姚欣-生成式AI的产业创新曲线 .pdf

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1、姚欣 PPIO派欧云联合创始人、CEO生成式AI的产业创新曲线2024 全球产品经理大会生成式AI的产业创新曲线生成式AI的产业落地机会分布式云助力 AI 时代到来生成式AI的产业创新曲线IT技术正在量变到质变，未来5-10年将进入到一个全新时代1980199520252010PCPC互联网移动互联网人工智能时代计算：CPU摩尔定律交互：GUI图形界面连接：局域网连接1982年ICP/IP协议及1983年全球首台图形用户界面电脑Apple Lisa从PC单机时代到PC局域网时代，再到PC互联网时代，新型硬件设备访问/传输协议让各种应用蓬勃发展计算：超算中心交互：WWW浏览器连接：有线拨号上网1

2、993年9月，美国政府提出美国信息高速公路法案，旨在以互联网为雏形，兴建信息时代的“信息高速公路”，使所有人方便地共享海量资源。倡议者认为，它将永远改变人们的生活、工作和相互沟通的方式，产生比工业革命更为深刻的影响。计算：云计算交互：触屏互动，摄像头连接：4G无线上网2007年，苹果发布首款iPhone在3G/4G通信技术基础上，ARM/高通芯片，苹果iOS谷歌Andriod操作系统相继涌现多模态信息综合体，将人们带入移动互联网时代计算：AI和智算交互：MR/AR/VPA连接：5G及物联网大众化VR/AR/MR硬件设备走向日常生活。AI、5G、IoT一系列音视频基础技术已准备好，算力足够丰富，

3、多界面、全感官的人机自然交互方式即将到来 技术飞跃 先导入几个思考模型产业-技术-产品产业分层模型：自底向上分阶段成熟迁移类(1.0)PPTV微博携程淘宝2009-2013原生类(2.0)抖音高德美团滴滴2014-2018技术成熟度曲线跨越鸿沟峡谷模型技术产品生命周期生成式AI 技术栈分层演进 基础设施层：供不应求，当下价值流入阶段 模型层：技术高速迭代，赢者通吃 应用层：正在跨越鸿沟，从2B到2c基础设施层中短期供不应求，持续的价值流入阶段，当下唯一的确定性，中美不同特色形成双循环AI算力需求：远超摩尔定律增长AI and compute()从2012年到现在AI训练算力规模增长30万倍，如

4、果是按照摩尔定律(每18个月算力翻倍），那只会扩大12倍。AI训练的两个时代(2013年分水岭）大规模普及后，推理侧算力需求井喷才是大问题12GPTO1模型通过加大推理换取更好效果95%以上的算力将用于推理侧算力成本每年10倍速下降会持续解锁应用新场景模型层Scaling law和Transformer架构在短期看仍然有效模型参数先大后小，开闭源能力缩窄，大小模型混合部署是务实落地路径Gartner技术成熟度（炒作度）曲线n 技术成熟度n 心理预期大语言模型的第一性原理：Scaling laws观点：并不会出现某类大模型一统天下克莱伯定律：生物代谢率水平与体重的次幂成正比模型规模-小样本学习-

5、微调能力模型设计的不可能三角未来是云边端侧大小模型混合部署的趋势18大小模型协同进化、混合部署通讯网络云端大模型边端小模型1大模型小模型垂直场景知识沉淀决策执行经验反馈数据感知边缘节点层（边）边缘响应边缘决策云数据中心（云）云端响应云端决策终端设备层（端）快速响应快速决策音视频CDN多层结构IT发展史上的终极之战：开源vs闭源1995200520072010开源力量：Stable diffusion成为有史以来增速最快的项目应用层尚未跨越鸿沟，仍然在探索中趋势是2B先落地，随着成本降低到2C跨越鸿沟尽管很热闹，但是应用才是刚起步红杉美国合伙人AIs$200 Billion Question 的

6、讨论：如果我们看目前投入到 GPU 上的投资，去年只是在 Nvidia 的芯片上就花了大概 500 亿美元，但目前可以确认的 AI 行业收入只有 30 亿美元。LLM的优势：重知识、重执行、标准化编程设计师文案写作合同审核简历分析AI客服翻译法务办公文员数据分析医疗诊断投资分析学术研究演员重知识、标准化重创新、个性化重执行、强效率重情感、强互动以AI为主导，可替代人类由AI提供批量选择，人类做选择和确认以人类为主导，AI协助替代效率仍由人来服务触达AI在后台支持大客户销售线下服务业AI ToB的趋势：提效降费+数据