会上，开源和闭源大模型的争议、AI发展路径和落地运用的方向、AI算力瓶颈，以及AI对人类事情带来的影响等热门话题再次成为焦点。
只管这些问题在人工智能浪潮影响下已被广泛谈论，但在这次大会上，各路大咖依然分享了各自对人工智能及家当发展的独特见地。

李彦宏再谈开源闭源争议

在2022天下人工智能大会上，百度董事长李彦宏就提到了AIGC（人工智能自动天生内容）以及背后的预演习大模型技能，在WAIC 2024上李彦宏表示，“两年的韶光实在恍若隔世，觉得全体天下都变了，人工智能可以说颠覆了绝大多数人的认知。
”

在演讲中，他指出，今年以来，开源和闭源大模型是一个争议较大的话题，但很多人稠浊了模型开源和代码开源的观点，“模型开源只能拿到一堆参数，还要再做SFT、安全对齐，纵然是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去演习这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开拓”。

在他看来，同样参数规模下，开源模型的能力不如闭源，“如果开源想能力追平闭源，它须要有更大的参数规模，这意味着推理本钱更高、反应速率更慢。
很多人拿开源模型来做改款，以为这样可以更好地做事自己的个性化需求，殊不知这就变成了一个孤本模型，既无法从根本模型的持续升级中获益，也没办法跟别人共享算力”。

李彦宏也认可了开源模型在学术研究、传授教化领域的存在代价，但他同时表示，开源模型并不适用于大多数运用处景，在激烈竞争的市场环境中，须要让业务效率高于同行、本钱低于同行，这个时候商业化的闭源模型是“最能打的”。

呼吁AI落地运用

在分享了对开源和闭源大模型的意见后，李彦宏直言，大模型的重点还是“卷运用”，“现在业界的关注点都放在了根本模型身上，一天到晚到处跑分刷榜，谁是谁又超越GhatGPT4，Open AI又出来Sora……但事实上，没有运用，光有一个根本模型不管是开源还是闭源，一文不值”。

在家当发展主论坛上，多位企业界人士就AI落地运用的主要性及其发展方向阐述了自己的不雅观点。
华为常务董事、华为云CEO张安然在演讲中强调，中国AI的发展离不开算力根本举动步伐的持续创新，并倡导开放行业场景，以推动AI在行业运用上领先。
他指出，中国AI的发展路径应聚焦在行业领域内构建大模型，并争取在环球范围内取得领先地位。
若各行各业均能积极拥抱AI，积极地开放行业的业务场景，中国很有机会在2B领域构筑起环球的领先上风。

蚂蚁集团董事长井贤栋与李彦宏都提及了“智能体”的观点。
井贤栋以医疗康健、理财投资等行业为例，指出通用大模型在严谨家当落地时还面临着领域专业知识不敷、繁芜推理技能核心难题以及对话与有效协同之间的差异等寻衅。
他指出，专业智能体被证明是大模型落地严谨家当的有效路径，例如针对专业知识领域的短板问题，蚂蚁联合互助伙伴，打造一个大模型专业知识引擎，帮助大模型具有专家的知识水平。

李彦宏则进一步阐述了智能体作为AI运用发展方向的潜力。
他认为，随着根本模型的日益强大，开拓运用也越来越大略，个中，最大略的便是智能体，只要用“人话”把事情流说清楚，再配以专有知识库，即可做出一个很有代价的智能体，“比互联网时期制作一个网页还大略”。
他预测，未来在医疗、教诲、金融、制造、交通、农业等各行业领域，都可以依据自身场景和特有履历、规则、数据等，呈现出数百万量级的智能体，形成一个弘大的智能体生态。

“搜索是智能体分发的最大入口，”李彦宏举例说，高考后，有大量考生填报志愿，须要选学校和专业，会碰着各种问题，这时，百度的高考智能体就可回答考生的各种疑问，“高峰期间，百度的高考智能体每天要回答超过200万个考生问题，统共只有1000万考生，解释一天当中有大比例的人在利用这个智能体”。

算力与能源的瓶颈谈论

在WAIC 2024期间，算力再次成为谈论的焦点，其作为人工智能发展的核心驱动力，对数字经济时期的进步具有不可估量的代价。
随着AI大模型技能的飞速跃进，算力需求急剧攀升，然而，这一趋势也伴随着能耗问题的日益凸显，引发了社会各界的广泛关注和深刻反思。

李彦宏在演讲中也提到，2023年海内涌现了“百模大战”，造成了社会资源的巨大摧残浪费蹂躏，尤其是算力摧残浪费蹂躏，但也使得国产大模型追赶天下上最前辈的根本模型的能力得到了建立。

在家当发展主论坛上，亚马逊前首席科学家安德烈斯·韦斯安与中国工程院院士、阿里云创始人王坚就人工智能领域的多个议题展开了深入互换，个中算力瓶颈问题尤为引人瞩目。
安德烈斯·韦斯安指出，数据和算力是企业发展的两大关键要素，而当前算力资源的紧张状况已不容忽略。
他通过亚马逊在数据中央旁培植核电站的实例，生动阐述了算力对能源的巨大需求，以及核能在支撑AI功能中的潜在浸染。

《华尔街日报》最近的一篇文章则进一步揭示了算力需求激增对环球能源构造的影响。
目前约三分之一的美国核电站所有者正在与科技公司会谈，寻求为新数据中央供应电力支持，以知足人工智能热潮的能源需求。
据知情人士透露，亚马逊云做事（AWS）即将与美国联合能源公司（Constellation Energy）达成一项直接供电协议，后者是全美最大的核电站所有者。
今年3月，亚马逊子公司曾以6.5亿美元的价格收购了位于宾夕法尼亚州的一个由核电支持的数据中央。

对付算力与电力的瓶颈，王坚则认为“不是问题”，他提出“不等式”的不雅观点，即“本日跟现有的、已有的根本模型比较，我们的运用还做得不足好；以现有的算力能力，我们的根本模型做得不足好；以现有我们已经有的电，我们的算力还不足。
以是在这个不等式下，我以为本日大家去担心这件事情，至少不是做人工智能要担心的，是做根本举动步伐要担心的。
”

王坚还提出，所有的问题都是要在动态过程中办理，“你根本不会想到，可能10年往后说的算力跟本日说的算力不是同一个算力。
10年往后说的电，可能跟本日说的电，也不是同一个电。
以是我以为这个还是要在动态过程办理，一定不能在现在这个时候的状态来办理10年往后的问题，要拿10年往后的状态来办理10年往后的问题”。

除了从韶光的维度，王坚还站在空间的维度上提到，中国目前一年的发电量，比美国、日本和俄罗斯的总和还要多，以是中国是现阶段全天下最不须要担心能源问题的国家。

本文源自国际金融报