然に伝わります。比較的細分化されたエフェクトから、高品質かつ迅速な生成を実現する能力まで、技術開発の促進に多くの注目を集め、画像生成の商業的価値に判断をもたらしました。

#Wang Zhe 氏は、人気の第一の理由は効果が良好であり、効果の明らかな進歩により画像生成がもたらされたためであると結論付けました。 2 番目の理由は、Stable Diffusion などのオープンソースにより大規模な複製の可能性が提供されることです。また、若い消費者層の注目度の高さから、ブランドも先進テクノロジーを消費者とのコミュニケーションの架け橋として活用しようとしている。

Huang Yunang は、これが多数の C サイド ユーザーが ChatGPT を体験できるという事実に関係していると考えています。 ChatGPT は基本的に技術ロードマップの方向性を定めており、その機能の大幅な向上は生産性にも変換され、あらゆる階層がこのテクノロジーを使用して最初からやり直すことができるようになります。技術の変化は徐々に業界に影響を与え、製品を形成し、ビジネスを形成します。

Mei Song 氏の見解は、一方では AI テクノロジーの進化により、その効果が使用可能な閾値に達し、変換できるようになったというものです。生産性が直接的に向上し、商業的価値が反映されますが、一方で、最初に普及した画像とテキストの生成の商業化までの道のりは比較的短いです。

現在の市場における国内と海外の AIGC の商業化には一定のギャップがあり、それはビジネス環境に依存すると誰もが一般的に信じています、市場規模、ユーザーの使用習慣は、支払い意欲と密接に関係しています。また、AIGCは実際に中国での作業効率を大きく改善したが、企業はAIGCを「黙って潤す」ために利用しているため、AIGCスタートアップ企業のようにタイムリーにメディアや世間の注目を集めることができるわけではない。

#モデル層 VS アプリケーション層

AIGC の商用化の道筋は、主に 2 つのアイデアに分かれています。1 つは独自の大規模モデルをトレーニングすることであり、もう 1 つは既存の大規模モデルに基づいてアプリケーション層を革新することです。どちらの側がより優遇されるに値するでしょうか？

AI ペイント サービス プロバイダーとして、Qinggan は、今後長い間、モデル層とアプリケーション層でのイノベーションが連携して進むと信じています。手とは切り離せないものです。サービスプロバイダーは、アプリケーション層で十分な実際のデータを収集し、モデル層でユーザーのフィードバックに基づいてさらに最適化する必要があります。

Mei Song氏は、将来的に必要とされる大規模モデルの数はそれほど多くないと考えているため、モデル層の起業家精神は大企業に適しており、より多くの起業家がアプリケーション層で新たな機会を見つける必要があると考えています。また、考慮すべき点として、大型モデル技術の発展によりアプリケーション層の起業家精神が制限されるため、可能な限り中核顧客の把握と産業チェーンの拡大に努める必要があると指摘した。

Huang Yunang 氏は、業界で広く議論されている問題「AIGC 時代には、本当にすべてのアプリケーションをやり直す必要があるのか​​?」について、自身の見解を詳しく説明しました。同氏は、投資家や新興企業はこの機会を利用して業界を再編し、大企業を転覆させようとしているが、大手企業はAIGC時代を利用して後発企業との距離を広げたいと考えていると述べた。

Wang Zhe 氏の見解では、技術革新と技術の反復を前に、すべての業界を「やり直し」とは言えません。知識におけるイノベーションの中には、小規模で構造化されたものもありますが、破壊的な変化をもたらすものもあります。構造変化を定義することによってのみ、価値を再分配し、大手メーカーになる機会を得ることができます。

#新しいシーンと新しい期待

AIGC は新たなチャンスをもたらしますが、商業化の観点から最も期待に値するシナリオは何ですか?

Qinggan がこの質問に答えたとき、彼が出した答えは、「コンテンツ制作がより速く、より良くなったときに、消費者をどのように引き付けるか?」というものでした。テクノロジーが反復され、コンテンツが蔓延すると、ユーザーの注目をいかに集めるかが業界の商業化をより面白くするでしょう。

黄雲港氏の答えは「答えるのは難しい」です。なぜなら、彼は多くのシーンについて非常に楽観的であり、最も可能性のあるシーンを選択するのが難しいからです。 . .また、新しい商品形態が次々と生まれてくることで、想像を超えた新たなビジネス形態が生まれる可能性もあり、既存のシーンだけでヒーローを判断し切ることはできません。

ライブ ストリーミングとゲームは、メイ ソン氏が最も楽観的に取り組んでいる汎エンターテイメント シナリオです。これら 2 つの分野に対する Song 氏自身の熱意 特に好まれ、注目されていることに加えて、かなりの市場規模もあります。起業家精神にとって、気に入った大きな市場を見つけることは非常に重要であり、AIGC は「間違いなく大きなメリットです」 」は世界のゲーム業界にとって非常に価値のある新製品として爆発的に生まれる可能性があります。

Wang Zhe は、AIGC がマーケティング部門にもたらした変化を非常に懸念しています。 AIGC は創作の敷居を下げ、作業効率を向上させ、消費者のエンターテイメントにとって非常に有益であると同時に、AIGC 時代にはブランドと消費者は一方通行のコミュニケーションから頻繁な双方向コミュニケーションに移行します。素晴らしいビジネスの見通し。

#中国 AIGC の新たな機会

#注目を集めているテーマは、中国AIGCの新たな機会であり、このテーマに関しては、業界の第一線で活躍する企業やベンチャーキャピタルの代表者らもその場で白熱した議論を展開した。

Zhu Lei 氏、Yuanyu Intelligence の共同創設者兼 COO。 中国版 ChatGPT 企業の第一陣の代表である同社の製品 ChatYuan は、発売されるとすぐに業界の多くの人々の注目を集めました。

#Unbounded AI 共同創設者

马千里

。中国におけるジェネレーティブ ペインティングのパイオニアとして、Wijie AI は現在、ネットワーク全体で 100 万人以上のユーザーをカバーしています。

Huayuan Shusapien の商品化担当副社長

Lin Lenny

。 Huayuan Computing は、計算知能から知覚知能、そして認知知能への移行を完了しました。

#フィールドに常に注目している人もいますディープテクノロジーと最先端テクノロジーのFengrui Capital Investment Partner
Chen Shi

。

#Qubits 編集長

金磊
の後援の下、直感的な感情、モデルの均一性と奇跡、中国語版 ChatGPT などのトピックを中心に議論が行われました。

直感的な感覚

まず第一に、ChatGPT の嵐の下での感情について話すとき、何人かの代表者が衝撃、衝撃、興奮などの肯定的なフィードバックについて言及しました。

しかし同時に、関連分野の起業家として、Unbounded AI の共同創設者である Ma Qianli 氏は不安を感じています。技術開発は本当に早いですが、まだまだ進んでいるように感じられ、業界全体のパートナーも不安を抱えており、この波に乗れなければ淘汰されてしまうのではないかと不安を感じています。

#元気に奇跡

##現在の大規模モデル開発エコシステムにおける避けられない傾向として、Unbounded AI の共同創設者である Ma Qianli 氏と Fengrui Capital の投資パートナーである Chen Shi 氏はどちらも、これは教師なし学習の分野における実証済みの画期的な進歩であり、人間がそれほど強力である必要はないと信じています。介入。

これに関連して、馬千里氏は次のようにも付け加えました。「精力的」であろうと、他の方法であろうと、「奇跡」が起こり得る限り、それは良いことです。

#ビジネスの観点から、Fengrui Capital の投資パートナーである Chen Shi 氏は、起業家としての機会のほとんどはまだモデルに達していない可能性があると述べました。レベル。

中国版ChatGPT

Huayuanshusapien 商業化担当副社長

林laneni

は、この問題に関して比較的前向きな姿勢をとっており、将来的には中国も独自の OpenAI 会社を設立すると信じています。

Yuanyu Intelligence の共同創設者兼 COO

Zhu Lei

は、全員がいくつかの非営利プロジェクトにもっと注目するよう提案しました。国内のオープンソース データセットとオープンソース モデルの進歩。これは将来の基礎となる可能性があります。 OpenAI が最初から非営利目的で構築されたのと同じです。

中国 AIGC の新たな機会

# # 中国AIGCの新たなチャンスについて、複数の著名人も意見を語った。

Zhu Lei 氏はこの波を

PC インターネットの初期のようなものだと表現し、Lin Laini 氏は人材の雇用の問題に焦点を当てました。それが失業の波を引き起こすことはないと信じている。

馬乾利も陳詩も、これは全人類にとってのチャンスであると信じており、諸外国と比べるとまだ一定の差はあるものの、まだ一定の差はありましたが、最終的には追いつくことができました。 Chen Shi 氏は、この波を当時のモバイル インターネットに例えました。

以上が20 人以上の著名人が中国の AIGC 業界について議論します!シーンは混雑し、200万人以上のオンラインネチズンが「もう一度フルで見る必要がある」と述べたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。