界面新闻记者 | 程璐

如果说ChatGPT的出世，让2022年被称为生成式人工智能之年，那么2023年则把大模型推向了一个高峰，以GPT-4发布为标志，生成式人工智能，朝着通用人工智能的方向，进入了创新应用的阶段。

7月7日举办的“生成式AI：变革与创新”论坛是2023世界人工智能大会唯一一场由创业投资机构发起的分论坛，在这场论坛上明显可以感受到，今年创新创业者、投资方重点关注的话题都紧密围绕着生成式AI。以海量数据为基础的大模型的出现，降低了AI产业化的基础研发成本和应用的落地门槛，创新应用正在不断涌现。

启明创投合伙人周志峰在关于AI大模型以及产业发展趋势的分享中提到，ChatGPT重新点燃了AI 2.0这波浪潮，AI再次成为了创业和投资的热点。相关数据显示，2020年GPT-3发布的两年内，创投机构对Al企业的投资增长了4倍，仅2022年就有13.7亿美元的融资。

而新浪潮也会重建整个产业架构，产品形态进而也会发生巨大改变。AI新浪潮下的产业生态架构分为三层，最底层是基础架构层，由智算平台提供算力，中间是模型层，第三层是应用层。科技巨头正忙于研发大模型，尚未顾及深度切入具体应用场景，这是初创企业的蓝海，也有发展道路上的暗礁。

启明创投梳理了过去两年多里新成立的100多家生成式AI新公司，发现这其中有将近30%做语言类应用，最多的是做多模态应用的公司；还有一些做底层大模型或是大模型基础架构优化的公司占14%。具体方向中，ChatBot占11%，生产力工具占比高达65%，包括文案写作、脚本生成、虚拟人物、视频广告生成等等。

但另一方面，业内领先的AI公司仍旧是翎毛凤角，AI赋能各产业端的局面也尚未到来。周志峰对此提出，AI2.0的新浪潮会一路向前，还是会像数年前的“人工智能泡沫”一样走低，是值得思考的问题。

上一波Al浪潮中，AlphaGo战胜围棋圣手李世石让大众开始关注深度学习和Al，但随后2016年、2017年融资额和AI创业公司的数量却开始走下坡路，原因在于之前Al企业在产业落地上没有交出让市场满意的答卷。2022年11月ChatGPT 再次引爆大众热情，这几个月来几乎每周都有新的生成式Al产品诞生，AI2.0未来会怎么走？

今天AI的创业环境下，周志峰认为创业公司要走的路可能是一条死亡峡谷，来自峡谷两边的科技大厂和大模型公司都会不断挤压，技术在动态变化，怎么能够找到创业的黄金通道，穿过死亡峡谷最终走向广阔天地，这是创业要努力思考的。

 “我们处在生成式AI发展的早期，未来会发展得非常快，任何一个伟大的科技趋势出现时，都会有很多噪音和泡沫，我希望投资人和创业者，都能忽略炒作周期，埋头踏踏实实做事，才能推动AI发展。周志峰说。

从参与WAIC的创业公司们角度来看，他们一边看到生成式AI带来的机会与更多可能，一边也感受到了压力，压力来自于与国外先行者的差距以及AI真正落地产业的高要求。事实上，随着算力与模型的进步，更多初创企业正在涌入AI赛道，他们面临着竞争以及潜在的巨头碾压。

优必选科技联合创始人、首席技术官熊友军看到，过去人形机器人一直都围绕着“如何更好地运动”在发展，但ChatGPT出现后，行业开始更加关注机器人与人之间的交互，竞争百花齐放， ChatGPT可以帮助人形机器人提高运动规划与控制、手眼协调、灵巧抓取策略以及视觉感知力等多项核心竞争要素。

在接受包括界面新闻在内的采访中，闪马智能创始人兼CEO彭垚表示公司也做了大模型探索，并且已经在交通专业领域发挥作用，闪马智能的感知大模型SupreMeta将检测、分类、分割多任务统一；将视觉、雷达、激光多模态融合，去发现并解决交通上实际出现的问题。与Meta开源视觉大模型SAM比，在交通领域的实测效果要好15%以上。

多模态大模型提高了机器“聪明”的上限，为新商业生态的出现提供可能，但企业实践的过程中挑战也随之出现。

彭垚提到，如何增强算力、如何提高模型精度、如何降低训练成本、如何处理大规模数据等都是企业应用大模型的直观挑战。衔远科技创始人周伯文表示，在中国，企业尚未普遍通过AI实现营收和利润贡献，核心问题在于AI能否跟业务结合。而云知声董事长兼CTO梁家恩也认为，行业大模型的护城河其实是“行业”，而非大模型，AI需要真正解决行业的问题，并且提供足够的可控性、可靠性。

从国际竞争的角度，长期来看，人才对人工智能未来的影响超过了算力。目前美国占据明显优势，并且美国的科技企业正在成为推动AI研究创新的主力，美国拥有顶级学者最多的前三大机构分别是谷歌、微软与Meta，合计招揽了美国顶级学者的30%，而中国仍以高校为主。

壁仞科技合伙人梁刚表示，在AI芯片领域，目前国内跟国际上相比还是有较大距离，特别是软件生态部分，想要追赶，必须要先包容。“半导体行业的没有捷径可走，也没有弯道可绕，必须踏踏实实走。我们要倾听客户的需求，和合作伙伴一起成长。但随着大模型应用的紧迫感，我相信这个追赶周期会缩短。”

梅卡曼德机器人创始人、CEO邵天兰则认为中国有独特的发展优势，特别是AI所需要的产业链基础，中国的响应速度快，也有很多供应商愿意陪着公司成长，此外中国客户的紧迫感相较于欧美公司的佛系，都让中国在生成式AI的变革中有很多机会点。

会上，启明创投联合未尽研究发布《生成式AI》报告，报告认为，2024 年中国将出现比肩 GPT-4的多语言通用大模型。当前生成式AI市场处于技术主导的早期阶段，科技巨头忙于研发大模型，存在千亿美元市值的平台性企业的机会。

报告还提出，3年内，颠覆式的AI应用的核心驱动力来自于底层模型的创新，模型的作用将大于产品设计的作用。