京東雲曹鵬：中國AI快速追趕美國，機會在產業應用

文/觀察者網 周毅 李翊馨（實習生），編輯 周遠方

新的數字化浪潮中，中國正在不斷縮小與美國的差距。

7月30日，京東雲峯會在上海舉行。京東集團技術委員會主席、京東雲事業部總裁曹鵬對觀察者表示，在軟件服務（SaaS）領域，中美市場還存在明顯差距；但在人工智能及大模型時代，圍繞技術的落地和應用，中國有機會快速追趕美國。

曹鵬表示，“國家鼓勵開放、鼓勵創新，再加中國巨大的市場優勢，中國的AI大模型應用一定能快速地孵化出來。”

京東雲峯會現場截圖觀察者網

豐富的產業基礎，是中國在AI時代的天然優勢

過去20年，數字技術和實體經濟的融合，催生了SaaS（軟件即服務，即“按需軟件”）行業。SaaS具有開箱即用、按需付費、彈性可擴展的特徵，這讓它能夠極大降低企業的信息化門檻。SaaS甚至能像水和電一樣，成為企業數字化轉型的必需。

美國SaaS最早在1999年就已起步，今天它已經是美國數字經濟的一張名片，並誕生了一大批明星公司，僅市值破2000億美元的就有Adobe和Salesforce；中國在2007年前後才有企業試水SaaS業務，但直到近10年才得到真正發展。從市值表現來看，中國企業也跟美國企業差異巨大。

但在人工智能掀起的新一輪全球數字化浪潮中，差距似乎沒那麼大了。

聯合國世界知識產權組織（WIPO）7月初發布最新報告，中國在聊天機器人等生成式AI發明方面遠遠領先於全球其他國家，過去十年間申請的生成式AI專利數量超3.8萬份，是美國（6276份）的6倍。Meta創始人扎克伯格不久前也表示，“美國在AI發展方面能夠永遠領先中國5-10年”是不現實的，美國保持6-8個月的領先才是合理目標。

中國在生成式AI發明方面保持領先WIPO報告截圖

從SaaS時代的差異巨大，到AI大模型時代的緊緊咬合，這種變化是如何產生的？

京東探索研究院院長、京東科技人工智能業務負責人何曉冬對觀察者網表示，這可能和AI本身的特性有關。AI是強數據驅動的：數據跟應用強綁定，應用本身又會帶來數據。中國有龐大的、堅實的產業基礎，有各種豐富的應用場景，這讓中國在整體應用層面，可以形成一個強大的數據循環閉環。這是中國AI產業落地的一個天然優勢。

在何曉冬看來，這個優勢在互聯網時代就已經開始顯現。彼時中國頭部的互聯網公司，其實就已經和美國公司站在同一個起跑線上了。在AI時代，可能這個優勢正在變得清晰和明確。中國的用户數量足夠大，用户本身又會提供大量的反饋，形成大量的“數據”，進一步加快模型迭代。

某種意義上，在大模型應用層面，中國反而有更多機會，“甚至可以走得更快一些”。

AI大模型越來越強，為何仍未出現“超級應用”？

隨着二季度財務數據公佈，微軟股價盤後大跌7%，延續6月底以來的一波調整。作為OpenAI重要的合作伙伴，微軟二季度資本支出（包括融資租賃）同比大增77.6%至190億美元，較上一季度的140億美元顯著攀升，也使得微軟2024財年年度資本支出突破500億美元大關。如此“燒錢”，卻沒有得到符合預期的快速回報，成為華爾街用腳投票的誘因之一。

“雖然AI大模型在不斷加強，效果在不斷提升，但現在C端（消費者側）還沒有出現真正意義上的超級應用；”，大洋彼岸的曹鵬表示，“反而在B端（產業側），很多場景裏能夠提升效率的AI大模型應用在不斷湧現，這是一個非常明顯的趨勢。”

原因何在？

曹鵬對觀察者網表示，目前來看，B端應用更容易量化AI大模型帶來的價值。人們有很多辦法可以測算AI大模型產品帶來的ROI（投資回報率），不管是投放廣告的轉化和回報，還是AI編寫代碼帶來的人力節省，這些東西都很容易衡量。因此在產業側場景中，人們比較容易在單個點上進行嘗試，用大模型產生效果。

太原某產業園區一景新華社

相比之下，可能在很多時候，C端的大模型應用更難以被簡單量化。而且，人們對一個產品的預期是有閾值的——產品突破這個閾值之後，可能才有比較高速的增長。比如Open AI，它剛開始推出GPT的時候，很快超過了C端用户的認知，Chat GPT也因此成為用户破億最快的C端產品——但此後，人們的閾值也被提高了。

除了“效果不達預期”，商業模式可能也影響了C端現象級大模型應用的出現，一些傳統的商業模式，在AI時代可能不再成立了。

當前，通用大模型的訓練，超大規模算力集羣是基礎，需要高達數萬張GPU卡。但面向具體業務場景時，通用大模型並不能完全滿足所有需求。

何曉冬指出，如果只是簡單地提升模型規模，那麼可能很快達到發展的天花板，導致大模型所產生的經濟效益不足以支撐其成本，從而難以持續；其次，目前大模型的商業化步伐落後於模型的規模增長，從中長期來看終究會成為一個問題；最後，現在很多大模型的“幻覺率”依然比較高，不能為後續的產業應用提供堅實的保障。

雖然都叫AI“大模型”，但大模型事實上通常可以分為三類：通用底座大模型，領域專用大模型和長尾的場景大模型。通用大模型提供的是一種基礎能力，是九年義務教育，而非專業的工作技能和知識。只有和一個個具體的產業相互碰撞融合，它才能變成生產力並解決實際問題——中國正是世界上產業體系最健全，數據最豐富的國家。

不過，曹鵬也指出，中國大模型有一些值得重視的問題。比如中國市場的投資機制和體系，可能對那些長期的、長效的項目不夠友好，特別是對那些基礎類的、需要長期投入的研究項目。