计算机行业产业复盘与未来推演：AI应用，追本溯源之后，我们相信什么？.pdf

上传者：老王
时间：2024/03/22
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计算机行业产业复盘与未来推演：AI应用，追本溯源之后，我们相信什么？AI 应用的能力来自基础模型的能力，目前产业处于技术突破后向商业落地转变的关键时期。从人工智能的发展历史来看，技术最终能够落地应用才是行业能够维持繁荣的关键。本轮技术革命由生成式大模型开启，将有望诞生真正的通用人工智能。但当下的应用还是集中在 AI 的原生能力的场景中开发的，GPT Store 等新的商业模式还在探索中。

未来的 AI 应用将走向 AI Agent 的终极形态，AIOS 可能在基础层面提供支撑。Agent 是指拥有一定“智能”，能够与环境产生交互的智能体。在软件中 Agent 可能表现为基于模型原生生成能力的 LLM Agent，在 C 端的形式可能是个人助理，能够处理用户的日程、邮件等；在 B 端的形式可能是替代 OA、办公软件形态存在的集成流程办公软件。在硬件中 Agent 可能表现为搭载有大模型的终端手机、PC、机器人等，能够更好满足用户的定制化需求。AI 将为计算机带来软硬件层面的重构，AIOS 在未来是支持 Agent 的重要基础。

从产业演进的角度看，应用发展的过程表现出了一定的共性。从模型角度看，垂类和端侧模型推进了应用落地的节奏；从数据角度看，高质量私域数据依旧是模型和应用的核心壁垒；从用户角度看，B 端客户关注应用的替代/提效等功能场景，C 端用户则更关注产品力表现；从模态角度看，多模态依旧是必然趋势，通用的超级应用最可能诞生在通用多模态 LLM 之下；从工程角度看，系统将走向 AI 原生，基础软件、应用软件乃至操作系统都可能迎来重构，计算机的基础架构可能迎来一次改变；从安全角度看，涌现的大模型表现出了超乎想象的能力，保证其本身和数据安全性将会是极其重要的课题。

AI 应用在适合原生能力的场景、以及前瞻性应用中的落地更快。从赛道看，具有“大规模+低门槛”的客服对话场景是最先得到应用的，代码生成+低代码开发场景与视觉 AI+ 工业场景同样能得到较快应用。从科研领域看，AI for Science 也拥有巨大的潜力，在基础、交叉学科均有前瞻性的应用。