11月20日，2024年世界互聯網大會烏鎮峰會開幕，多家國內互聯網頭部企業前來參會。11月19日晚，有媒體拍到小米創始人、董事長兼CEO雷軍在烏鎮配合工作人員安檢，當晚第一財經記者也在烏鎮景區偶遇匆匆路過的360集團創始人周鴻祎。前來參會的知名互聯網廠商還有阿裏、騰訊、知乎、螞蟻等。
江南水鄉的古樸景色與最先進的互聯網技術交相輝映，今年已是烏鎮峰會舉辦的第11年。雷軍在開幕式上說，今年是世界互聯網大會新10年的開始，也是中國互聯網全功能接入世界互聯網30周年，他重點談到了AI接入小米的各個業務板塊。
關註AI改變互聯網生態的大佬還有很多。11月20日下午，知乎CEO周源對第一財經等媒體說，他發現今年參加烏鎮峰會的人更多了，討論AI話題的人也多了。在烏鎮峰會論壇上，阿裏巴巴集團CEO吳泳銘、螞蟻集團董事長兼CEO井賢棟、寒武紀創始人兼CEO陳天石、周鴻祎等互聯網企業負責人也探討了AI給互聯網帶來的改變、下一步AI的發展路徑。
「AI創造的價值高於互聯網」
過去30年國內互聯網積累的技術和數據哺育了如今的AI技術，業內對互聯網時代與AI時代的不同邏輯頗為關註。「過去30年互聯網的主要價值是以互聯網平台為載體連結人、商品、資訊、方方面面的服務，未來30年，AI將會全面提升整個世界的生產力水平，從這個角度看，AI創造的價值將遠遠大於互聯網連結創造的價值。」 吳泳銘說。
吳泳銘認為，在互聯網上個階段，企業上雲讓產業互聯網更快捷，進入新階段，AI前進演化則將推動千行百業從數碼化邁向智能化。過去一年，AI促成的生產力革命拉開帷幕，阿裏看到的幾乎所有企業都在用AI重構產品。
「人工智能已經邁進了群星閃耀的時候，從一個學科變成推動人類科技全面進步的關鍵技術。現在我們身處有史以來最偉大的技術變革的關鍵時期。」陳天石稱。井賢棟也認為，人工智能是前所未有的革命技術，將會帶來一個全新的世界，從根本上改變所有行業。
多家互聯網企業的負責人也在關註AI套用前景。談及今年與去年烏鎮大會期間參會者對AI的不同關註點，周源告訴記者，毫無疑問今年大家更關註套用了。「去年大家都在想AI到底是什麽、大模型是什麽，現在大家關心的則是AI跟自己有什麽關系。」
吳泳銘展望，隨著AI從數碼世界走進物理世界，未來物理世界大部份事物都會具備AI能力。陳天石認為，接下來AI會融入並改變人們的生活，例如，新藥研發周期已大振幅縮水；智能醫療在不久的將來能幫助醫生精準診斷；智能教育能為每個學生提供個人化解答和輔導；養老陪伴機器人能照顧老人起居並滿足情感需求；自動駕駛將徹底改變人類的出行體驗。
井賢棟則表示，數碼化主要解決的是服務的連線和觸達問題，智能化在此基礎上實作了個人化服務的叠代升級，服務業數碼化是智能化的序章。生成式AI基於對自然語言的掌握能更好理解人的意圖並生成個人化供給，AI讓服務業迎來大規模個人化的時代。
熱議AI短板和路徑之分
生成式AI發展還處於前期，在烏鎮峰會上，井賢棟點出AI落地專業領域服務時的短板。他認為，三個能力短板是領域認知能力弱、復雜推理能力差、端到端落地難。螞蟻則透過使用可信大模型基座、研發高效能知識決策引擎、研發行業智能體開發平台來應對這些問題。
周鴻祎也提到大模型落地專業領域時的短板。周鴻祎表示，現在通用大模型使用互聯網公開數據訓練，剛使用時很驚艷，但細問之下對具體業務一竅不通，政府和企業實際上需要的是將大模型能力結合場景進行產品化，透過專業大模型來提升生產力。奇安信集團董事長齊向東則提到AI黑箱帶來的問題，他表示，AI對使用者來說是黑箱，因為不知道裏面是什麽，但對網絡攻擊者來說不是黑箱，攻擊者能在知道AI體系架構和技術架構的情況下篡改推理邏輯、篡改輸出結果等，需要重視AI帶來的安全問題。
在大模型能力還未完全釋放、大模型套用尚待爆發的當下，是要堅持走通用基礎大模型的道路、寄希望於基礎大模型能力提升，還是轉向垂直領域做專業大模型、更早尋找套用市場，AI廠商也需要做出選擇。周鴻祎在烏鎮峰會論壇上談到了不同路徑的區別。
「最近我越來越懷疑OpenAI試圖打造一個全知全能、像神一樣的超級通用大模型的可行性。」周鴻祎稱，一方面，人類訓練數據幾近枯竭，Scaling law（縮放定律）遭遇巨大瓶頸，另一方面，想要開發一個大模型「一統江湖」，放諸四海而皆準，在邏輯上也很難自恰。
周鴻祎判斷，未來大模型會形成涇渭分明的兩條發展路線，一條路是越做越大，探索人類的星辰大海。另一條路則是將大模型與具體場景結合，向垂直化、產業化方向發展，這是專業大模型的路。做專業大模型不需要「卷」算力、「卷」數據，只需在百億參數乃至幾十億參數的通用大模型基礎上結合垂直領域數據訓練。
至於什麽套用場景更適合國內企業，周鴻祎表示，要將大模型與六個重要套用場景結合。第一個場景是「科技平權」下的人人普惠、人人智能；第二個場景是在大模型越做越小、小參數大模型能力變強的情況下讓硬件器材都變成AI器材，使大模型成為智能網聯車、個人電腦、手機等的標配；第三個是將大模型與細小、具體的業務場景結合打造專業大模型，賦能傳統產業；第四個是賦能自動駕駛、具身智能、生物制藥等未來新興產業；第五個是AI for Science，即用AI改變基礎科學問題的研究方法；第六個是用AI應對AI帶來的安全新挑戰。
(本文來自第一財經)
