以下内容根据瑞承传承峰会《唐宁会客厅》现场对话整理而成，与您共享：

唐宁：大家好，欢迎大家来到我的会客厅。今天我们是以面对面的方式与大家讨论这个特别重要的话题——人工智能。有些客户朋友对AI可能不太了解，也没有试过AI应用。

今天我请来了几位最有发言权的实操者，他们代表着AI价值链产业图景中的方方面面，把几位“拼在”一起就是整个AI的图景了，所以今天非常高兴有这几位嘉宾跟我们一起讨论。首先请嘉宾们分享一下对AI最重要的一两个观点。

丛郁（钧山投资合伙人）：钧山2016年开始投资海外科技项目，希望能够捕捉科技前沿的机会。硅谷作为这一次新的AI浪潮的发源地，我们很幸运在硅谷很早期就进行了很多布局。我们之前在看整体的金融科技也好，软件服务企业也好，当时就把大数据、云计算认为是未来价值的创造点。

根据麦肯锡和高盛的报告，这一轮生成式AI预计将为全球实体经济带来5%到6%的新增价值，相当于每年新增20万亿美元的业务。从资本市场的角度，如果按照3倍到5倍的收入倍数计算，其估值将达到130万亿美元。而现在全球最具实力的15家高科技公司（无论上市与否）总市值是12万亿美元，也就是说，生成式AI有望在未来10年内创造出超过现有头部科技企业10倍的市值规模。

从整体AI发展的角度来讲，我看到美国方兴未艾，中国的发展也非常不错，我觉得中美之间不仅有合作机会，也有竞争。具体来讲，可能美国的算法基础科技会好一点，中国的应用会更好一些，希望将来AI变成中美合作，而不是竞争的焦点。

唐宁：过去我们谈人工智能，从人脸识别到自动驾驶，都是人工智能。那么，这一轮人工智能是不是跟之前几轮的人工智能会有不同？

丛郁：是有不同。这一轮人工智能是生成式大模型，相比之前的AI1.0，它更多地依赖于决策式模型，即给定一个输入和变量，输出一个结果。

目前许多应用都是以内容生成的形式呈现，但我认为，最基础的核心仍然是语言技术的突破。因为我们人类的思维和逻辑都是基于语言进行的，更底层接近人脑思维，这可能是一种重要的前进推动力量。

钧山投资合伙人 丛郁

唐宁：新一轮人工智能，从重要性来讲，对每家企业、每个家庭、每个人，和前几轮完全不是一个量级，这是我的一个认识，对此您怎么看？

陈烨（虎博科技创始人兼CEO）：对的。从2017年创立虎博科技以来，我们经历了AI 1.0时代，到现在成为一个真正的AI 2.0践行者。过去一年来，我也是真正“厮杀”在大模型一线的人之一。

虎博科技既做自己的大模型又做行业应用。这一轮大模型我个人认为可以比喻为“第四次工业革命”，用一句英文来说就是“too big to miss”。

大模型正从基座大模型的普遍能力，发展到各行各业落地转化的阶段。目前我们已经落地的案例包括，用我们的大模型，为客户推出第一款真正意义上的大模型智能音箱，为国内一家大型新能源汽车厂商打造智能座舱交互，为阿里电商自动生成几千个垂类的新品研发报告，给金融行业来生成市场分析报告等等。

这些都可以反映出大模型目前在归纳总结、深层激发灵感方面已经能够胜任非常多的工作。

唐宁：这里我补充几个数据。根据Gartner最近发布的2024年十大战略技术趋势报告，预计到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，而2023年初这一比例不到5%。我们的竞争对手和同行，谁先采用AI谁就能抢占先机。

另一个数据来自波士顿咨询集团（BCG）与哈佛商学院等顶级商学院的研究。一些数据显示，在使用人工智能顾问时，波士顿咨询集团的顾问平均完成了12.2%更多的任务，并且完成任务速度提高了25.1%，结果质量也提升了40%。这意味着工作效率和质量都得到了显著提升，AI列车已经高速启动。

唐宁：有一个观点值得思考：利用人工智能来一次性弥补过去几年甚至更长时间内未完成的数字化转型和提升。您是否同意这个观点呢？这种情况是否存在？

陈烨：在实践中我非常同意。比如上海图书馆和上海情报局大概有几十万册非常好的文件和图书，他要建一个APP、要建档，有一个很重要的任务就是把它进行归类。

那么大模型把过去20年发展的经典任务全部颠覆，我们用prompt给它几个数据样本，2个小时用我们的APP就把书都分好了。我们是不是100%准确？并不是，但是它能够达到99%的准确率，并且相当于节省了10个人团队半年的功夫。也就是说在提升效率方面，真正让大模型作为你的数字化大有用武之地，我相信明年就会看到非常汹涌的一个发展。

虎博科技创始人兼CEO 陈烨

唐宁：下面请知衣科技的郑泽宇跟大家分享一下，你们是如何利用科技创新推动服装行业发展的？

郑泽宇（知衣科技联合创始人兼CEO）：从2015年在谷歌工作，然后回到国内来进行创业，做了很多行业之后，我们发现每个行业都会有比较独特的东西，包括数据结构、应用场景，对此我们觉得做泛行业的应用比较难，所以我们当时就选择了把AI落地在服装行业，帮助他们完成整个产业的转型升级。

我们一直把大数据和各种各样的人工智能技术、自然语言技术、图像搜索技术和搜索推荐的所有技术整合在一起，提供一整套服务。我们从互联网上汇集了上千亿款式的服装数据，再通过算法进行筛选、分析和聚合，帮助设计师、品牌找准市场定位、选款、紧跟潮流趋势。这个过程中生成式AI给我们带来很大的帮助和提升。

随着人工智能发展过程中的变化以及它带来如此大的冲击，我觉得在计算机的整个发展过程中，最重要的一件事情是交互方式。

比如说推出windows，是第一次革命；第二次革命是谷歌带来的搜索引擎的交互方式；第三次革命是苹果把手机变成移动设备；第四次革命为什么是大模型革命？它其实改变的也是一种交互方式，是计算机对自然语义深层次的理解。

大模型带来的冲击能够带来交互方式的改变，可能是对未来深层次的颠覆。基于它的应用和场景化实现，再过几年会很快达到80%以上。多模态大模型可以应用到各行各业，所以改变的速度和力量都更大。

我们不用过于乐观地认为，实验室的东西一出来马上就能商业化，也不要过于悲观，好像这个东西没有任何的价值。我觉得以一个学习性的心态，然后去认识人工智能的发展阶段。

唐宁：我认为这一波人工智能发展速度更快。我们改变组织不是一蹴而就的，并非每位创始人都像泽宇一样具备科技基因。要真正理清自己的人工智能战略，找到合适的外部AI伙伴，并招聘内部能够与科技对接的人才，以及深入思考如何在业务上应用AI，这并不容易。我的建议是尽早开始行动，还有一个好处是，在应用层面上使用人工智能并不特别费钱。

郑泽宇：这个我觉得是完全同意的，因为这一轮AI不是买多少机器，很多大模型公司已经为我们提供了很多基础服务能力。我相信现在用过AI解决方案的还是比较多，日常在用的可能在5%到10%，但是这个比例我觉得会逐年提高。

知衣科技联合创始人兼CEO 郑泽宇

唐宁：最后一位非常重要的嘉宾是我们多年紧密合作的伙伴，一起做过不少事情，并且在AI时代我们继续联手，请林总跟大家分享一下。

林钜业（信安环球投资有限公司董事兼产品策略师）：刚才唐总和各位嘉宾谈到AI，我们数据中心和AI的关系是什么？AI就是算力和数据的结合。数据非常重要，因为AI需要很多的数据来进行学习、训练，然后能够预测判断如何解决问题。

谈到算力，从科技的角度来说，芯片科技对算力的影响非常大。从数据中心的角度来看，我们最主要是看电耗率，因为要推动芯片就需要很多的电力。《华尔街日报》8月份有一个分析，他们说AI的发展对数据中心、对电量耗量的要求会增加7倍。大家可能熟悉ChatGPT，ChatGPT4.0为了学习和训练，它的电量达到每小时4200兆瓦，是ChatGPT3.0的6倍，这就体现了AI发展对数据中心的需求增加。

唐宁：林总做的是AI时代的房地产、新知识生产力驱动的房地产。这个不是传统意义的房地产，而超大型的数据中心、算力场景。这是一个什么样子的场景？

林钜业：超算中心可以想像成是一个大的机房，里面放着很多服务器，服务器把全部数据集中起来管理。服务器的推动和运用需要很多电力以及冷却系统的支撑，无形中电力耗量非常大。

如果我们说超大型数据中心的话，它的规模耗电力应该在40—50兆瓦左右。我们在德拉斯建的一座超大型超算中心的规模电耗率大概43兆瓦左右，占地面积23英亩，大概13个足球场那么大。

唐宁：我们把它建了以后是要租给谁吗？

林钜业：超算中心的大型用户主要有云端服务商，比如谷歌、脸书、微软，由他们管理和租用。但是目前从全球视角来看，在美国的数据中心出现了供不应求的情况，最主要是因为电耗量非常大，要找到好的地点建设数据中心不容易。其中要有4个要点，第一有电力供应，第二靠近邻里的人口，第三需要有光纤网络，第四要有最少的自然灾害。

我补充一下电力的供应。电力供应不是每个地方都能够建数据中心的，因为在美国，有些城市没有连接或者价格适合的电力公司，或者没有完善的电缆把电输送到数据中心，那些地方都不可以制造数据中心。

信安环球投资有限公司董事兼产品策略师 林钜业

唐宁：从嘉宾们的分享可以看到，我们可以用多种方式拥抱人工智能时代。一种方式是自己的企业，在前中后台广泛应用人工智能技术。另一种方式投资到AI的基础设施建设中。当然，还可以通过私募股权的方式来支持像陈烨、泽宇这样的创业者，帮助他们打造出未来的独角兽企业。

丛郁：从企业的业务角度来看，AI是一个大趋势，一定不能错过。从投资角度，我们更看重基础解决方案或平台，以及应用层。目前大模型从投资回报、估值各方面已非最理想的，但是未来20年、30年，应用层里会有非常多新的公司和价值出现。

唐宁：最后我有一个建议，每个企业家、每个投资人，每个规划下一代成长的家长，都要做自己和自己所在组织的chief AI officer（首席人工智能官）！

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