2024年7月4日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議開幕式在上海舉行。視覺中國 圖

7月4日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC2024）開幕。本次大會直面人工智能治理這一全球議題，向全球發布了《人工智能全球治理上海宣言》，提出要促進人工智能發展，維護人工智能安全，構建人工智能的治理體系，呼吁各方攜手共同推動人工智能造福全人類。

在展覽區，隨著這兩年人工智能大模型快速發展，各類場景化應用陸續落地，大模型廠商在基礎大模型的基礎上開發了眾多細分領域的大模型，而且這些細分場景化模型都在陸續投入實際應用中。本土算力廠商摩爾線程、燧原科技都在積極推動建設萬卡集群，為大參數的大模型訓練構建基礎設施。

在本屆開會開幕首日舉辦的多場論壇上，多個關于人工智能行業發展的焦點問題被熱烈討論：大模型應該拼應用還是拼參數？作為基礎設施的算力如何創新支持AI的發展？AI的自主發展會不會威脅到人類社會？

大模型強調多場景化落地

騰訊、阿里、百度、科大訊飛、商湯等大模型廠商都在展區展示了多個場景化應用方案，很多大模型已經有投入實際應用，之前，各家大模型注重參數比拼，今年更注重應用落地。

在4日舉行的產業發展主論壇上，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏也在演講中呼吁不要卷模型參數，而要去卷應用。“但是我看到很多人仍然把主要的關注點放在基礎模型上，一天到晚跑分，刷榜，誰誰誰又超越GPT4了，OpenAI又出來Sora了，又出來GPT4o了等等。今天這個震撼發布，明天那個史詩級更新，但是我要問，應用在哪里？誰從中獲益了？”

李彥宏認為，沒有應用，基礎模型一文不值，商業化閉源模型最能打，“很多人拿開源模型來改款，以為這樣可以更好的服務自己的個性化的應用，殊不知這是創造了一個孤本的模型，既無法從基礎模型持續升級當中獲益，也沒辦法跟別人去共享算力。”

李彥宏表示，智能體是百度最看好的AI應用的發展方向，搜索是智能體分發的最大的入口。比如，剛剛過去的高考季，很多大模型公司熱衷于寫高考作文，李彥宏認為使用價值并不大，真正的需求是大量考生在考完之后要報志愿，選擇學校與專業，這時需要一個智能體來回答考生專業的問題。

不過，李彥宏也強調，要避免掉入“超級應用陷阱”，“超級能干”的應用比只看DAU（日活用戶）的“超級應用”更重要。

同樣，商湯科技董事長兼CEO徐立也指出，當前AI的影響還沒有到一個“超級時刻”，因為AI暫未真正走進行業垂直應用引起廣泛變化。在他看來，應用是 AI“超級時刻”的關鍵，現在的大模型只是個“記憶器”，想在垂直領域突破，需要人類構建更加高階的思維鏈。

同樣對于垂直應用，第四范式聯合創始人、總裁胡時偉也強調，應該因地制宜，結合市場特點，把每個行業、場景所需的模型做到極致，“隨著行業大模型覆蓋面越來越密集，即可匯聚成海，這也是我們走向AGI的獨有道路”。

在AI發展道路上，中國公司已在部分場景中展現出優勢。

MiniMax創始人兼CEO閆俊杰在接受澎湃新聞等媒體采訪時表示，AI現在已經不完全是個技術，它已經變成很多人每天在使用的產品。作為產品，首先肯定要解決用戶需求，而需求的解決大部分來自模型的基本能力，去年中國公司在底層復雜能力上距離美國仍有差距，但在今年上半年，在一些偏生產力的場景中已經開始具備局部優勢。閆俊杰認為，應用的關鍵是要降低模型錯誤率，“AI從輔助人類的工具到能獨立完成工作的最核心標志，就是錯誤率整體的降低”。

智譜AI CEO張鵬也在接受澎湃新聞等媒體采訪時表示，要去思考真正有價值的點在哪里，過去一兩年主要看到的還是大語言模型的進步以及落地應用產生的價值，未來在多模態、跨模態、具身智能等方面仍存在機會。

對于目前行業的“困局”，他認為不必焦慮，因為AI已經超越了過去所有的科技從爆發到行程生產力的速度，所以不妨“讓子彈再飛一會，多一點耐心”，把更多的時間和精力從焦慮中拔出來，去想一想它真正有價值的點在哪，可能爆發的方向在哪，用更多的時間踏踏實實地去做一些嘗試。

2024年7月4日，世界人工智能大會在上海世博中心開幕。視覺中國 圖

“國產萬卡”計算集群

作為人工智能產業的基礎設施，算力的發展同樣備受關注。

本次大會，本土算力廠商華為、摩爾線程、燧原科技、天數智芯等展示了自家的算力解決方案。從算力廠商的規劃看，萬卡智算集群成為新趨勢，這也是國產GPU技術里程碑式的進展，用來支持更大參數大模型訓練。

7月3日，摩爾線程宣布其AI旗艦產品夸娥（KUAE）智算集群解決方案實現重大升級，從當前的千卡級別大幅擴展至萬卡規模，專為萬億參數級別的復雜大模型訓練而設計。摩爾線程創始人兼CEO張建中表示，希望摩爾線程的加速平臺能夠加速一切計算，只是和計算相關的都可以在上面加速，所以簡單來講叫“通用加速計算平臺”。

燧原科技創始人、董事長、CEO趙立東在接受澎湃新聞記者采訪時也表示，燧原科技下一步將會構建國產萬卡計算集群，用來支持大模型訓練。

以往大模型訓練主要依賴英偉達芯片，而隨著國產算力集群的突破，未來更多本土大模型訓練有望轉移到本土GPU算力集群上，尤其在一些特定應用場景中，國產算力有望構建起自己的優勢。

另一家國產算力巨頭華為常務董事、華為云CEO張平安4日在產業發展主論壇上發表主題演講時表示，中國的AI發展離不開算力基礎設施的創新，并且要敢于開放行業場景，讓AI在行業應用上領先。張平安表示，華為正在通過云網端芯架構上的協同創新，來構建可持續發展的AI算力基礎，包括芯端算力上云、面向AI的網絡架構升級、云基礎設施系統架構創新三個方面。

人工智能既要發展又要治理

當前，以大模型為代表的生成式人工智能拉動全球新一輪科技創新。在產業界人士看來，大模型賦能千行百業，未來所有行業都會用大模型重新做一遍。但這種技術先行、治理監管落后會帶來諸多挑戰。

本次大會把人工智能治理挑戰作為重點提出，呼吁各方積極響應，攜手行動，共同推動人工智能造福全人類。

清華大學蘇世民書院院長、清華大學人工智能國際治理研究院院長薛瀾在開幕式演講中表示，人工智能帶來的技術風險包括出現技術“幻覺”、數據安全、算法歧視等問題，但從人工智能系統長遠的影響來看，AI的自主發展可能會威脅到人類社會，這一風險不容忽視。

薛瀾稱，中國在過往的實踐中，已經建立了相對完整的體系。從技術底層上，針對算法數據有一系列治理方面的規則。針對特定問題和應用場景，也制定了相應的治理規則，構建了一個多維度、多層次的治理體系。

上海人工智能實驗室主任、首席科學家、清華大學惠妍講席教授周伯文提出，當前，以大模型為代表的生成式人工智能快速發展，但隨著能力不斷提升，模型自身及其應用帶來一系列潛在風險顧慮。以公眾對AI風險的關注順序來看，首先是數據泄露、濫用、隱私及版權相關的內容風險，其次是惡意使用帶來的偽造虛假信息等相關的使用風險，也可能誘發偏見、歧視等相關的倫理問題，人們擔心是否會帶來就業結構和社會系統性的挑戰，甚至在科幻電影中出現了AI失控、人類喪失自主權等設定。

周伯文認為，總體上，AI模型安全能力的提升還遠遠落后于性能，這種失衡導致AI的發展是跛腳的，發展不均衡的背后是兩者投入上的巨大差異。“這些AI風險有的已經出現，但更多是潛在的。防范這些風險需要共同努力，需要科學設計，做出更多貢獻。”