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从2022 年下半年最先，  随着深度学习的生长，以 Diffusion、ChatGPT为代表的 推翻性 AI应用破圈，标志着人工智能领域的重大突破，  引发全球共振。不少人将 ChatGPT的问世比喻为“蒸汽机”，人工智能就此走向“工业时代”。

上海人工智能产业投资基金作为上海市级产业投资基金，凭证建设人工智能“上海高地”的战略部署 ，始终亲热跟踪手艺带来的AI产业链手艺及商业模式变迁 。下面是近期我们对 AI手艺及产业生长趋势的思索：

焦点看法：

ChatGPT展现了极强的语义明晰、多轮相同对话、推理演绎能力 ，代表了人工智能研究范式的改变。以 Transformer为基础的软硬件尺度化趋势简直立让我们有理由 信托且为之振奋：我们正站在在 AI工业化革命发作的拐点——与其说 ChatGPT 证实 了某一条 AI 研究蹊径的乐成，  倒不如说它更大的意义是证实了 AI这些年不停收敛但依然存在多种选择的种种蹊径里，  最终真的是会走出一条路：AI工业手艺革命终将到来。

大语言模子使用自然语言交互，  推翻了原有的人机交互方式 。从键盘鼠标、触摸屏、语音，人机交互方式的改变重塑了信息产业的形态。人工智能驱动的自然语言交流不仅加速虚拟天下的确立，带来了生产力的革命，也会重塑生产关系，现实天下的下游应用都有望被重构。

随同参数规模增速的不停提升， 算力和训练成本仍存在瓶颈，大模子的性能天花板远未到来，甚至算法需要凭证硬件优化 ，包罗芯片级优化、数据中央架构优化、机械学习漫衍式框架在内的软硬件团结调优等算力创新将成为破局要害，转动起 AI 算力 -AI应用的产业飞轮。

大模子参数是社会底层知识、学习资料的承载，  具有极高的社会、经济和文化价值。思量到全球政策环境、企业私有化部署的需求、数据跨境的合规风险等因素，中国自力自主大模子构建的迫切性呼之欲出。  道阻且长 ，行之将至。若何行使好 AI工程化这一构建大模子的焦点能力，以及行使中国的规模效应使大模子迅速普及并改善闭环， 是破局的时机。

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一、 拐点将至：  大模子研发范式的改变标志着 AI 真正走向了工业化生产蹊径

ChatGPT若何能力出众？

相比于之前的 Chatbot，我们可以看到一个惊人的 ChatGPT：极好的明晰和掌握用户意图，具有出优越的多轮相同对话、影象、  归纳和演绎能力，  会甄别高水准谜底， 知道若何一步一步解决用户问题 ，有逻辑和条理的输出回覆效果。

ChatGPT背后的手艺突围和能力养成？

任何 AI手艺都不是扑朔迷离。在赞叹以 ChatGPT、Diffusion 为代表的 AIGC 所展现的惊 人能力的同时， 我们看到的是一次深度学习算法、算力提升、数据积累三浪叠加后的“鼎力出事业”，以及背后长达几十年的酝酿。

大语言模子(LLM)标志着AI研究范式的改变：拉长 NLP 手艺生长时间周期，早期阶段  (2013 年左右)  的 NLP义务接纳传统的“特征提取 机械学习”举行研究，第二阶段转变为“预训练模子 fine tune”范式，  均致力于“大练模子”，即凭证下游义务调整预训练模子，  辅助机械明晰人的意图。而在以 ChatGPT 为代表的 GPT3.0  “预训练模子 Prompt”范式中，通过“练大模子”大幅减小预训练的义务和下游义务之间的统计漫衍差距，让盘算机适配人的习惯下令表达方式，提高整体义务的通用性和用户体验，从而使通用底座模子成为可能。

模子规模引发能力突变：研究注释，大模子许多能力上的惊人突破，并非一个线性的过程，而是在模子尺寸到达一个量级时发生突然的“进化”(Scaling Law 即规模定律)。 当 LLM的参数目到达一定量时(好比 100 亿)，模子的能力将发生突变。  GPT 3.0 模子下 1750 亿参数目“涌现”出的壮大智能显示，验证 ScalingLaw 生效，  由此获得了存在于大模子而非小模子的涌现能力。 更深度的人类流动信息酿成可用数据， 进一步引发模子-数据的飞轮效应。从神经网络角度看，人脑有约 100 万亿神经元。GPT-3 有 1750亿参数，预计 OpenAI的 GPT-4 模子参数目将变得更大， 但距离人脑的 100 万亿神经元尚远。随着算力的提高，参数规模提升能否带来新的特征值得期待， 我们信托大语言 模子的新能力会随着参数和模子规模的激增而进一步解锁。

尺度化趋势正在加速：在算法层面，  大模子的焦点 Transformer有统一算法的趋势，图像、自然语言明晰、多模态的主要手艺蹊径基本都基于 Transformer 实现。算法的 收敛某种水平上使得硬件收敛成为可能，而 Transformer加速引擎成为算力必选项。 虽然现在算法、软件、硬件尚未实现完全尺度化，  但我们可以清晰的看到 LLM 尺度化历程正在加速，   逐渐展现出   “通用目的手艺”的三个特征即普遍适用性、动态演进性和创新互补性，  有望成为驱动工业革命的增进的引擎。

二、 革故立新，  人机交互方式的改变引发生产力的工业化转变 ，产业链将被重构

回首科技提高和产业转变的历史可以发现，历次科技革命和工业革命都带来了改变人类生发生涯的手艺、产物和服务。科技革命标志性的科学成就以及工业革命的主导手艺往往具有推翻性特征，  无一纰谬解放生产力、推悦耳类文明演进发生了深远影响。

大语言模子所推动的本质转变在于改变了人机交互方式。自然语言成为了人机交互前言，盘算机可以明晰人类自然语言，  而不再依赖牢固代码、特定模子等中央层。  以手机、平板等为载体的人机交互方式可能在元宇宙场景下以更自然的方式展现，移动互联网时代的人工智能应用可能被重塑。

交互方式的改变将引发各行各业的生产力革命：用以嫁接盘算机与人类的软件“中央层”将不复存在，产物形态发生转变，软件可以迅速支持自然语言接口，而不必开发和挪用API接口。劳动工具、生产关系随之转变， AI 软件开发的门槛降低，  用户群扩大，  企业内部研发和产物的界线将日益模糊；产物凭证用户反馈举行直接调整， 产业链进一步缩短，生产效率提高。新的需求、职业、市场空间、商业模式呼之欲出，  数据-模子叠加的产业飞轮将彻底改变许多传统行业和产业名目。

规模工业化生产的名目有望体现：生产方式从“农耕时代”走向“工业时代”，AI 产业生态将从已往每个垂直应用领域做各自模子，酿成通过大模子做应用，通用性更强。   AI产业链将出现底层基础设施(芯片/云服务商)  - 大模子  - PromptEngineering Platform- 终端应用的水平化分工。我们勇敢推测，由于预训练模子需要花费大量的成本和手艺投入，因此类似台积电之于英伟达，大模子/AI平台的入门门槛高，一样平常参 与的工具照样以大规模的互联网公司和行业巨头为主，  未来可能只有 1-2 家公司是做大模子底层基础设施。原本期望通过做垂直化、场景化、个性化模子和应用工具扩张成平台型企业的中央层企业们的竞争可能日益猛烈；明晰行业痛点并在大模子基础上快速抽取天生场景化、定制化、个性化的小模子，从而实现差异行业和领域的工业流水线式部署的公司才气生计。靠近商业的应用型公司，依托 AI 将落地场景中的真实数据施展 更大价值。这某种水平上体现了规模工业化生产的特质，即产业分工，尺度化和规模化。

所有的下游应用都有望被重构：随着基础模子与工具层的崛起，构建应用的成本和难度将大幅降低。对于应用开发者来说，所有的下游应用值得被重构。传统企业( AI)将享受低成本构建应用模子的便利，行使场景和行业 know-how 优势更快的拥抱数字化转型， 大幅提升效率和体验；  创业公司(AI )  聚焦高价值场景，推翻现有营业，  在自己善于的偏向上去做突围，比大厂先一步做出数据飞轮，  形成壁垒。

三、 逾越摩尔定律，  算力瓶颈下的软硬件团结调优成为破局要害

新工业革命的主导手艺和产业不再出现单一性特征，很有可能演变为由多个交织手艺组成的手艺簇群，不停同步、掣肘、叠加和“纠缠”。回看人工智能产业的生长历史，每一波大生长都是与算力提升和数据发作相连系。软件与算力供需的失衡、能力的追赶不停催生创新手艺需求，一旦要害手艺迎来突破，将会动员整个产业群的生长。

受制于摩尔定律，AI训练成本高企，当前硬件算力的成本和供应远无法知足日益增进的内存和盘算需求。不仅仅是语言大模子参数规模呈指数增进。  LLM 将更大局限更深度的人类流动信息直接转化为可用数据，引发全球数据量激增。凭证 Google 统计,DNN的内存和盘算需求每年约增进 1.5 倍(2016-2020 内存增进 0.97-2.16，算力增进 1.26-2.16)；而算力供应却达不到。从 2016 至 2023 年，  英伟达 GPU 单元美元的算力增进7.5倍(P100 4 GFLOPS/$ 到 H100 30 GFLOPS/$)，  GPU算力提升约 69 倍(P10022TFLOPS到 H100 1513TFLOPS)，GPU效率提升约 59 倍(P100 73.3 TFLOPS/kw到 H100 4322T FLOPS/kw)。  虽然 GPU 在种种效率有显著提升，  耐久来看，算力需求每年约增进 1.5 倍存在一定的不能延续性， 我们预计在*情形下英伟达 GPU的算 力供应每年增进 1 倍， 按一样平常手艺渗透纪律， 算力层面还需要一定水平的优化， 否则很难和应用形成较好的正反馈效应，从而提升行业的渗透率。   若何在 AI 算力上实现手艺突破、降低成本、扩大规模，  提升 AI 训练的边际效益，  将成为手艺创新的焦点。  催生的算力创新需求包罗：

-       芯片级优化。已往十年里芯片性能的提升，跨越 60%直接或间接受益于半导体工艺的提升，  而只有 17%来自于芯片架构的升级；而摩尔定律放缓，  每 100m 栅极的成本将延续增添(好比从 28nm的 1.3 美元提升到 7nm的 1.52 美元)，主要由制造这些芯片的庞大性增添所驱动——即制造步骤的增添，远远达不到经济效益。同时，制造难度增添，也将增添良率带来的损失，  需要通过将大芯片分成更小的 Chiplet提高产量/良率，  降低制造成本。

-     数据中央架构优化。据英伟达估量，到 2030 年数据中央能耗占全社会能耗 3-13%，而数据中央架构也在演进中，从原先的 CPU 作为单一算力泉源，引入软件架构定 义，再到增添 GPU、DPU，GPU、DPU 的引入使得数据中央三种盘算芯片分工明确，从而提升整个数据中央的效率。

-       机械学习漫衍式框架。大模子大算力一定需要多机多卡训练，  以 ChatGPT 为例，训练一次需要 3.14×E23 FLOPS算力。但从训练到推理的历程，模子参数数目不 变，漫衍式框架加速优化的辅助显著。以英伟达 A100 为例，A100 早期训练效率只有 20%，经太过布式框架的优化，效率可以提升 30%~40%，整体效率提升至 50%~100%。

四、 时不我待：中国自主大模子的一定、时机和挑战

以 OpenAI、微软等为代表的蓬勃国家巨头对科技创新和产业升级新一轮麋集投入的效果逐步展现， 科技革命和工业革命下新一轮“手艺—经济范式”变迁也随之逐渐晴朗。科技工业革命一定随同理念、知识、制度，  甚至社会价值观和国际话语权的深刻转变，引发新一轮的国际和经济竞争。ChatGPT 的泛起意味着 AI 产业水平化分工的条件基本成熟，天下上并不需要许多个大模子，但大模子参数作为社会底层知识、学习资料的承载，具有极高的社会、经济和文化价值。基于全球政治环境、代表中国中大型企业私有化部署的需求、数据跨境的合规风险和平安思量，我们以为，中国一定会有自己的 LLM  (大模子) 。

将构建中国自主的大模子视为在 AI领域全方位军备竞赛并不为过。这需要超大规模智算平台对芯片、系统、网络、存储到数据举行通盘系统优化，需要一个能自主掌控更多环节从而实现全局调优的方案。  虽然现在我们在算力、高质量数据集、*人才资源、应用生态方面与外洋存在较大差距，但以百度、腾讯、阿里为代表的中国科技公司们在这个手艺周期里所生长出来云、数据、芯片和庞大系统，已劈头拥有了介入这场 ChatGPT 竞争的“入场券”。纵然现在各环节依然存在不小的代际差，但我们笃信基于多年积累的建模、训练和调参，加大耐久的资源和人才投入，深度融合的数据和场景，底层训练数据， 我们自主自力的大模子依然存在商业闭环的时机。

若何追赶？焦点能力在于工程化能力和应用规模。  作为系统工程，AI 需要依赖重大的团队支持。类比搜索引擎公司，搜索引擎壁垒不在于算法自己，而在于工程化的需求， 例如谷歌搜索引擎、头条推荐，都需要壮大的工程能力。OpenAI的 GPT-1 到 GPT-3 再到现在的ChatGPT，模子结构没有发生任何转变(transformerdecoder)，单一产物仍需要几百名正式员工、上千名标注员打磨三年——AI 工程化恰是中国的时机。  同时，中国基本上所有的互联网公司都是 AI 公司，  中国的规模效应，有望让大模子迅速普及化的改善闭环， 成为中国企业迎头追赶的时机。

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人工智能有助于经济的自动化、智能化，AI 大模子的最终目的是 AGI(通用人工智能) 。AI大模子对人类转达信息的载体有了更好的学习，  在此基础上各个前言之间的互通成为可能。当这一目的实现的时刻，  人类种种经济流动发生的信息的生产、传输、分发、消费可实现编程化，万物智能成本无限降低，  人类的生产力与缔造力获得进一步的解放。

信托耐久的气力。上海人工智能基金秉持耐久主义，助力人工智能从业者们这场系统战、持久战中保持定力。上海人工智能产业基金是经上海市政府批准赞成，  由国盛团体、临港团体团结市区两级财政及市属大型产业团体配合提议，由上海临港科创投资治理有限公司担任基金治理人，旨在贯彻落实天下人工智能大会功效，加速推进上海人工智能高质量生长。基金聚焦人工智能焦点手艺和要害应用，同时关注优异创业者陪护和生态资源的延续积累，致力于打造人工智能产业生长种种要素联通的“一站式”平台，助力建设人工智能“上海高地”，同时为产业升级转变缔造耐久价值。

ChatGPT的能力展现为人工智能产业链注入了新活力，纵然尚处于萌芽期，  其展现的缔造能力充满想象空间，有望动员 AIGC 类应用快速发作。人工智能手艺作为驱动数据经济的手艺底层，有望迎来新的生长时机，在数字时代赋强人类生产力与缔造力进一步解放和刷新。 上海人工智能基金将延续通过手艺引领与场景赋能双轮驱动， 推悦耳工智能成为驱动新一轮科技革命和产业转变的主要气力。