“中国AI快速追赶美国，机会在产业应用”

文/观察者网 周毅 李翊馨（实习生），编辑 周远方

新的数字化浪潮中，中国正在不断缩小与美国的差距。

7月30日，京东云峰会在上海举行。京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏对观察者表示，在软件服务（SaaS）领域，中美市场还存在明显差距；但在人工智能及大模型时代，围绕技术的落地和应用，中国有机会快速追赶美国。

曹鹏表示，“国家鼓励开放、鼓励创新，再加中国巨大的市场优势，中国的AI大模型应用一定能快速地孵化出来。”

京东云峰会现场截图观察者网

丰富的产业基础，是中国在AI时代的天然优势

过去20年，数字技术和实体经济的融合，催生了SaaS（软件即服务，即“按需软件”）行业。SaaS具有开箱即用、按需付费、弹性可扩展的特征，这让它能够极大降低企业的信息化门槛。SaaS甚至能像水和电一样，成为企业数字化转型的必需。

美国SaaS最早在1999年就已起步，今天它已经是美国数字经济的一张名片，并诞生了一大批明星公司，仅市值破2000亿美元的就有Adobe和Salesforce；中国在2007年前后才有企业试水SaaS业务，但直到近10年才得到真正发展。从市值表现来看，中国企业也跟美国企业差异巨大。

但在人工智能掀起的新一轮全球数字化浪潮中，差距似乎没那么大了。

联合国世界知识产权组织（WIPO）7月初发布最新报告，中国在聊天机器人等生成式AI发明方面远远领先于全球其他国家，过去十年间申请的生成式AI专利数量超3.8万份，是美国（6276份）的6倍。Meta创始人扎克伯格不久前也表示，“美国在AI发展方面能够永远领先中国5-10年”是不现实的，美国保持6-8个月的领先才是合理目标。

中国在生成式AI发明方面保持领先WIPO报告截图

从SaaS时代的差异巨大，到AI大模型时代的紧紧咬合，这种变化是如何产生的？

京东探索研究院院长、京东科技人工智能业务负责人何晓冬对观察者网表示，这可能和AI本身的特性有关。AI是强数据驱动的：数据跟应用强绑定，应用本身又会带来数据。中国有庞大的、坚实的产业基础，有各种丰富的应用场景，这让中国在整体应用层面，可以形成一个强大的数据循环闭环。这是中国AI产业落地的一个天然优势。

在何晓冬看来，这个优势在互联网时代就已经开始显现。彼时中国头部的互联网公司，其实就已经和美国公司站在同一个起跑线上了。在AI时代，可能这个优势正在变得清晰和明确。中国的用户数量足够大，用户本身又会提供大量的反馈，形成大量的“数据”，进一步加快模型迭代。

某种意义上，在大模型应用层面，中国反而有更多机会，“甚至可以走得更快一些”。

AI大模型越来越强，为何仍未出现“超级应用”？

随着二季度财务数据公布，微软股价盘后大跌7%，延续6月底以来的一波调整。作为OpenAI重要的合作伙伴，微软二季度资本支出（包括融资租赁）同比大增77.6%至190亿美元，较上一季度的140亿美元显著攀升，也使得微软2024财年年度资本支出突破500亿美元大关。如此“烧钱”，却没有得到符合预期的快速回报，成为华尔街用脚投票的诱因之一。

“虽然AI大模型在不断加强，效果在不断提升，但现在C端（消费者侧）还没有出现真正意义上的超级应用；”，大洋彼岸的曹鹏表示，“反而在B端（产业侧），很多场景里能够提升效率的AI大模型应用在不断涌现，这是一个非常明显的趋势。”

原因何在？

曹鹏对观察者网表示，目前来看，B端应用更容易量化AI大模型带来的价值。人们有很多办法可以测算AI大模型产品带来的ROI（投资回报率），不管是投放广告的转化和回报，还是AI编写代码带来的人力节省，这些东西都很容易衡量。因此在产业侧场景中，人们比较容易在单个点上进行尝试，用大模型产生效果。

太原某产业园区一景新华社

相比之下，可能在很多时候，C端的大模型应用更难以被简单量化。而且，人们对一个产品的预期是有阈值的——产品突破这个阈值之后，可能才有比较高速的增长。比如Open AI，它刚开始推出GPT的时候，很快超过了C端用户的认知，Chat GPT也因此成为用户破亿最快的C端产品——但此后，人们的阈值也被提高了。

除了“效果不达预期”，商业模式可能也影响了C端现象级大模型应用的出现，一些传统的商业模式，在AI时代可能不再成立了。

当前，通用大模型的训练，超大规模算力集群是基础，需要高达数万张GPU卡。但面向具体业务场景时，通用大模型并不能完全满足所有需求。

何晓冬指出，如果只是简单地提升模型规模，那么可能很快达到发展的天花板，导致大模型所产生的经济效益不足以支撑其成本，从而难以持续；其次，目前大模型的商业化步伐落后于模型的规模增长，从中长期来看终究会成为一个问题；最后，现在很多大模型的“幻觉率”依然比较高，不能为后续的产业应用提供坚实的保障。

虽然都叫AI“大模型”，但大模型事实上通常可以分为三类：通用底座大模型，领域专用大模型和长尾的场景大模型。通用大模型提供的是一种基础能力，是九年义务教育，而非专业的工作技能和知识。只有和一个个具体的产业相互碰撞融合，它才能变成生产力并解决实际问题——中国正是世界上产业体系最健全，数据最丰富的国家。

不过，曹鹏也指出，中国大模型有一些值得重视的问题。比如中国市场的投资机制和体系，可能对那些长期的、长效的项目不够友好，特别是对那些基础类的、需要长期投入的研究项目。