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AI的小时代：激情与焦虑共存

当百度创始人李彦宏激动地宣称：“一个仅凭创意就能赚到钱的时代来临了！”普通人该如何抓住这个机遇？每个创业者都有不同的见解，但经历过多次技术革命的李彦宏认为，智能体将会率先引发变革。

无论是个人还是企业，大家普遍对AI充满焦虑：未来智能体普及后，每个企业都会拥有自己的数字员工，那么人类员工是否会被取代？

过去两年间，AI行业的一个显著变化是大模型逐渐消除了幻觉问题，不再胡言乱语。例如，百度采用检索增强技术解决了文生图的幻觉问题，使得大模型生成的内容更加真实，减少了“一眼假”的现象。

然而，普通用户和大模型厂商之间存在着信息不对称，“AI焦虑”也各有不同。普通用户担心自己会被AI取代，而大模型厂商则忧虑大模型是否只是技术泡沫。最近，关于Scaling Law（尺度定律）遭遇瓶颈的讨论愈发激烈，有报道称OpenAI下一代旗舰模型Orion的进步幅度远不及GPT-4，甚至在某些方面表现退步。

智能体的崛起

智能体将在各个领域率先爆发。例如，街头的广告牌和橱窗中的精美照片，可能都是由智能体生成的。这种技术的应用极大地降低了拍摄成本，以前需要请模特、摄影师和租用场地才能完成的工作，现在只需数字设计师即可实现。

“数字设计师”是智能体的一种形式。在云南，一位农民院士智能体可以帮助农民解决实际生产中的技术问题。此外，百度文心智能体平台上已有15万家企业和80万名开发者参与开发智能体，其中包括一些小学生。李彦宏认为智能体是AI时代的新载体，类似于网站和自媒体账号，为普通人提供了新的创富机会。

尽管智能体在某些领域已经较为成熟，但它们并不能解决所有实际问题。传神语联创始人何恩培指出，企业目前仍需人类监督智能体，但它们正变得越来越独立。

Scaling Law的瓶颈

虽然OpenAI高层否认Scaling Law的瓶颈，但事实显示，这是许多基础大模型面临的共同难题。长期以来，Scaling Law被认为是大模型时代的“牛顿定律”，各大厂商坚信“大力出奇迹”将持续奏效，不断扩增预训练数据和训练算力，提升模型参数规模。

据统计，中国拥有超过100个算力集群，其中不乏万卡规模的集群。然而，高昂的算力成本和有限的数据资源使得很多创业公司难以训练基础大模型。大模型的核心竞争将转向高质量数据的竞争。

数据与推理分离

面对技术瓶颈，OpenAI正在调整策略，尝试将数据与推理引擎分离。传神语联的任度大模型通过双网架构实现了这一目标，即客户数据学习网络与推理网络分离。这种方式不仅降低了训练成本和数据安全风险，还提高了大模型的灵活性和实时响应能力。

国产原创，为世界提供另一种选择

高端GPU芯片禁售事件促使国内大模型行业认识到，唯有自主研发才能找到出路。科大讯飞董事长刘庆峰强调，只有在自主可控的平台上，中国人工智能才能拥有光明的未来。科大讯飞与华为合作，发布了多个国产算力集群，并取得了显著进展。

传神语联的任度大模型通过了中国信息通信研究院的“0开源依赖”评测，未使用任何开源代码和框架。这使得任度大模型能够顺利实施数推分离双网络架构，为国产原创技术提供了有力支持。