這些終極之問，沒有人能給出回答，但卻關乎每一個人的未來走向。

缺席的網際網路大佬，崛起的科學家與工程師

今年的世界人工智慧大會意外成為了全國人民的「打卡地」。

各類社交媒體上，尋求「WAIC搭子」成了新型的社交方式，就連大會周邊的咖啡館、麵館也成為了討論AI未來的臨時場所。

在現場，一個普通觀眾會意識到信息差的鴻溝，一位網友在聽完開幕式的感受是，需要邊百度邊聽完全場：「黑話更多了，更炫酷了。」

但在過往的世界人工智慧大會上，這樣的場景可能並不多見，因為常年在聚光燈下的網際網路大佬總是吸引著各方的關注。

2018年，馬雲、馬化騰出席首日開幕式，馬雲認為「AI翻譯成人工智慧不大準確」，因為「人類把自己看的太大了，把自己有點託大了」。

比起馬雲對技術的某種敬畏，馬化騰則提出了四個「未來之問」：未來AI是否能做得到可知、可控、可用、可靠？

此後的世界人工智慧大會上，網際網路大佬的出現仿佛成為了一個固定環節。

2019年，馬雲和馬斯克的「雙馬激辯」成為了一個經典的名場面，馬斯克問馬云：「在中文裡AI是不是指的是愛這個意思？」馬雲顯示出了一如既往的自信：「我不喜歡AI被稱為人工智慧，我稱它為阿里巴巴智能。」

2020年，這是馬雲和馬化騰最後一次同時出現在世界人工智慧大會上。

馬化騰依舊對人工智慧十分謹慎：「我們對人工智慧等新科技的未知仍然大於已知。」

某種程度上，這種「克制」影響了之後騰訊在人工智慧領域的進展。而馬雲則表示：「我們要做好準備。今天的我們，與其擔憂不如擔當，技術不該有邊界，早一點合作、團結，就早一天勝利。」

馬雲的「自信」或許來源於時代，那是屬於網際網路創新的時代。

2019年，阿里回港二次上市，在年底成為「港股股王」，彼時電商紅利還在，馬雲也在這一年將接力棒交給張勇，揮手告別熟悉的江湖。

另一位逐漸走上AI前台的網際網路大佬，則是百度創始人李彥宏。

2019年，百度首次發布公司願景——「成為最懂用戶，並能幫助人們成長的全球頂級高科技公司」。李彥宏在內部信中表示，這24個字意義重大，這代表了百度開始尋找在AI時代的新坐標。

到了2023年，這些BAT的大佬們全都沒來，與之對應的是，一群科學家與工程師型創業者正在崛起。

而誰在場，誰缺席，這些都是信息。

今年的開幕式上，除了馬斯克的「8分鐘演講」，地平線創始人、CEO余凱與圖靈獎得主楊立昆的討論，商湯科技CEO徐立和中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智等人的對談，成功出圈。

楊立昆更是直言：「他並不喜歡AGI這個名詞，因為每一個智能都是專項的，人類的智能也是非常專業專項的。」這位直言不諱的科學家也提出了一個業界更關鍵的問題——開源或閉源：「要讓AI平台安全、良善、實用的唯一辦法就是讓它開源。」

科學家與工程師們走向前台，拿起話筒，幫助外界理解人工智慧，這只是大會的表征。

水面之下，其實是時代的變化。

一方面，以流量與平台為紅利的移動網際網路創新時代落幕，人口紅利變得稀薄，網際網路大廠自身定位的轉向正在進行。阿里分拆，張勇時代結束，一大批從大廠走出來的創業者「二次創業」，這在過去成為了一股新浪潮。

銜遠科技創始人周伯文或許是對水溫的變化有著獨特感受的人之一。

在投身大模型創業浪潮前，他是京東集團技術委員會主席，更早之前則是美國 IBM 人工智慧基礎研究院院長。

在一場分論壇現場的演講中，他頻繁提到自己的「老東家」，他將銜遠大模型的能力總結為「品商、情商與智商」，品商即「Product Quotient」，他提出的「品商五力」模型正脫胎於自己多年在電商行業中的商流洞察。

當然，創業大佬的缺席，並不等於大公司的缺席。

中國龐大的人口紅利與流量紅利讓上述網際網路企業獲得巨大的發展機會，這些機會創造了網際網路的繁榮，也讓它們在人工智慧領域依舊具備明顯的先發優勢。

「有錢、有人、有場景」的大廠依舊是創業者無法越過的鴻溝，甚至有人直接斷言：「中國版的ChatGPT只會在5家公司里產生：BAT+位元組+華為。」不止一位創業者既提到了創業的exciting，但也提到了來自大廠的焦慮。

但成就也有可能是甩不掉的「包袱」，因為大模型的創業和網際網路時代的創業邏輯完全不同。周伯文曾提到，網際網路時代是一種「小步快跑、快速疊代」的產品邏輯，而大模型則需要將底層 AI 技術和實際問題緊密結合在一起，同時把核心能力和應用場景相結合。

至少從現在來說，這場競逐還在初期，尚且看不到終局。

站C位的大模型：「巨頭」起舞，「買鏟人」吃飽

時間撥回第一屆的世界人工智慧大會，彼時人們對AI的印象還停留在一個模糊的技術標籤。

如果你在當時問一個人：「什麼是AI」？你收穫的回答可能不是「阿爾法狗（AlphaGo）打敗李世石」就是「人工智慧不就是人工智障」的斷言。

而在現在，「流量密碼」不再是它們，而是成為了「大模型」。

在這屆展會上，包括百度文心、阿里通義、華為盤古、商湯日日新、京東雲言犀大模型、第四範式「式說」大模型等30 多個參數超10億的大模型集體亮相，要知道截至今年上半年全國一共有80多個。

最樂於展現已有成果的還是那些巨頭與明星企業，華為、百度、商湯等企業的展區依舊很大，圍滿了那些大模型的好奇者。

商湯搭建了約20平方米的智慧籃球場，幫助人們理解其AI大模型能力。

百度的文心一格作為「鎮館之寶」之一，實現了人人都能「P圖」的能力，華為則將Atlas 900 PoD A2搬到了現場，大秀其硬體端基礎算力的實力。

阿里雲在論壇現場，再度更新了自己的大模型工具箱，「通義家族」再添AI繪畫模型「通義萬相」，過去3個月阿里雲發了3個模型產品，節奏之快。

阿里雲CTO周靖人提到「將把促進中國大模型生態的繁榮作為首要目標，向大模型創業公司提供全方位的服務」，這延續了阿里雲提出的MaaS 概念（模型即服務），而如今「模型即服務」概念已經成為一種共識。

一位現場的年輕開發者用一個有趣的比喻闡述了這個概念，這個靈感來自於他與一位調酒師師的對談：「這就像是一個調酒的過程，model用的是底酒，上面的『配料』是開發者需要關注的東西。」

大模型確實火，但距離真正的商業化落地還有很長的距離。

B端的場景深耕，轉不轉動數據的飛輪，能不能降低AI應用門檻，廠商和客戶自己都在算一筆經濟帳。C端的生態既需要顛覆性的產品定位，也需要輕量化的產品形態。

畢竟「流量」與「留量」是兩個概念，前景與錢景是兩個階段。 與焦慮的大模型廠商相比，最可能吃飽的是產業鏈上游「賣鏟子」的人。

今年，華為承包了最大的展台，在其主辦的論壇中，華為與30多家公司、研究機構發布了大模型訓練、推理部署計劃。華為雲也正式發布了盤古大模型3.0。華為常務董事、華為雲CEO張平安直接給「盤古」定調——華為盤古大模型「不做詩，只做事」。

與華為類似，這股潮流中的「賣鏟人」也漸漸走到台前。與幾年前相比，一些晶片公司們的展位面積逐漸擴大，有的甚至比肩BAT。一些AI晶片企業乘著算力之風，成為了展區中的「香餑餑」，上述高管們的談論主題也都是「算力」。

像晶片這樣的硬科技、長周期行業，在漫長的競爭中，已是一個巨頭獨大的市場，國產GPU的創業熱潮一定程度上是倒逼的結果。

中美在科技競爭中，倒逼出一大批國內AI晶片企業，例如璧仞科技、燧原科技、地平線、瀚博半導體、天數智芯等。

在這次的WAIC展會上，它們展示出了自己的拳頭產品，試圖向外界說明：這是一個既有前景、又有錢景，還有情懷的生意。

一個投資人曾說，如果一家GPU 公司能從中國大盤子裡切5%到10%，就足以支撐起 1000 億人民幣的市值，大模型確實加速了國內GPU生態的進程。

壁仞科技合伙人梁剛博士肯定了這一點。

「大模型啟動之後，我們非常激動， 我們的晶片就是為了這個時刻。」但他也坦言，在GPU生態上，國內外還有很大的差距。「先follow，然後是catch up ，沒有捷徑和彎道可繞，必須要踏踏實實地去做，我們將用產品說話。」

幾乎每一場技術浪潮而至，泡沫也隨之而來，但「理性」可能是今年世界人工智慧大會上傳遞出的一點新變化。

一位SaaS企業的負責人這樣說：「人往前退一退，模型往前走一走。放心大膽地讓模型進入我們的實踐中，打破自己的流程規則，讓自己輕量化一點。」

錢的流向：人工智慧的「價值」之辯

「面對這一革命性的技術，不論是主動還是被動，企業都被捲入其中。」這是寫在啟明創投聯合未盡研究發布的最新報告中的一句研判。

技術、人才與錢，都關於人工智慧這場競逐的賽點。 聰明的錢究竟會流向哪裡？這又是一個關注的焦點。

2021年的世界人工智慧大會上，紅杉資本全球執行合伙人沈南鵬在開幕式的發言中提到了人工智慧應用層的方向：「如果將算力和應用場景比作兩條腿，那麼算力呈指數級別的增長，但是應用場景這條腿比較短，還處於線性增長中，尤其是吃穿住行等生活化線上場景有待開拓。」

紅杉中國是國內最早一批關注AIGC領域的風投機構之一，紅杉種子基金也在AIGC領域頻頻出手。

投早、投精似乎是這群專業「捕手們」擅長的事，只是各自的關注點有差異也有重合，這之間難免存在認知差與信息差。

就在幾天前，獵豹移動董事長兼CEO傅盛就和金沙江創業投資基金董事總經理朱嘯虎就在朋友圈「吵」了起來，他們爭論的核心是「大模型對創業者來說是否友好」。

翻譯過來，其實在說「大模型究竟能不能投」「大模型的價值究竟在哪裡」。

這些圍繞人工智慧的「價值」之辯幾乎在每一屆的世界人工智慧大會上都會不定期上演。

我們從上述更宏觀的問題中，拆解出三個更細分的問題，而有些問題已形成共識，但有些問題還沒有答案。

第一個問題是，大模型是不是創業的好機會？人們形成的一種共識是：「是好機會，但不要無條件入場。」

啟明創投合伙人周志峰在現場展示了AI創投領域的變化曲線。

與AI1.0時代不同，周志峰認為，這次由超大規模預訓練模型所掀起的AI浪潮，實際是解決了過去AI企業無法實現產業化落地的難題。比如，AI算法的訓練、數據、推理和具體應用場景無法實現規模性落地，完善的開發基礎設施與環境也沒有建立，同時，也缺乏對AI上市公司和資本市場估值體系等。

而在AI2.0時代，所產生的泛化與湧現能力，提振了投資人、創業者與科技大廠對這一代的AI的信心。在他看來，大廠業務的邊界自然會隨著技術的演進拓展邊界，但創業者並非沒有機會。「要尋找自己創業的黃金通道，跨過死亡峽谷。」

第二個問題則是，如果有機會，機會究竟在哪裡？這背後既有場景之爭，也有路線之爭。

比如，是做通用大模型還是垂直大模型？百億如何對抗千億，需要卷參數與上規模嗎？在過去是大模型行業里討論最多的問題之一。

瀾舟科技創始人兼 CEO周明認為，二者不是對立的關係，有的時候通用大模型無法解決行業的問題，外行人看的像內行，其實內行人看的像外行。

落地於具體行業，深耕於具體場景，不盲目追求規模，這其實是在考慮商用過程中的成本問題。

過去一段時間內，各類行業大模型百花齊放，騰訊是這條路線的擁躉之一。

騰訊雲副總裁、騰訊雲智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲認為，騰訊「專注於落地實際的問題，希望在每個特定場景里100%解決客戶的問題，而不是找100個產品解決70%到80%的問題。」馬化騰此前也在財報會上強調了「更關鍵的是場景落地」。

那麼，應用場景究竟在哪裡？

一位投資人提到：「舊場景的改造與新場景的創造同樣重要」。在啟明創投提供的應用層市場地圖中，可以看到新舊場景間的機會——這是初創企業的藍海，也有發展道路上的暗礁。

AI 1.0 時代的初創企業，如計算機視覺、語音識別、自動駕駛乃至生物醫藥等企業，在轉型中結合自身業務數據與應用場景，融入大模型；

元宇宙、數字人等也在通過 AI 2.0 獲得新活力；

法律、金融與營銷是更明確的新機會，在搜索、翻譯、對話、摘要與創作等領域都有初創企業的身影；

遊戲、家裝、服裝等行業的概念圖設計，也在交給生成式人工智慧。

圖片來源：啟明創投、未盡研究

第三個問題則是，這一次的AI究竟是泡沫，還是會持續向前？ 這一問題沒有人能給出答案。

AI與人類，一種「微妙」的共存

在這次的世界人工智慧大會開幕式發言中，作為人工智慧領域前沿的知名學者與實踐者，幽默風趣的湯曉鷗貢獻了大會的第一個段子。

他說，自己每天晚上睡覺前，都會一邊聽著于謙老師的相聲，一邊在想：「機器怎麼可能超過這樣有趣的靈魂？我不信。」

在這位學者看來，人工智慧無法取代于謙的幽默。

在段子之外，湯曉鷗其實在探討人類與機器的關係。「AI威脅論」也成為了過去一段時間內，這場技術浪潮中熱議的話題之一。

「AI教父」楊立昆曾多次炮轟現ChatGPT：「五年內，就沒人用 ChatGPT 了。」在「人工智慧比人類聰明嗎」這一問題上，楊立昆認為，至少目前，任何一種機器學習方法都沒有人類的學習更加有效。

但從普通人的視角看去，AI所引發的恐慌確實存在。

今年的大會上，有媒體圍繞「哪些工作將會被AI取代」展開了一場討論，文員、翻譯、美工、客服，甚至是此時正在念口播的主持人，都被寫在了螢幕上。

這些爭議背後，人類與AI正處於一種「微妙」的共存狀態。 這之中，自然分為謹慎與樂觀兩個陣營。

馬斯克顯然屬於前者，他曾反覆強調AI對人類的威脅：「我們需要思考，什麼樣的監管制度才能約束AI可能給我們人類造成的傷害。」

在尋求性能與質量以外，安全與可控也成為了本屆大會上學界與業界口中的高頻詞。

時至今日，在全球的科技和經濟大國在展開人工智慧「軍備競賽」的同時，在監管方面同樣是你追我趕。

毋庸置疑的是，邁入AI2.0時代，如果想讓AI真正賦能千行百業，其安全與倫理問題，必須要從科幻式的高談闊論落地為具體可行的政府監管與企業責任。

在中信智庫最新發布的人工智慧領域研究成果《人工智慧十大發展趨勢》中，安全是信任力被列為壓軸的「第十大趨勢」，加強AI監管與推動AI技術的進步，這兩件事同等重要。

六屆世界人工智慧大會，只是漫長人工智慧發展史的一個小節點。在激烈的商業競爭外，開放依舊是技術發展歷史上不變的核心主題。

一個意料之外的彩蛋印證了這一點。MidJourney創始人大衛·霍爾茨在這次大會中向外界分享了MidJourney的名字源自其實源自莊子的作品《莊周夢蝶》，它對應著中文的「中道」。

所謂「中道」，實則也是對AI技術的理解—— 它因人而生，也將最終服務於人。

參考資料：

1、中信智庫《人工智慧十大發展趨勢》

2、啟明創投、未盡研究《生成式AI報告》

3、晚點財經《世界人工智慧大會，AI 四小龍里三家未參展》

4、晚點AUTO《國產 GPU 創業潮：熱鬧與耐心》

其餘資料來自歷屆大會演講