伴随过(guo)去一年AI大模型的爆发，生成式人工智能迎(ying)来了飞(fei)跃性的发展。
7月5日(ri)，在2024世界人工智能大会上(shang)，商汤科技（下称商汤）董事(shi)长兼CEO徐立发布了“日(ri)日(ri)新(xin)SenseNova 5.5”大模型体系。他在会上(shang)还提出，当前人工智能正处于一个关键的转折节点，人工智能的超级时刻有(you)赖于行业(ye)共同营造(zao)超级应用。
中(zhong)国人工智能产业(ye)正经历过(guo)哪些重(zhong)要转变？当前AI产业(ye)如(ru)何(he)打造(zao)独特竞争力？未来人类与科技如(ru)何(he)共生？带着这些问题，时代周报记者专访商汤智能产业(ye)研究院院长田(tian)丰，与他共同探讨。
图：商汤智能产业(ye)研究院院长田(tian)丰；图源：受访者供(gong)图
十年跃迁：从感知智能到生成式人工智能
2024年，恰逢商汤成立的十周年，十年间商汤也伴随行业(ye)一起成长。
田(tian)丰表示，当前行业(ye)已走过(guo)两个阶段(duan)。第(di)一阶段(duan)是感知智能时代，例如(ru)智慧城市、智能手机、自动驾驶汽车的激光雷(lei)达等技术(shu)，都是通过(guo)摄像头进行感知操作，是1.0阶段(duan)的产业(ye)特点。第(di)二段(duan)路是随着2018年前后商汤研发AI大模型以(yi)及(ji)2023年ChatGPT带来的生成式人工智能的爆发，进入(ru)AI 2.0的时期。
当前2.0阶段(duan)又分(fen)为上(shang)半场(chang)和下半场(chang)，上(shang)半场(chang)是知识(shi)工程，需要将各行业(ye)大量的高质量数据喂养大模型，例如(ru)人文社科、医(yi)疗、法律、数学、物理等知识(shi)，让通用大模型具(ju)备(bei)语义理解和用户意图识(shi)别(bie)等能力。下半场(chang)是具(ju)身智能驱动的工业(ye)革命，商汤及(ji)行业(ye)正处于第(di)二阶段(duan)的上(shang)半场(chang)。
对于具(ju)身智能阶段(duan)，田(tian)丰展现(xian)出期待。他认为，“具(ju)身智能将真正实现(xian)AI与物理世界的深度(du)融合，使AI具(ju)备(bei)感知、记忆(yi)、决(jue)策、分(fen)析(xi)、认知和执行的综合能力并与机器人等执行体进行融合。届(jie)时，AI将不再(zai)仅仅是数字世界的数智生产力，而是能够真实改造(zao)物理世界的强大新(xin)质生产力。”
大模型如(ru)火如(ru)荼，围绕背后的重(zhong)要基础设施――算力，在过(guo)去一年的讨论(lun)也从未停止(zhi)。
算力对行业(ye)的影响(xiang)，可参(can)照英特尔(er)公司创始人摩尔(er)在1965年提出的“摩尔(er)定律”，摩尔(er)发现(xian)，集成电路上(shang)可容纳的晶体管数量每隔一段(duan)时间就会翻倍，同时价格也会减半。在现(xian)代社会，则体现(xian)在技术(shu)性能每隔一段(duan)时间显著(zhu)提高，而技术(shu)成本也随之(zhi)下降，能加速推动行业(ye)发展，进而对人类生活带来巨大变化。而目前在尺度(du)定律推动下，每一代大模型对AI算力的需求呈现(xian)超越摩尔(er)定律的指数级增长趋势。
2018年，商汤开始研究大模型，2019年商汤注意到算力的“巨大缺口”，于是在2020年7月和上(shang)海临港集团，投入(ru)56亿元，在上(shang)海自由贸易试验区临港新(xin)片区打造(zao)新(xin)一代人工智能计算与赋能平台（商汤临港AIDC），开发新(xin)型人工智能基础设施SenseCore商汤大装置。
最终，商汤成为最早布局AIDC人工智能智算中(zhong)心的AI公司，也成为国内第(di)一个发布超过(guo)千亿参(can)数级大模型的公司。
据田(tian)丰介(jie)绍，SenseCore商汤大装置管理的算力实现(xian)全国联网的统一调度(du)，在上(shang)海、深圳、广州(zhou)、福州(zhou)、济(ji)南、重(zhong)庆等地(di)都拓展了新(xin)的计算节点，总算力规模高达12000 petaFLOPS 。相当于可以(yi)同时支持训练20个1000亿参(can)数量的模型，具(ju)备(bei)庞大的算力和数据服务规模。
对于算力的重(zhong)要性，田(tian)丰表示：“模型参(can)数量、算力规模、训练数据规模的提升(sheng)对于最终效果的影响(xiang)并不是两三(san)倍的放大，而十倍百倍甚至千倍万倍的的提升(sheng)。如(ru)果算力能保持指数级的发展，未来3年到4年就有(you)可能真正实现(xian)通用人工智能，从这个角度(du)讲(jiang)，现(xian)在的算力仍(reng)处于起点，需要长周期中(zhong)更大规模的扩张，才(cai)可能保证国产大模型始终领先在全球的前沿位(wei)置上(shang)。”
独特优势：三(san)位(wei)一体与端云结合
据田(tian)丰介(jie)绍，在上(shang)述的商汤临港AIDC项目，当前已实现(xian)了全连接万卡(ka)的AI超算集群，并行效率达95%，适(shi)配20多款(kuan)国产GPU芯片。
但从行业(ye)来看，算力的需求永(yong)远(yuan)不会完全满足。因此，要想拥有(you)独特优势，开发新(xin)型大模型能力应用方(fang)式也成为关键，商汤的解法是端云一体融合的大模型架构。
“例如(ru)，我要在手机上(shang)用AI助手查上(shang)海世博中(zhong)心与周边的吃喝(he)玩乐方(fang)案，算力原(yuan)本部署在云侧，比如(ru)只支持100万用户，但是我们把(ba)70%以(yi)上(shang)的算力移到到用户的手机端处理需求，如(ru)果有(you)处理不了的难题，再(zai)调动云侧大模型，手机端的智能体和云侧的大模型联动，能更好的利用手机闲置算力。由于中(zhong)国有(you)海量的移动端用户，这种方(fang)式可将支持的用户量一下提升(sheng)3倍以(yi)上(shang)。端侧小模型加上(shang)云侧大模型分(fen)工协同就是商汤日(ri)日(ri)新(xin)应用的独特优势。”田(tian)丰解释道(dao)。
对于大模型的能力进阶，田(tian)丰提出了三(san)个核心层面的见解。首先，最为基础的是知识(shi)能力，这是大模型认知世界的基石。其次，推理能力作为进阶，要求大模型能够进行深入(ru)、精准的逻辑分(fen)析(xi)。最终，执行能力作为最高层次，要求大模型能够将理论(lun)知识(shi)转化为实践行动。
田(tian)丰比喻道(dao)，“在商汤从1.0到发布5.5版本的过(guo)程中(zhong)，首要任务是让大模型实现(xian)无所不知，从天文、地(di)理、到历史、物理等等，包罗万象，使得大模型如(ru)同接受通识(shi)教育的大学生，快速形成对世界的全面认知与常识(shi)储备(bei)。现(xian)阶段(duan)则处于把(ba)大学生培养成研究生，要求大模型在精准研究、复杂推理方(fang)面具(ju)备(bei)能力，这也是大家(jia)当前提升(sheng)的重(zhong)点目标。最后则是向各行业(ye)专家(jia)和科学家(jia)看齐，达到人类顶尖的水平。”
同时田(tian)丰认为，如(ru)果要达到最后的顶尖阶段(duan)，“数据是模型的生命线，高质量的数据很关键。”
数据第(di)一来源是各行业(ye)龙头企业(ye)的高质量数据集。例如(ru)打造(zao)法律大模型，需要把(ba)大量律师的经验和法律合同喂养给大模型训练，现(xian)在解决(jue)之(zhi)道(dao)法律服务平台的法律大模型能在一分(fen)钟之(zhi)内生成一份定制(zhi)化法律合同。第(di)二部分(fen)是各领域顶尖专家(jia)的思维链数据。要想接近通用人工智能，需要学习各领域顶尖专家(jia)长链推理和思考过(guo)程，那么真正训练出来的大模型，会远(yuan)高于人类的平均水平。
田(tian)丰强调，“真实世界的优质数据是有(you)限且昂(ang)贵的，今年合成数据在训练中(zhong)将超过(guo)真实数据。例如(ru)，大模型可以(yi)把(ba)1道(dao)数学题扩写成5道(dao)题，也能够生成高质量的不同解题方(fang)法，通过(guo)举一反三(san)的能力产生更多合成数据。所以(yi)合成数据能力在未来是数据竞争非常重(zhong)要的核心技术(shu)。”
田(tian)丰表示，“商汤跟其他人工智能公司最大的不同，在于底层AI算力基础设施，数据管线工具(ju)、基础大模型，三(san)方(fang)面同时兼具(ju)，算力、数据、模型三(san)位(wei)一体，形成具(ju)有(you)自闭环创新(xin)价值的全栈自研模式。”
展望(wang)未来：人机共智与普惠向善
未来关于AI工具(ju)对于人类的作用，田(tian)丰认为，AI工具(ju)将经历“有(you)中(zhong)生有(you)”到“无中(zhong)生有(you)”的两条路径。
第(di)一种路径是强化学习，不断(duan)学习人类顶尖专家(jia)经验，掌握人类最聪明的思考方(fang)式，创造(zao)更优解法。第(di)二种是自主(zhu)推理，在一个规则体系之(zhi)内，大模型通过(guo)算力和模拟环境快速实现(xian)远(yuan)超人类历史发现(xian)的科学突破，达到“无中(zhong)生有(you)”的科学智能推理能力。
“例如(ru)找到新(xin)的数学的猜想和物理学的假设推理，我们称之(zhi)为‘机器猜想’。人脑的神经元是100万亿，现(xian)在GPT-4是1.8万亿，当更大的模型达到百万亿之(zhi)后，可能会涌现(xian)出这种更高级别(bie)的推理能力与机器猜想能力，也是我们争取的目标。”田(tian)丰说道(dao)。
不久前，微软计划投资1000亿美元打造(zao)全球最大的AI超算集群星(xing)际之(zhi)门。大模型的成本固然高昂(ang)，但相比资金，更重(zhong)要的是AI研发人才(cai)。
对于过(guo)去一年国内外激烈的人才(cai)竞争，田(tian)丰表示：“通过(guo)我们的研究分(fen)析(xi)，中(zhong)国其实是全球最大的AI人才(cai)培养国，想要留存人才(cai)，需要领军(jun)科学家(jia)的号(hao)召和青年科学家(jia)的扶持。”
他认为，要想把(ba) AI相关的天才(cai)人员留在中(zhong)国沃土，团队需要领军(jun)科学家(jia)为首“灵魂人物”，同时应当提供(gong)充分(fen)的信任、充足的预算，足够的科研自由，让青年AI科学家(jia)人才(cai)去做技术(shu)带头人、持续投入(ru)基础科研突破，实现(xian)领军(jun)科学家(jia)带青年科学家(jia)，青年科学家(jia)再(zai)带一群跨领域工程师的团队架构。只有(you)人才(cai)密度(du)、算力密度(du)、数据密度(du)很高的公司，未来才(cai)能够具(ju)有(you)跃迁的能力。
田(tian)丰透露，商汤因为坚(jian)持自主(zhu)研发的原(yuan)创能力，不断(duan)吸引AI人才(cai)加入(ru)。自他2019年加入(ru)商汤至今，公司团队人数已实现(xian)了2~3倍的增长，目前以(yi)徐立博士为核心，科研团队稳定地(di)加速推进研发。
对于，心中(zhong)未来的AI时代，田(tian)丰的憧憬是：“人机共智、开放共享，普惠向善。”