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ChatGPT的发布，掀起了一场技术革命的风暴。它重塑了人工智能，改变了技术生态，也深刻影响了社会结构与人们的生活方式。过去的24个月，大模型几乎每时每刻都在创造惊喜，从理解人类的语言，到预测人类的需求，再到创造出超越人类想象的作品，大模型将科幻小说的情节逐步变成现实。未来，大模型又将如何继续改变世界？
近日，在2024T-EDGE创新大会暨钛媒体财经年会上，北京智源人工智能研究院创始理事长、美国国家工程院外籍院士张宏江指出，大模型领域呈现六大发展趋势，“未来，大模型会带来一个自主智能的世界”。
ScalingLaw仍在保质期
ScalingLaw是大模型的规模定律，它认为随着模型参数的增加，模型的精度会在某一点上突飞猛进。近几个月，业界有观点认为ScalingLaw可能已经发展到头，由于数据和算力的限制，未来即使增加模型规模，也无法提升模型性能。
张宏江认为，ScalingLaw没有全面放缓。“即使在预训练阶段有放缓趋势，但GPT-o1的发布，让我们看到另外一个天地，就是相对于预训练模型的‘快思考’模式，推理模型o1引入‘思考时间’概念，允许模型在给定的计算预算内进行更多的计算迭代。”今年9月，OpenAI正式发布o1模型。OpenAI称，o1模型是第一个具备真正通用推理能力的大模型。张宏江指出，o1的发布，代表ScalingLaw的推理性能已出现“拐点”，有一个指数级增长。
AI将创造新操作系统、新平台、新生态
张宏江指出，大模型被视为新一代操作系统，它将建立新平台并催生新生态，推动硬件、芯片厂商和数据中心的发展。
AI操作系统，其核心功能是理解人类命令、执行命令以及调用数据进行计算。大模型作为新一代操作系统，通过自然语言和多模态交互理解人类需求并执行计算。这种新型操作系统将催生新的生态系统。在这个生态系统中，大模型作为核心，将云架构、数据中心以及芯片等硬件层面紧密联系在一起。
英伟达、云厂商及数据中心厂商的快速成长，就是这一趋势的体现。为了支持大模型的训练，数据处理、存储和交互的新生态正在建立。大模型的发展也将带动能源需求和能源行业的发展。张宏江指出，AI大模型生态链将比PC、手机生态链更强大。
大模型推动存量和新增应用
张宏江认为，大模型将同时推动存量和新增应用的发展，包括AI基础设施、硬件应用、大规模AI应用和物理层面的应用。张宏江将大模型的应用发展分为四个阶段：首先是AI基础设施、芯片和数据中心、能源等领域的增长；其次是PC、智能手机等硬件应用；再次是大规模AI应用，中国ToB（为企业提供服务）软件市场规模较小，AI大模型在国内的落地仍需时间；最后是大模型在物理层面的应用，如自动驾驶、人形智能机器人、AIforScience（人工智能驱动的科学研究）等。张宏江认为，这些应用的发展速度将超过互联网早期和移动互联网时期。
AGI的终极模型
在张宏江看来，多模态大模型将是通用人工智能（AGI）的终极形态。
多模态大模型能够整合语言、视觉、语音等多种模型，以全面理解人与世界的互动。过去一年，多模态生成模型快速发展。例如，OpenAI的Sora能够生成逼真的视频内容，展现出理解、描述和模拟现实世界的能力。李飞飞创立的WorldLabs公司，其AI模型能够根据单张图像生成三维世界。这是世界模型的雏形，而世界模型是实现AGI的重要一环。
张宏江认为，这些技术使我们更接近建立一个统一的多模态大模型，它能够理解、交互和生成，接近人类的思考方式。GPT-4o的发布展示了这种能力雏形，它集成了生成、推理、语音、视觉等技术，迈出了向统一多模态大模型发展的“第一步”。智源研究院发布的EMU3大模型则进一步推动了这一进程，为实现AGI奠定了基础。
多模态大模型赋能机器人
张宏江表示，多模态大模型的发展是实现机器人自主智能和通用能力的关键。
传统机器人模型依赖于人类设计的规则和任务分解，多模态大模型通过整合不同模态的信息，将复杂任务分解为简单任务，并通过视觉模型分解成机器动作，完成复杂-简单-机器动作的过程，使机器人能够更自然地理解和执行复杂任务。张宏江指出，中国在机器人本体技术方面走在世界前列，但要实现通用机器人的快速发展，还需多模态大模型和具身智能的支持。只有具备这些能力，中国的机器人技术才能实现“起飞”。
大模型走向“自主智能”
张宏江认为，大模型的发展将推动我们进入自主智能时代，软件和机器人将具有自主决策和行为能力。
在过去几十年中，IT产业的进展主要集中在构建信息系统，而当前，AI大模型的发展成为主要驱动力。张宏江表示，未来，随着大模型学习能力的增强、ScalingLaw的快速发展、AI原生应用的迅速落地和成长，以及统一的多模态大模型的突破，这些技术变革将加速AGI奇点的到来，我们将迎来一个“自主智能”的时代。
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