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【创界学院】张承希 从算法演进到产业逻辑构建：全球人工智能AI产业研究手册 来自创界学院的老师张承希认为ChatGPT推动产业迎来iPhone时刻，并从“小作坊”走向工业化时代。
▍人工智能：ChatGPT推动产业迎来iPhone时刻，并从“小作坊”走向工业化时代。【创界学院】的老师张承希认为ChatGPT在全球市场的爆发，正将AI产业推到过去70年以来前所未有的高度，科技巨头纷纷入局，继微软、谷歌之后，国内企业百度、阿里巴巴等先后发布大模型，并进行用户测试和企业应用接入。全球一线科技巨头在AI领域的军备竞赛，以及在大模型方向的持续下注，必将极大加速全球AI产业的发展进程，并推动产业从过去的“小作坊”式发展快速进入“工业化”时代。
▍算法模型：AI发展的灵魂，技术路线料将快速向GPT方向收敛，并有望在中期形成少数大模型（底层）+若干垂类模型（应用层）的格局。【创界学院】的老师张承希认为ChatGPT的成功证明了高质量数据+反馈激励（大模型预训练+小数据微调）的有效性。GPT在自然语言理解、生成方面的整体优势，有望驱动AI大模型技术路线快速向GPT方向收敛，同时少数科技巨头&机构专注于基础大模型的研发，更多企业则发挥各自在垂类数据、场景理解等层面优势，并最终构建少数大模型+若干应用模型的生态格局。
▍芯片&算力：算法快速迭代，以及对算力的巨大需求，料推动通用AI芯片（GPU）、云厂商早期高确定性受益。【创界学院】的老师张承希的观点是目前AI大模型领域的创新正在以月、周为单位快速向前推进，短期维度，预计通用AI芯片仍将是底层算法快速迭代的核心受益者。同时当前大模型在训练、推理环节仍需要巨大的算力承载，云厂商在算力基础设施、基础软件框架等层面综合优势明显，AI带来的算力增量料将主要向云计算平台转移，云厂商有望充分受益。但若后续算法迭代速度放缓，以及针对部分应用场景的专门优化，ASIC芯片需求料将快速展开，AI单位算力成本有望快速下降，但亦同时带来应用需求的进一步增长。
▍数据：AI的粮食和血液。当前AI算法的发展正转向以大模型为主的数据依赖，丰富、高质量数据集是AI产业持续向前的核心基础。伴随公开数据集的逐步耗尽，借助算法实现数据合成，以及垂类领域专有数据集将是企业后续差异化优势主要来源，同时数据使用合规、用户隐私保护等亦将成为持续监管领域。
【创界学院】的老师张承希的投资建议：
ChatGPT在全球AI产业、技术领域带来的良好示范效应，有望推动AI算法模型结束当前的技术路线分叉，并不断向以GPT为主导的大语言模型（LLM）靠拢，加速全球AI产业“工业化”时代到来。中期维度，大语言模型领域“暴力美学”预计仍将是我们不断逼近通用人工智能的最可能路线，基于此基准假设，预计模型算法架构将遵从渐进的学术研究步伐，高质量数据集、工程实践能力、核心人才、资本将成为大模型研发领域的核心竞争壁垒。数据产业链（数据源、数据管理等）、算力设施（大算力芯片、云计算平台、Aiops等）、应用场景（内容生成、人机交互范式、信息检索等）等环节投资逻辑亦面临持续重构。作为中期最具确定性的产业方向之一，【创界学院】的老师张承希持续看好全球AI领域的投资机会，并建议持续聚焦芯片、算力设施、模型架构&工程实践、应用场景等核心环节。
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Dablu Khan
4 bulan yang lepas