З появою ChatGPT ми стали свідками нової революції ШІ. Ця революція не лише змінила відносини між людьми та машинами, технологіями та індустрією, віртуальністю та реальністю, але й поставила глибокі виклики цивілізованому порядку людського суспільства.
Щоб скористатися цими можливостями чи зустрітися з потенційними викликами, це залежить не лише від технічних можливостей, а й від того, «де» ви знаходитесь. **
** **
Посуха означає посуху, заболочування означає заболочування
Кілька днів тому Forbes опублікував список 50 найкращих штучного інтелекту: **43 американські компанії в списку походять лише з чотирьох штатів, серед яких Каліфорнія є особливо помітною, де представлено аж 35 компаній; **Штат Нью-Йорк ( 4), штати Техас (2) і Массачусетс (1), при цьому одна компанія працює повністю віддалено. Жоден з них не знаходиться в Іржавому поясі, Середньому Заході чи Півдні.
Ми також бачимо такий високий ступінь географічної концентрації в інших списках ШІ. В іншому списку IVP Enterprise 55 18 із Сан-Франциско, Каліфорнія↓
Інститут Брукінгса, провідний аналітичний центр Сполучених Штатів, нещодавно опублікував докладний звіт. Завдяки кластерному аналізу даних столичних регіонів, які охоплюють сім показників досліджень і комерціалізації штучного інтелекту в 384 столичних районах, було виявлено, що штучний інтелект у Сполучених Штатах розумна діяльність зосереджена в «суперзірковому» районі затоки Сан-Франциско (включаючи метро Сан-Франциско та Сан-Хосе), а також 13 «перших користувачів»
Згідно з даними Lightcast про вакансії за період із січня 2023 року по травень 2023 року, 60% нових генеративних вакансій зі штучним інтелектом розташовані лише у 15 районах міста, згаданих вище. Тим часом лише шість столичних районів (Сан-Франциско, Сан-Хосе, Нью-Йорк, Лос-Анджелес, Бостон і Сіетл) становили майже половину (47%) генеративних вакансій у Сполучених Штатах за останні 10 місяців. **
** **
Мережевий ефект
У всьому світі зайнятість у технологічній галузі продовжує зростати, але якщо ви уважно придивитеся, то побачите, що провідні галузі (особливо технологічна) продовжують бути географічно зосередженими, а не «розпорошеними». **
Тепер, коли технологічний розвиток увійшов в епоху «штучного інтелекту та машинного навчання», особливо на ранніх стадіях, ** більше «потребує» компаній, які збираються разом, а не розосереджуються — збирання ** компаній не тільки надає компаніям більше ресурсів і можливостей, а також посилив співпрацю та конкуренцію між ними.
Професор економіки UCB Енріко Моретті (Enrico Moretti) протягом тривалого часу вивчає міську економіку. Після багатьох досліджень він також прийшов до твердого висновку: **Промисловість високих технологій у Сполучених Штатах все більше зосереджується в кількох Дорогі прибережні міста. **
У своїй книзі «Міста з високою зарплатою» Енріко Моретті згадав про феномен – Велику розбіжність міст. Основний момент:
**Міста, які відрізняються інноваційною економікою, керованою підприємцями та технологіями, завойовують таланти та можливості, і завдяки ефекту Метью цей розрив зростає, формуючи ситуацію «переможець отримує все». **
Проте є лише декілька інноваційних міст, які можуть стати «переможцями». Їм пощастило мати «правильні» галузі (кластери), надійну основу людського капіталу, добре освічену робочу силу та сильну інноваційну екосистему. Ці міста процвітають, стають все більшими й більшими, створюючи все більше інновацій. Хороші робочі місця приваблюють більш висококваліфіковані таланти.
І коли ці міста стають «переможцями», вони залишаються в таблиці——
У звіті, який досліджував 29 революційних технологій за останні 20 років, було виявлено, що розподіл цих високотехнологічних робочих місць залишається дуже концентрованим — наприклад, у 10 найбільших міст у галузі інформатики, напівпровідників та біохімії припадає 50% усіх винахідників. Складають 70%, 79% і 59% і залишаються лідерами цілий рік.
Однією з причин цього є ефект стійкої мережі:
Візьміть район затоки. Під час епідемії багато (трудових мігрантів) і підприємців планують «Велику втечу з Кремнієвої долини» – високі ціни на житло, болісні витрати на життя, затори, пробки на дорогах, нестерпно високий рівень злочинності та проблема бездомних, що постійно поширюється, і висока податки...
**Але як центр глобальних технологій та інновацій, Bay Area вже створила потужну та стійку інноваційну мережу: **Є велика кількість технологічних компаній, стартапів, установ венчурного капіталу та провідних дослідницьких установ – цінність Екосистема походить від взаємодії між кількома взаємозалежними групами. Коли елементи екосистеми стають більш різноманітними, взаємодії стають більш складними.
** І що ви повинні визнати, так це те, що мережа є найважчою для копіювання екосистеми, і найпростішою причиною «переможці отримують усе» і ніколи не закінчується. **
Звичайно, у технічній сфері ШІ є деякі унікальні виклики.
**По-перше, це високі вимоги до талантів. **Теоретично, маючи достатній досвід, будь-хто достатньо розумний може створити генеративний ШІ, незалежно від того, перебуває він у районі затоки чи в Шанхаї.
**По-друге, це вимагає величезних капіталовкладень. **Навчання моделі штучного інтелекту вимагає великої обчислювальної потужності, а це означає багато грошей.
Кремнієва долина є домом для двох провідних університетів світу з досліджень штучного інтелекту (Стенфордський університет і Каліфорнійський університет у Берклі), а також багатьох провідних світових інвесторів у дослідження та розробки штучного інтелекту, зокрема Alphabet, Facebook, Salesforce і NVIDIA – Це Рецепт «велика компанія підтримує +робота найкращих талантів» вніс внесок у велику кількість найбільш цитованих робіт зі штучного інтелекту у 2022 році.
Оскільки в Каліфорнії з’являється все більше компаній зі штучним інтелектом, тут формується потужний мережевий ефект. Цей ефект ще більше посилює домінування Bay Area в індустрії штучного інтелекту, роблячи її першим вибором для технологічних компаній і талантів.
** **
"ШІ спільне процвітання"
Схоже, галузь ШІ також стане ще однією висококонцентрованою індустрією, орієнтованою на Bay Area.
У цей час уряд США вирішив запровадити «загальне процвітання ШІ», оскільки вважав, що незбалансований розподіл може посилити соціальну нерівність і призвести до економічної стагнації в деяких регіонах.
Шлях полягає в тому, щоб **фінансувати дослідження штучного інтелекту, забезпечити навчання та навчання, а також сформулювати політику, яка сприятиме інноваціям і чесній конкуренції, щоб допомогти ширшому колу регіонів і людей скористатися перевагами штучного інтелекту. **
З 2020 року NSF створив розподілену мережу Національних інститутів штучного інтелекту в університетах по всій країні. На сьогоднішній день загальні інвестиції в розмірі майже 500 мільйонів доларів США протягом п’яти років були запущені в 19 містах, допомагаючи створити резерв талантів ШІ, і встановили зв’язки з 37 штатами.
Джерело зображення:
Американські наукові кола все більше наголошують на успіху «промислової політики на місцевому рівні» — зрештою, космічна гонка, розпочата урядом США, була історією успіху, орієнтованої на політику.
У поєднанні з тим фактом, що виробництво зараз повертається до Сполучених Штатів, як-от план «Регіонального центру технологій та інновацій», включений у торішній «Закон про мікросхеми та науку», багато людей зрозуміли:
**Щоб відродити промислову базу США, інновації на основі штучного інтелекту мають бути у більшій кількості місць. Якщо ШІ буде більш концентрованим, а інші регіони маргіналізованими, промислова база також постраждає. **
Тож 117-й Конгрес запропонував 80 мільярдів доларів США на заходи промислової політики, які включають низку інвестиційних планів, які явно спрямовані на покращення висококонцентрованої географії штучного інтелекту в країні.
Американський варіант промислової політики
** **
AI + промисловість
В даний час розгортання генеративного штучного інтелекту все ще знаходиться на ранніх стадіях, але швидкість дуже висока: глибока інтеграція технологій і промисловості відбувається в глобальному масштабі. Generative AI більше не є просто інструментом для обслуговування інформаційного контенту. Він став «технічною базою» багатьох галузей, таких як фінанси, медичне обслуговування та автономне водіння, і очікується, що він стане «технічною інфраструктурою» майбутнього суспільства. **
Китай має величезні можливості та виклики в цьому відношенні.
На нещодавній конференції з обчислювальної потужності Китаю 2023 року багато експертів сказали: у порівнянні з широкомасштабною моделлю загального призначення, представленою ChatGPT, недоліки Китаю в цій сфері цілком очевидні: по-перше, він почався пізно, а накопичення технологій та інвестиції в дослідження та розробки є відносно незначними. small; Крім того, слід визнати, що навчання загальних великих моделей вимагає великої кількості даних. Незважаючи на те, що Китай має величезну базу користувачів Інтернету**, все ще існує певний розрив у порівнянні з іноземними технологічними гігантами щодо збору й обробки багатомовних і мультикультурних даних. **
**Однак можливості Китаю полягають у галузевих мегамоделях. **
Ще в 2017 році Кевін Келлі передбачив: «Формула для наступних 10 000 стартапів така: ви вже щось робите в галузі та додаєте до цього штучний інтелект». Повторений мільйон разів, сила безмежна.
Я передбачаю, що формула для наступних 10 000 стартапів полягає в тому, що ви берете щось і додаєте до цього ШІ. Ми збираємося повторити це мільйон разів, і це буде справді величезно.
Галузева модель — це широкомасштабна модель глибокого навчання, спеціально розроблена для конкретної вертикальної галузі. У модель можна включити галузеві знання та досвід, покращуючи таким чином якість і точність моделі.
Китай має найповніший промисловий ланцюг і величезну фізичну промислову базу у світі, яка охоплює майже всі галузі промисловості від сільського господарства, виробництва до сфери послуг. Це забезпечує різноманітні сценарії застосування та реальні дані для великих галузевих моделей, що дозволяє оптимізувати модель ближче до реальних потреб бізнесу.
У той же час ринок Китаю величезний, і існує широкий простір для застосування різноманітних технологій і продуктів. Великі промислові моделі мають величезний ринковий потенціал у Китаї та мають широкі перспективи застосування як у технологічній трансформації традиційних галузей, так і в інноваційному розвитку галузей, що розвиваються.
З трансформацією та модернізацією економіки Китаю всі галузі стикаються з тиском технологічної трансформації та інновацій. Будучи технологією, яка може надавати точні послуги для певних галузей промисловості, великі промислові моделі можуть задовольнити цей попит.
Наприклад, з автоматизацією та вдосконаленням виробництва традиційні ручні методи перевірки якості більше не можуть задовольнити потреби великомасштабних виробничих ліній. Щоб підвищити ефективність виробництва та якість продукції, багато виробників почали використовувати технології комп’ютерного зору та машинного навчання для розробки інтелектуальних моделей перевірки якості.
Насправді в Китаї поступово створювалися можливості систематичних досліджень і розробок, що охоплювали теоретичні методи та технології програмного та апаратного забезпечення. Наприклад, Huawei Cloud Pangea Large Model запустила великі моделі в галузі шахт, молекул ліків, електрики, метеорології та океанських хвиль, а також запустила понад 1000 інноваційних проектів у різних галузях, допомагаючи глибокій інтеграції технології штучного інтелекту. і галузеві програми.
**Грунтуючись на основних можливостях загальних великих моделей, промислові великі моделі стали неминучою тенденцією технологічного розвитку. Китай має величезну фізичну промислову базу, багаті галузеві дані, нагальну потребу в глибокій інтеграції технологій і промисловості, величезний розмір ринку та можливості швидкої технологічної ітерації. **
Це також може бути можливістю для китайської промисловості у сфері штучного інтелекту в епоху великих моделей.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Географія індустрії штучного інтелекту: все одно переможець отримує все?
Джерело: НДІ TOP Innovation Zone
Автор: Innovation Zone Research Group
З появою ChatGPT ми стали свідками нової революції ШІ. Ця революція не лише змінила відносини між людьми та машинами, технологіями та індустрією, віртуальністю та реальністю, але й поставила глибокі виклики цивілізованому порядку людського суспільства.
Щоб скористатися цими можливостями чи зустрітися з потенційними викликами, це залежить не лише від технічних можливостей, а й від того, «де» ви знаходитесь. **
**
**
Посуха означає посуху, заболочування означає заболочування
Кілька днів тому Forbes опублікував список 50 найкращих штучного інтелекту: **43 американські компанії в списку походять лише з чотирьох штатів, серед яких Каліфорнія є особливо помітною, де представлено аж 35 компаній; **Штат Нью-Йорк ( 4), штати Техас (2) і Массачусетс (1), при цьому одна компанія працює повністю віддалено. Жоден з них не знаходиться в Іржавому поясі, Середньому Заході чи Півдні.
Мережевий ефект
У всьому світі зайнятість у технологічній галузі продовжує зростати, але якщо ви уважно придивитеся, то побачите, що провідні галузі (особливо технологічна) продовжують бути географічно зосередженими, а не «розпорошеними». **
Тепер, коли технологічний розвиток увійшов в епоху «штучного інтелекту та машинного навчання», особливо на ранніх стадіях, ** більше «потребує» компаній, які збираються разом, а не розосереджуються — збирання ** компаній не тільки надає компаніям більше ресурсів і можливостей, а також посилив співпрацю та конкуренцію між ними.
Професор економіки UCB Енріко Моретті (Enrico Moretti) протягом тривалого часу вивчає міську економіку. Після багатьох досліджень він також прийшов до твердого висновку: **Промисловість високих технологій у Сполучених Штатах все більше зосереджується в кількох Дорогі прибережні міста. **
У своїй книзі «Міста з високою зарплатою» Енріко Моретті згадав про феномен – Велику розбіжність міст. Основний момент:
**Міста, які відрізняються інноваційною економікою, керованою підприємцями та технологіями, завойовують таланти та можливості, і завдяки ефекту Метью цей розрив зростає, формуючи ситуацію «переможець отримує все». **
Проте є лише декілька інноваційних міст, які можуть стати «переможцями». Їм пощастило мати «правильні» галузі (кластери), надійну основу людського капіталу, добре освічену робочу силу та сильну інноваційну екосистему. Ці міста процвітають, стають все більшими й більшими, створюючи все більше інновацій. Хороші робочі місця приваблюють більш висококваліфіковані таланти.
У звіті, який досліджував 29 революційних технологій за останні 20 років, було виявлено, що розподіл цих високотехнологічних робочих місць залишається дуже концентрованим — наприклад, у 10 найбільших міст у галузі інформатики, напівпровідників та біохімії припадає 50% усіх винахідників. Складають 70%, 79% і 59% і залишаються лідерами цілий рік.
Однією з причин цього є ефект стійкої мережі:
Візьміть район затоки. Під час епідемії багато (трудових мігрантів) і підприємців планують «Велику втечу з Кремнієвої долини» – високі ціни на житло, болісні витрати на життя, затори, пробки на дорогах, нестерпно високий рівень злочинності та проблема бездомних, що постійно поширюється, і висока податки...
**Але як центр глобальних технологій та інновацій, Bay Area вже створила потужну та стійку інноваційну мережу: **Є велика кількість технологічних компаній, стартапів, установ венчурного капіталу та провідних дослідницьких установ – цінність Екосистема походить від взаємодії між кількома взаємозалежними групами. Коли елементи екосистеми стають більш різноманітними, взаємодії стають більш складними.
** І що ви повинні визнати, так це те, що мережа є найважчою для копіювання екосистеми, і найпростішою причиною «переможці отримують усе» і ніколи не закінчується. **
Звичайно, у технічній сфері ШІ є деякі унікальні виклики.
**По-перше, це високі вимоги до талантів. **Теоретично, маючи достатній досвід, будь-хто достатньо розумний може створити генеративний ШІ, незалежно від того, перебуває він у районі затоки чи в Шанхаї.
**По-друге, це вимагає величезних капіталовкладень. **Навчання моделі штучного інтелекту вимагає великої обчислювальної потужності, а це означає багато грошей.
Кремнієва долина є домом для двох провідних університетів світу з досліджень штучного інтелекту (Стенфордський університет і Каліфорнійський університет у Берклі), а також багатьох провідних світових інвесторів у дослідження та розробки штучного інтелекту, зокрема Alphabet, Facebook, Salesforce і NVIDIA – Це Рецепт «велика компанія підтримує +робота найкращих талантів» вніс внесок у велику кількість найбільш цитованих робіт зі штучного інтелекту у 2022 році.
"ШІ спільне процвітання"
Схоже, галузь ШІ також стане ще однією висококонцентрованою індустрією, орієнтованою на Bay Area.
У цей час уряд США вирішив запровадити «загальне процвітання ШІ», оскільки вважав, що незбалансований розподіл може посилити соціальну нерівність і призвести до економічної стагнації в деяких регіонах.
Шлях полягає в тому, щоб **фінансувати дослідження штучного інтелекту, забезпечити навчання та навчання, а також сформулювати політику, яка сприятиме інноваціям і чесній конкуренції, щоб допомогти ширшому колу регіонів і людей скористатися перевагами штучного інтелекту. **
Американські наукові кола все більше наголошують на успіху «промислової політики на місцевому рівні» — зрештою, космічна гонка, розпочата урядом США, була історією успіху, орієнтованої на політику.
У поєднанні з тим фактом, що виробництво зараз повертається до Сполучених Штатів, як-от план «Регіонального центру технологій та інновацій», включений у торішній «Закон про мікросхеми та науку», багато людей зрозуміли:
**Щоб відродити промислову базу США, інновації на основі штучного інтелекту мають бути у більшій кількості місць. Якщо ШІ буде більш концентрованим, а інші регіони маргіналізованими, промислова база також постраждає. **
Тож 117-й Конгрес запропонував 80 мільярдів доларів США на заходи промислової політики, які включають низку інвестиційних планів, які явно спрямовані на покращення висококонцентрованої географії штучного інтелекту в країні.
**
**
AI + промисловість
В даний час розгортання генеративного штучного інтелекту все ще знаходиться на ранніх стадіях, але швидкість дуже висока: глибока інтеграція технологій і промисловості відбувається в глобальному масштабі. Generative AI більше не є просто інструментом для обслуговування інформаційного контенту. Він став «технічною базою» багатьох галузей, таких як фінанси, медичне обслуговування та автономне водіння, і очікується, що він стане «технічною інфраструктурою» майбутнього суспільства. **
Китай має величезні можливості та виклики в цьому відношенні.
На нещодавній конференції з обчислювальної потужності Китаю 2023 року багато експертів сказали: у порівнянні з широкомасштабною моделлю загального призначення, представленою ChatGPT, недоліки Китаю в цій сфері цілком очевидні: по-перше, він почався пізно, а накопичення технологій та інвестиції в дослідження та розробки є відносно незначними. small; Крім того, слід визнати, що навчання загальних великих моделей вимагає великої кількості даних. Незважаючи на те, що Китай має величезну базу користувачів Інтернету**, все ще існує певний розрив у порівнянні з іноземними технологічними гігантами щодо збору й обробки багатомовних і мультикультурних даних. **
**Однак можливості Китаю полягають у галузевих мегамоделях. **
Ще в 2017 році Кевін Келлі передбачив: «Формула для наступних 10 000 стартапів така: ви вже щось робите в галузі та додаєте до цього штучний інтелект». Повторений мільйон разів, сила безмежна.
Я передбачаю, що формула для наступних 10 000 стартапів полягає в тому, що ви берете щось і додаєте до цього ШІ. Ми збираємося повторити це мільйон разів, і це буде справді величезно.
Галузева модель — це широкомасштабна модель глибокого навчання, спеціально розроблена для конкретної вертикальної галузі. У модель можна включити галузеві знання та досвід, покращуючи таким чином якість і точність моделі.
Китай має найповніший промисловий ланцюг і величезну фізичну промислову базу у світі, яка охоплює майже всі галузі промисловості від сільського господарства, виробництва до сфери послуг. Це забезпечує різноманітні сценарії застосування та реальні дані для великих галузевих моделей, що дозволяє оптимізувати модель ближче до реальних потреб бізнесу.
У той же час ринок Китаю величезний, і існує широкий простір для застосування різноманітних технологій і продуктів. Великі промислові моделі мають величезний ринковий потенціал у Китаї та мають широкі перспективи застосування як у технологічній трансформації традиційних галузей, так і в інноваційному розвитку галузей, що розвиваються.
З трансформацією та модернізацією економіки Китаю всі галузі стикаються з тиском технологічної трансформації та інновацій. Будучи технологією, яка може надавати точні послуги для певних галузей промисловості, великі промислові моделі можуть задовольнити цей попит.
Наприклад, з автоматизацією та вдосконаленням виробництва традиційні ручні методи перевірки якості більше не можуть задовольнити потреби великомасштабних виробничих ліній. Щоб підвищити ефективність виробництва та якість продукції, багато виробників почали використовувати технології комп’ютерного зору та машинного навчання для розробки інтелектуальних моделей перевірки якості.
Насправді в Китаї поступово створювалися можливості систематичних досліджень і розробок, що охоплювали теоретичні методи та технології програмного та апаратного забезпечення. Наприклад, Huawei Cloud Pangea Large Model запустила великі моделі в галузі шахт, молекул ліків, електрики, метеорології та океанських хвиль, а також запустила понад 1000 інноваційних проектів у різних галузях, допомагаючи глибокій інтеграції технології штучного інтелекту. і галузеві програми.
**Грунтуючись на основних можливостях загальних великих моделей, промислові великі моделі стали неминучою тенденцією технологічного розвитку. Китай має величезну фізичну промислову базу, багаті галузеві дані, нагальну потребу в глибокій інтеграції технологій і промисловості, величезний розмір ринку та можливості швидкої технологічної ітерації. **
Це також може бути можливістю для китайської промисловості у сфері штучного інтелекту в епоху великих моделей.