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AI公司并不是重新復(fù)制一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司，AI是一個(gè)更基礎(chǔ)更根本的生產(chǎn)力。

文｜《中國(guó)企業(yè)家》記者孔月昕

編輯｜馬吉英

頭圖來(lái)源｜受訪者

一年前，行業(yè)還在討論基座大模型的參數(shù)、能力，今年在世界人工智能大會(huì)（WAIC）現(xiàn)場(chǎng)隨處可見(jiàn)的，是輕量級(jí)的Agent系統(tǒng)、AI應(yīng)用解決方案……AI廠商都表現(xiàn)得更加落地、務(wù)實(shí)，所有展臺(tái)都在力求充分展現(xiàn)自家的商業(yè)化能力、產(chǎn)品落地能力和客戶合作案例。

MiniMax的展臺(tái)上，主要對(duì)外展示的也是MiniMaxAgent、海螺AI、MiniMaxAudio、星野等AI應(yīng)用產(chǎn)品，包括智慧家居、穿戴設(shè)備、智能座艙、智能音響、智能耳機(jī)及交互設(shè)備等AI智能硬件產(chǎn)品，以及文旅、電商、辦公、教育、游戲、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域應(yīng)用。

攝影：孔月昕

背后的原因在于，大模型行業(yè)正經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性變革，推理成本一年內(nèi)驟降一個(gè)數(shù)量級(jí)；開(kāi)源生態(tài)如雨后春筍，逼近閉源模型的性能；Agent應(yīng)用商業(yè)化加速，在垂直領(lǐng)域深耕的新興廠商，有希望跟巨頭形成差異化競(jìng)爭(zhēng)。

在這一背景下，7月26日，MiniMax創(chuàng)始人、CEO閆俊杰在開(kāi)幕式上發(fā)表了題為《每個(gè)人的AI》的主題演講。

核心要點(diǎn)有：

1.隨著模型變得越來(lái)越好，人工智能正逐步成為社會(huì)的生產(chǎn)力。

2.AI公司并不是重新復(fù)制一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司，AI是一個(gè)更基礎(chǔ)更根本的生產(chǎn)力。

3.AI領(lǐng)域一定會(huì)有多個(gè)玩家持續(xù)存在。

4.AI會(huì)變得越來(lái)越強(qiáng)，而且這種增強(qiáng)幾乎是沒(méi)有盡頭的。

5.大量創(chuàng)新能讓AI研發(fā)變成一個(gè)沒(méi)有那么燒錢的行業(yè)。

以下為閆俊杰演講內(nèi)容（有刪減）：

AI正進(jìn)化為更強(qiáng)的生產(chǎn)力

在我過(guò)去從事AI研究工作的15年里，當(dāng)我每天面對(duì)任務(wù)寫(xiě)代碼，看論文做實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，一直都在想一件事：如此受關(guān)注的人工智能到底是什么？人工智能跟這個(gè)社會(huì)到底有什么樣的聯(lián)系？

隨著模型變得越來(lái)越好，人工智能正逐步成為社會(huì)的生產(chǎn)力。比如，我們?cè)谧鋈斯ぶ悄苎芯繒r(shí)，每天需要分析大量數(shù)據(jù)，一開(kāi)始我們需要寫(xiě)一些軟件來(lái)分析這些數(shù)據(jù)，后續(xù)我們發(fā)現(xiàn)，可以讓AI生成一個(gè)軟件幫助分析所有數(shù)據(jù)。作為一個(gè)研究員，我也非常關(guān)心每天AI領(lǐng)域的所有進(jìn)展，一開(kāi)始我們?cè)O(shè)想，是不是可以做一款A(yù)PP，來(lái)追蹤各領(lǐng)域的進(jìn)展？后面我們發(fā)現(xiàn)，做一個(gè)AIAgent來(lái)自動(dòng)跟蹤更加高效。

閆俊杰來(lái)源：受訪者

AI正逐步進(jìn)化為更強(qiáng)生產(chǎn)力的同時(shí)，也能產(chǎn)出越來(lái)越強(qiáng)的創(chuàng)意。比如，15年前上海舉辦世博會(huì)的吉祥物叫“海寶”，過(guò)去15年，上海有了全方位的發(fā)展，我們?nèi)绻肜^續(xù)用“海寶”IP生成一系列更具上海特色、符合時(shí)下潮流的衍生形象時(shí)，AI可以做得更好。

再比如最近非常火的Labubu，此前制作一個(gè)Labubu創(chuàng)意視頻，可能需要兩個(gè)月，花費(fèi)大約幾十甚至百萬(wàn)元人民幣。通過(guò)越來(lái)越強(qiáng)的AI視頻模型，類似的視頻基本一天時(shí)間就可以生成出來(lái)，成本只有幾百塊錢。

通過(guò)高質(zhì)量的AI模型，互聯(lián)網(wǎng)上的大部分內(nèi)容與創(chuàng)意會(huì)變得越來(lái)越普及，低門(mén)檻讓每個(gè)人的創(chuàng)意得以充分發(fā)揮。

除了釋放生產(chǎn)力與創(chuàng)意之外，我們發(fā)現(xiàn)，AI的使用已經(jīng)超出最初的設(shè)計(jì)與預(yù)期，從而出現(xiàn)各種各樣想象不到的應(yīng)用場(chǎng)景：比如解析一個(gè)古文字、模擬一次飛行、設(shè)計(jì)一個(gè)天文望遠(yuǎn)鏡……僅需要少量協(xié)作，就可以把每個(gè)人的想法變成現(xiàn)實(shí)。

面對(duì)這么多變化，一個(gè)想法開(kāi)始在我的心里涌現(xiàn)出來(lái)：AI公司并不是重新復(fù)制一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司，AI是一個(gè)更基礎(chǔ)更根本的生產(chǎn)力，是對(duì)個(gè)人能力和社會(huì)能力的持續(xù)增強(qiáng)。

其中比較關(guān)鍵的兩點(diǎn)是：第一，AI是一種能力，第二，AI是可持續(xù)的。人類很難突破生物定律，比如永不停歇地學(xué)習(xí)新知識(shí)、持續(xù)變聰明，而AI可以做到。當(dāng)我們建造出更好的AI模型時(shí)，我們也發(fā)現(xiàn)，AI也在和我們?nèi)祟愐黄疬M(jìn)步，一起做出更好的AI。在我們公司內(nèi)部，員工每天需要寫(xiě)很多代碼，做很多研究型實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)在，大概有70%的代碼是AI來(lái)寫(xiě)，90%的數(shù)據(jù)是靠AI來(lái)分析。

這種情況下，AI如何變得越來(lái)越專業(yè)？一年前，訓(xùn)練模型還需要人力完成大量的基礎(chǔ)標(biāo)注工作，標(biāo)注員是一個(gè)不可或缺的工種。而今年，專業(yè)AI可以完成大量機(jī)械的標(biāo)注工作，標(biāo)注員可以專注于更有價(jià)值的專家型工作，幫助模型變得更好。標(biāo)注工作也不再是簡(jiǎn)單給AI一個(gè)答案，而是教會(huì)AI學(xué)習(xí)人類思考的過(guò)程，從而使AI能力變得更加泛化，越來(lái)越接近人類頂尖專家的水平。

AI現(xiàn)在還進(jìn)步到可以在環(huán)境中進(jìn)行大量學(xué)習(xí)。在過(guò)去半年里，只要這個(gè)環(huán)境可以被定義出來(lái)，且有明確的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，被放入該環(huán)境中學(xué)習(xí)的AI，就可以逐漸解決相應(yīng)問(wèn)題。

基于這些觀察，我們有一個(gè)非常確定的判斷：AI會(huì)變得越來(lái)越強(qiáng)，而且這種增強(qiáng)幾乎是沒(méi)有盡頭的。

AI不會(huì)被一家組織壟斷

隨著AI對(duì)社會(huì)的影響越來(lái)越大，未來(lái)它會(huì)不會(huì)被壟斷？最終是被掌握在一家組織里，還是在多家組織里？

我們認(rèn)為，AI領(lǐng)域一定會(huì)有多個(gè)玩家持續(xù)存在。原因有三點(diǎn)：

第一，我們目前用到的所有模型，都依賴對(duì)齊（ModelAlignment）。很明顯，不同模型的對(duì)齊目標(biāo)不一樣。比如，有的模型對(duì)齊目標(biāo)是一個(gè)靠譜的程序員，那么它做Agent就會(huì)特別強(qiáng)；有的模型對(duì)齊目標(biāo)是與人的交互，那么它情商就會(huì)比較高，能夠做流暢的對(duì)話；有的模型可能會(huì)充滿想象力……不同的對(duì)齊目標(biāo)反映了不同公司或者組織的價(jià)值觀，這些價(jià)值觀最終會(huì)導(dǎo)致模型的表現(xiàn)非常不一樣，也會(huì)使得不同模型擁有各自的特點(diǎn)，并且長(zhǎng)期存在。

來(lái)源：視覺(jué)中國(guó)

第二，我們最近半年用的AI系統(tǒng)已經(jīng)不是單個(gè)模型了，而是一個(gè)多Agent系統(tǒng)，里面涉及多個(gè)模型，不同的模型也可以使用不同的工具。這會(huì)讓AI智能水平越來(lái)越高，能夠解決越來(lái)越復(fù)雜的問(wèn)題，但也會(huì)帶來(lái)一個(gè)結(jié)果，單一模型的優(yōu)勢(shì)在多Agent系統(tǒng)里會(huì)逐漸變?nèi)酢?/p>

第三，在過(guò)去半年，有很多非常智能的系統(tǒng)，都不是大公司所擁有的。背后的原因在于，過(guò)去一年里，開(kāi)源模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，并變得越來(lái)越有影響力。過(guò)去一年中，最好的模型雖然還是閉源的，但好的開(kāi)源模型越來(lái)越多，同時(shí)也在不斷逼近最好的閉源模型。

基于這三點(diǎn)原因，我們認(rèn)為，AI一定會(huì)被掌握在多家公司手中。與此同時(shí)，我們認(rèn)為AI一定會(huì)變得越來(lái)越普惠，使用成本也會(huì)變得更加可控。

在過(guò)去一年半，我們可使用算力更多了，但AI模型的大小沒(méi)有發(fā)生特別大的變化。背后的原因在于，對(duì)所有實(shí)用模型而言，計(jì)算速度是一個(gè)比較關(guān)鍵的因素。如果模型計(jì)算速度特別慢，就會(huì)降低用戶的使用意愿，所以所有公司都關(guān)注模型的參數(shù)量和智能水平之間的平衡。

此前，模型增長(zhǎng)和芯片的進(jìn)步速度基本上是成正比的。芯片的進(jìn)步速度是每18個(gè)月翻一倍，模型也會(huì)保持相應(yīng)的增長(zhǎng)趨勢(shì)。而現(xiàn)在，雖然大家都有更多的算力，模型參數(shù)卻沒(méi)有變得更大。那這些增長(zhǎng)的算力花在哪了？我認(rèn)為有以下幾點(diǎn)：

首先，在訓(xùn)練上，過(guò)去半年，規(guī)模增長(zhǎng)的速度已經(jīng)變得比較緩慢，訓(xùn)練單個(gè)模型的成本沒(méi)有顯著增加，算力更多花在研究跟探索上。研究和探索，除了取決于算力外，還取決于高效的整體實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、高效的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，以及一些天才的創(chuàng)意。

這導(dǎo)致?lián)碛蟹浅６嗨懔Φ墓竞蜎](méi)有那么多算力的公司，在訓(xùn)練上的差異可能并不大。沒(méi)有那么多算力的公司，可以通過(guò)持續(xù)提升自己的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、提升思考能力和組織形式，讓實(shí)驗(yàn)探索變得更加高效。

其次，在推理層面，過(guò)去一年里，最好模型的推理成本降了一個(gè)數(shù)量級(jí)。我們認(rèn)為在接下來(lái)一兩年之內(nèi)，通過(guò)大量的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和優(yōu)化算法，最好模型的推理成本可能還能再降低一個(gè)數(shù)量級(jí)?？偨Y(jié)而言，訓(xùn)練單個(gè)模型的成本不會(huì)顯著增加。

大量創(chuàng)新能讓AI研發(fā)變成一個(gè)沒(méi)有那么燒錢的行業(yè)，但是算力使用還會(huì)增加。盡管Token會(huì)變得很便宜，但是使用Token的數(shù)量會(huì)顯著增加。去年ChatBot單個(gè)對(duì)話只要消耗幾千個(gè)Token，現(xiàn)在Agent單個(gè)對(duì)話可能消耗幾百萬(wàn)個(gè)Token，并且因?yàn)锳I解決的問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越實(shí)用，未來(lái)用的人也會(huì)越來(lái)越多。

讓每個(gè)人都用得起AI，這是我們對(duì)AI發(fā)展的判斷。我們認(rèn)為AGI一定會(huì)實(shí)現(xiàn)，并且一定會(huì)服務(wù)大眾、普惠大眾。

如果有一天AGI實(shí)現(xiàn)了，其過(guò)程一定是由做AI的公司們和他們的用戶一起來(lái)實(shí)現(xiàn)，并且這個(gè)AGI應(yīng)該屬于多家AI公司和廣泛用戶，而不是只屬于單個(gè)組織某家公司。