7月8日，“AI春晚”世界人工智能大会落幕。 

网红马斯克来了，图灵奖“三巨头”之一的杨立昆来了，华为轮值董事长胡厚崑来了，香港中文大学教授汤晓鸥来了，学界与创业界各类的大佬顶着上海30度的湿热天气，穿行在徐汇、张江、闵行以及上海世博酒店之中。 

这可能是史上最忙碌的一届的大会，超400家企业参展，30多个大模型集中亮相，展区面积达到了5万平方米，创历届之最。 

这可能也是最多人“凑热闹”的一场大会，许多人因为没有提前预约而无法进入会场，甚至拿着手机在门口看起了直播。 

如此火热的盛况背后，是好奇、激动与焦虑等多种情绪的驱动。 

大模型时代、AI2.0、生成式AI、通用人工智能......这些曾经对普通人来说可能需要“百度一下”的名词，如今几乎成了人人都能说一句的词汇。 

这种认知层的跨越得益于过去大半年里由chatGPT掀起的大模型热，每一位演讲嘉宾都会提到OpenAI这位行业的“盗火者”，中国创业者们既摸着它过河，计算着与它的差距，但同样向往超越的可能性，尽管从当下来看，所有人都承认，还有较长的一段距离。

60多年前，在美国汉诺威小镇，达特茅斯学院用一场头脑风暴，“人工智能”这一概念就此诞生。 

2018年首届世界人工智能大会上，有媒体以《人工智能这62年：从达特茅斯到上海西岸 》这样的隐喻形容大会的意义。 

如今5年过去，人工智能已进入一个新的阶段。 

世界人工智能大会是一个理解与观察AI发展的重要的窗口。有些事情变了，有些企业在“中心”与“边缘”来回横跳，有些场景应用走向更深、更实，但有些终极命题依旧不变。 

在世界人工智能浪潮中，中国处于何种身位？人工智能将往何处去？人类与技术又将以何种方式实现和谐共处？

这些终极之问，没有人能给出回答，但却关乎每一个人的未来走向。 

缺席的互联网大佬，崛起的科学家与工程师

今年的世界人工智能大会意外成为了全国人民的“打卡地”。 

各类社交媒体上，寻求“WAIC搭子”成了新型的社交方式，就连大会周边的咖啡馆、面馆也成为了讨论AI未来的临时场所。 

在现场，一个普通观众会意识到信息差的鸿沟，一位网友在听完开幕式的感受是，需要边百度边听完全场：“黑话更多了，更炫酷了。” 

但在过往的世界人工智能大会上，这样的场景可能并不多见，因为常年在聚光灯下的互联网大佬总是吸引着各方的关注。 

2018年，马云、马化腾出席首日开幕式，马云认为“AI翻译成人工智能不大准确”，因为“人类把自己看的太大了，把自己有点托大了”。 

比起马云对技术的某种敬畏，马化腾则提出了四个“未来之问”：未来AI是否能做得到可知、可控、可用、可靠？

此后的世界人工智能大会上，互联网大佬的出现仿佛成为了一个固定环节。 

2019年，马云和马斯克的“双马激辩”成为了一个经典的名场面，马斯克问马云：“在中文里AI是不是指的是爱这个意思？”马云显示出了一如既往的自信：“我不喜欢AI被称为人工智能，我称它为阿里巴巴智能。” 

2020年，这是马云和马化腾最后一次同时出现在世界人工智能大会上。 

马化腾依旧对人工智能十分谨慎：“我们对人工智能等新科技的未知仍然大于已知。”

某种程度上，这种“克制”影响了之后腾讯在人工智能领域的进展。而马云则表示：“我们要做好准备。今天的我们，与其担忧不如担当，技术不该有边界，早一点合作、团结，就早一天胜利。”

马云的“自信”或许来源于时代，那是属于互联网创新的时代。

2019年，阿里回港二次上市，在年底成为“港股股王”，彼时电商红利还在，马云也在这一年将接力棒交给张勇，挥手告别熟悉的江湖。 

另一位逐渐走上AI前台的互联网大佬，则是百度创始人李彦宏。 

2019年，百度首次发布公司愿景——“成为最懂用户，并能帮助人们成长的全球顶级高科技公司”。李彦宏在内部信中表示，这24个字意义重大，这代表了百度开始寻找在AI时代的新坐标。 

到了2023年，这些BAT的大佬们全都没来，与之对应的是，一群科学家与工程师型创业者正在崛起。

而谁在场，谁缺席，这些都是信息。 

今年的开幕式上，除了马斯克的“8分钟演讲”，地平线创始人、CEO余凯与图灵奖得主杨立昆的讨论，商汤科技CEO徐立和中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智等人的对谈，成功出圈。 

杨立昆更是直言：“他并不喜欢AGI这个名词，因为每一个智能都是专项的，人类的智能也是非常专业专项的。”这位直言不讳的科学家也提出了一个业界更关键的问题——开源或闭源：“要让AI平台安全、良善、实用的唯一办法就是让它开源。”

科学家与工程师们走向前台，拿起话筒，帮助外界理解人工智能，这只是大会的表征。 

水面之下，其实是时代的变化。 

一方面，以流量与平台为红利的移动互联网创新时代落幕，人口红利变得稀薄，互联网大厂自身定位的转向正在进行。阿里分拆，张勇时代结束，一大批从大厂走出来的创业者“二次创业”，这在过去成为了一股新浪潮。 

衔远科技创始人周伯文或许是对水温的变化有着独特感受的人之一。 

在投身大模型创业浪潮前，他是京东集团技术委员会主席，更早之前则是美国 IBM 人工智能基础研究院院长。 

在一场分论坛现场的演讲中，他频繁提到自己的“老东家”，他将衔远大模型的能力总结为“品商、情商与智商”，品商即“Product Quotient”，他提出的“品商五力”模型正脱胎于自己多年在电商行业中的商流洞察。 

当然，创业大佬的缺席，并不等于大公司的缺席。

中国庞大的人口红利与流量红利让上述互联网企业获得巨大的发展机会，这些机会创造了互联网的繁荣，也让它们在人工智能领域依旧具备明显的先发优势。

“有钱、有人、有场景”的大厂依旧是创业者无法越过的鸿沟，甚至有人直接断言：“中国版的ChatGPT只会在5家公司里产生：BAT+字节+华为。”不止一位创业者既提到了创业的exciting，但也提到了来自大厂的焦虑。 

但成就也有可能是甩不掉的“包袱”，因为大模型的创业和互联网时代的创业逻辑完全不同。周伯文曾提到，互联网时代是一种“小步快跑、快速迭代”的产品逻辑，而大模型则需要将底层 AI 技术和实际问题紧密结合在一起，同时把核心能力和应用场景相结合。

至少从现在来说，这场竞逐还在初期，尚且看不到终局。 

站C位的大模型：“巨头”起舞，“买铲人”吃饱

时间拨回第一届的世界人工智能大会，彼时人们对AI的印象还停留在一个模糊的技术标签。 

如果你在当时问一个人：“什么是AI”？你收获的回答可能不是“阿尔法狗（AlphaGo）打败李世石”就是“人工智能不就是人工智障”的断言。 

而在现在，“流量密码”不再是它们，而是成为了“大模型”。

在这届展会上，包括百度文心、阿里通义、华为盘古、商汤日日新、京东云言犀大模型、第四范式“式说”大模型等30 多个参数超10亿的大模型集体亮相，要知道截至今年上半年全国一共有80多个。 

最乐于展现已有成果的还是那些巨头与明星企业，华为、百度、商汤等企业的展区依旧很大，围满了那些大模型的好奇者。 

商汤搭建了约20平方米的智慧篮球场，帮助人们理解其AI大模型能力。 

百度的文心一格作为“镇馆之宝”之一，实现了人人都能“P图”的能力，华为则将Atlas 900 PoD A2搬到了现场，大秀其硬件端基础算力的实力。 

阿里云在论坛现场，再度更新了自己的大模型工具箱，“通义家族”再添AI绘画模型“通义万相”，过去3个月阿里云发了3个模型产品，节奏之快。 

阿里云CTO周靖人提到“将把促进中国大模型生态的繁荣作为首要目标，向大模型创业公司提供全方位的服务”，这延续了阿里云提出的MaaS 概念（模型即服务），而如今“模型即服务”概念已经成为一种共识。 

一位现场的年轻开发者用一个有趣的比喻阐述了这个概念，这个灵感来自于他与一位调酒师师的对谈：“这就像是一个调酒的过程，model用的是底酒，上面的‘配料’是开发者需要关注的东西。” 

大模型确实火，但距离真正的商业化落地还有很长的距离。

B端的场景深耕，转不转动数据的飞轮，能不能降低AI应用门槛，厂商和客户自己都在算一笔经济账。C端的生态既需要颠覆性的产品定位，也需要轻量化的产品形态。 

毕竟“流量”与“留量”是两个概念，前景与钱景是两个阶段。 与焦虑的大模型厂商相比，最可能吃饱的是产业链上游“卖铲子”的人。 

今年，华为承包了最大的展台，在其主办的论坛中，华为与30多家公司、研究机构发布了大模型训练、推理部署计划。华为云也正式发布了盘古大模型3.0。华为常务董事、华为云CEO张平安直接给“盘古”定调——华为盘古大模型“不做诗，只做事”。 

与华为类似，这股潮流中的“卖铲人”也渐渐走到台前。与几年前相比，一些芯片公司们的展位面积逐渐扩大，有的甚至比肩BAT。一些AI芯片企业乘着算力之风，成为了展区中的“香饽饽”，上述高管们的谈论主题也都是“算力”。 

像芯片这样的硬科技、长周期行业，在漫长的竞争中，已是一个巨头独大的市场，国产GPU的创业热潮一定程度上是倒逼的结果。 

中美在科技竞争中，倒逼出一大批国内AI芯片企业，例如璧仞科技、燧原科技、地平线、瀚博半导体、天数智芯等。 

在这次的WAIC展会上，它们展示出了自己的拳头产品，试图向外界说明：这是一个既有前景、又有钱景，还有情怀的生意。 

一个投资人曾说，如果一家GPU 公司能从中国大盘子里切5%到10%，就足以支撑起 1000 亿人民币的市值，大模型确实加速了国内GPU生态的进程。 

壁仞科技合伙人梁刚博士肯定了这一点。 

“大模型启动之后，我们非常激动， 我们的芯片就是为了这个时刻。”但他也坦言，在GPU生态上，国内外还有很大的差距。“先follow，然后是catch up ，没有捷径和弯道可绕，必须要踏踏实实地去做，我们将用产品说话。” 

几乎每一场技术浪潮而至，泡沫也随之而来，但“理性”可能是今年世界人工智能大会上传递出的一点新变化。

一位SaaS企业的负责人这样说：“人往前退一退，模型往前走一走。放心大胆地让模型进入我们的实践中，打破自己的流程规则，让自己轻量化一点。” 

钱的流向：人工智能的“价值”之辩

“面对这一革命性的技术，不论是主动还是被动，企业都被卷入其中。”这是写在启明创投联合未尽研究发布的最新报告中的一句研判。 

技术、人才与钱，都关于人工智能这场竞逐的赛点。 聪明的钱究竟会流向哪里？这又是一个关注的焦点。 

2021年的世界人工智能大会上，红杉资本全球执行合伙人沈南鹏在开幕式的发言中提到了人工智能应用层的方向：“如果将算力和应用场景比作两条腿，那么算力呈指数级别的增长，但是应用场景这条腿比较短，还处于线性增长中，尤其是吃穿住行等生活化线上场景有待开拓。” 

红杉中国是国内最早一批关注AIGC领域的风投机构之一，红杉种子基金也在AIGC领域频频出手。 

投早、投精似乎是这群专业“捕手们”擅长的事，只是各自的关注点有差异也有重合，这之间难免存在认知差与信息差。 

就在几天前，猎豹移动董事长兼CEO傅盛就和金沙江创业投资基金董事总经理朱啸虎就在朋友圈“吵”了起来，他们争论的核心是“大模型对创业者来说是否友好”。 

翻译过来，其实在说“大模型究竟能不能投”“大模型的价值究竟在哪里”。 

这些围绕人工智能的“价值”之辩几乎在每一届的世界人工智能大会上都会不定期上演。 

我们从上述更宏观的问题中，拆解出三个更细分的问题，而有些问题已形成共识，但有些问题还没有答案。 

第一个问题是，大模型是不是创业的好机会？人们形成的一种共识是：“是好机会，但不要无条件入场。”

启明创投合伙人周志峰在现场展示了AI创投领域的变化曲线。 

与AI1.0时代不同，周志峰认为，这次由超大规模预训练模型所掀起的AI浪潮，实际是解决了过去AI企业无法实现产业化落地的难题。比如，AI算法的训练、数据、推理和具体应用场景无法实现规模性落地，完善的开发基础设施与环境也没有建立，同时，也缺乏对AI上市公司和资本市场估值体系等。 

而在AI2.0时代，所产生的泛化与涌现能力，提振了投资人、创业者与科技大厂对这一代的AI的信心。在他看来，大厂业务的边界自然会随着技术的演进拓展边界，但创业者并非没有机会。“要寻找自己创业的黄金通道，跨过死亡峡谷。” 

第二个问题则是，如果有机会，机会究竟在哪里？这背后既有场景之争，也有路线之争。

比如，是做通用大模型还是垂直大模型？百亿如何对抗千亿，需要卷参数与上规模吗？在过去是大模型行业里讨论最多的问题之一。 

澜舟科技创始人兼 CEO周明认为，二者不是对立的关系，有的时候通用大模型无法解决行业的问题，外行人看的像内行，其实内行人看的像外行。 

落地于具体行业，深耕于具体场景，不盲目追求规模，这其实是在考虑商用过程中的成本问题。 

过去一段时间内，各类行业大模型百花齐放，腾讯是这条路线的拥趸之一。 

腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声认为，腾讯“专注于落地实际的问题，希望在每个特定场景里100%解决客户的问题，而不是找100个产品解决70%到80%的问题。”马化腾此前也在财报会上强调了“更关键的是场景落地”。 

那么，应用场景究竟在哪里？ 

一位投资人提到：“旧场景的改造与新场景的创造同样重要”。在启明创投提供的应用层市场地图中，可以看到新旧场景间的机会——这是初创企业的蓝海，也有发展道路上的暗礁。 

AI 1.0 时代的初创企业，如计算机视觉、语音识别、自动驾驶乃至生物医药等企业，在转型中结合自身业务数据与应用场景，融入大模型； 

元宇宙、数字人等也在通过 AI 2.0 获得新活力； 

法律、金融与营销是更明确的新机会，在搜索、翻译、对话、摘要与创作等领域都有初创企业的身影； 

游戏、家装、服装等行业的概念图设计，也在交给生成式人工智能。 

第三个问题则是，这一次的AI究竟是泡沫，还是会持续向前？ 这一问题没有人能给出答案。 

AI与人类，一种“微妙”的共存

在这次的世界人工智能大会开幕式发言中，作为人工智能领域前沿的知名学者与实践者，幽默风趣的汤晓鸥贡献了大会的第一个段子。 

他说，自己每天晚上睡觉前，都会一边听着于谦老师的相声，一边在想：“机器怎么可能超过这样有趣的灵魂？我不信。” 

在这位学者看来，人工智能无法取代于谦的幽默。 

在段子之外，汤晓鸥其实在探讨人类与机器的关系。“AI威胁论”也成为了过去一段时间内，这场技术浪潮中热议的话题之一。 

“AI教父”杨立昆曾多次炮轰现ChatGPT：“五年内，就没人用 ChatGPT 了。”在“人工智能比人类聪明吗”这一问题上，杨立昆认为，至少目前，任何一种机器学习方法都没有人类的学习更加有效。 

但从普通人的视角看去，AI所引发的恐慌确实存在。 

今年的大会上，有媒体围绕“哪些工作将会被AI取代”展开了一场讨论，文员、翻译、美工、客服，甚至是此时正在念口播的主持人，都被写在了屏幕上。 

这些争议背后，人类与AI正处于一种“微妙”的共存状态。 这之中，自然分为谨慎与乐观两个阵营。 

马斯克显然属于前者，他曾反复强调AI对人类的威胁：“我们需要思考，什么样的监管制度才能约束AI可能给我们人类造成的伤害。” 

在寻求性能与质量以外，安全与可控也成为了本届大会上学界与业界口中的高频词。 

时至今日，在全球的科技和经济大国在展开人工智能“军备竞赛”的同时，在监管方面同样是你追我赶。 

毋庸置疑的是，迈入AI2.0时代，如果想让AI真正赋能千行百业，其安全与伦理问题，必须要从科幻式的高谈阔论落地为具体可行的政府监管与企业责任。

在中信智库最新发布的人工智能领域研究成果《人工智能十大发展趋势》中，安全是信任力被列为压轴的“第十大趋势”，加强AI监管与推动AI技术的进步，这两件事同等重要。 

六届世界人工智能大会，只是漫长人工智能发展史的一个小节点。在激烈的商业竞争外，开放依旧是技术发展历史上不变的核心主题。 

一个意料之外的彩蛋印证了这一点。MidJourney创始人大卫·霍尔茨在这次大会中向外界分享了MidJourney的名字源自其实源自庄子的作品《庄周梦蝶》，它对应着中文的“中道”。 

所谓“中道”，实则也是对AI技术的理解—— 它因人而生，也将最终服务于人。