AIはすでにデジタル経済発展の重要な駆動力となっており、企業にとってAIは選択問題ではなく、必ず答える問題となっている。
3月28日、博鰲アジアフォーラム2024年年次総会で、百度グループ執行副総裁、百度スマートクラウド事業群総裁の沈震氏は、大モデルの産業着地は、突進することも、そこに座ることもできないなどの「爆金」ではなく、まず大モデルを企業研究-生産-供給-販売-服の各段階に応用し、コストダウンの効果を実現すべきだと述べた。
生成型AIの中国での産業定着状況について、沈震氏は、過去1年間、生成型AIは企業に本格的に使用されてきたと述べた。百度のデータを見ると、百度文心一言Cエンドユーザーはすでに1億人を超えている。B端では、百度知能雲千帆大モデルプラットフォームを用いてアプリケーションを開発した顧客はすでに8万人を超え、16万種類以上のアプリケーションを開発した。
ボアオ・アジアフォーラムでは、沈震氏も国内での大モデルの産業定着について提案し、中小企業が大モデルをどのように応用するか、計算力需要が持続的に増大してどのように解決するかなど、業界の注目する話題に一つ一つ答えた。
問：現在の大型モデルの国内産業の着地はどうですか。企業のインテリジェントなアップグレードについてどのようなアドバイスがありますか。
沈震：まず、大きなモデルや人工知能技術だけではいけません。肝心なのはどこで使って、どんな結果を出すことができますか。実際、昨年3月のボアオ・アジアフォーラムの間は、大きなモデルが最も人気があった時で、みんなが想像していたものが少し多くなり、本当に応用されているものが少し少なくなりました。しかし、この1年間で非常に多くの変化があったことは確かだ。例えば百度の文心一言で言えば、C端のユーザーはすでに1億人を超えており、B端では百度の千帆大モデルプラットフォームを用いてアプリケーションを開発している顧客はすでに8万人を超え、十数万種類のアプリケーションを開発している。この角度から言えば、生成式AIは本当に使われている。しかし、私たちも発見して、この過程にはまだ多くの問題があって、私は一緒に検討することができると思います。
第一に、決して突進してはいけない。大きなモデルは何でも解けると思っている企業もあるので、まず大きな値段で台座を作る必要があります。そして今では、大きなモデルが大きければ大きいほどいいと思っている人が多く、パラメータが百億ではいけない、千億、兆でなければならない、そして確かにこのような需要に迎合する企業がある、いずれにしてもあなたがどのくらいのパラメータを必要としても私は持っている。これは客観的ではなく、実事求是的ではないと思います。業界問題を解決する際には、必ず自分のニーズに合わせなければならず、決してモデルが大きいほど良いというわけではありません。また、特定のシーンに対して微調整を行った後、大きなモデルよりも効果が高く、コストが低いモデルもあります。
第二に、積極的ではなく、爆金を作ることだけを考えてはいけない。みんなは産業の中に行ったり、シーンの中に行ったりしていますが、実は多くのシーンが発掘されています。大きな模型が出てきて、私たちはそれが強いことを発見しましたが、それは神器でもなく、妙薬でもなく、どこに置いてもすぐに発効するわけではありません。実はそれは研-産-供-販-服の各段階にあるはずだが、情報流通に関連するすべての段階では、大きなモデルを加えて効果を上げるべきだ。
私は、大モデルの産業着地は「爆金思考」ではなく、むしろ大モデルの能力が最後に酸素のように、私たちの生活のあらゆる面に深く入り込むのは、このような過程だと思います。
第三に、私はやはり少し忍耐力が必要だと思います。実は私たちは周期を長くしてみると、どの新しい技術が登場してからも、当時の変化は嵐のように振り返ってみましたが、その中にいたときはあまり感じませんでした。皆さんは大きなモデルが今本当に私たちに多くの影響を与えていると感じていますか？あまり感じませんでした。しかし、百度の過去1年間の実践を見ると、多くの企業がコアシーンで大きなモデルを使用しており、実際には私たちの生産生活の多くの一環で潜在的に作用していることがわかります。
だから私は技術の進歩もここに座って待つこともできないと思って、生成式AIを自分の研究、生産、供給、販売、服の各段階に応用して、コストダウンと効果を実現しなければならない。
Q：中小企業はどのようにデジタル化、インテリジェント化のアップグレードを実現しますか。
沈震：中小企業の需要は分散しているので、過去にデジタル化とスマート化のアップグレードを話したとき、多くの中小企業はコストが高く、価値がないと感じていました。これもまさに大きなモデルが現れてからすぐに変えることができると思います。かつてのAIが産業の着地を実現するには、やはり古い研究開発モデルを用いて、毎回エンドツーエンドの再訓練をしなければならなかった。今日は大きなモデルがあれば使わないで、大きなモデルはとても厚い技術基盤になって、少量のデータで微調整するだけで良い効果が得られて、それによって産業を最後の1キロ知能化することがますます簡単になり、より多くの人に開発に参加させることができます。この問題が解決すれば、中小企業はある程度AIを活用できるようになるだろう。
例えば、今村の中で、村人が村の幹部に政策問題を聞きたいと言ったら、誰がこのような機能を開発して、村にこのようなサービスを提供したいですか。実は今大きなモデルができてから、このようなアプリケーションを開発するのはとても便利です。
河南省、重慶市のいくつかの県では、末端政府は管理の中で文心大モデルに基づいて「住民アシスタント」を開発し、AI政務質疑応答を微信ウィチャットのウィチャットウィチャットに入れ、村人は微信グループ内@このAI「住民アシスタント」に質問し、例えば医療保険の納付、婚姻登録、戸籍の手続きなど、すぐに答えを得ることができる。春節期間中、1日の呼び出し量は60-70万回に達することができる。
問：大きなモデルが産業の中で絶えず着地して、計算力の需要は大幅に増加することができますか？
沈震：計算力は永遠の話題であり、人工知能の発展に伴い、計算力に対する需要は拡大し続けるに違いない。現在、国内の計算力はまだ緊張しているが、昨年に比べて理性的になっており、昨年はパニック式の買いだめが存在しており、大きなモデルを作るために多くの人が狂って購入し、今年は理性的な消費の段階に戻った。カードの資源はまだ緊張しているが、昨年に比べて緩和されている。
大きなモデルが本当に規模化されて使用されると、計算力需要が大きくなり、計算力だけでなく将来の電力需要も大きくなります。だから今国内外の科学技術企業はチップ、計算力の反復と進歩を推進し続けている。
また、異性計算力ということは、技術的に突破できると思います。BaiduはすでにGPUカードといくつかの国産チップを実現しており、異なるカードは同じ計算クラスタに入れて、同じモデルを訓練している。これは技術的に実現できると思いますし、トレンドにもなると思います。将来のカードの多元化、異性化は必然である。一家で独占するのも難しいので、みんなはチップを1つしか使っていません。
問：一言で数実融合をまとめるにはどうすればいいですか。
沈震：考えすぎても問題で、やってみれば答えだらけだ。大きなモデル、早期抱擁、早期受益。（李妍）