Источник: Исследовательский институт инновационной зоны ТОП.
Автор: Исследовательская группа инновационной зоны
С появлением ChatGPT мы являемся свидетелями нового витка революции искусственного интеллекта. Эта революция не только изменила отношения между людьми и машинами, технологиями и промышленностью, виртуальностью и реальностью, но и принесла глубокие вызовы цивилизованному порядку человеческого общества.
Чтобы воспользоваться этими возможностями или решить потенциальные проблемы, зависит не только от технических возможностей, но и от того, «где» вы находитесь. **
** **
Засуха означает засуху, заболачивание означает заболачивание
Несколько дней назад Forbes опубликовал список 50 лучших компаний в области искусственного интеллекта: **43 американские компании в списке происходят всего из четырех штатов, из которых особенно выделяется Калифорния, где насчитывается целых 35 компаний; **Штат Нью-Йорк ( 4), штаты Техас (2) и Массачусетс (1), где одна компания работает полностью удаленно. Ни один из них не расположен в Ржавом поясе, на Среднем Западе или на Юге.
Мы также можем видеть такую высокую степень географической концентрации в других списках ИИ. В другом списке IVP Enterprise 55 18 из Сан-Франциско, Калифорния↓
Институт Брукингса, ведущий аналитический центр в США, недавно опубликовал подробный отчет. Путем кластерного анализа данных мегаполисов, охватывающих семь показателей исследований и коммерциализации искусственного интеллекта в 384 мегаполисах, было обнаружено, что искусственный интеллект в США Смарт-деятельность сконцентрирована в районе залива Сан-Франциско (включая метро Сан-Франциско и Сан-Хосе), а также в 13 «первопроходцах»
Согласно данным о вакансиях Lightcast за январь-май 2023 года, 60% новых вакансий в области генеративного ИИ находятся всего в 15 упомянутых выше городских районах. Между тем** всего на шесть мегаполисов (Сан-Франциско, Сан-Хосе, Нью-Йорк, Лос-Анджелес, Бостон и Сиэтл) пришлось почти половина (47%) всех вакансий в сфере генеративного ИИ в США за последние 10 месяцев. **
** **
Сетевой эффект
Во всем мире занятость в технологической отрасли продолжает расти, но если вы присмотритесь, вы обнаружите, что ведущие отрасли (особенно технологическая отрасль) по-прежнему географически сконцентрированы, а не «рассредоточены». **
Сейчас, когда развитие науки и техники вступило в эпоху «искусственного интеллекта и машинного обучения», особенно на раннем этапе, компаниям более «нужно» собираться вместе, а не разбрасываться — объединение компаний не только обеспечивает компании с большим количеством ресурсов и возможностей, но и укреплять отношения между сотрудничеством и конкуренцией между ними.
Профессор экономики UCB Энрико Моретти (Enrico Moretti) долгое время изучал городскую экономику и после долгих исследований также пришел к твердому выводу: **Индустрия высоких технологий в США все больше концентрируется в нескольких Дорогой прибрежный город. **
В своей книге «Города с высокой заработной платой» Энрико Моретти упомянул феномен – Великую дивергенцию. Основная идея заключается в следующем:
**Города, которые преуспевают в инновационной экономике, движимой предпринимателями и технологиями, выигрывают таланты и возможности, а из-за эффекта Мэтью этот разрыв увеличивается, образуя ситуацию «победитель получает все». **
Однако есть лишь несколько инновационных городов, которые могут стать «победителями». Им повезло, что у них есть «правильные» отрасли (кластеры) с прочной базой человеческого капитала, хорошо образованной рабочей силой и сильной инновационной экосистемой, и эти города процветают, становятся больше, создают все больше и больше. квалифицированные таланты.
И как только эти города стали «победителями», они остались в таблице-
В отчете, в котором изучались 29 прорывных технологий за последние 20 лет, было обнаружено, что распределение этих рабочих мест в сфере высоких технологий остается высококонцентрированным — например, на каждый из 10 крупнейших городов по информатике, полупроводникам и биохимии приходится по 50% всех изобретателей. Составляя 70%, 79% и 59%, он остается лидером круглый год.
Одной из причин этого является эффект устойчивости сети:
Возьмите район залива. Во время эпидемии многие рабочие-мигранты и предприниматели планируют «Великий побег из Кремниевой долины» — высокие цены на жилье, мучительная стоимость жизни, пробки, невыносимо высокий уровень преступности, постоянно растущая проблема бездомных и высокие налоги. ..
Однако, будучи центром мировых технологий и инноваций, Район Залива уже создал сильную и устойчивую инновационную сеть: Здесь расположено большое количество технологических компаний, стартапов, институтов венчурного капитала и ведущих исследовательских институтов. Ценность экосистемы обусловлена взаимодействием между множеством взаимозависимых групп. Когда элементы экосистемы более разнообразны, взаимодействие будет более сложным.
**И что вы должны признать, так это то, что Интернет является причиной того, что экосистему труднее всего скопировать, а также проще всего действовать по принципу «победитель получает все» и никогда не заканчиваться. **
Конечно, в технической области ИИ все еще существуют уникальные проблемы.
**Во-первых, здесь высокие требования к талантам. **Теоретически, обладая достаточным опытом, любой достаточно умный человек может создать генеративный ИИ, будь то в районе залива или в Шанхае.
**Во-вторых, это требует огромного капитала. **Обучение моделей искусственного интеллекта требует больших вычислительных мощностей, а значит, и больших денег.
Силиконовая долина является домом для двух ведущих мировых университетов в области исследований ИИ (Стэнфорд и Калифорнийский университет в Беркли), а также многих ведущих мировых инвесторов в исследования и разработки в области ИИ, включая Alphabet, Facebook, Salesforce и NVIDIA —** «большую компанию». рецепт «+Top Talent Work»** способствовал созданию большого количества наиболее цитируемых статей по искусственному интеллекту в 2022 году.
По мере того как в Калифорнии создается все больше компаний, занимающихся искусственным интеллектом, здесь формируется мощный сетевой эффект. Этот эффект еще больше усиливает доминирование Залива в индустрии искусственного интеллекта, делая его предпочтительным выбором для технологических компаний и талантов.
** **
"Общее процветание ИИ"
Похоже, что индустрия искусственного интеллекта также станет еще одной высококонцентрированной отраслью, ориентированной на район Залива.
В это время правительство США решило реализовать «общее процветание ИИ», поскольку оно считает, что несбалансированное распределение может усугубить социальное неравенство и привести к экономической стагнации в определенных областях.
Путь заключается в том, чтобы ** финансировать исследования в области ИИ, обеспечивать образование и обучение, а также формулировать политику, способствующую инновациям и честной конкуренции, чтобы помочь более широкому кругу регионов и людей извлечь выгоду из преимуществ ИИ. **
С 2020 года NSF создал распределенную сеть национальных институтов искусственного интеллекта в университетах по всей стране. На сегодняшний день общий объем инвестиций в размере почти 500 миллионов долларов США в течение пяти лет был осуществлен в 19 городах, что помогло создать кадровый резерв в области искусственного интеллекта и установить связи с 37 штатами.
Источник изображения:
Американские академические круги все больше подчеркивают успех «местной промышленной политики» — в конце концов, космическая гонка, начатая правительством США, была историей успеха, ориентированной на политику.
В сочетании с тем фактом, что производство теперь возвращается в Соединенные Штаты, как, например, план «Регионального центра технологий и инноваций», включенный в прошлогодний «Закон о чипах и науке», многие люди поняли:
**Чтобы оживить промышленную базу США, необходимо, чтобы больше мест имели инновации на основе искусственного интеллекта. **
Поэтому 117-й Конгресс предложил 80 миллиардов долларов на меры промышленной политики, основанные на месте, которые включают в себя ряд инвестиционных планов, которые явно направлены на улучшение высококонцентрированной географии ИИ в стране.
Американская версия промышленной политики
** **
ИИ + промышленность
В настоящее время внедрение генеративного искусственного интеллекта все еще находится на ранних стадиях, но скорость очень быстрая: глубокая интеграция технологий и промышленности происходит в глобальном масштабе. Генеративный ИИ больше не является просто инструментом для обслуживания информационного контента. Он стал «технической базой» многих отраслей, таких как финансы, здравоохранение и автономное вождение, и, как ожидается, станет «технической инфраструктурой» будущего общества. **
В этом отношении у Китая есть огромные возможности и проблемы.
На недавней конференции по вычислительной мощности Китая в 2023 году многие эксперты заявили: «По сравнению с общей крупной моделью, представленной ChatGPT, недостатки Китая в этой области совершенно очевидны: во-первых, все началось поздно, с относительно небольшим накоплением технологий и инвестициями в НИОКР». , надо признать, что обучение общих больших моделей требует большого количества данных. Хотя Китай имеет огромную базу пользователей Интернета**, по-прежнему существует определенный разрыв по сравнению с зарубежными технологическими гигантами в многоязычном и мультикультурном сборе и обработке данных. **
**Однако возможности Китая заключаются в промышленных мегамоделях. **
Еще в 2017 году Кевин Келли предсказал: формула для следующих 10 000 стартапов заключается в том, что вы уже что-то делаете в отрасли, а затем добавляете к этому искусственный интеллект. Повторённый миллион раз, сила безгранична.
Я предсказываю, что формула для следующих 10 000 стартапов заключается в том, что вы берете что-то и добавляете к этому искусственный интеллект. Мы собираемся повторить это миллион раз, и это будет действительно грандиозно.
Крупноотраслевые модели — это большие модели глубокого обучения, разработанные специально для конкретной вертикальной отрасли. В модель можно интегрировать отраслевые знания и опыт, тем самым повышая качество и точность модели.
Китай имеет наиболее полную промышленную цепочку и огромную реальную промышленную базу в мире, охватывающую почти все отрасли промышленности: от сельского хозяйства до обрабатывающей промышленности и сферы услуг. Это обеспечивает богатые сценарии применения и реальные данные для крупных отраслевых моделей, что позволяет оптимизировать модель ближе к реальным потребностям бизнеса.
В то же время рынок Китая огромен и имеет широкое пространство применения различных технологий и продуктов. Промышленные крупномасштабные модели имеют огромный рыночный потенциал в Китае и имеют широкие перспективы применения как в технологической трансформации традиционных отраслей, так и в инновациях и развитии новых отраслей.
В условиях трансформации и модернизации экономики Китая различные отрасли промышленности сталкиваются с давлением технологических преобразований и инноваций. Будучи технологией, которая может предоставлять точные услуги для конкретных отраслей, крупные отраслевые модели могут точно удовлетворить этот спрос.
Например, с автоматизацией и усовершенствованием обрабатывающей промышленности традиционный метод ручного контроля качества больше не может отвечать потребностям крупномасштабных производственных линий. Чтобы повысить эффективность производства и качество продукции, многие производители начали использовать технологии компьютерного зрения и машинного обучения для разработки интеллектуальных моделей контроля качества.
Фактически, в Китае постепенно были созданы возможности для систематических исследований и разработок, охватывающие теоретические методы, а также технологии программного и аппаратного обеспечения. Например, большая модель Huawei Cloud Pangea запустила крупные модели в области шахт, молекул лекарств, электричества, метеорологии и океанских волн, а также запустила более 1000 инновационных проектов в различных отраслях, помогая глубокой интеграции технологий искусственного интеллекта. и отраслевые приложения.
**Основываясь на основных возможностях обычных больших моделей, крупные отраслевые модели стали неизбежной тенденцией технологического развития. Китай имеет огромную физическую промышленную базу, богатые отраслевые данные, острую потребность в глубокой интеграции технологий и промышленности, огромные рыночные масштабы и возможности быстрого внедрения технологий. **
Это также может стать возможностью для китайской промышленности в области искусственного интеллекта в эпоху больших моделей.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Географическое распределение индустрии искусственного интеллекта: по-прежнему ли это принцип «победитель получает все»?
Источник: Исследовательский институт инновационной зоны ТОП.
Автор: Исследовательская группа инновационной зоны
С появлением ChatGPT мы являемся свидетелями нового витка революции искусственного интеллекта. Эта революция не только изменила отношения между людьми и машинами, технологиями и промышленностью, виртуальностью и реальностью, но и принесла глубокие вызовы цивилизованному порядку человеческого общества.
Чтобы воспользоваться этими возможностями или решить потенциальные проблемы, зависит не только от технических возможностей, но и от того, «где» вы находитесь. **
**
**
Засуха означает засуху, заболачивание означает заболачивание
Несколько дней назад Forbes опубликовал список 50 лучших компаний в области искусственного интеллекта: **43 американские компании в списке происходят всего из четырех штатов, из которых особенно выделяется Калифорния, где насчитывается целых 35 компаний; **Штат Нью-Йорк ( 4), штаты Техас (2) и Массачусетс (1), где одна компания работает полностью удаленно. Ни один из них не расположен в Ржавом поясе, на Среднем Западе или на Юге.
Сетевой эффект
Во всем мире занятость в технологической отрасли продолжает расти, но если вы присмотритесь, вы обнаружите, что ведущие отрасли (особенно технологическая отрасль) по-прежнему географически сконцентрированы, а не «рассредоточены». **
Сейчас, когда развитие науки и техники вступило в эпоху «искусственного интеллекта и машинного обучения», особенно на раннем этапе, компаниям более «нужно» собираться вместе, а не разбрасываться — объединение компаний не только обеспечивает компании с большим количеством ресурсов и возможностей, но и укреплять отношения между сотрудничеством и конкуренцией между ними.
Профессор экономики UCB Энрико Моретти (Enrico Moretti) долгое время изучал городскую экономику и после долгих исследований также пришел к твердому выводу: **Индустрия высоких технологий в США все больше концентрируется в нескольких Дорогой прибрежный город. **
В своей книге «Города с высокой заработной платой» Энрико Моретти упомянул феномен – Великую дивергенцию. Основная идея заключается в следующем:
**Города, которые преуспевают в инновационной экономике, движимой предпринимателями и технологиями, выигрывают таланты и возможности, а из-за эффекта Мэтью этот разрыв увеличивается, образуя ситуацию «победитель получает все». **
Однако есть лишь несколько инновационных городов, которые могут стать «победителями». Им повезло, что у них есть «правильные» отрасли (кластеры) с прочной базой человеческого капитала, хорошо образованной рабочей силой и сильной инновационной экосистемой, и эти города процветают, становятся больше, создают все больше и больше. квалифицированные таланты.
В отчете, в котором изучались 29 прорывных технологий за последние 20 лет, было обнаружено, что распределение этих рабочих мест в сфере высоких технологий остается высококонцентрированным — например, на каждый из 10 крупнейших городов по информатике, полупроводникам и биохимии приходится по 50% всех изобретателей. Составляя 70%, 79% и 59%, он остается лидером круглый год.
Одной из причин этого является эффект устойчивости сети:
Возьмите район залива. Во время эпидемии многие рабочие-мигранты и предприниматели планируют «Великий побег из Кремниевой долины» — высокие цены на жилье, мучительная стоимость жизни, пробки, невыносимо высокий уровень преступности, постоянно растущая проблема бездомных и высокие налоги. ..
Однако, будучи центром мировых технологий и инноваций, Район Залива уже создал сильную и устойчивую инновационную сеть: Здесь расположено большое количество технологических компаний, стартапов, институтов венчурного капитала и ведущих исследовательских институтов. Ценность экосистемы обусловлена взаимодействием между множеством взаимозависимых групп. Когда элементы экосистемы более разнообразны, взаимодействие будет более сложным.
**И что вы должны признать, так это то, что Интернет является причиной того, что экосистему труднее всего скопировать, а также проще всего действовать по принципу «победитель получает все» и никогда не заканчиваться. **
Конечно, в технической области ИИ все еще существуют уникальные проблемы.
**Во-первых, здесь высокие требования к талантам. **Теоретически, обладая достаточным опытом, любой достаточно умный человек может создать генеративный ИИ, будь то в районе залива или в Шанхае.
**Во-вторых, это требует огромного капитала. **Обучение моделей искусственного интеллекта требует больших вычислительных мощностей, а значит, и больших денег.
Силиконовая долина является домом для двух ведущих мировых университетов в области исследований ИИ (Стэнфорд и Калифорнийский университет в Беркли), а также многих ведущих мировых инвесторов в исследования и разработки в области ИИ, включая Alphabet, Facebook, Salesforce и NVIDIA —** «большую компанию». рецепт «+Top Talent Work»** способствовал созданию большого количества наиболее цитируемых статей по искусственному интеллекту в 2022 году.
"Общее процветание ИИ"
Похоже, что индустрия искусственного интеллекта также станет еще одной высококонцентрированной отраслью, ориентированной на район Залива.
В это время правительство США решило реализовать «общее процветание ИИ», поскольку оно считает, что несбалансированное распределение может усугубить социальное неравенство и привести к экономической стагнации в определенных областях.
Путь заключается в том, чтобы ** финансировать исследования в области ИИ, обеспечивать образование и обучение, а также формулировать политику, способствующую инновациям и честной конкуренции, чтобы помочь более широкому кругу регионов и людей извлечь выгоду из преимуществ ИИ. **
Американские академические круги все больше подчеркивают успех «местной промышленной политики» — в конце концов, космическая гонка, начатая правительством США, была историей успеха, ориентированной на политику.
В сочетании с тем фактом, что производство теперь возвращается в Соединенные Штаты, как, например, план «Регионального центра технологий и инноваций», включенный в прошлогодний «Закон о чипах и науке», многие люди поняли:
**Чтобы оживить промышленную базу США, необходимо, чтобы больше мест имели инновации на основе искусственного интеллекта. **
Поэтому 117-й Конгресс предложил 80 миллиардов долларов на меры промышленной политики, основанные на месте, которые включают в себя ряд инвестиционных планов, которые явно направлены на улучшение высококонцентрированной географии ИИ в стране.
**
**
ИИ + промышленность
В настоящее время внедрение генеративного искусственного интеллекта все еще находится на ранних стадиях, но скорость очень быстрая: глубокая интеграция технологий и промышленности происходит в глобальном масштабе. Генеративный ИИ больше не является просто инструментом для обслуживания информационного контента. Он стал «технической базой» многих отраслей, таких как финансы, здравоохранение и автономное вождение, и, как ожидается, станет «технической инфраструктурой» будущего общества. **
В этом отношении у Китая есть огромные возможности и проблемы.
На недавней конференции по вычислительной мощности Китая в 2023 году многие эксперты заявили: «По сравнению с общей крупной моделью, представленной ChatGPT, недостатки Китая в этой области совершенно очевидны: во-первых, все началось поздно, с относительно небольшим накоплением технологий и инвестициями в НИОКР». , надо признать, что обучение общих больших моделей требует большого количества данных. Хотя Китай имеет огромную базу пользователей Интернета**, по-прежнему существует определенный разрыв по сравнению с зарубежными технологическими гигантами в многоязычном и мультикультурном сборе и обработке данных. **
**Однако возможности Китая заключаются в промышленных мегамоделях. **
Еще в 2017 году Кевин Келли предсказал: формула для следующих 10 000 стартапов заключается в том, что вы уже что-то делаете в отрасли, а затем добавляете к этому искусственный интеллект. Повторённый миллион раз, сила безгранична.
Я предсказываю, что формула для следующих 10 000 стартапов заключается в том, что вы берете что-то и добавляете к этому искусственный интеллект. Мы собираемся повторить это миллион раз, и это будет действительно грандиозно.
Крупноотраслевые модели — это большие модели глубокого обучения, разработанные специально для конкретной вертикальной отрасли. В модель можно интегрировать отраслевые знания и опыт, тем самым повышая качество и точность модели.
Китай имеет наиболее полную промышленную цепочку и огромную реальную промышленную базу в мире, охватывающую почти все отрасли промышленности: от сельского хозяйства до обрабатывающей промышленности и сферы услуг. Это обеспечивает богатые сценарии применения и реальные данные для крупных отраслевых моделей, что позволяет оптимизировать модель ближе к реальным потребностям бизнеса.
В то же время рынок Китая огромен и имеет широкое пространство применения различных технологий и продуктов. Промышленные крупномасштабные модели имеют огромный рыночный потенциал в Китае и имеют широкие перспективы применения как в технологической трансформации традиционных отраслей, так и в инновациях и развитии новых отраслей.
В условиях трансформации и модернизации экономики Китая различные отрасли промышленности сталкиваются с давлением технологических преобразований и инноваций. Будучи технологией, которая может предоставлять точные услуги для конкретных отраслей, крупные отраслевые модели могут точно удовлетворить этот спрос.
Например, с автоматизацией и усовершенствованием обрабатывающей промышленности традиционный метод ручного контроля качества больше не может отвечать потребностям крупномасштабных производственных линий. Чтобы повысить эффективность производства и качество продукции, многие производители начали использовать технологии компьютерного зрения и машинного обучения для разработки интеллектуальных моделей контроля качества.
Фактически, в Китае постепенно были созданы возможности для систематических исследований и разработок, охватывающие теоретические методы, а также технологии программного и аппаратного обеспечения. Например, большая модель Huawei Cloud Pangea запустила крупные модели в области шахт, молекул лекарств, электричества, метеорологии и океанских волн, а также запустила более 1000 инновационных проектов в различных отраслях, помогая глубокой интеграции технологий искусственного интеллекта. и отраслевые приложения.
**Основываясь на основных возможностях обычных больших моделей, крупные отраслевые модели стали неизбежной тенденцией технологического развития. Китай имеет огромную физическую промышленную базу, богатые отраслевые данные, острую потребность в глубокой интеграции технологий и промышленности, огромные рыночные масштабы и возможности быстрого внедрения технологий. **
Это также может стать возможностью для китайской промышленности в области искусственного интеллекта в эпоху больших моделей.