AI 2024：30位行业大咖直击痛点，探寻人工智能的未来之路
引言： 2024年InfoQ AICon全球人工智能开发与应用大会落下帷幕，这场汇聚了30多位行业大咖的盛会，不仅带来了技术前沿的探讨，更直面了人工智能发展道路上诸多棘手的挑战。从大模型API成本的“卷生卷死”到AI Agent的资源瓶颈，从多模态数据的构建到RAG技术的未来走向，一系列直击痛点的议题引发了热烈的讨论，为我们勾勒出人工智能未来发展图景的轮廓，也为行业发展指明了方向。
一、大模型API成本：价格战的终点在哪里？
国内大模型API价格战已成常态，其背后是算力成本的激烈竞争。圆桌讨论聚焦于API价格的下降空间、国产算力的性价比与可用性、以及手机端侧推理的成熟度等关键问题。与会专家普遍认为，价格战的持续时间和空间取决于算力成本的进一步下降以及技术的突破。国产算力的发展虽然势头强劲，但其性价比和稳定性仍需进一步提升，才能真正与国际巨头竞争。手机端侧推理目前仍处于Demo阶段，模型大小和上下文长度的限制是其主要瓶颈，未来能否成熟以及成熟时间点仍存在不确定性。 工程师职业发展方面，专家建议关注集成应用、模型训练和推理架构等方向，并根据自身能力和市场需求进行选择。三年后的技术、应用和行业发展预测则成为讨论的焦点，专家们普遍认为，大模型的应用将更加深入各个行业，并催生出新的商业模式。
二、智能数据治理：在大模型时代如何平衡广度和深度？
大模型时代对数据治理提出了新的挑战。如何平衡数据的广泛性和精细化处理，成为本次圆桌讨论的核心议题。专家们探讨了在实时性要求高的场景下，如何确保数据的时效性和精度，并分析了大模型时代对ETL工具的新需求。如何利用大模型提升传统数据ETL Pipeline的效率，同时最小化AI幻觉带来的负面影响，以及如何评估ROI和风险，也成为讨论的重点。专家们认为，未来数据治理需要更加智能化、自动化，并结合大模型的优势，才能更好地应对大数据时代的挑战。
三、多模态任务：数据构建与模型优化之路
多模态任务的数据构建是其发展的关键瓶颈。圆桌讨论深入探讨了目前多模态数据是否满足需求，以及未来数据形式和高效构建方法。专家们分析了大模型在数据处理流程中的作用，并比较了自回归和扩展模型在不同场景下的优缺点，以及未来多模态大语言模型的进化方向、架构变化和优化目标。 专家们普遍认为，多模态数据构建需要更加规范化和标准化，并结合人工标注和自动标注的方法，才能更好地满足模型训练的需求。
四、LLM落地：基座选型、数据集构建与产品落地的挑战
将大模型成功落地应用是许多企业面临的巨大挑战。圆桌讨论聚焦于行业应用场景的选择、大模型与现有存量应用的有效整合、基座大模型的技术选型、高质量行业数据集的构建以及AI Native创新产品的关键能力等问题。专家们指出，企业需要根据自身的技术和业务环境选择合适的基座模型，并构建高质量的行业数据集，才能确保大模型的落地效果。 同时，AI Native创新产品需要凝练出独特的核心竞争力，才能在市场竞争中脱颖而出。
五、高效能AI Agent：资源有限下的突破
资源有限是构建高效能AI Agent的主要障碍。圆桌讨论探讨了如何选择合适的应用场景、如何突破普通AI Agent的能力瓶颈、如何简化开发流程以及如何实现AI Agent与人类的无缝交互等问题。专家们认为，未来AI Agent需要具备更强的学习能力、推理能力和自主决策能力，才能更好地满足用户的需求。同时，培养具备场景理解、文字处理和模型交互能力的复合型人才，也成为行业发展的关键。
六、大模型与搜广推：革新还是炒作？
大模型与传统互联网应用的结合，引发了“新瓶装旧酒”还是“范式革新”的热烈讨论。圆桌讨论分析了大模型在大型企业落地的挑战，以及可穿戴设备与大模型结合的应用架构变化。专家们认为，大模型的应用将对传统任务和算法产生深远的影响，并催生出新的商业模式。但同时，企业也需要克服技术、数据和人才等方面的挑战，才能成功将大模型应用于实际业务中。
七、Scaling Law与AI芯片：新竞争格局的形成
大模型预训练阶段的Scaling Law是否可持续，以及算力的突破能否带来新的Scaling Law，成为圆桌讨论的焦点。专家们分析了OpenAI o1等新技术的推出对未来算力格局的影响，以及新一代推理芯片对NVIDIA GPU地位的挑战。专家们认为，未来AI芯片的竞争将更加激烈，并催生出新的技术和商业模式。
八、RAG的未来：繁荣、重塑还是消亡？
检索增强生成（RAG）技术是近年来人工智能领域的研究热点。圆桌讨论探讨了RAG技术在数据引擎检索能力、检索技术与LLM结合、减少幻觉问题、多模态技术应用以及与O1类推理模型的结合等方面的未来发展趋势。专家们认为，RAG技术将持续发展，但其发展路径和最终形态仍存在不确定性。
九、AI产品商业化：平衡技术创新与用户增长
AI应用的商业化是创业公司面临的重大挑战。圆桌讨论探讨了创业公司如何在技术创新和稳定发展之间找到平衡点，以及如何在AI应用的商业化路径上平衡用户培养和收入追求。专家们认为，AI应用的商业化需要结合具体的市场需求和用户习惯，才能取得成功。
结论：
InfoQ AICon 2024大会的圆桌讨论，为我们呈现了人工智能发展道路上机遇与挑战并存的复杂图景。 大模型技术的快速发展，为各个行业带来了新的可能性，但也带来了新的问题和挑战。 未来，人工智能的发展需要技术创新、数据积累、人才培养和商业模式创新等多方面的共同努力，才能真正实现人工智能的普惠和赋能。 持续关注技术发展趋势，积极应对挑战，才能在人工智能时代占据有利地位。
(由于篇幅限制，参考文献部分无法在此完整列出，实际撰写时需补充完整，并按照统一的规范进行引用。)
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