《安安访谈录》是界面财联社执行总裁徐安安出品的一档深度访谈类栏目。从投资角度对话1000位行业领军人物，覆盖传媒创新、VC/PE、信息服务、金融科技、交易体系、战略新兴等方向。

科创板日报《连线创始人/CEO》是由《安安访谈录》出品的针对创新创业型未上市企业创始人的访谈栏目，以企业创始人/CEO的访谈为一手信源，让成长中的创业公司走入公众和市场视野，并发掘最新技术和产业趋势。

本期访谈人物：

大模型特别考验一个公司能否实事求是、脚踏实地做事情。

▍个人介绍

冰鉴科技创始人兼董事长顾凌云毕业于卡内基梅隆大学计算机学院并获博士学位，专注人工智能领域25载。顾博士已获得近190项中美发明专利及软件著作权，并发表20余篇学术论文。荣获国家科技部创新人才、上海浦东开发开放30周年有突出贡献科技工作者、《哈佛商业评论》拉姆·查兰管理实践奖等多项荣誉。

顾博士于2015年创办冰鉴科技，其AI解决方案已在金融、安防、政务、医疗、教育等多个行业场景落地，始终致力于以人工智能技术推动中小企业数字化转型。

▍第一标签

NLP（自然语言处理）前沿探索者，“AI+金融”知行合一

▍企业简介

冰鉴科技是以人工智能技术提供企业级服务的高科技公司，成立8年来积极探索AI在各行业的应用，客户包括国有六大行在内的一千多家银行、保险、消金公司、政府企事业单位等。近年来冰鉴科技响应国家“一带一路”建设号召，客户已遍布新加坡、泰国、马来西亚、柬埔寨等东南亚诸国及北美、大洋洲、拉美等地区。

要说近来科技最热的领域方向，ChatGPT所引爆的生成式人工智能热潮绝对是绕不开的一个词。

截至目前，国内的科技公司、高校、研究机构已发布了30多款AI大模型产品。在百度文心一言最先公开邀测后，阿里、知乎等互联网企业，科大讯飞、商汤、云从等AI公司的大模型先后亮相……

在国内GPU仍整体受限的情况下，缺乏算力支持的大语言模型领域为何看似一片繁荣？这波ChatGPT国产浪潮如何直面海外竞争，将去往何方？近日，记者采访了冰鉴科技创始人顾凌云，畅谈了对于国产版ChatGPT 的看法。

——安安访谈录

01

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短期内超越GPT-4很难

“我可能相对比较悲观，不觉得中国的GPT赛道中，在短时间内会出现可以跟GPT-4一较高下的大模型。” 顾凌云向记者直言。

其中的一大限制因素在于算力。作为大模型研发中必不可少的三大基础要素，算力是制约大模型成果水平的关键因素。

在国内还处于GPU整体受限的情况下，大语言模型之所以呈现出一种比较繁荣的景象，顾凌云表示，是因为国内还有不少存量GPU，以支撑目前这一波的大语言模型训练。

“主要国内还有一部分存货，现在像英伟达A100的价格都炒得挺高，但以后就不可持续了。而算力对于大模型的训练速度有决定性影响。英伟达的3090在训练速度方面比起A100，要慢很多。这也意味着，我们用同样的钱训练大模型，要花费比别人多几倍的时间。而且每次训练，并不能保证结果一定对的。训练了半天结果不对，还要再进行下一次训练。这极大地阻碍了国内想要追赶ChatGPT的脚步。”

同时，从算法层面来说，ChatGPT产生的效果虽是王炸型的，但实际其技术是渐进式的，依靠的是算力和数据支撑下的长期迭代。

“通过大量基于GPU的有效训练，GPT把大量数据经过不断的人工标注，以及一次一次的迭代，最后在渐进式的累积下出现了量变到质变的结果。在GPT已经拥有了先发效应的情况下，国内企业在硬件、软件以及用户数据积累上都不具备优势。” 顾凌云坦言。

截至目前，国内已发布了30多款AI大模型产品。包括百度、阿里等互联网企业的大模型产品陆续亮相。在这些大厂中，顾凌云较为看好阿里和腾讯的后续进展。“腾讯在自然语言处理方面做得不错。我认为，大模型特别考验一个公司能否实事求是、脚踏实地做事情。”

02

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创业公司的机会在模型层和应用层**

大模型产业链，可简单分为提供算力的基础层、模型层和应用层。对于创业公司而言，做底层基础大模型的难度较难，机会主要集中在对基础模型的调参以及具体应用上。

“大厂已经修了从上海到南京的高速公路了。创业公司最多再修一条沪宁高速公路二号通道。不可能每家都去修高速公路，这没有意义。创业者在行业模型或者针对企业的定制化模型上，会有更多的机会。” 顾凌云分析。

在具体的应用场景上，顾凌云看好增强现实AR、市场营销、文本分析等领域的发展。

“通过AIGC来生成文本，在此基础上进行修改。企业可最大限度地提高劳动效率。我相信，很多常规性、事务型的工作都可能被AIGC所取代，但有创造性的工作并不用担心。”

顾凌云以炒股为例，“以前大家要阅读各种文章、订阅很多周刊，了解行业专家到底怎样分析的，然后再决定如何投资。未来，可用GPT算法对这些数据直接进行分析，来提供炒股建议。像会后总结这些有固定模板的内容，也都能交给AI来生成。”

此外，GPT模型在医疗领域的应用潜力也受到关注。目前，GPT模型已贯穿从诊前到诊后的整个临床流程。比如，在诊前阶段，GPT模型可利用的资料检索和推理能力增强对患者疾病的预测，从而提升分诊导诊的准确性。在诊中阶段，GPT模型有望在辅助诊断、AI影像及手术机器人等多个细分场景发挥作用。

其中，辅助诊断是GPT模型应用在医疗领域的焦点所在。基于患者的病历、症状和疾病历史等多模态数据，GPT模型通过数据分析和智能算法可为医生提供辅助诊断、指导治疗方案和预后方案。

“在医药的研制创新、医疗诊断等不同的领域。GPT模型均有应用的空间。” 顾凌云说，“特别是在辅助诊断方面，GPT模型有很大的发挥价值。大模型可以分析病人的症状，辅助医生进行开药，并追踪后续病人的症状是否得到缓解改善。”

03

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把金融领域的算法做到最优

展望未来，人工智能的应用将向纵深进一步发展，而不仅仅是在宽泛的领域当中进行大规模的应用，因而丰富智能化应用场景变得非常重要。

据悉，冰鉴科技在金融、保险、政府服务等领域均已开展探索。5月20日，在江苏发展大会上，顾凌云博士代表冰鉴科技推出面向银行和保险领域的、具有自主知识产权的大语言模型——本立道生（Origin One）。

“我们更多是在银行保险领域的营销、反欺诈等方面。在大语言模型的基础上，把这一场景的底层代码，调优成效果最好的算法，这是我们最近三年的目标。” 顾凌云提到。

ChatGPT热潮引发关注的同时，其技术合规和安全性亦备受重视。4月11日，中国国家网信办正式发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》（下称“意见稿”），促进生成式人工智能技术健康发展和规范应用。

“这确实是非常重要的点，但迄今还没得到解决。”顾凌云说，“现在还很难判断，AI的回答究竟是恰如其分，还是超出了规范。就连OpenAI也没有解决这一问题。从真正的监管角度来说，算法不仅仅要能够生成内容，还要能识别对方的提问，是否在设置陷阱让AI往里面跳。”

“经过两三年更新迭代后，GPT可能不会再犯这样的错误，但是现在仍比较困难。” 顾凌云判断。