京東雲曹鵬:中國AI快速追趕美國,機會在產業應用
周毅是故意的还是不小心?

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。