人工智能的下一个浪潮：生成式AI将重塑数字世界和物理世界
元描述： 深入探讨生成式AI如何改变数字世界和物理世界，包括其在汽车行业和机器人领域的应用，以及阿里云在通义千问大模型方面的进展和降价策略。
引言： 2024年云栖大会上，生成式AI成为了讨论的焦点。阿里巴巴集团CEO吴泳铭指出，生成式AI的潜力远不止于开发新的手机应用，它将接管数字世界，并最终改变物理世界。汽车和机器人是这两个领域的代表性产业，它们将被生成式AI彻底重塑。本文将深入探讨生成式AI的最新进展，以及它将如何影响未来的科技发展和社会生活。
通义千问：阿里云的生成式AI旗舰
阿里云在云栖大会上宣布，其旗下通义千问大模型在性能和价格上均取得了重大突破。旗舰模型Qwen-Max全面升级，性能接近GPT-4o，同时通义官网和通义App的后台模型已切换至Qwen-Max，继续免费为所有用户提供服务。用户也可以通过阿里云百炼平台调用Qwen-Max的API。此外，通义新增了视频生成模型，可生成影视级高清视频，应用范围涵盖影视创作、动画设计和广告设计等领域。
性能提升： 相比2023年4月的初代通义千问大模型，Qwen-Max在各方面都有显著提升，包括：
- 理解能力提升46%：更准确地理解用户指令和语义。
- 数学能力提升75%：解决复杂数学问题的水平接近国际奥赛金牌水平。
- 代码能力提升102%：能够完成更复杂的编程任务，直接理解用户需求。
- 幻觉抵御能力提升35%：减少模型生成虚假或不准确信息。
- 指令遵循能力提升105%：更精准地执行用户指令，更符合人类预期。
价格下探： 为了推动AI应用的普及，阿里云宣布三款通义千问主力模型降价，其中：
- Qwen-Turbo降价85%：百万tokens价格低至0.3元。
- Qwen-Plus降价80%。
- Qwen-Max降价50%。
此外，阿里云百炼平台为所有新用户免费赠送超5000万tokens和4500张图片生成额度。
降价策略： 大模型是一个追求规模经济的行业，降价已经成为国内外大模型供应商的普遍策略。降价有利于吸引开发者，构建模型生态，并推动中小型企业使用大模型，从而促进AI大模型相关项目和应用的涌现。最终，庞大的用户访问量将提升模型服务能力，形成良性循环。
生成式AI的未来：超越手机屏幕，重塑物理世界
吴泳铭强调，生成式AI的最大潜力不是在手机屏幕上开发一两个新的超级应用，而是通过接管数字世界，最终改变物理世界。他认为，要实现真正的AGI，下一代模型需要具备以下特点：
- 更大规模：拥有更庞大的数据集和参数规模。
- 更通用：具备更广泛的知识和能力，能够应对各种任务。
- 更泛化的知识体系：能够理解和处理更复杂的概念和关系。
- 更复杂、更多层次的逻辑推理能力：更高效地进行推理和决策。
为了实现这些目标，全球先进模型竞争的投入门槛将达到数十亿、数百亿美元的级别。
计算架构的转变：GPU主导的AI算力时代
生成式AI对数字世界和物理世界的重构，将引发计算架构的根本性变化。吴泳铭指出：
- AI算力需求占据主流地位：超过50%的新增算力市场需求由AI驱动。
- 从CPU主导向GPU主导转变：过去几十年，CPU主导的计算体系正在加速向GPU主导的AI计算体系转移。
- 未来设备的计算内核将以GPU AI算力为主：几乎所有软硬件都会具备推理能力。
阿里云的基础设施能力：支持AI算力需求
为了满足GPU AI算力为主的计算架构需求，阿里云在底层基础设施能力上做了配套改进，包括：
- 自研磐久服务器G系列：支持多种异构芯片，单机可提升至16颗GPU，支持最高1.5TB共享显存。
- 自研新型智算集群架构：可稳定链接超过10万个GPU。
人工智能的下一个前沿：机器人
吴泳铭认为，生成式AI让世界有了一个统一的语言——Token，AI模型可以通过Token化物理世界数据，理解真实世界的方方面面，包括人类的行为、技能和知识。理解之后，AI就可以模仿人类执行物理世界的任务，这将带来新的产业革命。
汽车行业：端到端大模型的应用
汽车行业正在经历由生成式AI引发的变革。端到端大模型上车后，将带来更拟人、更流畅的驾驶体验。未来，端到端大模型将可以让每一个人在每一个城市都能像老司机一样开车。
机器人行业：AGI的关键开关
机器人行业将是下一个迎来巨变的行业。未来，所有能够移动的物体都将变成智能机器人。人形机器人作为时下最火的创业赛道，也离不开AI大模型的加持。
常见问题解答
1. 生成式AI与传统AI有什么区别？
传统AI主要依靠人工标注的数据进行训练，擅长处理特定任务，例如识别图片、翻译文本等。生成式AI则能够从海量数据中学习，生成新的内容，例如文本、图片、视频等。
2. 生成式AI有哪些应用场景？
生成式AI的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 自然语言处理：文本生成、机器翻译、对话系统、代码生成等
- 计算机视觉：图像生成、视频生成、图像识别、目标检测等
- 音频处理：语音合成、音乐生成、音频识别等
- 游戏开发：游戏角色生成、游戏场景生成等
- 医疗健康：药物发现、疾病诊断、医疗图像分析等
3. 生成式AI的发展趋势如何？
生成式AI的发展趋势非常乐观，预计未来将出现以下变化：
- 模型规模不断扩大：模型参数数量将继续增加，提升模型能力。
- 模型能力不断提升：模型将具备更强的理解能力、推理能力和创造能力。
- 应用场景不断扩展：生成式AI将应用于更多领域，改变人们的生活和工作方式。
4. 生成式AI会带来哪些风险？
生成式AI也存在一些风险，包括：
- 信息虚假：模型可能生成虚假或不准确的信息，造成负面影响。
- 伦理风险：模型可能被用于制造虚假信息、进行欺诈等违法行为。
- 社会影响：模型可能导致失业、社会不稳定等问题。
5. 如何应对生成式AI带来的风险？
应对生成式AI带来的风险需要多方协作，包括：
- 技术手段：开发更安全、更可控的模型。
- 法律法规：制定相关法律法规，规范生成式AI的应用。
- 社会教育：提高公众对生成式AI的认知和理解。
6. 生成式AI的未来前景如何？
生成式AI拥有巨大的潜力，将改变未来的科技发展和社会生活，为人类带来前所未有的机遇和挑战。
结论：
生成式AI是人工智能的下一个浪潮，它将彻底改变数字世界和物理世界。阿里云在通义千问大模型方面取得了重大进展，并通过降价策略推动AI应用的普及。未来，生成式AI将与机器人、汽车等行业深度融合，为人类创造更加智能、便捷和美好的生活。然而，我们也需要理性看待生成式AI带来的风险，并采取措施加以防范，确保生成式AI的健康发展和安全应用。
