AI電話會議爆了！分析師、基金經(jīng)理瘋狂涌入！參會人數(shù)超過千人，周鴻祎都說了些什么

3月19日晚間，機構路演直接把進門財經(jīng)APP擠爆了。券商分析師、基金經(jīng)理、投資者都在聽360紅衣教主周鴻祎聊AI，一起來看看都說了哪些干貨。 周鴻祎聊AI 據(jù)了解，進門財經(jīng)定位是專業(yè)投資機構的路演工具，一般是券商、公募、私募、資管、保險等等機構的人用?？梢韵胂?，現(xiàn)在的市場熱點全在ChatGPT概念板塊上。 據(jù)悉，民生證券請來了三六零（SH601360）紅衣教主的周鴻祎。據(jù)說參會人數(shù)超過千人！ Q：上游哪些場景很關鍵？ A：算力不是最關鍵的問題，場景和數(shù)據(jù)是關鍵。我們二線隊伍，賬上200多億人民幣，之前國家搞了很多超算中心，沒事情干，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)配了GPU就有東西看。Transformer算法是谷歌發(fā)明的，實現(xiàn)靠的是大力出奇跡，幾千億參數(shù)。這是個工程問題。從1到n中國能做的很快，OpenAI中國做的很快，谷歌和Meta會很尷尬。Meta開源了他的大語言模型，技術的knowhow會快速傳播。 關鍵的東西，第一是數(shù)據(jù)，有知識量的數(shù)據(jù)做訓練，聊天的語料不包括知識ChatGPT中文語料占了不到5%，大量知識在外文期刊里面，只用中文訓練語料是不夠的。很多機構說用了很大的參數(shù)，但是不敢拿出來說，大概率是數(shù)據(jù)不夠。還需要人類的槍花反饋學習和調(diào)優(yōu)，激發(fā)GPT理解人類的查詢意圖，這個是問題的關鍵。 還有個很重要的是場景，微軟放棄了自己的小娜的研究，全力幫助AI，在場景化上可以讓大家看到人工智能有什么場景。搜索引擎一直在做NLP，自然語言處理，大家都在跟蹤使用，搜索引擎在獲取海量數(shù)據(jù)方面優(yōu)勢。我們和百度抓取的網(wǎng)頁在千億萬億的規(guī)模，需要清洗辣雞網(wǎng)頁進行工程化的索引。我們搜索引擎要抓取英文的維基百科和語料，對于我們是現(xiàn)成的。初創(chuàng)公司可能會卡在工程化的初始階段，這個對工程化的要求比較高。還有人工標注的調(diào)優(yōu)，微軟做了很多貢獻，搜索引擎幫助很大。360搜索份額占比30%，百度占比60%。微軟幫助OpenAI占據(jù)了很多的場景，下一步可能會把teams（視頻會議）等TOB的場景做結合。 Q：以后會不會很多行業(yè)不存在了，機器把人替代了? A：我不是很認同。我認為這是個洗牌的機會，如果你不重視他，抓上這班車就不行。我們企業(yè)內(nèi)部要起每個部門都用AI提升我們的能力，用AI的大語言模型賦能，這樣會成為我們手里有力的競爭武器。GPT-4的知識能力和考試的能力已經(jīng)超越了每一個地球人，GPT-4可能是用3.5和4互相訓練。我們也考慮過這種，用bert這種理解性的模型進行反饋和獎勵。這是個生產(chǎn)力工具，是能給各個產(chǎn)業(yè)賦能的，關鍵是你需要找到相應的場景和場景化的能力。 Q：以后小孩長大了應該會學什么專業(yè)嗎？ A：這個問題很奇怪，該學什么專業(yè)學什么專業(yè)啊，對prompt很敏感。 Q：關于我們360，行業(yè)現(xiàn)在是巨頭扎堆，360的核心優(yōu)勢？ A：第一個問題已經(jīng)講了，第一是數(shù)據(jù)的能力，不能光用中文的數(shù)據(jù)，要有全球數(shù)據(jù)的抓取能力，要能做到對垃圾的判別和清洗。用戶上億次搜索的數(shù)據(jù)，我們和百度有知識問答的欄目，這種涉及用戶的真實的使用場景來進行訓練。數(shù)據(jù)我們有優(yōu)勢。GPT2和bert是開源的，真要做到上千億上萬億的模型，幾千張GPU的顯卡，幾個T的數(shù)據(jù)進行幾個億的訓練，這個對工程化要求很高。第三，搜索引擎我們市場份額是百度的一半。搜索引擎不具備生成性，不會編出林黛玉倒拔垂楊柳的故事，生成式AI會無中生有，如果編的結果是不對的普通人很難驗證就很麻煩。我們做泛化，泛化的知識圖譜的搜索，前面的十條二十條結果給大語言模型做提煉，這樣就不會讓生成式AI無中生有。我們搜索引擎dau有一個億，大語言模型可以做及時的翻譯和推薦，我們這種場景可以很好的讓用戶體驗到人工智能的場景，形成商業(yè)化的閉環(huán)。我在政協(xié)叫了個提案，大家忽視的是這個東西真正的破圈了。之前無論是阿爾法狗和蛋白質(zhì)折疊，離生活比較遠。得益于微軟工程化產(chǎn)品化的能力。一方面要打造核心技術，全方位最大化的調(diào)用公司的資源。大模型的方向已經(jīng)出來了，要做到大力出奇跡，500億到1000億的參數(shù)訓練，用有質(zhì)量的語料。谷歌現(xiàn)在很尷尬，模型做出來了商業(yè)化的場景可能也被微軟搶完了。微軟專注場景和產(chǎn)品化的結合，OpenAI專注技術，這樣能實現(xiàn)很好的效果。 圖片來源：視覺中國 Q：360的場景和應用？ A：并行的。360也在做TOB，也是我們很重視的機會。我們的安全大腦幫助企業(yè)抵御攻擊。我們的機會是，中國企業(yè)不接受公有云，希望有個私有化部署的GPT和數(shù)據(jù)。未來每個企業(yè)可能有自己的大腦。只做垂直行業(yè)的訓練肯定是不行的（說的就是科大訊飛）。我們離GPT還有24個月到36個月的差距，第一個版本能做到幾百億參數(shù)的模型的時候，做到GPT的六成的功力，做到企業(yè)內(nèi)部是夠用了。TOB和TOG端是有大量的機會的。面對中小企業(yè)端，我們打算推出生成式AI的辦公套件和應用。OpenAI找了100家垂直的SaaS公司，會專門訓練垂類的應用。我們這兩年很關注sme（中小企業(yè)），中小企業(yè)對企業(yè)數(shù)字化的要求功能明確，少花錢使用簡單，SaaS更合適，我們?nèi)ツ晖泼嫦蚱髽I(yè)的SaaS云服務，一年120萬家客戶。我們?yōu)g覽器國內(nèi)份額最大，做了個SaaS商店，我們會找合作伙伴做一些場景。TOC我們有大量的使用場景，瀏覽器加上AI插件變成AI個人助力。TOB，TOSME和TOC三十多個場景使用不同的能力，盡快占據(jù)用戶的使用場景。 Q：我們會和百度一樣芯片模型全覆蓋的平臺嗎？ A：我們肯定不是這個方向。谷歌自己搞過GPU，也就自己用。訓練最好還是用A100和A800，框架沒必要自己搞，自己搞個框架還要花精力和別的芯片適配。微軟這么強大微軟只做應用，OpenAI用的框架也是用的行業(yè)通用框架。我不認為產(chǎn)業(yè)鏈全都做了是好事。我們堅定的沿著transformer框架把模型干到千億。首先是要占據(jù)應用場景。 Q：百度內(nèi)測效果不錯，對于360未來應用的推廣是不是更有信心了? A：百度搜索一哥肯定能做好的，微軟的搜索份額比谷歌要小，可以放開手要做創(chuàng)新。百度為什么做一個聊天機器人我不理解，我要做的話可能更愿意和搜索相結合。國內(nèi)我不認為會和美國一樣一支獨大，頭條和其他互聯(lián)網(wǎng)廠商大家不會相互支持，會互相競爭，360啊微博啊B站啊知乎啊小紅書啊美團滴滴等等，他也不敢用巨頭的服務，肯定要自己搞。還是希望在這個模型上做出幾個超級應用。有應用有場景的公司加上模型會有價值。 Q：中國電信布局了企業(yè)版的ChatGPT，對這個的關注提升到了國家戰(zhàn)略的高度，國家的重視會對行業(yè)產(chǎn)生什么影響？ A：國家隊干這個事肯定不是壞事，互聯(lián)網(wǎng)上大家都做過。從目前擁有的數(shù)據(jù)和團隊能力來看，民營企業(yè)和國企都在一個起跑線上。只要不是只要牌照才能搞大語言模型，這樣都有機會。GPT是個生產(chǎn)力工具，這將決定未來國際競爭當中的國運。美國人對于大語言模型也有政治正確的要求。 Q：中國和美國比有24到36個月的時間差？ A：不是和微軟比。GPT-4驗證了我們很多觀點，他的參數(shù)量我覺得應該到了萬億，訓練的數(shù)據(jù)比原來大了5到10倍。人類反饋強化學習不再是十萬組，而是幾十萬組的答案對，有很強的智能的能力。目前來看多模態(tài)是勝過國內(nèi)的能力的。國內(nèi)的圖像識別還是傳統(tǒng)的圖像識別，OpenAI把所有都看做序列，圖像也是序列，他能把圖像組成部分的關系和邏輯相關性總結出來。他在閱讀文檔上的能力國內(nèi)做不到。他能支持5萬字的輸入，表示他的深度記憶能力越強，對上下文的理解越好。GPT3.5我們認為國內(nèi)和他的差距18個月，GPT-4是24個月。云談了這么多年，企業(yè)上云的比例也還不高。這比光刻機的難度小多了。 Q：怎么看GPT-4，會不會取代操作系統(tǒng)成為戰(zhàn)略級的入口？ A：這是兩個概念，需要host一個應用需要操作系統(tǒng)，操作系統(tǒng)還是需要的。人工智能沒有突破之前大數(shù)據(jù)給企業(yè)用不好用。GPT相當于是發(fā)電廠，這個比喻比較貼切。純做GPT的公司有點來不及，要么是有GPT豐厚的場景。場景越大爆發(fā)性就越大，如果場景很小，就做了個虛擬人掛個GPT跟人對話，這個場景就很小。場景未來可能有多家服務提供商。 Q：場景是我們非常關注的點，特斯拉的機器人也是爆款，多模態(tài)和機器人的關系？人形機器人是終極目標嗎？ A：我不這么認為。不考慮機器人的外形，音響之類的用自然語言和人交流這關就是過了。GPT能否處理好機械手臂，尋找空間定位也是，出了GPT之后傳統(tǒng)的做語言識別的圖像識別的就有問題了。人形機器人有個最大的問題，機械手臂抬起的力量，這和人工智能沒有關系。如果機器人手里拿不了太重的東西，這可能會成為妨礙。自動駕駛汽車也是個機器人，只不過長了4個輪子。GPT的大語言都可以賦能。你們和智能音箱聊過天，聊兩句就能知道他是個滯脹，GPT肯定通過了圖靈訓練。橡膠娃娃也是仿真機器人。 Q：GPT-4在物聯(lián)網(wǎng)終端的廣泛應用是大趨勢了，邊緣計算的需求？ A：這跟邊緣計算有什么關系呢？構不成邊緣計算的節(jié)點。真正的能力都在云端，運算都在云端。 曾直播透露360大語言模型發(fā)展戰(zhàn)略 3月15日，周鴻祎在直播中透露了公司的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略?！?60將“兩翼齊飛”，一方面繼續(xù)全力自研生成式大語言模型技術，造自己的‘發(fā)動機’；另一方面將占據(jù)場景做產(chǎn)品，盡快推出相關產(chǎn)品服務?！敝茗櫟t表示。 周鴻祎認為，目前中國發(fā)展GPT技術，首先要占據(jù)應用場景，同步全力發(fā)展核心算法技術。GPT的應用場景需要復雜的工程化和商業(yè)化的能力，以及豐富的數(shù)據(jù)清洗和人工標注的經(jīng)驗，等算法趕上GPT-4再上馬，市場就錯過了。 在場景市場上，周鴻祎透露，360將人工智能技術與現(xiàn)有業(yè)務緊密結合，充分發(fā)揮公司技術創(chuàng)新、工程化、場景化優(yōu)勢，從個人（ToC）、中小微企業(yè)（ToSME）、政府及大型企業(yè)（ToB&ToG）三個維度入手，全面布局生成式大語言模型技術，賦能數(shù)字中國發(fā)展。 在ToC端，360將借鑒微軟與OpenAI能力結合所推出的NewBing模式，推出新一代智能搜索引擎，并基于搜索場景推出人工智能個人助理類產(chǎn)品；在ToSME端，360將基于生成式大模型推出SaaS化垂直應用，如結合生成式AI的“蘇打辦公套件”和“企業(yè)即時通訊工具-推推”等，以解決中小微企業(yè)數(shù)字化轉型難題；在ToB&ToG端，360已將核心的數(shù)字安全能力融入安全AI模型，計劃結合數(shù)字安全業(yè)務推出企業(yè)私有化AI服務，滿足客戶對私有知識、資產(chǎn)的索引需求。 周鴻祎透露，360的大語言模型能力一方面依托于自有知識產(chǎn)權技術創(chuàng)新，一方面將綜合利用已有技術，提升產(chǎn)品智能化水平。 每日經(jīng)濟新聞綜合民生證券、公開報道 （免責聲明：本文內(nèi)容與數(shù)據(jù)僅供參考，不構成投資建議，使用前核實。據(jù)此操作，風險自擔。）