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AI的兴起：机遇与挑战并存

李彦宏曾兴奋地表示：“创意驱动的赚钱时代已经到来。”普通人如何把握这个机会？每位创业者的想法不尽相同，但经历过多次技术革新的李彦宏相信，智能体将成为变革的先锋。

无论是个人还是企业，大家都对AI抱有复杂情绪，既充满期待又深感不安：一旦智能体全面普及，每家公司都可能配备专属数字员工，那么人类岗位会否被取代？

近两年，AI行业的一大变化是大模型逐步克服了“幻觉”问题，不再随意胡编乱造。比如，百度借助检索增强技术解决了文生图的幻觉问题，这让生成的内容更加贴近现实，减少了“一眼假”的情况。不过，普通用户和大模型厂商之间的信息鸿沟依然存在，导致各自的担忧各有侧重。普通用户害怕自己被AI替代，而大模型厂商则担心这项技术是否只是昙花一现。近期，有关Scaling Law（尺度定律）遇到瓶颈的争议越来越多，甚至有消息传出，OpenAI下一代旗舰模型Orion的表现不如GPT-4，在某些方面甚至有所倒退。

智能体的广泛应用

智能体将在多个领域掀起热潮。例如，街头广告牌或商场橱窗里的精美图片，很可能出自智能体之手。这项技术大幅降低了制作成本，原本需要模特、摄影师以及租赁场地才能完成的任务，现在只需数字设计师就能搞定。

“数字设计师”是智能体的一种体现形式。在云南，一位农民院士智能体能协助农户解决生产中的实际问题。同时，百度文心智能体平台已吸引了15万家企业和80万名开发者加入，其中还包括一些小学生。李彦宏认为，智能体是AI时代的重要载体，就像过去的网站或自媒体账号一样，为普通人创造了新的致富途径。

尽管智能体在部分场景中已相当成熟，但它们无法应对所有实际需求。传神语联的创始人何恩培提到，企业现阶段还需人工监管智能体，不过它们的自主性正在不断提升。

Scaling Law的瓶颈

尽管OpenAI高层否认Scaling Law面临瓶颈，但实际上，这是许多基础大模型共同面临的难题。长期以来，Scaling Law被视为大模型领域的“牛顿定律”，各大公司坚信加大投入就能持续取得成果，不断扩充训练数据量和计算资源，提高模型参数规模。

数据显示，中国拥有超过100个算力集群，其中不乏大规模集群。然而，高昂的成本和有限的数据资源让不少初创企业难以承担基础大模型的研发工作，未来的大模型竞争或将聚焦于高质量数据的获取。

数据与推理分离

针对技术瓶颈，OpenAI正在探索新方向，尝试将数据与推理功能分开。传神语联的任度大模型通过双网架构实现了这一点，即将客户数据学习网络与推理网络独立开来。这种方法不仅降低了训练费用和数据泄露风险，还增强了大模型的适应性和即时反应能力。

国产原创技术的崛起

高端GPU芯片禁运事件让国内大模型行业意识到，只有自主研发才是长久之计。科大讯飞董事长刘庆峰指出，唯有建立自主可控的技术平台，中国人工智能才能走得更远。科大讯飞与华为合作，推出了多个国产算力集群，取得了显著成效。

传神语联的任度大模型通过了中国信通院的“零开源依赖”测试，未使用任何开源代码或框架。这使任度大模型得以顺利实施数据与推理分离的双网架构，为国产原创技术注入了强大动力。