APUS 李濤闡述AI戰(zhàn)略：為中國定制AI大模型，讓大模型應(yīng)用與價值創(chuàng)造接軌

近日，APUS董事長兼CEO李濤出席第三屆中國（寧波）軟件峰會上并發(fā)表演講。他以“AI向新 智領(lǐng)未來”為主題，以多年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)驗和對人工智能發(fā)展的分析研判為錨點，深入剖析AI對于人類社會發(fā)展的意義、產(chǎn)業(yè)前景及當前行業(yè)轉(zhuǎn)型痛點，并提出AI大模型價值創(chuàng)造“六要素”等創(chuàng)新觀點。

演講以行業(yè)洞察為基礎(chǔ)，立意深刻、觀點犀利、案例鮮活，為人工智能更好地落地應(yīng)用和引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革帶來全新思考。同時，李濤在演講中闡述了APUS的AI戰(zhàn)略及AI大模型的賦能能力，為產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮與實現(xiàn)大模型價值創(chuàng)造帶來啟發(fā)。

一、AI大模型領(lǐng)銜第四次工業(yè)革命，互聯(lián)網(wǎng)微利時代向人工智能產(chǎn)業(yè)機會過渡，共享早期技術(shù)創(chuàng)新紅利

以大模型為代表的人工智能正領(lǐng)銜第四次工業(yè)革命已成為行業(yè)共識。回顧前三次工業(yè)革命，蒸汽-電力-互聯(lián)網(wǎng)，無不深刻影響著人類文明，尤其是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展黃金十年，信息傳遞和感知得到了極大改善。

人類的行為處理模式由感知、判斷、決策、執(zhí)行四個環(huán)節(jié)緊密構(gòu)成。在過去很長一段時間里，盡管互聯(lián)網(wǎng)對信息傳遞與感知的變革十分深刻，但在判斷和決策方面的生產(chǎn)效率并未實現(xiàn)極大提升。

隨著以大模型為代表的人工智能出現(xiàn)，全新產(chǎn)業(yè)機會撲面而來。AI在判斷和決策環(huán)節(jié)上的能力將帶來百倍乃至萬倍級的效率進化，從而決定著未來30-50年的產(chǎn)業(yè)機會。

從1999年從業(yè)到今天，我一直在互聯(lián)網(wǎng)一線，與各位一樣感受著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的興衰變革，也切身感受著今天開發(fā)者、程序員等同行正在面臨的困境。不可否認，整個互聯(lián)網(wǎng)已進入高速發(fā)展尾聲，互聯(lián)網(wǎng)處于微利時代。

但令人振奮的是，我們同時看到了一個全新的、更加耀眼的時代“AI時代”正在開啟，人類社會全面、快速、系統(tǒng)地轉(zhuǎn)向人工智能，將享受到前所未有的技術(shù)紅利。

二、AI大模型帶來產(chǎn)業(yè)變革，大模型作為操作系統(tǒng)，構(gòu)建基礎(chǔ)底層能力和服務(wù)，以AI實現(xiàn)降本增效和場景價值創(chuàng)造

在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)時代，流量紅利是入口，Windows、iOS等是操作系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)基于PaaS、SaaS層展開，商業(yè)化途徑以APP應(yīng)用、平臺的廣告與轉(zhuǎn)化為主；而在AI時代，AI 將重構(gòu)所有產(chǎn)業(yè)，也包含互聯(lián)網(wǎng)。

今后，人工智能會全面取代以搜索引擎為代表的互聯(lián)網(wǎng)入口，大模型將作為AI時代的「操作系統(tǒng)」，為互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、元宇宙等構(gòu)建基礎(chǔ)底層能力和服務(wù)。在商業(yè)層面，以AI進行降本增效，實現(xiàn)場景價值變現(xiàn)。

客觀來講，全世界的農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)目前發(fā)展都相對滯后，本質(zhì)原因在于效率不高，也就是我剛才提到的“決策與判斷”效率低。沒有AI賦能，農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)很難真正發(fā)展起來。

物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)量遠遠大于人類主動構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量，面對未來更加海量的數(shù)據(jù)，沒有AI的輔助和效率提升物聯(lián)網(wǎng)也難以真正實現(xiàn)。

另外，很多人認為“元宇宙”概念熱度減退，為什么它雷聲大雨點小，沒有真正發(fā)展起來？也是因為沒有人工智能賦能。

元宇宙中的每一個場景構(gòu)建都可能需要半個月、一個月甚至更長的時間，數(shù)字原生和數(shù)字孿生不能在元宇宙空間里呈現(xiàn)最大的效能發(fā)揮，而以大模型為代表的人工智能的出現(xiàn)，則會真正讓元宇宙更快速地落為現(xiàn)實。

三、產(chǎn)業(yè)變革正在發(fā)生，IT產(chǎn)業(yè)要素面臨重構(gòu)，從業(yè)者需重新思考職業(yè)路徑選擇

我從大學時期開始用匯編寫程序，今天想跟IT從業(yè)者分享一個新的職業(yè)思考角度，或許很多人不太愿意接受，但90%以上的程序員都應(yīng)該對轉(zhuǎn)型更加重視，要下決心讓自己從一個傳統(tǒng)的、面向機器的、用機器語言寫代碼的程序員，變成一個面向大模型的“AI 工程師”。

過去我們所掌握的從匯編到Python、Java 等語言路徑即將關(guān)閉，這些面向機器的編程語言需要程序員、產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理去貫通實現(xiàn)，寫出代碼再讓機器讀懂，最后形成產(chǎn)品。

AI大模型將很大程度替代這些傳統(tǒng)職業(yè)角色，自然語言就能夠輕易地駕馭大模型，我們只需要給出產(chǎn)品和模塊服務(wù)框架。這導致我們的行為模式也會發(fā)生相應(yīng)改變。未來，用戶簡單的需求可以直接向AI大模型提出，即可調(diào)用模型能力得到滿足；而一些復雜需求，則會由 AI 工程師用自然語言驅(qū)動大模型實現(xiàn)。

四、AI大模型架構(gòu)的五層金字塔，讓產(chǎn)業(yè)革新構(gòu)想高質(zhì)量落地

大模型訓練需要大量的算力、數(shù)據(jù)和場景支持，根據(jù)AI發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢判斷，APUS繪制了AI大模型架構(gòu)的「五層金字塔」：

以海量數(shù)據(jù)和算力為基礎(chǔ)訓練出通用大模型，再精煉出文本、圖像、音頻、視頻垂直應(yīng)用能力，隨后通用大模型作為基座，把技術(shù)和服務(wù)能力開源開放給電商、醫(yī)療、制造、教育等領(lǐng)域，與千行百業(yè)合作共建應(yīng)用場景，形成行業(yè)適配的應(yīng)用層大模型。于此之上，再衍生出滿足B端、C端、G端用戶的AI應(yīng)用。

值得關(guān)注的是，訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量>訓練數(shù)據(jù)規(guī)模>參數(shù)規(guī)模，海量數(shù)據(jù)是讓大模型更加聰明的“物質(zhì)基礎(chǔ)”，而價值觀對齊的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，則是大模型應(yīng)用的“精神保障”，嚴肅對待訓練數(shù)據(jù)，才會打造出可靠、可用的AI大模型。

五、AI大模型實現(xiàn)價值創(chuàng)造的六要素：強健算力、全球知識庫、高質(zhì)量數(shù)據(jù)、持續(xù)進化的算法、價值觀對齊、價值創(chuàng)造

眾所周知，強健的算力是大模型滿足復雜場景需求、進行敏捷訓練與高速并行的底層支撐；而對于全球知識庫與高質(zhì)量數(shù)據(jù)，我們必須正視，在國內(nèi)主流模型訓練中，中文數(shù)據(jù)集在全球語料庫中只占據(jù)3%的份額，同時夾雜著網(wǎng)絡(luò)垃圾數(shù)據(jù)，成為國內(nèi)大模型發(fā)展與應(yīng)用的一道枷鎖。

尤其是在不確定因素影響下，A100、A800、H100、H800、RTX 4090等芯片已成為產(chǎn)業(yè)之殤，而國產(chǎn)算力尚需時間突破。擺在國內(nèi)大模型廠商面前的必答題是，如何在有限的算力下，保持AI進化？算法的持續(xù)進化便是打破困境之門的一把鑰匙。

以APUS自身來講，我們最近專注于APUS 大模型的增量預訓練和長文本、長數(shù)據(jù)的輸入輸出，目前APUS大模型已經(jīng)支持3萬字文本長度的輸入輸出，同時對算力的需求下降了80%，也就是說，持續(xù)進化的算法能夠讓大模型對算力的需求下降。

我反復在講“價值觀對齊”，在中國這片土地上，任何外來大模型都應(yīng)讓位于中國本土大模型，為什么？

核心原因就是價值觀對齊，沒有價值觀對齊的大模型是不可能在中國這片土地上被安心應(yīng)用的。所以國產(chǎn)大模型實現(xiàn)突圍，必須要考慮借助構(gòu)建紅色語料庫來完成價值觀對齊。

最后，人工智能的價值創(chuàng)造最終還要與應(yīng)用場景結(jié)合。APUS真誠希望與開發(fā)者、程序員、客戶、伙伴等產(chǎn)業(yè)各界深入交流，讓我們能夠真正看到大家的使用場景，并通過人工智能來幫助大家使用和改進大模型，讓AI大模型真正驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，產(chǎn)生價值實效。

六、四大差異化優(yōu)勢推導APUS的AI戰(zhàn)略：為中國定制AI大模型，讓大模型應(yīng)用和價值創(chuàng)造接軌，構(gòu)建AI生態(tài)

在All in AI之前，APUS是長期做全球化服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，在APUS轉(zhuǎn)型人工智能時，我們制定了為中國定制人工智能大模型，積極構(gòu)建人工智能生態(tài)，讓大模型應(yīng)用和價值創(chuàng)造接軌的AI戰(zhàn)略。

戰(zhàn)略定調(diào)背后，APUS的底氣在哪，能力如何？我從四個差異化能力進行拆解闡述：

過去 9年 ，APUS為全球 200多個國家和地區(qū)提供了200 多款移動應(yīng)用，為 24 億用戶提供了25種語言的服務(wù)，這給APUS大模型的訓練帶來源源不斷的全球高質(zhì)量數(shù)據(jù)投喂。同時，APUS在國內(nèi)鄭州和新加坡建立了兩大算力中心，為APUS大模型和海外產(chǎn)品同時提供算力支持。

此外，APUS還與阿里、騰訊、百度等廠商聯(lián)動，提供多種算力組合與彈性擴容方案，幫助企業(yè)與開發(fā)者實現(xiàn)研發(fā)迅速落地、大幅降低成本，讓靈活的產(chǎn)業(yè)協(xié)同聚力生態(tài)實現(xiàn)價值落地。

APUS基于對中國未來人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的認知，很早就開始積累紅色語料庫，進行知識庫、法律等價值觀對齊，讓APUS大模型的輸出能夠符合主流價值觀，避免在模型能力調(diào)用中出現(xiàn)立場錯誤和其他價值觀偏差。

對于APUS大模型的產(chǎn)業(yè)架構(gòu)，我想結(jié)合APUS大模型的場景落地來說會更直觀、更有說服力。APUS自4月發(fā)布APUS大模型以來，一方面推出了簡筆成畫等多款AI產(chǎn)品。

另一方面對24億用戶正在使用的移動APP進行AI升級，這既是為全球用戶提供更好的服務(wù)，也是在持續(xù)不斷地為APUS大模型帶來新鮮的用戶反饋和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，讓模型“食材”更新鮮、更豐富，讓APUS大模型更智慧、更易用。

APUS還以APUS大模型為底座，從中蒸餾出文本模型“異雀八”、圖像模型“異雀三”、視頻模型“異雀四”、音頻模型“異雀六”四大精煉模型，來靈活滿足垂直場景應(yīng)用。面向開發(fā)者與產(chǎn)業(yè)，APUS開放了API及精煉模型能力。

對于B、G端應(yīng)用，APUS大模型已通過APUS醫(yī)療大模型、APUS網(wǎng)信大模型、APUS電商大模型、APUS制造大模型、APUS教育大模型，在醫(yī)院、客車制造與流程管理、網(wǎng)信事業(yè)長效治理等多元領(lǐng)域深度應(yīng)用，為產(chǎn)業(yè)升級提供可借鑒的案例。

以目前熱度很高的電商業(yè)務(wù)發(fā)展為例，APUS電商大模型能夠全鏈條支撐電商項目在AI浪潮下快速適應(yīng)變化，提升商業(yè)效能。

在智能選品上，用數(shù)據(jù)來幫電商人更加精準地篩選出暢銷產(chǎn)品；在智能展示上，只需要一張產(chǎn)品圖，大模型就能生成不同模特、各種場景的立體展示，省卻請模特，找場景拍攝物料等繁雜環(huán)節(jié)和成本；在智能投放上，用數(shù)據(jù)和程序來更加智慧地進行廣告投放，自動優(yōu)化投放策略并快速、有效地執(zhí)行；在智能客服上，APUS智能客服已經(jīng)在一線城市政務(wù)服務(wù)熱線中發(fā)揮效能，成為政府進行社會監(jiān)管的效率利器，這項能力接入電商企業(yè)，顯然能夠幫助企業(yè)提升服務(wù)效率，并優(yōu)化客戶體驗。

此外，APUS還提供不止于AI大模型的能力輸出，通過產(chǎn)業(yè)聯(lián)運與投資賦能，積極構(gòu)建更加富有生命力的生態(tài)循環(huán)。如果開發(fā)者有好的產(chǎn)品創(chuàng)意，可通過調(diào)用大模型能力來實現(xiàn)；若產(chǎn)品苦于沒有推廣能力，APUS可以一起來做聯(lián)合運營，助力開發(fā)者創(chuàng)想落地，讓產(chǎn)品脫穎而出。

李濤指出，對具有市場前景和商業(yè)模式的創(chuàng)新企業(yè)，APUS也可給予資金支持，讓AI應(yīng)用能夠擁有生長沃土，讓AI產(chǎn)業(yè)機會實現(xiàn)價值普惠！