直击WAIC丨生成式人工智能浪潮下 ICT产业如何执棋AI
7月6日，2023世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕，AI大模型是热议话题之一。百度、阿里、华为、腾讯、商汤、京东、网易、第四范式等十多个大模型都在现场秀AI肌肉。
微软全球资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官侯阳在演讲中谈道，未来每一家公司都需要成为数字化公司，公司的每一个应用都将由人工智能驱动。
AIGC席卷之下，ICT厂商也在加速入局，华为、新华三、工业富联等产业链龙头都在软硬件上进行迭代。
新华三近期就发布了私域大模型“百业灵犀”LinSeer、专为大模型训练而生的AI服务器、800GCPO硅光数据中心交换机，还升级了傲飞算力平台。
新华三集团联席总裁、首席技术官兼技术委员会主席尤学军在接受21世纪经济报道记者采访时多次强调了开放策略，“我们是开放的，既可以使用私域大模型确保私域数据安全，同时也支持客户自选大模型结合新华三的ICT产品，比如新华三就和百度有深度合作。”
此外，在公司的整体营收目标上，紫光股份董事长、新华三集团总裁兼CEO于英涛在领航者峰会上表示：“新华三到2025年实现1000亿营收的目标，保持不变。”
AI领域多线并进
在AI大模型的牌桌上，企业们纷纷卡位。从百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元大模型、到科大讯飞星火大模型、华为盘古大模型等等，国内呈现群雄并起之势。
新华三的方向则是面向B端的私域大模型，类似于私有云的理念。
“私域的意思是部署在企业内部，强调数据的安全，这一点最关键，”尤学军说道，“另一方面，我们作为ICT厂家又为AIGC提供算力基础架构，包括网络、计算、存储以及算法优化等。”
可以看到，新华三欲提供融合生成式AI的软硬件一体化解决方案，在私域大模型之外，服务器和交换机领域的产品和技术创新，也是新华三的长项，此番也进行了升级。
据介绍，新华三最新的UniServerG6系列AI服务器，搭载英特尔第四代至强可扩展处理器和英伟达H800GPU，通用算力提升53%，AI算力提升3倍。
尽管今年服务器整体增速放缓，但是多家机构看涨AI服务器的需求。TrendForce集邦咨询向21世纪经济报道记者提供的数据显示，目前主要由搭载英伟达A100、H100、AMDMI300，以及大型CSP业者如Google、AWS等自主研发ASIC的AI服务器成长需求较为强劲，2023年AI服务器出货量（包含搭载GPU、FPGA、ASIC等）出货量预估近120万台，年增率近38%。
与此同时，生成式AI也带动了数据中心交换机的需求。工业富联高管就指出：“根据IDC数据，数据中心的交换机占比在2024年即将突破50%，目前100G、400G交换机是出货主力，2024年随着生成式AI的大量增加，对800G、400G的需求会逐渐放量。”
在业内看来，CPO（光电共封装）相关技术将成为数据中心的下一个技术趋势，它的可维护性和可部署的能力将不断优化和成熟。
算力和应用挑战
当前，在大模型发展、生成式AI演进的过程中面临算力和商用相关的挑战。
一方面对于算力产业链而言，GPU需求暴涨，争夺到GPU资源成为AIGC入场券。
TrendForce集邦咨询预估到2025年，全球若以等同ChatGPT的超大型AIGC产品5款、Midjourney的中型AIGC产品有25款，以及80款小型AIGC产品估算，上述所需的运算资源至少为145600~233700颗英伟达A100GPU，再加上新兴应用如超级计算机、8K影音串流、AR/VR等，也将同步提高云端运算系统的负载，高速运算需求高涨。
尤学军告诉记者：“AIGC时代的到来，从ICT厂家来说，我们感受最大的是GPU的需求是爆炸式增长。AIGC算力的核心还是GPU，如何在可获得的GPU上进行算力性能调优，使用最少的投入来达到客户对算力的要求，这是新问题。”
另一方面，有多位AI企业从业者告诉21世纪经济报道记者，若部署到本地，对于企业客户而言，如何降低训练的算力成本、保护数据安全也是挑战。
新华三集团副总裁、技术战略部总裁刘新民向21世纪经济报道记者表示：“企业内部数据没有那么大，不需要像训练通用大模型那么大的算力。将企业内部数据开放给大模型，并不需要担心数据安全的问题，这是私域大模型所具备的独到优势。但这并不意味着私域大模型的知识贫瘠。”
此外，生成式AI依然面临着商业模式的问题。在尤学军看来，AIGC能不能成功，在于它如何落地和应用结合，在ToB端更容易落地。
而应对挑战离不开研发投入，尤学军介绍道，新华三每年的研发支出占销售额的比例为10%-15%之间，并不断加大前沿创新项目的投入，这部分投入不谈短期回报。
据紫光股份公告称，HPE实体将向紫光国际出售其持有的新华三49%的股权。交易完成后，紫光国际持有新华三100%的股权。在新的股权结构和AI的新布局下，新华三如何书写新故事也有待观察。
（文章来源：21世纪经济报道）
生成式人工智能浪潮下 ICT产业如何执棋AI
7月6日，2023世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕，AI大模型是热议话题之一。百度、阿里、华为、腾讯、商汤、京东、网易、第四范式等十多个大模型都在现场秀AI肌肉。
微软全球资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官侯阳在演讲中谈道，未来每一家公司都需要成为数字化公司，公司的每一个应用都将由人工智能驱动。
AIGC席卷之下，ICT厂商也在加速入局，华为、新华三、工业富联等产业链龙头都在软硬件上进行迭代。
新华三近期就发布了私域大模型“百业灵犀”LinSeer、专为大模型训练而生的AI服务器、800GCPO硅光数据中心交换机，还升级了傲飞算力平台。
新华三集团联席总裁、首席技术官兼技术委员会主席尤学军在接受21世纪经济报道记者采访时多次强调了开放策略，“我们是开放的，既可以使用私域大模型确保私域数据安全，同时也支持客户自选大模型结合新华三的ICT产品，比如新华三就和百度有深度合作。”
此外，在公司的整体营收目标上，紫光股份董事长、新华三集团总裁兼CEO于英涛在领航者峰会上表示：“新华三到2025年实现1000亿营收的目标，保持不变。”
AI领域多线并进在AI大模型的牌桌上，企业们纷纷卡位。从百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元大模型、到科大讯飞星火大模型、华为盘古大模型等等，国内呈现群雄并起之势。
新华三的方向则是面向B端的私域大模型，类似于私有云的理念。
“私域的意思是部署在企业内部，强调数据的安全，这一点最关键，”尤学军说道，“另一方面，我们作为ICT厂家又为AIGC提供算力基础架构，包括网络、计算、存储以及算法优化等。”
可以看到，新华三欲提供融合生成式AI的软硬件一体化解决方案，在私域大模型之外，服务器和交换机领域的产品和技术创新，也是新华三的长项，此番也进行了升级。
据介绍，新华三最新的UniServerG6系列AI服务器，搭载英特尔第四代至强可扩展处理器和英伟达H800GPU，通用算力提升53%，AI算力提升3倍。
尽管今年服务器整体增速放缓，但是多家机构看涨AI服务器的需求。TrendForce集邦咨询向21世纪经济报道记者提供的数据显示，目前主要由搭载英伟达A100、H100、AMDMI300，以及大型CSP业者如Google、AWS等自主研发ASIC的AI服务器成长需求较为强劲，2023年AI服务器（包含搭载GPU、FPGA、ASIC等）出货量预估近120万台，年增率近38%。
与此同时，生成式AI也带动了数据中心交换机的需求。工业富联高管就指出：“根据IDC数据，数据中心的交换机占比在2024年即将突破50%，目前100G、400G交换机是出货主力，2024年随着生成式AI的大量增加，对800G、400G的需求会逐渐放量。”
在业内看来，CPO（光电共封装）相关技术将成为数据中心的下一个技术趋势，它的可维护性和可部署的能力将不断优化和成熟。
算力和应用挑战当前，在大模型发展、生成式AI演进的过程中面临算力和商用相关的挑战。
一方面对于算力产业链而言，GPU需求暴涨，争夺到GPU资源成为AIGC入场券。
TrendForce集邦咨询预估到2025年，全球若以等同ChatGPT的超大型AIGC产品5款、Midjourney的中型AIGC产品有25款，以及80款小型AIGC产品估算，上述所需的运算资源至少为145600~233700颗英伟达A100GPU，再加上新兴应用如超级计算机、8K影音串流、AR/VR等，也将同步提高云端运算系统的负载，高速运算需求高涨。
尤学军告诉记者：“AIGC时代的到来，从ICT厂家来说，我们感受最大的是GPU的需求是爆炸式增长。AIGC算力的核心还是GPU，如何在可获得的GPU上进行算力性能调优，使用最少的投入来达到客户对算力的要求，这是新问题。”
另一方面，有多位AI企业从业者告诉21世纪经济报道记者，若部署到本地，对于企业客户而言，如何降低训练的算力成本、保护数据安全也是挑战。
新华三集团副总裁、技术战略部总裁刘新民向21世纪经济报道记者表示：“企业内部数据没有那么大，不需要像训练通用大模型那么大的算力。将企业内部数据开放给大模型，并不需要担心数据安全的问题，这是私域大模型所具备的独到优势。但这并不意味着私域大模型的知识贫瘠。”
此外，生成式AI依然面临着商业模式的问题。在尤学军看来，AIGC能不能成功，在于它如何落地和应用结合，在ToB端更容易落地。
而应对挑战离不开研发投入，尤学军介绍道，新华三每年的研发支出占销售额的比例为10%-15%，并不断加大前沿创新项目的投入，这部分投入不谈短期回报。
据紫光股份公告称，HPE实体将向紫光国际出售其持有的新华三49%的股权。交易完成后，紫光国际持有新华三100%的股权。在新的股权结构和AI的新布局下，新华三如何书写新故事也有待观察。
人工智能和Web3浪潮下，如何备战下一代互联网
01.备战Web3，下一代互联网为应对即将到来的下一代互联网Web3，我们需要做好准备。在这个新的数字环境中，我们的数据可以自由携带并且不受控制，这对当前存在的垄断局面构成了挑战。Web3承诺成就这样一个环境，投资者可以参考互联网的演进历程来更好地理解这一转变。第一阶段是Web1，它为用户提供了前所未有的信息获取和连接性（比如Yahoo!和Google）。然后出现了Web2，通过应用程序提供个性化的用户生成内容，进一步增强了用户体验（比如Facebook和Twitter）。作为下一代网络，Web3运行在全球范围内的点对点基础设施上，这得益于区块链技术的支持。类似比特币，Web3网络是去中心化的，也就是说它消除了中间人，没有任何单一实体控制。Web3的核心目标是解决数据垄断、隐私风险和算法偏见等问题，推动一个更加公平和开放的互联网。我们将会看到从以平台为中心转向以个人为中心的数据和身份管理，从而产生新的技术和商业模式。但要真正建立这样的网络，用户（包括人和机器）需要积极参与其中。为了实现这一点，开发人员可以通过使用通证来管理活动并在区块链上记录交易。此外，这个下一代生态系统的其他关键组成部分可能还包括智能合约和数字钱包。02.对Web3公司的投资区块链技术以其"无需信任"的系统被视为解决对各种传统机构缺乏可信度的一种方法。然而，包括FTX和Silvergate在内的crypto相关公司最近的失败引发了投资者对数字资产的不确定性，给Web3的未来蒙上了阴影。请看下面的图表，这是德勤最近的一份报告中的数据。从2016年到2022年，早期投资者向Web3公司注入了约940亿美元的资金，其中大部分资金集中在过去两年，在2022年第一季度达到了130亿美元的峰值。这与比特币在触及近69,000美元的历史最高点后价格暴跌相对应。然而，正如德勤所指出的，数字资产价格的暴跌与2000年代初的互联网泡沫破裂存在一些相似之处。就像互联网随着时间的推移成为生活和工作中不可或缺的一部分一样，Web3的变革潜力可能会持续存在，吸引风险投资和私募股权投资者。03.人工智能，美国企业和元宇宙的后起之秀对人工智能（AI）的关注度也在不断增长，并且这在美国企业界有所体现。根据FactSet的分析，对2023年第一季度收益电话会议的研究显示，讨论人工智能的标普500指数公司数量显著增加。在这段时间内，有110家公司提到了人工智能，相比五年平均水平的57家和十年平均水平的34家，这是一个明显的增长趋势。同样的方向上，Meta、Roblox和Apple等公司开发的实时3D虚拟应用预计将推动对AI服务器的支出增加。根据预测，AI服务器的支出预计将以每年19%的速度增长，直至2032年。这是因为对生成式人工智能的需求日益增加，而ChatGPT和Midjourney等受欢迎应用程序也是其中的主要原因。“生成式人工智能”指的是能够根据用户提交的简单提示创作出独特内容的应用。在今年早些时候，ChatGPT成为了历史上增长最快的应用，仅仅在推出后的两个月内就吸引了1亿用户。为了高效运行，这些元宇宙应用将需要先进的图形和人工智能处理器，这将增加对NVIDIA、AMD等公司的高性能AI芯片以及HIVEBlockchainTechnologies等数据中心运营商的投资。根据彭博智能预测，到2032年，AI服务器支出可能占总工作负载支出的近30%，相比之下，2022年的比例约为15%，这是一个显著增长。04.生成式人工智能，价值万亿美元的产业
但在“现实世界”中，生成式人工智能可以用于哪些方面呢？麦肯锡公司发现，在16个业务功能中有63种这样的AI应用。如果得到应用，每年可以创造2.6万亿到4.4万亿美元的经济效益。这将使目前11万亿至17.7万亿美元的非生成性人工智能和分析的潜在价值增加15%至40%。高盛的预测更为乐观。据该银行称，生成式人工智能的进展可能对全球经济产生显著影响，十年内全球GDP有望增长7%（相当于近7万亿美元），并提高1.5%的生产力增长率。作为一个实例，亚马逊网络服务（AWS）上周宣布推出了AWS生成式人工智能创新中心，这是一项耗资1亿美元的倡议，旨在帮助客户开发和实施生成式人工智能解决方案。此举是该公司扩大全球客户和合作伙伴对生成式人工智能的可访问性的战略的一部分。05.人们将以更快的速度采纳新技术可以理解，一些读者可能会感到困惑，但值得记住的是，技术周期通常每隔10-15年就会出现一次。Web3、人工智能和数字资产也不例外。诚然，广泛采用Web3、人工智能和区块链等资产并非易事。主要的阻碍可能在于用户体验。例如，设置crypto钱包的过程可能相当复杂而繁琐，而标准的网络浏览器可能需要额外的插件才能支持Web3功能。为了促进大规模采用，Web3需要提供一个用户友好的界面，就像从Web1过渡到当前更互动的互联网版本时那样。这一转变可能由像Meta这样的主要科技公司领导，他们理解简化Web3对于普通用户的潜在好处。好消息是，人们似乎越来越擅长接受新技术。麻省理工学院（MIT）的《技术评论》于2013年进行的一项研究证实了这一趋势。例如，电话在美国家庭中成为常见设备花费了半个世纪的时间，而智能手机仅在10年内就达到了40%的普及率。同样地，预计数字转型方面的进展会非常迅速。根据去年夏天进行的一项调查，75%的零售商计划在接下来的两年内接受数字货币作为支付方式。安德烈森·霍洛维茨公司（AndreessenHorowitz）预测，区块链技术作为Web3的基石将引领一个新的数字时代，在2031年前可能拥有10亿全球用户。值得对比的是，互联网在2005年才达到10亿用户的规模。原文由U.S.GlobalInvestors撰写，中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。原文标题 : 人工智能和Web3浪潮下，如何备战下一代互联网？