在近日举行的解放日报第79届文化讲坛上，商汤科技联合创始人、商汤科技大装置事业群总裁杨帆做了主题演讲。他认为，当前中国人工智能应用市场潜力巨大，生成式人工智能应用将迎来大爆发，在此过程中，人工智能基础设施化是必然趋势。加强人工智能基础设施建设，既是培育新时代的新质生产力，也是推进产业发展的新动能。以下是演讲主要内容。
商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆在演讲中。 海沙尔摄
杨帆
商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁。2014年，杨帆应商汤科技创始人汤晓鸥邀请加盟并参与创建商汤科技。近年来，他负责商汤战略业务大装置落地，主导建成“商汤科技上海新一代人工智能计算与赋能平台”，打造人工智能基础设施服务，持续推动人工智能的应用赋能与生态体系发展。
尊敬的各位领导、各位来宾，大家下午好！很荣幸今天有机会受到《解放日报》的邀请，在这儿分享我们所做的一些工作。我分享的内容，除了人工智能技术的进步，更重要的是产业侧我们需要做些什么，才能推动整个AI行业形成一个长期持续的发展路径。
『人工智能已经取得了很大进步』
这里呈现了几张图片，都是商汤的文生图大模型秒画制作的。第一张图片叫作《都市光影：时代印记》，它交织了上海外滩不同时刻的都市景象，通过将都市景象的多个时刻叠加于一个画面，创造了充满动态美的时空视角。后面两张图片是商汤的AI与中国美术学院的学生合作创作的作品。一幅图片叫作《雕琢山河》，借鉴了中国的石雕和砖雕工艺，将这些元素以3D立体的形式融入山水之中，创造了一幅充满动态与层次的画面。另一幅图片叫作《天地创造》，是把星空的延时摄影的照片与敦煌艺术风格相融合，将这两种信息输入后，通过AI辅助工具结合生成的。
《都市光影：时代印记》 （图片由作者提供）
从这几幅图片中可以看到，今天的人工智能已经在技术上、在实用性上取得了很大的进步。虽然AI没有自己的审美或者认知，但它已经可以按照人类的审美要求去创作一些符合我们期待的新的内容。
从这个角度来讲，过去10年，整个人工智能产业给很多行业都带来了全新的创新和应用场景。从我们每个人日常生活中息息相关的各种内容、便捷性的工具，再到关乎国计民生、产业发展的产业侧效能的提升，以及创造新的商业机会等方面，到处都可以看到人工智能的身影。
『为什么AI公司利润率不高』
人工智能拥有如此广阔的前景，但我们对于它的发展满怀期待的同时，也不可回避它所面临的很多挑战。我今天最想探讨的问题，是人工智能在产业发展方面面临的一个最大挑战，那就是如何让AI公司能够持续性盈利。
大家知道，整个人工智能行业的利润率水平是比较低的。虽然生成式大模型近年来在全世界掀起了热潮，但是经常有人问我这样的问题：这些大模型公司什么时候能挣钱？什么时候能持续性盈利呢？这确实是一个很有挑战性的问题。
为什么AI公司利润率不高，没有达到大家的预期？问题到底出在哪里？我们发现主要有以下两个原因。首先，最大的原因是人工智能的研发投入太大了，而且这种研发投入本身所具备的通用性不够好。比如，今天要解决一个人脸识别的问题，就要为人脸识别做一个新的算法和模型；过两天要为高铁解决巡线检测的问题，要做一个AI模型；要为海关安全管理做服务，还要再做一个新的模型。这就是过去10年人工智能应用落地所面临的问题——它通常是为了解决某一个特定的领域、某一个特定的问题而设计应用的，缺乏一定的通用性。而每做一个模型的成本，包括人力的投入、数据的收集、计算资源的投入，都是一个不小的开销，同时也是一个不低的门槛。
其次，当我们去做一个应用时，AI提供的是一个工具，是一个解决技术问题的工具，而这个工具与用户的使用价值之间还需要有一个整合的过程。也就是说，用户需要一种更好的产品形态，甚至商业模式的设计，能够让价值有效地发挥出来，而不仅仅需要一个解决技术问题的工具。
这也是过去5年来我们业界反复在争论的一个问题：到底是“AI+行业”还是“行业+AI”？到底是什么样的人才能在AI应用领域做出好的创新和创造？如果是AI科学家去做这件事情，他可能不懂行业，产品做出来，不能百分之百地契合用户的痛点和诉求，商业模式设计也不是很有效；但如果是行业的专家来做这件事情，技术门槛要求又太高，团队的搭建总是走弯路，研发的投入也非常大。
那么，行业专家和AI专家能不能强强联手呢？实践下来我们发现，当行业专家和AI专家走到一起的时候，因为双方对于很多问题的基础认知有非常大的差异，所以效果并没有期待中那么理想。这就是业界过去多年来一直面临的问题。
『人工智能基础设施化是必然趋势』
那么，AI产业应用和发展应该往哪个方向走呢？我们认为，未来人工智能随着产业的发展、人才持续的集聚、规模群体的扩大，产业会进一步细化和分化。
少数公司会从事AI的基础设施工作，他们将给整个人工智能产业的二次创造应用提供一个低成本、低门槛、高效率的公共服务平台。大量的公司则可以在这个平台上进行开发应用，而且相对来说，这些公司不需要具备很高的AI专业知识，比如一位行业专家，也可以做一个以AI能力为核心的应用创造，它的门槛会比以前低很多。从某种程度上来说，这可以缓解随着人工智能算法成本持续上涨所带来的AI性价比进一步潜在恶化的趋势。它带来的好处就是，这类基础大模型因为本身具备极强的通用性，所以它有机会让更多人低门槛地去使用。
我们认为，随着产业格局的演变，人工智能基础设施化是必然趋势。人工智能的三要素——数据、算法和算力，未来都会以基础设施的形式被开放出来、被提供出来，让更多下游的繁荣开放的产业生态所用。今天，很多人讲算力是基础设施，我个人认为，算力只是基础设施中的一环或是一部分。我们今天有很多好的基础模型，好的基础模型是不是人工智能的基础设施呢？我认为是。因为大量的人可以在基础模型的平台上以很低的成本、快速而便利地去开发自己的人工智能应用。那么，大量的数据体系是否也是基础设施呢？我个人认为也是。当数据在未来变成整个智能化社会的核心生产资料时，它一定会被基础设施化。
有人说，AI是第四次工业革命，但我认为，其实信息化和智能化是同一次工业革命的上下场。所谓的信息产业革命，更多的是把社会方方面面的各个环节进行信息化的抽象和提炼，而抽象出来的这些信息化元素，就是我们新时代的生产资料。我们要把这些生产资料装入一个有用的工具，这个工具就是AI，AI能够真正消化数字化、数据化这样的生产资料，为人类创造更大的价值。所以，智能化和信息化是一体的。随着生产资料的更新换代，越来越多的数据成为新的生产资料，必然面临着生产力的改变和提升，这就是新质生产力。这是未来中国产业升级、发展所必然面临的新机遇。
在新质生产力时代，算力、数据、算法正在成为新的生产要素，因此我们认为，人工智能是新质生产力的核心代表。从这个角度来讲，人工智能将成为未来的经济增长引擎。在新质生产力的定义下，AI是战略性新兴产业和未来产业的重要环节。自然而然地，人工智能的基础设施也会是新质生产力时代最关键的新型基础设施之一。
『上海AI产业生态具有独特优势』
过去半年，全国智能计算中心的招投标金额超过百亿元，算力供给快速提升，呈现出蓬勃发展的势头。当然我个人认为，其中有很多可以提高的地方，比如目前的智能计算中心更多是集中在算力这样一个单点上，而算力、数据、模型的一体化才是真正有价值的、高质量的基础设施。
商汤很早就开始实践，助力上海打造人工智能高地。2020年，我们在上海的第一批新基建项目立项建设，这是一个国内首屈一指的规模巨大的人工智能专用的计算中心。我们一直在持续扩张它的规模，来支撑整个AI行业的研发和应用。2022年初，商汤科技智能计算中心点亮运营，至今已有两年多时间，它是国内人工智能专用基础设施商业化运行的一个典范和标杆。
“模速空间” （图片由作者提供）
我们之所以在上海建设这样一个大规模的基础设施，背后有几个原因。一方面，我们认为，AI的基础设施建设是未来构建一个繁荣的人工智能产业生态所必备的底座。另一方面，上海在人工智能的产业生态上有着独特的优势。人工智能是上海重点发展的先导产业，产业规模从2018年的1340亿元，到2022年突破了3800亿元，年均增长超过29%。
2023年9月，上海建成了全国首个、上海唯一的大模型创新生态社区——“模速空间”。上海被称为“魔都”，我们希望它升级成“模都”，通过产业政策的引导，进一步形成整个产业生态的繁荣。
虽然AI的产业链很短，但经过近10年的发展，这个以软件为主的创新领域，有各种各样多样化的主体参与其中。高校、科研院所在原始创新上贡献核心能力，平台型的技术公司提供基础设施以及完善的体系化的服务，大量的AI应用类企业打造创新模式，不同的产业链通过政府牵引、业界共同参与，形成大量的创新平台公司，给整个行业的上下游提供了一个更好的生态。另外，我们有大量的行业龙头，这些行业龙头会把更多的需求场景开放出来，让人工智能的技术迭代有的放矢，更好、更快地进入千家万户。
当然，今天我们还在路上。人工智能有很多商业上的逻辑、性价比上的逻辑还存在挑战，各个生态环节之间如何更好地协作也还面临着大大小小的问题，有待我们在推进过程中解决。但是，这样一个初具规模的人工智能产业生态，在今天已经初步形成。我相信，随着我们的共同发展，一方面，人工智能的核心能力将实现基础设施化；另一方面，在政府的引领和社会各界的共同参与下，一个更加开放、繁荣、持续发展和进步的人工智能生态，一定会给中国经济、给每一个老百姓的生活带来更加美好的未来。谢谢！（全场掌声）
栏目主编：龚丹韵
文字编辑：徐蓓
本文作者：杨帆