証券会社の中信建投の首席アナリストである武超さんは、最近、人工知能産業に関して見通しを述べました。大型のモデルはすでに3つの段階を経ており、その次に使われるべきアプリケーションは非常に重要です。移動インターネットの時代における対物投資は1ドルであり、対応する出力は7から10ドルでなければならず、そのような産業は本当に産業と呼ばれるべきです。しかし、今日、人工知能に1ドル投資しても、出力は0.7しかありません。10倍以上のアプリケーションの架橋をどのように実現するかが、将来の鍵です。アプリケーションの経路では、海外とは異なり、To Bセクターが開発の重点になる可能性があります。具体的に期待できる方向としては、AI＋製造、AI＋医療、研究、地質探査などがあります。

武超さんによると、大型モデルは2022年の終わりから1年半ほどで3つの大きな段階を経てきました。第1の段階は、機械を人間と同じように話させることで、自然言語の大型モデルです。これにより、非常に多くのシナリオが表現されるようになりました。実際、昨年下半期からは、大規模モデルの最も重要なキーワードの1つがアシスタントまたは個人アシスタントでした。本質的には、言語モデルから始まり、より多くのツールを制御し、相対的に複雑なタスクを組織し分解する能力をもつようになりました。この時点で、人工知能はより助手的な役割を果たすようになります。

今年は、OpenAIとアップルの協力により、Siriが大幅に進化しました。しかし、現在は、より多くのAIがシンプルにシステムを操作するために使用されています。たとえば、携帯電話の調整、アプリの起動などです。次のステップは、内部の様々なアプリケーションを貫通し、比較的複雑なタスクを分解することです。これが第二段階であり、主流のモデルとアプリケーションはこの段階にあります。

第三段階は、モデルがより強力な論理推論能力と意思決定能力を持つようになる、今年から来年にかけての発展の重点です。重要なのは予測であり、過去のまとめと推論により、人がより正確な予測をすることよりも未来が良いと予測されることです。この段階では、研究者やアナリストが将来のマクロ経済を予測する予測、また銀行の信用windエネルギー予測など、様々な金融シーンで、機械の能力が高くなる可能性があります。

武超さんは、GPT-4oモデルがリリースされた後、アプリケーションの方向性を比較的良いと考えています。最大の革新は、使いやすさと産業化能力の向上にあります。GPT-4oはGPT-4 turboの推論速度を2倍に向上させ、価格は半分になりました。新しい技術が産業化するには、コストが大幅に削減される必要があります。これが数万人のユーザーをサポートすると、速度と信頼性の向上が期待できます。この点でGPT-4oは最大の進歩を遂げています。

AIの次のステップは、これを実現するために必要なものです。現在、計算コストが高すぎて、いくつかの人々は冗談を言って、人間の脳よりも高いものだと言っています。いつAIの使いやすさと産業化コストが流量価格と同じように急速に減少するのか、それが大規模なアプリケーションになることができます。去年、世界中の産業はそれを実現するために働いていました。それは非常に重要な要因です。

金融業界全体として、AIシナリオエンパワメントの過程で、リスクコントロール、ライセンス、データセキュリティ、プライバシー保護などが高い要求を持つシーンです。武超さんは、現在探索と試行の段階にあると予想しています。1〜2年以内には、一部の金融生成アプリケーションが成熟し始めます。3年から4年後には大規模なアプリケーションが開始されるでしょう。

最後に、武超さんは、大型モデルがまだ小さな赤ちゃんであると述べ、その進化と学習速度に注目する必要があると述べました。その次に使われるべきアプリケーションは非常に重要です。移動インターネットの時代における対物投資は1ドルであり、対応する出力は7から10ドルでなければならず、そのような産業は本当に産業と呼ばれるべきです。しかし、今日、人工知能に1ドル投資しても、出力は0.7しかありません。10倍以上のアプリケーションの架橋をどのように実現するかが、将来の鍵です。To Bセクターでは、データ品質と中国の産業深度とシーンの蓄積優位性により、欠点となる可能性があります。

アプリケーションの経路では、海外とは異なり、To Bセクターが開発の重点になる可能性があります。具体的に期待できる方向としては、AI＋製造、AI＋医療、研究、地質探査などがあります。