外滩大会上，我们看到了人工智能五年后的样子

人工智能的发展步伐，在一些观察者眼中，似乎失去了早先的迅猛势头。2022年底，ChatGPT的问世打破了沉寂，短短数日内便吸引百万用户注册，随后两个月内，其月活跃用户量突破1亿大关。这一现象级事件如同一股强风，席卷科技界，各大公司纷纷投身于生成式AI的浪潮之中，科技创业者们亦紧随其后，寻求飞跃的机遇，仿佛回到了那个初创企业快速成长、估值飙升的黄金岁月。曾几何时，“软件吞噬世界”的预言在2011年被Marc Andreessen提出，时至2023年，这一话题已悄然转变为“人工智能吞噬世界”。

然而，步入2024年，人们的日常生活并未因人工智能而发生剧变，那些被寄予厚望的、能引发革命性变革的应用仍然停留在概念阶段，未曾真正触达大众。技术层面，尽管有诸如GPT系列的惊艳表现，但其后续版本的延迟发布及大模型普遍存在的“幻觉问题”，不禁让人对Transformer架构的潜力及Scaling Law的持续有效性产生疑问。有研究甚至指出，模型校准后的幻觉现象几乎是不可避免的，与数据质量或算法结构无直接关联，这无疑为技术进步蒙上了一层阴影。

对此，乐观主义者持有不同看法，他们视当前的停滞为新技术普及前的必经阶段，一个社会体系、基础设施乃至法律伦理逐步适应的过程。在上海举办的外滩大会上，这些乐观情绪找到了支撑点。会议不仅探讨了AI如何缓解孤独、应对气候变化等议题，还展示了众多创新者利用AI勾勒的未来图景，映射出人们对AI的期待与忧虑。

外滩大会成为了洞察AI发展趋势的窗口，无论是论坛讨论还是展览展示，都能瞥见未来五年内AI的可能形态。尽管“算力军备竞赛”持续升温，巨额投入屡创新高，但成本效益与效率提升逐渐成为关注焦点。异构计算作为一种优化算力、提高数据处理效能的策略，正受到重视，旨在不牺牲性能的前提下，控制成本，推动技术向更广泛应用迈进。

在应用层面，相较于资源密集型的大模型，小模型因其专注特定领域、任务优化及较低的资源消耗，被视为更有可能催生重大应用的候选者。数据服务商作为关键角色，致力于提供高质量训练数据，助力AI模型的迭代升级。同时，小模型在端侧的部署，如在医疗、能源、教育等行业的实践，预示着“博士”级别的专业AI工具即将普及，推动AI深入各行各业。

至于端智能的未来，虽然当前以手机为载体，但长远看，新的AI代理形态或许会超越手机，成为人工智能技术的新终端。这类代理将具备更高自主性与智能，不仅限于虚拟任务处理，还能在物理世界执行操作，通过全模态交互，为人机互动开启新篇章。

正如蒸汽机历经数十年方显其颠覆性力量，AI的广泛渗透也需要时间。过去两年见证了AI技术的井喷，接下来五年，AI或将找到其在各领域的立足点，特别是在中国市场，有望促成一个繁荣的AI应用生态系统。