本文主要是介绍月之暗面：AI的未来与创业启示，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在人工智能飞速发展的今天，越来越多的创业者和企业家投入其中，试图在这片充满机遇的蓝海中找到属于自己的位置。在近期的第五届上海创新创业青年50人论坛上，月之暗面CEO杨植麟博士分享了他对于AI发展的深刻见解和宝贵的创业经验。本篇文章将带你深入了解他对于AI发展的看法及其创业历程的启示。
一、摩尔定律与AI的第一性原理
杨植麟在演讲中提到，AI技术拥有自己的“摩尔定律”，他认为得益于互联网、Transformer架构以及半导体技术的发展，AI技术的普及化已经来到了最佳时机。正如摩尔定律推动计算机从实验室走向千家万户一样，AI也必将成为每个人手中不可或缺的工具。
摩尔定律指的是集成电路上的元件数量每过18～24个月就会翻一倍，微处理器的性能也会大大地提高。这一规律被比尔·盖茨精准捕捉到，从而预见了计算机将走向普及。杨植麟相信，AI的发展也遵循着类似的Scaling Law，即每N个月模型计算量会有指数级的提升，进而提升智能能力。
二、AI产业的三大技术基石
杨植麟指出，AI技术的普及得益于以下三大技术基石：
- 互联网技术：过去的二十年中，互联网积累了海量的高质量数据，为AI训练提供了丰富的资源。
- Transformer模型：这一模型的出现，解决了规模化网络结构的问题，使得大模型的训练成为可能。
- 半导体技术：包括软件生态的发展，为AI提供了坚实的技术基础，支持了大规模模型的训练和推理。
这些技术的汇聚，为AI的普及化提供了绝佳的窗口期，让AI能够从实验室走向普通用户，真正实现AI to C的应用。
三、AI发展的挑战与应对策略
尽管AI发展前景广阔，但杨植麟也坦言，当下的AI发展面临着两大主要挑战：
-
多模态技术与数据技术的瓶颈：多模态技术是当前AI领域的主攻方向，人们期待通过量变引发质变，实现真正的智能。同时，打破现有的数据瓶颈，增加数据量以提高模型的训练效果也是关键。
对此，杨植麟认为有必要搞清楚算力如何持续投入，以及从算力到智能的转换效率如何提升。例如，搭建更大规模的计算集群，有助于突破技术瓶颈。
-
上下文长度问题：上下文长度决定了AI模型能够处理的任务复杂度。当前大模型的上下文长度有限，无法处理过于复杂的任务。杨植麟提出了“切香肠”的策略，将复杂问题拆解为简单问题进行处理。这虽然是暂时的解决办法，但随着技术的进步，上下文长度问题终将得到解决。
四、未来AI产品的发展方向
针对未来AI产品的发展，杨植麟提出了以下几点规划：
-
提升AI处理复杂任务的能力：未来的AI应当能够处理更复杂的逻辑命题，并根据数据追踪最新进展，将逻辑推演结果直接编写成代码或实验设计，从而在工作流中发挥更大作用。
-
实现硬件与软件的结合：当下的AI对硬件需求较高，对能源的消耗也不容小觑。未来应当将AI移植到手机等便携设备上，满足大众的办公需求，形成健康的产业生态。
五、创业经验分享
杨植麟在分享他的创业经验时，强调了AI企业与传统互联网企业在开发模式上的不同。他指出，传统互联网企业的开发流程是规划式的，而大模型的开发则是涌现式的。开发者往往无法预测模型训练后会涌现出什么能力，因此需要更多地关注基础能力的培养。
他将传统互联网企业的开发比作栽培一棵树，而大模型的开发则是包下整片森林，在其中寻找奇花异草。新的创业公司没有传统企业的开发积弊，反而能够在新的生产模式中先发制人，发挥优势。
六、结论与未来展望
杨植麟表示，AI产业的发展就像爬楼梯一样，每一步都有新的挑战和机遇。他希望更多地把精力和优先级放在技术开发上，努力克服困难，不仅仅是盯着未来可能的前景“看风景”。
总的来说，AI技术的发展正处于一个绝佳的窗口期，拥有丰富的技术基础和良好的社会环境。未来，随着技术的不断突破，AI将会越来越普及，成为每个人手中不可或缺的工具。创业者们应当抓住这一机遇，在这片蓝海中找到属于自己的位置，实现技术与商业的双重成功。
这篇关于月之暗面：AI的未来与创业启示的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
