雖然已經(jīng)兩年多過去了，但我仍然清楚地記得2022年11月30日ChatGPT發(fā)布的時(shí)候,，它帶給國內(nèi)的巨大震撼,。那兩天,，它可以說是中國最熱門的新聞了。
所有人都驚訝地第一次發(fā)現(xiàn),，一個(gè)軟件竟然能夠像人類一樣和我們用自然語言流暢地進(jìn)行對(duì)話,。當(dāng)時(shí)讓人感覺美國又率先在人工智能方面領(lǐng)先了中國一大步。
而且這讓人產(chǎn)生了落后的擔(dān)憂和焦慮,，畢竟人和機(jī)器交互方式：（略）
再后來微軟在1995年8月發(fā)布了Windows95,，有了開始菜單、任務(wù)欄和桌面圖標(biāo),，變成了現(xiàn)在的經(jīng)典桌面,，獲得了巨大的成功。
同樣地,，蘋果手機(jī)在2007年1月發(fā)布了iPhone,，把鍵盤變成了觸摸屏輸入，大大提高了手機(jī)的屏幕占比,，從而開啟了智能手機(jī)時(shí)代,，并且顛覆了之前的大部分手機(jī)巨頭。因此ChatGPT這種全新交互方式：（略）
不僅如此,，在ChatGPT出現(xiàn)之前的三個(gè)月,，美國政府已經(jīng)在當(dāng)?shù)貢r(shí)間8月26日通知英偉達(dá)對(duì)中國禁售A100和H100高端AIGPU,，這意味著硬件性能方面中國已經(jīng)受到了限制，（略）已經(jīng)沒有辦法購買高性能的英偉達(dá)硬件來訓(xùn)練大模型了,。所以當(dāng)時(shí)這種“中國在AI大模型落后,，再加上硬件又被美國制裁”的局面，一度讓人對(duì)中國人工智能的前景感到擔(dān)憂,。
但2025年的今天,，我們顯然已經(jīng)可以暫時(shí)松口氣，我說的倒不是中國的人工智能已經(jīng)像六代機(jī)一樣領(lǐng)先美國了,，而是說中國追趕的速度還是令人滿意的,，為什么呢？我就說四點(diǎn)：
第一點(diǎn)先說硬件,，在國產(chǎn)算力方面,，華為等企業(yè)已經(jīng)扛起了提供國產(chǎn)算力的重任。這幾年在英偉達(dá)硬件底座可得性越來越差的情況下,，國產(chǎn)AI算力主要就是華為的昇騰硬件底座,，其在國產(chǎn)硬件中份額最高。國家層面2022年規(guī)劃建設(shè)的八大算力樞紐（京津冀,、長三角,、粵港澳（略）、成渝,、內(nèi)蒙古,、貴州、甘肅,、寧夏），國產(chǎn)算力大部分用的就是華為的昇騰,，占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢,。華為不只是幫助國內(nèi)電信運(yùn)營商，（略）,。這幾年,，（略），為國內(nèi)的企業(yè)提供人工智能應(yīng)用需要的云算力,。畢竟除了行業(yè)頭部企業(yè)之外,，絕大部分的企業(yè)并無自建AI（略）的能力和資金，但又需要應(yīng)用AI,，同時(shí)不少企業(yè)還有算力潮汐需求,。（略）分別在內(nèi)蒙烏蘭察布、貴州貴安和安徽蕪湖,，而且在技術(shù)方面還各有特色,。貴安是華為云全球規(guī)模最大AI（略）,，而且能效極高，其使用液冷散熱技術(shù)使得年均PUE居然只有驚人的1.1（通俗的說就是1.1度電里面有1度用來跑算力,，只有0.1度浪費(fèi)了）,。而蕪湖則是最新建成的，（略）,，它可以說是東數(shù)西算蕪湖集群首個(gè)開服的項(xiàng)目,，（略）的樞紐節(jié)點(diǎn)布局全面完成。它采用最新的CloudMatrix架構(gòu),，而且對(duì)長三角等發(fā)（略）時(shí)延很低,，僅僅10ms（略）直達(dá)華東及中（略），滿足對(duì)實(shí)時(shí)反饋要求高的業(yè)務(wù)需求,。目前華為云的昇騰AI云服務(wù)已經(jīng)能夠支持業(yè)界100+的主流大模型運(yùn)行,，并且能夠做到集群故障10分鐘內(nèi)恢復(fù)。
實(shí)際上,，華為云已經(jīng)洞察到未來人工智能性能增長一定會(huì)帶來更大的算力需求,，因此華為云規(guī)劃研發(fā)了下一代技術(shù)CloudMatrix。簡單來說,，就是AI大模型預(yù)訓(xùn)練一定需要成百上千臺(tái)服務(wù)器同時(shí)工作,，這是一個(gè)大的集群，不能只從單個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)性能來考慮,，而是要從集群整體性能來考慮,。CloudMatrix技術(shù)將算力集群里面的CPU、NPU,、DPU,、存儲(chǔ)和內(nèi)存等資源全部互聯(lián)和池化，從單體算力向矩陣算力演進(jìn),，構(gòu)建一切可池化,、一切皆對(duì)等、一切可組合的AI原生云基礎(chǔ)設(shè)施,，為企業(yè)提供澎湃的AI算力,。也就是說，算力集群里面任何一臺(tái)服務(wù)器上面的CPU,、NPU,、存儲(chǔ)等等，都是AI訓(xùn)練和推理可以調(diào)用的資源,。CloudMatrix架構(gòu)還利用華為在通信技術(shù)全球領(lǐng)先這一點(diǎn),，通過超高帶寬的Scale-Up網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)從“（略）”向“（略）絡(luò)”演進(jìn)，把所有的硬件資源全部高速互聯(lián)起來，計(jì)算集群內(nèi)所有硬件資源全部實(shí)現(xiàn)對(duì)等連接,，再通過瑤光智能云腦對(duì)這些云上資源進(jìn)行統(tǒng)一建模,、靈活調(diào)度組合，按需提供給應(yīng)用,，覆蓋大模型和小模型的訓(xùn)練和推理,。根據(jù)華為的測試，應(yīng)用了CloudMatrix技術(shù)后,，盤古大模型在訓(xùn)練場景與傳統(tǒng)架構(gòu)相比,，稠密模型可以提升20%的效率，稀疏模型可以提升60%的效率,。在推理場景性能也能提升30%,。
第二點(diǎn)是大模型技術(shù)中國在逐漸趕上來了，而且已經(jīng)豐富多彩了,。
根據(jù)不同的特色,，現(xiàn)在我可以簡單地把國產(chǎn)大模型分為幾類：
1、有拼多多類型的,，例如最近這段時(shí)間火爆的是12月26日發(fā)布的DeepSeekV3開源語言大模型,，它火爆倒不是因?yàn)樾阅艽蟠蟪^了國外同行，而是同樣性能下對(duì)算力的節(jié)省表現(xiàn)的不錯(cuò),；
2,、還有經(jīng)常出現(xiàn)在各種全球大模型排行榜的，比如通義千問,、智譜清言等,；
3、還有日常普通人用的最多的,，比如字節(jié)的豆包,、月之暗面的kimi、百度的文心一言之類?，F(xiàn)在在百度搜索欄操作,，就調(diào)用了文心一言大模型的AI搜索能力。2024年11月的日活使用量,，豆包已經(jīng)逼近900萬,，而在2024年大火的kimi日活也有300萬了,，注意這是日活,，已經(jīng)是很高的使用量了，而且還在迅速增長,。尤其是這個(gè)豆包,，aicpb網(wǎng)站的排名說2024年11月的MAU（月活用戶）人數(shù)已經(jīng)5998萬了，全球僅次于ChatGPT的2.8725億排名第二。
4,、基于行業(yè)場景,，作用于改變業(yè)務(wù)流，提升生產(chǎn)力效率的行業(yè)大模型,。典型的如華為云的盤古大模型,，科大訊飛的星火大模型等等，都在行業(yè)已經(jīng)有不少應(yīng)用,。這部分雖不為大眾所熟知,，卻是扎扎實(shí)實(shí)帶來行業(yè)變革，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的“數(shù)智引擎”,。
2024年11月18日,，分析機(jī)構(gòu)沙利文(Frost&Sulivan)發(fā)布了《中國行業(yè)大（略）場報(bào)告，2024》,，其中提到華為云的盤古大模型,，在行業(yè)大模型領(lǐng)域取得政務(wù)、工業(yè),、金融3個(gè)市場份額第一,，其中政務(wù)大模型領(lǐng)域盤古大模型份額占50%，工業(yè)大模型領(lǐng)域盤古大模型占38%,，金融大模型領(lǐng)域盤古大模型份額為33%,。
這三個(gè)行業(yè)，政務(wù)和金融都關(guān)系到國家安全和穩(wěn)定,，工業(yè)則是中國的根基,，他們都是選擇華為云盤古大模型的最多。普通消費(fèi)者聽說過華為云盤古大模型的人并不太多,，是因?yàn)槿A為云對(duì)盤古大模型的定位是更多地專注于toB的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,。到2024年5月，華為云盤古大模型都已經(jīng)迭代到5.0版本了,。展現(xiàn)了讓我覺得非常強(qiáng)大的功能,，比如建筑設(shè)計(jì)師畫個(gè)草圖，盤古大模型就能給建筑上色,，并生成360度的建筑視頻,，對(duì)于設(shè)計(jì)師來說節(jié)省了大量的精力和成本。
再比如這個(gè)功能也實(shí)在驚艷,，你拍一個(gè)視頻,，盤古大模型就能夠自動(dòng)變成動(dòng)漫，而且表情和長相都還是一樣,，這對(duì)影視制作來說能大大提高效率,。
另外值得一提的是，科大訊飛的星火大模型也是基于昇騰云算力在運(yùn)行。
所以你看,，從2022年11月30日到今天也才兩年多的時(shí)間,，中國的人工智能大模型就迅速涌現(xiàn)，并經(jīng)歷了從“百模大戰(zhàn)”到已經(jīng)有頭部的大模型開始脫穎而出的態(tài)勢,，并且他們還各有特色,。雖然說這兩年都在反內(nèi)卷，但另一方面,，進(jìn)步也確實(shí)快,。
第三點(diǎn)是中國的AI在各行各業(yè)的應(yīng)用的廣度和深度已經(jīng)非同一般，這方面我認(rèn)為已經(jīng)超越美國,。
當(dāng)?shù)貢r(shí)間12月20日,，美國《華盛頓郵報(bào)》發(fā)表了對(duì)前谷歌CEO埃里克·施密特（EricSchmidt）的專訪視頻。他說中美兩國在人工智能領(lǐng)域在進(jìn)行史詩般的斗爭,，印象最深的還是他說了以下兩句話：
“中國能夠把人工智能技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界中,，這是我們只能夢想的事情?！?
“我認(rèn)為有充分的理由相信,，即使我們贏得了比賽的第一部分，中國最終也會(huì)贏得比賽,，因?yàn)樗麄兡軌蛟谂可a(chǎn)中更快地應(yīng)用這種技術(shù),。”
施密特在中國其實(shí)算比較有名了,，就在一年多以前的2023年10月,，他還很自信地說中國的人工智能落后美國，但一年多后已經(jīng)開始擔(dān)憂中國會(huì)最終贏得比賽了,，理由是中國能把AI用起來,。
人工智能在中國最讓我們熟知的應(yīng)用就是智能手機(jī)以及自動(dòng)駕駛，現(xiàn)在沒有自動(dòng)駕駛和智能座艙功能的汽車,，在（略）場已經(jīng)賣不出去了,，而智能化程度高，自動(dòng)駕駛功能強(qiáng)大的汽車,，比如問界M9則在2024年大定20萬輛,，占了（略）場售價(jià)50萬人民幣以上汽車銷量的一半，歷史上第一次在該領(lǐng)域超過了國外品牌,。
1月8日,，中國科協(xié)、清華大學(xué)和環(huán)球時(shí)報(bào)社聯(lián)合發(fā)布了2024年“新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)實(shí)踐示范案例”50強(qiáng)榜單,。
我看了下這些案例,，發(fā)現(xiàn)AI在國內(nèi)各行各業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍，幾乎各行業(yè)的頭部企業(yè)都已經(jīng)進(jìn)行了實(shí)質(zhì)性的AI應(yīng)用,，我這里從這些案例里面舉幾個(gè)例子：
1）物流行業(yè)
順豐的豐語大模型,，這是專為物流行業(yè)設(shè)計(jì)的AI語言模型，摘要準(zhǔn)確率超95%,，已在20多個(gè)業(yè)務(wù)場景中應(yīng)用,。快遞小哥要是有專業(yè)問題可以用手機(jī)問豐語,，比如某個(gè)物品能不能寄某個(gè)國家,，答案就會(huì)立刻出現(xiàn)，這顯著提升物流服務(wù)效率和質(zhì)量,，而且能讓新員工的工作效率接近老員工,，減少出錯(cuò)概率，更快學(xué)習(xí)成長,。再比如自動(dòng)填單功能,，用戶在輸入的時(shí)候，豐語大模型會(huì)自動(dòng)猜測想填的內(nèi)容,，直接點(diǎn)一下就自動(dòng)填好了,，無需各種文字輸入。
2）（略）行業(yè)
騰訊音樂打造MuseLight大模型推理加速引擎,，能為用戶個(gè)性化推薦音樂,，根據(jù)歌曲的內(nèi)容自動(dòng)生成合適的歌單封面，還能為創(chuàng)作者作曲提供各種推薦和靈感,，并快速地創(chuàng)建樂譜,，大大提升創(chuàng)作效率；另外還可以進(jìn)行音樂版權(quán)檢查,，版權(quán)糾紛顯著下降,。
3）制造行業(yè)
安徽海螺水泥集團(tuán)也將大模型應(yīng)用到了生產(chǎn)流程。水泥熟料?是一種半成品,，主要用于制造水泥,。它是由石灰石、粘土和鐵質(zhì)原料按適當(dāng)比例混合后,，經(jīng)過高溫煅燒部分熔融并快速冷卻而得到的產(chǎn)物,。國家規(guī)定要求水泥熟料3天和28天后的強(qiáng)度要達(dá)標(biāo)，才能用于生產(chǎn)水泥,，很顯然如果放置這么多天后才發(fā)現(xiàn)強(qiáng)度有問題,，那就影響了生產(chǎn)。而通過大模型則可以進(jìn)行3天和28天強(qiáng)度的預(yù)測,，可以在早期就發(fā)現(xiàn)問題,。值得一提的是,，海螺的大模型開發(fā)依托的就是華為云盤古大模型。
中國應(yīng)用了AI的行業(yè)遠(yuǎn)不只是以上,。上海寶武鋼鐵熱軋生產(chǎn)線每次調(diào)整生產(chǎn)鋼板的種類和尺寸,，都需要工程師重新調(diào)整7道精軋機(jī)組的300多個(gè)參數(shù)，需要耗費(fèi)約5天的時(shí)間,。他們使用了華為云盤古大模型后,，能夠?qū)ψ顑?yōu)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測，顯著降低熱軋生產(chǎn)線調(diào)優(yōu)時(shí)間,，并提高預(yù)測精度和鋼板成材率,。盤古大模型在寶鋼1880熱軋生產(chǎn)線上線后，預(yù)測精度提高5%以上,，鋼板成材率提升0.5%,，預(yù)計(jì)每年可以多產(chǎn)鋼板2萬余噸，年收益達(dá)9000余萬元,。
中國的動(dòng)車也大量使用了AI技術(shù),。全國每天需要檢測的動(dòng)車大概有3.2萬節(jié)車廂，過去需要大量的巡檢工人在凌晨時(shí)段去完成,，耗時(shí)耗力,。如今結(jié)合盤古大模型和巡檢機(jī)器人，可精準(zhǔn)識(shí)別一列動(dòng)車的3.2萬個(gè)項(xiàng)點(diǎn)（檢查點(diǎn)）,，覆蓋8大類,、350多種復(fù)雜故障，極大提高了高鐵運(yùn)營效率,，降低了成本,，也減少人工在凌晨時(shí)段去巡檢的艱辛作業(yè)。
能源行業(yè)的山東能源,，（略）,、（略）等等，都已經(jīng)在應(yīng)用AI,，（略）竟然長達(dá)兩百多萬公里,，他們已經(jīng)購買了至少幾萬架無人機(jī)做巡檢，它們通過AI視覺就可直接判斷有無問題,。
第四點(diǎn)是中國對(duì)人工智能的應(yīng)用已經(jīng)開始從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用向科學(xué)研究應(yīng)用擴(kuò)展,，稱之為AI4S（AIforScience）,我認(rèn)為以中國AI在產(chǎn)業(yè)方面應(yīng)用的成功，也將在科研方面再次進(jìn)行復(fù)制,。2024年的諾貝爾獎(jiǎng)已經(jīng)讓全球科學(xué)家感受到了AI的沖擊,，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)給了兩個(gè)構(gòu)建了AI（略）絡(luò)（當(dāng)前AI大模型的基礎(chǔ)技術(shù)）的科學(xué)家，諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)三個(gè)得主中的兩個(gè)是因?yàn)殚_發(fā)了能預(yù)測蛋白質(zhì)的大模型,。產(chǎn)業(yè)對(duì)應(yīng)的是科技的應(yīng)用,，科研則是科技的誕生,，實(shí)際上當(dāng)前已經(jīng)有不少中國科研領(lǐng)域使用人工智能的案例。（略）上,，（略）劉冰教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華為云開展的研發(fā)項(xiàng)目“華為云盤古藥物分子大模型輔助新靶點(diǎn)新類別廣譜抗菌藥研發(fā)”入選2023AIIA（中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟）人工智能十大先鋒案例,。劉冰教授主要是想解決細(xì)菌耐藥性危機(jī)，因此要研發(fā)能夠消滅耐藥菌的抗生素,，最終聯(lián)合華為云，基于盤古藥物分子大模型成功發(fā)現(xiàn)了廣譜抗菌藥肉桂酰菌素,。藥物的研發(fā)其實(shí)比較枯燥,，就是要找出具備潛在藥效的小分子化合物（小分子才能進(jìn)入細(xì)胞，所以通?？诜幬锸切》肿踊衔?，當(dāng)然也有大分子藥物，通常是注射的,，作用于細(xì)胞表面）,，但自然界各種分子實(shí)在太多了，不可能用窮舉法,，因此導(dǎo)入AI來判斷和預(yù)測是個(gè)好辦法,。使用盤古藥物分子大模型對(duì)自然界中已存在的17億個(gè)分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，生成了1億全新的小分子化合物的數(shù)據(jù)庫,，這些小分子具備高類藥性,，并且結(jié)構(gòu)新穎性約達(dá)100％。此外,，盤古藥物分子大模型還可以兼具小分子-蛋白結(jié)合預(yù)測,、小分子的80多種屬性預(yù)測、小分子優(yōu)化與生成等藥物研發(fā)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)所需的功能,，科研團(tuán)隊(duì)利用這些功能,，進(jìn)行進(jìn)一步篩選，最終成功從海量的小分子化合物中篩選出了具備潛在藥效的小分子,。AI極大地推動(dòng)了新抗生素的研發(fā),，目前肉桂酰菌素正在穩(wěn)步推進(jìn)臨床研究。這并不是華為云AI在科研方面的唯一應(yīng)用,，像南方科技大學(xué)坪山生物醫(yī)藥研究院的抗流感藥物研發(fā),，北京大學(xué)的基因研究，深圳海洋局的全球海洋預(yù)報(bào),，中國農(nóng)科院的育種研究,，都有華為云的身影。華為云也看到了科研領(lǐng)域?qū)I的巨大需求,，因此也專門打造了AI4S平臺(tái)助力科研機(jī)構(gòu)一站式開發(fā)：AI4S平臺(tái)除了給各大高校和科研機(jī)構(gòu)提供昇騰算力以及對(duì)應(yīng)的硬件加速套件/加速庫之外,，還已經(jīng)針對(duì)十幾個(gè)科研領(lǐng)域（包括生物醫(yī)藥,，計(jì)算化學(xué)，地球科學(xué),，電磁學(xué),，流體仿真，量子力學(xué)等）適配了包括華為自研以及第三方大模型在內(nèi)的80多種模型,。全國的科研用戶可以實(shí)現(xiàn)開箱即用,，還可以自己對(duì)模型進(jìn)行二次開發(fā)。值得注意的是,，這里的科研用戶不僅僅是高校和科研機(jī)構(gòu),，企業(yè)現(xiàn)在也是我國科技研究的主力軍。2023年中國科學(xué)家發(fā)表在三大頂刊CNS(《細(xì)胞》《自然》《科學(xué)》)期刊論文數(shù)量世界第二位,，僅次于美國,，頂尖科研成果的產(chǎn)出距離美國越來越近。中國的科研領(lǐng)域也開始大量應(yīng)用AI的話,，將會(huì)像產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域一樣,，在AI應(yīng)用方面走在美國的前面，這將大大加速中國頂尖科技成果趕超美國的時(shí)間,。老實(shí)說,，美國這些年的制裁，反而把在美國技術(shù)基礎(chǔ)上構(gòu)建的中國AI能力,，從硬件底座到大模型,，都徹底逼向了自主創(chuàng)新和研發(fā)。而這些年我們也逐漸發(fā)現(xiàn),，我們在應(yīng)用到行業(yè)方面的能力是如此之強(qiáng),，規(guī)模是如此之大，畢竟光是一個(gè)制造業(yè),，我國論增加值也已經(jīng)是美國的兩倍了,，論產(chǎn)量更是對(duì)美國壓倒性優(yōu)勢。就拿被美國人視為命脈的汽車產(chǎn)業(yè),，根據(jù)國際汽車制造商組織（InternationalOrganizationofMotorVehicleManufacturers）提供的數(shù)據(jù)顯示,，2023年全球汽車總產(chǎn)量達(dá)到了令人矚目的9350萬輛，中國產(chǎn)量3016萬輛,，美國1061萬輛,，中國幾乎是美國的三倍，也是有史以來第一個(gè)產(chǎn)量突破3000萬輛的國家,?？蒲蓄I(lǐng)域也是一樣，中國的科研支出在不斷增長,，R&D支出位居世界第二位,，而且強(qiáng)度還不低,，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局公布，2023年R&D占GDP比例為2.65%,，位居世界第12位,，甚至超過了大部分發(fā)達(dá)國家。這意味著隨著GDP總量增長,，我國科研支出遲早是世界第一,。中國從產(chǎn)業(yè)到科研這么大規(guī)模，如果AI應(yīng)用都構(gòu)建在美國軟硬件技術(shù)基礎(chǔ)上,，（略）的成長,。而在這幾年美國不斷加碼制裁的情況下，龐大的中國（略）場,，以及國內(nèi)千行百業(yè)積極的擁抱和應(yīng)用AI,，開始顯現(xiàn)出了對(duì)于國產(chǎn)算力和大模型發(fā)展的強(qiáng)大拉動(dòng)作用,，這兩年國產(chǎn)算力和大模型已經(jīng)逐漸呈現(xiàn)燎原之勢,。封鎖和制裁，對(duì)能力弱的國家是有用的,，對(duì)以前中國基礎(chǔ)非常薄弱的時(shí)候也是有用的,，但對(duì)現(xiàn)在的中國不太管用，封鎖個(gè)十年八年,，你會(huì)發(fā)現(xiàn)中國啥都有了,。