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2022年末，OpenAI推出ChatGPT驚艷眾人至今，大模型技術(shù)還在不斷演進(jìn)。與此同時(shí)，大模型的應(yīng)用下沉正成為今年一大主要命題。隨著基礎(chǔ)大模型能力走到一定平臺(tái)期，生成式AI的發(fā)展階段以及相應(yīng)投資機(jī)會(huì)都正有所演變。

近日，Gartner發(fā)布2024年新型技術(shù)成熟度曲線顯示，生成式AI已經(jīng)處在“期望膨脹期”的末端，常規(guī)來說，不久之后將進(jìn)入“泡沫破裂低谷期”。Gartner杰出研究副總裁Arun Chandrasekaran表示：“雖然目前的AI模型缺乏自主行動(dòng)能力，但各AI研究實(shí)驗(yàn)室正在快速推出智能體，借助智能體與環(huán)境之間的動(dòng)態(tài)交互來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，不過這將是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。”

對(duì)此，一村淞靈投資總經(jīng)理張晨接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)表示，“在深入學(xué)習(xí)了解多種AI大模型的底層算法后，我們認(rèn)為，如果要讓AI技術(shù)加速滲透到生活中應(yīng)用，可以分為三個(gè)AI發(fā)展周期：感知周期、模型周期、行動(dòng)周期。目前階段會(huì)重點(diǎn)布局前兩個(gè)周期。關(guān)于近期大熱的具身智能賽道，隨著下游應(yīng)用場(chǎng)景的豐富，可能會(huì)在2025年形成生態(tài)位，但具身智能最合適的形態(tài)可能未必是人形，要結(jié)合具體場(chǎng)景而定。”

技術(shù)劇變

當(dāng)前大模型浪潮是由Transformer架構(gòu)支撐發(fā)展的產(chǎn)物，但至今業(yè)界依然有觀點(diǎn)認(rèn)為，Transformer未必會(huì)是大模型發(fā)展的終極路線。

近期再度受到關(guān)注的Mamba架構(gòu)，就是一種非Transformer路線。這是因?yàn)門ransformer架構(gòu)的一大關(guān)鍵要素在于自注意力（Self-attention）機(jī)制，其可以更好處理上下文理解問題，但也有缺點(diǎn)。這也是后續(xù)如MoE等新技術(shù)在持續(xù)推出以優(yōu)化該架構(gòu)，同時(shí)市場(chǎng)依然在探索大模型技術(shù)路線的原因。

（2024年新興技術(shù)成熟度曲線，圖源：Gartner）

“自注意力機(jī)制的不足，在于面臨低成本推理、可擴(kuò)展能力、并行計(jì)算這‘不可能三角’，三者無法同時(shí)滿足。”張晨對(duì)記者分析，“我們研究認(rèn)為，AI強(qiáng)大的點(diǎn)在于，從多個(gè)層面會(huì)顛覆人的知識(shí)體系。以前的一些發(fā)展路徑不是不好，只是人類認(rèn)知不理解而已。例如Transformer架構(gòu)的前身是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），當(dāng)時(shí)很多人覺得其最終實(shí)現(xiàn)效果不好，但可能只是人類無法理解而已，并不是這條路線本身的不足。”

他進(jìn)一步指出，OpenAI堅(jiān)定走Transformer技術(shù)路線，除了自注意力機(jī)制外，核心還有基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，到Sora推出，更是將Transformer積累的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到了極致。

“目前市場(chǎng)上如OpenAI、谷歌等巨頭都是在基于這一架構(gòu)進(jìn)行堆疊和優(yōu)化。整體看很強(qiáng)大，但從個(gè)體能力方面還存在局限。”張晨續(xù)稱，所以下一步要推動(dòng)技術(shù)進(jìn)一步升級(jí)，業(yè)界可能需要探索如何解決前述“不可能三角”問題。這也許要回歸到原本的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)路線，或者有新的算法出現(xiàn)，從而推動(dòng)AI實(shí)現(xiàn)螺旋式上升發(fā)展。

天風(fēng)證券近期發(fā)布的報(bào)告也提到，2024年模型架構(gòu)的變化將成為最重要的變化，模型架構(gòu)變化有望帶來的能力進(jìn)步，將直接打開大模型應(yīng)用的更廣闊空間。

這也是技術(shù)加速變革期的典型特征，即不確定性。這不僅圍繞著產(chǎn)業(yè)界，也是投資界需要面對(duì)的難題。

“要延續(xù)投資，就需要對(duì)市場(chǎng)和技術(shù)有敬畏心。”張晨對(duì)記者表示，“通識(shí)大模型的核心是比拼算力資源，但根據(jù)我們所在投資機(jī)構(gòu)的資金屬性，我們更愿意謙遜地先跟國內(nèi)AGI頭部公司虛心學(xué)習(xí)交流，掌握他們的最新動(dòng)向和底層邏輯后，等我們有相當(dāng)規(guī)模的資金時(shí)，可能會(huì)考慮投資一家基礎(chǔ)大模型公司。但那時(shí)就不是根據(jù)估值邏輯投資，而是依照投資周期的角度入手。”

他進(jìn)一步指出，“我們團(tuán)隊(duì)看好中國科技行業(yè)，尤其是其中AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此希望在這輪周期中，逐漸把生態(tài)布局完善，覆蓋感知、決策（模型）、行動(dòng)周期等階段。”

具體來說，所謂感知，就是要讓機(jī)器感知外部世界的多種環(huán)境，這涵蓋視覺、嗅覺、類腦等，核心是解決信息獲取問題；體會(huì)到環(huán)境后，機(jī)器就進(jìn)入了思考階段、需要進(jìn)行相應(yīng)決策，目前是由基礎(chǔ)和行業(yè)等不同大模型來推進(jìn)；到行動(dòng)周期則可能是出現(xiàn)人類目前認(rèn)知無法達(dá)到的應(yīng)用。

探路落地 

技術(shù)演進(jìn)之外，應(yīng)用落地正成為今年大模型企業(yè)共同推動(dòng)的方向。

在此前一輪頭部大廠相繼喊出部分大模型應(yīng)用免費(fèi)開放后，8月27日，智譜也宣布GLM-4-Flash免費(fèi)開放給所有人，并且提到，相信未來將催生出更多基于大模型的應(yīng)用和創(chuàng)新。

Arun Chandrasekaran表示，隨著企業(yè)的關(guān)注重點(diǎn)繼續(xù)從基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向可提高投資回報(bào)率的用例，生成式人工智能（GenAI）即將越過期望膨脹期。這一趨勢(shì)正在加速自主AI的發(fā)展。

所謂自主AI，即AI的快速演進(jìn)正在催生出自主AI系統(tǒng)。自主AI系統(tǒng)可以在幾乎沒有人為監(jiān)督的情況下運(yùn)行、不斷自我完善并在復(fù)雜環(huán)境中作出有效決策。此類技術(shù)包括多智能體系統(tǒng)、大型行動(dòng)模型、機(jī)器客戶、人形工作機(jī)器人、自主智能體和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

這也是當(dāng)前不少投資機(jī)構(gòu)對(duì)外釋放的消息：在模型應(yīng)用階段將出現(xiàn)諸多投資機(jī)會(huì)。

“在我們團(tuán)隊(duì)的判斷中，不太根據(jù)是大模型還是小模型來選擇投資與否。而是根據(jù)其產(chǎn)品是否能夠解決實(shí)際場(chǎng)景中的問題，以提高效率、降低成本，實(shí)現(xiàn)增量價(jià)值。”張晨對(duì)記者表示。

面向感知環(huán)節(jié)，在2020年和2023年，一村淞靈先后參與了光鑒科技兩輪融資。對(duì)此，他對(duì)記者分析道，“我們認(rèn)為，3D視覺在未來會(huì)與2D視覺共存。雖然已經(jīng)有一些上市公司，但目前全球范圍內(nèi)都還沒出現(xiàn)3D視覺領(lǐng)域的絕對(duì)巨頭，這顯然是AI感知周期發(fā)展過程中的剛需。所以肯定要布局。”

據(jù)悉，光鑒科技在移動(dòng)支付、消費(fèi)電子、智能座艙、移動(dòng)機(jī)器人等領(lǐng)域取得落地進(jìn)展，過去兩年間營收持續(xù)實(shí)現(xiàn)數(shù)倍增長，并于2023年四季度正式盈利。

“類腦領(lǐng)域我們目前投資的公司更多落地應(yīng)用在車載芯片市場(chǎng)，這將可以對(duì)很多邊緣側(cè)芯片做替代，同時(shí)功耗非常低。”張晨進(jìn)一步介紹，人類大腦最大的特點(diǎn)就是事件驅(qū)動(dòng)，而在沒有接收到外部信號(hào)刺激時(shí)會(huì)保持低功耗狀態(tài)，這就是類腦芯片的一大主要特點(diǎn)。

腦機(jī)接口也是近些年間國內(nèi)外都在積極探索的領(lǐng)域，只是選擇落線有所不同。其中國際頭部公司Nuerlink被視為相對(duì)激進(jìn)選擇了侵入式腦機(jī)接口路線，國內(nèi)公司則多數(shù)選擇半侵入式或非侵入式路線。

“從科學(xué)規(guī)律角度看，Nuerlink最顯著的優(yōu)勢(shì)是克服了材料難題，讓生物體能不對(duì)其產(chǎn)生排斥效應(yīng)。如果選擇非侵入式或半侵入式路線，就非常考驗(yàn)（處理腦外收集信息環(huán)節(jié)的）降噪算法，理論上這與侵入式路線還無法形成直接優(yōu)勢(shì)。”張晨如此分析。

硬件機(jī)會(huì)

從AI驅(qū)動(dòng)決策到行為落地，具身智能和新形態(tài)終端都是國內(nèi)外廠商競(jìng)相角逐的領(lǐng)域。

對(duì)于新型終端的機(jī)會(huì)窗口期，張晨認(rèn)為，某種程度上可以參考蘋果的探索思路。因?yàn)橛布淖罱K呈現(xiàn)形式相對(duì)復(fù)雜，除了硬件本身的設(shè)計(jì)積累，還需要掌握消費(fèi)心理等層面才能更好匹配落地。

“因此目前還很難說是否有顛覆手機(jī)的AI硬件出現(xiàn)，但大模型與手機(jī)的結(jié)合、大模型與汽車的結(jié)合都值得研究，換個(gè)角度看，手機(jī)與汽車屬于另一種形態(tài)的智能體或機(jī)器人。”他續(xù)稱，在軟件端，未來可能出現(xiàn)類似“超級(jí)集成器”的形態(tài)，也即將AI Agent嵌套到手機(jī)等硬件中。

在今年熱度高漲的具身智能方面，海外市場(chǎng)的波士頓動(dòng)力公司多年來都被業(yè)界視為工程化方面走在領(lǐng)先位置。

“波士頓動(dòng)力機(jī)器人公司核心是改變了整套驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。機(jī)器人原本采用液壓驅(qū)動(dòng)路線，但波斯頓動(dòng)力最新發(fā)布的機(jī)器人采用了電驅(qū)路線，這與目前汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)十分接近。考慮到汽車形態(tài)也適合發(fā)展智能體，波士頓動(dòng)力公司選擇的純電路線也值得我們進(jìn)一步思考。”張晨對(duì)記者分析，“我們持有一種未必對(duì)的觀點(diǎn)，具身智能最終的表征未必是人形，大概率是根據(jù)細(xì)分垂類應(yīng)用，更好適配人類交互環(huán)境的形態(tài)。因?yàn)樵谝恍┐怪眻?chǎng)景，未必是人類形態(tài)更有利于場(chǎng)景落地。”

雖然今年以來“人形機(jī)器人”掀起了一輪又一輪關(guān)注，但同時(shí)也伴隨質(zhì)疑和疑惑，例如，即便發(fā)布商用的機(jī)器人已經(jīng)來到10萬元左右，但用戶真的會(huì)買單嗎？

“現(xiàn)在面臨的一大難題是尋找落地場(chǎng)景并且提供匹配的能力。”一名芯片行業(yè)從業(yè)者對(duì)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者分析，不同于工業(yè)機(jī)器人/臂可以廣泛應(yīng)用在工廠特定場(chǎng)景、掃地機(jī)器人可以較大幫助家庭清潔，“例如展示出人形機(jī)器人能翻跟頭，但如何落地；又怎么應(yīng)對(duì)日常復(fù)雜場(chǎng)景中產(chǎn)生的問題，業(yè)界還在思考。”

“當(dāng)前階段的確會(huì)有一波‘to VC’的應(yīng)用出現(xiàn)。”張晨對(duì)記者表示，“對(duì)我們來說邏輯一以貫之：最終能推動(dòng)一個(gè)任務(wù)完成，在過程中能實(shí)現(xiàn)如降本或增效、挖掘新價(jià)值等能力，就值得堅(jiān)定投資。”

實(shí)際上產(chǎn)品都是需要通過持續(xù)迭代-淘汰-迭代的循環(huán)演進(jìn)發(fā)展。“所以拋開‘to VC’的部分，目前大模型主要集中為語言類大模型，在很多場(chǎng)景的模型還沒出現(xiàn)，例如還沒有視覺類大模型。那么未來，大模型就是一種基礎(chǔ)設(shè)施，中國市場(chǎng)未來一定需要有自己屬性的大模型。底層能力有了后，在數(shù)據(jù)安全和隱私、代碼編寫等方向我們已經(jīng)看到很多機(jī)會(huì)。”他續(xù)稱。