赛智产业研究院院长赵刚：关于通用人工智能（AGI）产业发展策略的十个思考

12月24日，赛智产业研究院院长赵刚博士受邀参加数据要素✕生态大会人工智能分论坛，现场发布《我国通用人工智能（AGI）产业发展策略的思考》的主题报告并提出十大观点，现场引发热烈反响。

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通用人工智能产业发展要把握技术指数级迭代的规律

AGI技术是通用目的技术，和计算机、互联网技术一样，遵循信息技术的指数级迭代规律。自2018年谷歌BERT大模型发布以来，模型参数从1亿不断扩展到十亿、百亿、千亿和万亿。2020年是千亿参数的转折点， 2022年11月30日chatGPT发布是一个重要里程碑。大模型技术“一日千里”，以指数级速度迭代，这个趋势仍在持续。未来1-2年，我们将看到更大的参数规模，更大的算力规模和更通用的智能涌现。

在国内，2019年百度发布文心一言大模型，到如今是文心大模型4.0。在2022~2023年短短1年，我国大模型产业也已经欣欣向荣，已经出现了“百模大战”，短时间涌现100多个大模型，正说明我国在大模型领域的技术创新速度也非常快。

今天，大模型技术和产业发展又到了这样的一个里程碑阶段，或者称为人工智能发展的奇点。从我们研究产业的角度来说，大模型产业发展总体是非常向好的！可以预测，再过20年，今天大模型这些领先企业，他们将在产业发展中占有重要地位，称为未来数字经济的霸主。总之，大模型技术带动了数字经济发展到智能经济的新阶段。这是智能经济的开启。

当然，从产业发展的角度上来说，未来行业集中度会进一步提高，强者才能真正胜出，这是肯定的。对于政府产业政策而言，要持续推进大模型的技术创新。现在的大模型的参数算大吗？千亿参数，很大！从历史上看，我们一度认为当时的大、当时的快算是很大很快了，但再过10年去看，今天的大可能也并不大。所以，要持续鼓励大模型技术创新。这项尖端技术的研发，可能需要利用集中力量办大事的经验，鼓励那些有实力的企业去突破。但是在大模型技术突破之后，要推进技术成果在整个生态的共享，要推进大模型开源社区的建设，同时还需要加大力度在算力方面技术持续创新。

02‍

通用人工智能大模型研发要“学思结合，知行合一”

人工智能大模型的研发还是要跟学习、思考和实践这样一个通用人工智能方法论相结合，一定是“学思结合，知行合一”的。

从通用人工智能的方法论来说，人工智能60多年的发展始终围绕这两条路径探索。一条是有学识的AI，通过思考、语言、推理，构建出知识图谱；另一条是聪明的AI，是模拟大脑神经元的方式，模仿人脑神经元之间相互的网络连接，通过感知、识别、判断，按照深度学习路线走到大模型路线。

今天的大模型已经具备了学习世界上所有数据、信息和知识的能力，在这样的情况下，大家说它是越来越“博学”了。但是孔子说过“学而不思则罔，思而不学则殆”，所以除了学习，大模型还要加强与外界的交互能力，加强思考提炼能力，并加入实践行为，把这两部分的能力加入到大模型中来，这样才能真正去解决那些更为复杂的科学和社会实践问题。

所以，通用人工智能方法上，一定是有学识AI的和聪明的AI要结合起来，“会学习+会思考+会实践”相互结合，才是未来人工智能大模型更好的技术发展路径。

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通用人工智能算力芯片要有两手准备

大模型产业发展，很关键一点就是算力，算力的核心又是芯片。未来，国际上可能形成AI算力芯片的两大阵营。算力芯片从技术路线上，可能有很多种，比如GPU、ASIC、FPGA等。但从产业发展来看，就是两大阵营的发展。一个是以英伟达GPU芯片为代表的国外算力芯片；一个是以华为昇腾、百度昆仑等为代表的国内算力芯片技术突破。

我们期待，华为昇腾和百度昆仑等发挥作用。从未来发展局面看，肯定是以华为昇腾芯片等为代表的算力芯片突破，才能够真正解决我国大模型发展的瓶颈问题。在这个过程中，整个的市场竞争是很激烈的。未来，我们的人工智能大模型也会像航天、卫星发展一样，走出一条我国高技术产业做大做强的发展路径。

04‍

通用人工智能的高质量数据供给

要通过市场化方式来进行配置

数据是面向AGI的可无限供给的原料，人工智能训练需要高质量的数据供给，这样的数据供给需要通过市场化配置的方式来进行解决，这也是国家推动数据要素市场化配置的重要出发点。当然，现在数据被更多的数据平台、互联网公司、商业化机构所持有，那么他们有那么大意愿把数据放出来，并让大模型企业去训练吗？目前，他们都有自己的商业利益考虑。

所以，必须在商业利益和公共利益之间有一个有效的平衡。这就需要设计一个数据基础制度的机制。一方面，是要设法把数据资源共享流通起来，要有从更大的公共利益的角度出发，让更多的中小企业和个人去使用到数据的制度机制设计，政府需要在市场外围构建起一个推动利益相关者数据开放共享的机制，比如公共数据开放共享、科学数据开放等。

另一方面，要让这些数据持有者把数据开放出来，基本逻辑是他们开放数据后的收益能够比现在不开放数据的收益有数倍增长，而且是有安全保障的，这样，大企业大机构自然就有可能把数据开放出来。

第三方面，要倡导数据开源运动，比如OpenAI这些大模型的训练，很多都是使用开源的数据集，像开源的爬虫数据库，book数据库，维基的数据库等，这些方面本身也是有很大的推动力量。所以，一定要让数据持有者把数据开放出来并获得相应的收益，自然就有更大的动力去开放，这样才能形成数据市场化流通，给大模型训练提供数据集，从而获得知识和智能，这样的一个循环过程。

同样，数据总有用完的一天，今天大模型要面对的是，如果数据用完之后怎么办？现在的一些生成大模型在生成“合成数据”，合同数据对于未来的训练有多大价值？这也是我们要去探索的。合成数据能不能产生超出我们人类现有的知识和智能水平的智能？这也是需要去探索的。所以数据作为原材料，是未来大模型、智能经济时代的主要原料投入，所以数据是生产要素。

05‍

通用人工智能生态体系建设要支持技术创新

国外是以CUDA、open AI、GPU为代表的技术生态路线。同样我们中国也有自己的技术路线，有百度的大模型、有华为的大模型，以及百度、华为的芯片、硬件开发生态、应用等，这是一个技术可控的生态。所以，我们能看到现在国内产业界大家都在看百度、华为，同时还涌出更多的创新企业。

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通用人工智能2C和2B的杀手级原生应用加快开发

未来的互联网肯定会演变成智能互联网，在智能互联网新基础设施中，互联网成为经济社会互联互通的基础设施（神经网络），物联网+5G推动万物数字化和网络化（神经纤维），云计算成为企业和政府的业务平台（心脏），数据成为新生产要素（血液），人工智能大模型逐步赋智或替代脑力劳动者（大脑），区块链成为经济社会的信任机制（免疫系统），数字智能工具成为新生产工具（手臂和四肢），智能互联网+成为业务创新的重要模式（行为），元宇宙将实现一个经由数据实现认识和改造世界的新空间（梦境），量子信息是在更基础的量子级来提升通信、计算和存储的机制。

由此可见，AGI将带动生产力和生产关系巨大变革，这个巨大的变革所带来的是数字技术将彻底复制我们的生产劳动，脑力劳动会被极大程度的替代实现自动化，这是一个巨大的价值。这个价值应用到AGI主要是提供智力自动化服务，就是脑力劳动的自动化。AGI能够替代办公室文职人员写文案，能够替代老师解题答题，能够替代画家画画，能够替代程序员编程，能够替代广告公司制作广告，能够替代研究人员做产业基础分析等。所以围绕内容生成、语言理解、逻辑推理、数学计算，直觉和意识、情感交流等人能做的任何事情，大模型都能做。所以在这个过程中，目前我们看到AGI应用主要是这些场合，去找更好的人机互动的场景应用。

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通用人工智能商业化要平衡好长远价值和短期利益

大家知道通用人工智能（AGI）智能服务的演变过程，是根据业务需求循序渐进的，最初只是简单的脑力劳动被替代，比如前台、文秘、标注、校对等，这个是AI降本增效阶段。第二阶段，AI的一些相对专业化服务被替代，比如律师助理，初级设计师、会计师、行业分析师、心理咨询师，这个是AI简单服务阶段。第三阶段是AI复杂服务阶段，比如科学家，资深专家、创意设计师具有想象力的那些工作，可能会逐渐被辅助，不一定是替代，是赋智、是陪伴。

在这个过程中，首先要看到收支平衡怎么实现。目前变现方式很简单，主要是大模型使用费、app应用开发部署、广告等，但大模型企业很难实现收支平衡，未来一定有更好的智能服务方式，来实现商业模式的平衡。

从硬件角度看，大模型会嵌入硬件，智能产品要软硬结合，实现规模和范围经济效应。比如智能机器人是怎么实现未来的收益呢？本身这个智能产品有它自身的规模经济效益，而把智能赋予给了这个产品之后，这个产品可能就有了范围经济效益，一个产品可以像一个多面手一样，什么事都能干，这样的一个软硬结合的智能产品，本身就构成了一种很好的商品模式。当然也可能是一种软性的智能服务，也可能是智能产品。

这些智能产品能够实现我们的规模经济、范围经济和陪伴效率，这才是商业模式更重要的一个方式。大模型也可以被部署在云端，重构现有商业逻辑，提供商业化的大模型云服务和各种智能app平台应用。

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通用人工智能需要全社会各行业的共同投资

通用人工智能投资尚未完全激发。据IT桔子数据，截止到2023年11月底，今年中国人工智能赛道在一级市场的总融资额估算有631亿元，与去年同期相比下降38%，总融资事件数有530起，与去年同期相比减少26%。未来，人工智能作为一种颠覆性技术，需要各行业如制造、医疗、家居、教育、自动驾驶都要投资进来，大家共同去找行业大模型、专业大模型的各方面的应用场景。所以，人工智能需要全社会各行业共同投资，不仅仅是公司整个it部门的投资，目前可能只投资到大模型的算力上，但是社会上的大行业如电网、石油等各行各业都要投资到大模型中，目前的这个投资规模太少了。

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通用人工智能安全治理的第一责任在企业和使用者

目前AI的安全治理问题仍挑战巨大。企业在做大模型产品时要有责任，做好“油门”和“刹车”，不能只往前跑，也要把“刹车”装上。政府监管不能缺席，政府要适当的给予监管，但不能太急，慢慢来解决好一些具体问题。如AI责任问题、AI内容生成与虚假信息问题、AI对齐问题（价值观对齐，还要遵循阿西莫夫第一原则）、还有AI自我意识等问题。通用人工智能安全治理需要企业作为第一责任人，“刹车”装好，这样才能够保证它的安全性，使用者也要负起责任。

欧盟出台的人工智能法案是全球首部人工智能领域的综合性监管法规。法案对所有通用型人工智能系统的开发者都必须满足4个基本的透明度要求。法案根据4个级别对人工智能系统风险分类，有“系统性风险”的模型将受到额外约束，目前只有OpenAI的GPT-4符合系统性风险标准。法案要求所有用版权材料都要告知版权人，版权人有权获得相应的收益等方面。

中国出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》是全球首个针对生成式人工智能做出迅速反应的政策性文件，明确了本国人工智能产业发展方向和规范。管理办法对算法价值观、算法歧视、公平竞争、公平利益、服务透明性也都有明确要求，实际上我们也是比较严格的。今年8月31日、11月4日，根据网信办《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》的要求，国内先后有两批涉及26家公司的AI大模型和151个深度合成服务算法通过备案，陆续向全社会开放服务。

10‍‍

通用人工智能产业政策要内外有别

我们要把“防火墙”放一放，让更多的企业在国内市场上把大模型做好，所以建议政府还是要给予一定的政策补贴，保护他们更好的发展，就像我们发展发展新能源汽车、发展光伏产业一样，也要有适当的支持的政策，来推动产业更好的发展。在北京的政策里，对算力、算法技术本身、场景应用都给出了相应的政策支持。希望，大模型产业政策以保护的方式给予创新企业的政策补贴和场景开放，要适当的去保护好他们的发展。

最后我以辛顿的话作为结语，“数字智能优于生物智能的进程无法避免，超级智能很快就会到来”，我们学术界和产业界等各方面都要去迎接通用人工智能时代的到来。

这是赛智产业研究院对通用人工智能产业的思考研究，希望有助于产业飞速发展！

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赛智区块链(北京)技术有限公司简称(赛智区块链)，是一家专注于企业级大数据区块链产品与应用服务的高科技企业。

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