文/家族办公室杂志
要说今年投资圈什么最火？非人工智能莫属。而 AI 大模型作为人工智能的一种重要形式，自然也火速出圈。
据媒体报道，8月31日起，11家AI大模型产品陆续上线，华为、腾讯、讯飞在列。其中，北京５家，上海３家率先上线，而广东省２家和其他省市１家也将陆续开放。随着产品在多场景下实现应用，标志着AI 大模型时代已经来临。
在这场激烈的竞赛中，谁是AI赛道最主要的玩家？其中蕴含了哪些投资机会？人工智能对金融业态的影响又有几何？
惠裕全球家族智库采访了人工智能领域的行业专家，以及投资圈的大咖，听他们详解引领人工智能革命浪潮的大模型话题。
中美依旧是AI赛道最主要的玩家
近年来，我国在人工智能的创新与应用上，已经取得了显著的进步，成为全球人工智能领域的重要参与者。
为了支持人工智能的发展，国家出台了一系列政策和计划，如《中国制造2025》、《新一代人工智能发展规划》等，都大大推动了人工智能产业的发展。
可以说，目前在人工智能领域，中国处于全球第一梯队的行列。这一方面是有赖于互联网巨头拥有的技术和资金；另一方面是一些优秀的高校，比如清华大学，还有一些不错的公司，几乎都在涉足大型模型的研究。
不过，不能否认的是，中美两国在AI的发展方向上有所不同，在研发创新、技术应用等方面还存在一定的差距。
对于中国在人工智能领域取得的成绩，行业内的专家是给与肯定的。
北京航空航天大学计算机学院信息安全系主任李舟军表示，尽管目前美国在这个领域占据优势并走在前列，但中国同样拥有自己的优势。如果在中文领域讨论，中国自己开发的大型模型或系统更具优势是有可能的，也应该是必然的趋势。
“我们在互联网和移动互联网领域取得了显著的成就，创业和创新氛围浓厚。因此，中国的大厂也好，创业公司也好，一定会奋起直追。虽然不能说直接超越，但不至于落后太多。未来，中美依旧还是该赛道最主要的玩家。”李舟军说。
在李教授看来，人工智能的发展与应用，是一个万里长征的过程。中国作为追赶者，已经在某些原创方面成为领先者，或者在某些领域中取得领先地位。
或许正如特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示，中美在人工智能技术领域的差距只有12个月左右。
AI大模型时代的投资机会
在ChatGPT风靡全球后，全世界范围内都掀起了AI大模型的创业与投资浪潮，各行各业纷纷推出了基于大模型的产品。截至今年7月初，国内10亿级参数规模以上的人工智能大模型已超80个，涵盖智能助手、自动翻译、智能医疗诊断、自动驾驶、航天航空等领域。
一场“千模大战”正在激烈上演。许多大型企业和小企业都在积极尝试，进行接触和探索。
投资机构向来具有前瞻视野，他们目前对AI大模型持有什么样的态度呢？用一句话概括的话，他们坚信真正的黄金矿藏在大模型及其应用领域。
目前来看，投资机构在大模型基础设施领域的投资策略相对较为明确。其次，会紧密关注大模型生态的演变，包括技术的快速迭代和进步。另外，在大模型的应用，以及大模型在不同行业中的应用方面，也都保持敏锐度。在他们看来，应用领域可能构成一个更大的市场。
具体来说，在应用领域，他们更关注正在兴起的两种类型的公司。一种是专注于大模型的AI公司，将其技术应用于各个行业；另一种是在特定行业领域深耕多年的公司，逆向应用大模型技术。认为这两类公司都有可能创造出具有杀手级影响的场景和应用。
柏彦基金管理合伙人谭俊表示，虽然公司不是国内投资大模型的先行者，但投资了一些在大模型基础设施方面的支持性项目，如芯片和高性能网络构建。
“我们明显看到了大模型的需求以及数据和模型规模的快速增长。因此，我们的投资策略主要着眼于两个方面：首先是解决大规模训练所需的算力获取问题；第二是算力的互联网络，即如何克服存储限制，以确保数据在不同计算环境（如GPU、NPU）之间高效传输并保持一致性。”谭俊说。
AI大模型如何改变金融业态？
众所周知，金融行业服务于大量的用户群体，积累了大量数据，应用场景丰富，自然是优质 AI的落地场景。
中共中央政治局7月24日召开会议，提出“要活跃资本市场”。国内资本市场的活跃，也将推动 AI 大模型应用的加速落地。
李舟军表示，实际上，在很多领域，AI大模型都有巨大的潜力，无论是金融、政府部门，还是像金融、证券、保险、银行等大型金融领域。因为任何涉及海量数据的领域都是AI大模型非常适合应用的场景。比如在投资领域，面对外部干扰因素，如何选择投资领域和方向，做出最终决策并进行有效布局，以实现最大化的投资回报，都是当前市场迫切需要解决的问题。在这些方面，AI大模型拥有很大的优势，可以说，大模型正在改变金融领域的业务形态。
那么，AI大模型会如何改变金融业态呢？
首先，大模型在金融领域的数据分析和风险评估的智能客服方面表现出色，能够从金融数据中动态学习知识，并为决策提供辅助。
利用深度学习预训练的语言模型来支持投资研究、情报收集以及信息处理，最终辅助决策。有了大型模型和内部知识库的支持，系统可以迅速反馈数据和结果。
其次，智能客服在合规性方面也表现出智能性。金融行业的复杂性在于其法律法规以及国家政策的合规性要求，因此在这方面的合规性检查具有重要意义，而大模型在合规性方面的应用前景可观。
虽然AI大模型对金融业态的影响可以预期，但是，人工智能毕竟只是人工智能，大模型对金融领域的影响，在于自动分析并提供信息，解释结果的产生基础，最终的决策仍然需要人类参与。
总之，大模型的优势在于，能够基于特殊数据分析出多种方法，提供量化指标，最终辅助人类做出决策。但金融行业复杂且存在风险，人类可以承担法律责任，但大模型是无法承担法律责任的。因此，最终决策仍需要人类参与，大模型只能提供辅助作用。
TIPS 热点问答
1、如何平衡人工智能与人类的关系？
李舟军：人类应该更加快乐、享受生活。人工智能可以担负复杂数据处理、繁琐细节工作以及长期劳作等任务，从而解放人类去从事新的研究和探索。人们可以有更多的自由空间，去旅行、仰望星空，甚至用时间来创造诗歌等。
过去，科学家需要做很多辛苦的工作，以自然语言处理为例，摘要和翻译都需要耗费大量时间。如今，ChatGPT已经跨越了这个层次，为我们提供了更多自由的空间，让我们能够做更多创造性的工作。科学的进步必将使人类有能力去做更多的事情。
2、人工智能会对人类构成威胁吗？
李舟军：根据我所了解，目前人工智能还远未达到恐怖的地步，它仍然需要人类的监督和干预。
谭俊：如果在技术的初期阶段不加以规范，未来可能会难以控制。因为这些技术都基于神经网络，具有一定的动态性和复杂性。以往的软件规模远不如现在的大模型，已经有很多我们无法预测的行为，这使得控制变得困难。复杂的模型未来可能会产生许多超出预期的现象。
因此，我们需要发展监督和规范大模型的方法和技术。另一方面，也需要发展一些工程和方法论，以更好地利用大模型进行探索和工作。在实际应用中，人类和机器可以共同探索，相互辅助，这可能会取得更好的效果。
3、人工智能时代人的核心竞争力是什么？
李舟军：机器再聪明也是人做出来的。说到底，原创力还是人类的核心竞争力。人工智能只是人类一个强有力的生产力工具，反过来帮助我们的。
目前为止，机器还无法做原创性的工作，所以面对人工智能，我们千万不要悲观。保持爱学习，保持做很多原创性的工作，就是人最大的竞争力。
谭俊：人性是一个极为复杂的概念，它涉及到从生理到心理再到意识的多个层面，这些都与人的本质相关。目前机器尚未达到涵盖人性的程度，未来是否会具备一些类似于动物的特质，我们还无法确定。
从目前来看，人类的确有优势，我们可以从人性的角度出发去思考、行动，追求个性化和自由。在这些方面，机器目前尚未完全达到，它们在某种程度上可以被看作是规模性的存在，与人类相比还存在明显的差距。
名词解释
AI大模型是指一个庞大复杂的神经网络，需要通过存储更多的参数来增加模型的深度和宽度，从而提高模型的表现能力，参数从百亿起步，对大量数据进行训练并产生高质量的预测结果。算力是打造大模型生态的必备基础，AI大模型通常需要在大型GPU集群上进行训练，因此需要大量的计算资源和数据存储资源。
