元璟资本谈AI：模型即应用，从范式革新推演市场机遇 | 阿里云AI应用创新技术沙龙回顾

AI大模型是当前人工智能领域的热点话题，具有广泛的商业价值。然而，其应用也面临诸多挑战。因此，如何有效地运用AI大模型，成为了当前人工智能研究和发展的重要议题。

基于达摩院雄厚的大模型能力积累和阿里云机器学习平台PAI杰出的AI工程化能力，阿里云与达摩院联合推出“飞天club·阿里云AI创新技术沙龙”活动，并于5月18日举办首场商业应用专场活动。在本场活动中，汇聚了关注AI领域的创新创业企业代表以及AI开发者，并邀请了元璟资本投资人，达摩院及阿里云的工程师以及技术专家，围绕“AI的商业化创新”话题发表主题演讲，同时在现场展示了基于PAI和ModelScope在AI场景的应用实践。

其中，元璟资本合伙人王琦以及元璟资本高级投资经理李一豪共同带来《新摩尔定律和生产力革命：AI大模型应用创新机会推演和思考》主题分享，从投资视角出发，探讨AI风潮下的大模型市场创新创业机遇。

（以下为本次分享精选内容，仅供交流。）

大模型呈指数式发展，AI带来创业范式革命

放眼全球，生成式AI的发展正为各领域带来巨大变革，包括ToB和ToC场景。将AI分为大模型、AI Infra（AI架构）、应用三大板块来看，第一层是模型。

当下大模型的发展处于早期阶段。中国目前也有大量针对不同场景或者平台性的大模型，但未来更多的机会蕴含在于各个领域、各个应用场景上的中、小模型竞争。因为在未来5到10年里，全世界会诞生很多模型，甚至每个人都会有一个在不同应用场景上的小模型。这对创业者来说是非常大的机会。

在模型之上是AI Infra，可以帮助模型节约算力，变得更高效。走到应用层又分为ToB和ToC的应用。

模型的进展速度非常快，无论是开源还是闭源生态系统，每天都会出现新的业务模式和技术，引起了人们的广泛关注，也对前端应用的创业者提出了更高的思考要求。有进行多模态模型开发尝试的，也有研究端化大模型的，甚至还有企业直接将多模态的数据进行拟合训练。

新技术带来了新的体验，如图像识别技术可实时生成视频，或基于现场拍摄的视频进行渲染。人工智能模型和大数据分析技术可以自动化处理和结构化梳理信息。在模型能力延展的过程中，我们看到了很多非常优秀的代表，如达摩院和阿里云。但也看到，新技术也对很多传统企业造成了冲击。

新技术的迭代同样改变人类思考的范式。发展到新一代的大模型特点是对非常多模态、非结构化数据的理解和处理。大量性推演和信息处理工作可以交给人工智能去完成，人类可以专注于创造性的思考。这一切的实现离不开三种力量的叠加：算力、算法、数据。此外，开源生态也对此发挥了重要作用，使得模型可以应用于各个行业场景。

多模态、非结构化数据是未来AI发展的趋势，这种模态将在图像、视频、3D物理信息和IMU等方面得到广泛应用。

（元璟资本合伙人 王琦）

剖析大模型生态结构，人机交互方式从输出演变为选择

模型的能力迭代非常快，在元璟资本看来，目前对单一工具的开发可以保持相对谨慎，相对更看好基于模型的原生AI应用，尤其是那些充分利用新硬件和智能机器人的应用。

基于大模型的端到端应用，大模型的生态结构可以分为底层算力、云平台和上层的场景和交互。其中，个人无限集数据的闭环是关键，场景和交互定义见高低。模型就是80%产品，云端结合终端的趋势明显，底层算力、数据中心在这一波浪潮中强受益，云计算带来巨大利好。

回望人的需求，主要是信息需求和服务需求。各种各样的AI工具应运而生，并在生活中广泛应用。这些工具通过深度学习算法的迭代优化，交互的方式也会迎来智能化变革。通过模型和算法实现实时无感的信息获取和个性化推荐，人类的决策方式会从主动的输出，通过点方式变成被推荐。

同时，下一代的AI交互方式将更加简洁直接，可以通过手指点击操作，或是语音交互。通过大模型的多模态交互，人们可以更好地与产品进行交互。

（元璟资本高级投资经理 李一豪）

AI为存量市场带来可观增量，个人AI Agent成为下一代AI演进方向

底层机会往往隐藏在存量市场中，其中，文娱游戏、教育以及医疗科技、金融等领域都有着巨大的确定性市场。

在存量市场中，AI技术都可以带来非常大的变量，并且具有重要的应用前景。例如，在教育领域，AI技术可以为学生提供个性化的学习体验，并且对教育机构的运营也会带来重要的帮助；在医疗科技领域，AI技术可以用于轻问诊、医疗影像识别、药物研发等方面；金融领域也可以通过AI技术提高金融产品的普及率、营销效果以及金融决策的准确性。

在infra方面，也出现很多新机会，比如向量搜索、大模型运维、 ToB实施等方向。

AI原生应用会有更广阔前景，而这一代AI的核心关键词是：个人的Agent。（Agent：指能自主活动的软件或硬件实体）

未来的Agent可以更主动地预测用户需求，个人应用的模型开发有非常大的机会，未来的购物、出行、医疗等都可以通过Agent完成。其中最重要的是构建一个由各种不同的Agent组成的虚拟网络，而这些Agent可以来自于我们自己、组织结构、社交网络等多个方面。

对人类来说，在成长的过程中需要大量的情感陪伴，这是必不可少的需求。随着AI的发展，我们看到越来越多的应用开始结合情感AI来实现更深入的社交交流，例如斯坦福大学使用AI创造虚拟小镇。这种方式不仅能够降低人们表达自己想象力的成本和门槛，还能够创造出更多新的社交结构和生成式内容。

AI Agent的构建和应用可以通过三个主要路径来实现：改进生产工具、延展现有生态系统、交互方式的创新。

未来的智能助手可以给我们的生活带来更多的便利和效率，例如，在天气不好的时候，它会提醒我们带伞或买伞，或叫车或订外卖等。此外，随着智能机器人的普及和人工智能技术的进步，智能机器人将在各种场景中发挥更加重要的作用，包括在线购物、旅行、医疗和娱乐等方面。

在这种未来生活的场景中，我们的智能助手实时无感收集我们的数据，更加自然地与我们进行交互，智能机器人也将变得更加普及和便携，能够执行更多的任务。同时，人工智能技术将为智能机器人提供更多的支持，使它们能够更加智能化和自主化。

创业者在这个过程中会面临诸多挑战，例如原有的生产工具已经非常高效，拥抱AI的速度也非常快，创业者需要具备创新设计和复杂开发的能力，只做简单的AI图文创作风险很大。但在个人应用开发方面还是有很多机会。

更先进的AI模型将成为生产力的一部分，在新摩尔定律下，模型能力本身也将重新定义整个世界产业链的分割。

在微观层面上，我们将看到更多AI Agent解决各种场景的需求，这可能会使许多物理服务公司逐渐失去优势，转而成为服务型的终极入口。同时，随着生产力的提升，许多稀有的产品和服务将变得更加普及，但是一些高端服务业仍将掌控巨大的商业价值。从中远期来看，我们将非常关注一些软硬结合的智能公司、机器人产业、高端娱乐与服务的发展，同时也期待与各位专家进行更深入的交流和学习。