AI 技术突飞猛进，给产业、经济和社会产生重大影响的同时，更将影响国际关系竞争格局，甚至对社会治理提出了新挑战。
临近 AI" 奇点 " 时刻，近日，腾讯研究院联合前海国际事务研究院、青腾一同发起 AI&Society 人工智能 + 社会发展高端研讨会，活动在深圳前海举办。第一期会议主题为 " 大模型时代的创业生态 "，重点围绕大模型创业生态构建的话题，分别对中美大模型生态及技术趋势和 AI 投资趋势及应用方向两个主题展开讨论。
过去两年，AI 迭代以月度、甚至每日为周期，人们见证着历史上科技进步速度最快的时代，从智能工作助手、健康咨询、在线教育、自动驾驶、工业 AI、以及情感陪伴等，AI 正逐渐走进日常生活中，以提升人类的生产力和生活质量。
腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长司晓表示，" 通过 AI，如今一个人可以指挥‘千军万马’，成为人智力的‘平替’，因此今后选拔人才的逻辑将有所变化。"
AI 带来技术领域的变化，对未来人类生活、生产的影响是方方面面的，主要体现在两个方向：一是对 AI 实现了对人类智力活动的部分替代；二是广义的情感陪伴。司晓强调，AI 发展 " 奇点 " 时刻可能即将到来，面对未知和进化速度快的技术，我们亟需从多学科、跨领域、多角度来研究长期的影响。
司晓致开幕辞
一个必须承认的客观现状是，面对瞬息万变的外部环境，大模型创业公司和投资人正进入冷静期。不少投资人仍在频繁地看项目，也不是不想下手，而是不知道怎么下手和不敢下手。对此，梅花 创始合伙人吴世春提出，当前的资本寒冬需要靠 " 新质生产力 " 来解困。
在成本上升和效率下降的情况下，我国依靠劳动力与资本投入的发展模式难以为继。" 战略新兴产业和未来产业组成了新质生产力核心内容 "，吴世春指出，针对这些具有前景的行业，创业者需要从选局、解局、破局、拓局、成局五大维度建立破局思维。
当前，创业公司对在大模型中爆发 AI 生产力变革依然有信心，毕竟各个行业的格局还在发展中，谁能先抢滩拥抱它，也就意味着，谁能在接下来的竞争中领先一个身位。
智谱华章科技公司 COO 张帆认为，大模型本身就是落地先行的，公众先了解大模型产品的应用，此后才理解大模型的概念。大模型或将带领 AI 进入 2.0 时代，使 AI 能够实现普惠，令人工智能像电力一样，成为人人都能使用的底层变革式基础公共产品。
回顾大模型企业的发展历史，其发展阶段大致可以分为算法时代、模型时代以及从 2024 年开始的价值时代。张帆指出，在价值时代，企业要通过基础模型、组织、数据资产以及业务场景来构建自己的竞争力，重新定义自身的业务。
公开数据显示，目前市场上完全基于 AI 原生的项目仅占 30%-49%，大部分项目都是自原项目进行的大模型技术迁移，对于投资人而言，后者短期内造血能力更强，有产品和客户优势。相比之下，AI 原生项目存在一部分教育市场的时间，需要拓展客户渠道。伴随着模型能力升级进步，AI 原生应用需要快速构建起独立逻辑。
以内容创作为例，特赞基于生成式 AI 推出了一站式创意平台和数据智能解决方案，将大模型内容生产视为企业增长的经营杠杆，也是连接人和商品的中心，从而帮助企业实现短期和长期增收、增效需求。据特赞创始人兼 CEO 范凌透露，特赞已同 200 多家头部行业厂商建立合作。
随着 AGI 渐行渐近，作为新一代基础设施，大模型本身并不直接产生价值，大模型走向多模态，AI Agent 有望成为下一代平台。
澜码科技创始人兼 CEO 周健提出，与 AI 技术不同，AI Agent 的出现实现了与真实环境的交互，最终通过行动来改变环境。" 以往，人是数据的搬运工；而如今的大模型时代，人工智能成为劳动工具，进而改变了劳动关系。"
周健更坦言，" 我基本不担心被 GPT-5 抢掉。类比世界模型 Sora，我们更坚定在企业内部、做企业服务。" 新观点和新范式正在形成，人机协同将成为新常态；AI Agent 连接了算力到生产力的升级，成为大模型优先落地的最佳形态，而 2024 年将是 AI Agent 的爆发年。
元象 XVERSE 创始人兼 CEO 姚星指出，虽然 AI 的概念已经诞生了几十年，直到大模型爆发后，人们才接近想象中的 AGI。AGI 绕不开 Scaling law，其涉及到数据的 Scaling law、算法的 Scaling law、算力的 Scaling law 的三个话题。
对此无问芯穹联合创始人兼首席科学家戴国浩指出，由云入端的协同部署，面向丰富场景提供软硬件全方位大模型服务，是完善大模型算力生态的关键。" 云 " 代表资源无限的情况下所可达的上限，" 端 " 则代表资源有限的情况下所落地的下限。他强调，当前云算力远未满足大模型需求，端侧算力效率和经济性不达预期，因此，软硬件全栈协同优化迫在眉睫。
大模型催生了新范式，推动人工智能从 " 理解 " 走向 " 生成 "。可以看到，大模型时代，AI 正在朝着 AGI 的方向迈进。
但与此同时，能力越大，AI 也会引发新的安全、伦理、法律等科技隐患问题。坚持监管的底线，以保证让人工智能不脱轨刻不容缓。
香港中文大学（深圳）教授、前海国际事务研究院院长郑永年按照不同国家和地区，将其 AI 发展模式差异分为 4 种模式：美国采取发展导向的模式、中国采取监管导向的模式、欧盟采取规则导向模式，而一些亚洲国家则采取 " 全面开放，有效管理 " 的模式。
郑永年作主旨发言
郑永年强调，中美之间的人工智能的发展方向应该不是 " 差距 "，而是 " 差异化 "。我们不是没有人工智能，只是美国像 " 矛 "，中国像 " 盾 "。他呼吁中国企业要肩负起社会责任和国家责任，在人工智能领域奋起直追。" 中国的‘新浮士德文明’正在珠三角和长三角地区崛起，我们要抓住时代机遇，实现中国式现代化和高质量发展。"
在这一波 AI 浪潮中，从信息到智能，很可能成为一个伟大时代背后最重要的推动力量，正在深入每一个亟待改变的问题，加速每一场创变的发生。"AI&Society 高端研讨会 " 通过持续跟踪和探讨人工智能产业新趋势、创业投资新焦点和社会治理新挑战，试图引领社会共同思考人机共生时代的经济发展机遇与社会应对策略。
来源：36氪
