沈向洋院士：AI Agent时代，大模型产业落地的八个思考

9月5日，香港科技大学校董会**、美国国家工程院外籍院士沈向洋在2024 Inclusion·外滩大会上分享了他对大模型产业落地的八个思考。他认为，AI Agent时代的到来，不会是一个神奇而强大的模型突然代替了所有工作流，它涉及技术、工程与市场的不断磨合，最终以超预期的服务呈现给人类。

思考一：算力是门槛“今天做大模型，做深度学习，首先最重要的事情是要有算力。”沈向洋表示。他指出，从2010年开始，大模型需要的算力以6、7倍的速度增长。这几年稳定下来，大概每年有4倍的增长。模型越来越大，参数量越来越大，算力的需求也随着参数的增长，呈现出平方向的增长。在他看来，整个计算机芯片行业的发展已经从原来的“摩尔定律”变成了“黄氏定律”。以前摩尔定律认为，算力每隔18个月增长一倍。如今预测，GPU将推动AI算力实现逐年翻倍。“讲卡伤感情，没卡没感情。以前有一句话叫贫穷限制想象力，现在贫穷可能扭曲想象力，因为如果没有卡，能想象要做的项目可能就不太一样了。”沈向洋感慨道.思考二：关于数据的数据公开资料显示，GPT3的训练数据达到了2个T的token（吞吐量），GPT4则达到了12个T左右。据沈向洋预判，GPT5的训练数据可能会达到200个T。目前互联网上的数据远远不能满足未来模型训练的需求，还需要思考用什么办法去挖掘更多的数据。在人工智能领域，数据被视为模型的“燃料”，模型需要从这些数据中学习和提取有用信息。因此，数据的数量、质量和多样性都会直接影响到模型的准确性和性能。沈向洋表示，之前作为互联网最核心的积累，数据大多被谷歌用来做搜索引擎，以后这些数据都会被拿来训练大模型。“互联网40年积累的数据，好像就是为了这样一个AI时刻”。思考三：大模型的下一章下一步到底要干什么？沈向洋认为，大模型产业未来的发展路径已经非常明确，将会从之前的大语言模型，到多模态模型，未来迈向世界模型。从技术上讲，肯定要走理解和生成统一起来的道路。“未来一定会往具身智能方向上走，往机器人上面走，其中一个特殊形态就是自动驾驶。”沈向洋说道。实际上，关于世界模型业内并没有形成一个标准的定义。OpenAI推出的sora模型曾引发业内对“世界模型”的探讨。OpenAI将其视为能够理解和模拟现实世界的模型的基础，相信其能力是实现agi（通用人工智能）的重要里程碑。然而，沈向洋认为，“Sora模型虽然做的非常好了，但还不是那么强大，里面的物理性质是不能保证的，做不到一个世界模型。”思考四：大模型横扫千行百业大模型可分为通用大模型、行业大模型、企业大模型和个人大模型。沈向洋指出，通用大模型是AI的基础，要训练一个通用大模型至少需要万卡；行业大模型是做领域应用的底座，需要千卡级别的训练；企业大模型是企业数据价值的再发现，需要百卡级别的训练。这些大模型都对算力的要求极高。“最激动人心的是个人大模型，比如联想、微软在推AIPC和苹果的Apple Intelligence等都是朝着个人智能这个方向发展的。”沈向洋说道。截至今年7月底，中国已备案大模型达到了197个，其中30%是通用大模型，70%是行业大模型。“可以看到，行业大模型占到绝大多数，未来肯定还会越来越多。”沈向洋表示。思考五：ai agent——从愿景到落地2024年5月，微软公司创始人比尔·盖茨公开表示，AI Agent不仅会改变每个人与计算机交互的方式，还将颠覆软件行业，带来从键入命令到点击图标以来，最大的计算革命。沈向洋对此观点表示认同。他认为，人工智能时代，真正了不起的超级应用就是AI Agent。AI Agent从愿景到落地的过程中，需要始终以需求为圆点，深刻理解模型的能力，并构建一个AI深度参与的工作流程。“今天在一家公司里工作的话，整个工作流是非常复杂的，ChatGPT虽然很强大，但远远没达到Agent的程度，它只实现了单点突破，真正要向前走还得融入整个工作流。”他说。思考六：重视AI的治理AI治理非常重要。今年世界人工智能大会（WAIC）的主题就是在讲AI治理，各个国家对于这件事情的看法有很多不一样。AI的发展，对民众、公司、**监管、社会发展等各个方面都产生了强大的冲击，引发了公众对于其安全治理的担忧。“我觉得接下来人工智能的发展很重要的一点，从全球各个国家角度来讲，是一定要做**人工智能，而**人工智能背后一定需要有一个**云来支持**人工智能的发展。”沈向洋表示。思考七：重新思考人机关系“GPT带来的冲击有多少是人机交互的震撼，又有多少是机器智能的发展？”沈向洋认为应该重新思考人机之间的关系。他指出，AI为人类提供了与技术共生的全新语境，人机交互的新方式指向“AI与IA”的融合共进。IA（Intelligent Augmentation），即智能增强，代表着一种以人为本的 AI 发展路径。它聚焦于运用技术提升人类的能力，而非取代人类，强调了人类与 AI 之间的协作关系。“纽约时报专栏作者John Markoff 提到，计算机过去几十年的发展路程里，真正的赢家是做人机交互的。不管是什么技术，最后的目的都应该是帮助人类更好地使用机器。”沈向洋表示，“到了AI时代，人机交互最本质的是对话，就像ChatGPT这样。ChatGPT加上微软，会不会成为AI时代最伟大的公司？我想只有时间才能够验证。”思考八：智能的本质今天，GPT的发展如火如荼，但实际上，人们对智能的理解还是非常有限的。不同于物理学，上到浩瀚的星空，下到微小的量子，都能有一个大一统的理论可以解释；今天的深度学习很多东西都是不可解释的，没有鲁棒性。“智能的本质是神经网络与符号系统的世纪之争。”沈向洋说道，“今天，虽然人工智能的发展还处在一个相对来讲比较早期的阶段，但是行业上已经有很多的应用，值得下定决心去做，我对未来的发展充满信心。”