由启明创投主办的2023世界人工智能大会，其中,“生成式AI与大模型：变革与创新论坛”于7月7日在上海举行，该论坛是本届世界人工智能大会里，唯一一场由创投机构主办的论坛。
记者于论坛知晓，算力 与数据呈爆发式增长，人工智能步入 2.0 时代，海量数据作基础的大规模预训练学习，极大降低应用落地门槛 以及 AI 产业化基础研发成本，生成式 AI 可自动产出原创信息内容、 合成数据与物理对象模型，让 AI 能于大量实际场景辅助人类工作， 有机会创造广泛社会价值，生成式 AI 亦成如今创新创业者、投资方、政府部门等重点留意的时代主题。
算力基础设施正处于增长爆发期
启明创投合伙人周志峰进行了一场演讲，这场演讲的题目是“生成式AI与大模型引路产业变革与创新”。他讲道，大模型以及生成式AI正在引领目前一波最为重大的科技新浪潮，明确的信号源自Stable Diffusion、GPT、Midjourney和Copilot等一系列技术和产品，这些技术和产品呈现出了爆发式的用户采纳度，以及背后企业前所未有的高人均产出。大模型的“第一性原理”是对人类世界所有数字信息进行大规模压缩。过去40年里的算力、算法以及数据的累积，还有它们的发展，共同推动了如今生成式AI的爆发，基础架构层的企业获得了快速发展的机会，模型层的企业同样得到了快速发展的机会，应用层的企业也得到了快速发展的机会。
周志峰表示，AI新浪潮带来新的产品形态，模型不只是技术基础设施了，是触达用户的产品哩，即用户加上模型就等于应用，创投视角下的加AI和AI加两种模式的公司都在迎来快速发展，然而面对产业巨头还有大模型公司的边界扩张，创业企业得寻找自己的黄金通道，启明创投识别出AI 2.0已经跨过技术奇点的信号，还在市场引爆点来临前提前布局了多家大模型企业，未来会继续和大家一同见证生成式AI的高速发展。
显著拉动算力基础设施需求的是大模型以及多模态，然而在训练以及推理方面具备卓越实力的是“中国芯”。
启明创投合伙人叶冠泰称，处在大模型时代，对于千亿参数、万亿参数模型的训练而言，算力是必不可少的，大模型参数规模的高速增长持续对岸 GPU 能力提出更高要求，用以支撑各种各样模型做大算力的 GP，需要具备稳定性、扩展性、延迟控制、性价比等，呈现出典型的“木桶理论”，大算力芯片实施推广，离不开整个上下游实现，到 与芯 公 和大模型公司紧密合作，因为已然到来的 AI 时代，定必将迎来一片辉煌充满光辉希望的未来。
壁仞科技合伙人梁刚进行了该公司芯片产品的介绍，表述称，壁仞科技BR100芯片具备的BF16算力达到512 TFLOPS，于业界处于领先地位，且支持TF32、BF16、INT8等多种数据精度.此处，INT8的算力能够达到1024TOPS。另外，在带宽方面，壁仞科技自主研发的BLINK能够支持单机8卡互联，还能够通过IB网卡去达成多机多卡高速互联。壁仞科技SUPA的软件生态已然构建完成，已然对数个大模型予以支持，同时还支持训练与推理框架，而且还适配了多个大模型算法。
GPT推出以后，人工智能的范式正处于转变过程中。按照云知声董事长兼CTO梁家恩的说法，大模型带来了AI的全新时代，开启了名为“数据动力学”的新范式，具体包括预训练、指令微调和反馈强化。大模型会整合大数据，将在AI2.0时代成为发电厂，还会促使人才、技术、市场等产业核心要素实现升级。
人形机器人迎来“iPhone”时刻
生成式AI与大模型时代也为人形机器人的升级提供全新机遇。
人称优必选科技联合创始人、首席技术官、执行董事且名为熊友军者宣称，人形机器人正迎来“iPhone”时刻，人形机器人更适配人类所处环境，且能贡献更自然的人机交互以满足人的情感及陪伴需求，AI技术的演进与发展乃是推进人形机器人智能化的关键所在，人形机器人跟GPT的结合把AI推至一个具身智能的全新高度。
GPT为人形机器人赋予能量，使其告别那种仅四肢发达却头脑简单的状况；人形机器人会让GPT的能力得到拓展，助力它跨越文本处理以及信息空间的范畴，拥有与物理世界进行交互的能力。人形机器人市场当前呈现出百花齐放的态势，未来会愈发繁荣。他讲道，优必选科技自2012年开始研发小型人形机器人，直至2016年投入研发大型人形机器人Walker，到如今Walker已经历经了4次迭代，它是中国首款达成商业化落地的大型人形机器人哦。
中国打造机器人产业有着诸多具备的基础，梅卡曼德机器人创始人兼CEO是邵天兰，其称人类始终在试着让机器人变得越发智能，同时采用了好多极具挑战性的技术，多模态大模型能够将机器人基础能力进行有机整合，借此达成更高的智能水准，还赋予了机器人组合更多以及更复杂动作的可能性，与此同时使开发和编程成本得以降低，大模型给中国工业的进一步提升带去了全新动，在当下现有条件下能够组合出数量非常多的新产品与新应用。相比较而言，在新一波机器人行业的发展进程当中，中国具备着更为突出的优势，这其中涵盖了人才基础，还有产业链基础，另外也包括客户基础。
细分赛道的大模型创业潮涌现
在本届论坛经历期间，启明创投跟未尽研究一块儿发布了《生成式AI》报告这件事儿。关于这份报告而言，其提到了这样的情况，在2023年的时候，大模型被推向了一个高峰状态，以GPT - 4发布作为标志，生成式人工智能朝着通用人工智能的方向发展，进而进入了创新应用的阶段，就是这样。
呈现出一股潮涌态势的是，细分赛道的大模型创业。 报告有所提及，和在2022年迅速涌现的生产力工具方向的创业企业不一样这是一方面，另一方面在于2023年呢，更具比例的新公司将重点置于底层技术的创新上。 大模型创业公司迈向了分化之路，当通用大模型创业公司正蓬勃兴起之际，众多针对医疗、电商、科研、工业、自动驾驶以及机器人等特定方向的垂直大模型公司露头了，出现啦。
针对未来或许会出现的商业契机，报告指出，三年内，具有颠覆性的 AI 应用其核心驱动力源于底层模型的革新这件事成立，这两者是不能分割开的，模型所起到的作用会比产品设计所起的作用更大。当下生成式 AI 市场处在由技术主导的初期阶段，存在着能有千亿美元市值的平台性企业的机遇。
就目前而言，算力属于最为稀缺的那种资源，并且处在最容易获取利益的关键位置。依据相关报告可知，在大模型成本结构里，算力占据着最大的部分，GPU的性能对这个新兴行业前行的节奏起到了决定性作用。伴随算力与模型不断演进，越来越多的初创企业纷纷进入，这些企业抓住了时间所带来的红利，然而同时也面临着竞争以及有可能遭遇巨头的压制 —— 这里是初创企业的一片蓝海，不过在航道之下还隐藏着暗礁。
监管动向这一方面，报告给出这样的认为，中国于迅速推出生成式人工智能监管办法并且征求意见之际，并未间断对通用人工智能发展的鼓励，北京、上海、深圳处于最具雄心的第一梯队，它们都提出了比较具雄心的人工智能科研、创新以及产业目标。欧盟持续在监管以及立法方面维持领先态势，早在五年前便率先推出了GDPR（《通用数据保护条例》）。美国更加在意人工智能技术享有的领先地位，正致力于形成以风险管理作为原则的监管框架。
