易观分析：2024年7月，主题为“以共商促共享，以善治促善智”的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举办，来自世界各国的专家学者、行业领袖围绕人工智能、AI治理等领域的前沿问题进行了深入探讨。AI领域的进步需要跳出传统移动时代的思维框架，避免盲目追求“超级应用”的误区，应聚焦AI技术的实际应用价值。
2024年7月，主题为“以共商促共享，以善治促善智”的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举办，来自世界各国的专家学者、行业领袖围绕人工智能、AI治理等领域的前沿问题进行了深入探讨。易观创始人兼CEO于揚在大会期间，应邀与来自北京未来图灵科技有限公司的编辑进行了一场深度对话，分享了他对AI大模型时代的行业趋势观察。于揚强调，AI领域的进步需要跳出传统移动时代的思维框架，避免盲目追求“超级应用”的误区，应聚焦AI技术的实际应用价值。
▲ AI时代的转变
成立于2000年的易观国际（Analysys International），是中国互联网信息产品服务领域的资深机构。而同样作为一名“创业老兵”，于揚已经参与、见证了互联网时代以来的数次技术变革大潮。对于当下风头正劲的AI大模型创业，于揚认为虽然移动互联网时代孕育了诸如微信、抖音等杀手级应用，引领了亿级用户的潮流，但在AI大模型的新纪元中，成功的标准已悄然转变。真正的成功不在于用户数量的堆砌，而在于AI技术如何深入行业肌理，成为提升效率、降低成本的生产力工具。“业界应聚焦于AI技术的实际应用价值，”于揚强调到，“而非仅仅追求表面的用户规模。”
▲ 大模型是AI的操作系统
在谈到大模型在AI领域的角色时，于揚表示：“信息技术的发展历程可以追溯到上世纪70年代，那时信息技术刚刚起步。随着时间的推移，我们见证了从大型机、中型机到个人电脑的转变，这标志着计算机时代的基础设施的演变。在这个过程中，操作系统扮演了核心角色。进入21世纪，互联网特别是移动互联网的兴起，让安卓和iOS成为主要的操作系统，智能手机成为终端设备。现在，我们处在AI时代，大模型是AI的操作系统，GPU则是基础设施。”
他进一步解释道：“总的来说，从信息技术时代到互联网时代、再到现在的AI时代，每个时代都有其基础设施、操作系统和应用这三个核心要素。随着AI技术的发展，我们可以预见，基于大模型的AI应用将会不断涌现，推动社会生产力的进一步发展。”
▲ AI对生产力的影响
于揚在2012年提出的“互联网+”概念曾影响深远，在AI+时代，他认为，互联网是强大的生产力，应与生产关系结合，融入各行业以释放更多价值。利用这种新的生产力，释放原有行业业务场景的更多价值。
“无论我们称之为IT时代、互联网时代还是AI时代，最重要的是这种生产力是否真实地进入了我们的生活和工作的各个方面，并真正产生了比以前更高的价值。所谓更高的价值，就是指是否提高了效率，是否改善了效果？”于揚说道。
▲ AI的未来发展
对于AI作为生产力的未来，于揚预测，AI要到2035年左右才能真正成为生产力工具。他指出，云计算的ToC应用，如Google Docs和Hotmail，是最早的云服务形式，但云计算作为一个概念，直到2006年亚马逊推出AWS并由Google的CEO提出后才真正受到关注。2015年，AWS的业绩披露让人们意识到云计算已经融入生活和工作。
“从这个角度来看，AI作为生产力，可能还需要很长时间才能真正带来价值。类似地，iPhone在推出5到6年后，即2014或2015年，才开始被视为强大的生产力工具。因此，从概念到商业成果，一个新技术可能需要9到10年的时间。按照这个逻辑，AI可能要到2035年左右才能真正成为生产力。”于揚解释道。
▲ 全球AI竞争态势
在谈到全球AI领域的发展时，于揚表示，美国在AI方面处于领先地位，而日本虽然经济有所复苏，但在AI方面尚未有显著突破。中国在应用层面具有优势，特别是在用户体验、创新营销和生态系统构建方面做得非常好。
“我认为中国在应用层面具有明显的优势。回顾信息技术时代，中国拥抱这些技术的时间相对较晚，但随着互联网时代的到来，我们接触互联网的时间与美国相差无几。这使得我们追赶的速度非常快，并且出现了许多优秀的互联网公司。”于揚说道。
他进一步指出，从2015年开始，出现了一个趋势，即从“copy to China”转变为“copy from China”，意味着中国的优秀创新开始被国外学习和借鉴。
▲To B还是To C
在大模型领域，于揚认为To B和To C的区分并不关键，重要的是技术能否带来实际效益和成本降低。他举例说，尽管大型模型能提供更全面的答案，但它们的准确性还有待验证。如果准确性问题未解决，消费者的信任就无法建立，其他一切都无从谈起。
“无论是ToC还是ToB，关键在于是否能够提供显著的效能提升和成本降低。如果AI能带来5到10倍的效果提升，同时成本仅为原来的1/10，它就有可能被广泛采用。”于揚总结道。
▲ 大模型的偏见
当下，人工智能发展正面临前所未有的机遇，但是在安全和伦理方面的挑战也十分明显。于揚指出，大模型的偏见实际上是人类自身的偏见，难以完全避免。他认为，大模型如同孩子，受教育和环境影响其成长。它所接收的数据和语料决定了它的价值观和世界观。尽管人工智能本身没有情感，但任何文字都带有某种价值观，这种价值观对人工智能可能是无意识的，但对我们人类是有意识的。
▲ 大模型的创新能力
在谈到大模型的创新能力时，于揚表示，人工智能大模型的发展已经超越了技术层面，它们能够生成基于自身理解的独特看法，展现出智能特质。他认为，可以通过模型间的竞争和PK来促进进化和优化，类似于达尔文的进化论，适者生存。
▲ 中国企业出海
于揚认为，中国企业在出海过程中应该充分利用用户体验、创新营销和生态系统的优势。他以快递行业为例指出，中国的用户体验非常先进，物流系统能够让消费者实时追踪包裹，而在国外，消费者往往需要等待几天甚至一周才能收到包裹，且服务不够透明。
“然而，出海并非易事，”于揚同时指出，“政治环境和市场接受度是我们必须考虑的挑战。”尽管如此，他相信通过结合制造业能力、沟通方式和高性价比理念，中国的AI企业有机会在全球市场取得成功。
▲ 垂直大模型公司
对于垂直大模型公司，于揚持怀疑态度。他认为，垂直大模型公司是一个伪命题，真正有前景的是结合特定行业业务场景的小模型公司。
“在未来5年内，90%自称为大模型的公司可能会消失或转型。他们可能会意识到，与其投入巨额成本去构建自己的大模型，不如专注于应用层面，解决特定客户的问题，这样可能更具有可行性和成本效益。”于揚说道。
▲ 开源与闭源
在开源与闭源的选择上，于揚认为，开源和闭源各有其优势和劣势。开源能吸引全球开发者参与，构建生态，但可能面临质量、存续性和稳定性问题。闭源则提供稳定性和可靠性，责任明确。
“作为开发者，我选择开源还是闭源其实还是取决于需求和业务阶段。如果业务场景未确定，我可能从成本较低的开源项目开始。如果业务场景明确，需要高可靠性，我会选择闭源，因为它能立即形成商业闭环。”于揚总结道。（完）
注：素材来自易观于揚与未来图灵对话
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