從文本生成模型ChatGPT到文生視頻模型Sora，人工智能大模型的發(fā)展日新月異，行業(yè)門檻也不斷提高。筆者認為，在瞬息萬變的產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程中，為了在全球AI競爭中占據(jù)優(yōu)勢，國內(nèi)大模型的技術攻克變得迫在眉睫。
第一，保證訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。一直以來，大模型的訓練依賴大量數(shù)據(jù)，包括文本、語音、圖像、視頻等，也需要從公開數(shù)據(jù)集、合作伙伴和用戶互動中收集信息。高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)是大模型成功的關鍵之一，中國工程院院士高文指出，全球通用的50億大模型數(shù)據(jù)訓練集里，中文語料的占比僅為1.3%。解決中文數(shù)據(jù)不足和質(zhì)量問題，以及如何獲取和處理多樣化數(shù)據(jù)，成為行業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。在此背景下，國內(nèi)大模型公司可以積極尋求與各大中文內(nèi)容平臺的合作，建立中文數(shù)據(jù)共享機制，以豐富中文語料庫。同時，應注重數(shù)據(jù)的清洗和標注工作，確保訓練數(shù)據(jù)的準確性和有效性。
第二，提升算力、顯卡、芯片等核心競爭力。隨著大模型的規(guī)模和復雜度不斷提升，對算力的需求也急劇攀升。緩解算力需求方面，國家發(fā)改委明確將數(shù)據(jù)中心和智能計算中心納入新型基礎設施建設的范圍，以加速算力供給基建化。頭部企業(yè)和研究機構(gòu)也須在開發(fā)更高效的計算架構(gòu)等方面加大投入。在顯卡和芯片研發(fā)領域，目前更多聚焦在頭部企業(yè)之間，這也是一條需要克服諸多阻礙的艱難道路。對此，企業(yè)之間可以加強合作與交流，共同攻克技術難題。同時，也需要加大對國產(chǎn)芯片的投資力度，鼓勵全國組建更多的產(chǎn)業(yè)集群，推動相關產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
第三，緩解AI大模型人才缺口。據(jù)《2023人工智能人才洞察報告》預測，到2030年，全國AI人才的需求將達到600萬人，而人才缺口卻達到400萬人，AI應用型人才培養(yǎng)已經(jīng)迫在眉睫。為了彌補這一缺口，建議高新科技企業(yè)與國內(nèi)高校開展深度合作，共同制定人才培養(yǎng)計劃，為更多高校年輕人提供市場一線學習機會，吸引更多年輕人投身AI領域。此外，政府可以面向社會大眾，增加免費的AI基礎技能培訓機會，推動AI相關知識在各個領域的普及。
第四，尋找合適的商業(yè)化落地場景。目前，Sora等文生視頻模型的技術革新，正在加速AI同廣告、影視、游戲、短視頻等領域的融合。中國是全球最大的AIGC內(nèi)容消費市場之一，還有大量商業(yè)潛力等待挖掘。為充分挖掘商業(yè)潛力，大模型公司可以積極尋求與各行業(yè)的合作機會，熟悉不同業(yè)態(tài)的AI需求，共同探索技術優(yōu)化和商業(yè)合作模式，推動AI技術在各個領域的廣泛應用，為行業(yè)發(fā)展創(chuàng)造更多機遇。
人工智能時代已經(jīng)到來，龐大的市場也意味著更多的機遇，隨著越來越多的資本入局，以及市場各方積極協(xié)作，我國大模型行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展未來可期。
