8月30日、Chuangyebang主催の「2023AIGC技術応用会議」が深センで開催された。
「対処戦略 - AIGC が数百の産業と数千のビジネスを再構築、企業はどのようにアップグレードしてこの状況を利用できるか?」と題したタイトルで、 「テーマラウンドテーブルセッションでは、BV Baidu Ventures の AI アプリケーショントラック責任者である Wen Yongteng 氏が 3 人のゲストと素晴らしい対話を行いました。彼らは次のとおりです。
Unbounded AI 共同創設者、Ma Qianli Shengshu Technology CEO、Tang Jiayu氏 王平氏、Denglin Technology の共同創設者兼チーフアーキテクト
以下の内容は、バビットによって編集された円卓会議の速記からのものです。
**Wen Yongteng: 過去 1 年ほどで、基礎となるモデルの開発は飛躍的に進歩しました。しかし、AI がある段階に達すると、業界に深く入り込み、業界でのアプリケーションを作成する必要があると私たちは考えています。次に、ゲストの皆様に簡単な自己紹介をお願いしたいと思います。 **
馬千里:
AIGC をやっている Unbounded AI Ma Qianli と申します。主な分野はヴィンセント グラフです。無制限 AI の開発には現在 2 つの方向があります。 C サイドにはすでに 300 万人を超えるユーザーがおり、毎日 300 万点を超える AIGC 作品が作成されています。 B サイドは 2 番目のセグメントであり、非常に急速に成長しており、マクドナルドや上海汽車などの多くの大企業と協力しています。
AIGCと密接な関係がないと思っていても、今年に入ってから伝統的な大産業や伝統的な企業がAIGCに群がっていることが痛感されることになる。
また、WenshengtuはWenshengwenやChatGPTよりも開発スピードが早く、商用化も半年ほど早いです。私たちは、ヴィンセント グラフの分野には多くの起業の機会があると認識しています。
唐佳宇:
Shengshu Technology は比較的若いチームですが、チーム全体で 10 年以上生成 AI の研究を行っており、過去 2 年間でトップの国際会議で 30 近くの論文を発表しており、これは業界で大きく先を行っています。私たちが現在主に行っているのは、モデルが画像やビデオなどのさまざまな生成機能を実現できる、基礎となるマルチモーダル大規模モデルです。このモデルに基づいて、主に 2C シナリオ用に上位層にいくつかのエンドツーエンド アプリケーションを構築し、作成の敷居を下げることができるいくつかのアプリケーションを構築します。
王平:
Denglin Technology は、大規模な計算能力を備えた国産 GPU チップの製造に注力しており、中国で最初に国産の大規模な計算能力チップを製造した企業の 1 つです。当社がカバーする分野はハイコンピューティングサーバーからエッジまで多岐にわたり、同一アーキテクチャの製品とヘテロジニアスアーキテクチャの製品があります。製品はインターネット、スマートシティ、スマート交通などの分野に導入されています。大きなモデルが構築された後、多くのAIGC企業と良好な協力関係も確立しました。
**Wen Yongteng: AIGC テクノロジーを使用して、さまざまな業界にパーソナライズされたコンテンツ ソリューションを提供し、企業のコンテンツ作成のアップグレードを支援する方法を Wujie から教えていただけますか? **
あらゆる階層の人々が AIGC を使用する場合、シナリオはあってもコンピューティング能力がない、専門チームがいない、関連する業界アプリケーションのデータを収集していないなど、使い始めるのが難しいと感じることがよくあります。
B面と協力する場合、軽いものから重いものまでさまざまな方法があります。
AIGC は C エンドに到達するのが非常に簡単なマーケティング ツールであるため、最も軽い協力はマーケティングです。私たちは奇瑞汽車、李白酒業、Semirなどと協力してきました。ユーザー数は 300 万人を超え、AIGC 絵画コンテストの開催に協力しています。奇瑞汽車は自社のバーチャルイメージの広報担当者を採用したいと考え、当初は専門家をターゲットにして数十点の作品を集めた。その後ご協力いただき、一気に7,000点以上の作品を集めました。
もう少し重要なのは、SaaS に似た、現実を活用する機能です。たとえば、文生図のシーン、マーケティング シーン、漫画制作のシーン、または多数のアプリケーションがあり、現時点ではコンピューティング能力がない場合は、単に次のリンクに接続できます。私たちのインターフェイスを直接使用します。これは成熟したインターフェイス サービスです。例えばマクドナルドでは、こどもの日に童心に返るAI絵描き活動を行いました。
最も深いレベルの協力は、AIGC 業界の業界知識を持つことです。どのような種類のインダストリ モデルを作成したいのか、業界の問題点は何かを把握し、そのモデルのソリューションを使用して問題を解決します。 MaaS と同様、サービスとしてのモデル。この業界向けに特別に設計されたWanshiliを使用した捺染モデルをリリースしましたが、捺染業界の基準、生産ライン機械の基準など多くの細部に準拠する必要があります。この点に関しては、写真業界などに写真モデルが存在します。
**Wen Yongteng: 企業がインダストリ モデルを作成する際に何か提案はありますか? **
企業はセキュリティ問題を懸念するでしょう。大規模なモデルではトレーニングするデータが必要になるため、このデータがモデルのトレーニング側にある場合、どうすればそれを回避できるでしょうか (データ セキュリティ)。サーバーの民営化などの解決策もあるかもしれません。
もちろん、そのプロセスには多くの詳細が含まれますが、最も重要なことは、信頼できるパートナーを見つけ、あらゆる種類の落とし穴を段階的に排除することです。
**Wen Yongteng: マルチモーダルな生成基礎モデルを持つ企業として、Shengshu Technology はこれらのパートナーと適切な生態学的および協力的な関係を構築しています。 **
いくつかの側面があると思います。
直接的な側面はコンピューティング能力です。 Nvidia以外にもコンピューティングパワー企業、つまり基盤となるハードウェア企業と共同研究開発を行ったり、試みたりしています。パートナーにとっては、大規模モデルの分野で拡張する方が得策であり、私たちにとっては、よりコスト効率の高いコンピューティング能力を見つけることが得策です。
データ面でも多くの協力が得られています。専門的なデータは非常に重要です。AI は子供のようなもので、データを通じてあらゆる種類の知識を学習し、あらゆる種類のものを作成する必要があります。データパートナーと連携して共創を実現します。
当社は、基盤となるテクノロジー サービス プロバイダーとして、基盤となる機能を含む基盤となるアルゴリズムを 0 から 1 まで構築しているため、エンドツーエンドの製品に加えて、一部の生成機能も外部に公開します。たとえば、Unbounded AI は特定のシナリオをよく理解しているため、私たちの機能を利用して、より垂直的なシナリオをさらに強化できます。私たちはそのようなアプリケーションサービスプロバイダーと多くの協力関係を築いています。
**Wen Yongteng: 今日のコンピューティングパワー市場は非常に大きいですが、Denglin はそのような機会をどのように考えていますか、また自社の製品とテクノロジーの利点を活用して上流のアプリケーション、AIGC アプリケーションのシナリオ、企業を強化する方法をどのように考えていますか。 **
これは私たちにとって非常に大きなチャンスであり、より優れた、より安価なコンピューティング ソリューションを提供したいと考えています。
しかし、最初の前提は、汎用性の問題を解決する必要があるということです。私たちが最初に GPU にたどり着いたとき、それは CMT アーキテクチャであり、拡張を非常によくサポートでき、非常に優れた使いやすさと汎用性を備えています。業界のさまざまな垂直分野に迅速に導入できれば、解決できないことが 1 つもないと言われることはありません。
より基本的なレベルでは、お客様はより優れた、よりコスト効率の高いコンピューティング能力を望んでおり、それが私たちがお客様に提供したいと考えている価値でもあります。 AIに特化した最適化を行うことで、より高いコストパフォーマンスを実現しており、一般的に2～3倍のエネルギー消費のメリットがあります。
また、大型の単体モデルも作れるという大きなメリットもあります。顧客の中には、自分のデータに敏感で、個人的な好みのパーソナル アシスタントを必要としている人もいます。スタンドアロンの大規模モデルは高いコンピューティング能力を提供でき、単独でローカルに展開して使用できます。
**Wen Yongteng: 将来についてどのように見ているか、または 2 ～ 3 年後のチップの供給とチップの市場構造について教えてください。 **
基本的に言えば、供給状況にはやはり国際関係や米中関係が絡んでくる。国内企業が米国からハイエンドチップを入手することはますます困難になっており、率直に言って、中国のどこも米国のハイエンドチップを完全に置き換えることはできないと個人的には考えています。
しかし、このような背景を踏まえると、国内のコンピューティングパワーを活用したアプリケーションは今後もどんどん出てくると思いますので、より多くの人が使って磨くほど、将来的には誰でも使いやすいものにしていくということを繰り返していきたいと思っています。反復について話さなければなりません。
中国におけるNVの最終的なシェアについては、政策要因や我々の共同努力もあり、我々のシェアはますます高くなっていくものと考えています。
**文永騰: ゲストの3人は、それぞれの分野におけるテクノロジーの今後の発展の方向性を期待できますか? **
AIGC による UGC の置き換えは非常に恐ろしく、打ちのめされるものになるだろう。
Gartner は、今後 3 年間で人間の生産素材の 10% が UGC などではなく AI によって作成されるだろうと予測しています。これは、2025 年までに、あなたが毎日携帯電話で使用するものの 30% 以上が AI によって生成されることを意味するかもしれません。
それに応じて、コンピューティング能力も拡大し続けるでしょう。また、機種も小型化が進んでおり、将来的には誰もが携帯電話に機種を入れるようになるかもしれません。
これら 3 つのポイントを踏まえると、将来的には、アルゴリズムの推奨がそれほど重要ではなくなり、アルゴリズムの作成が特に重要になるシナリオが発生する可能性があります。はい、誰もがオーダーメイドの適応モデルを持っており、あなたとこのモデルは双子です。
この場合、依存症は非常に深刻です。見たいものは何でも見ることができます。これは非常に長期的な想像です。しかし、私たちはそう遠くないように見えます。この生態学的進歩は非常に速いです。
業界は密接に関連しているという観点に戻ると、技術的な競争はそれほど重要ではないかもしれませんが、環境上の競争が非常に重要になるでしょう。あなたのモデルと別のモデルの間には、特に強いギャップはないかもしれません。あなたのモデルには多くの特徴があります。生態学的に成長すると、多くの生態学的担当者があなたのモデルの研究開発を行っており、これは非常に重要になります。
よりインテリジェントな情報時代では、その背後にある AI はマルチモーダルである必要があり、情報の入力であるマルチモーダルな理解と、情報の出力であるマルチモーダルな生成を行うことができます。これは技術開発の大きな流れでしょう。
もちろん、このプロセスには多くの困難がありますが、私たちはこの方向で得意であり、自信を持っており、うまくやっていく決意をしています。すべてのモダリティがより良く統合され、理解され、生成されることを願っています。
さらに、より少ないエネルギーを使用してより大きな AI インテリジェント価値を生み出す方法がトレンドになるでしょう。
文永騰:
当社の Baidu Ventures は実際に数十の生成 AI 企業に投資し、多数の新興企業や業界と集中的にコミュニケーションを行っています。最後に、生成 AI 全体の実装に関するいくつかの見解も共有したいと思います。大きな変更点は大きく2つあります。
1つ目は、生産方法全体の変更です。生産エンドやビジネス バックエンド全体の変化は非常に大きいと思います。実際、多くのチャンスが生まれるでしょう。私たちは、次世代チップのコンピューティング パワーや次世代開発プラットフォームなどのチャンスを探してきました。私たちは、この機会、さらには次世代アプリケーション市場の機会に非常に興奮しています。
2つ目は、インタラクションの方法の変化です。以前は製品が中心で、ユーザーが製品をどのように使用するかを予測して、インタラクション プロセスを設計していました。しかし、現在のインタラクションは言語UIを核としたインタラクション方式です。
これは、誰もが利用していないアプリケーション シナリオが数多く存在し、従来のアプリケーションを変革、強化、さらには破壊する多くの機会が含まれていることを意味します。
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著名人との対話: AIGC は数百の業界と数千のビジネスを再構築しています。企業はその勢いを利用してアップグレードするにはどうすればよいでしょうか?
8月30日、Chuangyebang主催の「2023AIGC技術応用会議」が深センで開催された。
「対処戦略 - AIGC が数百の産業と数千のビジネスを再構築、企業はどのようにアップグレードしてこの状況を利用できるか?」と題したタイトルで、 「テーマラウンドテーブルセッションでは、BV Baidu Ventures の AI アプリケーショントラック責任者である Wen Yongteng 氏が 3 人のゲストと素晴らしい対話を行いました。彼らは次のとおりです。
**Wen Yongteng: 過去 1 年ほどで、基礎となるモデルの開発は飛躍的に進歩しました。しかし、AI がある段階に達すると、業界に深く入り込み、業界でのアプリケーションを作成する必要があると私たちは考えています。次に、ゲストの皆様に簡単な自己紹介をお願いしたいと思います。 **
馬千里:
AIGC をやっている Unbounded AI Ma Qianli と申します。主な分野はヴィンセント グラフです。無制限 AI の開発には現在 2 つの方向があります。 C サイドにはすでに 300 万人を超えるユーザーがおり、毎日 300 万点を超える AIGC 作品が作成されています。 B サイドは 2 番目のセグメントであり、非常に急速に成長しており、マクドナルドや上海汽車などの多くの大企業と協力しています。
AIGCと密接な関係がないと思っていても、今年に入ってから伝統的な大産業や伝統的な企業がAIGCに群がっていることが痛感されることになる。
また、WenshengtuはWenshengwenやChatGPTよりも開発スピードが早く、商用化も半年ほど早いです。私たちは、ヴィンセント グラフの分野には多くの起業の機会があると認識しています。
唐佳宇:
Shengshu Technology は比較的若いチームですが、チーム全体で 10 年以上生成 AI の研究を行っており、過去 2 年間でトップの国際会議で 30 近くの論文を発表しており、これは業界で大きく先を行っています。私たちが現在主に行っているのは、モデルが画像やビデオなどのさまざまな生成機能を実現できる、基礎となるマルチモーダル大規模モデルです。このモデルに基づいて、主に 2C シナリオ用に上位層にいくつかのエンドツーエンド アプリケーションを構築し、作成の敷居を下げることができるいくつかのアプリケーションを構築します。
王平:
Denglin Technology は、大規模な計算能力を備えた国産 GPU チップの製造に注力しており、中国で最初に国産の大規模な計算能力チップを製造した企業の 1 つです。当社がカバーする分野はハイコンピューティングサーバーからエッジまで多岐にわたり、同一アーキテクチャの製品とヘテロジニアスアーキテクチャの製品があります。製品はインターネット、スマートシティ、スマート交通などの分野に導入されています。大きなモデルが構築された後、多くのAIGC企業と良好な協力関係も確立しました。
**Wen Yongteng: AIGC テクノロジーを使用して、さまざまな業界にパーソナライズされたコンテンツ ソリューションを提供し、企業のコンテンツ作成のアップグレードを支援する方法を Wujie から教えていただけますか? **
馬千里:
あらゆる階層の人々が AIGC を使用する場合、シナリオはあってもコンピューティング能力がない、専門チームがいない、関連する業界アプリケーションのデータを収集していないなど、使い始めるのが難しいと感じることがよくあります。
B面と協力する場合、軽いものから重いものまでさまざまな方法があります。
AIGC は C エンドに到達するのが非常に簡単なマーケティング ツールであるため、最も軽い協力はマーケティングです。私たちは奇瑞汽車、李白酒業、Semirなどと協力してきました。ユーザー数は 300 万人を超え、AIGC 絵画コンテストの開催に協力しています。奇瑞汽車は自社のバーチャルイメージの広報担当者を採用したいと考え、当初は専門家をターゲットにして数十点の作品を集めた。その後ご協力いただき、一気に7,000点以上の作品を集めました。
もう少し重要なのは、SaaS に似た、現実を活用する機能です。たとえば、文生図のシーン、マーケティング シーン、漫画制作のシーン、または多数のアプリケーションがあり、現時点ではコンピューティング能力がない場合は、単に次のリンクに接続できます。私たちのインターフェイスを直接使用します。これは成熟したインターフェイス サービスです。例えばマクドナルドでは、こどもの日に童心に返るAI絵描き活動を行いました。
最も深いレベルの協力は、AIGC 業界の業界知識を持つことです。どのような種類のインダストリ モデルを作成したいのか、業界の問題点は何かを把握し、そのモデルのソリューションを使用して問題を解決します。 MaaS と同様、サービスとしてのモデル。この業界向けに特別に設計されたWanshiliを使用した捺染モデルをリリースしましたが、捺染業界の基準、生産ライン機械の基準など多くの細部に準拠する必要があります。この点に関しては、写真業界などに写真モデルが存在します。
**Wen Yongteng: 企業がインダストリ モデルを作成する際に何か提案はありますか? **
馬千里:
企業はセキュリティ問題を懸念するでしょう。大規模なモデルではトレーニングするデータが必要になるため、このデータがモデルのトレーニング側にある場合、どうすればそれを回避できるでしょうか (データ セキュリティ)。サーバーの民営化などの解決策もあるかもしれません。
もちろん、そのプロセスには多くの詳細が含まれますが、最も重要なことは、信頼できるパートナーを見つけ、あらゆる種類の落とし穴を段階的に排除することです。
**Wen Yongteng: マルチモーダルな生成基礎モデルを持つ企業として、Shengshu Technology はこれらのパートナーと適切な生態学的および協力的な関係を構築しています。 **
唐佳宇:
いくつかの側面があると思います。
直接的な側面はコンピューティング能力です。 Nvidia以外にもコンピューティングパワー企業、つまり基盤となるハードウェア企業と共同研究開発を行ったり、試みたりしています。パートナーにとっては、大規模モデルの分野で拡張する方が得策であり、私たちにとっては、よりコスト効率の高いコンピューティング能力を見つけることが得策です。
データ面でも多くの協力が得られています。専門的なデータは非常に重要です。AI は子供のようなもので、データを通じてあらゆる種類の知識を学習し、あらゆる種類のものを作成する必要があります。データパートナーと連携して共創を実現します。
当社は、基盤となるテクノロジー サービス プロバイダーとして、基盤となる機能を含む基盤となるアルゴリズムを 0 から 1 まで構築しているため、エンドツーエンドの製品に加えて、一部の生成機能も外部に公開します。たとえば、Unbounded AI は特定のシナリオをよく理解しているため、私たちの機能を利用して、より垂直的なシナリオをさらに強化できます。私たちはそのようなアプリケーションサービスプロバイダーと多くの協力関係を築いています。
**Wen Yongteng: 今日のコンピューティングパワー市場は非常に大きいですが、Denglin はそのような機会をどのように考えていますか、また自社の製品とテクノロジーの利点を活用して上流のアプリケーション、AIGC アプリケーションのシナリオ、企業を強化する方法をどのように考えていますか。 **
王平:
これは私たちにとって非常に大きなチャンスであり、より優れた、より安価なコンピューティング ソリューションを提供したいと考えています。
しかし、最初の前提は、汎用性の問題を解決する必要があるということです。私たちが最初に GPU にたどり着いたとき、それは CMT アーキテクチャであり、拡張を非常によくサポートでき、非常に優れた使いやすさと汎用性を備えています。業界のさまざまな垂直分野に迅速に導入できれば、解決できないことが 1 つもないと言われることはありません。
より基本的なレベルでは、お客様はより優れた、よりコスト効率の高いコンピューティング能力を望んでおり、それが私たちがお客様に提供したいと考えている価値でもあります。 AIに特化した最適化を行うことで、より高いコストパフォーマンスを実現しており、一般的に2～3倍のエネルギー消費のメリットがあります。
また、大型の単体モデルも作れるという大きなメリットもあります。顧客の中には、自分のデータに敏感で、個人的な好みのパーソナル アシスタントを必要としている人もいます。スタンドアロンの大規模モデルは高いコンピューティング能力を提供でき、単独でローカルに展開して使用できます。
**Wen Yongteng: 将来についてどのように見ているか、または 2 ～ 3 年後のチップの供給とチップの市場構造について教えてください。 **
王平:
基本的に言えば、供給状況にはやはり国際関係や米中関係が絡んでくる。国内企業が米国からハイエンドチップを入手することはますます困難になっており、率直に言って、中国のどこも米国のハイエンドチップを完全に置き換えることはできないと個人的には考えています。
しかし、このような背景を踏まえると、国内のコンピューティングパワーを活用したアプリケーションは今後もどんどん出てくると思いますので、より多くの人が使って磨くほど、将来的には誰でも使いやすいものにしていくということを繰り返していきたいと思っています。反復について話さなければなりません。
中国におけるNVの最終的なシェアについては、政策要因や我々の共同努力もあり、我々のシェアはますます高くなっていくものと考えています。
**文永騰: ゲストの3人は、それぞれの分野におけるテクノロジーの今後の発展の方向性を期待できますか? **
馬千里:
AIGC による UGC の置き換えは非常に恐ろしく、打ちのめされるものになるだろう。
Gartner は、今後 3 年間で人間の生産素材の 10% が UGC などではなく AI によって作成されるだろうと予測しています。これは、2025 年までに、あなたが毎日携帯電話で使用するものの 30% 以上が AI によって生成されることを意味するかもしれません。
それに応じて、コンピューティング能力も拡大し続けるでしょう。また、機種も小型化が進んでおり、将来的には誰もが携帯電話に機種を入れるようになるかもしれません。
これら 3 つのポイントを踏まえると、将来的には、アルゴリズムの推奨がそれほど重要ではなくなり、アルゴリズムの作成が特に重要になるシナリオが発生する可能性があります。はい、誰もがオーダーメイドの適応モデルを持っており、あなたとこのモデルは双子です。
この場合、依存症は非常に深刻です。見たいものは何でも見ることができます。これは非常に長期的な想像です。しかし、私たちはそう遠くないように見えます。この生態学的進歩は非常に速いです。
業界は密接に関連しているという観点に戻ると、技術的な競争はそれほど重要ではないかもしれませんが、環境上の競争が非常に重要になるでしょう。あなたのモデルと別のモデルの間には、特に強いギャップはないかもしれません。あなたのモデルには多くの特徴があります。生態学的に成長すると、多くの生態学的担当者があなたのモデルの研究開発を行っており、これは非常に重要になります。
唐佳宇:
よりインテリジェントな情報時代では、その背後にある AI はマルチモーダルである必要があり、情報の入力であるマルチモーダルな理解と、情報の出力であるマルチモーダルな生成を行うことができます。これは技術開発の大きな流れでしょう。
もちろん、このプロセスには多くの困難がありますが、私たちはこの方向で得意であり、自信を持っており、うまくやっていく決意をしています。すべてのモダリティがより良く統合され、理解され、生成されることを願っています。
さらに、より少ないエネルギーを使用してより大きな AI インテリジェント価値を生み出す方法がトレンドになるでしょう。
文永騰:
当社の Baidu Ventures は実際に数十の生成 AI 企業に投資し、多数の新興企業や業界と集中的にコミュニケーションを行っています。最後に、生成 AI 全体の実装に関するいくつかの見解も共有したいと思います。大きな変更点は大きく2つあります。
1つ目は、生産方法全体の変更です。生産エンドやビジネス バックエンド全体の変化は非常に大きいと思います。実際、多くのチャンスが生まれるでしょう。私たちは、次世代チップのコンピューティング パワーや次世代開発プラットフォームなどのチャンスを探してきました。私たちは、この機会、さらには次世代アプリケーション市場の機会に非常に興奮しています。
2つ目は、インタラクションの方法の変化です。以前は製品が中心で、ユーザーが製品をどのように使用するかを予測して、インタラクション プロセスを設計していました。しかし、現在のインタラクションは言語UIを核としたインタラクション方式です。
これは、誰もが利用していないアプリケーション シナリオが数多く存在し、従来のアプリケーションを変革、強化、さらには破壊する多くの機会が含まれていることを意味します。